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個人可支配收入(DPI): 簡單地說,DPI=PI-所得稅=個人消費C+個人儲蓄S。

1 DPI -列印解析度


基本介紹

Dots Per Inch的縮寫。每英寸所列印的點數或線數,用來表示印表機列印解析度。這是衡量印表機列印精度的主要參數之一。一般來說,該值越大,表明印表機的列印精度越高。   

dpi是指單位面積內像素的多少,也就是掃描精度,目前國際上都是計算一平方英寸面積內像素的多少。dpi越小,掃描的清晰度越低,由於受網路傳輸速度的影響,web上使用的圖片都是72dpi,但是沖洗照片不能使用這個參數,必須是300dpi或者更高350dpi。例如要衝洗4*6英寸的照片,掃描精度必須是300,那麼文件尺寸應該是(4*300)*(6*300)=1200像素*1800像素。

印刷上的計量單位

DPI 原來是印刷上的記量單位,意思是每個英寸上,所能印刷的網點數(Dot Per Inch)。但隨著數字輸入,輸出設備快速發展,大多數的人也將數字影像的解析度用DPI表示,但較為嚴謹的人可能注意到,印刷時計算的網點(Dot)和電腦顯示器的顯示像素(Pixel)並非相同,所以較專業的人士,會用PPI(Pixel Per Inch)表示數字影像的解析度,以區分二者。   

現在我們通常講的印表機解析度是多少DPI,指的是"在該印表機最高解析度模式下,每英寸所能列印的最多"理論"墨點數"。

理論技術

如果一台印表機的解析度是4800×1200dpi,那麼意味著在X方向(橫向)上,兩個墨點最近的距離可以達到1/4800英寸;在Y方向(縱向)上,兩個墨點的距離可以達到1/1200英寸。   

另外,通常情況下我們認為600x600DPI以上的圖像, 在普通紙上按照更高列印精度(如:4800X1200DPI)的列印是沒有意義的.   

例如現在HP噴墨印表機最高標稱解析度是4800×1200dpi,這意味著在紙張的X方向(橫向)上,每一英寸長度上理論上可以放置4800個墨點。但是如果真的在普通介質的一英寸上放置全部的4800個墨點,會發生什麼情況呢?--紙張對墨水的吸收過飽和,墨水連成一片,反而使解析度下降。 所以"理論"點數,是指印表機能夠達到的能力極限,但是實現起來需要依靠紙張的配合,如果採用專用紙張,便可達到更好的性能,在每個英寸上放置更多的獨立墨點,如果使用紙張不能支持選定的最高解析度,就會出現相鄰的墨點交融聯成一片的情況,從而影響列印效果。   

所以,細心的您可能會發現,在新的HP DeskJet印表機中(例如HP DeskJet5550等),如果您不選擇專用紙張,為了保證列印效果,印表機是不會按照最高解析度列印的。

2 DPI -滑鼠的DPI

精度

其實DPI這種概念還不能更加準確唯一的表示滑鼠的精度。比如,每英寸點數中的「點」,在屏幕上並不是不變的。他受到解析度等因素的影響,所以並不是唯一對應屏幕上的像素點。有可能這個點是4個像素,也有可能是1個像素。這就是因為DPI的概念中牽扯到了顯示器上的變化。目前比較科學和受到公認的新標準是用CPI來表示滑鼠精度。這種概念的解釋是:每英寸滑鼠採樣次數。明白講,就是滑鼠移動一英寸,滑鼠自己能夠從移動表面上採集到多少個點的變化。這種屬性完全關乎於滑鼠自己的性能,不再牽扯到顯示器的問題。所以,可以更準確,不變的反應出滑鼠的精度。但是由於目前大多數滑鼠生產商已經適應了DPI地稱呼方式。所以目前生產環節大部分還延續DPI的指標表示方式。

在遊戲當中表現明顯

當我們需要滑鼠在屏幕上移動一段固定的距離時,高DPI的滑鼠所移動的物理距離會比低DPI滑鼠要短。前者可以對更小的操作在最快的時間裡作出反映。這一點在FPS遊戲中顯得非常重要。高手為了追求射擊時的最大穩定性,通常將滑鼠速度的預設值調得相當低。當需要突然急轉身的時候,400DPI就會比800DPI多用去一倍的物理位移,從而容易將第一時間擊斃敵人的機會錯過。也許你要問,把滑鼠加速開大一些不就可以解決問題了嗎?是的,這樣沒錯。雖然物理移動距離縮短了,但損失的卻是定位的精度。如果滑鼠移動的物理點對應著屏幕上的邏輯點,原本一個物理點與一個邏輯點相對應,在開啟加速的影響下,指針為了跟上滑鼠的移動速度,就會將一部分邏輯點忽略掉。

於是就變成了一個物理點可能要對應多個邏輯點,精度自然就降低了。所以高DPI的優勢就體現在瞬間加速的同時一樣可以提供近乎完美的精度,而低DPI滑鼠是無論如何做不到這一點的。如果你是一名對滑鼠要求很高的FPS玩家,選擇一款高DPI的滑鼠就很有必要了。如果非要給DPI定義為精度的話,那麼在快速移動中,高DPI的滑鼠的定位精度一定會大於低DPI的滑鼠。但是滑鼠的DPI也並不是一成不變的,它不會一直保持著高達800的DPI指標。當滑鼠的移動速度較緩慢時,此時DPI的值就會變的很低。

當移動速度加快時,DPI值也會隨之增高。也就是說DPI和滑鼠的移動速度成正比。這一切都是靠光學感測器對移動速度作出的準確判斷。所以,DPI的高低對於製圖領域來講基本上毫無意義,但在激烈的FPS遊戲中,高DPI無疑會帶給你更多的勝算。現在很多的滑鼠都已經達到了4000DPI甚至6000DPI,並且還有切換DPI的功能,能夠主動切換DPI.像微軟,羅技,RAZER等品牌推出了眾多的高DPI滑鼠,相信這些滑鼠可以讓FPS玩家們體會到更多的遊戲樂趣!

3 DPI -DPI深度包檢測技術

基本解釋
DPI技術,即DPI(Deep Packet Inspection)深度包檢測技術是一種基於應用層的流量檢測和控制技術,當IP數據包、TCP或UDP數據流通過基於DPI技術的帶寬管理系統時,該系統通過深入讀取IP包載荷的內容來對OSI七層協議中的應用層信息進行重組,從而得到整個應用程序的內容,然後按照系統定義的管理策略對流量進行整形操作。   

基於DPI技術的帶寬管理解決方案與我們熟知的防病毒軟體系統在某些方面比較類似,即其能識別的應用類型必須為系統已知的,以用戶熟知的BT為例,其handshake的協議特徵字為「.BitTorrent Protocol」;換句話說,防病毒系統後台要有一個龐大的病毒特徵資料庫,基於DPI技術的帶寬管理系統也要維護一個應用特徵資料庫,當流量經過時,通過將解包后的應用信息與後台特徵資料庫進行比較來確定應用類型;而當有新的應用出現時,後台的應用特徵資料庫也要更新才能具有對新型應用的識別和控制能力。

重要應用
深度數據包檢測(DPI)是一項已經在流量管理、安全和網路分析等方面獲得成功的技術,同時該技術能夠對網路數據包進行內容分析,但又與header或者基於元數據的數據包檢測有所不同,這兩種檢測通常是由交換機、防火牆和入侵檢測系統/IPS設備來執行的。通常的DPI解決方案能夠為不同的應用程序提供深度數據包檢測。 

只針對header的處理限制了能夠從數據包處理過程中看到的內容,並且不能夠檢測基於內容的威脅或者區分使用共同通信平台的應用程序。DPI能夠檢測出數據包的內容及有效負載並且能夠提取出內容級別的信息,如惡意軟體、具體數據和應用程序類型。 

隨著網路運營商、互聯網服務提供商(ISP)以及類似的公司越來越依賴於其網路以及網路上運行的應用程序的效率,管理帶寬和控制通信的複雜性以及安全的需要變得越來越重要。DPI恰好能夠提供這些要求,尋求更好的網路管理以及合規的用戶企業應該把DPI作為一項重要的技術。   

DPI技術首先能夠將數據包組裝到網路的流量中,數據處理(包括協議分類)接著可以從流量內容中提取信息,流量重組和內容提取都需要大量處理能力,尤其是在高流量的數據流中。成功的DPI技術必須能夠提供基本功能,如高性能計算和對分析任務的靈活的支持。   

DPI處理部門必須能夠提供符合通信網路性能的可擴扎性和性能,深度內容檢測要求比僅僅是header檢測更加多的處理。因此,DPI通常使用并行處理結構來加快計算任務。DPI技術最終能夠向用戶提供從網路流量中提取出的信息,實際內容處理可能與提取出的信息有很大差異,DPI技術的表現有點像一個平台,提供內容處理的實用工具,但是可以讓用戶決定處理哪些內容。

服務供應商使用DPI來分離網路流量
很多服務供應商現在使用DPI來將流量分為低延時(語音)、保證延時(網路流量)、保證交付(應用流量)和盡最大努力交付的應用程序(文件共享)。使用這種分類,他們可以更好的根據關鍵任務流量、非關鍵流量來優化資源並減少網路擁擠。因為廉價的帶寬,服務供應商可以增加增值服務來獲得額外的收入,包括安全、高峰使用管理、內容計費和針對性的廣告。這些都需要對網路流量的深度檢測。

大型企業可以使用DPI來管理網路性能
擁有大型網路覆蓋很多地理區域的企業在他們的內部網路間可能運行著完全不同的通信類型。除了控制成本和帶寬使用外,安全一直是一個挑戰,這要求對網路應用程序流量的理解。這些企業已經開始看到DPI分析帶來的好處,例如,網路管理員可以使用DPI技術來控制網路性能,當網路性能較低時,限制某種應用程序流量,當性能恢復到正常時,再提升流量。   

現在越來越多的網路安全功能需要有效載荷級別的知識,數據泄漏防護要求深度理解通過線路發送的實際內容。應用層防火牆負責有效載荷的內容,而不是header內容。在雲計算中的安全服務提供商,如反垃圾郵件或者WEB過濾服務等供應商,必須獲取通過多個客戶通信的實時可見的內容,以便迅速獲取抵禦威脅和攻擊的信息。這樣也要求內容級別的情報。   

傳統上來說,這些安全功能都由特殊用途的技術所提供,這些可能包括一些DPI功能。例如,IPS就有內置的DPI。保護Web網關同樣提供對web內容的DPI分析,但是每種特殊用途技術引用其特殊的目的或者不兼容的軟體,都會使網路基礎設施效率低下。一個數據包可能會因為多種用途而被進行多次檢查。另外,這些技術並不能提供可編程的介面,這就以為著你不能夠提取任意信息。   

除了安全問題外,DPI對於雲計算服務供應商還有著重大的影響,對於雲計算供應商而言,服務訂閱和用戶管理是一個重大挑戰。很多供應商使用自身開發的或者現成的技術來管理服務訂閱,他們發現這樣做既缺乏可擴展性又不能為複雜的管理任務提供足夠的信息。另一方面,DPI能夠提供關於用戶流量、應用程序使用、內容傳遞和異常模式的情報信息,這些服務供應商還可以利用可編程界面來收集其他有用信息,如市場營銷情報和客戶檔案等。

4 DPI -深度數據包檢測仍然面臨著挑戰

作為一個相對年輕的市場,DPI行業還面臨著很多挑戰,例如:不存在標準的基準。現在的DPI市場還充滿了困惑的、一站式的、針對特定應用程序的性能信息,這個行業需要標準基準來規定連接安全時間、TCP、UDP和吞吐量測試等。這些基準對於在相互競爭的產品間建立可比性能指標是很重要的。   

不同的DPI技術不斷的湧現,「OpenDPI」將允許第三方開發者在不同的商業解決方案上編寫DPI應用程序。   

DPI技術市場將繼續存在下去,現在看來,這個市場的應用程序可能還是分散和不一致的,但是存在的巨大潛力和行業利益將最終推動其走向標註啊和開發的市場。

5 DPI -DPI 和 PPI的區別

 概念
ppi (pixels per inch):圖像的採樣率 (在圖像中,每英寸所包含的像素數目)   

dpi (dots per inch): 列印解析度 (每英寸所能列印的點數,即列印精度)   

列印尺寸、圖像的像素數與列印解析度之間的關係可以利用下列的計算公式加以表示:   

圖像的橫向(豎向)像素數=列印橫向(豎向)解析度×列印的橫向(豎向)尺寸,  圖像的橫向(豎向)像素數/列印橫向(豎向)解析度=列印的橫向(豎向)尺寸。   針對特定的圖像而言,圖像的像素數是固定的,所以,列印解析度和列印尺寸便呈現反比的關係。   

例如:希望列印照片的尺寸是4*3inch,而列印解析度橫向和豎向都是300dpi,則需要照相機採集的像素數至少為(300*4)*(300*3)=1080000像素,約一百萬像素。採集的像素數過低會降低圖像的列印質量,過高也不能提升列印質量。

ppi
ppi(pixels per inch)是圖像解析度的單位,圖像ppi值越高,畫面的細節就越豐富,因為單位面積的像素數量更多,數碼相機拍出來的圖片因品牌或生產時間不同可能有所不同,常見的有72ppi,180ppi和300ppi,默認出來就是這麼多(A710拍出的是180ppi,個人感覺此參數好象影響不大,一般沒人提起這個)。 dpi(dots per inch)是指輸出分辨,針對於輸出設備而言的,一般的激光印表機的輸出解析度是300dpi-600dpi,印刷的照排機達到1200dpi-2400dpi,常見的沖印一般在150dpi到300dpi之間。

對比
ppi和dpi確實是兩個概念,但是有些事情是約定成俗的,圖片的ppi無法反映這張圖片能在沖印店得到的沖印質量,不如你去店裡試試看,你問問操作員你的圖片是72ppi會得到什麼樣的沖印質量,多數操作員會一頭霧水。在沖印店裡只用dpi,因為我們拿去的圖片必定是為了輸出成照片,對於操作人員,他要知道的就是你的圖片像素和你所需要印製的尺寸,這兩個要素構成了dpi,所以儘管不規範,對於需要衝印的圖片我們只有用dpi的大小來溝通。   

「拿到Photoshop裡面改成300ppi,沒有什麼實際意義,而且增大了圖像的體積」因為這樣的改法是固定圖像大小(尺寸)下對ppi的修改,它導致了圖片像素不真實的擴大,因此導致圖片體積的擴大而且圖像質量並無改善(多出來的像素都是差值計算出來的),正確的辦法是,先按照你所需要擴印的尺寸的比例裁切你的圖片,然後固定圖片的像素(把「重定義圖片的像素」前面的勾去掉)和比例,在「文檔大小」里把寬度和高度調整到你所想要的擴印尺寸一致,這時候出來的ppi就是你的圖片在這個沖印尺寸下可以得到的dpi,若低於120說明印出來的效果會比較差,120~200說明效果還可以,300是最好的效果,若大於300,先把「重定義圖片的像素」前面勾上再修改ppi到300或更低。  (註:300dpi是沖印機的極限,大於300dpi的圖片將對照片清晰度無任何改善,實際上250就夠了,就算你輸入大於300dpi的圖片文件到沖印機,沖印機也會先把圖片計算成300dpi的再進行擴印,另外可別小看沖印機的300dpi,沖印機300dpi的照片素質是任何列印設備所無法逾越的。)

6 DPI -個人可支配收入(DPI)

宏觀經濟學中的個人可支配收入(DPI),現實中個人的名義收入不能全歸個人支配,稅後的個人收入才是個人可支配收入,即人們可用來消費或儲蓄的收入。

 

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