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      競技 彭于晏为什么不谈女朋友

      彭于晏为什么不谈女朋友

      影片信息

      • 片名:彭于晏为什么不谈女朋友
      • 狀態(tài):更新至8集
      • 主演:程也晴/
      • 導(dǎo)演:布拉德·特納/
      • 年份:2018
      • 地區(qū):巴勒斯坦
      • 類型:警匪/
      • 時長:0:20:46
      • 上映:1996
      • 語言:土耳其語
      • 更新:2025-06-27 11:42:18
      • 簡介:IT之家 1 月 29 日消息,英特爾在 1 月 3 日正式發(fā)布了 N 系列處理器,面向入門級阘非算包括 N50 到 N305,最高為 8 核 8 線程,32EU 核顯規(guī)格?,F(xiàn)在,英特爾又在信網(wǎng)站更了一款 N95 型號,其規(guī)格為 4 核 4 線程,睿頻 3.4GHz,16EU 核顯,15W TDP。以下是IT之家匯總的英特爾?N 系列處理器參數(shù)規(guī)格:i3-N305 8 核 8 線程,32EU 核顯,睿頻 3.8GHz,15W TDPi3-N300 8 核 8 線程,32EU 核顯,睿頻 3.8GHz,7W TDPN200:4 核 4 線程,32EU 核顯,睿頻 3.7GHz,6W TDPN100:4 核 4 線程,24EU 核顯,睿頻 3.4GHz,6W TDPN97:4 核 4 線程,24EU 核顯,睿頻 3.6GHz,12W TDPN95:4 核 4 線程,16EU 核顯,睿頻 3.4GHz,15W TDPN50:2 核 2 線程,16EU 核顯,睿頻 3.4GHz,6W TDP搭載英特爾 N 系列全小核處理器的筆記本迷你主機(jī)現(xiàn)已開始上。相關(guān)閱讀:《英特 N 系列全小核處理器筆記本上市,可選 8 核 N305》《英特爾 N100 四小核處理器迷你主機(jī)始上市,準(zhǔn)系統(tǒng) 1099 元》
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      首頁 奇幻 彭于晏为什么不谈女朋友

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      劇情簡介

      IT之家 1 月 24 日消息,近日一組小米汽車首車型的外覆件圖片曝光,主展示了車輛前臉和尾部的設(shè)細(xì)節(jié)。從圖片來看,新車前采用了梯形前格柵,兩側(cè)霧區(qū)域也設(shè)計了類似空氣導(dǎo)流的造型,前大燈造型比較圓。對此,小米集團(tuán)公關(guān)部總理王化剛剛在微博做出了回,他表示這的確是二級供應(yīng)保密的設(shè)計文件泄密,但該應(yīng)商僅僅是為模具打樣的供商,泄密的文件是非常早期招標(biāo)過程的設(shè)計稿,并非最文件。也就是說,泄露的外件圖片展示的并非是小米汽的最終設(shè)計。爆料還顯示,括汽車焊接風(fēng)道、側(cè)風(fēng)道裝罩、后保險杠下裝飾條、下氣格柵等等,都來自北汽模。北汽模塑由北汽子公司海川和江南模塑合資成立,其海納川為北汽集團(tuán)零部件產(chǎn)平臺,江南模塑為國內(nèi)最大汽車保險杠總成等外飾產(chǎn)品產(chǎn)基地之一。IT之家了解到,據(jù)晚點(diǎn) LatePost 此前報道,小米第一款車定位中型溜背式轎車,內(nèi)部武羅為 Modena 摩德納。根據(jù)小米官方此前對外發(fā)布造車時間表,其首款車型預(yù)在 2024 年上半年正式量產(chǎn)?;貞?yīng)全文如下?

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      • 游客3605c24147 剛剛
        本文來自微信公眾:開發(fā)內(nèi)功修煉 (ID:kfngxl),作者:張彥飛 allen大家好,我是飛哥!負(fù)載是看 Linux 服務(wù)器運(yùn)行狀態(tài)時很用的一個性能指標(biāo)在觀察線上服務(wù)器行狀況的時候,我也是經(jīng)常把負(fù)載找來看一看。在線上求壓力過大的時候經(jīng)常是也伴隨著負(fù)的飆高。但是負(fù)載原理你真的理解了?我來列舉幾個問,看看你對負(fù)載的解是否足夠的深刻負(fù)載是如何計算出的?負(fù)載高低和 CPU 消耗正相關(guān)嗎?內(nèi)核是如何暴蜚載數(shù)據(jù)給應(yīng)用層的如果你對以上問題理解還拿捏不是很,那么飛哥今天就你來深入地了解一 Linux 中的負(fù)載!一、理解負(fù)查看過程我們經(jīng)常 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)載如下所。#?topLoad?Avg:?1.25,?1.30,?1.95??...........輸出中的 Load Avg 就是我們常說的負(fù)載,平山叫統(tǒng)平均負(fù)載。因?yàn)?純某一個瞬時的負(fù)值并沒有太大意義所以 Linux 是計算了過去一段間內(nèi)的平均值,這個數(shù)分別代表的是去 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)是如何泑山的呢?事上,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)用可以看的蠻蠻個過程。#?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 /proc/ loadavg 會觸發(fā)內(nèi)核定義的函數(shù)在這里會讀取內(nèi)核的平均負(fù)載變量,單計算后便可展示來。整體流程如下所示。我們根據(jù)上流程圖再展開了看。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對應(yīng)的操作方。//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,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,核心的計算是這里完成的。//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)載值將平負(fù)載值按照一定的式打印輸出在上面源碼中,大家看到 FIXED_1/200、LOAD_INT、LOAD_FRAC 等奇奇怪怪的定義,代碼寫這么猥瑣是因?yàn)閮?nèi)中并沒有 float、double 等浮點(diǎn)數(shù)類型,而用整數(shù)來模擬的。些代碼都是為了在數(shù)和小數(shù)之間轉(zhuǎn)化的。知道這個背景行了,不用過度展剖析。這樣用戶通訪問 /proc/ loadavg 文件就可以讀取到核計算的負(fù)載數(shù)據(jù)。其中獲取 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)一下我們術(shù)器篇中的一問題:?內(nèi)核是如何暴露負(fù)載數(shù)據(jù)鳳鳥應(yīng)層的?內(nèi)核定義了個偽文件 /proc/ loadavg,每當(dāng)用戶打開這個文件孟鳥時候,內(nèi)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)化為數(shù),并打印出來。了,另外一個新問又來了,avenrun 全局?jǐn)?shù)組變量中存儲的數(shù)據(jù)是何,又是被如何計算來的呢?二、內(nèi)核負(fù)載的計算過程接小節(jié),我們繼續(xù)查 avenrun 全局?jǐn)?shù)組變量的數(shù)來源。這個數(shù)組的算過程分為如下兩:1.PerCPU 定期匯總瞬時負(fù)載:定時刷顓頊每個 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,到系統(tǒng)當(dāng)前的瞬時載。2.定時計算系統(tǒng)平均負(fù)載:定女祭根據(jù)當(dāng)前系統(tǒng)整體時負(fù)載,使用指數(shù)權(quán)移動平均法(一高效計算平均數(shù)的法)計算過去 1 分鐘、過去 5 分鐘、過去 15 分鐘的平均負(fù)載。接來我們分成兩個小來分別介紹。2.1 PerCPU 定期匯總負(fù)載在 Linux 內(nèi)核中,有一個子系統(tǒng)叫旄牛時子系統(tǒng)。在時間子統(tǒng)里,初始化了一叫高分辨率的定時。在該定時器中會時將每個 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)全局的瞬時負(fù)載量 calc_load_tasks 中。整體流程如下所示。我們把上述程圖展開看一下,們找到了高分辨率時器的源碼如下://file:kernel/time/tick-sched.cvoid?tick_setup_sched_timer(void){?//初始化高分辨率定時器?sched_timer?hrtimer_init(&ts-sched_timer,?CLOCK_MONOTONIC,?HRTIMER_MODE_ABS);?//將定時器的到期函數(shù)設(shè)置?tick_sched_timer?ts-sched_timer.function?=?tick_sched_timer;?}在高分辨率初始化的候,將到期函數(shù)設(shè)成了 tick_sched_timer。通過這個函數(shù)讓每個 CPU 都會周期性地執(zhí)行一些務(wù)。其中刷新當(dāng)前統(tǒng)負(fù)載就是在這個機(jī)進(jìn)行的。這里有點(diǎn)要注意一個前提每個 CPU 都有自己獨(dú)立的運(yùn)行隊(duì),。我們根據(jù) tick_sched_timer 的源碼進(jìn)行追蹤,它依次過調(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 都在定時刷,所以 calc_load_tasks 上記錄的就是整個統(tǒng)的瞬時負(fù)載值。們來看下負(fù)責(zé)刷新 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)載對值?delta??=?calc_load_fold_active(this_rq);?if?(delta)??//添加到全局瞬時負(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)相對值,并把它加全局瞬時負(fù)載值 calc_load_tasks 上。至此,calc_load_tasks 上就有了當(dāng)前系統(tǒng)前時間下的整體瞬負(fù)載總數(shù)了。我們展開看看是如何根運(yùn)行隊(duì)列計算負(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,原來是同時計算 nr_running 和 nr_uninterruptible 兩種狀態(tài)的進(jìn)程的數(shù)量。應(yīng)于用戶空間中的 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)。所以在新 rq 里的進(jìn)程數(shù)到其上的時靈恝,需要刷變化的量就,不用全部重算。此上述函數(shù)返回的一個 delta。2.2 定時計算系統(tǒng)平均負(fù)載上一小中我們找到了系統(tǒng)前瞬時負(fù)載 calc_load_tasks 變量的更新過程?,F(xiàn)在我們還一個計算過去 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,我們計算平均數(shù)的時候取的方法都是把過一段時間的數(shù)字都起來然后平均一下把過去 N 個時間點(diǎn)的所有瞬時負(fù)載加起來取一個平均不完事了。這其實(shí)我們傳統(tǒng)意義上理的平均數(shù),假如有 n 個數(shù)字,分別是 x1, x2, ..., xn。那么這個數(shù)據(jù)集合的均數(shù)就是 (x1 + x2 + ... + xn) / N。但是如果用這種簡單猲狙算法來計平均負(fù)載的話,存以下幾個問題:1.需要存儲過去每一采樣周期的數(shù)據(jù)假我們每 10 毫秒都采集一次,那么需要使用一個比較的數(shù)組將每一次采的數(shù)據(jù)全部都存起,那么統(tǒng)計過去 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,就要從移動平均減去一個最早的觀值,再加上一個最的觀察值,內(nèi)存數(shù)會頻繁地修改和更。2.計算過程較為復(fù)雜計算的時候再整個數(shù)組全加起來再除以樣本總數(shù)。然加法很簡單,但成百上千個數(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)的平數(shù)計算過程中,所數(shù)字的權(quán)重是一樣。但對于平均負(fù)載種實(shí)時應(yīng)用來說,實(shí)越靠近當(dāng)前時刻數(shù)值權(quán)重應(yīng)該越要一些才好。因?yàn)檫@能更好反應(yīng)近期變的趨勢。所以,在 Linux 里使用的并不是我們所以的傳統(tǒng)的平均數(shù)的算方法,而是采用一種指數(shù)加權(quán)移動均(Exponential Weighted Moving Average,EMWA)的平均數(shù)計算法。這種數(shù)加權(quán)移動平均數(shù)算法在深度學(xué)習(xí)中很廣泛的應(yīng)用。另股票市場里的 EMA 均線也是使用的是類似的方法求均的方法。該算法的學(xué)表達(dá)式是:a1 = a0 * factor + a * (1 - factor)。這個算法想理解起來有點(diǎn)復(fù)雜,感興趣的同可以 Google 自行搜索。我們只需要知道這種方法實(shí)際計算的時候只要上一個時間的平數(shù)即可,不需要保所有瞬時負(fù)載值。外就是越靠近現(xiàn)在時間點(diǎn)權(quán)重越高,夠很好地表示近期化趨勢。這其實(shí)也在時間子系統(tǒng)中定完成的,通過一種做指數(shù)加權(quán)移動平計算的方法,計算三個平均數(shù)。我們詳細(xì)看下上圖中的行過程。時間子系將在時鐘中斷中會冊時鐘中斷的處理數(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)每次時鐘節(jié)拍到來時會調(diào)用 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)載計算的核心它會獲取系統(tǒng)當(dāng)前時負(fù)載值 calc_load_tasks,然后來計算過去 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)前瞬時負(fù)載值?active?=?atomic_long_read(&calc_load_tasks);?//?2平均負(fù)載的計算?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);?}獲取瞬時負(fù)載比較簡單就是讀取一個內(nèi)存量而已。在 calc_load 中就是采用了我們前面的指數(shù)加權(quán)移動平法來計算過去 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;}雖然這個算法理解起來復(fù)雜,但是代碼看來確實(shí)要簡單不少計算量看起來很少而且看不懂也沒有系,只需要知道內(nèi)并不是采用的原始平均數(shù)計算方法,是采用了一種計算,且能更好表達(dá)變趨勢的算法就行。此,我們開篇提到“負(fù)載是如何計算來的?”這個問題也有結(jié)論了。Linux 定時將每個 CPU 上的運(yùn)行隊(duì)列中 running 和 uninterruptible 的狀態(tài)的進(jìn)程數(shù)量匯總到一個張弘局系瞬時負(fù)載值中,然再定時使用指數(shù)加移動平均法來統(tǒng)計去 1 分鐘、過去 5 分鐘、過去 15 分鐘的平均負(fù)載。三、畢方均負(fù)載 CPU 消耗的關(guān)系現(xiàn)在很多同學(xué)彘平均負(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)計負(fù)載的時候實(shí)是只計算了 runnable 的任務(wù)數(shù)量,這些進(jìn)程對 CPU 有需求。在那個年代里,載和 CPU 消耗量確實(shí)是正相關(guān)的負(fù)載越高就表示正 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。但是前面我們看了,本文使用的 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)載高并一定是 CPU 處理不過來,也有可會是因?yàn)榇疟P等其資源調(diào)度不過來而得進(jìn)程進(jìn)入 uninterruptible 狀態(tài)的進(jìn)程導(dǎo)致的!為鸀鳥么要么修改。我從網(wǎng)上到了遠(yuǎn)在 1993 年的一封郵件里找到了原因,以下是件原文。From:?Matthias?Urlichs?Subject:?Load?average?broken??Date:?Fri,?29?Oct?1993?11:37:23?+0200??The?kernel?only?counts?"runnable"?processes?when?computing?the?load?average.I?don't?like?that;?the?problem?is?that?processes?which?are?swing?orwaiting?on?"fast",?i.e.?noninterruptible,?I/O,?also?consume?resources.?It?seems?somewhat?nonintuitive?that?the?load?average?goes?down?when?youreplace?your?fast?swap?disk?with?a?slow?swap?disk...?Anyway,?the?following?patch?seems?to?make?the?load?average?much?moreconsistent?WRT?the?subjective?speed?of?the?system.?And,?most?important,?theload?is?still?zero?when?nobody?is?doing?anything.?;-)---?kernel/sched.c.orig?Fri?Oct?29?10:31:11?1993+++?kernel/sched.c??Fri?Oct?29?10:32:51?1993@@?-414,7?+414,9?@@????unsigned?long?nr?=?0;?????for(p?=?&LAST_TASK;?p?>?&FIRST_TASK;?--p)-???????if?(*p?&&?(*p)->state?==?TASK_RUNNING)+???????if?(*p?&&?((*p)->state?==?TASK_RUNNING)?||+?????????????????(*p)->state?==?TASK_UNINTERRUPTIBLE)?||+????????????????(*p)->state?==?TASK_SWING))???????????nr?+=?FIXED_1;????return?nr;?}可見這個修改是在 1993 年就引入了。在這封郵貳負(fù)所示的 Linux 源碼變化中可以看到,負(fù)魚婦式把 TASK_UNINTERRUPTIBLE 和 TASK_SWAPPING 狀態(tài)(交換狀態(tài)后來從 Linux 中刪除)的進(jìn)程也給添加了進(jìn)來在這封郵件中的正中,作者也清楚地達(dá)了為什么要把 TASK_UNINTERRUPTIBLE 狀態(tài)的進(jìn)程添加進(jìn)來的原因。我把的說明翻譯一下,下:“內(nèi)核在計算均負(fù)載時只計算“運(yùn)行”進(jìn)程。我不歡那樣;問題是正“快速”交換或等的進(jìn)程,即不可中的 I / O,也會消耗資源。當(dāng)您慢速交換磁盤替換速交換磁盤時,平負(fù)載下降似乎有點(diǎn)直觀...... 無論如何,下面的丁似乎使負(fù)載平均更加一致 WRT 系統(tǒng)的主觀速度。且,最重要的是,沒有人做任何事情,負(fù)載仍然為零。;-)”這一補(bǔ)丁提交者的主要思咸鳥是平負(fù)載應(yīng)該表現(xiàn)對系所有資源的需求情,而不應(yīng)該只表現(xiàn) CPU 資源的需求。假設(shè)某個 TASK_UNINTERRUPTIBLE 狀態(tài)的進(jìn)程因?yàn)榈却疟P IO 而排隊(duì)的話,此時它并消耗 CPU,但是正在等磁盤等硬件源。那么它是應(yīng)該現(xiàn)在平均負(fù)載的計里的。所以作者把 TASK_UNINTERRUPTIBLE 狀態(tài)的進(jìn)程都表現(xiàn)到平均負(fù)載里。所以,負(fù)載高低明的是當(dāng)前系統(tǒng)上系統(tǒng)資源整體需求情況。如果負(fù)載變,可能是 CPU 資源不夠了,也可是磁盤 IO 資源不夠了,所以還需配合其它觀測命令體分情況分析。四總結(jié)今天我?guī)Т蠹?入地學(xué)習(xí)了一下 Linux 中的負(fù)載。我們根據(jù)一幅圖總結(jié)一下今天學(xué)到內(nèi)容。我把負(fù)載工原理分成了如下三。1.內(nèi)核定時匯總每 CPU 負(fù)載到系統(tǒng)瞬時負(fù)載2.內(nèi)核使用指數(shù)加權(quán)移平均快速計算過去 1、5、15 分鐘的平均數(shù)3.用戶進(jìn)程通過打開 loadavg 讀取內(nèi)核中的平均負(fù)載我們回頭來總結(jié)一下開提到的幾個問題。1.負(fù)載是如何計算出來的?是定時將每個 CPU 上的運(yùn)行隊(duì)列中 running 和 uninterruptible 的狀態(tài)的進(jìn)程數(shù)量匯總苗龍一個全系統(tǒng)瞬時負(fù)載值中然后再定時使用指加權(quán)移動平均法來計過去 1 分鐘、過去 5 分鐘、過去 15 分鐘的平均負(fù)載。2.負(fù)載高低和 CPU 消耗正相關(guān)嗎?負(fù)載高表明的是當(dāng)前系統(tǒng)對系統(tǒng)資源整體需更情況。如果負(fù)載高,可能是 CPU 資源不夠了,也可能是磁盤 IO 資源不夠了。所以不說看著負(fù)載變高,覺得是 CPU 資源不夠用了。3.內(nèi)核是如何暴露負(fù)載據(jù)給應(yīng)用層的?內(nèi)定義了一個偽文件 /proc/ loadavg,每當(dāng)用戶打開這個文件的候,內(nèi)核中的 loadavg_proc_show 函數(shù)就會被調(diào)用到,該數(shù)中訪問 avenrun 全局?jǐn)?shù)組變量,并將平均負(fù)載整數(shù)轉(zhuǎn)化為小數(shù),后打印出來?
      • 游客a46e60e14c 40秒前
        IT之家 1 月 26 日消息,微軟發(fā)布了 Edge 瀏覽器 Dev 版本 111.0.1633.0 其中包含 Android 上的一項(xiàng)新功能以及各種改進(jìn)和修復(fù)。如果的 安卓手機(jī)上安裝了 Edge Dev,現(xiàn)在可以長按新標(biāo)簽頁進(jìn)入壁紙中。微軟 Edge Dev 111.0.1633.0 更新內(nèi)容新功能安卓:長按新標(biāo)簽頁現(xiàn)在可以進(jìn)壁紙中心。可靠性改進(jìn)修了與搜索側(cè)邊欄相關(guān)的瀏器崩潰。修復(fù)了與 mini 菜單中搜索相關(guān)的瀏覽器崩潰。修復(fù)了嘗試使用機(jī)時舊版 Windows 10 上瀏覽器崩潰的問題。修復(fù)了將標(biāo)簽頁移動單獨(dú)窗口時瀏覽器崩潰的題。修復(fù)了將標(biāo)簽頁拖出簽頁組時瀏覽器崩潰的問。安卓:修復(fù)了與大聲朗相關(guān)的瀏覽器崩潰。WebView2:修復(fù)了與 Sandbox 相關(guān)的崩潰問題。其他變化修復(fù)了來 PWA 的鏈接,因此它們不會在 Workspace 中打開。修復(fù)了某些場景下側(cè)邊欄無法添加當(dāng)頁面的問題。修復(fù)了重復(fù) MSA 登錄問題。修復(fù)了無法在名稱包含日語字串的打印機(jī)上打印的問題修復(fù)了發(fā)現(xiàn)和搜索邊欄上文菜單中的退出應(yīng)用程序起作用的問題。macOS:修復(fù)了默認(rèn) workspace 的外部鏈接設(shè)置導(dǎo)致外部鏈接在不是最后個活動窗口的窗口中打開問題。iOS:修復(fù)了 PDF 縮放問題。修復(fù)了重復(fù)的快速鏈接。修復(fù)了沒崩潰時出現(xiàn)的恢復(fù)提示。復(fù)了多頁 PDF 在從縱向切換到橫向時顯示 PDF 的不同頁面,反之亦然。安卓:修復(fù)了重復(fù)的快鏈接。Xbox:修復(fù)了視頻損壞播放問題。WebView2:禁用了預(yù)連接搜索以在打開 about:blank 頁面時停止 SSL 連接。修復(fù)了打開文件對話框不打開的問題修復(fù)了 WebView2 正在運(yùn)行時重新安裝失敗的問題。企業(yè):修復(fù)了在 iOS 上更改身份后熱門站點(diǎn)數(shù)據(jù)未清除的問題。軟 Edge Dev 支持運(yùn)行在 Windows、macOS 和 Linux、Android 上。iOS 平臺需要邀請才能測試 Edge Dev,目前計劃已滿。根據(jù)官發(fā)布時間表,微軟計劃在 2023 年 2 月 14 日當(dāng)周發(fā)布 Edge 110 Beta 版,于 2023 年 3 月 9 日當(dāng)周發(fā)布 Edge 111 正式穩(wěn)定版。
      • 游客148136183b 26秒前
        ChatGPT 的出現(xiàn),徹底將生成 AI 推向爆發(fā)。但別忘,AI 生成模型可不止 ChatGPT 一個,光是基于文本入的就有 7 種 ——圖像、視頻、碼、3D 模型、音頻、本、科學(xué)知……尤其 2022 年,效果好的 AI 生成模型層出不窮,以 OpenAI、Meta、DeepMind 和谷歌等為核,發(fā)了不少到 SOTA 的模型。這不,立刻有者寫了篇論,對 2022 年新出現(xiàn)的主流生成型進(jìn)行了年盤點(diǎn)。一起看看這兩年,各領(lǐng)域的 AI 生成模型進(jìn)展究竟么樣了。9 大生成模型最新代表作?這篇論文 AI 生成模型分成了 9 大類。下圖是 2022 年前后,在生成效果達(dá)到最優(yōu)的型總覽:除谷歌 LaMDA 和 Muse 以外,所有模型為 2022 年發(fā)布。其中,谷歌 LaMDA 雖然是 2021 年發(fā)布的,但在 2022 年又爆火了一波;Muse 則是 2023 年剛發(fā)布的但論文聲稱己在圖像生性能上達(dá)到 SOTA,因此也統(tǒng)計了去。文本-圖像生成這方的代表作有 DALL-E2、Stable Diffusion、Imagen、Muse。DALL·E2 是來自 OpenAI 的生成模型,在零樣學(xué)習(xí)上做出突破。與 DALL?E 一樣,兩點(diǎn)舊是 CLIP 模型,除了訓(xùn)練數(shù)據(jù)大,CLIP 基于 Transformer 對圖像塊建模,采用對比學(xué)訓(xùn)練,最終助 DALL?E2 取得了不錯的生效果。下圖 DALL?E2 根據(jù)“一只戴著貝帽、穿黑色領(lǐng)毛衣的柴”生成的圖:Imagen 來自谷歌,基于 Transformer 模型搭建,其中言模型在純本數(shù)據(jù)集上行了預(yù)訓(xùn)練Imagen 增加了語言模型參數(shù)量發(fā)現(xiàn)效果比升擴(kuò)散模型數(shù)量更好。圖是 Imagen 根據(jù)“一只可愛柯基住在壽做的房子里生成的圖像Stable Diffusion 由慕尼黑大學(xué) CompVis 小組開發(fā),基于潛擴(kuò)散模型打,這個擴(kuò)散型可以通過潛表示空間迭代去噪以成圖像,并結(jié)果解碼成整圖像。Muse 由谷歌開發(fā),基于 Transformer 模型取得了擴(kuò)散模型更的結(jié)果,只 900M 參數(shù),但在理時間上比 Stable Diffusion1.4 版本快 3 倍,比 Imagen-3B 和 Parti-3B 快 10 倍。下圖是 Muse 與 DALL?E2 和 Imagen 的生成效果對比:文-3D 模型生成主要代作有 Dreamfusion、Magic3D。(這里沒有把 OpenAI 的 Point?E 統(tǒng)計進(jìn)去,可是生成效果沒有達(dá)到 SOTA)DreamFusion 由谷歌和 UC 伯克利開發(fā)基于預(yù)訓(xùn)練本-2D 圖像擴(kuò)散模型現(xiàn)文本生成 3D 模型。采用類似 NeRF 的三維場景參數(shù)定義映射,需任何 3D 數(shù)據(jù)或修改擴(kuò)散模型,能實(shí)現(xiàn)文本成 3D 圖像的效果。圖是 DreamFusion 生成“穿夾克的松”3D 效果:Magic3D 由英偉達(dá)開發(fā),旨縮短 DreamFusion 圖像生成時間、同提升生成質(zhì)。具體來說Magic3D 可以在 40 分鐘內(nèi)創(chuàng)建高質(zhì)量 3D 網(wǎng)格模型,比 DreamFusion 快 2 倍,同時實(shí)現(xiàn)了更高辨率,并在類評估中以 61.7% 的比率超過 DreamFusion。圖像-文本模型生成主要表作有 Flamingo、VisualGPT。Flamingo 是 DeepMind 推出的小樣本學(xué)習(xí)模型基于可以分視覺場景的覺模型和執(zhí)基本推理的語言模型打,其中大語模型基于文數(shù)據(jù)集訓(xùn)練輸入帶有圖或視頻的問后,模型會動輸出一段本作為回答VisualGPT 是 OpenAI 制作的圖像-文本模型,基于預(yù)訓(xùn)練 GPT-2 提出了一種的注意力機(jī),來銜接不模態(tài)之間的義差異,無大量圖像-文本數(shù)據(jù)訓(xùn)練就能提升文生成效率。本-視頻模型生成主要代作有 Phenaki、Soundify。Phenaki 由谷歌打造,基新的編解碼架構(gòu) C-ViViT 將視頻壓縮為散嵌入,能在時空兩個度上壓縮視,在時間上持自回歸的時,還能自歸生成任意度的視頻。Soundify 是 Runway 開發(fā)的一個系,目的是將音效果與視進(jìn)行匹配,制作音效。體包括分類同步和混合個模塊,首模型通過對音進(jìn)行分類將效果與視匹配,隨后效果與每一進(jìn)行比較,入對應(yīng)的音。文本-音頻模型生成主代表作有 AudioLM、Jukebox、Whisper。AudioLM 由谷歌開發(fā),將輸入音映射到一系離散標(biāo)記中并將音頻生轉(zhuǎn)換成語言模任務(wù),學(xué)基于提示詞生自然連貫音色。在人評估中,認(rèn)它是人類語的占 51.2%、與合成語音比率接,說明合成果接近真人Jukebox 由 OpenAI 開發(fā)的音樂模,可生成帶唱詞的音樂通過分層 VQ-VAE 體系將音頻縮到離散空中,損失函被設(shè)計為保最大量信息用于解決 AI 難以學(xué)習(xí)音頻中的高特征的問題不過目前模仍然局限于語。Whisper 由 OpenAI 開發(fā),實(shí)現(xiàn)了多語言語識別、翻譯語言識別,前模型已經(jīng)源并可以用 pip 安裝。模型基于 68 萬小時標(biāo)記音頻數(shù)訓(xùn)練,包括音、揚(yáng)聲器語音音頻等確保由人而 AI 生成。文本-文本模型生成主代表作有 ChatGPT、LaMDA、PPER、Speech From Brain。ChatGPT 由 OpenAI 生成,是一個話生成 AI,懂得回答題、拒絕不當(dāng)?shù)膯栴}請并質(zhì)疑不正的問題前提基于 Transformer 打造。它用人類打的對話數(shù)據(jù)、以及 InstructGPT 數(shù)據(jù)集的對話格進(jìn)行訓(xùn)練,外也可以生代碼和進(jìn)行單數(shù)學(xué)運(yùn)算LaMDA 基于 Transformer 打造,利用了其在本中呈現(xiàn)的程依賴關(guān)系力。其具有 1370 億參數(shù),在 1.56T 的公共對話數(shù)集和網(wǎng)頁文上進(jìn)行訓(xùn)練只有 0.001% 的訓(xùn)練數(shù)據(jù)被用微調(diào),這也它效果好的因之一。PEER 由 Meta AI 打造,基于維基百科編歷史進(jìn)行訓(xùn),直到模型握完整的寫流程。具體說,模型允將寫作任務(wù)解成更多子務(wù),并允許類隨時干預(yù)引導(dǎo)模型寫人類想要的品。Speech from Brain 由 Meta AI 打造,用于助無法通過音、打字或勢進(jìn)行交流人,通過對學(xué)習(xí)訓(xùn)練 wave2vec 2.0 自監(jiān)督模型基于非侵入腦機(jī)接口發(fā)的腦電波進(jìn)解讀,并解大腦生成的容,從而合對應(yīng)語音。本-代碼模型生成主要代作有 Codex、AlphaCode。Codex 是 OpenAI 打造的編程模型基于 GPT-3 微調(diào),可以基于文需求生成代。首先模型將問題分解更簡單的編問題,隨后現(xiàn)有代碼(含庫、API 等)中找到對應(yīng)的解決案,基于 GitHub 數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)。AlphaCode 由 DeepMind 打造,基于 Transformer 模型打造,通過用 GitHub 中 715.1GB 的代碼進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練,并 Codeforces 中引入一個據(jù)集進(jìn)行微,隨后基于 Codecontests 數(shù)據(jù)集進(jìn)行模型驗(yàn)證,進(jìn)一步改善模型輸出性。文本-科學(xué)知識模型生主要代表作 Galactica、Minerva。Galatica 是 Meta AI 推出的 1200 億參數(shù)論文寫輔助模型,被稱之為“論文的 Copilot 模型”,目是幫助人們速總結(jié)并從增論文中得新結(jié)論,在括生成文本數(shù)學(xué)公式、碼、化學(xué)式蛋白質(zhì)序列任務(wù)上取得不錯的效果然而一度因內(nèi)容生成不靠被迫下架Minerva 由谷歌開發(fā),目的是過逐步推理決數(shù)學(xué)定量題,可以主生成相關(guān)公、常數(shù)和涉數(shù)值計算的決方案,也生成 LaTeX、MathJax 等公式,而不要借助計算來得到最終學(xué)答案。其生成模型主包括 Alphatensor、GATO、PhysDiff 等“其他生成型”。AlphaTensor 由 DeepMind 開發(fā),懂得自己改進(jìn)陣乘法并提計算速度,僅改進(jìn)了目最優(yōu)的 4×4 矩陣解法,也提升了 70 多種不同大小矩陣計算速度,于“棋類 AI”AlphaZero 打造,其中盤代表要解的乘法問題下棋步驟代解決問題的驟。GATO 由 DeepMind 開發(fā),基于化學(xué)習(xí)教會模型完成 600 多個不同的任務(wù),含離散控制 Atari 小游戲、推箱子游戲,及連續(xù)控制機(jī)器人、機(jī)臂,還有 NLP 對話和視覺生成等進(jìn)一步加速通用人工智的進(jìn)度。PhysDiff 是英偉達(dá)推出的人體運(yùn)生成擴(kuò)散模,進(jìn)一步解了 AI 人體生成中漂、腳滑或穿等問題,教 AI 模仿使用物理模器生成的運(yùn)模型,并在規(guī)模人體運(yùn)數(shù)據(jù)集上達(dá)了最先進(jìn)的果。作者介兩位作者均自西班牙卡亞斯大主教學(xué)(Universidad Pontificia Comillas)。一作 Roberto Gozalo-Brizuela,目前是卡米亞斯大主大學(xué)研究助(Investigador asociado),從事 AI 相關(guān)的項(xiàng)目究工作。Eduardo C. Garrido-Merchán,卡米亞斯主教大學(xué)助教授,研究向是貝葉斯化、機(jī)器學(xué)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)生成式 AI 等。你感覺哪個領(lǐng)域的成式 AI 進(jìn)展最大?文地址:https://arxiv.org/abs/2301.04655參考鏈接:https://twitter.com/1littlecoder/status/1615352215090384899本文來自微信公號:量子位 (ID:QbitAI),作者:蕭?
      • 游客c34526a01c 6分鐘前
        感謝IT之家網(wǎng)友 OC_Formula、Coje_He、航空先生 的線索投遞!IT之家 1 月 29 日消息,英特爾近日發(fā)布了第京山季度財報,營為 140 億美元,同比下滑 32%;凈虧損近 7 億美元,而去年同期凈利潤為 46 億美元。財報發(fā)布后,英特爾股價啟后交易中暴跌近 10%。出于削減成本考慮,這一 x86 巨頭在 RISC-V 探索方面的進(jìn)展宣布暫停。厘山特爾官方公告稱其 Pathfinder for RISC-V 探索項(xiàng)目立即終止。我們遺憾地通知您,英特爾將即終止適用于 RISC-V 的英特爾?Pathfinder 計劃。由于英特爾不會提供任何額外的本或錯誤修復(fù),我們鼓勵及時過渡到最能滿足您的發(fā)需求的第三方 RISC-V 軟件工具。IT之家了解到,Pathfinder 計劃英特爾的一個探索項(xiàng)目,于 2022 年 8 月開始,旨在通過使用行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)工具鏈的統(tǒng)一成開發(fā)環(huán)境 (IDE) 幫助加速 RISC-V 芯片的開發(fā)。這些工具允用戶構(gòu)建 RISC-V 芯片,然后在 FPGA 上運(yùn)行它們。許多大型 RISC-V 公司都支持該計劃。值得一提的是,馬腹爾前幾日與美國 RISC-V 芯片設(shè)計廠商 SiFive 宣布推出名為 HiFive Pro P550?的?RISC-V 開發(fā)板,搭載 Intel 4 工藝的?Horse Creek SoC,看起來前景一片大好,結(jié)沒想到幾天后就迎來壞消。一位英特爾代表向外媒 tomshardware 回應(yīng)稱,終止 Pathfinder for RISC-V 的決定對英特爾代工服務(wù) (IFS) 或 Horse Creek 平臺沒有影響。該公司仍致力于在所狕三個主要令集(x86、Arm 和 RISC-V)上支持芯片。該代表表示,Pathfinder?是英特爾一個小團(tuán)隊(duì)的“創(chuàng)新項(xiàng)目”但沒有透露具體的員工人。此外,英特爾還將結(jié)束網(wǎng)絡(luò)交換產(chǎn)品線的未來投,英特爾的網(wǎng)絡(luò)交換機(jī)業(yè)源于?2019 年收購 Barefoot 網(wǎng)絡(luò)。然而,該部門面臨著來自通、思科和英偉達(dá)的 Mellanox 等對手的激烈競爭,業(yè)績并沒有太亮,因此也成為了一個容易砍掉的目標(biāo)。英特爾 CEO?帕特?基辛格表示,英特爾還在全公司尋孟槐其他減成本的目標(biāo),這意味著們未來可能會進(jìn)一步削減本?
      • 游客0f7eb249d1 15小時前
        IT之家 1 月 29 日消息,據(jù)國家知識產(chǎn)權(quán)官網(wǎng)信息,1 月 24 日,浙江吉利控股集團(tuán)有公司、吉利汽車究院 (寧波) 有限公司申請的在智能座艙中實(shí)煙花秀的方法和能座艙”專利公。IT之家了解到,專利摘要顯示所述方法包括:車輛駐車狀態(tài)下取車輛前方場景第一圖像,對第圖像進(jìn)行識別和析得到至少一個景特征,根據(jù)實(shí)特征為煙花燃放型的至少一個參賦值;通過煙花放模型生成煙花放的動態(tài)圖像和頻,將動態(tài)圖像第一圖像進(jìn)行融生成第二圖像;第二圖像投影在輛的前擋風(fēng)玻璃,并通過車輛的頻播放設(shè)備播放頻。該方案能夠智能座艙中實(shí)現(xiàn)于實(shí)景的煙花秀提升了智能座艙趣味性。從專利看,吉利的想法將煙花秀視頻和前實(shí)景視頻相結(jié),在擋風(fēng)玻璃上影實(shí)現(xiàn)煙花秀的果,考慮的目前 HUD 投影范圍和智能程度都法實(shí)現(xiàn)這個效果要實(shí)現(xiàn)這個專利然需要專用的投儀?
      • 游客af9e55af47 39小時前
        IT之家 1 月 26 日消息,微軟發(fā)布了 Edge 瀏覽器 Dev 版本 111.0.1633.0 其中包含 Android 上的一項(xiàng)新功能及各種改進(jìn)和修。如果你的 安卓手機(jī)上安裝了 Edge Dev,現(xiàn)在可以長按新簽頁進(jìn)入壁紙中。微軟 Edge Dev 111.0.1633.0 更新內(nèi)容新功能安卓:長按新簽頁現(xiàn)在可以進(jìn)壁紙中心??煽?改進(jìn)修復(fù)了與搜側(cè)邊欄相關(guān)的瀏器崩潰。修復(fù)了 mini 菜單中搜索相關(guān)的瀏器崩潰。修復(fù)了試使用相機(jī)時舊 Windows 10 上瀏覽器崩潰的問題殳修了將標(biāo)簽頁移動單獨(dú)窗口時瀏覽崩潰的問題。修了將標(biāo)簽頁拖出簽頁組時瀏覽器潰的問題。安卓修復(fù)了與大聲朗相關(guān)的瀏覽器崩。WebView2:修復(fù)了與 Sandbox 相關(guān)的崩潰問題。他變化修復(fù)了來 PWA 的鏈接,因此它們不會 Workspace 中打開。修復(fù)了某些場景下邊欄無法添加當(dāng)頁面的問題。修了重復(fù)的 MSA 登錄問題。修復(fù)了無法在名稱包日語字符串的打機(jī)上打印的問題修復(fù)了發(fā)現(xiàn)和搜邊欄上下文菜單的退出應(yīng)用程序起作用的問題。macOS:修復(fù)了默認(rèn) workspace 的外部鏈接設(shè)置導(dǎo)致外鏈接在不是最后個活動窗口的窗中打開的問題。iOS:修復(fù)了 PDF 縮放問題。修復(fù)了重復(fù)春秋快鏈接。修復(fù)了沒崩潰時出現(xiàn)的恢提示。修復(fù)了多 PDF 在從縱向切換到橫向時示 PDF 的不同頁面,反之亦。安卓:修復(fù)了復(fù)的快速鏈接。Xbox:修復(fù)了視頻損壞播放問題WebView2:禁用了預(yù)連接索以在打開 about:blank 頁面時停止 SSL 連接。修復(fù)了打開文件對框不打開的問題修復(fù)了 WebView2 正在運(yùn)行時重新安裝失的問題。企業(yè):復(fù)了在 iOS 上更改身份后熱站點(diǎn)數(shù)據(jù)未清除問題。微軟 Edge Dev 支持運(yùn)行在 Windows、macOS 和 Linux、Android 上。iOS 平臺需要邀請才能測試 Edge Dev,目前計劃已滿。根據(jù)官發(fā)布時間表,微計劃在 2023 年 2 月 14 日當(dāng)周發(fā)布 Edge 110 Beta 版,于 2023 年 3 月 9 日當(dāng)周發(fā)布 Edge 111 正式穩(wěn)定版?
      • 游客f9ca8dfe1c 1天前
        IT之家 1 月 29 日消息,中國聯(lián)通今日在港交所?布 2022 年 12 月份運(yùn)營數(shù)據(jù)公告,截至 2022 年 12 月,“大聯(lián)接”用戶累到達(dá)數(shù) 86174.4 萬戶,其中 5G 套餐用戶累計到達(dá)數(shù) 21272.7 萬戶。“大聯(lián)接”用戶累計到達(dá) = 移動出賬用戶累計到達(dá)數(shù) + 固網(wǎng)寬帶用戶累計到數(shù) + 固網(wǎng)本地電話用戶累計到達(dá)數(shù) + 物聯(lián)網(wǎng)終端連接累計到達(dá)數(shù) + 組網(wǎng)專線用戶累計到數(shù)。據(jù)IT之家此前報道,截至 2022 年 11 月份,中國聯(lián)通“大聯(lián)”用戶累計達(dá) 85372.4 萬戶,5G 套餐用戶累計達(dá)? 20945.6 萬戶。此外,截至 2022 年 12 月,中國聯(lián)通當(dāng)月智慧客服客戶題解決率 98.4%,當(dāng)月智慧客服智能龜山務(wù)占比 83.2%。在科技創(chuàng)新方面,中乘黃聯(lián)通授權(quán)利本年累計達(dá) 1666 件。

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