大家好，关于买二手苹果手机，找靓机、转转和京东拍拍哪个靠谱点很多朋友都还不太明白，不过没关系，因为今天小编就来为大家分享关于找靓机上的冷知识的知识点，相信应该可以解决大家的一些困惑和问题，如果碰巧可以解决您的问题，还望关注下本站哦，希望对各位有所帮助！
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买二手苹果手机，找靓机、转转和京东拍拍哪个靠谱点
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关于这3个二手手机平台，找靓机我是没有用过的，但转转和京东拍拍我是用过的，那么我就来简单说下转转和京东拍拍。
品控：转转品控很垃圾，跟京东的品控差太多转转是58同城旗下的二手交易平台，当初是姚劲波亲自做广告，一时间名声大噪，但转转的品控实在是不敢恭维，尤其是他们官方出示的验机报告更是很不可靠，让人很难相信这是58老板亲自操刀的正规平台，我本人对58和转转的【骗子】基因已经根深蒂固了，以后再也不会使用他家的服务。
我是去年在转转购买了一款二手iPhoneX，而且申请了官方验机服务，付款后就等着收货了。后来朋友听说我在转转买了二手手机就把她自己被骗的经历说了一下，我就有点担忧了，一来朋友确实是个数码达人，iPhone手机她是玩的很溜，二来她把转转的不专业服务也说的很明白。
我就打电话申请取消订单，退款，但客服说付款了就没法取消，但我说现在显示还没发货，怎么不能退货，反正客服就说订单在流转中，处于发货准备阶段不能退货，如果拒收也不行，让我等他们处理电话。
客服电话没打来，反而收到了快递过来的iPhoneX，查看验机报告也显示各项指标都正常，但关键点来了，我自己用爱思助手检测了一下，发现手机并不是原装机，主板和屏幕都显示是红色，我这暴脾气一下子就火大了，直接把爱思助手截图发给客服，客服也是各种推诿，我就坚持每天给他们电话，最后5天之后同意退款。
事后我那个朋友也跟我说了，以后不要再转转购买二手电子产品，他们的检测团队都是糊弄人的，出示的验机报告很不靠谱。
京东拍拍我也用过很多次，说实话我一直用京东官方的二手店来购买，因为多次购买二手手机和电子产品，京东的品控很不错，说95新就是95新以上的质量，说原装配件就是全原装，不会存在瞒天过海的欺骗手段，这样的购物体验任何人都会越来越放心，转转呢，就是自作孽不可活，自己把自己玩死了。
价格：转转低价居多，骗子惯用手段，京东价格偏高，但正品行货其实还是一分价钱一分货，京东上的二手手机价格偏高，但其实偏高的对照对象是转转的话，那完全没必要比较，一个由假主板，假内存，假屏幕拼装成的手机1500，一个是原装手机配件的同款手机2000，有对比性吗？
下图中左面是京东拍拍的价格，右面是58上的价格，相差高达1400元，这真的是京东拍拍黑，哄抬二手价格吗？不是的。我就是贪图便宜买的右边的手机，转转官网也检测通过，出示了看起来非常漂亮的验机报告数据，但假的还是假的，以假乱真是长久不了的。
最后也希望大家买二手手机一定要仔细鉴定，这里面的坑太多了，宁可贵一点也别买到假货。
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手机上的AI技术有什么用
自从麒麟970率先加入NPU模块后，手机处理器似乎又回到了当初核心数量大战的时代，高通和苹果纷纷在处理器中加入AI计算模块，通过针对AI计算设计模块，不断提高处理器AI算力。那我们该如何衡量这些处理器的AI算力呢？我们不妨试试这些软件。
不过说AI跑分之前，我们首先要搞清楚各大厂商所谓的AI核心到底有什么用，是干什么的。而要分析作用之前，我们需要先解释清楚AI这个流行词。
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所谓AI，其实就是指人工智能，如果将范围缩小在硬件层面，就是指模拟人类大脑结构的人工神经网络。说白了，就是模拟人的神经结构和功能的数学模型或计算模型，通过大量的人工神经元联结进行计算。不同于传统逻辑推理，基于大量数据统计的人工神经网络具有一定的判断力，在语音识别和图像识别上特别有优势。
单层神经元网络
而目前手机真正能用到AI（也就是神经网络）的功能也就集中在图像识别这一领域，各大厂商新加入的各种拍照方面的算法优化，也正是得益于手机图像识别能力的提升。
所以，现在最能体现手机AI算力的跑分软件，都使用了图片处理来衡量处理器的AI算力，AIBenchmark就是其中的代表。
AIBenchmark
这款软件主要测试了手机使用神经网络识别和处理图像的能力。并通过9个独立的神经网络执行不同的图像识别任务，考察各大处理器的AI处理能力。
这9个不同神经网络分别针对不同的识别任务，其一是对象识别/分类，通过输入不同的图片进行训练，AI能够对数量庞大的图片进行区分，在AIbenchmark中，它还使用了不同像素的分辨率来进行识别，以进行更精确和细小物体的检测。
对象识别测试
这一点与我们现在常见的“智慧识别”息息相关，虽然各大厂商都已经推出了这项功能，但是在识别准确率上都有所差别，因此这一项在跑分中还是拥有一定的说服力。
此外，识别也分为物体识别与面部识别，在面部识别上，AI将会将面部图像分解为不同的特征点，然后通过与库里特征点进行比对，最终输出最近似的结果。
面部识别测试
在我们的手机上，除了图片搜图片这种多对多的识别方案，也包括多对一的面部识别解锁方案。相比而言，面部识别方案需要比对的库里数据处理量虽然少，但是在特征点采集上面，面部识别的神经元网络需要经过更深次的细节训练。
之前的AI应用在于识别-对比环节，而这一步的AI则偏向图像处理环节。例如在缺少光学变焦的手机上，如果你放大图片的话，你会发现细节部分的噪点会十分突出，这是因为它细节部分全部都是由算法补充出来的。通过训练，AI能够对缺少过渡部分周围的像素进行识别，并且经过计算后自动填充，使得画面更加平滑自然。
使用神经网络对图像进行去模糊处理
而语义图像分割则是图像识别的进一步应用，也是立足在大量的图像识别上，然后针对整个画面识别的结果进行分类并加以标明。除此之外，AIbenchmark还测试了照片增强环节，这一项功能比较常见，就是常说的拍照AI模式，能够对画面场景进行识别以后按照预定的算法预设进行调整，比如说画面集体提亮，蓝天白云饱和度拉高等。
分割图像语义
前面说了这么多测试全部都是建立在图像识别上，但是对于一般手机而言，大量的图像计算会消耗大量的内存，所以最后一个测试，也是对手机内存大小的测试。
内存大小同样会限制识别图像大小
说了那么多，我们来看看目前市面上的处理器跑分成绩到底如何。我们将AIBenchmark官方的跑分天梯图奉上，大家也可以自己下载这个软件（搜索AIBenchmark即可），测测自己手机的AI性能究竟如何。
AI跑分排行榜
需要说明的是，目前跑分的前三名都是开发平台上测试的处理器。既然平台不同，性能和手机内部的同款处理器有差别也属于正常。
同时这个跑分软件也有很大的局限性，比如尚未支持iOS系统等问题，不过相信未来还会有更全面的AI评分标准。
毕竟目前的手机AI处理还处在“初级”水平，未来的路还很长，手机阵营三大芯片巨头谁胜谁负还未可知也。
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