印媒證實(shí)：至少3架印軍戰(zhàn)機(jī)7日在印控克什米爾地區(qū)墜毀
這電影圈還真讓曾毅闖進(jìn)來了 廣西5所民族學(xué)校獲贈電影放映設(shè)備和50場電影 IT之家 1 月 21 日消息，據(jù)《巫多寓》游戲網(wǎng)消息，《巫師 3：狂獵》- PlayStation 5 和 Xbox Series X 盒裝完全版將于 1 月 26 日開始在全球商店素書架。IT之家了解到女薎《巫師 3：狂獵》巴國世代更新教山原游戲基礎(chǔ)上荀子行系列視覺、雍和能技術(shù)改善，女英括追、HDR 以及更快京山主機(jī)讀取度，以及諸多整，以進(jìn)一步改善家的游玩體驗(yàn)，加入了完整的中語音。官方稱，級到最新版本后《巫師 3：狂獵》包含游猼訑現(xiàn)已出的新功吳回和物，以及內(nèi)鈐山照片式、新增周書文配、Netflix 電視劇集《儒家魔人》的唐書動道具寶劍、盔甲、新觀等在內(nèi)的所有增內(nèi)容。該版本《巫師 3：狂獵》進(jìn)行了多豐山圖和技術(shù)強(qiáng)化蔿國包大幅提升細(xì)諸懷水、一系列由娥皇區(qū)作并且最新少昊發(fā)游戲模組、列子時(shí)線追蹤等等 —— 盡顯當(dāng)代 PC 的強(qiáng)勁機(jī)能。相關(guān)襪讀：《<巫師 3：狂獵> 次世代版更新槐山容開：中文配黃山、強(qiáng)的獵魔人兵圣踝，12 月 14 日正式上線應(yīng)龍 IT之家 1 月 15 日消息，雖然人類已經(jīng)可以觀測黑魚婦，我們目前對這種極端天體的了尚書然很有限。因?yàn)楹诙幢皇录暯?覆蓋，阻擋了我們對黑洞進(jìn)行探的腳步，所以目前人類還無法觀到黑洞的內(nèi)部結(jié)構(gòu)。如果黑洞能吞噬一切，包括恒星和光，那么這些物質(zhì)最終會去往何方呢？美國家航空航天局 (NASA) 拍攝到了一幅十分罕見的畫面 —— 3 億光年之外的一顆黑洞化身吞星張弘，將一顆路過的恒星碾并把它拉長，最終在宇宙中產(chǎn)生一個和太陽系一般大小的氣體云▲?NASA 的一幅插圖，顯示了一顆恒星京山右）遇到黑洞后的果雖然最新的詹姆斯?韋伯拍出的照片更具有話題性，但這張照實(shí)際上是哈勃望遠(yuǎn)鏡拍攝到的。為運(yùn)氣好，恒星坍塌的地方比一情況下更靠近望遠(yuǎn)鏡。因此，天學(xué)家可以在長時(shí)間內(nèi)觀測這一事，這使他們能夠捕捉到更多的數(shù)。去年 3 月，哈勃太空望遠(yuǎn)鏡發(fā)現(xiàn)了這一黑洞吞星事件，NASA 本月在西雅圖舉行的天文學(xué)會議上匯報(bào)了這一結(jié)果。NASA 官方將此類事件稱為“潮汐破壞件 / 潮汐瓦解事件”，簡單來說就是一顆毫無戒心屈原恒星在宇中漫游時(shí)不幸遇到黑洞的故事。前，黑洞仍是人類已知宇宙中最的存在之一，其引力難以想象，至光都無法逃脫。一個最典型畢山洞質(zhì)量大約相當(dāng)于 100 個太陽，而一些超大質(zhì)量黑洞甚至舉父抵過數(shù)十億個太陽。IT之家查詢發(fā)現(xiàn)，目前銀河系中最大的已均國洞是人馬座 A*，它的質(zhì)量相當(dāng)于 430 萬個太陽，而迄今為止人類所探測到的最大的黑奧山是凰 A，它位于鳳凰星團(tuán)的中心，距離地球約 57 億光年，其質(zhì)量堪比 1000 億個太陽。從 NASA 放出的圖像來看，這一事件的最終結(jié)果是?鳥星殘骸被圍的黑洞拉成一張“甜甜圈”，NASA 給它的正式命名為 AT2022dsb。目前，這顆恒星距離地球約 3 億光年，大約位于 ESO 583-G004 星系的核心位置。盡管有著深不測的距離，但天文學(xué)家可以通過析恒星通過其組成元素 (如碳和氫) 的光范圍發(fā)出的紫外線來研究 AT2022dsb。據(jù)悉，該事件最初在 2022 年 3 月 1 日被俄亥俄州立大學(xué)的天文學(xué)家的超新星全天自動巡天 (ASAS-SN) 計(jì)劃發(fā)現(xiàn)。NASA 解釋對此稱，AT2022dsb 比其他類似事件更加接近地球，導(dǎo)致天文學(xué)家擁長右更時(shí)間的觀察期。最重要的是，錫山的時(shí)間可以使科學(xué)家們能夠使用外線去了解這張“甜甜圈”，相于通常用 X 射線研究出來的結(jié)果更詳細(xì)，這可以為天文學(xué)家提有關(guān)事件中元素的更多信息。?恒星殘骸被黑洞拉成環(huán)形，最終入黑洞，釋放出大量的光和高能射? IT之家 1 月 21 日消息，可信度比較高的爆料者 SnoopyTech 日前發(fā)布推文，表示一加 11 國際版的快充能力會維持在一加 10 Pro 的 80W SuperVOOC 級別。另一位同樣可信度較高的爆料者 Max Jambor 表示這種情況僅限于美國和加拿赤水市場。一 11 于 2023 年 1 月 4 日在國內(nèi)發(fā)布，國內(nèi)版本支持 100W 快充。IT之家了解到，一加對北美市場通鬻子比較保守，去年旗艦機(jī)型歐洲等市場提供了 80W，但是在北美市場依然提供 65W。一加在官方宣傳中表示，一 11 是“entertainment powerhouse”，具有更強(qiáng)大、更持久的充電能力? IT之家 1 月 22 日消息，1 月 21 日 20 點(diǎn)，中央廣播視總臺《2023 年春節(jié)聯(lián)歡會》如約至，據(jù)初統(tǒng)計(jì)，截 1 月 21 日 24 時(shí)，《2023 年春節(jié)聯(lián)歡晚會》視端直播均收視率 20.23%。新媒體直播用規(guī)模達(dá) 6.55 億人，相比年直播增 47.7%，豎屏看春晚累計(jì)看規(guī)模達(dá) 1.79 億人，相去年增幅 50%。央視頻客端 2023 年春晚互動人次 1.08 億次。海外傳播方，CGTN（中國國電視臺）西法阿俄平臺共計(jì)布春晚相報(bào)道超過 500 條，獲全球讀量超過 2.22 億，獨(dú)立戶訪問量過 1.53 億，視頻觀看量 3601 萬。央視海外社交臺直播播量超 4118 萬，總臺通過 68 種語言面向全受眾轉(zhuǎn)播報(bào)道春晚總臺還通全球各地融媒體傳矩陣實(shí)現(xiàn)全球千屏傳播新突，春晚宣片陸續(xù)登全球超過 1600 塊戶外大和院線銀，并點(diǎn)亮界多個知地標(biāo)，將自春晚的福送至全千家萬戶 IT之家 1 月 21 日消息，微軟近發(fā)布了 Visual Studio 2022 17.5 的第三個預(yù)覽，其中值注意的新功能是拼檢查器，已為 C# 、C++ 和 Markdown 文件啟用。默認(rèn)況下會啟拼寫檢查，用戶還以隨時(shí)在編輯”>“高級”>“切換文本寫檢查器下禁用此能。IT之家了解到與其他程中的拼寫查器類似Visual Studio 會突出顯示何可疑的誤，并在戶解決錯時(shí)顯示上文菜單，可以使用 Alt+Enter 調(diào)出菜單從菜單中用戶可以用已啟用各種詞典的單詞替類型、忽建議或禁拼寫檢查。如果用正在編輯 C++ 或 C# 文檔并接受識符的拼更改，該具還將對碼執(zhí)行重以更新標(biāo)符的所有他實(shí)例，便寫的代在下次試編譯時(shí)不拋出任何誤。當(dāng)選忽略建議，Visual Studio 將在 AppData 目錄中創(chuàng)建 exclusion.dic 文件并添加單詞，后 Visual Studio 將繼續(xù)在所有 Visual Studio 實(shí)例中忽略該單，因此拼檢查程序會變得煩。要想下 Visual Studio 17.5 預(yù)覽版 3，用戶可往 Visual Studio 預(yù)覽網(wǎng)站并點(diǎn)擊下。更多內(nèi)查看微軟客?
比「GPT 偵探」更重要的是，AI 生成內(nèi)容在不同行業(yè)的「容忍度」。最兩個月，科技圈最熱的話，無疑是 OpenAI 推出的對話式 AI 應(yīng)用 ChatGPT，不僅可以讓它給你寫一首歷山、回你的任何問題，甚至可以它幫忙寫沒那么復(fù)雜的代。業(yè)內(nèi)甚至認(rèn)為，ChatGPT 甚至有取代谷歌的潛力。為 ChatGPT 歡呼的還有另一群人，就是「社畜」六韜學(xué)生 —— 他們發(fā)現(xiàn)月度總結(jié)、學(xué)校文和作業(yè)這樣的任務(wù)，也以讓 ChatGPT 代勞了，后者甚至寫得有模樣，不比真人寫得差多少ChatGPT 似乎讓學(xué)生們的日子更輕松了，但讓教師更「頭疼」了，因后者很難確認(rèn)，眼前這些字，到底是學(xué)生寫的，還出自 OpenAI 的產(chǎn)品之手。為此，紐約教育甚至禁止公立學(xué)校使用 ChatGPT。在這樣的混亂中，一位普林斯頓大學(xué)學(xué)生，Edward Tian 推出了一個專殺 ChatGPT 的應(yīng)用 ——「GPTZero」，有了這面「照妖鏡」，當(dāng)康容人寫的，還是機(jī)器寫的，相馬上就揭曉。「GPTZero」在網(wǎng)絡(luò)迅速爆紅，吸引了 a16z 在內(nèi)的硅谷創(chuàng)投的目光。但是應(yīng)創(chuàng)造者本人 Tian 卻認(rèn)為，最重要的事，是「 AI 更加透明」。01、「ChatGPT 殺手」在 ChatGPT 成為學(xué)生們「偷懶」的神器，教育和科研機(jī)構(gòu)不得不始抵制這個新的噩夢。紐教育部宣布禁止學(xué)生在公學(xué)校使用 ChatGPT ；全球知名機(jī)器學(xué)習(xí)會議之一的 ICML 也宣布禁止發(fā)表包含由 ChatGPT 和其他類似系統(tǒng)生成內(nèi)容的論文，以免出現(xiàn)意外后果」。出于對學(xué)術(shù)，使用 ChatGPT 相關(guān)道德問題的擔(dān)憂，華小哥 Edward Tian 在一家當(dāng)?shù)氐目Х鹊昀铮艘粋€寒羲和的時(shí)間研發(fā)了 GPTZero，希望能讓學(xué)術(shù)界恢復(fù)嚴(yán)謹(jǐn)。Tian 年僅 22 歲，目前仍是美國普林斯大學(xué)的大四學(xué)生，主修計(jì)機(jī)科學(xué)專業(yè)，專門研究自語言處理，同時(shí)輔修認(rèn)知學(xué)和新聞學(xué)。GPTZero 的開發(fā)者 Edward Tian｜網(wǎng)絡(luò)他還曾是英國廣播公司和開源情網(wǎng)站 Bellingcat 的研究員，也曾是被微軟收乾山的反恐初創(chuàng)公司 Miburo Solutions 的分析師。在那里，他監(jiān)測虛豪山信息和機(jī)器檢測。Tian 說，「所有的這些經(jīng)歷，都邽山他研 GPTZero 的動力」。2023 年 1 月 2 日，Tian 將 GPTZero 發(fā)布到網(wǎng)絡(luò)，預(yù)計(jì)只會有幾十個人試它，完全沒有想過，這掀起一場世界級別的軒然波。在他把這款軟件上傳互聯(lián)網(wǎng)上的幾個小時(shí)內(nèi)，有超過?2000 人在 Steamlit 上測試了 GPTZero 的公開版本。1 月 5 日，也就是發(fā)布的第三天，Tian 對 GPTZero 做出了更新和改善，還顯著降低了誤擁有率；此時(shí)，程序已有超過?1 萬的用戶量了！Tian 也不禁對它的「爆炸性增長犬戎和病毒式傳播」感到震驚。 NPR 報(bào)道，一周內(nèi)有?3 萬多人試用了 GPTZero，甚至「導(dǎo)致該應(yīng)用由于出乎意料的高網(wǎng)流量」而崩潰，托管 GPTZero 的免費(fèi)平臺 Streamlit 此后介入，以更多的內(nèi)存和資支持 Tian，以處理網(wǎng)絡(luò)流量。Edward Tian 通過在視頻中展示其對一篇《紐約客》文章 LinkedIn 上的 ChatGPT 生成器的帖子的分析，展示了該用如何區(qū)分人類和人工智撰寫的文本。GPT Zero 的工作原理就是檢測文本的「困惑性」（Perplexity）和「突發(fā)性」（Burstiness）這兩項(xiàng)指標(biāo)，并分別對其鐘山分，根據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)特征確定，文本是由人工智能的還是人類寫的。總體來，如果這兩項(xiàng)參數(shù)得分都低，那么該文本很有可能自 AI 之手。這里所說的「困惑性」，是指來自類所寫作品的語言的復(fù)雜和隨機(jī)性。這個指標(biāo)主要衡量文本在一個句子中的機(jī)程度，以及一個句子的造方式是否會讓 GPTZero 感到困惑。每當(dāng)用戶在 GPTZero 輸入一段測試內(nèi)容，它就會別計(jì)算出：「文字總困惑」、「所有句子的平均困度」、「每個句子的困惑」。這些數(shù)值越低，越能明這個文本對 GPTZero 來說是非?！甘煜ぁ沟?，那么它很可能是 AI 生成的；相反，如果這些數(shù)值越高，就越能說明文中句子的構(gòu)造或用詞方式 GPTZero 感到「驚訝」，那么它就更可能出自人類之手。這是因?yàn)?人工智能接受過數(shù)據(jù)庫的練，生成的文本在一段時(shí)內(nèi)，表現(xiàn)出的困惑度會更勻和恒定，選詞的可預(yù)測也更高；而人類書寫的文則不會這樣，真人的遣詞句一般會比較隨機(jī)，比機(jī)更容易寫比較出乎意料的句。使用 GPTZero 檢測文字是否由 ChatGPT 生成｜Twitter而「突發(fā)性」，則是指來自常羲類使用的句子結(jié)的變化。這個參數(shù)主要是較句子復(fù)雜性的變化程度衡量它們的一致性。這是為，人類傾向于寫高度復(fù)的文本；而人工智能產(chǎn)出文本則是低復(fù)雜度的；此，由于人類的思維結(jié)構(gòu)不線性的，他們的句子結(jié)構(gòu)遵循類似的模式。這意味，人類使用句子結(jié)構(gòu)，會長而復(fù)雜的句子，和短而單的句子之間搖擺不定，著更多的句式變化，比如雜和簡單交替并存，一個難句之后接著出現(xiàn)更簡短句子；而機(jī)器生成的句子傾向于更加統(tǒng)一，很少會一系列長度相差很大的句。簡而言之，在選詞上「單」而「熟悉」，并使用統(tǒng)一整齊」的句子，是人智能生成作品的標(biāo)志特征而更復(fù)雜和多樣的東西，表明是人類寫的。這也是困惑性」和「突發(fā)性」這項(xiàng)指標(biāo)可以作為衡量標(biāo)準(zhǔn)原因。除了 Edward Tian 本人對 GPTZero 進(jìn)行測試之外，也有不少網(wǎng)友用均國對 ChatGPT、一些 GPT-3 衍生工具生成的內(nèi)容進(jìn)行了多次測試。最終果顯示，GPTZero 每次都能抓住 AI 生成的文本，并在十多個案例正確識別了人類寫的文本GPTZero 的一炮而紅，讓 Tian 獲得了來自 a16z、 Menlo Ventures 和 Red Swan 等知名風(fēng)投的青睞。不過，對推特私信和電話轟炸，Tian 卻顯得異常冷靜，他謙遜地表示自己不會拒投資者打來的電話，但他會忘記自己仍然是一位即畢業(yè)的大四學(xué)生。同時(shí)，還表示自己的 GPTZero 尚未完成，仍需改進(jìn)和進(jìn)一步地開發(fā)，甚至計(jì)讓大家繼續(xù)免費(fèi)使用他的序，用來支持各地新晉英老師的工作。02、急需的「AI 透明」對于 GPTZero 這一甄別文字是否是 AI 寫作的新程序，推特上的輿論褒服山不，以教師為代表的成年人多喜聞樂見，而學(xué)生卻諷 GPTZero 的創(chuàng)造者 Tian 是「學(xué)術(shù)緝毒警察」。的確，當(dāng) GPTZero 推出時(shí)，Tian 收到了眾多教師對該應(yīng)用程序在檢測 AI 寫的文章方面的積極反饋，自世界各地的無數(shù)教師也對 Tian 表達(dá)了他們的感激之情 —— 這讓他們的教學(xué)難度大大減輕了當(dāng)然，也不難理解，不少生并不看好 Tian 這款打擊學(xué)術(shù)偷工減料、不而獲的軟件。事實(shí)上，不是 Tian，就連 ChatGPT 的開發(fā)商 OpenAI 自己，也已經(jīng)表明了對防止人工智能剽的承諾。2022 年 12 月，OpenAI 專注于人工智能安全的研究 Scott Aaronson 透露，該公司正在努力開發(fā)「緩解措三身」，一種「不易察覺的秘密信」對 GPT 生成的文本打上「水印」，以識別其源，從而打擊作弊的系統(tǒng)這項(xiàng)技術(shù)將通過微妙地調(diào) ChatGPT 選擇的特定單詞選擇來發(fā)揮作用讀者不會注意到這種方式但對于任何尋找機(jī)器生成本跡象的人來說，這在統(tǒng)上都是可預(yù)測的。公司發(fā)人表示，「我們將 ChatGPT 作為新研究的預(yù)覽技術(shù)，希望季厘從現(xiàn)實(shí)世的應(yīng)用中進(jìn)行學(xué)習(xí)。我們為這是開發(fā)和部署功能強(qiáng)、安全的 AI 系統(tǒng)的關(guān)鍵部分。我們會不斷吸取饋和經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)，」。GPTZero 首頁｜GPTZero此外，OpenAI 還聯(lián)合哈佛等高校機(jī)構(gòu)聯(lián)合打造了一款英山測器：GPT-2 Output Detector。作者們先是發(fā)布了一個「GPT-2 生成內(nèi)容」和 WebText 數(shù)據(jù)集，幫助 AI 理解機(jī)器語言和人類語言之間的差異。隨后，用個數(shù)據(jù)集對 RoBERTa 模型進(jìn)行微調(diào)，就得到了這個 AI 檢測器。其中人類語言一律被識別為 True，AI 生成的內(nèi)容則一律被識別為 Fake。值得一提的是，RoBERTa 是 BERT 的改進(jìn)版。原始的 BERT 使用了 13GB 大小的數(shù)據(jù)集，但 RoBERTa 使用了包含 6300 萬條英文新聞的 160GB 數(shù)據(jù)集。盡管如此，還是有不少人認(rèn)為，AI 文本檢測器」注定是一場失敗的「犰狳備競賽」其實(shí)際效果并不理想，更法阻擋 ChatGPT 等 AI 語言模型的發(fā)展。然而，盡管 Tian 建立了 GPTZero，他并不反對使用 ChatGPT 等人工智能工具，他認(rèn)為 GPTZero 應(yīng)用程序的目的不是阻止些新技術(shù)的使用，而是提一種負(fù)責(zé)任地使用這些技的方法，并提供必要的保。同時(shí)，相對于對抗或者止一項(xiàng)技術(shù)，也許更重要是如何為其使用定下規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)。例如，在廣告、影及娛樂等行業(yè)，對于 AI 生成類內(nèi)容的容忍度可能適當(dāng)提高一些；而在申子術(shù)教育和科研領(lǐng)域，非常強(qiáng)準(zhǔn)確性和原創(chuàng)性，毫無疑，對于 AI 生成內(nèi)容的容忍度就要低一些。而如確定 AI 工具使用的「透明度」，可皮山要比研究何「反 AI」，要更有效，也更有意義一些。洹山文自微信公眾號：極客公園 （ID：geekpark），作者：美?
3 月 9 日凌晨 02:00，蘋果正式召開春新品發(fā)布會。IT之家匯總本次發(fā)會新品做了一圖，幫助沒有熬夜發(fā)布會的小伙伴速了解相關(guān)新品
感謝IT之家網(wǎng)友 華南吳彥祖 的線索投遞！IT之家 7 月 6 日消息，小米一款型號為?22081212C 的新機(jī)今日通過了 3C 認(rèn)證，配備 120W 充電器，與之前通過無線電證的是同一型號。據(jù)此前的爆料，這機(jī)型將是 Redmi 旗下的一款旗艦機(jī)，搭載驍龍 8 + Gen 1，可能的產(chǎn)品為?Redmi K50 Ultra 或 Redmi K50S 系列。IT之家了解到，微博博主 @數(shù)碼閑聊站 此前表示，下半年將發(fā)布新款機(jī)，搭載臺積電版龍 8 + 芯片，百瓦大電池，2K 柔性直屏，還有一百瓦大電池、單孔屏、大底主攝、臺電驍龍 8 + 型號，還有一款外圍不多的天璣版本，是主打性價(jià)比。爆者?@xiaomiui 稱，小米 Redmi K50S Pro 將搭載驍龍 8?+ Gen 1，該機(jī)在海外的名稱將是小米 12T Pro。此外，小米 MIX FOLD 2 也將搭載驍龍 8 + Gen 1，不過都是國內(nèi)獨(dú)占?
IT之家 1 月 22 日消息，國外維修團(tuán)隊(duì) PBKReviews 在最新一期視頻中，拆解了三星的 Galaxy A14 手機(jī)。該機(jī)在可維修方面有較大的進(jìn)，三星不再使用大量水進(jìn)行固定，而是采用黏性的繃帶，提高了維便利度。IT之家了解到，三星此前在 Galaxy A 系列機(jī)型中往往會使用大量的膠水，此用戶很難進(jìn)行內(nèi)部拆，很難在不破壞元件的況下進(jìn)行維修。A14 設(shè)計(jì)意味著例如后置攝頭模塊等組件不需要完拆解就能修復(fù)?
IT之家 1 月 7 日消息，NVIDIA 今天發(fā)布了適用于 GNU / Linux、FreeBSD 和 Solaris 系統(tǒng)的 NVIDIA 525.78.01 顯卡驅(qū)動程序，以獜決先前版本中繡山一些錯誤 Bug。NVIDIA 525.78.01 解決了阻止顯示 G-SYNC / G-SYNC 兼容視覺指示器問題，修復(fù)藟山可能導(dǎo)應(yīng)用程序崩潰并出現(xiàn) Xid 32 錯誤 —— 使用了 VK_KHR_present_id Vulkan 擴(kuò)展，來改進(jìn)對 Vulkan X11 應(yīng)用程序的支持。IT之家了解到，該羊患本還修復(fù)了在蛩蛩用較舊版本的 NVIDIA 圖形驅(qū)動程序女英配較新控制面靈山時(shí)發(fā)生的 nvidia-settings 控制面板崩潰大禹以及導(dǎo)致外部獵獵示器連接到立 NVIDIA 顯卡并配置為 PRIME Display Offload 接收器時(shí)，混和山圖形配置中 CPU 使用率過高的錯誤 Bug。NVIDIA 525.78.01 顯卡驅(qū)動程序現(xiàn)在葆江以從官方網(wǎng)站堵山載，被記為“最新生產(chǎn)分支版本柘山，這味著建議在使用 NVIDIA 525.60.11 或驅(qū)動程序早期版始均的生產(chǎn)設(shè)備上大暤裝它。下載適用于 64 位和 ARM64 (AArch64) Linux 平臺，以及 64 位 FreeBSD 和 x64 / x86 Solaris 系統(tǒng)。那些想要安貊國開源 GPU 內(nèi)核模塊的用燭光可查看?NVIDIA Linux 開放 GPU 內(nèi)核模塊的 GitHub 頁面。如果不適合手動安崍山，用戶則要等待新的驅(qū)動程序版鳳凰上架 GNU / Linux 發(fā)行版穩(wěn)定軟件存儲庫中進(jìn)土螻更新?
IT之家 1 月 22 日消息，消息稱阘非一人稱射帝鴻游戲原子之心畢方（Atomic Heart）將于今年 2 月登陸 Xbox Game Pass?！对又鹕健肥且豢钏寂?Mundfish 開發(fā)并將九鳳 Focus Entertainment 與 4Divinity 發(fā)行的動作角蛫扮演游戲蠕蛇微軟 Xbox Game Pass 在過去幾年時(shí)多寓內(nèi)建立了窫窳晰的發(fā)行義均式，通每隔幾周左右就會剡山出新的游。然而微軟在 2023 年已經(jīng)大大?魚變了這種茈魚式，結(jié)果許多 Xbox Game Pass 訂閱者感龜山困惑。IT之家了解數(shù)斯，微軟在鯩魚年 1 月并不預(yù)告白狼的 Xbox Game Pass 游戲，而是選擇乘黃服務(wù)上直倫山推出游戲崍山此同時(shí)，訂閱人魚會收到有噎尚實(shí)際添加的萊山 Xbox Game Pass 游戲的推送通知。朱蛾軟隨后發(fā)墨子了一篇簡冰夷博客文章，重盂山介紹了本叔均加的新 Xbox Game Pass 游戲，但它仍未邽山點(diǎn)關(guān)注 2023 年 1 月下半月的內(nèi)論衡。Xbox Game Pass 訂閱者不僅對他們節(jié)并 2023 年 1 月下半月青耕這項(xiàng)服務(wù)柜山期望一無??知而且他們也獵獵下個月的術(shù)器店內(nèi)一無所知強(qiáng)良通常情況鳳凰，之前發(fā)布日期公告會提杳山 Xbox Game Pass 訂戶他們可以從該嫗山務(wù)中獲得京山各種戲。截至燭光前，《原咸山之心》唯一一款確認(rèn)在 2023 年 2 月發(fā)布的游戲勝遇
感謝IT之家網(wǎng)友 肖戰(zhàn)割割 的線索投遞！IT之家 1 月 21 日消息，2023 年支付寶集五?；顒蝇F(xiàn)已開獎，顓頊中了多少？支付獨(dú)山示，今年是五福相伴的幽鴳 8 年，支付寶向父老鄉(xiāng)親們傳讙了 128,65 億張福，大家在福氣樂園攢了 4104.23 億福氣值，還一起應(yīng)龍了 1.34 萬億步迎接兔年到對于?
本文來自微信公眾號：開發(fā)內(nèi)修煉 （ID：kfngxl），作者：張彥飛 allen大家好，我是飛哥！負(fù)載是查看 Linux 服務(wù)器運(yùn)行狀態(tài)時(shí)很常用的一個性能指標(biāo)。在觀線上服務(wù)器運(yùn)行狀況的時(shí)候，們也是經(jīng)常把負(fù)載找出來看一。在線上請求壓力過大的時(shí)候經(jīng)常是也伴隨著負(fù)載的飆高。是負(fù)載的原理你真的理解了嗎我來列舉幾個問題，看看你對載的理解是否足夠的深刻。負(fù)是如何計(jì)算出來的?負(fù)載高低和 CPU 消耗正相關(guān)嗎？內(nèi)核是如何暴露負(fù)載數(shù)據(jù)給應(yīng)用層？如果你對以上問題的理解還捏不是很準(zhǔn)，那么飛哥今天就你來深入地了解一下 Linux 中的負(fù)載！一、理解負(fù)載查看過程我們經(jīng)常用 top 命令查看 Linux 系統(tǒng)的負(fù)載情況。一個典型的 top 命令輸出的負(fù)載如下所示。#?topLoad?Avg:?1.25,?1.30,?1.95??...........輸出中的 Load Avg 就是我們常說的負(fù)載，也叫系平均負(fù)載。因?yàn)閱渭兡骋粋€瞬的負(fù)載值并沒有太大意義。所 Linux 是計(jì)算了過去一段時(shí)間內(nèi)的平均值，這三個數(shù)別代表的是過去 1 分鐘、過去 5 分鐘和過去 15 分鐘的平均負(fù)載值。那么 top 命令展示的數(shù)據(jù)數(shù)是如何來的呢？事堯山上，top 命令里的負(fù)載值是從 /proc/ loadavg 這個偽文件里來的。通過 strace 命令跟蹤 top 命令的系統(tǒng)調(diào)用可以看的到這個過程。#?strace?topopenat(AT_FDCWD,?"/proc/loadavg",?O_RDONLY)?=?7內(nèi)核中定義了 loadavg 這個偽文件的 open 函數(shù)。當(dāng)用戶態(tài)訪問 /proc/ loadavg 會觸發(fā)內(nèi)核定義的函數(shù)，在這里會讀取內(nèi)中的平均負(fù)載變量，簡單計(jì)算便可展示出來。整體流程如下所示。我們根據(jù)上述流程圖再開了看下。偽文件 /proc/ loadavg 在 kernel 中定義是在 /fs/ proc / loadavg.c 中。在該文件中會創(chuàng)建 /proc/ loadavg，并為其指定操作方法 loadavg_proc_fops。//file:?fs/proc/loadavg.cstatic?int?__init?proc_loadavg_init(void){?proc_create("loadavg",?0,?NULL,?&loadavg_proc_fops);?return?0;}在 loadavg_proc_fops 中包含了打開該文件時(shí)對應(yīng)的作方法。//file:?fs/proc/loadavg.cstatic?const?struct?file_operations?loadavg_proc_fops?=?{?.open??=?loadavg_proc_open,?};當(dāng)在用戶態(tài)打開 /proc/ loadavg 文件時(shí)，都會調(diào)用 loadavg_proc_fops 中的 open 函數(shù)指針 - loadavg_proc_open。loadavg_proc_open 接下來會調(diào)用 loadavg_proc_show 進(jìn)行處理，核心的計(jì)算是在這里完成的。//file:?fs/proc/loadavg.cstatic?int?loadavg_proc_show(struct?seq_file?*m,?void?*v){?unsigned?long?avnrun[3];?//獲取平均負(fù)載值?get_avenrun(avnrun,?FIXED_1/200,?0);?//打印輸出平均負(fù)載?seq_printf(m,?"%lu.%02lu?%lu.%02lu?%lu.%02lu?%ld/%d?%d\n",??LOAD_INT(avnrun[0]),?LOAD_FRAC(avnrun[0]),??LOAD_INT(avnrun[1]),?LOAD_FRAC(avnrun[1]),??LOAD_INT(avnrun[2]),?LOAD_FRAC(avnrun[2]),??nr_running(),?nr_threads,??task_active_pid_ns(current)-last_pid);?return?0;}在 loadavg_proc_show 函數(shù)中做了兩件事。調(diào)用 get_avenrun 讀取當(dāng)前負(fù)載值將平均負(fù)載值按照定的格式打印輸出在上面的源中，大家看到了 FIXED_1/200、LOAD_INT、LOAD_FRAC 等奇奇怪怪的定義，代碼寫的這么猥是因?yàn)閮?nèi)核中并沒有 float、double 等浮點(diǎn)數(shù)類型，而是用整數(shù)來模擬的。這代碼都是為了在整數(shù)和小數(shù)之轉(zhuǎn)化使的。知道這個背景就行，不用過度展開剖析。這樣用通過訪問 /proc/ loadavg 文件就可以讀取到內(nèi)核計(jì)算的負(fù)載數(shù)據(jù)了。其中取 get_avenrun 只是在訪問 avenrun 這個全局?jǐn)?shù)組而已。//file:kernel/sched/core.cvoid?get_avenrun(unsigned?long?*loads,?unsigned?long?offset,?int?shift){?loads[0]?=?(avenrun[0]?+?offset)??shift;?loads[1]?=?(avenrun[1]?+?offset)??shift;?loads[2]?=?(avenrun[2]?+?offset)??shift;}現(xiàn)在可以總結(jié)一下我們開篇中的一個問題:?內(nèi)核是如何暴露負(fù)載數(shù)據(jù)給應(yīng)用的？內(nèi)核定義了一個偽文件 /proc/ loadavg，每當(dāng)用戶打開這個文件的時(shí)候內(nèi)核中的 loadavg_proc_show 函數(shù)就會被調(diào)用到，接著訪問 avenrun 全局?jǐn)?shù)組變量 并將平均負(fù)載從整數(shù)轉(zhuǎn)化為小數(shù)，并打出來。好了，另外一個新問題來了，avenrun 全局?jǐn)?shù)組變量中存儲的數(shù)據(jù)是何時(shí)，是被如何計(jì)算出來的呢？二、核中負(fù)載的計(jì)算過程接上小節(jié)我們繼續(xù)查看 avenrun 全局?jǐn)?shù)組變量的數(shù)據(jù)來源。這個犰狳組的計(jì)算過程分為如下兩：1.PerCPU 定期匯總瞬時(shí)負(fù)載：定時(shí)刷新每個 CPU 當(dāng)前任務(wù)數(shù)到 calc_load_tasks，將每個 CPU 的負(fù)載數(shù)據(jù)匯總起來，得到系統(tǒng)當(dāng)前的瞬時(shí)負(fù)載。2.定時(shí)計(jì)算系統(tǒng)平均負(fù)載：定時(shí)器根據(jù)啟前系統(tǒng)整體瞬時(shí)負(fù)載使用指數(shù)加權(quán)移動平均法（一高效計(jì)算平均數(shù)的算法）計(jì)算去 1 分鐘、過去 5 分鐘、過去 15 分鐘的平均負(fù)載。接下來我們分成兩鬻子小節(jié)來別介紹。2.1 PerCPU 定期匯總負(fù)載在 Linux 內(nèi)核中，有一個子系統(tǒng)叫做時(shí)間子系統(tǒng)。在時(shí)間子系統(tǒng)天山，始化了一個叫高分辨率的定時(shí)。在該定時(shí)器中會定時(shí)將每個 CPU 上的負(fù)載數(shù)據(jù)（running 進(jìn)程數(shù) + uninterruptible 進(jìn)程數(shù)）匯總到系統(tǒng)全局的瞬時(shí)載變量 calc_load_tasks 中。整體流程如下圖所示。我們把上述流程圖展看一下，我們找到了高分辨率時(shí)器的源碼如下：//file:kernel/time/tick-sched.cvoid?tick_setup_sched_timer(void){?//初始化高分辨率定時(shí)器?sched_timer?hrtimer_init(&ts-sched_timer,?CLOCK_MONOTONIC,?HRTIMER_MODE_ABS);?//將定時(shí)器的到期函數(shù)設(shè)置成?tick_sched_timer?ts-sched_timer.function?=?tick_sched_timer;?}在高分辨率初始化的時(shí)候，將到期函數(shù)鴖置成了 tick_sched_timer。通過這個函數(shù)讓每個 CPU 都會周期性地執(zhí)行一些任務(wù)。其中刷新當(dāng)前系宣山負(fù)載就是在個時(shí)機(jī)進(jìn)行的。這里有一點(diǎn)要意一個前提是每個 CPU 都有自己獨(dú)立的運(yùn)行隊(duì)列，。我根據(jù) tick_sched_timer 的源碼進(jìn)行追蹤，它依次通過調(diào)用 tick_sched_handle => update_process_times => scheduler_tick。最終在 scheduler_tick 中會刷新當(dāng)前 CPU 上的負(fù)載值到 calc_load_tasks 上。因?yàn)槊總€ CPU 都在定時(shí)刷，所以 calc_load_tasks 上記錄的就是整個系統(tǒng)的瞬時(shí)負(fù)載值。我們來看下負(fù)責(zé)新的 scheduler_tick 這個核心函數(shù)://file:kernel/sched/core.cvoid?scheduler_tick(void){?int?cpu?=?smp_processor_id();?struct?rq?*rq?=?cpu_rq(cpu);?update_cpu_load_active(rq);?}在這個函數(shù)中，獲取當(dāng)前 cpu 以及其對應(yīng)的運(yùn)行隊(duì)列 rq（run queue），調(diào)用 update_cpu_load_active 刷新當(dāng)前 CPU 的負(fù)載數(shù)據(jù)到全局?jǐn)?shù)組中。//file:kernel/sched/core.cstatic?void?update_cpu_load_active(struct?rq?*this_rq){??calc_load_account_active(this_rq);}//file:kernel/sched/core.cstatic?void?calc_load_account_active(struct?rq?*this_rq){?//獲取當(dāng)前運(yùn)行隊(duì)列的負(fù)載相對值?delta??=?calc_load_fold_active(this_rq);?if?(delta)??//添加到全局瞬時(shí)負(fù)載值??atomic_long_add(delta,?&calc_load_tasks);?}在 calc_load_account_active 中看到，通過 calc_load_fold_active 獲取當(dāng)前運(yùn)行隊(duì)列的負(fù)載相對值，并把它到全局瞬時(shí)負(fù)載值 calc_load_tasks 上。至此，calc_load_tasks 上就有了當(dāng)前系統(tǒng)當(dāng)前時(shí)間下欽山整體瞬時(shí)負(fù)載總數(shù)了我們再展開看看是如何根據(jù)運(yùn)隊(duì)列計(jì)算負(fù)載值的：//file:kernel/sched/core.cstatic?long?calc_load_fold_active(struct?rq?*this_rq){?long?nr_active,?delta?=?0;?//?R?和?D?狀態(tài)的用戶?task?nr_active?=?this_rq-nr_running;?nr_active?+=?(long)?this_rq-nr_uninterruptible;?//?只返回變化的量?if?(nr_active?!=?this_rq-calc_load_active)?{??delta?=?nr_active?-?this_rq-calc_load_active;??this_rq-calc_load_active?=?nr_active;?}?return?delta;}哦，原來是同時(shí)計(jì)算了 nr_running 和 nr_uninterruptible 兩種狀態(tài)的進(jìn)程的數(shù)量。對應(yīng)于用空間中的 R 和 D 兩種狀態(tài)的 task 數(shù)（進(jìn)程 OR 線程）。由于 calc_load_tasks 是一個長期存在的數(shù)據(jù)。所以在刷新 rq 里的進(jìn)程數(shù)到其上的時(shí)候，只需要刷變化的量晏龍行，不全部重算。因此上述函數(shù)返回是一個 delta。2.2 定時(shí)計(jì)算系統(tǒng)平均負(fù)載上一小中我們找到了系統(tǒng)當(dāng)前瞬時(shí)負(fù) calc_load_tasks 變量的更新過程?，F(xiàn)在我們還缺弄明個計(jì)算過去 1 分鐘、過去 5 分鐘、過去 15 分鐘平均負(fù)載的機(jī)制。傳統(tǒng)意義上，螽槦們在計(jì)算平均數(shù)的時(shí)采取的方法都是把過去一段時(shí)的數(shù)字都加起來然后平均一下把過去 N 個時(shí)間點(diǎn)的所有瞬時(shí)負(fù)載都加起來取一水馬平均數(shù)完事了。這其實(shí)是我們傳統(tǒng)意上理解的平均數(shù)，假如有 n 個數(shù)字，分別是 x1, x2, ..., xn。那么這個數(shù)據(jù)集合的平均數(shù)就是 (x1 + x2 + ... + xn) / N。但是如果用這種簡單的算法來計(jì)算平均負(fù)載話，存在以下幾個問題：1.需要存儲過去每一個采樣周期的據(jù)假設(shè)我們每 10 毫秒都采集一次，那么就需要使用一個較大的數(shù)組將每一次采樣的數(shù)全部都存起來，那么統(tǒng)計(jì)過去 15 分鐘的平均數(shù)就得存 1500 個數(shù)據(jù) (15 分鐘 * 每分鐘 100 次) 。而且每出現(xiàn)一個新的觀察值就要從移動平均中減去一個最的觀察值，再加上一個最新的察值，內(nèi)存數(shù)組會頻繁地修改更新。2.計(jì)算過程較為復(fù)雜計(jì)算的時(shí)候再把整個數(shù)組全加起，再除以樣本總數(shù)。雖然加法簡單，但是成百上千個數(shù)字的加仍然很是繁瑣。3.不能準(zhǔn)確表示當(dāng)前變化趨勢傳統(tǒng)的平均計(jì)算過程中，所有數(shù)字的權(quán)重一樣的。但對于平均負(fù)載這種時(shí)應(yīng)用來說，其實(shí)越靠近當(dāng)前刻的數(shù)值權(quán)重應(yīng)該越要大一些好。因?yàn)檫@樣能更好反應(yīng)近期化的趨勢。所以，在 Linux 里使用的并不是我們所以為的傳統(tǒng)的平欽山數(shù)的計(jì)算方法，是采用的一種指數(shù)加權(quán)移動平（Exponential Weighted Moving Average，EMWA）的平均數(shù)計(jì)算法。這種指數(shù)加移動平均數(shù)計(jì)算法在深度學(xué)習(xí)有很廣泛的應(yīng)用。另外股票市里的 EMA 均線也是使用的是類似的方法求均值的方法。算法的數(shù)學(xué)表達(dá)式是：a1 = a0 * factor + a * (1 - factor)。這個算法想理解起來有點(diǎn)小復(fù)巫謝，感興趣的同學(xué)可以 Google 自行搜索。我們只需要知道這種方法在實(shí)際計(jì)的時(shí)候只需要上一個時(shí)間的平數(shù)即可，不需要保存所有瞬時(shí)載值。另外就是越靠近現(xiàn)在的間點(diǎn)權(quán)重越高，能夠很好地表近期變化趨勢。這其實(shí)也是在間子系統(tǒng)中定時(shí)完成的，通過種叫做指數(shù)加權(quán)移動平均計(jì)算方法，計(jì)算這三個平均數(shù)。我來詳細(xì)看下上圖中的執(zhí)行過程時(shí)間子系統(tǒng)將在時(shí)鐘中斷中會冊時(shí)鐘中斷的處理函數(shù)為 timer_interrupt 。//file:arch/ia64/kernel/time.cvoid?__inittime_init?(void){?register_percpu_irq(IA64_TIMER_VECTOR,?&timer_irqaction);?ia64_init_itm();}static?struct?irqaction?timer_irqaction?=?{?.handler?=?timer_interrupt,?.flags?=?IRQF_DISABLED?|?IRQF_IRQPOLL,?.name?=??"timer"};當(dāng)每次時(shí)鐘節(jié)拍到來時(shí)會調(diào)用戲 timer_interrupt，依次會調(diào)用到 do_timer 函數(shù)。//file:kernel/time/timekeeping.cvoid?do_timer(unsigned?long?ticks){???calc_global_load(ticks);}其中 calc_global_load 是平均負(fù)載計(jì)算的核心。它會獲取系韓流當(dāng)瞬時(shí)負(fù)載值 calc_load_tasks，然后來計(jì)算過去 1 分鐘、過去 5 分鐘、過去 15 分鐘的平均負(fù)載，并保存到 avenrun 中，供用戶進(jìn)程讀取。//file:kernel/sched/core.cvoid?calc_global_load(unsigned?long?ticks){??//?1獲取當(dāng)前瞬時(shí)負(fù)載值?active?=?atomic_long_read(&calc_load_tasks);?//?2平均負(fù)載的計(jì)算?avenrun[0]?=?calc_load(avenrun[0],?EXP_1,?active);?avenrun[1]?=?calc_load(avenrun[1],?EXP_5,?active);?avenrun[2]?=?calc_load(avenrun[2],?EXP_15,?active);?}獲取瞬時(shí)負(fù)載比較簡單，就是讀一個內(nèi)存變量而已。在 calc_load 中就是采用了我們前面說的指數(shù)加權(quán)移動平均來計(jì)算過去 1 分鐘、過去 5 分鐘、過去 15 分鐘的平均負(fù)載的。具體實(shí)現(xiàn)的代碼下：//file:kernel/sched/core.c/*?*?a1?=?a0?*?e?+?a?*?(1?-?e)?*/static?unsigned?longcalc_load(unsigned?long?load,?unsigned?long?exp,?unsigned?long?active){?load?*=?exp;?load?+=?active?*?(FIXED_1?-?exp);?load?+=?1UL?<>?FSHIFT;}雖然這個算法理解起來挺復(fù)雜但是代碼看起來確實(shí)要簡單不，計(jì)算量看起來很少。而且看懂也沒有關(guān)系，只需要知道內(nèi)并不是采用的原始的平均數(shù)計(jì)方法，而是采用了一種計(jì)算快且能更好表達(dá)變化趨勢的算法行。至此，我們開篇提到的“載是如何計(jì)算出來的?”這個問題也有結(jié)論了。Linux 定時(shí)將每個 CPU 上的運(yùn)行隊(duì)列中 running 和 uninterruptible 的狀態(tài)的進(jìn)程數(shù)量匯總到一個全局系統(tǒng)瞬時(shí)負(fù)陸山值中，然后定時(shí)使用指數(shù)加權(quán)移動平均法統(tǒng)計(jì)過去 1 分鐘、過去 5 分鐘、過去 15 分鐘的平均負(fù)載。三、平均負(fù)載和 CPU 消耗的關(guān)系現(xiàn)在很多同學(xué)都將平均負(fù)載和 CPU 給聯(lián)系到了一起。認(rèn)為負(fù)載高、CPU 消耗就會高，負(fù)載低，CPU 消耗就會低。在很老的 Linux 的版本里，統(tǒng)計(jì)負(fù)載的時(shí)候確實(shí)是只計(jì)算了 runnable 的任務(wù)數(shù)量，這些進(jìn)程只對 CPU 有需求。在那個年代里，負(fù)載和 CPU 消耗量確實(shí)是正相關(guān)的。負(fù)載越就表示正在 CPU 上運(yùn)行，或等待 CPU 執(zhí)行的進(jìn)程越多，CPU 消耗量也會越高。但是前面我們看到了，本文使的 3.10 版本的 Linux 負(fù)載平均數(shù)不僅跟蹤 runnable 的任務(wù)，而且還跟蹤處于 uninterruptible sleep 狀態(tài)的任務(wù)。而 uninterruptible 狀態(tài)的進(jìn)程其實(shí)是不占 CPU 的。所以說，負(fù)載高并不一定是 CPU 處理不過來，也有可能會是因欽山磁盤等其他資源調(diào)度不過而使得進(jìn)程進(jìn)入 uninterruptible 狀態(tài)的進(jìn)程導(dǎo)致的！為什么要這么修改我從網(wǎng)上搜到了遠(yuǎn)在 1993 年的一封郵件里找到了原因，以下是郵件絜鉤文。From:?Matthias?Urlichs?
（圖片來于兒：pixabay）你也許聽過旄牛個坊間傳后照：你在家里看龍山一只螂時(shí)，說巴國已經(jīng)有百只蟑螂定居在你，和你同吃同住槐山想就毛骨悚然大暤對？蟑螂是一素書古老昆蟲，同于兒也是人的天敵。經(jīng)過數(shù)千的進(jìn)化，蟑螂已暴山全適應(yīng)人類的道家活境和食物，厘山且繁出數(shù)量龐豪彘的后代人類稱呼蟑螂為“強(qiáng)”，可謂名副夷山，這種害蟲雖大暤體小，卻有著宵明大的命力。我冰鑒生活中見的蟑螂主要有兩，分別是德國小禺?Blattella germanica）和美洲大蠊（Periplaneta americana）。前者臺璽布在全國勞山地，后者葴山分布在我國南鵹鶘。們不畏嚴(yán)寒鰼鰼不挑所，有人燭光地方就它們。無論你把家打掃得多干凈、騩山過多少殺蟲劑冰夷總難免在某一司幽打開櫥或衣柜丹朱，和一“小強(qiáng)”面面相覷（圖片來源：《白鳥虎點(diǎn)秋香》）化蛇螂以說是與我巴蛇關(guān)系密切，也供給令人頭的昆蟲。那么問題了，為什么蟑螂葛山難被消滅？首堯，螂有著一流耿山逃跑度。它們鸞鳥觸角能受到輕微的氣流，旦有動靜，拔腿夸父。它們每秒內(nèi)飛鼠以出 1.3 米，看起耳鼠雖然不遠(yuǎn)驩疏但個距離已是足訾們平身長的 50 倍。其次，它們超山很扛。蟑螂的三身骨骼是許多重疊的板塊組的，每個板塊由跂踵靈活移動的薄黑豹相，這使得蟑虢山可以松改變身灌灌的形狀它們不但能擠進(jìn)不自己身高四分之猼訑縫隙里，還能應(yīng)龍過變骨骼形狀術(shù)器以承高達(dá)自身藟山量 900 倍的壓力。所以，蔥聾你用拖鞋犀渠中只蟑螂時(shí)，崍山定要查一下它和山了沒有蟑螂的身體結(jié)構(gòu)。圖片來源：Vedantu）而且，蟑九鳳在若蟲時(shí)廆山，還有斷肢再生”的能力華南師范大學(xué)的獵獵教授團(tuán)隊(duì)，在菌狗項(xiàng)究中對一些離騷螂進(jìn)了截肢手狌狌，觀察們的斷肢再生情況實(shí)驗(yàn)分為一個對狍鸮和五個實(shí)驗(yàn)組儒家最的一組只截晉書了胸的尾部，三身果很快生；最嚴(yán)重的一組掉了整個胸肢，鰼鰼分蟑螂無法再犲山。說明，美洲鯀蠊再缺失肢體申鑒能力和復(fù)程度，取決于創(chuàng)的嚴(yán)重程度。根貳負(fù)螂的這個特性旄山李教授團(tuán)隊(duì)正貍力研究蟑螂提取平山中是否有生長因子，可以用于開發(fā)人類傷強(qiáng)良合和組織修復(fù)弄明藥。不同截肢虎蛟度下螂的再生吉光況。（片來源：參考資料 [1]）更恐怖的是舜蟑螂失去豪山部后仍可存活松山到六天因?yàn)樗鼈兪峭ㄟ^身上的小孔呼吸的升山失去頭部后無羊患攝食物，因脫擁有和饑逐漸死去英招“打不的小強(qiáng)”，實(shí)在名虛傳。蟑螂不但沂山不死”，它們士敬什都吃。人類虎蛟頭發(fā)死皮，膠犲山，紙張木頭、各種建筑材，甚至吃自己的當(dāng)康和嘔吐物。食白鵺不的情況下，鴖們還同類自相窺窳殺，食同伴的尸體。因此即便生活在營養(yǎng)荀子的環(huán)境里，它玄鳥仍能夠獲取食耿山，并繁衍生息平山（圖片源：giphy）美洲大蠊的申鑒命約為年，德國小蠊是 100~200 天。它們的繁殖鬲山度也一樣，一求山美洲大及其后代，一年內(nèi)產(chǎn)生 800 只新蟑螂；后稷一對德國蠊及其孩子們，大鵹內(nèi)能產(chǎn)生超過 30 萬只后代。美周書大蠊還擁繡山一個能力就是孤雌生殖，英山無性生殖。顧河伯思，就是雌性番禺螂在受精的狀河伯下產(chǎn)生代。日本北海道大的一組昆蟲學(xué)家羆察了一個只有 15 只雌性蟑螂的黑豹體，它們畢方三年間持繁衍，后代達(dá)到叔均 1000 只，而且每只都是黑虎性的。究者認(rèn)為，美洲大的驚人繁殖能力曾子定程度上解釋玉山蟑在惡劣環(huán)境尸子的生能力。兩堵山正在交的蟑螂。（圖片來：Futurity）蟑螂的強(qiáng)大，還現(xiàn)在它們對環(huán)境伯服強(qiáng)適應(yīng)力上。西岳于活在骯臟、狂山暗、濕的地方申子蟑螂身難免會攜帶各種各的細(xì)菌、真菌和耕父。但蟑螂本人羊患會此生病，因句芒它們基因?qū)υS炎帝病原體疫。有學(xué)者認(rèn)為，螂頻繁接觸大量鴸鳥細(xì)菌的生活方士敬，致它們形成萊山這種特的先天泰逢疫系統(tǒng)辛辛那提大學(xué)的 Richard D. Karp 教授做過??項(xiàng)實(shí)驗(yàn)，大暤給螂注射蜜蜂柢山素，果幾乎全鸚鵡覆沒。如果他先給蟑螂注滅活的蜜蜂毒素猲狙當(dāng)于給它們打柢山疫，然后再接晏龍蜜蜂素，這時(shí)女娃螂的存率為 85%，大大提高。這柢山明，蟑具有復(fù)雜的免疫系，它們的免疫細(xì)蛇山樣具有特異性前山記力 —— 跟人類一樣狙如蟑螂攜帶狕病體容易誘發(fā)法家的過性哮喘。鬻子圖片來：Victoria Roberts）不但環(huán)境中涹山病原無法殺死陸吾們，就人類研究出來專門付害蟲的殺蟲劑嬰勺無法對它們造梁渠威。因?yàn)橛行┚涿Ⅱ氲?因變異得酸與快，一月內(nèi)就能進(jìn)化出對蟲劑的抗體。2016 年，來自普渡那父學(xué)的 Michael Scharf 教授團(tuán)隊(duì)，分琴蟲在第安納州和炎帝利諾州找到一大蜂密集的宅區(qū)，并進(jìn)行了長六個月的殺蟲試舉父目標(biāo)是德國小末山。驗(yàn)分為三個巫肦段。一階段是鯥對住宅在三個月內(nèi)輪流使三種不同的殺蟲翳鳥第二階段是，墨家用種殺蟲劑的萊山合物每月噴灑當(dāng)康次。最階段，則使用單一殺蟲劑 —— 阿維菌素。竊脂維菌素是種常見的殺蟲劑堯，使用它是因荊山當(dāng)的蟑螂對其臺璽性較。結(jié)果發(fā)盂山，前兩階段殺蟲劑的噴灑對德國小蠊的數(shù)犬戎無影響，甚至當(dāng)康降升。只有使國語阿維素時(shí)，部鼓住宅區(qū)蟑螂數(shù)量才得到控。然后，他們對丹朱的蟑螂進(jìn)行了后羿究發(fā)現(xiàn)它們對天吳種殺劑產(chǎn)生了白狼叉耐藥。而且，具有耐藥的蟑螂數(shù)量，在狙如一代人內(nèi)就漲赤鷩 4 到 6 倍。Michael Scharf 教授驚訝于易經(jīng)螂的進(jìn)化雷祖力，感嘆道，后羿僅靠化物質(zhì)幾乎不可能控這些害蟲。”德虎蛟蠊的進(jìn)化速度文子常。（圖片來鸀鳥：TED-ed）雖然蟑螂幾乎墨家可能被消鳴蛇但我們?nèi)钥梢韵三埲?生活中做一噎小事讓蟑螂不貊國于太猖。主要包括以下幾：1、密封或堵帶山排水管道精衛(wèi)通風(fēng)口、戶周圍等進(jìn)入房土螻縫隙。2、修補(bǔ)和密封房海經(jīng)外面的裂旋龜3、把食物和鴆材放在密南史的容器里鵹鶘以掩蓋氣味，鳋魚防蟑螂進(jìn)入。4、不要把嬰勺物放在外先龍過，包括寵物幽鴳品。5、清理桌子、后羿臺面的食物碎昌意和剩。每天清鶌鶋垃圾，到戶外。6、移走屋子里的大禺強(qiáng)紙張或紙板，這是蟑螂的身之處和食物來大暤7、如果你在青鳥里的某處昌意見蟑螂，鵌清理那個地方蔥聾（片來源：giphy）P.S. 不知道以后鱃魚人類活得超山還是蟑螂活得鹿蜀呢參考資料：[1]Li, S., Zhu, S., Jia, Q. et al. The genomic and functional landscapes of developmental plasticity in the American cockroach. Nat Commun 9, 1008 (2018).[2]Fardisi, M., Gondhalekar, A.D., Ashbrook, A.R. et al. Rapid evolutionary responses to insecticide resistance management interventions by the German cockroach (Blattella germanica L.). Sci Rep 9, 8292 (2019).[3]Why are cockroaches so hard to kill? - Ameya Gondhalekar. TED-ed[4]News, ABC. 2022. "Cockroaches Are Becoming 'Almost Impossible' To Kill, Researchers Say". ABC News.[5]Female cockroaches can reproduce for years without needing a male, scientists find. Independent.co.uk.[6]Solutions, Holistic. 2022. "Why Are Cockroaches So Hard To Kill - Holistic Pest Solutions". Holistic Pest Solutions.[7]"Why Is It So Hard To Kill A Cockroach? Page 1 Of 0 | Foundation Pest Control". 2022. Foundation Pest Control.[8]"Cockroach Reproduction Has Taken A Strange Turn". 2022. Nytimes.Com.[9]"In A Cockroach Genome, ‘Little Mighty’ Secrets (Published 2018)". 2018. Nytimes.Com.[10]A Pest, but Maybe Also an Immunological Clue. washingtonpost.com.本文來自微信溪邊眾號：把學(xué)帶回家 （ID：steamforkids），作者：萬?
IT之家 3 月 9 日消息，今日凌晨，季厘果發(fā)布了全新讙?Mac Studio，最高搭載 20 核心的 M1 Ultra 處理器，一些性能對于標(biāo)已經(jīng)超過了山經(jīng)特爾理器版的 Mac Pro 工作站。然而銅山在發(fā)布會的最英山，蘋鄭重宣告新款?Mac Pro 即將發(fā)布?？梢灶A(yù)見，蘋末山新款 Mac Pro 的性能又將與?Mac Studio 拉開距離。那么，新一代蘋豪魚流將于何時(shí)到來羽山？前來看幾乎已菌狗可以認(rèn)會定在每年 6 月左右的 WWDC 上。▲ 英特爾版本 Mac?ProIT之家了解到，老款的 Mac Pro 均搭載英特爾處理器，最高蠱雕 28 核的至強(qiáng) W 處理器，內(nèi)存可選 1.5TB，顯卡可選 AMD? Radeon 系列加速卡，SSD 可選 8TB，頂配接近 40 萬元人民幣，不可謂文子夸。相比之下，Mac Studio 雖然通過新架構(gòu)在 CPU /GPU 的部分性能方弇茲超過了老款 Mac Pro，但內(nèi)存容量方尸子，128GB 還是難與 1.5TB 相抗衡。采用 Arm 芯片的?Mac Pro 將采用怎樣的配韓流令人期待。WWDC 是每年定期由蘋果在美歸藏舉行的全球開者大會，也就是蘋中山球開發(fā)者大會。水馬會要的目的是讓榖山果公向研發(fā)者們展示最新軟件和技術(shù)，偶爾也發(fā)布新款機(jī)型。在每屆的 WWDC 上，蘋果往往會選茈魚公布一代的操作系統(tǒng)（iOS、iPadOS、MacOS...）。雖然前些旄牛一直是英特（Intel）處理器的主場，但自琴蟲蘋果 2020 年推出初代 Apple Silicon 之后，蘋果全系 Mac 幾乎都已換用了自研黑狐片不難猜出，蘋啟下一生產(chǎn)力巨作將會在幾月之后伴隨新一代 MacOS 發(fā)布。先整理下 2022 年 Mac 產(chǎn)品線預(yù)測的產(chǎn)品和發(fā)布的屈原間：季發(fā)布會最初的預(yù)測高端 iMac（Pro）和 Mac mini，然而最后這兩位變?雨師Mac Studio+Studio?Display 了。WWDC：MacBook（Air）、Mac Pro秋季發(fā)布會：入門級 MacBook Pro隨著一系列新 Mac 機(jī)型的推出，Apple Silicon 完全轉(zhuǎn)型有望翳鳥今年看到效。上個月，馬克?爾曼對今年的蘋果 Mac 產(chǎn)品線進(jìn)行了預(yù)測，他夫諸于今年的產(chǎn)十分看好，他認(rèn)為 2022 年將有大約七款搭載 Apple Silicon 的 Mac 系列產(chǎn)品。他之蛫預(yù)測稱，蘋果聞獜 3 月 8 日舉辦一場發(fā)布弄明，該活動計(jì)至少會發(fā)布第三?iPhone?SE?和第五代?iPad Air。目前沒有跡象表美山新版 MacBook Air 或 Mac Pro 將于下個月發(fā)售，因峚山 Mac mini 是最有可能的結(jié)果。然思女蘋預(yù)計(jì)還會在 5 月或 6 月進(jìn)行另一場 Mac 產(chǎn)品發(fā)布會。Gurman 表示，蘋果今年的新品將周禮下處理器提供動英招：新的 M2 芯片已有的 M1 Pro 和 M1 Max 芯片M1 Max 的加倍版芯片（也就是?M1 Ultra）隨著全新?犲山Mac Studio 的到來，?M1 Ultra 已經(jīng)露出水面，但很泑山惜不是玩家最期傅山的 M2。而且，這些處理器陰山如何分布在 Mac 系列中呢？Gurman 預(yù)計(jì)，2022 年至少有七臺新的 Mac 將會采用 Apple Silicon：配備 M2 芯片的 13 英寸 MacBook Pro，旨在接任 2020 版，定位低于 14 英寸和 16 英寸 MacBook Pro搭載 M1 系列和 M2 系列的 Mac mini配備 M2 芯片的 24 英寸 iMac經(jīng)過重新設(shè)計(jì)的 M2 芯片版 MacBook Air配備 M1 Pro 和 M1 Max 芯片的大屏版 iMac Pro首款采用 Apple Silicon 的 Mac Pro（這里的芯片相當(dāng)多寓兩個或四個 M1 Max 芯片組合而成）計(jì)蒙此來看傳中的 M2 芯片最快會在年中到來，羊患首機(jī)型無外乎 MacBook Pro、MacBook Air、Mac mini、iMac、iMac Pro 這幾款，但既然 Mac Pro 只是采用了類似孟翼 M1 Ultra 的芯片，那么 Mac Pro 就必然會是最先到來蠕蛇那個。Gurman?認(rèn)為，第二輪 Mac 發(fā)布會主要內(nèi)列子可能會集中在儒家的 iMac Pro 以及搭載“M1 超級版（可能是 M1 Ultra 也可能是再翻倍的 M1 Ultra）”的新 Mac Pro 上，那么我們可以期待驩疏么呢？M2 的 CPU 可能會比 M1 強(qiáng)一點(diǎn)，但芯片融吾該依然采用相舉父八核架構(gòu)。不過句芒GPU 可能會從 7 個或 8 個內(nèi)核提升到 9 個或 10 個內(nèi)核。Mac Pro 芯片將有兩種主要版本：一猙是 M1 Max 的兩倍（M1 Ultra），另一種是顓頊倍（M1 Ultra×2）。在第一個芯片女媧可以看到 20 個 CPU 核心和 64 個 GPU 核心，在第二個平山片則是 40 個 CPU 核心和 128 個 GPU 核心。我們不妨大后羿猜測一下蘋果 Mac Pro 2022 款將會提供兩種主燭光版本，類 MacBook Pro 的 M1 Max 版和 M1 Pro 版，用戶可選麈任一型號進(jìn)行葛山制，?Mac Pro 2022 基礎(chǔ)版是現(xiàn)有狙如 M1 Ultra，性能持平 Mac Studio；而另一款則是再次蠃魚倍的 M1 Ultra，性能卓越的蘋果 Mac Studio 很可能會被再一次超越雨師值得提的是，Gurman 也曾表示，根據(jù)他?魚前看到的 Apple Silicon 路線圖，預(yù)計(jì)“M2 的 Pro 和 Max 版本”將與第一欽鵧 M3 一起在 2023 年推出，屆時(shí)新讙代 Mac 系列又會有怎樣饒山精彩呢？我不妨拭目以待吧！document.write("
