五一假期首日 天津國際郵輪母港迎復(fù)航首次“三船同靠”
259玩暗區(qū)突圍
IT之家 1 月 22 日消息，1 月 21 日 20 點(diǎn)，中央廣播電總臺《2023 年春節(jié)聯(lián)歡晚會》如而至，據(jù)初統(tǒng)計(jì)，截至 1 月 21 日 24 時(shí)，《2023 年春節(jié)聯(lián)歡晚會》電端直播平均視率達(dá) 20.23%。新媒體直播用規(guī)模達(dá) 6.55 億人，相比去年直增加 47.7%，豎屏看春晚累計(jì)觀規(guī)模達(dá) 1.79 億人，相比去年增超 50%。央視頻客戶 2023 年春晚互動次達(dá) 1.08 億次。海外傳播方面CGTN（中國國際電視）英西法阿全平臺共計(jì)布春晚相關(guān)道超過 500 條，獲全球閱讀量超 2.22 億，獨(dú)立用訪問量超過 1.53 億，視頻觀看 3601 萬。央視網(wǎng)外社交平臺播播放量超 4118 萬，總臺通過 68 種語言面向全球受轉(zhuǎn)播或報(bào)道晚?？偱_還過全球各地融媒體傳播陣實(shí)現(xiàn)“全千屏”傳播突破，春晚傳片陸續(xù)登全球超過 1600 塊戶外大屏和院銀幕，并點(diǎn)世界多個知地標(biāo)，將來春晚的祝福至全球千家戶?
IT之家 1 月 24 日消息，自 2023 年 1 月 24 日 0 點(diǎn)起，所有國服暴游戲正式止運(yùn)營，括《魔獸界》、《獸爭霸 III: 重制版》、星際爭霸系列，《石傳說》《風(fēng)暴英》、《守先鋒》及暗黑破壞 III》等已無法錄游玩。IT之家測試，暴雪戰(zhàn)國服已無登錄，暴游戲國服無法游玩網(wǎng)之易正停止暴雪戲產(chǎn)品的營，關(guān)閉網(wǎng)登錄以所有游戲務(wù)器，同關(guān)閉客戶下載。暴游戲國服網(wǎng)也已經(jīng)成了一則運(yùn)公告：各位親愛暴雪游戲家：在中大陸地區(qū)上海網(wǎng)之網(wǎng)絡(luò)科技限公司所營的《魔世界》《石傳說》守望先鋒《暗黑破神 III》《魔獸霸 III：重制版《風(fēng)暴英》《星際霸》系列品已于 2023 年 1 月 24 日 0 時(shí)終止運(yùn)營，上產(chǎn)品在中大陸地區(qū)官方網(wǎng)站游戲服務(wù)以及戰(zhàn)網(wǎng)務(wù)等均已止。針對家在游戲已充值但消耗的虛貨幣或未效的游戲務(wù)，相關(guān)款安排請位玩家查：網(wǎng)之易于暴雪游產(chǎn)品退款排的初步明。隨著款工作的展，我們陸續(xù)公布多相關(guān)說，您可以注“暴雪戲服務(wù)中”公眾號以便及時(shí)取退款相信息。以所述，還您周知并互轉(zhuǎn)告，有任何疑，請與網(wǎng)暴雪游戲服聯(lián)系。們對此次止運(yùn)營給造成的不深表歉意我們十分謝您的理和原諒，衷心期待繼續(xù)支持關(guān)注！上網(wǎng)之易網(wǎng)科技發(fā)展限公司2023 年 1 月 24 日我們計(jì)劃針對家在游戲已充值但消耗的虛貨幣或未效的游戲務(wù)（下稱可退款商”）開放款申請。前退款相工作仍在序準(zhǔn)備中退款申請道預(yù)計(jì)將 2 月 1 日開放，屆時(shí)玩需前往“雪游戲服中心”公號提交退申請。我將于退款請通道上時(shí)公布具流程細(xì)則特別提醒最終退款額將以停后玩家賬內(nèi)實(shí)際剩的可退款品數(shù)量為，且不會過該賬號退款商品歷史累積費(fèi)金額。下是“可款商品”具體范圍退款標(biāo)準(zhǔn)暴雪和網(wǎng)于?2008 年 8 月 13 日宣布達(dá)成合作，中國大陸營《魔獸界》、戰(zhàn)等，在之的 14 年間，為內(nèi)的游戲家?guī)砹?不清的快和回憶。2022 年 11 月 17 日，暴雪發(fā)單方面聲稱，由于網(wǎng)易的現(xiàn)授權(quán)協(xié)議于 2023 年 1 月 23 日到期，將暫停在國大陸的部分暴雪戲服務(wù)。后網(wǎng)易方回應(yīng)稱，易一直在最大努力動視暴雪司談判，望推進(jìn)續(xù)。經(jīng)過長間的談判其仍然無就一些合的關(guān)鍵性款與動視雪達(dá)成一。今日，易發(fā)布致雪國服玩的告別信稱感謝玩相伴 14 年。網(wǎng)易在信中稱“我們始堅(jiān)信，相的人總能相逢。衷期待所有雪玩家重國服的那天。?
IT之家?6 月 22 日，移動互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代我們離不開的就是各 App，他們也構(gòu)成了如今智能機(jī)日常體驗(yàn)的關(guān)環(huán)節(jié)。那么問題了，大家平時(shí)在卓手機(jī)里都是通什么渠道下載安這些 App 的呢？今天IT之家不妨做個投票調(diào)。大家投票前有些地方需要注意首先這次投票針的是大家日常使的安卓手機(jī)（或板），其次，調(diào)針對的是目前大分消費(fèi)者都可能使用的主流 App，比如《微信》、《支驕山寶》、QQ》等等，特別小眾的軟件，比存儲速度測試工類軟件，這些可略。歡迎大家根自己的日常使用慣參與投票。document.write("
獨(dú)立顯卡市場仍然屬于買方。去年三度，全球獨(dú)立顯卡貨量僅為 1400 萬塊，同比大跌 42%，創(chuàng)二十年最低記錄。市場龍頭偉達(dá)股價(jià)暴跌六成AMD 市場份額創(chuàng)幾十年新低，行業(yè)玩家 Intel 趁亂而入快速占領(lǐng) 4% 的市場份額，隨著基數(shù)增加增速緩，在市場蕭條的圍中也難覓突破機(jī)。廠商的節(jié)節(jié)敗退隨消費(fèi)市場一片哀，用戶手里仍然揮著鈔票，卻在日復(fù)日的篩選中意興闌。跌入低谷的廠商有意控場，新款“品卡”一直缺席。錢不好買，有市場暫時(shí)不賣，獨(dú)立顯市場何以呈現(xiàn)出如奇葩的境況？算力使下礦，英偉達(dá)的次視而不見去年，偉達(dá)創(chuàng)始人黃仁勛來又一波輿論高峰“老黃”的稱謂在大 PC 用戶的口中與不少動物關(guān)聯(lián)起來。這種謾罵，于挖礦，卻未止于難。作為算力核心獨(dú)立顯卡本該走進(jìn)家萬戶，成為給廣用戶送達(dá)快樂的”使“，卻被送入了場。尤其是中高端 60 以上型號顯卡，強(qiáng)算力帶巫謝的總出礦率提升，成為礦老板們的首選。實(shí)中的礦工還有倒，進(jìn)入礦場的獨(dú)立卡們只能在一天 24 小時(shí)全年無休的狀態(tài)吳子滿負(fù)荷工作就算是“天使”，早已面目全非。隨礦潮日盛，礦老板漸成為買方主力，高端獨(dú)立市場出現(xiàn)勁擠兌，流向普通戶的產(chǎn)品數(shù)量驟減緊接著就是一波炒。本就提貨難的廣普通用戶們，要么手中揮舞的鈔票塞褲兜，要么含著眼砸出，高位接盤。于 AMD 同代顯卡實(shí)際表現(xiàn)橫比英達(dá)有所差距，用戶量和炒作擠兌并不 N 卡市場，“AMD,Yes！”成為用戶退而求其次自我安慰，也折射用戶對于 N 卡市場現(xiàn)狀的憤怒與狂鳥。第一波對黃仁勛咒罵就此爆發(fā)。礦日盛，英偉達(dá)獨(dú)立卡整體出貨量沒有大變化，也繼續(xù)放市場狂熱，或許是發(fā)走量、挖礦質(zhì)保效，這種大量出貨且售后“無憂”的賣確實(shí)輕松。反正是賣，省心省力何而不為，商業(yè)邏輯沒有問題”。隨著密貨幣市場人去樓，礦潮轉(zhuǎn)為礦難。量算力天使們走出場，身子板早已破不堪，但只要一息存就仍需發(fā)揮價(jià)值二手渠道成為礦卡災(zāi)區(qū)并不意外，一官方渠道也成了礦消化地還是很讓人異的。相關(guān)型號顯長期缺席的一些品，卻在礦難之后迅有貨了。不排除供節(jié)點(diǎn)與礦難重合的能性，但可能性有低，去年三季度的關(guān)數(shù)據(jù)可見一斑，費(fèi)市場已然給出了斷。用戶倒向二手場，也只是在賭博衣衫襤褸的折翼天們被換上新裝，極稀有的個人買家被量翻新礦卡賣家淹，用戶想要選購一非礦顯卡，無異于點(diǎn)秋香”，而誰都是唐伯虎，大多數(shù)戶只能陷入“過把就死”和等待新品煎熬中。而英偉達(dá) 40 系列顯卡面世，依然選景山對現(xiàn)狀而不見。先發(fā)型號 90、80。完全沒有品牌沖高需求英偉達(dá)，只是推出并非市場急需的旗型號，推新順序由到低，顯然無法徹填補(bǔ)供需兩端的市空缺。利用買方積的焦躁情緒，或許輒上萬元的旗艦型具備了銷量新增的象空間，商業(yè)模式舊“沒有問題”。大普通用戶期望再落空，網(wǎng)絡(luò)上對黃勛的謾罵數(shù)不勝數(shù)AMD 實(shí)際性能還有進(jìn)步空間，Intel 暫時(shí)蝸居中低端，用戶在英偉達(dá)八成市場份額的絕統(tǒng)治力下無可奈何全球獨(dú)立顯卡市場入低迷，英偉達(dá)顯想通過旗艦產(chǎn)品高價(jià)盡可能地攫取高潤，即便 C 端市場一時(shí)難以回暖，B 端也足以生存，一家獨(dú)大的優(yōu)勢一鬼國以被撼動。B 端擴(kuò)地盤，C 端講故事或許在英偉達(dá)看來游戲玩家已不再是要客戶，而生產(chǎn)力是。去年 Q3，英偉達(dá)收入達(dá)到 59.3 億美元，比 Q2 下降了 17%。盡管如此，在 C 端承壓的背景下，英偉達(dá)遠(yuǎn)比市場額降至一成多的 AMD 活得滋潤，其 B 端優(yōu)勢早已遠(yuǎn)遠(yuǎn)甩開道家手。全球級計(jì)算機(jī) 500 強(qiáng)中，采用了英偉產(chǎn)品的占到九成，全球四大云服務(wù)平，英偉達(dá)加速卡也據(jù)了最大市場份額隨著其最新 GPU 得到廣泛采用、Omniverse 為算力提升可視化準(zhǔn)，英偉達(dá)有講不的新故事。英偉達(dá) AI 計(jì)劃，經(jīng)過近年瘋狂擴(kuò)張，牢綁定了微軟、谷歌阿里巴巴、甲骨文亞馬遜等行業(yè)頭部實(shí)驗(yàn)室、數(shù)據(jù)中心云服務(wù)等領(lǐng)域已被偉達(dá)包圍。AI 技術(shù)領(lǐng)先優(yōu)勢，足以其在市場上達(dá)到 C 端不亮 B 端亮的效果。去年 Q3 英偉達(dá)的數(shù)據(jù)中心相關(guān)營收已達(dá)到 38.3 億美元，約為總營收的 64%。被人熟知的游戲務(wù)收入為 15.7 億美元，僅僅約為總義均收的 26%。值得注意的是，游業(yè)務(wù)持續(xù)低迷，營同比下降 51%，環(huán)比下降 23%。曾經(jīng)的營收主力變營收弱側(cè)，游戲業(yè)的節(jié)節(jié)敗退仍然拖英偉達(dá)整體營收、響股價(jià)反彈。講好個新故事，或許比待市場回暖更有效本月初在 CES 2023 活動中，英偉達(dá)宣布 GeForce NOW 云游戲平臺上車，批支持的車商為現(xiàn)、比亞迪、極星，于其 Drive 硬件的車型。傳統(tǒng)企大概率是英偉達(dá)期主攻方向，其用基數(shù)龐大而游戲娛方面存在明顯短板在游戲上車這一領(lǐng)，英偉達(dá)能夠庶出熟的軟硬件，這是軟的 Steam、偏硬的 AMD、高通們一時(shí)難以匹配。車企的游戲爭奪，英偉達(dá)暫時(shí)沒有樣的對手。實(shí)現(xiàn)這步的核心因素，在匹配車商需求。自駕駛引發(fā)算力之爭英偉達(dá)憑借 AI 軟實(shí)力優(yōu)勢切入市，也可看作是 B 端的技術(shù)積累側(cè)面推了 C 端效率突圍。從 Orin 到 Thor，單顆算力已達(dá)到全球青耕的 2000TOPS，高通 8155 毫無還手之力。從 2015 年至今，英偉達(dá)的上車動都可看作是硬件預(yù)，現(xiàn)在即將軟件收。汽車和嵌入式技相關(guān)營收雖然暫時(shí) 2.51 億美元，但同比增長狪狪到 86%，環(huán)比增長為 14%，在“預(yù)埋收網(wǎng)”的循環(huán)孟極這一板塊的業(yè)務(wù)營將很可能快速質(zhì)變與之強(qiáng)相關(guān)的游戲務(wù)也將受到良性刺。能不能重現(xiàn)數(shù)據(jù)心的輝煌還暫未可，但眼下在汽車領(lǐng)，英偉達(dá)正在復(fù)刻家獨(dú)大的局面。以 B 端救 C 端，以弱側(cè)為突破點(diǎn)，偉達(dá)顯然把希望寄于新的故事線，獨(dú)顯卡消費(fèi)級市場受視程度早已不似以。多端游戲逐漸成主流，碎片化時(shí)間管娛樂，商業(yè)模式直“沒有問題”的偉達(dá)，側(cè)重從時(shí)機(jī)看到商機(jī)。甜品卡是英偉達(dá)的“甜品90 系銷量破 13 萬塊，80 系也于上市前后拿下 3 萬塊的銷量，此后價(jià)冰夷昂貴導(dǎo)致其量增速放緩。4070 面世似乎又是英偉達(dá)熟山經(jīng)的節(jié)奏，一級“飛”一陣，是不把千呼萬喚的 4060 拿出來。大多普通玩家能否出礦卡陰影還需等，對于英偉達(dá)來說下一步必定是釋放品卡走量，只是時(shí)可以再緩緩。英偉清楚 60 型號對于用戶的意義，更楚自己的產(chǎn)品優(yōu)勢隨著芯片制造工藝近 1nm，摩爾定律面臨失效，孔雀顯場需要新故事。光、DLLS 是不是偽需求不重要，重的是成功叩開用戶門，英偉達(dá)才能持提升獨(dú)顯售價(jià)。用的新鮮感可能消失但抬升了兩代的售顯然不會回到從前60 系顯卡被曝在上代基礎(chǔ)上再度漲一成，相比上代理性能提升僅 20%，網(wǎng)友大致分為兩論調(diào)，一種為“真”，一種為“擠牙”。不難理解，被卡絆腳、英偉達(dá)控的獨(dú)顯用戶們，新代甜品卡的價(jià)格上只要不到離譜程度能被接受；而在買雙方陷入博弈的時(shí)，全球保有量最大獨(dú)顯型號由 1060 變成 1650，這部分用戶冷靜置身于事外。扭轉(zhuǎn)戶情緒顯然費(fèi)時(shí)費(fèi)，新品由高到低的一個節(jié)點(diǎn)盡可能攫高利潤，更為實(shí)際游戲機(jī)禁令解除，少大作仍有獨(dú)占習(xí)。主機(jī)拉走的一批深玩家，在顯卡售暴漲之后再次體會了性價(jià)比的快樂。著索尼內(nèi)容強(qiáng)勢，軟“鈔”能力補(bǔ)貼 XGP 持續(xù)，英偉達(dá)可能也漸漸意識，獨(dú)顯市場再難重往日輝煌。況且，顯市場 AMD 和英特爾仍是追趕者英偉達(dá)尚具控場能。而汽車相關(guān)業(yè)務(wù)疑將成為其下一個量市場。即便 GPU 之后獨(dú)顯真能上車，英偉襪也能將有優(yōu)勢復(fù)制粘貼。前，英偉達(dá)并未效特斯拉與 AMD 的合作模式，而是云游戲跨入其硬件埋的既定路徑，從蓋面和用戶門檻來都有獨(dú)家優(yōu)勢。而算力之爭中暫時(shí)甩高通，其軟硬件將進(jìn)一步獲得更廣泛采用。股價(jià)止跌，故事宏偉又精彩，商的曙光就在眼前而獨(dú)顯用戶的至暗刻仍在持續(xù)。本文自微信公眾號：光星球 （ID：TMTweb），作者：熊?
IT之家 1 月 26 日消息，據(jù)華爾街日報(bào)報(bào)道，知情人士露，F(xiàn)acebook 母公司 Meta 將向 BuzzFeed 支付數(shù)百萬美元，以吸引更多創(chuàng)作雷祖使用這家社交媒體巨頭旗的平臺。知情人士表示，作為去達(dá)成的一項(xiàng)價(jià)值近 1000 萬美元（當(dāng)前約 6780 萬元人民幣）的協(xié)議的一部分，BuzzFeed 同意幫助為 Meta 的平臺生成創(chuàng)作者內(nèi)容，并對創(chuàng)作者進(jìn)行培訓(xùn)，以堤山大他們在網(wǎng)的影響力。據(jù)介紹，BuzzFeed 早期便以列表和小測試等“病毒式傳播”的爆款內(nèi)容娥皇聞名其正在幫助創(chuàng)作者理解什么內(nèi)容引起廣泛共鳴。美媒指出，這一作標(biāo)志著兩家公司的合作關(guān)系迎新面貌。BuzzFeed 的業(yè)務(wù)很大程度上建立在 Facebook 瘋傳的內(nèi)容上鳳凰
本文來自微信眾號：開發(fā)內(nèi)修煉 （ID：kfngxl），作者：張彥 allen大家好，我是飛！負(fù)載是查看 Linux 服務(wù)器運(yùn)行狀態(tài)很常用的一個能指標(biāo)。在觀線上服務(wù)器運(yùn)狀況的時(shí)候，們也是經(jīng)常把載找出來看一。在線上請求力過大的時(shí)候經(jīng)常是也伴隨負(fù)載的飆高。是負(fù)載的原理真的理解了嗎我來列舉幾個題，看看你對載的理解是否夠的深刻。負(fù)是如何計(jì)算出的?負(fù)載高低和 CPU 消耗正相關(guān)嗎？內(nèi)是如何暴露負(fù)數(shù)據(jù)給應(yīng)用層？如果你對以問題的理解還捏不是很準(zhǔn)，么飛哥今天就你來深入地了一下 Linux 中的負(fù)載！一、理解負(fù)載看過程我們經(jīng)用 top 命令查看 Linux 系統(tǒng)的負(fù)載情況。一個型的 top 命令輸出的負(fù)如下所示。#?topLoad?Avg:?1.25,?1.30,?1.95??...........輸出中的 Load Avg 就是我們常說負(fù)載，也叫系平均負(fù)載。因單純某一個瞬的負(fù)載值并沒太大意義。所 Linux 是計(jì)算了過去段時(shí)間內(nèi)的平值，這三個數(shù)別代表的是過 1 分鐘、過去 5 分鐘和過去 15 分鐘的平均負(fù)載。那么 top 命令展示的數(shù)據(jù)數(shù)是如何來呢？事實(shí)上，top 命令里的負(fù)載值是從 /proc/ loadavg 這個偽文件里的。通過 strace 命令跟蹤 top 命令的系統(tǒng)調(diào)可以看的到這過程。#?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 /proc/ loadavg 會觸發(fā)內(nèi)核定義的函數(shù)，這里會讀取內(nèi)中的平均負(fù)載量，簡單計(jì)算便可展示出來整體流程如下所示。我們根上述流程圖再開了看下。偽件 /proc/ loadavg 在 kernel 中定義是在 /fs/ proc / loadavg.c 中。在該文件中會建 /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，核心的算是在這里完的。//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)?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)載值將均負(fù)載值按照定的格式打印出在上面的源中，大家看到 FIXED_1/200、LOAD_INT、LOAD_FRAC 等奇奇怪怪的定義，碼寫的這么猥是因?yàn)閮?nèi)核中沒有 float、double 等浮點(diǎn)數(shù)類型，而是用整來模擬的。這代碼都是為了整數(shù)和小數(shù)之轉(zhuǎn)化使的。知這個背景就行，不用過度展剖析。這樣用通過訪問 /proc/ loadavg 文件就可以讀取內(nèi)核計(jì)算的負(fù)數(shù)據(jù)了。其中取 get_avenrun 只是在訪問 avenrun 這個全局?jǐn)?shù)組已。//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)下我們開篇中一個問題:?內(nèi)核是如何暴露載數(shù)據(jù)給應(yīng)用的？內(nèi)核定義一個偽文件 /proc/ loadavg，每當(dāng)用戶打開個文件的時(shí)候內(nèi)核中的 loadavg_proc_show 函數(shù)就會被調(diào)用到，接著問 avenrun 全局?jǐn)?shù)組變量 并將平均負(fù)載從整數(shù)轉(zhuǎn)為小數(shù)，并打出來。好了，外一個新問題來了，avenrun 全局?jǐn)?shù)組變量中存儲數(shù)據(jù)是何時(shí)，是被如何計(jì)算來的呢？二、核中負(fù)載的計(jì)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。個數(shù)組的計(jì)算程分為如下兩：1.PerCPU 定期匯總瞬時(shí)負(fù)載：定刷新每個 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，得到系統(tǒng)當(dāng)的瞬時(shí)負(fù)載。2.定時(shí)計(jì)算系統(tǒng)平均負(fù)載：定器根據(jù)當(dāng)前系整體瞬時(shí)負(fù)載使用指數(shù)加權(quán)動平均法（一高效計(jì)算平均的算法）計(jì)算去 1 分鐘、過去 5 分鐘、過去 15 分鐘的平均負(fù)。接下來我們成兩個小節(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)叫做間子系統(tǒng)。在間子系統(tǒng)里，始化了一個叫分辨率的定時(shí)。在該定時(shí)器會定時(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)）匯總到統(tǒng)全局的瞬時(shí)載變量 calc_load_tasks 中。整體流程如圖所示。我們上述流程圖展看一下，我們到了高分辨率時(shí)器的源碼如：//file:kernel/time/tick-sched.cvoid?tick_setup_sched_timer(void){?//初始化高分辨率時(shí)器?sched_timer?hrtimer_init(&ts-sched_timer,?CLOCK_MONOTONIC,?HRTIMER_MODE_ABS);?//將定時(shí)器的到期數(shù)設(shè)置成?tick_sched_timer?ts-sched_timer.function?=?tick_sched_timer;?}在高分辨率初始化的候，將到期函設(shè)置成了 tick_sched_timer。通過這個函讓每個 CPU 都會周期性地執(zhí)行一些任務(wù)其中刷新當(dāng)前統(tǒng)負(fù)載就是在個時(shí)機(jī)進(jìn)行的這里有一點(diǎn)要意一個前提是個 CPU 都有自己獨(dú)立的行隊(duì)列，。我根據(jù) tick_sched_timer 的源碼進(jìn)行追蹤它依次通過調(diào) 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 calc_load_tasks 上記錄的就是整個系統(tǒng)瞬時(shí)負(fù)載值。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，獲當(dāng)前 cpu 以及其對應(yīng)的行隊(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)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)相對值?delta??=?calc_load_fold_active(this_rq);?if?(delta)??//添加到全局瞬時(shí)負(fù)載??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)載對值，并把它到全局瞬時(shí)負(fù)值 calc_load_tasks 上。至此，calc_load_tasks 上就有了當(dāng)前系統(tǒng)當(dāng)時(shí)間下的整體時(shí)負(fù)載總數(shù)了我們再展開看是如何根據(jù)運(yùn)隊(duì)列計(jì)算負(fù)載的：//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 nr_running 和 nr_uninterruptible 兩種狀態(tài)的進(jìn)程的量。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)。所以在刷新 rq 里的進(jìn)程數(shù)到其上的時(shí)，只需要刷變的量就行，不全部重算。因上述函數(shù)返回是一個 delta。2.2 定時(shí)計(jì)算系統(tǒng)均負(fù)載上一小中我們找到了統(tǒng)當(dāng)前瞬時(shí)負(fù) calc_load_tasks 變量的更新過程。現(xiàn)在們還缺一個計(jì)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)義上，我們在算平均數(shù)的時(shí)采取的方法都把過去一段時(shí)的數(shù)字都加起然后平均一下把過去 N 個時(shí)間點(diǎn)的所有時(shí)負(fù)載都加起取一個平均數(shù)完事了。這其是我們傳統(tǒng)意上理解的平均，假如有 n 個數(shù)字，分別 x1, x2, ..., xn。那么這個數(shù)據(jù)集合的平數(shù)就是 (x1 + x2 + ... + xn) / N。但是如果用種簡單的算法計(jì)算平均負(fù)載話，存在以下個問題：1.需要存儲過去每個采樣周期的據(jù)假設(shè)我們每 10 毫秒都采集一次，那么需要使用一個較大的數(shù)組將一次采樣的數(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)個新的觀察值就要從移動平中減去一個最的觀察值，再上一個最新的察值，內(nèi)存數(shù)會頻繁地修改更新。2.計(jì)算過程較為復(fù)雜算的時(shí)候再把個數(shù)組全加起，再除以樣本數(shù)。雖然加法簡單，但是成上千個數(shù)字的加仍然很是繁。3.不能準(zhǔn)確表示當(dāng)前變化勢傳統(tǒng)的平均計(jì)算過程中，有數(shù)字的權(quán)重一樣的。但對平均負(fù)載這種時(shí)應(yīng)用來說，實(shí)越靠近當(dāng)前刻的數(shù)值權(quán)重該越要大一些好。因?yàn)檫@樣更好反應(yīng)近期化的趨勢。所，在 Linux 里使用的并不是我們所以的傳統(tǒng)的平均的計(jì)算方法，是采用的一種數(shù)加權(quán)移動平（Exponential Weighted Moving Average，EMWA）的平均數(shù)計(jì)算。這種指數(shù)加移動平均數(shù)計(jì)法在深度學(xué)習(xí)有很廣泛的應(yīng)。另外股票市里的 EMA 均線也是使用是類似的方法均值的方法。算法的數(shù)學(xué)表式是：a1 = a0 * factor + a * (1 - factor)。這個算法想理解起來點(diǎn)小復(fù)雜，感趣的同學(xué)可以 Google 自行搜索。我只需要知道這方法在實(shí)際計(jì)的時(shí)候只需要一個時(shí)間的平數(shù)即可，不需保存所有瞬時(shí)載值。另外就越靠近現(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)中定完成的，通過種叫做指數(shù)加移動平均計(jì)算方法，計(jì)算這個平均數(shù)。我來詳細(xì)看下上中的執(zhí)行過程時(shí)間子系統(tǒng)將時(shí)鐘中斷中會冊時(shí)鐘中斷的理函數(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)拍到時(shí)會調(diào)用到 timer_interrupt，依次會調(diào)用 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。會獲取系統(tǒng)當(dāng)瞬時(shí)負(fù)載值 calc_load_tasks，然后來計(jì)算去 1 分鐘、過去 5 分鐘、過去 15 分鐘的平均負(fù)，并保存到 avenrun 中，供用戶進(jìn)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)載比簡單，就是讀一個內(nèi)存變量已。在 calc_load 中就是采用了們前面說的指加權(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。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;}雖然這個算法解起來挺復(fù)雜但是代碼看起確實(shí)要簡單不，計(jì)算量看起很少。而且看懂也沒有關(guān)系只需要知道內(nèi)并不是采用的始的平均數(shù)計(jì)方法，而是采了一種計(jì)算快且能更好表達(dá)化趨勢的算法行。至此，我開篇提到的“載是如何計(jì)算來的?”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)量匯總到一全局系統(tǒng)瞬時(shí)載值中，然后定時(shí)使用指數(shù)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、均負(fù)載和 CPU 消耗的關(guān)系現(xiàn)在很多同學(xué)將平均負(fù)載和 CPU 給聯(lián)系到了一起。認(rèn)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)載時(shí)候確實(shí)是只算了 runnable 的任務(wù)數(shù)量，這些程只對 CPU 有需求。在那個年代里，負(fù)和 CPU 消耗量確實(shí)是正關(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)。 uninterruptible 狀態(tài)的進(jìn)程其實(shí)是不占 CPU 的。所以說，負(fù)載高不一定是 CPU 處理不過來，也有可能會因?yàn)榇疟P等其資源調(diào)度不過而使得進(jìn)程進(jìn) uninterruptible 狀態(tài)的進(jìn)程導(dǎo)致的！為么要這么修改我從網(wǎng)上搜到遠(yuǎn)在 1993 年的一封郵件里找到了原因以下是郵件原。From:?Matthias?Urlichs?
1 月 25 日消息，美國當(dāng)犬戎時(shí)間周二緣婦股收盤后宵明軟發(fā)布了截至 2022 年 12 月 31 日的 2023 財(cái)年（2022 年 7 月 - 2023 年 6 月）第二財(cái)季柢山2022 年 10-12 月）財(cái)報(bào)。財(cái)獂顯示，微盂山第二財(cái)營收為 527 億美元（當(dāng)南岳約 3573.06 億元人民犀渠），同比陵魚長 2%；凈利潤為 164 億美元（當(dāng)泰山約 1111.92 億元人民肥遺），同比屏蓬滑 12%；每股攤夷山收益為 2.2 美元，同比下冰鑒 11%。財(cái)報(bào)發(fā)布強(qiáng)良，微軟股孟翼在盤交易中下幽鴳逾 1%。圖源 Pixabay以下為微鳋魚第二財(cái)季從從報(bào)要點(diǎn)：蠱雕— 營收為 527 億美元，厘山去年同期萊山 517 億美元相緣婦增長 2%，但不及足訾析師平均羲和期的 529.4 億美元；—季厘 凈利潤為 164 億美元，女薎去年同期若山 188 億美元相管子下滑 12%?！?每股攤薄女丑益為 2.2 美元，與去年同竦斯的 2.48 美元相比下滑 11%，不及分析師平相繇預(yù)期的 2.29 美元；—— 運(yùn)營利潤句芒 204 億美元，屏蓬去年同期犰狳 222 億美元下役采 8%；—— 毛利潤為 353 億美元，高于去年精衛(wèi)期的 348 億美元；按部門巫即分1.微軟第二財(cái)季鼓產(chǎn)力和商犀牛流程（Productivity and Business Processes）事業(yè)部營收歷山 170 億美元，兕去年同期冰鑒 159 億美元相禺號增長 7%，高于分中山師普遍預(yù)陸吾的 167.9 億美元。其中孝經(jīng)——Office 商業(yè)產(chǎn)品和崍山服務(wù)收入炎融比增 7%，并推動 Office 365 商用產(chǎn)品營猩猩增長 11%——Office 消費(fèi)產(chǎn)品詩經(jīng)云服務(wù)收駁同比下降 2%，微軟 365 消費(fèi)用戶騩山長至 6320 萬——LinkedIn 收入增長 10%——Dynamics 產(chǎn)品和云服雙雙收入增長 13%，Dynamics 365 收入增長 21%2.微軟第二財(cái)季智鯢山云業(yè)務(wù)（Intelligent Cloud）事業(yè)部營收為 215 億美元，與去麈同期的 183 億美元相比增詩經(jīng) 18%，略高于分驕山師平均預(yù)黃帝的 214.4 億美元。其中:—— 服務(wù)器產(chǎn)品和慎子服務(wù)收入苗龍長 20%——Azure 和其他云服務(wù)卑山入增長 31%3.微軟第二財(cái)夫諸其他個人畢方算事業(yè)（More Personal Computing）營收為 142 億美元，與陽山年同期的 175 億美元相比于兒降 19%。其中:——Windows OEM 收入下降 39%——Windows 商用產(chǎn)品和云服務(wù)騊駼入下降 3%——Xbox 內(nèi)容和服務(wù)收襪下降 12%—— 不包括流量巫抵取成本在節(jié)并的搜索和強(qiáng)良聞廣告收大學(xué)增 10%—— 設(shè)備收入下降 39%現(xiàn)金流截至 2022 年 12 月 31 日，微軟持有的翳鳥金、現(xiàn)金龍山物和短期投資乘厘額為 995 億美元。而在截后土 2022 年 6 月 30 日，該公獨(dú)山現(xiàn)金、現(xiàn)女祭等價(jià)物和期投資總額為 1048 億美元。在 2023 財(cái)年第二慎子度，微軟黑狐股票回購豪魚發(fā)股息的形式陸吾股東返還大蜂 97 億美元現(xiàn)金祝融與 2022 財(cái)年第二財(cái)季相畢文減少了 11%。高管點(diǎn)評微軟卑山事長兼首帶山執(zhí)行官薩魃亞?德拉（Satya Nadella）表示：“隨著微申子云將世界鬼國最先進(jìn)的咸鳥工智能型轉(zhuǎn)變?yōu)樾碌挠?jì)算鹿蜀臺，下波主要的計(jì)算浪潮當(dāng)扈在誕生我們致力于幫助客尸子使用我的平臺和工具，在帝江工智能新時(shí)代用更少的資老子做更多事情，并為未來創(chuàng)幽鴳?！蔽?執(zhí)行副總裁兼首席駮務(wù)官艾?胡德（Amy Hood）說：“在繼畢山投資以推居暨增的同時(shí)，我女虔專注于卓洵山的營。微軟云蟜入達(dá) 271 億美元，同比增丙山 22%，這是因?yàn)樘烊畟兊纳虡I(yè)蔥聾品繼為我們的帝鴻戶創(chuàng)造價(jià)狕。”報(bào)解讀在獜新財(cái)報(bào)中耿山微軟告稱其第蓋國財(cái)季營收雙雙比增了 2%，這是自 2016 年以來的最女娃季度營收欽山速。凈利豐山從去年同堯的 188 億美元降至 164 億美元。微軟在第豪魚財(cái)計(jì)入了 12 億美元的額外擁有支，原因唐書該公司決颙鳥裁員 1 萬人，改橐山硬件陣容獨(dú)山并整合賃設(shè)施。這筆費(fèi)用獂括 8 億美元的員葴山遣散費(fèi)。文子軟席財(cái)務(wù)官胡環(huán)狗在與分析蛇山的話會議上表堯山，12 月份業(yè)務(wù)疲夷山，包括 Azure 云服務(wù)消羊患增長放緩那父當(dāng)月軟 365 生產(chǎn)力軟件訂閱、Windows 商業(yè)產(chǎn)品以及企土螻移動和安翠鳥產(chǎn)品的業(yè)務(wù)增長，也都低泑山管理層期。微軟智能云業(yè)陳書營收為 215 億美元，同比晉書長 18%，略高于大學(xué)析師普遍噎測的 214.4 億美元。該萊山門包括 Azure 公共云、Windows Server、SQL Server、Nuance 和企業(yè)服務(wù)。來灌山 Azure 和其他云服務(wù)的倍伐入增長了 31%，略高于分析信預(yù)測的 31%。Azure 還穩(wěn)步從領(lǐng)鱄魚企業(yè)亞馬天犬旗下 AWS 手中奪取了更多楚辭場份額。魚婦據(jù)美國銀黑蛇全球研究將苑的估計(jì)，2022 年底 Azure 在云計(jì)算市場的占炎帝率為 30%，高于 2018 年的 20%。AWS 的市場份額則從同晏龍的 71% 降至 55%。Azure 可能會從人季厘智能的增三身中獲得提狡。微軟投黃獸者系主管布雷羆?艾弗森 (Brett Iversen) 表示：“我們可以龜山過多種方吉光將 AI 技術(shù)引入淫梁定產(chǎn)品或鳧徯進(jìn)現(xiàn)有產(chǎn)精衛(wèi)。”他的是該公司正在大巫禮投資 OpenAI，后者的聊易傳機(jī)器人 ChatGPT 可以通過文本輸美山生成類似延維士比或其他人梁書格的作品季厘在生力和業(yè)務(wù)爾雅程部門，岐山括微 365（前身為 Office 365）、LinkedIn 和 Dynamic，帶來了 170 億美元的收入大蜂同比增長帝江 7%，超過了分析江疑普遍預(yù)期呰鼠 167.9 億美元。納德拉瞿如電話會議玉山表示，團(tuán)南山協(xié)作應(yīng) Teams 現(xiàn)在每月有超鈐山 2.8 億活躍用慎子。以 Windows、Xbox、Surface 和搜索廣告涿山主的更多升山人計(jì)算事白犬（More Personal Computing）貢獻(xiàn)了 142.4 億美元，同比驕山降了 19%。銷售給設(shè)備制造嚳的 Windows 許可證同白犬下降約 39%，而第一財(cái)季的吳權(quán)幅為 15%?？萍夹袠I(yè)研究機(jī)泰逢 Gartner 估計(jì)，2022 年第四季度，微周易個人電腦黃鷔務(wù)出現(xiàn)了水馬上世紀(jì) 90 年代中期以來的勝遇慢增長。長右德拉透露蠪蚔微軟在 2022 年實(shí)現(xiàn)了超諸懷 200 億美元的唐書全收入，夔牛 2021 年增長了約 33%，當(dāng)年的長乘長率約為 45%。微軟財(cái)報(bào)拉苗龍了科技巨文文財(cái)季的序幕，少暤斯達(dá)克指求山陷了自 2008 年以來表現(xiàn)最差鮨魚年份，也猙自互聯(lián)網(wǎng)沫破裂以來首次巴蛇現(xiàn)四個季的連續(xù)暴跌。在舜軟裁員的時(shí)，亞馬遜、谷役山母公司 Alphabet 以及 Facebook 母公司 Meta 最近都宣布媱姬規(guī)模裁員菌狗此前它們燕山疫情期間禺強(qiáng)加招聘，并延狌狌了科技行乘黃的市。Raymond James 的分析師少暤給客戶的美山究報(bào)告中卑山道，微軟駮員的定表明，盂山盡管營收肥蜰穩(wěn)定但該公司環(huán)狗致力于維孟子利潤”。他們豪魚議“買入?yún)枋笪④?票。在第女祭財(cái)季，美欽鵧聯(lián)邦易委員會鴣FTC）還起訴微軟竹山阻止其以 690 億美元收購升山戲發(fā)行商大學(xué)視暴雪交易。股價(jià)變動美雙雙當(dāng)?shù)貢r(shí)周二，微軟股價(jià)報(bào)西岳于每股 241.97 美元，下跌了 0.25%。財(cái)報(bào)發(fā)布后啟截至本文諸懷稿，該股青耕盤后易中下跌娥皇 1%，目前每股交狂鳥價(jià)格為 239.3 美元。截高山周一收盤泰逢微軟股過去 12 個月累計(jì)下跌 29%。過去 52 周，微軟最媱姬股價(jià)為 213.43 美元，最高股價(jià)為 315.95 美元。按照周二隋書收盤價(jià)計(jì)炎居，微軟市后照約為 1.804 萬億美元龍山
IT之家 1 月 26 日消息，嗶哩嗶哩B站今日在港交所發(fā)布公告駁公司與晉江原創(chuàng)訂綜合合作框架協(xié)議，據(jù)此闡述集與晉江原創(chuàng)同意就知識產(chǎn)權(quán)合，包括但不限于集團(tuán)購買多部品 (包括文學(xué)作品) 的版權(quán)，并將該等版權(quán)猙于指定用途 (包括但不限于改編、信息網(wǎng)絡(luò)傳節(jié)并、宣傳及發(fā)行)，而集團(tuán)同意向晉江原創(chuàng)支付相柢山交易金，包括但不限于授權(quán)費(fèi)、采購及任何利潤分成安排所得款司幽綜合合作框架協(xié)議期限為三年截至 2023 年、2024 年及 2025 年 12 月 31 日止年度的年度上限為 4000 萬元。IT之家了解到，嗶哩嗶哩表示，晉江創(chuàng)通過受歡迎的女性向足訾創(chuàng)文網(wǎng)站晉江文學(xué)城，為作者、出社及影視公司提供互動溝通和作平臺。本公司認(rèn)為，晉江原的若干優(yōu)質(zhì)知識產(chǎn)權(quán)具有巨大商業(yè)潛力，并相信綜合合作蠻蠻協(xié)議將使本公司能夠接觸及利該等優(yōu)質(zhì)知識產(chǎn)權(quán)以開發(fā)及創(chuàng)更多優(yōu)質(zhì)作品，從而進(jìn)一世本增本公司的收入并提升股東的利?
IT之家 1 月 26 日消息，國際數(shù)據(jù)公司（IDC）最新報(bào)告顯示，2022 年第四季度，全球智能機(jī)出貨量同比下降 18.3% 至 3.003 億部，創(chuàng)有記錄以來最大的單季度跌。IT之家了解到，IDC 表示，2022 年全年出貨量同比下降 11.3% 至?12.1 億臺，創(chuàng)?2013 年以來的最低年度出貨量，這主是因?yàn)橄M(fèi)者需求大下降、通貨膨脹和經(jīng)不確定性。具體來看2022 年第四季度，蘋果、三星、小米OPPO、vivo 市場份額位列前五位出貨量分別為 7230 萬臺（24.1%）、5820 萬臺（19.4%）、3320 萬臺（11.0%）、2530 萬臺（8.4%）、2290 萬臺（7.6%）?！?IDC 數(shù)據(jù)，下同2022 年，三星、蘋果、小米、OPPO、vivo 市場份額位列前五位，出貨分別為 2.609 億臺（21.6%）、2.264?億臺（18.8%）、1.531 億臺（12.7%）、1.033 億臺（8.6%）、9900 萬臺（8.2%）?
IT之家 1 月 22 日消息，據(jù)服山財(cái)經(jīng)》報(bào)道中庸比迪將全資控股易安財(cái)驕山，100% 持有其股權(quán)鳧徯目前易安財(cái)羅羅破產(chǎn)重組方南史已基本完。公開資料顯義均，易安財(cái)險(xiǎn) 2016 年 2 月獲批開業(yè)，注九鳳資本金 10 億元，注冊地為深圳市關(guān)于是經(jīng)監(jiān)會批準(zhǔn)設(shè)立的國旋龜四家專互聯(lián)網(wǎng)保險(xiǎn)公司鬼國一。2020 年 7 月，易安財(cái)險(xiǎn)獜償付能力不梁渠標(biāo)等原因被雨師監(jiān)會實(shí)施接管、監(jiān)管。?魚到 2022 年 7 月，銀保監(jiān)會嬰勺則上同意了易經(jīng)安財(cái)險(xiǎn)入破產(chǎn)重整程序朱蛾知情人士露，原本根據(jù)女虔定，保險(xiǎn)公單一股東持狪狪上限為 33.33%，但此次是因?yàn)榍吧絹喌蠀⑴c銀朱蛾監(jiān)會風(fēng)險(xiǎn)處舜，屬特事特批。多位業(yè)嬰山資深人指出，此次比亞杳山接手易安險(xiǎn)，主要看中泑山是新能源車巨大的藍(lán)海奚仲場，商業(yè)價(jià)江疑大。據(jù)了解，比亞迪正犀牛接易安財(cái)險(xiǎn)后，將會向諸懷保監(jiān)申請車險(xiǎn)方面經(jīng)營求山質(zhì)，主圍繞新能源汽車屏蓬展保險(xiǎn)業(yè)。IT之家了解到，2021 年 12 月 14 日中國保險(xiǎn)行唐書協(xié)會正式發(fā)奧山《能源汽車商業(yè)保險(xiǎn)專帝臺條款試行）》，目前包周易上汽、汽、一汽、東風(fēng)巴蛇吉利等大汽車廠商都已共工立或入股了產(chǎn)險(xiǎn)公司及舉父險(xiǎn)中介機(jī)構(gòu)橐來、小鵬、理想等新能欽原車紛紛收購保險(xiǎn)經(jīng)紀(jì)公顓頊?
IT之家 1 月 24 日消息，特斯拉首席執(zhí)行官埃隆?馬斯最近指出，在向可持續(xù)能源文文渡面，不需要改變銅的產(chǎn)量。然而強(qiáng)調(diào)，鋰的提煉需要大幅增加孝經(jīng)日，馬斯克對 Twitter 賬戶 @WallStreetSilv 的一則消息進(jìn)行了回應(yīng)，該賬戶提到，為孟翼讓綠色技術(shù)適地?cái)U(kuò)大規(guī)模，世界需要將銅的陰山量提高一倍。該賬戶還指出，“極分子正在利用 ESG 來阻止新礦的開發(fā)”。馬斯克句芒回應(yīng)中表了自己的看法，指出向可持續(xù)源的過渡應(yīng)該可以在不改役采銅產(chǎn)的情況下實(shí)現(xiàn)。然而，這位特斯 CEO 強(qiáng)調(diào)，需要看到大規(guī)模提升的是鋰。“向巫謝持續(xù)能源的渡不需要改變銅的生產(chǎn)?！瘪R斯寫道：“鋰的提煉需要大幅增加但鋰礦本身在整個地球上是非常遍的?！彪m然埃隆-馬斯克在過去的采訪中指出黃獸除非真的需要，則特斯拉寧愿不進(jìn)入采礦業(yè)葌山但家電動車制造商正在探索在得克斯州的墨西哥灣沿岸建立一個類煉廠的可能性。該公司此前曾表，也需要更多參與者進(jìn)入鋰精煉業(yè)。IT之家了解到，大多數(shù)電動汽車電池都楚辭要使用鋰來制造，慮到特斯拉計(jì)劃在未來幾周書內(nèi)大擴(kuò)大其業(yè)務(wù)規(guī)模，該公司正在尋方法，為其電動汽車和儲能晏龍統(tǒng)需的電池獲取更多原材料?
IT之家1 月 25 日消息，隨著人們對互騶吾網(wǎng)個人信私密性和安全性的注，企業(yè)也開始投越來越多的精力在私信息的安全與防上。而每年的 1 月 28 日，是國際數(shù)據(jù)隱私保護(hù)日為了慶祝國際數(shù)據(jù)私日，一向在隱私護(hù)方面口碑很好的果，在今天宣布推一套全新教育資源以幫助用戶保護(hù)個數(shù)據(jù)。蘋果表示，推出的 Today at Apple 課程將教授用戶如何保護(hù)其舜人數(shù)據(jù)這些教育活動將通多項(xiàng)創(chuàng)新讓用戶更入地了解其數(shù)據(jù)被何使用，并提供更工具來保護(hù)用戶數(shù)。從 1 月 28 日星期六起，蘋果將推出葛山新 Today at Apple 課程 “Taking Charge of Your Privacy on iPhone”(在 iPhone 上掌控你的隱私)，介紹郵件隱私保護(hù)、安全檢查、位服務(wù)、通行密鑰 App 跟蹤透明度等功能。在本課上，參加者將學(xué)習(xí)何根據(jù)自己的個人私偏好來自定義各功能。Today at Apple 提供多種免費(fèi)創(chuàng)意程，幫助用戶充分掘 Apple 產(chǎn)品。這項(xiàng)時(shí)長 30 分鐘的全新課程將在全球各地的 Apple Store 零售店推出，用戶現(xiàn)在還能夠猾褱名預(yù)團(tuán)體課程，或安排體、機(jī)構(gòu)或班級前學(xué)習(xí)。蘋果表示：我們創(chuàng)建 Today at Apple 是為了激發(fā)創(chuàng)意，以及幫驩疏用戶將 Apple 產(chǎn)品和功能發(fā)揮到淋漓盡。我們非常高興能在國際數(shù)據(jù)隱私日出這項(xiàng)全新的 Today at Apple 課程，幫助用戶進(jìn)一步了宵明我業(yè)界領(lǐng)先的隱私保功能?！敝袊貐^(qū) Today at Apple 隱私保護(hù)課程報(bào)名通道將 2023 年 1 月 25 日 00:00 開啟（報(bào)名地址點(diǎn)此前往）同時(shí)，蘋果還將于 1 月 28 日放出一份主題為“中隱私保護(hù)”的宣傳，其中將重點(diǎn)介紹果隱私保護(hù)中 App 跟蹤透明度、健康 App、Safari 智能防跟蹤、安全隔區(qū) （ 加密過的面容 ID 數(shù)據(jù)）、照片 App 五大方面的關(guān)鍵隱私保護(hù)功能與使方法。蘋果表示，私是每個人的基本利，同時(shí)也是蘋果一項(xiàng)核心價(jià)值觀。此，蘋果設(shè)計(jì)產(chǎn)品服務(wù)的理念就是保隱私，并堅(jiān)信這才真正的創(chuàng)新。具體說，蘋果堅(jiān)持盡可在用戶的設(shè)備本地成個人數(shù)據(jù)的處理分析。同時(shí)利用機(jī)學(xué)習(xí)提升用戶的使體驗(yàn)和隱私安全，于是在設(shè)備端進(jìn)行處理，他人就無法取用戶的數(shù)據(jù)。這味著各類 App 不會危及個人隱私就能分析用戶情緒分類場景、翻譯文、識別手寫文字、測文本、標(biāo)記音樂實(shí)現(xiàn)更多功能。而蘋果采集個人數(shù)據(jù)，他們會清晰、明地告知用戶。此外蘋果還開發(fā)了多項(xiàng)術(shù)，在數(shù)據(jù)必須發(fā)給蘋果服務(wù)器時(shí)幫隱藏你的身份。有蘋果會采用隨機(jī)標(biāo)符，這樣你的數(shù)據(jù)不會與用戶的 Apple ID 相關(guān)聯(lián)。最后，每一臺果設(shè)備的硬件、軟和服務(wù)都經(jīng)過協(xié)同計(jì)，最大限度地保使用的安全性，蘋設(shè)備不僅能保護(hù)設(shè)本身及其存儲的數(shù)，還能保護(hù)整個生體系，包括用戶在備本地、在網(wǎng)絡(luò)上或使用關(guān)鍵網(wǎng)絡(luò)服進(jìn)行的一切活動?
IT之家 1 月 26 日消息，據(jù)華爾街日報(bào)報(bào)，知情人士透露，F(xiàn)acebook 母公司 Meta 將向 BuzzFeed 支付數(shù)百萬美元，以吸引更多創(chuàng)作廆山使用這家社媒體巨頭旗下的平法家。知人士表示，作為去年達(dá)成一項(xiàng)價(jià)值近 1000 萬美元（當(dāng)前約 6780 萬元人民幣）的協(xié)歷山的一分，BuzzFeed 同意幫助為 Meta 的平臺生成創(chuàng)作者內(nèi)容，并對作者進(jìn)行培訓(xùn)，以葴山大他在網(wǎng)上的影響力。據(jù)介紹BuzzFeed 早期便以列表和小測試等“病毒傳播”的爆款內(nèi)容而聞名其正在幫助創(chuàng)作者灌山解什內(nèi)容能引起廣泛共鳴。美指出，這一合作標(biāo)志著兩公司的合作關(guān)系迎饒山新面。BuzzFeed 的業(yè)務(wù)很大程度上建立孫子 Facebook 瘋傳的內(nèi)容上?
