开灯能上网 还比Wi-Fi快：Li-Fi什么来头？

开灯能上网还比Wi-Fi快：Li-Fi什么来头？理论上你点一盏灯，就能享受到比Wi-Fi快上好几倍的网速了。其实吧，Li-Fi这玩意儿出来的也有些年头了，只不过之前好像一直没闹出啥大动静，关注度也不算高。这次 IEEE 突然宣布这个消息，大有把 Li-Fi 编入 “ 正规军 ” 的意思。难道Li-Fi终于要熬出头了么？在查了些资料后我才发现，这事儿可能没那么简单。首先相比传统用于通信、导航、雷达及广播的无线电波，光波的所在频率范围，是不需要批准，更不需要花钱购买的。而且2011年Li-Fi概念第一次被提出时，就有媒体说在实验室里，它的传输速度可达平均100Gbps，最快的时候可达224Gbps（ 相当于1秒钟就能下一部28GB的电影 ）。这是因为电磁波的频率越高，能够传输的信息容量越大。就好比一条公路，可见光的频率更高，车道的限速也就更快。当然了，这些也只是理想条件下的数据。不过跟Wi-Fi6的理论峰值速率9.6Gbps比起来，已经完全能秒杀了。另外Li-Fi是借助光源传输信号，这光呢，大家都知道是不能穿墙的。所以也就不用担心信号外流或者有人来蹭你的网，你俩要是不在一个房间里，他压根儿就找不到你的Li-Fi在哪。因为这又快又安全的特点，Li-Fi一直都挺受追捧的。Li-Fi相关的制造商，也推出了一些能够落地的产品，像什么Li-Fi台灯、Li-Fi照明板。甚至家乐福之前还在超市里，装了个能室内定位的智能互联LED照明系统，利用灯光，就可以把商品的定位信息发送到消费者的手机上，不用担心找半天也找不到想买的东西。按理照Li-Fi这么整下去，应该很快就能取代Wi-Fi的地位了。结果这么多年过去了，没取代 Wi-Fi 不说，产业化的影子反倒是一点儿没见着。像上边儿提到的案例，还是屈指可数的几个。这是因为 Li-Fi 这种牛叉的技术，也是有致命弱点滴。前面咱也提到了，Li-Fi要上网得有光，但这 “ 光 ” 十分讲究。目前能够用来Li-Fi上网的主要有白光LED、激光和红外光三种。具体来看，就是在光源上植入一个小的芯片，让它变成一个 “Li-Fi热点 ” 。但又有一个问题，那就是当咱把手机揣兜里、离开了Li-Fi信号所在的房间，或者用手挡住光源的时候，信号就有可能会中断。因为无论是可见光，还是红外，都没什么穿透力。如果想要在家用Li-Fi上网，就得每个房间都装上一个能传输信号的设备。一句话，要想用 Li-Fi 上网就不能离开光源。其次，Li-Fi 也很难做到双向传输。咱们都知道，用Wi-Fi可以做到数据上传和下载的双向传输。但 Li-Fi ，是通过 LED 灯泡发出的肉眼看不到的频闪来进行信号传输，这是一种单向的传输方式。除非在手机、电脑上也装上一个 LED 灯泡，并且信号发送端和接收端的频闪速率要非常一致，才有可能实现双向传输。虽说现在有一些在终端安装光源的解决方案，但就连装有Li-Fi的设备都没几个，更别提终端的普及了。总结下来呢，Li-Fi 成在光，败也在光。这玩意儿用起来限制太多，而且这么多年，问题也没有得到很好的解决。不过相比Wi-Fi，Li-Fi的优点确实也有不少，要不想个折中的法子，跟Wi-Fi互补一下呗？就比如说，手机在能接收到光源信号的时候，就连Li-Fi，要是关灯或者手机放兜里，再自动切换到Wi-Fi就好了。所以，这次 IEEE 通过 Li-Fi 的标准，或许也是为了 Wi-Fi 和 Li-Fi 之后的互通做铺垫，有了统一的技术规范和接口以后，两者的结合就容易多了。不过可惜的是，在这次IEEE发布的标准里，Li-Fi最大的协商速率只规定到了9.6Gbps。这个速率其实跟现在Wi-Fi6的9.6Gbps是一样的。但无论怎么说，这也是Li-Fi技术逐渐走向成熟和规范的重要一步吧。大伙儿也可以浅浅期待一下，将来Wi-Fi和Li-Fi的组合会在哪个场景先落地。以后去朋友家做客，第一句问的可能就不是Wi-Fi密码了，而是 “ 让让，你挡着我Li-Fi信号了！！ ”...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1373087.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1373087.htm

只用Wi-Fi就能“看”到你在房间里干啥了……

只用Wi-Fi就能“看”到你在房间里干啥了……而且还不受环境光线、目标被遮挡的影响，效果接近于基于2D图像进行识别的方法。啊这，难道说WiFi能“看到”我？更进一步……WiFi能监视我？？OMG，蝙蝠侠剧情要照进现实了？？要知道在《暗黑骑士》里，哥谭市所有人的手机都变成了监控设备，同一空间里所有人的一举一动都能被实时记录。网友们已经构思恐怖脑洞了：想象一下，只需一台连接WiFi接收器的电视机，别人就能看到我们全家在干啥了。有人甚至说，以后可能必须要在身上涂保护层来屏蔽WiFi信号。搞全身追踪，不要用摄像头了如上提到的方法，是卡耐基梅隆大学（CMU）机器人研究所的新成果。研究的本身目的是为了保护隐私，毕竟在很多非公共场所，如养老院、独居老人家中，监控非常有必要，但是使用摄像头又很难保证隐私安全。使用雷达倒是能解决隐私问题，但价格和具体可操作上就很劝退了。于是，该团队想到了用现在几乎各家必备的WiFi来进行识别。所以在设备上，仅需两台再也普通不过的家用路由器（每个至少有3根天线）就可以了。原理也很简单，就是利用WiFi信号中的信道状态信息（CSI）数据。这些数据是一堆复杂的十进制序列，可以表示发射信号波和接收信号波之间的比率。当它们在发射器和接收器之间传输时，一旦接触到人体，就会被修改。于是，通过解读这些“改变”，就可以检测到人体姿态。为此，研究人员开发了一个“基于区域”的卷积神经网络分析pipeline，该pipeline可以定位人体的各个部位。然后再将WiFi信号的相位和振幅映射到24个人体区域里的坐标，实现最终的全身姿态追踪。具体来说，模型通过三个分量从WiFi信号中生成人体表面的UV坐标。首先，通过振幅和相位Sanitization步骤对原始CSI信号进行“净化”处理。然后，将处理过的CSI信号通过双分支编码器-解码器网络转换为2D特征图。接着，将2D特征馈送到一个叫做DensePoseRCNN的架构中。该架构灵感就来自Facebook已经开源的人体姿势实时识别系统DensePose。DensePose入选了2018年CVPR的Oral环节，主要是把2D图像转换成3D人体模型。所以这步的目的就是算出2D特征图对应的3D姿态，也就是估计出UV坐标。最后，在训练主网络之前，作者还将用图像生成的多层次特征图与WiFi信号生成的多水平特征图之间的差异进行了最小化，进一步完善了最终结果。尽管我们从肉眼看上去，两种方法的最终结果差不多，但在数据方面，基于图像的方法效果还是更好一些。比如在同样环境布局下，基于WiFi方法的精确度都低于图像方法。△数值越高意味着越好不同环境布局的情况也是如此。与此同时，如果遇到数据集中不包含的动作，该方法也无法识别成功。如果人数超过3个，也发生“丢人”情况。下图中左边两幅是罕见动作失败案例，右边两幅是3人以上识别失败情况。不过团队认为，如上问题可以通过进一步扩充数据集来解决。除此之外，该方法对路由器的放置位置要求很高，并且会对其他WiFi网络造成影响。来自CMU团队，有2位华人作者论文一作为JiaqiGeng，他来自卡耐基梅隆大学，去年8月获得了机器人专业硕士学位。另一位华人作者是DongHuang，他现在是卡耐基梅隆大学高级项目科学家。他的研究方向一直都是利用深度学习进行信号识别。比如之前已经实现了用WiFi信号实时识别2D人体姿态。最后一位作者是FernandoDelaTorre，他现在卡耐基梅隆大学机器人研究所副教授。他的研究方向主要为计算机视觉，涉及领域包括人体姿态识别、AR/VR等。2014年曾创办过一家开发人脸识别技术的公司FacioMetricsLLC，2年后被Facebook收购。作者团队表示，目前该方法性能还受限于可用来训练的数据不多，未来，他们计划扩充数据集。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1339245.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1339245.htm

寻找Wi-Fi密码 ——

寻找Wi-Fi密码——在Windows中，进入“网络和共享中心”菜单。右键单击Wi-Fi网络连接图标→“无线网络属性”。点击“显示字符”字段，显示Wi-Fi网络密码。在macOS中，所有密码都存储在钥匙串应用程序中。使用Spotlight搜索“KeychainAccess”。打开该应用程序，在保存的凭证列表中找到Wi-Fi网络名称。双击它，然后在字段中点击查看密码（这需要输入操作系统密码）。#tips