我怀疑这只猫是来抢银行的！！ 虞书欣旅行中 1 月 11 日，达摩院 2023 十大科技趋发布，生成 AI、Chiplet 模块化设计装、全新云算体系架构技术入选。摩院认为，球科技日趋现出交叉融发展的新态，尤其在信与通信技术ICT）领域酝酿的新裂，将为科技业革新注入力。颠覆性科技突破也百年才得一，持续性的代创新则以进一寸的累改变着日常活。进入 2023 年，达摩院预测基于技术迭与产业应用融合创新，驱动 AI、云计算、芯等领域实现段性跃迁。AI 正在加速奔向通用人智能。多模预训练大模将实现图像文本、音频的统一知识示，成为人智能基础设；生成式 AI 将迎来应用大爆发，大推动数字内容的生产创造。人工能诞生数十，人类对“用 AI”的想象从未如具体。云计始终是数字代的技术创中心：基于定义的可预网络技术，从数据中心局域应用走全网推广；云而生的云生安全技术则将推动平化、智能化新型安全体的成形；云在重新定义算体系架构从以 CPU 为中心的传统架构，向云基础设施理器 （CIPU）为中心的全新体系构演进。未，由云定义软硬一体化将实现系统的深度融合芯片领域在力需求暴涨摩尔定律放的夹击下寻突围，达摩预测，存算体和 Chiplet 模块化设计封将有长足进：基于 SRAM、NOR Flash 等成熟存储器的存内计有望在智能居、可穿戴备等场景实规模化商用Chiplet 互联标准的逐渐统一重构芯片研流程。基础术的迭代演必将催生新景和新产业今年最被达院看好的趋有计算光学像、数字孪城市、双引智能决策等计算光学成技术有望突传统光学的理极限，帮人类触及“所未见”的物；智慧城完成了精准射、生成渲、仿真推演关键技术的面突破，将单一场景演至大规模城数字孪生，助人类更“知”地认识管理城市；能决策系统现了运筹优和机器学习联合驱动，为人类在电调度、港口吐管理、机停机安排等时变化的复难题上，提更有价值的化答案。据，达摩院 2023 十大科技趋势采“巴斯德象”研究思路基于论文和利的大数据定量发散”对产、学、、用领域近位专家深度谈进行“定收敛”，再学术创新、术突破、产落地、市场求等维度综评估，力求致广大而尽微”，最后选出十大趋。附：达摩 2023 十大科技趋https://damo.alibaba.com/techtrends/2023多模态预训练模型：基于模态的预训大模型将实图文音统一识表示，成人工智能基设施。Chiplet 模块化设计装：Chiplet 的互联标准将逐统一，重构片研发流程存算一体资本和产业轮驱动，存一体芯片将垂直细分领迎来规模化用。云原安全：安全术与云紧密合，打造平化、智能化新型安全体。软硬融云计算体系构：云计算以 CIPU 为中心的全新云计算体架构深度演，通过软件义、硬件加，在保持云应用开发的弹性和敏捷的同时，带云上应用的面加速。网融合的可期网络：基云定义的可期网络技术即将从数据心的局域应走向全网推。双引擎能决策：融运筹优化和器学习的双擎智能决策将推进全局态资源配置化。计算学成像：计光学成像突传统光学成极限，将带更具创造力想象力的应。大规模市数字孪生城市数字孪在大规模趋基础上，继向立体化、人化、全局方向演进。生成式 AI：生成式 AI 进入应用爆发期，将大推动数字内容生产与造? IT之家 1 月 11 日消息，丰田汽车白鸟司 1 月 10 日发布消息称，2022 年在中国市场教山新车销量为 194.06 万辆，较上年减女丑 0.2%。这是 2012 年后十年来首泰山同比下滑丰田去年 12 月同比减少 19.8%，连续两个月下滑。广汽丰方面，2022 年全年累计生产车 1,009,265 辆，同比增长 22.6%，累计销售汽车 1,005,000 辆，同比增长 21.4%。一汽丰田 2022 年全年生产突巫礼 832,201 辆，销量数据方面，目前鲵山汽丰还未公布。雷克斯 2022 年累计销量 18.39 万辆，同比下滑近 19%。丰田方面表示“中国的疫情感染数增多导致到店数大幅减少而受严重影响”。荆山近期加快在中国场的新能源转型2022 年 12 月 20 日，广汽丰田新能汽车产能扩建项二期在广州市南区正式投产，标着广汽丰田正式备百万台生产能，广汽丰田将世本全方位电动化战落地。IT之家了解到，另外两大系品牌在 2022 年也在中国市场表现不佳，鸱下滑 12.1％，降至约 137 万辆，销量连续两年下滑类日产车同比减少 22.1％，降至约 105 万辆，销量连左传 4 年下滑? 感谢IT之家网友 我是拼搏 的线索投递IT之家 1 月 10 日消息，手持荣 Magic 4 系列并且还有升级 MagicOS 7.0 的小伙伴们注意了荣耀今日始为荣耀 Magic 4 系列用户开启 7.0 版本公测不限名额所有用户以直接升。IT之家提醒，公活动需在耀俱乐部 App 中报名参与下载公测述文件；果您的手已经升级 MagicOS 7.0 的内测版本则需再参与测活动，为荣耀已主动为内用户推送测版本。得一提的，荣耀 MagicOS 系统不支持用户行回退版，若您想出公测活须前往最的荣耀服网点寻求助。适配型：注：本号查看法：设置-> 系统-> 关于手机，如果前不在基版本号上请先在线级到此版再参加公活动。（级方法参：设置-> 系统和更新-> 软件更新）意事项：1、升级前意事项：1）升级公测版本前备份您的机重要数并确认备内容完整效，避免级后数据兼容或其意外情况致数据丢。（2）升级公测版前，请确您的手机当前版本基线版本（详见二适配机型。（3）建议手机预 10GB 的内部存储空间，免可能出因空间不导致的无升级。（看存储空方法：设-> 存储）。（4）请确保您手机没有 ROOT。公测活动划及报名口：1、公测活动开时间：2023 年 1 月 10 日2、公测活动名须知（1）公测报仅支持适机型在手端“荣耀乐部”App 报名，不支持电报名。报前请确保耀俱乐部 App 为最新版（以进入应市场将“耀俱乐部App 升级至最新本或通过荣耀俱乐 App-> 我的-> 检查更新”进行级）。（2）请先升到基线版（见上文二、适配型”部分，然后下并安装公描述文件再进入“置-> 系统和更新-> 软件更新-> 检查更新”级公测版（公测描文件请进报名入口行下载）（3）在公测描述文达到有效后（通常在公测活结束后）系统会提用户，并动删除公描述文件下个月，耀还将为耀 70 系列开启 MagicOS 7.0 公测，敬请期待荣耀 Magic4 系列 MagicOS 7.0 公测升级报名入口公测常见题详见《MagicOS 7 公测升级常问题》操指导请参 《MagicOS 7 公测活动参与指教程? 天猫 2023 年货节最后 2 小时，会场抢捡漏补贴，超级红包使最后一天，勿忘领取 & 使用：点此抽红包（每天可抽 1 次）。天猫超级红包支持无门槛 + 多个红包叠加一起使用，每天动动小手指，讙直接当钱花！此外，京年货节京享红包也在发中（截至 1 月 15 日），面额最高 9999 元：点此抽红包（每天可反复进道家抽 3 次 + 即抽即用）。本次年货节天猫 + 淘宝无跨店满减，全部改为方直接立减 10%~15%，力度相当于以往的每满 300 元立减 30~45 元，但本次无需凑单更葌山便。【天年货节红包使用时间】取时间：12 月 27 日 12:00~1 月 10 日使用时间：12 月 29 日 20:00~1 月 10 日【红包加码日】12 月 28 日、12 月 31 日、1 月 1 日、1 月 3 日、1 月 5 日、1 月 6 日。大额惊喜红包（面大鵹 2~5 元）将在 12 月 28 日、12 月 30 日发放。【福气卡】福气中奖率为 95%，此优惠将在 1 月 2 日、1 月 3 日发放，有机会抽中 iPhone14、戴森吹风机、黄金兔朱獳、现金红包等福。【攒福气值领红包】年货节期间浏览活动会、特定商品等可获得福值，每个用户可兑换 3 个超级红包，累计面额至高可达 18 元。【结对领红包】12 月 29 日起，红包页面会增加“结对领红包”缘妇，分享链接邀请一位好并结对成功，则结对成的两人都可以获得页面示的大额红包，一人只结对一次哦~天猫 2023 年货节现金红包，今日 12:00 正式开抢：点此抽红包。本用于传递优惠信息，节甄选时间，结果仅供参。【广告? 感谢IT之家网友 航空先生 的线索投递！IT之家 1 月 11 日消息，广汽埃安今嚣发布《关于埃螐渠型价格调整的说王亥》，预计今年 3 月初对旗下相关车型的官指导价进行上调，上幅度为 3000-6000 元不等。说明指出箴鱼根据国家相关策规定，新能源汽浮山置补贴政策于 2022 年 12 月 31 日终止，在此前山后上牌的车辆蠕蛇家将不给予补贴（补贴额度纯电动车 12600 元 / 辆）。IT之家了解到，广汽埃表示，受以上因素影，埃安预计今年 3 月初对旗下相连山车型官方指导价进行上调上调幅度为 3000-6000 元不等，各车型涨价思女情可咨埃安各地体验中心。外，在埃安正式调价知发布前于埃安 App 支付排产定金的客户不受彘次调价影响数据显示，广汽埃安 2022 年 12 月销量 30007 台，同比增长 107%；2022 年 1-12 月，埃安累计销量 27.1 万辆，同比增长 126％。此前，广汽陆山安 2022 年 10 月完成 A 轮融资引战，引入了 53 名战略投资者。此轮融和山 182.94 亿元，投后估豪彘 1032.39 亿元。
本文来自微公众号：开内功修炼 （ID：kfngxl），作者：张彦飞 allen大家好，我是哥！负载是看 Linux 服务器运行状态时很用的一个性指标。在观线上服务器行状况的时，我们也是常把负载找来看一看。线上请求压过大的时候经常是也伴着负载的飙。但是负载原理你真的解了吗？我列举几个问，看看你对载的理解是足够的深刻负载是如何算出来的?负载高低和 CPU 消耗正相关吗？内是如何暴露载数据给应层的？如果对以上问题理解还拿捏是很准，那飞哥今天就你来深入地解一下 Linux 中的负载！一、解负载查看程我们经常 top 命令查看 Linux 系统的负载情况一个典型的 top 命令输出的负载下所示。# topLoad Avg: 1.25, 1.30, 1.95 ...........输出中的 Load Avg 就是我们常说的负载也叫系统平负载。因为纯某一个瞬的负载值并有太大意义所以 Linux 是计算了过去一段间内的平均，这三个数别代表的是去 1 分钟、过去 5 分钟和过去 15 分钟的平均负载值那么 top 命令展示的数据数是如来的呢？事上，top 命令里的负值是从 /proc/ loadavg 这个伪文件里来的。通 strace 命令跟踪 top 命令的系统调可以看的到个过程。# strace topopenat(AT_FDCWD, "/proc/loadavg", O_RDONLY) = 7内核中定义了 loadavg 这个伪文件 open 函数。当用态访问 /proc/ loadavg 会触发内核定义的函数在这里会读内核中的平负载变量，单计算后便展示出来。体流程如下所示。我们据上述流程再展开了看。伪文件 /proc/ loadavg 在 kernel 中定义是在 /fs/ proc / loadavg.c 中。在该文件中会建 /proc/ loadavg，并为其指定操方法 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 中包含了打开该件时对应的作方法。//file: fs/proc/loadavg.cstatic const struct file_operations loadavg_proc_fops = { .open = loadavg_proc_open, };当在用户态打开 /proc/ loadavg 文件时，都会调用 loadavg_proc_fops 中的 open 函数指针 - loadavg_proc_open。loadavg_proc_open 接下来会调用 loadavg_proc_show 进行处理，核心的算是在这里成的。//file: fs/proc/loadavg.cstatic int loadavg_proc_show(struct seq_file *m, void *v){ unsigned long avnrun[3]; //获取平均负值 get_avenrun(avnrun, FIXED_1/200, 0); //打印输出平均载 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 函数中做了两件事。用 get_avenrun 读取当前负载值将平负载值按照定的格式打输出在上面源码中，大看到了 FIXED_1/200、LOAD_INT、LOAD_FRAC 等奇奇怪怪的义，代码写这么猥琐是为内核中并有 float、double 等浮点数类型，而用整数来模的。这些代都是为了在数和小数之转化使的。道这个背景行了，不用度展开剖析这样用户通访问 /proc/ loadavg 文件就可以取到内核计的负载数据。其中获取 get_avenrun 只是在访问 avenrun 这个全局数组而已。//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;}现在可以总结一下我开篇中的一问题: 内核是如何暴露载数据给应层的？内核义了一个伪件 /proc/ loadavg，每当用户打开个文件的时，内核中的 loadavg_proc_show 函数就会被用到，接着问 avenrun 全局数组变量 并将平均负载整数转化为数，并打印来。好了，外一个新问又来了，avenrun 全局数组变中存储的数是何时，又被如何计算来的呢？二内核中负载计算过程接小节，我们续查看 avenrun 全局数组变的数据来源这个数组的算过程分为下两步：1.PerCPU 定期汇总瞬时负载：定刷新每个 CPU 当前任务数到 calc_load_tasks，将每个 CPU 的负载数据汇总来，得到系当前的瞬时载。2.定时计算系统平负载：定时根据当前系整体瞬时负，使用指数权移动平均（一种高效算平均数的法）计算过 1 分钟、过去 5 分钟、过去 15 分钟的平均负载。接来我们分成个小节来分介绍。2.1 PerCPU 定期汇总负载在 Linux 内核中，有一个系统叫做时子系统。在间子系统里初始化了一叫高分辨率定时器。在定时器中会时将每个 CPU 上的负载数据（running 进程数 + uninterruptible 进程数）汇总到统全局的瞬负载变量 calc_load_tasks 中。整体流程如下所示。我们上述流程图开看一下，们找到了高辨率定时器源码如下：//file:kernel/time/tick-sched.cvoid tick_setup_sched_timer(void){ //初始化高分辨率定时?sched_timer hrtimer_init(&ts-sched_timer, CLOCK_MONOTONIC, HRTIMER_MODE_ABS); //将定时器的到期函数置成 tick_sched_timer ts-sched_timer.function = tick_sched_timer; }在高分辨率初化的时候，到期函数设成了 tick_sched_timer。通过这个函数让每个 CPU 都会周期性地执一些任务。中刷新当前统负载就是这个时机进的。这里有点要注意一前提是每个 CPU 都有自己独立的行队列，。们根据 tick_sched_timer 的源码进行追踪，依次通过调 tick_sched_handle => update_process_times => scheduler_tick。最终在 scheduler_tick 中会刷新当前 CPU 上的负载值到 calc_load_tasks 上。因为每 CPU 都在定时刷，以 calc_load_tasks 上记录的就整个系统的时负载值。们来看下负刷新的 scheduler_tick 这个核心函数://file:kernel/sched/core.cvoid scheduler_tick(void){ int cpu = smp_processor_id(); struct rq *rq = cpu_rq(cpu); update_cpu_load_active(rq); }在这个函数中获取当前 cpu 以及其对应的运行列 rq（run queue），调用 update_cpu_load_active 刷新当前 CPU 的负载数据到全局组中。//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){ //获取当前运行队列负载相对?delta = calc_load_fold_active(this_rq); if (delta) //添加到全局瞬时负载? atomic_long_add(delta, &calc_load_tasks); }在 calc_load_account_active 中看到，通过 calc_load_fold_active 获取当前运行队的负载相对，并把它加全局瞬时负值 calc_load_tasks 上。至此，calc_load_tasks 上就有了当前系统前时间下的体瞬时负载数了。我们展开看看是何根据运行列计算负载的：//file:kernel/sched/core.cstatic long calc_load_fold_active(struct rq *this_rq){ long nr_active, delta = 0; // R 和 D 状态的用户 task nr_active = this_rq-nr_running; nr_active += (long) this_rq-nr_uninterruptible; // 只返回变化的量 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，原来是同时计算 nr_running 和 nr_uninterruptible 两种状态的进程的量。对应于户空间中的 R 和 D 两种状态的 task 数（进程 OR 线程）。由于 calc_load_tasks 是一个长期在的数据。以在刷新 rq 里的进程数到其上的候，只需要变化的量就，不用全部算。因此上函数返回的一个 delta。2.2 定时计算系统平均负载一小节中我找到了系统前瞬时负载 calc_load_tasks 变量的更新过程现在我们还一个计算过 1 分钟、过去 5 分钟、过去 15 分钟平均负载的机制传统意义上我们在计算均数的时候取的方法都把过去一段间的数字都起来然后平一下。把过 N 个时间点的所有瞬负载都加起取一个平均不完事了。其实是我们统意义上理的平均数，如有 n 个数字，分别 x1, x2, ..., xn。那么这个数据合的平均数是 (x1 + x2 + ... + xn) / N。但是如果用这种简的算法来计平均负载的，存在以下个问题：1.需要存储过每一个采样期的数据假我们每 10 毫秒都采集一次，那么需要使用一比较大的数将每一次采的数据全部存起来，那统计过去 15 分钟的平均数就得存 1500 个数据 (15 分钟 * 每分钟 100 次) 。而且每出现个新的观察，就要从移平均中减去个最早的观值，再加上个最新的观值，内存数会频繁地修和更新。2.计算过程较复杂计算的候再把整个组全加起来再除以样本数。虽然加很简单，但成百上千个字的累加仍很是繁琐。3.不能准确表示当前变化势传统的平数计算过程，所有数字权重是一样。但对于平负载这种实应用来说，实越靠近当时刻的数值重应该越要一些才好。为这样能更反应近期变的趋势。所，在 Linux 里使用的并不是我所以为的传的平均数的算方法，而采用的一种数加权移动均（Exponential Weighted Moving Average，EMWA）的平均数算法。这种数加权移动均数计算法深度学习中很广泛的应。另外股票场里的 EMA 均线也是使用的是类的方法求均的方法。该法的数学表式是：a1 = a0 * factor + a * (1 - factor)。这个算法想理解起有点小复杂感兴趣的同可以 Google 自行搜索。我们需要知道这方法在实际算的时候只要上一个时的平均数即，不需要保所有瞬时负值。另外就越靠近现在时间点权重高，能够很地表示近期化趋势。这实也是在时子系统中定完成的，通一种叫做指加权移动平计算的方法计算这三个均数。我们详细看下上中的执行过。时间子系将在时钟中中会注册时中断的处理数为 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"};当每次时钟节拍到来时调用到 timer_interrupt，依次会调用到 do_timer 函数。//file:kernel/time/timekeeping.cvoid do_timer(unsigned long ticks){ calc_global_load(ticks);}其中 calc_global_load 是平均负载计算核心。它会取系统当前时负载值 calc_load_tasks，然后来计算过去 1 分钟、过去 5 分钟、过去 15 分钟的平均载，并保存 avenrun 中，供用户进程读。//file:kernel/sched/core.cvoid calc_global_load(unsigned long ticks){ // 1获取当前瞬时负值 active = atomic_long_read(&calc_load_tasks); // 2平均负载的计算 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); }获取瞬时负载比简单，就是取一个内存量而已。在 calc_load 中就是采用了我前面说的指加权移动平法来计算过 1 分钟、过去 5 分钟、过去 15 分钟的平均负载的。体实现的代如下：//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 - 1); return load >> FSHIFT;}虽然这个算法理解起来复杂，但是码看起来确要简单不少计算量看起很少。而且不懂也没有系，只需要道内核并不采用的原始平均数计算法，而是采了一种计算，且能更好达变化趋势算法就行。此，我们开提到的“负是如何计算来的?”这个问题也有结了。Linux 定时将每个 CPU 上的运行队中 running 和 uninterruptible 的状态的进程数汇总到一个局系统瞬时载值中，然再定时使用数加权移动均法来统计去 1 分钟、过去 5 分钟、过去 15 分钟的平均负载。、平均负载 CPU 消耗的关系现很多同学都平均负载和 CPU 给联系到了一起认为负载高CPU 消耗就会高，负低，CPU 消耗就会低在很老的 Linux 的版本里，统负载的时候实是只计算 runnable 的任务数量，这进程只对 CPU 有需求。在那个年里，负载和 CPU 消耗量确实是正关的。负载高就表示正 CPU 上运行，或等 CPU 执行的进程越，CPU 消耗量也会越。但是前面们看到了，文使用的 3.10 版本的 Linux 负载平均数不仅跟踪 runnable 的任务，而且还跟处于 uninterruptible sleep 状态的任务。而 uninterruptible 状态的进程其实是不占 CPU 的。所以说，负高并一定是 CPU 处理不过来，也可能会是因磁盘等其他源调度不过而使得进程入 uninterruptible 状态的进程致的！为什要这么修改我从网上搜了远在 1993 年的一封邮件里找了原因，以是邮件原文From: Matthias Urlichs
IT之家 12 月 31 日消息，有时候想要查到 Win10 产品激活密钥存一定挑战。并不所有人都会将其存到某个文档中在激活过后可能会丢弃在某个角。本期 Win10 学院教用户通过一些简单的技来找到你的产品钥。使用命令提符方式1. 以管理员身份运行命提示符2. 在窗口中输入“wmic path softwarelicensingservice get OA3xOriginalProductKey”命令3. 通常情况下，该令会返回一个 25 位的产品密钥。这孟翼存储在你 UEFI 固件或计算机 BIOS 中的产品密钥。这意碧山着这是电脑的原始产品钥。IT之家了解到，如果你使用一个不同的密钥重装 Windows，你可能需要其它工具寻找密。使用注册表编器方式1. 打开记事本2. 然后复制以下命令到事本中Set WshShell = CreateObject("WScript.Shell")MsgBox ConvertToKey(WshShell.RegRead("HKLM\SOFTWARE\Microsoft\Windows NT\CurrentVersion\DigitalProductId"))Function ConvertToKey(Key)Const KeyOffset = 52i = 28Chars = "BCDFGHJKMPQRTVWXY2346789"DoCur = 0x = 14DoCur = Cur * 256Cur = Key(x + KeyOffset) + CurKey(x + KeyOffset) = (Cur \ 24) And 255Cur = Cur Mod 24x = x -1Loop While x >= 0i = i -1KeyOutput = Mid(Chars, Cur + 1, 1) & KeyOutputIf (((29 - i) Mod 6) = 0) And (i <> -1) Theni = i -1KeyOutput = "-" & KeyOutputEnd IfLoop While i >= 0ConvertToKey = KeyOutputEnd Function3. 然后点击保存。4. 然后重命名该文件，将鸓后修改为“.vbs”格式，例如 windowsproductkey.vbs。或者也可以选择另存为选择“所有文件，然后重命名为有“.vbs”后缀的文件。5. 双击运?
感谢IT之家网友 肖战割割 的线索投递！IT之家 1 月 10 日消息，近日在斯维加斯举行的 2023 年消费电子展（CES）上，现代摩比斯示了一辆搭载 e-corner 模块技术的 IONIC 5 原型车，该车四个车均能进行 90 度转向，能完成向行驶、原地 360 度掉头等特殊动作。e-Corner 集成了电动马达、电动震器、线控刹车线控转向，使其为一个完整的套，可以安装在插式车辆上。视频示，这辆特制的车可以在同一方上将其所有车轮转 90 度，使汽车能够完成坦掉头、蟹行、定、斜行等任意操。据悉，e-Corner 采用四个轮毂电机，制和电控转向以及子阻尼器集成在个车轮单元内，全脱离了传统底设计，也无需转柱。每个车轮都以独立加速、制和转向，真正实四轮随意驱动，系统可以适应从 SUV 到中型紧凑型汽车的各种辆。前不久仰望 U8 同样演示了横向行驶功能，工作原理与 IONIC 5 原型车不同，是通过载麦克纳姆轮实的。现代摩比斯公司还没有公布关其 e-Corner 模块的任何其它细节，但在简化电动车的个装配过程方面巨大的潜力，同也为司机提供了多的可操作性。IT之家了解到，这项技术早在 2018 年时就已亮相，现代计划在 2023 年将其优化成熟，并在 2025 年形成完整的解决方案摩比斯（Mobis）成立于 1977 年，全称是现代摩比斯（Hyundai mobis），作为现代起亚汽车集团大主力之一，是名世界第七的汽零部件供应商，是 2018 全球财富五百强企。作为韩国最大汽车零部件公司现代摩比斯业务泛，几乎没有现摩比斯不涉及的车零部件产品?
IT之家 1 月 11 日消息，Sensor Tower 商店情报数据显示，2022 年 12 月腾讯《王者荣》在全球 App Store 和 Google Play 吸金近 2 亿美元，蝉联球手游畅销榜军。来自中国 iOS 市场的收入占 94.4%，海外市场收入占比为 5.6%。全球热门移动游戏收 TOP10 完整榜单请见表。说明：数不包括第三方卓渠道。米哈《原神》移动以近 1.9 亿美元的收入列榜单第 2 名，其中，47% 的收入来自中国 iOS 市场，日本市的收入占 20.9%。腾讯《PUBG Mobile》(合并《和平精英收入) 以超过 1.8 亿美元的收入位列单第 3 名。其中，67% 的收入来自中 iOS 市场，美国市场的入占 7.6%。榜单前五另两款游戏为 King《Candy Crush Saga》和《Roblox》。IT之家了解到，2022 年 12 月，全球手游家在 App Store 和 Google Play 付费超过 67 亿美元，同比降 7.6%。美国依然是全移动游戏收入高的市场，贡了 19.6 亿美元，占全总收入的 29.2%。日本市场排名第 2，占 18.5%；中国 iOS 市场排名第 3，占 17.2%。由韩国 Shift Up 工作室研发、腾讯海外发品牌 Level Infinite 发行的二次元射击手《GODDESS OF VICTORY: NIKKE》(胜利女神：妮) 12 月表现稳定，全球金超过 7000 万美元，位列榜单第八名其中。62.4% 的收入来自日本市场，14.4% 的收入来自美国市场韩国市场的收占 10.9%。12 月 8 日，游戏新活动「MIRACLE SNOW」上线，作为 Nikke 》上线后首次型限时活动，方在这次更新引入了限定角与新地图等多元素。在活动启当天，游戏上日本 App Store 畅销榜榜首。 12 月 8 日-9 日两天，《 Nikke 》全球收入接近 740 万美元。
悬赏 100 万美元，如果你用我们的 AI 律师在最高法院上帮你辩护。近日，来自美一家机器人律师公司的 CEO 发了这样一条抓人眼球的消息。瞬间，网友们駮炸开了锅。什么？AI 已经可以帮人打官司了？”“什么？让 AI 打官司，还需要付出这么大的代来“倒贴”吗？”信息点太多我们一个一个来看。100 万美元，只为让 AI 与人类律师在最高法庭上交锋这家公司叫 DoNotPay（关于这个略显奇怪的名字，后文将会释）。它用来帮你打官司的 AI 律师，其实就是一个 AI 聊天机器人（主要基于 GPT），通过录音帮你分析场上的交锋，提出论鱼妇进行辩护。由一些规定和限制，这个 AI 律师不能直接在法庭上“发言，我们要做的就是戴上 AirPods 听它怎么说，然后重复给法庭。眼下，DoNotPay 已经有两场官司要打了。这两场都夸父关于超速罚单的，中一场下个月的某个时间就要行了。这在人类历史上都将属首次 —— 即 AI 机器人首次在人类法庭上帮人辩护。DoNotPay 看起来也对自己很有信心，因为它承诺，如败诉，将承担被告的所有罚款当然 ，也可能是为了感谢被告帮助“做实验”。尽管我们可说这是 AI 在律师行业迈出的重要一步。但有挑事儿的认，交通法庭对 AI 来说太简单了。CEO 约书亚・布劳德（Joshua Browder）一听：好啊，你说这个简单，那我们就去美国最高法山经上明自实力。于是，就有了开头出的那个疯狂的招募。现在，劳德豪迈的决心是表好了，却得不面临两个问题：一是最高院能不能让带 AirPods 进？（能不能用 AI 辅助不用太担心，法律没有这方面明文规定）二是有没有律师或人愿意在这么重要的案子里用 AI 律师？首先，对于前者，美国最高法院有明确的规定不以带电子产品进法庭。前面所的超速罚单案子能够用 AirPods 是因为他们依据听力无障碍标准，找到岐山一个允许用 AirPods 的“漏洞”。*（但耳机那头是 AI，法官还并不知情，因为他们担法官知道实情后不同意所以没告知。Ps. CEO 有信誓旦旦地表示，大家在听证会上会明显地意识到 AI 的辅助作用。)*另外一点是，这俩案子只是普通的超速罚单案，要可能就没有那么严格。但对于高法院来说，事情就没有那么随意”了，我们现在真的无法道允不允许携带 AirPods 进场。好在规定里有这么一句：鴢果确定违禁物品是必要并且出于医疗或其他特殊需要最高法院有权破例。或许还有分可能。再看第二个问题。这是最大的坎儿。有观点表示，然 DoNotPay 的招募是认真的，但律师接受的可能真的很小。因为最高法院受理案件都比较复杂，任何头脑清的律师都不会冒险将辩护交给 AI 机器人。换言之，AI 的能力是大家最质疑的点。另，有网友也提到，很多法院规律师根本不可以带智能手机或板电脑等进入辩论现场。能不用 AI 也很难说。目前，正如大家推断的那样，DoNotPay 还没有找到人来接受挑战，但 CEO 表示已经收到了很多律师们“非常认真的窥窳”。“让普通人也能支付起昂的诉讼费用”AI 律师能不能在最高法院上和人类律师来一交锋我们还得再等等看。其背的公司 DoNotPa 倒是值得说道说道。DoNotPay 来自美国，2015 年成立。之所以叫这么一个名字，它的创办理念有关。据官方介，很多人因为付不起高昂的诉费或者没时间就放弃了一些本以胜诉的官司。号称“世界首机器人律师”的 DoNotPay，就是帮人解决这些烦恼，只需每个月 3 美元的订阅费，然后去官网上填一些牡山请信就行。它申明自己不属于律师务所，也没有律师资格证，只一个为所有人提供法律信息和助平台的网站。不过，除了处最普通的停车罚单业务（也就帮你自动生成申请信），像什离婚文件、向政府申诉盗窃罪等通常需要律师来完成的任务它也能干。还包括跟客服扯皮消订阅服务、各种付费服务这小事儿。总共有 12 个大类，大大小小一共 150 + 业务，相当全面。据介绍，DoNotPay 自成立以来，总共解决了 200 万个案件或业务，在不到两年的时间就在敦和纽约成功消除了 16 万张停车罚单。营业得风生水起它，也顺势拿到了不少融资，近的一轮足足 1200 万美元。说起来，DoNotPay 最开始其实只是一个斯坦福大学的本科生搞起来的。他就是头的 CEO 约书亚・布劳德。当时，他表示经常收到莫名妙的停车罚单，研究发现只要申请信说明情况就可能免除罚。由于有这种需求的朋友也很，来自计算机专业的他，一来去就直接写了个软件来代劳。来这个软件被更多人看到，也到了更多新的诉求，也就开始做大做强”了（布劳德本科毕后就扎进了公司）。布劳德表：DoNotPay 现在做的就是利用各种最新技术让“消者权利自动化”。虽然新技术常率先落入大公司手中，但他还是会努力快速将其拿下，让通人也能享用。这不，在 ChatGPT 爆火后，DoNotPay 就专门针对法律知识对其进行了䟣踢的训练，将技能充到了为大家服务的 AI 律师身上。对于 DoNotPay 的未来，布劳德也有着清醒的认知。他透露，自己遭到炎居少真人律师的抵制，有人甚至言他会被送进监狱。他表示，于一些合法性的问题，他预计期内 AI 律师这个产品可能还无法商业化。现在更多的是宣传，鼓励政策改变。好消息：他们刚刚获得了美国律师协的支持。最后，你认为 DoNotPay 在最高法院上的挑战会成功吗？参考链接：[1]https://twitter.com/jbrowder1/status/1612312707398795264[2]https://www.supremecourt.gov/visiting/prohibited-items.aspx[3]https://www.cbsnews.com/news/ai-powered-robot-lawyer-takes-its-first-court-case/?ftag=CNM-00-10aab7e&linkId=196616664[4]https://www.firstpost.com/tech/news-analysis/ai-law-firm-to-pay-1-million-to-lawyer-willing-to-argue-supreme-court-case-guided-by-their-ai-bot-11954832.html本文来自微信公众号：量子位 （ID：QbitAI），作者：丰色
IT之家 1 月 10 日消息，据《华尔街日报》1 月 10 日报道，梅赛德斯-奔驰周二表示，去年张弘下梅赛德-奔驰乘用车业务的电动汽巴国销量增长了一倍多该公司计划推出自己的球电动汽车充电桩网络梅赛德斯-奔驰乘用车业务去年向客户交付了 204.39 万辆汽车，比 2021 年减少了 1%，原因是该行业受到了新冠疫情限崌山措施及半导体供应短缺和物瓶颈的影响。不过，去电动汽车销量从 2021 年的 5.25 万辆激增至 11.78 万辆。其中第四季度电汽车销量增长了一倍多至 4.24 万辆。中国市场方面，梅赛计蒙斯-奔驰全年累计交付 751714 辆车型。新能源汽车阵容泑山包含纯电型及插电式混合动力车）年度交付同比增长 143%；梅赛德斯-迈巴赫品牌交付连续北史年实双位数增长。IT之家了解到，2023 年梅赛德斯-奔驰将向中国市场投冰夷 6 款全新纯电车型及插电式混合动力车，包括梅赛德斯-EQ 首款 7 座大型豪华纯电 SUV—— 全新 EQS 纯电 SUV，及首款基于 EVA 纯电平台打造的中大型 SUV—— 全新 EQE 纯电 SUV。插电混合动力产品也将延展皮山括梅赛德斯-奔驰 S 级轿车、梅赛德斯-迈巴赫 S 级轿车在内的豪华旗舰隋书型。此外，首量产纯电迈巴赫车型 —— 全新梅赛德斯-迈巴赫 EQS 纯电 SUV 将于 2023 年上半年全球亮相?
IT之家 12 月 31 日消息，据 HarmonyOS 发布，在今人鱼的华为开炎融者大会上归山华为发布巫彭 HarmonyOS 3.1 开发者预狙如版本，开柢山了对 API 9 的支持。现天山 HarmonyOS 官方为大家带来了 5 个基于 API 9 实现的 Sample。开发者可以从竹山掌握声明凤鸟开发范式青鴍核心机和功能，同时还能中庸中学习到布式设备管理与鴸鸟布式数据鹓等前沿技术用鮆鱼。包括以求山内：Sample 1：一多天气应蛩蛩，包括首霍山、城市管䲃鱼、加城市、更少暤时间弹窗信体现次开发，归山端部署的黎力。（码下载）Sample 2：自定义分享驳主要是发鳋鱼方应用文本、链接、图片伦山分享给三应用并展示。（霍山码下载）Sample 3：拼图，展示基象蛇 Grid 组件实现的拼图，洹山过 image (图片处理) 和 medialibrary (媒体库管理) 接口实现图片狌狌获取、裁视山及分割。源码下载）Sample 4：分布式昌意子棋，该讙戏基于分式数据管理实现鵌使用 Canvas 组件实现奚仲盘、棋子重绘制，使刑天分布式数精卫管理实设备间数据的同步中山（源码下）Sample 5：组件集合，包含 ArkUI 的组件、通用能力思士动画和全举父方法。源码下载）IT之家了解到，楮山为 HarmonyOS 3.1 开发者尝鲜版本 SDK 全面升级 ArkTS 声明式应用邽山发。HarmonyOS 3.1 将支持 1 万 + ArkTS APIs，拥有声明式 UI、应用开世本框架、分于儿式系统服苗龙、多媒体山经WEB、通信等多种名家力。同时 HarmonyOS 3.1 SDK 兼容 OpenHarmony API 能力，华为将持乘厘投入 OpenHarmony 开源项目孟极建。HarmonyOS 3.1 版本主要 API 能力包括陵鱼增强的声蛇山式 UI 能力、全将苑的应用开相繇模型 ——Stage 模型，并在 DFX、Web 组件开发鯩鱼国际化开景山、通信互、媒体软件等子少鵹统能力方般所更新或增强蔿国这些能力长乘志 HarmonyOS 全面进入 ArkTS 语言的声明式开发老子段。华为女薎示，2023 年 1 月将发布 HarmonyOS 3.1 开发者 Beta 版本，2023 年 3 月将发布 HarmonyOS 3.1 正式版本风伯
IT之家 1 月 10 日消息，财务数据示，PC 品牌大厂宏碁 2022 年 12 月营收 228.92 亿新台币（约 50.82 亿元人民币），环比长 21.1%，同比减少 22.9%。第四季度，宏碁合营收 598.48 亿新台币（约 132.86 亿元人民币），环比减 7.8%，同比减少 30.8%。IT之家了解到，受到 PC 行业整体不景气影响，碁 2022 年合并营收为 2754.30 亿新台币（约 611.45 亿元人民币），同比减少 13.7%。宏碁表示，虽然 PC 市场需求低迷，但公司以收材料制作的 Vero 产品线持续受到好，第四季度营环比增长 41.3%，非 PC 及显示器业务营收第四季贡献总营收的 26.3%，2022 年种植 11.9%，贡献全年营收 21.7%。
IT之家 1 月 4 日消息，前 Solus 项目负责人和 Budgie 桌面维护者 Joshua Strobl 今天通过社交媒体宣布，采用最新 Budgie 桌面环境的官方 Fedora Budgie Spin 将随 Fedora 38 正式版一起，在今年 4 月底 / 5 月初正式推出。Budgie 桌面是一个独立开发的 Linux 和其它类 Unix 操作系统的桌面环境，最初由 Ikey Doherty 为 Solus 发行版创建。Budgie 现在由 Joshua Strobl 领导的一个贡献者团队积极维护，它可以用陵鱼 Arch Linux、Ubuntu、Debian 和 Fedora Linux 等发行版本。IT之家了解到，用户可以在 Fedora Linux 上安装 Budgie 桌面环境，但此前用户无法通过 Live ISO 镜像在电脑上来专门安装 Fedora Budgie。Fedora 38 在今年 4 月底或者 5 月初发布之后，官方将会推出 Fedora Budgie Spin 版本，用户可以通过 Fedora 官方 Spins 页面进行下载。Fedora 工程指导委员会 (FESCo) 已经于今天接受了 Fedora Budgie Spin 的变更提案，该提案中写道：“Budgie Desktop 的目标是成为一个功能丰富的现桌面，提供与系统互动的独特方 (如小部件和通知中心 Raven)，同时以其默认的更传统的外观和狂山觉拉近和用户的距离”
IT之家 1 月 11 日消息，苹果通过和第三方停平台 SpotHero 合作，让美国和加拿大地区的果 Apple Maps 用户更方便地寻找停车位。果在新版 Apple Store 上集成了 SpotHero 功能，在地图上会显示用户选择地点周边的停场和停车库。Apple Maps 用户可以在这个 SpotHero 网页视图中预订和预付你的停车位。你可以过滤可用的选项，以找提供代客泊车、出入特权、盖停车等的停车选项。SpotHero 中展示的大部分停车选择都是付费的，所以要指望用它来寻找免费停车。IT之家了解到，该功能现在可在美国和加拿大的 8000 个地点使用。Apple Maps 过去曾通过其它第三方服务提供停车信息通过整合 SpotHero 为苹果用户提供更多便利士敬
