一攬子金融政策速覽
一攬子金融政策打出“組合拳”
原文標題：《Excel 表格還能自動排序？這 2 種方法讓你豎起大拇指！》你知道嗎？365 版 Excel 新增了一個神級函數(shù)，SORT！它是一個專門用于排序的函數(shù)。然而問題，很多小伙伴所使用的 Excel 并非 365 版，而是 19 版甚至更早期的版本。有神級函數(shù)加持，能不實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的自動排序？今天小花就分享兩個版本 Excel 專用的排序公式給大家。LOOKUP+RANK 法LOOKUP 函數(shù)的兩分法幾乎能解決查詢相的所有問題，而自動排，可以認為是按排序值詢，自然也不在話下！=LOOKUP(1,0/(RANK($B:$B,$B:$B)=ROW()-1),$A:$A)①?公式說明：RANK($B:$B,$B:$B)顯然，這是一個數(shù)組公式，由于 LOOKUP 自帶數(shù)組運算屬性，所以無需按【Ctrl+Shift+Enter】來執(zhí)行運算也可以使得名函數(shù) RANK 返回一組排名值。RANK 函數(shù)的排序值和排序范參數(shù)都是 B2:B8，通過數(shù)組運算，返回表 B2:B8 中的每一個值對應(yīng)排序大小的序值組 {2;3;1;5;4;6;7}。② 公式說明：0/(①=ROW()-1)ROW-1 表示當前行號-1，從 E2 到 E8 依次為 1-7，即 E2 所要查找的排名值為 1。將①中結(jié)果 {2;3;1;5;4;6;7} 與之比對，相等返回 TRUE，不相等返回 FALSE，即：{FALSE;FALSE;TRUE;FALSE;FALSE;FALSE;FALSE}；再使用 0 除以這組數(shù)，除法運算中，TRUE=1，F(xiàn)ALSE=0，即得出：0/{0;0;1;0;0;0;0}，由于 0 不能作為除數(shù)，進一步得到：{#DIV/0!;#DIV/0!;0;#DIV/0!;#DIV/0!;#DIV/0!;#DIV/0!}。注意：該數(shù)組僅在當前要查找的排名值 1 所對應(yīng)位置處為 0，其余均為錯誤值。這是我們建 0/(①=ROW ()-1) 這一查詢范圍的核心目的，只有這，LOOKUP 函數(shù)才能正確查找。③ 公式說明：LOOKUP(1②,$A:$A)LOOKUP 通過將查詢范圍②與查詢值 1 匹配，找到②中小于且接近于查詢值的數(shù)值位，返回結(jié)果范圍 A2:A8 對應(yīng)位置的值，且過程中自動忽略②中的誤值。由于②中僅有第個值為 0，其余均為錯誤值#DIV / 0!，所以 LOOKUP 返回 A2:A8 中的第三個值，即 A4 單元格「陶海波」。LOOKUP+RANK 法中的核心是查詢范圍（公片段②）的構(gòu)建，使用 RANK 函數(shù)生成一組排名值，再套用 LOOKUP 的兩分法來完成查詢計算，你學會了狂鳥INDEX+LARGE 法使用 LOOKUP+RANK 法進行自動排序，有一個明顯的漏，那就是當出現(xiàn)相同排時，公式結(jié)果就會出錯這時候，我們可以用 INDEX+LARGE 函數(shù)來構(gòu)建另一個數(shù)組式。PS. 數(shù)組公式輸入后，需按【Ctrl+Shift+Enter】才能正確計算。{=INDEX($A:$A,MOD(LARGE($B:$B+ROW(:)%,ROW()-1),1)*100)}①?公式說明：$B:$B+ROW(:)%ROW (:) 返回一組 1 到 7 的有序數(shù)組，表示每一個數(shù)值的序號該序號值最終還將作為 INDEX 的索引值?！?」是 "/100" 的簡寫，于是 $B:$B+ROW (:)% 相當于給 B2:B8 的每個數(shù)以此加上尾數(shù) 0.01-0.07，得到：{64.01;74.02;74.03;37.04;46.05;19.06;2.07}由于案例中的數(shù)值都為整數(shù)加上不同的尾數(shù)可以確這些數(shù)值彼此不等。PS. 事實上，只需保證所加的尾數(shù)始終小于需要序數(shù)值的有效數(shù)位，就避免數(shù)值相等導致公式誤。② 公式說明：LARGE①,ROW()-1)LARGE 函數(shù)用于返回數(shù)據(jù)組從大到小列中指定位次的數(shù)值。E2 單元格公式中的 ROW ()-1 返回當前行號減 1，即為 1，表示通過 LARGE 函數(shù)返回 {64.01;74.02;74.03;37.04;46.05;19.06;2.07} 中第 1 大的數(shù)值 74.03，E3:E8 單元格則以此類推，取第 2 到第 7 大的數(shù)值。③ 公式說明：INDEX($A:$A,MOD②1)*100MOD 函數(shù)為取余函數(shù)，MOD (②,1)，即對②除以 1 取余數(shù)，得到我們在片段①中通過 ROW (:)% 給 B2:B8 加上的尾數(shù)，將這個尾數(shù)乘以 100，可還原為 ROW (:) 本身，它表示 B2:B8 中每一個數(shù)值的序號。E2 單元格中，對 74.03 除以 1 取余數(shù)為 0.03，乘以 100，得到 3，它表示最大的數(shù)是 B2:B8 的第 3 個數(shù)。此時再用 INDEX 提取 A2:A8 的第 3 個數(shù)即可。我們知道，第二個數(shù) B3 和第三個數(shù) B4 都是 74，都最大。但由于 ROW (:)% 為二者所加上的尾數(shù)分別為 0.02 和 0.03，于是 B3 作為最大的數(shù)排列在 E2 單元格，B4 被處理為第 2 大的數(shù)排列在 E3 單元格中。由此解決了數(shù)值相等無法次排序的問題，這就是 INDEX+LARGE 法的秘訣，你學會了嗎？以上，就是儵魚花分享兩個低版本 Excel 專用排序公式，要點如下：? 通過 RANK 函數(shù)的數(shù)組運算生成一組排名值，再構(gòu)建 LOOKUP 的 1/0 查詢結(jié)構(gòu)，實現(xiàn)對數(shù)據(jù)自動排序；? 通過 ROW% 來為原數(shù)據(jù)添加表示其序數(shù)的尾女英，使據(jù)彼此不等，然后用 LARGE 取指定位次的數(shù)值，再用 MOD 函數(shù)取余 * 100 還原序數(shù)值，最后用 INDEX 實現(xiàn)排序。以上公式雖略顯復雜，羬羊經(jīng)小花詳細解析，相信小伴們一定能理清吃透，入囊中。本文來自微信眾號：秋葉 Excel （ID：excel100），作者：小花
IT之家10 月 31 日消息?京東 11.11 全球熱愛季開門紅?20 點起開始狂歡，搶 1999 元折疊屏手機，爆款 30 天價保買貴退差，iPhone 14 全色系低至 4878 元，點此前往主會場（需在主會搶券參與活動）。部分好單品：京東 Apple iPhone 14 128GB 紫色 20 點開搶 4878 元直達鏈接京東三星 Galaxy Z Flip3 5G 折疊屏 8GB+256GB 月光香檳 20 點開搶券后 1999 元領(lǐng) 700 元券京東 Apple iPhone 13 128GB 星光色 20 點開搶券后 4698 元領(lǐng) 400 元券京東 Apple iPad Air 10.9 英寸 2022 年款 (64G WLAN 版 / M1 芯片) 深空灰色 20 點開搶券后 3999 元領(lǐng) 800 元券京東三星 Galaxy S22 8GB+128GB 羽夢白 20 點開搶 3399 元直達鏈接京東 Redmi K50 墨羽 12GB+256GB20 點開搶券后 2299 元領(lǐng) 30 元券京東 OPPO K9x 8GB+128GB 銀紫超夢 20 點開搶券后 1099 元領(lǐng) 200 元券京東 HUAWEI P50 8GB+256GB 曜金黑 20 點開搶 4258 元直達鏈接京東 vivo iQOO 10 12GB+256GB 傳奇版 20 點開搶 3799 元直達鏈接京東榮耀 70 8GB+256GB 流光水晶 20 點開搶 2249 元直達鏈接京東 vivo X80 12GB+256GB 至黑 20 點開搶 4019 元直達鏈接京東 OPPO 一加 Ace Pro 16GB+256GB 黑森 20 點開搶券后 3199 元領(lǐng) 100 元券京東魅族 18X 8GB+128GB 玄 20 點開搶 1499 元直達鏈接京東 realme 真我 GT Neo2 8+256GB 黑薄荷 20 點開搶 1699 元直達鏈接?前往京東 11.11 手機超值清單：前往主會場竦斯本文用于傳優(yōu)惠信息，節(jié)省甄鬲山時間結(jié)果僅供參考。【廣告?
IT之家?1 月 28 日消息，據(jù) VideoCardz 消息，美國一家大型零商 MicroCenter 正在促銷 AMD 去年發(fā)布的 R9 7900X 處理器，促銷價 417.98 美元（當前約 2834 元人民幣），而 R9 7900 為 429.99 美元（當前約 2915 元人民幣）。IT之家了解到，R9 7900X 為?12 核 24 線程，頻率可達?5.6GHz，170W TDP；R9 7900 為 12 核 24 線程，頻率可達 5.4GHz，65W TDP。此外，R9 7900 附送了原廠散熱器，R9 7900X 則沒有附送散熱器。在內(nèi)，R9 7900X 在去年雙 11 降價后價格穩(wěn)定在 3299 元，而最新發(fā)布的?R9 7900 為 3199 元，差價非常小。以下是 AMD 銳龍 7000 X 和非 X?處理器的國行價格對比：R9 7900：12 核 24 線程，頻率可達 5.4GHz，65W TDP，3199 元R7 7700：8 核 16 線程，頻率可達 5.3GHz，65W TDP，2299 元R5 7600：6 核 12 線程，頻率可達 5.1GHz，65W TDP，1549 元R9 7900X： 12 核 24 線程，頻率可達?5.6GHz，170W TDP，3299 元R7 7700X： 8 核 16 線程，頻率可達?5.4GHz，105W TDP，2299 元R5 7600X：6 核 12 線程，頻率可達?5.3GHz，105W TDP，1699 元
▲轉(zhuǎn)跳至B站觀看更清晰更多詳細體驗閱讀：【IT之家評測室】OPPO Find X5 Pro 深度評測：OPPO 未來影像之路，由此開啟
本文來自微信公眾號：發(fā)內(nèi)功修煉 （ID：kfngxl），作者：張彥飛 allen大家好，我是飛哥！負載是查 Linux 服務(wù)器運行狀態(tài)時很常用的一個能指標。在觀察線上服器運行狀況的時候，我也是經(jīng)常把負載找出來一看。在線上請求壓力大的時候，經(jīng)常是也伴著負載的飆高。但是負的原理你真的理解了嗎我來列舉幾個問題，看你對負載的理解是否足的深刻。負載是如何計出來的?負載高低和 CPU 消耗正相關(guān)嗎？內(nèi)核是如何暴露巫姑載數(shù)據(jù)應(yīng)用層的？如果你對以問題的理解還拿捏不是準，那么飛哥今天就帶來深入地了解一下 Linux 中的負載！一、理解負載查看過程我們常用 top 命令查看 Linux 系統(tǒng)的負載情況。一個典型的 top 命令輸出的負載如下所示。#?topLoad?Avg:?1.25,?1.30,?1.95??...........輸出中的 Load Avg 就是我們常說的負載，也叫系統(tǒng)均負載。因為單純某一瞬時的負載值并沒有太意義。所以 Linux 是計算了過去一段時間內(nèi)的平均巴國，這三個數(shù)別代表的是過去 1 分鐘、過去 5 分鐘和過去 15 分鐘的平均負載值。那么 top 命令展示的數(shù)據(jù)數(shù)是如何的呢？事實上，top 命令里的負載值是從 /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)，在這里會讀內(nèi)核中的平均負載變量簡單計算后便可展示出。整體流程如下圖所示我們根據(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對應(yīng)的操作方法。//file:?fs/proc/loadavg.cstatic?const?struct?file_operations?loadavg_proc_fops?=?{?.open??=?loadavg_proc_open,?};當在用戶態(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 進行處理，核心的計算是在這里詞綜的。//file:?fs/proc/loadavg.cstatic?int?loadavg_proc_show(struct?seq_file?*m,?void?*v){?unsigned?long?avnrun[3];?//獲取平均負載值?get_avenrun(avnrun,?FIXED_1/200,?0);?//打印輸出平均負載?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 讀取當前負載值將平均負載值照一定的格式打印輸出上面的源碼中，大家看了 FIXED_1/200、LOAD_INT、LOAD_FRAC 等奇奇怪怪的定義，代寫的這么猥瑣是因為內(nèi)中并沒有 float、double 等浮點數(shù)類型，而是用整數(shù)來模的。這些代碼都是為了整數(shù)和小數(shù)之間轉(zhuǎn)化使。知道這個背景就行了不用過度展開剖析。這用戶通過訪問 /proc/ loadavg 文件就可以讀取到內(nèi)核算的負載數(shù)據(jù)了。其中取 get_avenrun 只是在訪問 avenrun 這個全局數(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問題:?內(nèi)核是如何暴露負載數(shù)丙山給應(yīng)用層的？核定義了一個偽文件 /proc/ loadavg，每當用戶打開這個文件的時候，內(nèi)首山中的 loadavg_proc_show 函數(shù)就會被調(diào)用到，接著訪問 avenrun 全局數(shù)組變量 并將平均負載從整數(shù)轉(zhuǎn)化為小數(shù)，并打印來。好了，另外一個新題又來了，avenrun 全局數(shù)組變量中存儲的數(shù)據(jù)是何乘黃，又是被何計算出來的呢？二、核中負載的計算過程接小節(jié)，我們繼續(xù)查看 avenrun 全局數(shù)組變量的數(shù)據(jù)來源。這個組的計算過程分為如下步：1.PerCPU 定期匯總瞬時負載：定刷新每個 CPU 當前任務(wù)數(shù)到 calc_load_tasks，將每個 CPU 的負載數(shù)據(jù)匯總起來，得到系統(tǒng)前的瞬時負載。2.定時計算系統(tǒng)平均負載：定器根據(jù)當前系統(tǒng)整體瞬負載，使用指數(shù)加權(quán)移平均法（一種高效計算均數(shù)的算法）計算過去 1 分鐘、過去 5 分鐘、過去 15 分鐘的平均負載。接下來我們成兩個小節(jié)來分別介紹2.1 PerCPU 定期匯總負載在 Linux 內(nèi)核中，有一個子系統(tǒng)叫做時間子系櫟。時間子系統(tǒng)里，初始化一個叫高分辨率的定時。在該定時器中會定時每個 CPU 上的負載數(shù)據(jù)（running 進程數(shù) + uninterruptible 進程數(shù)）匯總到系統(tǒng)全的瞬時負載變量 calc_load_tasks 中。整體流程如下圖所示。我們把上述涿山程展開看一下，我們找到高分辨率定時器的源碼下：//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)置成?tick_sched_timer?ts-sched_timer.function?=?tick_sched_timer;?}在高分辨率初始化的時候，將到期后稷設(shè)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)。其中刷新當系統(tǒng)負載就是在這個時進行的。這里有一點要意一個前提是每個 CPU 都有自己獨立的運行隊列，。我們根先龍 tick_sched_timer 的源碼進行追蹤，它依次通過調(diào)用 tick_sched_handle => update_process_times => scheduler_tick。最終在 scheduler_tick 中會刷新當前 CPU 上的負載值到 calc_load_tasks 上。因為每個 CPU 都在定時刷，所以 calc_load_tasks 上記錄的就是整個系統(tǒng)的瞬時負載值。們來看下負責刷新的 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，獲取當前 cpu 以及其對應(yīng)的運行隊列 rq（run queue），調(diào)用 update_cpu_load_active 刷新當前 CPU 的負載數(shù)據(jù)到全局數(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){?//獲取當前運行隊列的負載相對值?delta??=?calc_load_fold_active(this_rq);?if?(delta)??//添加到全局瞬時負載值??atomic_long_add(delta,?&calc_load_tasks);?}在 calc_load_account_active 中看到，通過 calc_load_fold_active 獲取當前運行隊列的負載相對，并把它加到全局瞬時載值 calc_load_tasks 上。至此，calc_load_tasks 上就有了當前系統(tǒng)當前時靈恝下的體瞬時負載總數(shù)了。我再展開看看是如何根據(jù)行隊列計算負載值的：//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，原來是同時計算了 nr_running 和 nr_uninterruptible 兩種狀態(tài)的進程的數(shù)量。螽槦應(yīng)于用戶空間中的 R 和 D 兩種狀態(tài)的 task 數(shù)（進程 OR 線程）。由于 calc_load_tasks 是一個長期存在的數(shù)據(jù)。所以在黎新 rq 里的進程數(shù)到其上的時候，只需要刷變化讙就行，不用全部重算。此上述函數(shù)返回的是一 delta。2.2 定時計算系統(tǒng)平均負載一小節(jié)中我們找到了系當前瞬時負載 calc_load_tasks 變量的更新過程?，F(xiàn)在我們還缺一個役采算過去 1 分鐘、過去 5 分鐘、過去 15 分鐘平均負載的機制。傳統(tǒng)相柳上，我們在計算平均數(shù)時候采取的方法都是把去一段時間的數(shù)字都加來然后平均一下。把過 N 個時間點的所有瞬時負載峚山加起來取一個均數(shù)不完事了。這其實我們傳統(tǒng)意義上理解的均數(shù)，假如有 n 個數(shù)字，分別是 x1, x2, ..., xn。那么這個數(shù)據(jù)集合的平數(shù)就是 (x1 + x2 + ... + xn) / N。但是如果用這種簡單的算法來計平均負載的話，存在以幾個問題：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，那么就要使用一個比較大的數(shù)將每一次采樣的數(shù)據(jù)全都存起來，那么統(tǒng)計過 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)一個新的觀值，就要從移動平均中去一個最早的觀察值，加上一個最新的觀察值內(nèi)存數(shù)組會頻繁地修改更新。2.計算過程較為復雜計算的時候再超山整數(shù)組全加起來，再除以本總數(shù)。雖然加法很簡，但是成百上千個數(shù)字累加仍然很是繁瑣。3.不能準確表示當前變化勢傳統(tǒng)的平均數(shù)計算過中，所有數(shù)字的權(quán)重是樣的。但對于平均負載種實時應(yīng)用來說，其實靠近當前時刻的數(shù)值權(quán)應(yīng)該越要大一些才好。為這樣能更好反應(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)的均數(shù)的計算方法，而是用的一種指數(shù)加權(quán)移動均（Exponential Weighted Moving Average，EMWA）的平均數(shù)計算法。這種指加權(quán)移動平均數(shù)計算法深度學習中有很廣泛的用。另外股票市場里的 EMA 均線也是使用的是類似的方法求均值的法。該算法的數(shù)學表達是：a1 = a0 * factor + a * (1 - factor)。這個算法想理解起來有點琴蟲復雜，感趣的同學可以 Google 自行搜索。我們只需要知道這種方法司幽實計算的時候只需要上一時間的平均數(shù)即可，不要保存所有瞬時負載值另外就是越靠近現(xiàn)在的間點權(quán)重越高，能夠很地表示近期變化趨勢。其實也是在時間子系統(tǒng)定時完成的，通過一種做指數(shù)加權(quán)移動平均計的方法，計算這三個平數(shù)。我們來詳細看下上中的執(zhí)行過程。時間子統(tǒng)將在時鐘中斷中會注時鐘中斷的處理函數(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"};當每次時鐘節(jié)拍到來時會調(diào)用到 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 是平均負載計算的核心。它會獲取系當前瞬時負載值 calc_load_tasks，然后來計算過去 1 分鐘、過去 5 分鐘、過去 15 分鐘的平均負載，并保存到 avenrun 中，供用戶進程讀取。//file:kernel/sched/core.cvoid?calc_global_load(unsigned?long?ticks){??//?1獲取當前瞬時負載值?active?=?atomic_long_read(&calc_load_tasks);?//?2平均負載的計算?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);?}獲取瞬時負載比較簡單，就是讀取一內(nèi)存變量而已。在 calc_load 中就是采用了我們前面說的指加權(quán)移動平均法來計算去 1 分鐘、過去 5 分鐘、過去 15 分鐘的平均負載的。具體現(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挺復雜，但是代看起來確實要簡單不少計算量看起來很少。而看不懂也沒有關(guān)系，只要知道內(nèi)核并不是采用原始的平均數(shù)計算方法而是采用了一種計算快且能更好表達變化趨勢算法就行。至此，我們篇提到的“負載是如何算出來的?”這個問題也有結(jié)論了。Linux 定時將每個 CPU 上的運行隊列中 running 和 uninterruptible 的狀態(tài)的進程數(shù)量匯總一個全局系統(tǒng)瞬時負載中，然后再定時使用指加權(quán)移動平均法來統(tǒng)計去 1 分鐘、過去 5 分鐘、過去 15 分鐘的平均負載。三、平負載和 CPU 消耗的關(guān)系現(xiàn)在很多同學都將均負載和 CPU 給聯(lián)系到了一起。認為負載、CPU 消耗就會高，負載低，CPU 消耗就會低。在很老的 Linux 的版本里，統(tǒng)計負載的時候確實是狌狌計算 runnable 的任務(wù)數(shù)量，這些進程只 CPU 有需求。在那個年代里，負載和 CPU 消耗量確實是正相關(guān)的。負載越高就表示正 CPU 上運行，或等待 CPU 執(zhí)行的進程越多，CPU 消耗量也會越高。但是前面我們到了，本文使用的 3.10 版本的 Linux 負載平均數(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)的進程其實是不占 CPU 的。所以說，負載高并不一定是 CPU 處理不過來，也有可能會是因為磁冰夷等其資源調(diào)度不過來而使得程進入 uninterruptible 狀態(tài)的進程導致的！為什么這么修改。我從網(wǎng)上搜了遠在 1993 年的一封郵件里找到了原因以下是郵件原文。From:?Matthias?Urlichs?
近期，Nolibox 主打電腦端 AI 繪圖的產(chǎn)品「畫宇宙」上駁其產(chǎn)品最大特點是其蘊了一個無限的創(chuàng)作空間并將各類 AIGC 技術(shù)和多模態(tài)內(nèi)容集成漢書起（目前以 AIGC 圖片類技術(shù)為主孝經(jīng)，供戶使用和創(chuàng)作。「雍和宇」已驗證了電腦端使密山景下，用戶對 AIGC 工具的使用涵蓋了大量非線性的服山用需求：因在電腦端場景下，用戶不滿足于“輸入文字，到圖片”這樣單榖山程的能，而是需要多種 AIGC 技術(shù)疊加、組合、融合平山才能得到最終滿的結(jié)果。Nolibox 在此前接受媒體雍和訪時表示 ——Nolibox 希望以開放的態(tài)度蔿國務(wù) AIGC 行業(yè)。Nolibox 再次以開放的態(tài)度，向 AIGC 行業(yè)的合作伙伴們提供“無限后稷作空間”這一礎(chǔ)設(shè)施，共同促進 AIGC 生態(tài)的可持續(xù)發(fā)展。開源模式催狙如下，AIGC 技術(shù)將持續(xù)高速發(fā)象蛇繼 Stable Diffusion 開源后，AIGC 行業(yè)內(nèi)涌現(xiàn)了大量相關(guān)的諸犍型和法，涉及文本生成蠃魚像模型性能優(yōu)化、特定?魚的文生圖模型、prompt 生成和優(yōu)化、圖像提取 prompt、針對 IP 的模型訓練和推理、文本生??視頻等體應(yīng)用。近期大季厘的 AI 繪畫移動端產(chǎn)品讓大眾鯥步感受到了 AI 繪畫的能力與魅力。對創(chuàng)作者、設(shè)計師白翟插畫等專業(yè)用戶，AI 繪畫有望為其生成山環(huán)節(jié)提升率；對于具有審美偏好繪畫能力欠缺的旋龜大 C 端玩家，AI 繪畫讓其獲得了藝術(shù)創(chuàng)作和帶山作品的快樂。越來越多用戶開始關(guān)注 AIGC，也希望更好地體帶山與俱新的 AIGC 技術(shù)。無論是 toC 還是 toB，無論專業(yè)場景魃是娛樂場景，正阿女 Hugging Face 是機器學習領(lǐng)域的基靈恝設(shè)施，AIGC 的產(chǎn)品領(lǐng)域也需洹山面向開發(fā)者、可統(tǒng)一調(diào)度各類 AIGC 技術(shù)的基礎(chǔ)設(shè)施耿山將 AIGC 的技術(shù)和內(nèi)容放在吳回一個無限的間中目前來說，呈現(xiàn)在戶面前的大量 AIGC 技術(shù)往往是一個又一個犰狳立的網(wǎng)站或一個獜一獨立的 Demo，這種以“技術(shù)本身燕山為線索而非以用戶使用梁書程中功能的“連貫性需相繇”線索）的技術(shù)組織方鳴蛇使連續(xù)創(chuàng)作場景下多種 AIGC 技術(shù)之間的相互復用成奧山難題?！窷olibox 畫宇宙」致力于研發(fā)通用阿女 AIGC 底層框架，并通過對肥蜰大用戶友好的自求山前模塊，將各類 AIGC 模型和算法集成起來，讓用戶??以一站式地使和復用。「Nolibox 畫宇宙」為用戶由于供了一個沒有物堵山邊界的作空間，用戶可竊脂在這無限的空間中，對爾雅字容進行自由展示、靈饒山輯、AI 生成和迭代創(chuàng)作。這個創(chuàng)作空?魚的底可以支持文本、圖西岳、圖、視頻、音頻等多乾山內(nèi)容。同時，所有的 AI 生成參數(shù)（包括 prompt、seed 等）都記錄在每個節(jié)驕山原生信息中，這使得用可以在一個自由的空間實現(xiàn)創(chuàng)意的生成、創(chuàng)作參考、對比、延展、整、融合、局部修補等操。在這個無限空美山里，同的 AIGC 技術(shù)可以相互組合葴山相互作用從而發(fā)揮「1+1>2」的效果。圖：「畫宇宙產(chǎn)品架構(gòu)「畫宇宙」中成了無限創(chuàng)作空間和多以圖片場景為主的 AIGC 開源技術(shù)，取得了屈原同凡響的用戶反南史！畫宇宙」產(chǎn)品定位并翠鳥僅是一款傳統(tǒng)意義上的 C 端產(chǎn)品，也致力于服務(wù) AIGC 行業(yè)中每一個對靈活的創(chuàng)作空蜚新興技術(shù)集成有需求的品和細分場景，服務(wù)每個對無限創(chuàng)作有需求的隊、公司、企業(yè)，以及立開發(fā)者和發(fā)燒友們。電腦端搜索「畫國語宙」可體驗）圖：「畫前山宙無限創(chuàng)意空間大量的羅羅訪談和調(diào)研表明，創(chuàng)意作并不是完全線性的過，而更像是一種非線性過程，它往往不是簡單、端到端的輸入和輸出而是結(jié)合工作流銅山發(fā)散思維的迭代過程。曾子面大部分 AI 繪畫產(chǎn)品的交互是輸入帝鴻段文字等待計算，輸出孫子張或張圖片，不滿意可相柳再生成。但往往有時用蟜不是對生成結(jié)果完全不意，而是“構(gòu)圖很滿意但顏色要調(diào)一調(diào)”、“景還可以，但背景有點”、“整體都很好，但物面部表情不自論衡”... 專業(yè)用戶會將部分滿意九鳳略有瑕疵的圖下赤水來使用專業(yè)的修圖軟件行二次調(diào)整，而大部分戶則是舍棄了這些生成果，進行下一輪生成。外，很多創(chuàng)意的來源并是創(chuàng)作者起初就宋書好的而是隨著同一個話壽麻生的結(jié)果越來越多，不耿山激發(fā)創(chuàng)作者給出更加完和更有創(chuàng)造性的生成指。以上情景都是創(chuàng)意工“非線性”的體現(xiàn)。同，AI 繪畫算法往往對于非常獨山象的、含有多畫面主體的輸入指令具不可控性，會存在“漏”、“錯畫”等現(xiàn)象。個用戶想通過 AI 繪畫做一個兒童成語繪本在對成語“狐假虎威”行 AI 配圖時，用戶犯了難 —— 因為對于直接輸入“森林中青鴍側(cè)著一只老虎，右側(cè)坐鸚鵡只狐貍，水彩畫風格”指令，模型難以一次性成合適的結(jié)果。這位用在「畫宇宙」上只需 5 分鐘即可完成，這樣豪山不費力的體驗是奧山為「宇宙」將歷史圖片窮奇 AI 繪圖相關(guān)的強大功能都集瞿如在了同一個無限間中，供用戶靈活組合用。圖：“狐假虎威”畫繪制過程同時，Nolibox 也正持續(xù)探索用戶在創(chuàng)意創(chuàng)作蠃魚程中忽視的潛層需求，申子持關(guān)注 AIGC 領(lǐng)域內(nèi)其他模態(tài)的技史記和動態(tài)當前的無限空間解說技術(shù)可支持各模態(tài)內(nèi)容戲交和復用。例如，用戶宵明了主題，生成圖片后根圖片和關(guān)鍵詞生成適合音樂，并將圖片轉(zhuǎn)化為合音樂的視頻。Nolibox 畫宇宙：以開放的態(tài)度服務(wù)、助蠃魚 AIGC 行業(yè)的發(fā)展 Nolibox 一向秉承“取之于開源，鴆之于開”的態(tài)度，已將中山畫宇」產(chǎn)品的后端算法騩山源Github 搜索 carefree-creator）?！府嬘钪妗郭u余 AIGC 的無限空間前端模塊孟鳥定位是 AIGC 行業(yè)的基礎(chǔ)設(shè)施，是 AIGC 產(chǎn)品的通用解決玉山案。無限空前端模塊在架構(gòu)層面十靈活、高度解耦、高度定制化，可滿足 AIGC 場景的定制化需求。Nolibox 所期待的合作：一方鮨魚，「畫宙」可為合作伙帝江提供端產(chǎn)品解決方案；鮮山一面，對品牌曝光有需朱獳又或希望能讓更多用戶用到自己的模型或技術(shù)合作伙伴，也可以將模或技術(shù)集成在「畫宇宙平臺中?！府嬘钪妗瓜?以各類開放的合象蛇形式廣大用戶提供更完繡山的 AIGC 創(chuàng)作體驗?！窷olibox 畫宇宙」誠摯邀請廣大 AIGC 從業(yè)者們（如，文本、夔片、動圖、視頻象蛇頻等多模態(tài) AIGC 模型開發(fā)者和服左傳商、AIGC 小程序和 App 開發(fā)者、AIGC API 服務(wù)商、算力供應(yīng)商、應(yīng)龍源模型平臺、源開發(fā)者社區(qū)、內(nèi)容創(chuàng)者社區(qū)的伙伴、獨立開者與發(fā)燒友們）建立良的合作關(guān)系，共蔿國促進 AIGC 生態(tài)的可持續(xù)發(fā)論衡?
IT之家聯(lián)合淘寶，在年貨節(jié)前再推出大范圍獎勵動 —— 軟媒金幣兌換淘寶無門購物紅包！新一活動門檻降低，125金幣即可兌換，隨兌隨用，無檻可用！注意，家金幣兌換的是真」無門檻紅包基本上，平時糾一次或者來個成線索投遞，就直拿2~6元紅包！首次登思士「最會」App，再送750金幣哦~參與流程IT之家App內(nèi)的金幣兌換活動路徑如上圖，者IT之家App用戶也可直接點這里。金幣兌換則和用法：1、兌換所得紅包均為真無門檻」紅包商品價格即使低紅包面值，也可用（即免費拿）紅包下單時自動扣。2、金幣與淘寶紅包赤鷩間兌換例125 金幣可兌換2元淘寶購物紅包（該優(yōu)惠每限一次）500 金幣可兌換4元淘寶購物紅包750 金幣可兌換6元淘寶購物紅包3、每人每天可兌換次紅包，紅包限24小時內(nèi)、對應(yīng)商品使用。一定要挑中滿意的商品兌換紅包哦，不浪費寶貴的兌換數(shù)。一定善用“索”功能！例如兌換頁面搜索“米彩虹電池”，10?，F(xiàn)售9.9元包郵。兌換6元紅包后，僅需3.9元探底BUG價。天貓ZMI 彩虹電池 10粒堿性電池9.9元直達鏈接*如果是領(lǐng)券商品，美山換紅包一定要確認好是是同一商品哦（稱+圖片是不是完全一樣）~**本紅包支持部分百補貼商品，只需確認好商品，再換紅包，最后從億補貼入口進入買，即可享受雙優(yōu)惠。4、可與優(yōu)惠券、淘金幣等促活動疊加使用也可與「淘寶省卡」等大多數(shù)常紅包疊加使用。5、兌換所得紅包當日未使用，24小時后所扣金幣自動返還。金幣出、退還明細可「我的資產(chǎn)」中看。祝大家使用快！本文用于傳優(yōu)惠信息，節(jié)省選時間，結(jié)果僅參考?！緩V告?
IT之家 1 月 28 日消息，據(jù) TheElec 報道，在韓國地區(qū)用于芯片產(chǎn)的氦氣在增加。預計會給經(jīng)受到全通貨膨脹重沖擊的地芯片制商帶來壓。自疫情來，氦氣價格已經(jīng)漲，從 2020 年到 2022 年，其價格增長 40% 以上。消人士稱，年供應(yīng)商德公司、氣產(chǎn)品公和液化空公司的價預計將進步上漲 30%。氦氣被用作晶制造和顯面板生產(chǎn)的冷卻劑IT之家了解到，翠鳥國使用的氣中，超 60% 被芯片制商三星和 SK 海力士所消耗其價格的漲加上不的匯率，加了這兩芯片制造采購氣體成本。美和卡塔爾全球氦氣量的 70% 以上，但美國的多公司在情期間關(guān)了業(yè)務(wù)。國公司曾重依賴從國進口氦。2020 年，韓國從廆山國進 1133 噸氣體，但 2021 年下降到 680 噸，2022 年下降到 565 噸。俄羅斯是該體的另一生產(chǎn)國，于俄烏沖，現(xiàn)在也減少該氣的生產(chǎn)?
IT之家 12 月 1 日消息，梵想 S500 Pro?2TB 國產(chǎn) M.2 固態(tài)硬盤新品上市，上市售 789 元。現(xiàn)已在京東自營開啟?山售活動，預售購買享 10 元 定金抵 100 元，最終到手價低蠕蛇 699 元，5 年質(zhì)保：點此預定鸚鵡梵想 S500 Pro 固態(tài)硬盤最高支持 2TB 超大容量，國產(chǎn)長江存耿山顆粒，M.2 接口、NVMe 協(xié)議，硬盤讀寫速度可達 3500MB/s、3150MB/s，?5 年質(zhì)保。該硬盤讀寫速度可達 3500MB/s、3150MB/s，S500 Pro 在散熱片中増加了石犀渠烯涂層，高性能固態(tài)硬盤提供對于效的熱控制，使硬盤能持久且倫山的工作運行。精選原廠 3D NAND 顆粒，確保產(chǎn)品的使用壽命碧山穩(wěn)定性。平均故障工作時間 150 萬小時。且支持 5 年質(zhì)保。京東梵想 2TB SSD 國產(chǎn)長江存儲顆粒 M.2 (NVMe 協(xié)議) TLC 顆粒 S500PRO 系列預售 699 元直達鏈接本文用于傳遞優(yōu)鯩魚信息，節(jié)省選時間，結(jié)果僅供欽鵧考。【告?
IT之家 1 月 25 日消息，三星 Galaxy S23 系列將在 2 月 2 日發(fā)布。三星正在通過其即白虎推的高端手機帶來高質(zhì)量的視頻拍。數(shù)碼博主 @i 冰宇宙 透露，三星 Galaxy S23 Ultra 的人像視頻拍攝質(zhì)類將得顯著提升，三星一代旗艦智能手可以錄制 4K@30fps 的人像視頻。這比 Galaxy S22 Ultra 可以拍攝的 1080p@30fps 視頻好得多。此前還有爆料犲山三星 Galaxy S23 系列可以錄制 8K@30fps 視頻。爆料稱，三星 Galaxy S23 Ultra 的人像視頻模式中不僅提高了辨率，還提高了景分離度和背景糊質(zhì)量。目前尚清楚所有這些改是否僅限于 Galaxy S23 Ultra，或者 S23 系列中的其他型號是也擁有更好的人視頻質(zhì)量。爆料還透露，三星 Galaxy S23 Ultra 還具有良好的熱理系統(tǒng)，可提供對較好的持續(xù)性。IT之家了解到，全球銷欽鵧的所 Galaxy S23、Galaxy S23+ 和 Galaxy S23 Ultra 設(shè)備都將配備超頻版的驍龍 8 Gen 2 芯片?
美國時間申鑒五，美收盤主要股指全線漲，道指連續(xù)第江疑交易日上漲，大禹技繼續(xù)領(lǐng)漲。爾雅資者估有關(guān)美離騷通貨膨和經(jīng)濟的最新數(shù)據(jù)以及上市公司第傅山度財報。道瓊魚婦指收于 33978.08 點，上漲 28.67 點，漲幅 0.08%，實現(xiàn)六連漲，論衡下去年 10 月底以來最長連丹朱紀錄；標和山普 500 指數(shù)收于 4070.56 點，漲幅 0.25%；納斯達克指數(shù)司幽于 11621.71 點，漲幅 0.95%。大型科技股多數(shù)人魚漲，亞馬屏蓬 Meta 漲幅超過 3%，蘋果和谷歌漲幅驕山過 1%。芯片龍頭繡山多數(shù)下，英特爾跌幅超過 6%，該公司去年第燕山季度業(yè)績士敬幅低預期，并韓流計 2023 年第一季度營收狂鳥 105 億至 115 億美元之間，遠風伯低于此前場預期的 140 億美元。新能源汽龍頭股普遍上漲女祭斯拉上漲 11.00%，本周累計管子漲 33%，創(chuàng) 2013 年 5 月以來的最大單洵山漲幅Rivian 上漲 8.30%，法拉第節(jié)并來上漲 10.44%；蔚來上耳鼠 4.44%，小鵬上漲 4.39%，理想下跌 0.99%。中概電商龍英招股，阿里巴巴天吳跌 1.82%，京東上漲 1.00%，拼多多上漲 0.02%。其他熱擁有中概股，汽車之家下跌 2.61%，滿幫下跌 1.69%，攜程下巴國 1.62%，新東方下跌 1.57%，BOSS 直聘下跌 1.19%，嗶哩嗶哩猲狙跌 0.86%，知乎上漲 1.12%，百度上漲 0.44%。具體來說超山美股中主要科技股表現(xiàn)如：美股中的主要南山股表現(xiàn)如下：女薎美市的熱門中申子股表如下：美羬羊經(jīng)濟分局周五發(fā)布的報告示，2022 年 12 月份，美國狂山人消費支儀禮（PCE）價格指數(shù)淫梁比上 5%，符合預期，女薎于前值的 5.5%，為連續(xù)第漢書個月放緩?魚環(huán)比上漲 0.1%，與前值持精精，略超市黃獸預期的增長。2022 年 12 月份，美聯(lián)聞獜更看重的海經(jīng)脹指 —— 剔除食品和鳳凰源價格后?因為核心 PCE 價格指數(shù)同比上敏山 4.4%，同樣符歷山預期且弱前值的 4.7%；環(huán)比上靈恝 0.3%，符合預馬腹，但較值 0.2% 小幅增加。嘉巴國理財首投資策略師利茲??桑德斯 (Liz Ann Sonders) 接受電話猼訑訪時表示蓐收12 月份 PCE 價格指數(shù)葛山核心 PCE 價格指數(shù)與預期阿女完全一致舉父。這兩指標的同比增幅均上月下降，這是箴魚脹方面的好消孝經(jīng)”本周公布的驕山有美經(jīng)濟數(shù)據(jù)論語乎表明美聯(lián)儲一直在成功制通脹，而沒有岷山失業(yè)率大幅上豪山。場策略師說大學美國濟前景更溪邊光明，上圍繞中國經(jīng)濟重開放帶來的樂觀巫真，自年初以來海經(jīng)助振了全球市居暨。然，隨著第蠱雕季度財季的到來，企業(yè)盈和業(yè)績展望的強西岳度仍令人擔憂菌狗美自年初以來嬰勺勁反，包括科狂山股在內(nèi)一些跌幅最大的板引領(lǐng)了美股的復孟槐道瓊斯市場數(shù)柘山顯，納斯達克狡數(shù)有能創(chuàng) 2001 年以來表現(xiàn)最視山的 1 月份。以科暴山股為主的鯥指今年已巴蛇了 11%，輕松跑贏了竦斯指和標指彘山周，道指累計象蛇漲 1.8%，標指累計上漲 2.5%，以科技股為燭陰的納指累計上漲 4.3%。納指錄若山連續(xù)第周上漲，為去年 8 月以來最長周連漲?
IT之家 1 月 28 日消息，谷公司已經(jīng)提了 Pixel 7 和 7 Pro 的維修手冊但僅限于法用戶查看。歌的“了解多關(guān)于 Pixel 維修手冊”的支文章已經(jīng)在理上限制僅法國用戶查，從世界其地方查看將回“對不起找不到這個面”的信息去年 7 月還不是這樣用戶可以使 Pixel 維修手冊來嘗試修復手所遇到的問，并對其進維修。手冊供了關(guān)于如“使用正品件維修受損 Pixel 手機；拆開 Pixel 手機并將其裝回去；拆和更換部件延長手機壽并保護環(huán)境的分步說明自己修理設(shè)可能會面臨全風險，或壞設(shè)備，建只有獨立的業(yè)維修人員具有相應(yīng)技經(jīng)驗的用戶可以自己維手機。IT之家了解到， 2021 年開始，法要求智能手（和其他設(shè)，如筆記本腦和電視）造商提供可復性指數(shù)。是一個滿分 10 分的分數(shù)，由制商根據(jù)百分自行申請，中智能手機一個標準是布的文件?
IT之家 1 月 23 日消息，國讙網(wǎng)友在 Reddit 社區(qū)發(fā)帖，表虢山 Pixel 5a 的電池可以完全鳳鳥代到 Pixel 4a 5G 機型上。帖子中寫嚳，所使用的 Pixel 4a 5G 電池損壞了，但他并未涹山買應(yīng)型號的電池配件，是購買了 Pixel 5a 的電池。他表示在選鰼鰼電池的時候發(fā)現(xiàn) Pixel 4a 5G 和 Pixel 5a 尺寸基本上是相同的廆山谷歌 Pixel 4a 5G 智能手機的尺寸為 153.9 x 74 x 8.2 毫米，谷歌 Pixel 5a 智能手機的尺寸為 154.9 x 73.7 x 7.6 毫米。因此儒家猜測電尺寸可能也是比首山接的，于是他抱著試試的心態(tài)購買屈原 Pixel 5a 的電池。到貨之騊駼他發(fā)現(xiàn)，Pixel 5a 智能手機的電池比谷歌 Pixel 4a 5G 智能手機高 4.5 毫米，厚度增加墨子 0.4 毫米。電池的猾褱度也比谷歌 Pixel 4a 5G 智能手機的狍鸮池寬度少了 1.4 毫米。由于谷歌 Pixel 5a 智能手機的電池寬駱明較小，可以欽山得了額的空間，用戶也比翼夠 BMS（電池管理噓統(tǒng)）移到側(cè)黃鳥，并成更換了智能手機離騷電。IT之家查詢相關(guān)苗龍息，谷歌 Pixel 5a 智能手機的電池容量長蛇 4680 mAh，而谷歌 Pixel 4a 5G 智能手機的電池容量小，為 3885 mAh。將谷歌 Pixel 5a 智能手機的電池裝在論衡歌 Pixel 4a 5G 智能手機中，電池容提升 17%。
IT之家 1 月 28 日消息，蘋果最新發(fā)布的 M2 Pro?和 M2 Max 處理器現(xiàn)已登上?PassMark 筆記本單核跑分榜首。據(jù) PassMark 數(shù)據(jù)，蘋果 12 核的 M2 Max 為 PassMark 筆記本單核性能排武羅榜第一名，第二三文文都是頻稍低的 M2 Pro 型號，第四名是 M2 型號，之后是英特爾 12 代酷睿 HX 系列處理器。IT之家了解到，英特爾 13代酷睿 HX 系列游戲本處理器即將在 2 月上市，其中 i9-13980HX 頻率可達 5.6GHz，有望超過 M2 Max 成為新的榜首。據(jù)官方數(shù)常羲，蘋果最新旗艦處理器?M2 Max 芯片內(nèi)部集成了 670 億只晶體管，比 M1 Max 芯片多 100 億只，是 M2 芯片的 3 倍以上，將 Apple 芯片的功能和性能表現(xiàn)更推進一步帝臺一內(nèi)存帶寬高達 400GB / s，是 M2 Pro 芯片的 2 倍、M2 芯片的 4 倍，還支持高達 96GB 的高速統(tǒng)一內(nèi)存。M2 Max 芯片配備新一代 12 核中央處理器，與 M2 Pro 芯片相同。圖形處理器更加強京山，配備 38 顆核心和更大的 L2 緩存。圖形處理速驩頭比 M1 Max 芯片提升最高達 30%。
通信世界網(wǎng)消（CWW）據(jù)可靠消息，智能絡(luò)和服務(wù)聯(lián)合業(yè)（SNS JU）近日通過了其第柢山個研究創(chuàng)新工作計劃2023 年），以推進歐洲 6G 研究。2022 年 12 月 14 日，SNS JU 通過了《2023-2024 年研究與創(chuàng)新（R&I）工作計劃》，括關(guān)于 2023 年 Horizon Europe 項目提案征集的信。R&I 工作計劃（2023 年 SNS 年度工作計劃件二）將作為 SNS 第二次提案征集活崍山基礎(chǔ)，提供 1.32 億歐元（當前約 9.75 億元人民幣）的專項公資金。該工作劃建立了 SNS 路線圖的第二階段，擴洹山 2023 年 1 月啟動的 35 個 SNS 第一階段研究與創(chuàng)新（R&I）項目。工作計劃的重點通過更多面向統(tǒng)的研究和專的原型設(shè)計和驗，以及對顛性概念的長期究與設(shè)計，來充使能技術(shù)方的研究與設(shè)計它將通過涵蓋業(yè)和商業(yè)方面可持續(xù)性和社挑戰(zhàn)、微電子域的聯(lián)合活動一系列重點國合作活動，進步解決 6G 愿景的技術(shù)和業(yè)實現(xiàn)問題，持 6G 標準化發(fā)展。第二段計劃將于 2023 年 1 月 17 日啟動，包括以 3 個補充流程。流程 B：研究革命性的術(shù)進步，為 6G 做準備，推動物聯(lián)網(wǎng)旄牛設(shè)和軟件的革命進步，目標是到低到中等技就緒水平（TRL），為現(xiàn)實生活中的網(wǎng)雨師提創(chuàng)新解決方案包括與美國的際合作。流程 C：SNS 系統(tǒng)使能器和概驗證（PoC），目標是進一開發(fā)、聯(lián)合和固全歐洲的試性基礎(chǔ)設(shè)施，支持 SNS 的各個階段發(fā)。流程 D：面向垂直領(lǐng)域的規(guī)模 SNS 試驗和試點，索和演示垂直域的技術(shù)、高應(yīng)用程序和服所需的基礎(chǔ)設(shè)，重點關(guān)注汽和健康、智能市、農(nóng)業(yè)或教兩個優(yōu)先事項這 3 個流程將由 SNS 協(xié)調(diào)和支持行（CSA）作為補充，應(yīng)對 SNS 技術(shù)相關(guān)的社會挑戰(zhàn)。得關(guān)注的是，2023 年 SNS R&I 工作計劃還強了一些 2024 年的指示性 R&I 主題，這些主題將 2023 年晚些時候獲得準，并將成為 2024 年 SNS 第三次提案征集活動基礎(chǔ)，提供約 1.29 億歐元（當前約 9.53 億元人民幣）的資金
