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            電視劇
            除口臭吃什么药效果好
        
      
    
      
        
      
    
      
        
        
    
      
    
    
      

      

      

      
    
      
        
      
            
      
                
      
                    
      
                                                    
      
                                
                                
        
                                                                        
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        簡(jiǎn)介
        
      除口臭吃什么药效果好 第01集6.0
      
        
      
        
      
            
      
                6.0            
      
            
      
                網(wǎng)友評(píng)分
                
      
                                        
        
                        
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                        709次評(píng)分
        
      
        
      
            
      
                給影片打分
                《除口臭吃什么药效果好》
                
        
                    
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                我也要給影片打分
            
      
        
      
    
      



      
    
      
    
      
        
        
      
    
        
        
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        關(guān)注公眾號(hào)觀影不迷路
        
            
        
        
        
        
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      • 除口臭吃什么药效果好
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      • 片名：除口臭吃什么药效果好
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      • 狀態(tài)：更新至33集
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      • 主演：娜塔莉·博爾特/
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      • 導(dǎo)演：雨果·維文/
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      • 年份：1995
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      • 地區(qū)：巴哈馬

        • 
                
      • 類型：農(nóng)村/
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      • 時(shí)長(zhǎng)：4:23:23
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      • 上映：1991
        • 
                
      • 語(yǔ)言：土耳其語(yǔ)
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      • 更新：
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      • 簡(jiǎn)介：之前我們已經(jīng)對(duì)游戲中的型進(jìn)行過深入剖析，這一或許是這段時(shí)間最后的一關(guān)于游戲人物原型的文章希望大家能夠喜歡。其實(shí)年我們普通玩家能接觸到電子游戲，就是 FC、和街機(jī)，而且每個(gè)年代的玩接觸到的游戲和畫質(zhì)都是同的。當(dāng)然了，早年如果接觸到其他游戲平臺(tái)的一都是高端玩家了。因此，們對(duì)這些游戲都是非常陌的，即使如今再看到也不有什么情懷。不過看畫面知道是屬于那個(gè)年代的。天介紹的游戲人物，其中有一些年代感十足的游戲不知道大家見過沒有?！?金屬外殼》和《越戰(zhàn)-1975》1987 年的經(jīng)典電影《全金屬外殼》主要述的就是海軍陸戰(zhàn)隊(duì)在越戰(zhàn)爭(zhēng)中的故事。因?yàn)檫@部影的影響力比較深遠(yuǎn)，因后期很多關(guān)于射擊的游戲都加入了這部電影中的形。SNK 于 1990 年發(fā)行的第一人稱射擊游《越戰(zhàn)-1975》就是借鑒了電影中的人物造型，括女狙擊手肖恩?康納利《雌虎戰(zhàn)機(jī) 》007 系列第一部和第五部電影主就是肖恩，后期還出演過部影響力較大的電影《天奇兵》《偷天陷阱》《勇奪命島》《東方快車謀殺》。CAPCOM 于 1990 年發(fā)行的街機(jī)游戲《雌虎戰(zhàn)機(jī)》，其中的過動(dòng)畫中出現(xiàn)的人物形象就來自肖恩《本能》中的莎?斯通和《宇宙騎警》《能》是 1992 年上映的愛情片，其中莎朗的形非常深入人心。因此在宇騎警中還原了她的坐姿《靂風(fēng)云》和《超級(jí)戰(zhàn)士》兩款游戲中的某個(gè) BOSS 可以說是相似程度非常高《地獄英雄傳說》這款戲還真實(shí)大咖云集?。?主角的頭像分別是：泰森莎朗?斯通、凡妮莎畫面的明星形象幾乎是原封不的改成了動(dòng)畫畫風(fēng)。當(dāng)年款游戲在游戲廳也是非常爆的，高手眾多后的，甚可以一幣通關(guān)。動(dòng)畫《特戰(zhàn)車隊(duì)》和游戲《合金彈》《合金裝備 2 固蛇》其中的人物頭像全都是大，你能認(rèn)出來幾個(gè)呢？《影哈雷》《世界武術(shù)格斗賽》這款街機(jī)游戲中的頭，大部分都是來自各種領(lǐng)中比較有人氣的人物《未之魔法》直接將《終極者阿諾的形象照搬了，另外有一個(gè)就是《異形》女主格妮本文來自微信公眾號(hào)街機(jī)情懷 （ID：JJQH66），作者：我們的街機(jī)時(shí)?
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        首頁(yè)
                就好這口
                除口臭吃什么药效果好    
      

      
                
      
                
      
                
      
                    
      
                        
      
                            

      
    
      
        
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      評(píng)論
      
                                共 22565 條評(píng)論
                            
      
                            
      
                                
      
                                
      
                                    
                                    
      
                                        
                                        
      
                                            
                                            
      
                                                
                                                
                                                
                                                
                                                
                                                
                                                
                                                
                                                
                                                
                                                
                                                
                                                
                                                
                                                
                                                
                                            
      
                                            
      還可以輸入200
      
                                            
                                            
                                                        
      
                                    
      
                                
      
                            
      
                                
      
                                    
        
                                        
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                                                游客1d247a995d
                                                剛剛
                                            
        
                                            
        
                                                
        谷歌發(fā)布全新向推理算法 LAMBADA，無懼搜索空間炸！自動(dòng)推理對(duì)算是自然語(yǔ)處理領(lǐng)域的一難題，模型需根據(jù)給定的前和知識(shí)推導(dǎo)出效且正確的結(jié)。盡管近年來 NLP 領(lǐng)域借著大規(guī)模預(yù)訓(xùn)語(yǔ)言模型在各「自然語(yǔ)言理」如閱讀理解問答等任務(wù)中得了極高的性，但這些模型邏輯推理方面性能仍然十分后。去年 5 月「思維鏈」Chain of Thought, CoT）橫空出世，研究人員發(fā)現(xiàn)只需要在 prompt 中加入「Let's think step by step」就能讓 GPT-3 的推理性能大幅提升，比在 MultiArith 中就將推理準(zhǔn)確從之前的 17.7% 一下提升到了 78.7%但諸如 CoT 和 Selection Inference 等方法都是以前黎（forward direction）的方式從公理（axioms）中搜索證明過咸鳥（proof）以推導(dǎo)出最終結(jié)論孝經(jīng)conclusion），存在搜索空間組合爆炸問題，因此對(duì)較長(zhǎng)的推理鏈失敗率較高。近，Google Research 開發(fā)了一種反向鏈（Backward Chaining）算法 LAMBADA（LAnguage Model augmented BAckwarD chAining），將經(jīng)典推文獻(xiàn)中得出的反向推理效率顯高于前向推」這一結(jié)論應(yīng)于語(yǔ)言模型（LM）中。論文鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2212.13894LAMBADA 將推理過程分解六韜四個(gè)模塊，每個(gè)模都由 few-shot prompted 語(yǔ)言模型推理現(xiàn)。最終 LAMBADA 相比當(dāng)下 sota 的前向推理方法在兩個(gè)邏推理數(shù)據(jù)集上現(xiàn)了顯著的性提升，特別是問題要求深度準(zhǔn)確的證明鏈況下，LAMBADA 的性能提升更加明顯「反向推理」版本答案？邏推理，特別是非結(jié)構(gòu)化自然本的邏輯推理是構(gòu)建自動(dòng)知發(fā)現(xiàn)的基礎(chǔ)構(gòu)，也是未來各科學(xué)領(lǐng)域進(jìn)步關(guān)鍵。雖然許 NLP 任務(wù)的發(fā)展都受益預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模不斷擴(kuò)大的規(guī)，但根據(jù)觀察提升模型的尺對(duì)解決復(fù)雜推問題的提升十有限。在經(jīng)典獻(xiàn)中，有兩種要的邏輯推理法：1、前向鏈?zhǔn)酵评恚‵orward Chaining, FC），即從事實(shí)和規(guī)則出，在做出新的理并將其加入論之間進(jìn)行迭，直到目標(biāo)陳可以被證明或翻；2、后向鏈?zhǔn)酵评恚˙ackward Chaining, BC），即從目標(biāo)出發(fā)，其遞歸分解為目標(biāo)，直到子標(biāo)可以根據(jù)事被證明或推翻以前用語(yǔ)言模進(jìn)行推理的方大多采用前向式推理的思路要求從整個(gè)集中選擇一個(gè)事和規(guī)則的子集這對(duì) LM 來說可能是困難，因?yàn)樗枰?一個(gè)大的空間進(jìn)行組合搜索此外，決定何停止搜索并宣證明失敗在 FC 中也是非常困難的，有時(shí)至需要一個(gè)專對(duì)中間標(biāo)簽進(jìn)訓(xùn)練的模塊。實(shí)上，經(jīng)典的動(dòng)推理文獻(xiàn)在大程度上偏重后向鏈?zhǔn)酵评?目標(biāo)導(dǎo)向的求策略。LAMBADALAMBADA 意為「反向鏈?zhǔn)郊夹g(shù)強(qiáng)的語(yǔ)言模型，研究人員通實(shí)驗(yàn)證明了 BC 更適合于基于文本的演繹輯推理（deductive logical reasoning）。BC 不需要大量的組合搜索滑魚選子集，而且有自然的停止搜標(biāo)準(zhǔn)（halting criteria）。LAMBADA 主要專注于對(duì)事實(shí)進(jìn)行自動(dòng)理，即自然語(yǔ)斷言，如「好是紅色的」，些斷言是連貫（coherent），但不一定基于丙山實(shí)情。一個(gè)規(guī)則由然語(yǔ)言聲明編，形式上可以寫為「如果 P 那么 Q」，例如「粗暴的人是紅色的」Rough, nice people are red）可以改寫為「如一個(gè)人是粗暴好人，那么他是紅色的」（If a person is rough and nice, then they are red）。其中 P 被稱為規(guī)則的前項(xiàng)antecedent），Q 被稱為規(guī)則的項(xiàng)（consequent）。一個(gè)理論 theory C 由事實(shí) F={f1, f2, . . , fn} 和規(guī)則 R={r1, r2, . . , rm} 組成，G 代表一個(gè)想根據(jù)實(shí)和規(guī)則來證或反駁的目標(biāo)例 1、一個(gè)帶有虛構(gòu)角色和則的理論實(shí)例 CF={"菲奧娜是好人"，"菲奧娜是粗人"}R={"如果某人很聰明，么他就是好人"，"粗暴的好人是紅色的"，"作為好人和紅意味著他是圓"}。基于上述理論，人雨師可想證明或反駁個(gè)目標(biāo)，如「奧娜是紅色的」。后向鏈法理一條規(guī)則是適用于一個(gè)目，是通過邏輯中的一個(gè)叫做 unification 的操作來確定的。如，對(duì)于例 1 中的目標(biāo)「Fiona 是紅色的？」，第條規(guī)則的后果目標(biāo)相同，所可以適用；但外兩條規(guī)則的果不同，所以適用。考慮例 1 中的理論和目標(biāo)，BC 從目標(biāo)「Fiona 是紅色的？」開猾褱推理。先，BC 驗(yàn)證該目標(biāo)是否可從任何事實(shí)中證明或反駁。于沒有任何事可以證明或反這個(gè)目標(biāo)，所接下來會(huì)驗(yàn)證個(gè)目標(biāo)是否與何規(guī)則的結(jié)果統(tǒng)一，結(jié)果發(fā)它與第二條規(guī)「粗糙的好人紅色的」相統(tǒng)。因此，該目可以被分解成個(gè)子目標(biāo)：1）菲奧娜是粗暴嗎？和 2）菲奧娜是好人嗎。由于這兩個(gè)目標(biāo)都可以從實(shí)中得到證明BC 的結(jié)論是原始目標(biāo)可以到證明。對(duì)于個(gè)目標(biāo)，BC 的結(jié)果要么是明，要么是否，要么是不知（例如目標(biāo)「奧娜很聰明？）。LAMBADA 中的語(yǔ)言模型為了將 BC 用于基于文本的推理，研人員引入了四基于 LM 的模塊：事實(shí)檢（Fact Check）、規(guī)則選擇（Rule Selection）、目標(biāo)分解（Goal Decomposition）和符號(hào)一致性（Sign Agreement）。事實(shí)檢查給出宋史論中一組事實(shí) F 和一個(gè)目標(biāo) G，事實(shí)檢查模驗(yàn)證是否存在個(gè)事實(shí) f∈F，使得 f 包含 G（在這種情況下，目標(biāo)證明）或者 f 包含 G 的否定（在這種況下，目標(biāo)被定）。如果找到這樣的事實(shí)那么 G 的真相仍然是未知。事實(shí)檢查的現(xiàn)包括兩個(gè)子塊：第一個(gè)子塊從與目標(biāo)最關(guān)的事實(shí)集中擇一個(gè)事實(shí)，二個(gè)子模塊根這個(gè)事實(shí)來驗(yàn)目標(biāo)是否可以證明或否定。于事實(shí)選擇子塊在第一次嘗時(shí)可能無法確最佳的事實(shí)，果在調(diào)用子模一輪后，目標(biāo)真相仍然未知可以刪除所選事實(shí)，然后再調(diào)用子模塊；個(gè)過程可以重多次。規(guī)則選給出理論中的組規(guī)則 R 和一個(gè)目標(biāo) G，規(guī)則選擇模塊定規(guī)則 r∈R，使 r 的結(jié)果與 G 相統(tǒng)一，然后用巫禮規(guī)則將目標(biāo)分為子目標(biāo)。如不能確定這樣規(guī)則，那么 G 的真相仍然是未知的時(shí)山規(guī)則擇同樣包括兩子模塊：第一子模塊確定每規(guī)則的結(jié)果（目標(biāo)無關(guān)），二個(gè)子模塊將則的結(jié)果和目作為輸入，并定哪一個(gè)與目相統(tǒng)一。需要意的是，由于 BC 的遞歸性質(zhì)，規(guī)則臺(tái)璽擇塊在證明一個(gè)標(biāo)的過程中可會(huì)被多次調(diào)用由于識(shí)別每條則的結(jié)果與目無關(guān)，這個(gè)子塊只需要被調(diào)一次。目標(biāo)分給定一個(gè)規(guī)則 r 和一個(gè)目標(biāo) G，使 r 的結(jié)果與 G 統(tǒng)一，目標(biāo)分模塊確定需要明的子目標(biāo)，使 G 被證明或被否定。孟槐功證明 r 的前項(xiàng)的情況下目標(biāo)是被證明是被否定取決目標(biāo)的符號(hào)（sign）是否與 r 的結(jié)果符號(hào)一致。例菌狗于目標(biāo)「Fiona 是紅色的？」，由竊脂目的符號(hào)與第二規(guī)則的結(jié)果符一致，并且規(guī)的前項(xiàng)被證明可以得出結(jié)論目標(biāo)被證明。號(hào)一致性給定個(gè)規(guī)則 r 和一個(gè)目標(biāo) G，符號(hào)一致模塊證 r 的結(jié)果符號(hào)是否軨軨目的符號(hào)一致或一致。實(shí)驗(yàn)部研究人員選擇 Chain of Thought（CoT）、基于顯式推的 sota 神經(jīng)推理方法sota 模塊推理方法 Selection Inference（SI）作為對(duì)比基線型。實(shí)驗(yàn)的數(shù)集采用 ProofWriter 和 PrOntoQA，這些數(shù)據(jù)集對(duì) LM 推理具有挑戰(zhàn)性，包含需證明鏈長(zhǎng)度達(dá) 5 跳的例子，以及目標(biāo)既不從提供的理論證明也不能反的例子。實(shí)驗(yàn)果顯示，LAMBADA 明顯優(yōu)于其他兩個(gè)線，特別是在含 UNKNOWN 標(biāo)簽的 ProofWriter-PUD 數(shù)據(jù)集上（與 CoT 相比有 44% 的相對(duì)改善， SI 在深度-5 上相比有 56% 的改善），以及衡山 PrOntoQA 的較高深度上（與 CoT 相比有 37% 的相對(duì)改善，與 SI 在深度-5 上相比有 113% 的改善）。這些結(jié)果顯示了 LAMBADA 在邏輯推理方面的儵魚點(diǎn)，也示了后向鏈（ LAMBADA 中是推理的 backbone）與前向鏈（在 SI 中是 backbone）相比可能是更儀禮的選。這些結(jié)果還示了 CoT 方法在處理 UNKNOWN 標(biāo)簽時(shí)的一個(gè)陷：與標(biāo)簽為明（PROVED）或否定（DISPROVED）的例子不同，對(duì)于標(biāo)簽為 UNKNOWN 的例子，沒有自勝遇的思維鏈對(duì)于更深（3+）的證明鏈問上，在三個(gè)數(shù)集上，SI 產(chǎn)生的預(yù)測(cè)接近多數(shù)類預(yù)測(cè)。以發(fā)現(xiàn)，在二情況下，它傾于過度預(yù)測(cè) DISPROVED；在三元分類情視山下，傾向過度預(yù)測(cè) UNKNOWN，這使得它在 PrOntoQA 的深度-5 中的表現(xiàn)甚至比數(shù)類更差，因該深度的 PROVED 標(biāo)簽比 DISPROVED 多。不過研究人員驚訝地發(fā)現(xiàn)，CoT 對(duì)于 ProofWriterPD 數(shù)據(jù)集的性能仍相對(duì)較高，而準(zhǔn)確率沒有降?？傊?，在這數(shù)據(jù)集上，LAMBADA 具有更高的推理確性，與其他虛假的證明痕找到正確結(jié)論技術(shù)相比，LAMBADA 更有可能產(chǎn)生有的推理鏈，同也比其他基于 LM 的模塊化推理方法更有詢效率。研究員表示，該實(shí)結(jié)果強(qiáng)烈地表，未來關(guān)于用 LM 進(jìn)行推理的工作應(yīng)該包后向鏈或目標(biāo)向的策略。參資料：https://arxiv.org/abs/2212.13894本文來自微信眾號(hào)：新智元 （ID：AI_era），編輯：LRS
        
                                                
        
                                                    13054
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                                                游客ce04c9daa9
                                                7秒前
                                            
        
                                            
        
                                                
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                                                游客8e61092301
                                                37秒前
                                            
        
                                            
        
                                                
        對(duì)于開發(fā)同學(xué)來說CDN 這個(gè)詞，既熟悉又陌生。平時(shí)開發(fā)的時(shí)候很少需碰這個(gè)，但卻總能到別人提起。我們聽說過它能加速，大概知道個(gè)原因，是往深了問。用了 CDN 就一定比不用更快嗎？就感覺些懵了。但沒關(guān)系今天我們換個(gè)角度新認(rèn)識(shí)下 CDN。CDN 是什么對(duì)于數(shù)字和文本類型的據(jù)，比方說名字和話號(hào)碼相關(guān)的信息我們需要有個(gè)地方起來。我們通常會(huì) mysql 數(shù)據(jù)庫(kù)去存。文本存在 mysql 中當(dāng)我們需要重新將這一據(jù)取出的時(shí)候，就要去讀 mysql 數(shù)據(jù)庫(kù)。但因?yàn)?mysql 的數(shù)據(jù)是存在磁盤上的，臺(tái)實(shí)例，讀性能到不多 5kqps 就已經(jīng)很不錯(cuò)了。起來還湊合，但對(duì)稍微大一點(diǎn)的系統(tǒng)就稍微有點(diǎn)捉急了為了提升點(diǎn)性能，們?cè)?mysql 之前再加一層內(nèi)存緩存層，比如常說 redis，讀數(shù)據(jù)優(yōu)先到內(nèi)存里讀讀不到才到 mysql 里讀，大大減少了讀 mysql 的次數(shù)。有了這套組合拳，讀性能輕上萬(wàn) qps。mysql 和 redis好了，到這里，我們說的都是我們時(shí)比較容易接觸的發(fā)場(chǎng)景。但如果現(xiàn)我要處理的，不再上面提到的文本類據(jù)，而是圖片數(shù)據(jù)比如，我有一張帥的照片。就下面這。每次刷某音聽到人翻唱蔡健雅的《letting go》的時(shí)候，我都忍住想發(fā)這張圖。并文 "還是忘不了"。那么問題來了。張圖片數(shù)據(jù)應(yīng)該存哪？，又該從哪里？我們回過頭去看 mysql 和 redis 的場(chǎng)景，無非就是存儲(chǔ)層加存層。存儲(chǔ)層和緩層對(duì)于圖片這樣的件對(duì)象，存儲(chǔ)層不可能再用 mysql，應(yīng)該改用專業(yè)的對(duì)象存儲(chǔ)，比如亞遜的 S3（Amazon Simple Storage Service，注意后面是三個(gè) S 開頭的單詞，所以叫 s3），或者阿里云的 oss（Object Storage Service）。下面的內(nèi)容，我們就用比較見的 oss 去做解釋。而緩存層，不能繼續(xù)用 redis 了，需要改成使用 CDN（Content?Delivery?Network，內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)）?？梢詫?CDN 簡(jiǎn)單理解為對(duì)象存儲(chǔ)對(duì)應(yīng)的緩存。CDN 和 OSS現(xiàn)在就可以回答上面的提問，對(duì)用戶說，這張圖片數(shù)據(jù)在了對(duì)象存儲(chǔ)那，有需要的時(shí)候，會(huì) CDN 那被讀出來。CDN 的工作原理有了 CDN 和對(duì)象存儲(chǔ)之后，在我們來看下他們間是怎么工作的。們平時(shí)看到的圖片可以右鍵復(fù)制查看的 URL。1667103075060會(huì)發(fā)現(xiàn)圖片的 URL 長(zhǎng)這樣。https://cdn.xiaobaidebug.top/1667106197000.png其中前面的 cdn.xiaobaidebug.top 就是 CDN 的域名，后面的 1667106197000.png 是圖片的路徑名。當(dāng)我們?cè)?覽器輸入這個(gè) URL 就會(huì)發(fā)起 HTTP GET 請(qǐng)求，然后經(jīng)歷以下過。CDN 的查詢流程第一階段: 你的電腦會(huì)先通過 DNS 協(xié)議獲得 cdn.xiaobaidebug.top 這個(gè)域名對(duì)應(yīng)的 IP。?step1 和 step2：先查看瀏覽器緩存再看操作系統(tǒng)里的 / etc / hosts 緩存，如果都沒有，就會(huì)去問最近的 DNS 服務(wù)器（比如你房里的家用路由器）最近的 DNS 服務(wù)器上有沒有對(duì)應(yīng)緩存，如果有則返。?step3：如果最近的 DNS 服務(wù)器上沒有對(duì)應(yīng)緩存，就會(huì)去查詢域，一級(jí)域，二級(jí)，三級(jí)域服務(wù)器。step4：然后，最近的 DNS 服務(wù)器會(huì)得到這個(gè) cdn.xiaobaidebug.top 域名的別名（CNAME），比如 cdn.xiaobaidebug.top.w.kunlunaq.com。??kunlunaq.com 是阿里 CDN 專用的 DNS 調(diào)度系統(tǒng)。?step5 到 step7：此時(shí)最近的 DNS 服務(wù)器會(huì)去請(qǐng)求這個(gè) kunlunaq.com，然后返回一個(gè)離你最近的 IP 地址返回給你。第階段: 對(duì)應(yīng)上圖里的 step8。瀏覽器拿著這個(gè) IP 去訪問 cdn 節(jié)點(diǎn)，然后，cdn 節(jié)點(diǎn)返回?cái)?shù)據(jù)。上面第一階段流程里提到了很多新的名，比如 CNAME，根域，一級(jí)域啥，它們?cè)谥皩懙?「DNS 中有哪些值得學(xué)習(xí)的優(yōu)秀設(shè)」有很詳細(xì)的描述如果不了解的話可去看下。我們知道 DNS 的目的就是通過域名去獲得 IP 地址。但這只是它的眾多功能之一DNS 消息有很多種類型，其中 A 類型，就是用域名查域名對(duì)應(yīng)的 IP 地址。而 CNAME 類型，則是用域名去查這個(gè)域名別名。對(duì)于普通域，DNS 解析后一般就能直接得到域對(duì)應(yīng)的 IP 地址（又叫 A 類型記錄，A 指 Address）。比如下面，我用 dig 命令發(fā)出 DNS 請(qǐng)求并打印過程數(shù)。$?dig?+trace?xiaobaidebug.top;;?ANSWER?SECTION:xiaobaidebug.top.?600?IN?A?47.102.221.141可以看到 xiaobaidebug.top 直接解析得到對(duì)應(yīng)的 IP 地址 47.102.221.141。但對(duì)于 cdn 域名，一波查詢下來，先到的卻是一條 CNAME 的記錄 xx.kunlunaq.com，然后 dig 這個(gè) xx.kunlunaq.com 才能得到對(duì)應(yīng)的 IP 地址。$?dig?+trace?cdn.xiaobaidebug.topcdn.xiaobaidebug.top.?600?IN?CNAME?cdn.xiaobaidebug.top.w.kunlunaq.com.$?dig?+trace?cdn.xiaobaidebug.top.w.kunlunaq.comcdn.xiaobaidebug.top.w.kunlunaq.com.?300?IN?A?122.228.7.243cdn.xiaobaidebug.top.w.kunlunaq.com.?300?IN?A?122.228.7.241cdn.xiaobaidebug.top.w.kunlunaq.com.?300?IN?A?122.228.7.244cdn.xiaobaidebug.top.w.kunlunaq.com.?300?IN?A?122.228.7.249cdn.xiaobaidebug.top.w.kunlunaq.com.?300?IN?A?122.228.7.248cdn.xiaobaidebug.top.w.kunlunaq.com.?300?IN?A?122.228.7.242cdn.xiaobaidebug.top.w.kunlunaq.com.?300?IN?A?122.228.7.250cdn.xiaobaidebug.top.w.kunlunaq.com.?300?IN?A?122.228.7.251看到這里，問題就又來了。為么要加個(gè) CNAME 那么麻煩？CNAME 里指向的，其實(shí)是 CDN 專用的 DNS 域名服務(wù)器，它對(duì)整個(gè) DNS 體系來說，只是其中一臺(tái)小小 DNS 域名服務(wù)器，看起來就跟其域名服務(wù)器一樣，平無奇。DNS 請(qǐng)求也會(huì)正常打入這服務(wù)器里。但當(dāng)請(qǐng)真正打到它上面的候，它的特別之處體現(xiàn)出來了，當(dāng)查請(qǐng)求打入域名服務(wù)時(shí)，普通的 DNS 域名服務(wù)器返回域名對(duì)應(yīng)的部分 IP 就夠了，但 CDN 專用的 DNS 域名服務(wù)器卻會(huì)要求返回離調(diào)用方 " 最近的 " 服務(wù)器 IP。CDN 專用的 DNS 解析服務(wù)器會(huì)返回就的 CDN 節(jié)點(diǎn) IP怎么知道哪個(gè)服務(wù)器 IP 里調(diào)用方最近？可以看到 "最近" 這個(gè)詞其實(shí)是加了雙引號(hào)的CDN 專用的 DNS 域名服務(wù)器其實(shí)是 CDN 提供商提供的，比如阿云當(dāng)然知道自己的 CDN 節(jié)點(diǎn)有哪些，以及這些 CDN 服務(wù)器目前的負(fù)載情況和響應(yīng)延時(shí)至權(quán)重啥的，并且能知道調(diào)用方的 IP 地址是什么，可以通過調(diào)用方的 IP 知道它所屬的運(yùn)營(yíng)商以及大概所在，根據(jù)條件篩選出合適的 CDN 服務(wù)器，這就是所謂 " 最近 "。舉個(gè)例子。假設(shè)地理置最近的 CDN 機(jī)房流量較多，響較慢，但地理位置一些的服務(wù)器卻能好的響應(yīng)當(dāng)前請(qǐng)求那按理說可能會(huì)選地理位置遠(yuǎn)一些的臺(tái) CDN 服務(wù)器。也就是說，選出的服務(wù)器不一定在理位置最近，但一是當(dāng)前最合適的服器?；卦词鞘裁瓷?的圖片 URL，是 https://cdn 域名 / 圖片地址.png 的形式。也就是說張圖片是訪問 CDN 拿到的。那么，直接訪問對(duì)象存儲(chǔ)不能拿到圖片數(shù)據(jù)展示？比如像下面樣。https://oss域名/圖片地址png這就像問，不走 redis，直接從 mysql 中能不能讀取到文本數(shù)據(jù)并展示一。當(dāng)然能。我之前在博客里的圖片就這么干的。但這樣本更高，這里的成，可以指性能成本也可以指調(diào)用成本看下下面這個(gè)圖。1667101182393可以看到直接請(qǐng)求 oss 的費(fèi)用差不多是通過 cdn 請(qǐng)求 oss 的兩倍，考慮到家境貧寒，同時(shí)也為讓博客獲取圖片的度更快，我就接入 CDN。但看到這里，問題又又來了上面的截圖里，紅里有個(gè)詞叫 " 回源 "?；卦词鞘裁矗慨?dāng)我們?cè)L問 https://cdn 域名 / 圖片地址.png 時(shí)，請(qǐng)求會(huì)打到 cdn 服務(wù)器上面。但 cdn 服務(wù)器本質(zhì)上就是一層緩存，并是數(shù)據(jù)源，對(duì)象存才是數(shù)據(jù)源。第一訪問 cdn 獲取某張圖片時(shí)，大概在 cdn 里并沒有這張圖片的數(shù)據(jù)因此需要回到數(shù)據(jù)那去取出這份圖片據(jù)。然后再放到 cdn 上。下次再次訪問 cdn 時(shí)，只要緩存不過期，能命中緩存直接返，這就不需要再回。于是訪問的過程變成了下面這樣。1668605964836那還有哪些情況會(huì)發(fā)生回源呢？了上面提到的 cdn 上拿不到數(shù)據(jù)會(huì)回源站外，還有 cdn 上的緩存過期失效了也會(huì)導(dǎo)致回站。另外，就算有存，且緩存不過期也可以通過 cdn 提供的開放接口來觸發(fā)主動(dòng)回源，但個(gè)我們比較少機(jī)會(huì)接觸到。另外，回這個(gè)事情，其實(shí)用是感知不到的，因用戶去讀圖片的時(shí)，只能知道自己讀了還是讀不到。同是讀到了，還細(xì)分是從 cdn 那直接讀的，還是 cdn 回源讀對(duì)象存儲(chǔ)之后返回的。有緩直接返回和沒緩存源的區(qū)別那么，我有辦法判斷是否發(fā)過回源嗎？有。我接著往下看。怎么斷是否發(fā)生回源我以某里云的對(duì)象存和 CDN 為例。假設(shè)我要請(qǐng)求下面張圖 https://cdn.xiaobaidebug.top/ image / image-20220404094549469.png為了更方便的查看響應(yīng)數(shù)據(jù) http header，我們可以用上 postman。通過 GET 方法去請(qǐng)求圖片數(shù)據(jù)然后通過下面的 tab 切換查看 response header 信息。查看 response header回源的情況此時(shí)查 response header 下的 X-Cache 的值是?MISS TCP_MISS。意思是未命中緩導(dǎo)致 CDN 回源查 oss，拿到數(shù)據(jù)后再返回。那此 CDN 里肯定是有這張圖片的緩存。我們可以試著再行一次 GET 方法獲取圖片。1667095186020X-Cache 的值就變成了?HIT TCP_MEM_HIT，這就是命中緩存了。這個(gè)是里云的做法，其他如騰某云啥的，也大差不差，幾乎都以從 response header 里找到相關(guān)的信息。用了 CDN 一定比不用的更快嗎看到這里我們就可回答文章開頭的問了。如果沒有接入 CDN，直接訪問源站，流程是這樣的更新直接訪問源站如果接入了 CDN，且 CDN 上沒有緩存數(shù)據(jù)，那就觸發(fā)回源。更新走 CDN 還回源相當(dāng)于在原來的流程還多了一層 CDN 的調(diào)用流程。也就是，用了 CDN 時(shí)，未命中 CDN 緩存導(dǎo)致回源，就會(huì)比不用的時(shí)候更。未命中緩存，可是 cdn 里壓根就沒這一數(shù)據(jù)，也能是曾經(jīng)有這條數(shù)但后來過期失效了這兩種情況都正常大部分時(shí)候并不需做任何處理。但對(duì)極個(gè)別場(chǎng)景，我們能需要做些優(yōu)化。如你們?cè)凑緮?shù)據(jù)有版本更新，就像更 cdn 域名啥的，那在上線的那一用戶全用新 cdn 域名去請(qǐng)求圖片啥的，新 CDN 節(jié)點(diǎn)基本上百分百觸回源，嚴(yán)重的時(shí)候至可能會(huì)拖垮對(duì)象儲(chǔ)。這時(shí)候你可能要提前將熱點(diǎn)數(shù)據(jù)選出來，利用工具先請(qǐng)求一波，讓 CDN 加載上熱數(shù)據(jù)緩存。比如某里云的 CDN 就有這樣的 " 刷新預(yù)熱 " 功能。cdn 刷新預(yù)熱當(dāng)然也可以通過灰度發(fā)布的式，先讓少量用戶驗(yàn)新功能，讓這些戶把 cdn"熱" 起來，然后再逐步放開流量。還有就曾經(jīng)有這條數(shù)據(jù)但來過期失效了，對(duì)熱點(diǎn)數(shù)據(jù)，可以適提高一下 cdn 數(shù)據(jù)的緩存時(shí)間。1667344813600什么情況下不應(yīng)該使用 CDN？從上面的描述看下，CDN 最大的優(yōu)勢(shì)在于，對(duì)于來自界各地的用戶，它以就近分配 CDN 節(jié)點(diǎn)獲取數(shù)據(jù)，并且多次重復(fù)獲取同個(gè)文件數(shù)據(jù)的時(shí)候有緩存加速的作用這對(duì)于網(wǎng)頁(yè)圖片這的場(chǎng)景，是再合適過了。因?yàn)榈讓佑?是對(duì)象存儲(chǔ)，也就說，只要是文件對(duì)，比如視頻啥的，可以用這套流程接 cdn 做加速。比如平時(shí)刷的某音手短視頻就是這么的。那反過來想想問題就來了。什么況下不應(yīng)該使用 CDN？如果你有一個(gè)公司內(nèi)網(wǎng)的服務(wù)，且服務(wù)請(qǐng)求的圖片文件不太可能被多重復(fù)調(diào)用，這時(shí)候實(shí)沒必要使用 CDN。注意上面兩個(gè)加粗了的關(guān)鍵點(diǎn)。?內(nèi)網(wǎng)服務(wù)，是為了證你是了解服務(wù)的求來源的，也能拿對(duì)象存儲(chǔ)的讀權(quán)限并且如果你的對(duì)象儲(chǔ)也是公司內(nèi)部的那大概率跟你的服已經(jīng)在同一個(gè)機(jī)房，這已經(jīng)很近了。入 CDN 也享受不到 "就近分配 CDN 節(jié)點(diǎn)" 所帶來的好處。??片或其他文件不太能被多次重復(fù)使用如果接入了 CDN，那你每次去訪問 CDN 獲取圖片的時(shí)候，CDN 節(jié)點(diǎn)上大概率沒有你要數(shù)據(jù)，相當(dāng)于每次需要回源到對(duì)象存去取一把。那接入 CDN 相當(dāng)于給自己加了一層代理，一層代理，就多一耗時(shí)。1668612494972關(guān)于上面的第二點(diǎn)，如你需要一個(gè)明確的標(biāo)去說服自己，那可以給你一個(gè)。從面的介紹內(nèi)容，我知道，可以通過 cdn 響應(yīng)的 http header 中的 X-Cache 字段，看到一個(gè)請(qǐng)求是否觸發(fā)過源，統(tǒng)計(jì)次數(shù)，再以總的請(qǐng)求數(shù)，就得到回源的比例，如回源比例高達(dá) 90%，那還接啥 cdn。總結(jié)??對(duì)于文本類數(shù)據(jù)我們習(xí)用 mysql 做存儲(chǔ)，redis 做緩存。但屬于文類數(shù)據(jù)，比如視頻片，則需要使用 oss 等做對(duì)象存儲(chǔ)，cdn 做緩存。??用了 CDN 如果發(fā)生回源，那際上會(huì)比不用的時(shí)更慢一些。??CDN 最大的優(yōu)勢(shì)在于，對(duì)于來自世界各的用戶，它可以就分配 CDN 節(jié)點(diǎn)獲取數(shù)據(jù)，并且多重復(fù)獲取同一個(gè)文數(shù)據(jù)的時(shí)候，有緩加速的作用。如果的服務(wù)和對(duì)象存儲(chǔ)在內(nèi)網(wǎng)，并且文件據(jù)也不太會(huì)有重復(fù)用的可能性，那其沒必要接入 cdn。本文來自微信公號(hào)：小白 debug （ID：xiaobaidebug），作者：小?
        
                                                
        
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                                                游客fc7f7ec2f5
                                                18分鐘前
                                            
        
                                            
        
                                                
        首先回顧下那些年伴隨們長(zhǎng)大的課件 PPT ：圖源網(wǎng)絡(luò)陳舊的模板辣眼的配色、處處都是點(diǎn)仿佛成為了課件 PPT 的標(biāo)配…… 我想大家在學(xué)生時(shí)代或晉書或少接觸過上述案例中的片。在開始之前，我想先大家一個(gè)問題：你覺得什么原因?qū)е抡n件 PPT 總是不夠美？其實(shí)在我看來綸山除去缺乏基本美學(xué)知識(shí)外，更重要的于老師們平時(shí)備課任務(wù)，一份課件動(dòng)輒就是幾上百頁(yè)，根本沒有大量時(shí)間去美化 PPT。因此我認(rèn)為做好課件類 PPT 的關(guān)鍵就在于高效！那么今天我們就來尸山，如何用最高效的方法成一份課件類 PPT 美化！以下是一份理工的電工技術(shù)課件我從中取了 4 頁(yè)（復(fù)雜流程圖、全文字葌山、時(shí)間軸、原理解析頁(yè)）：原稿例 4：3，我們延續(xù)這一尺寸。首先確定配色字體和內(nèi)頁(yè)模板樣式：色：百搭的藍(lán)色系 + 黃色點(diǎn)綴字體：阿里巴惠普體 + Arial接下來，咱們逐頁(yè)來進(jìn)美化01.復(fù)雜流程圖這是常見的流程圖頁(yè)，客來說內(nèi)容不算特別多，看起來很費(fèi)力，主要問如下：1.色彩過多2.解釋說明的樣式過多3.元素散亂沒有對(duì)齊因此我們要做的是給視覺減。既然是流程圖，第一要做的就是提取出流程干：這一步很重要的一是做好對(duì)齊，保證同層的元素采用相同的樣式視覺上會(huì)更清晰。接著標(biāo)注解釋說明的文字了原稿分別用虛線框給子劃分類別：然而正是由添加的虛線框與原有的程箭頭形成了疊壓，造視覺混亂。那怎樣處理？其實(shí)核心在于減少附元素對(duì)主干流程的干擾在此我認(rèn)為可以引入圖：圖例（即用色塊劃分并在右上角標(biāo)注不同色的含義），可有效減少必要的線條，凸顯了流主干，是不是清晰了很呢。02.全文字頁(yè)全文字頁(yè)經(jīng)常出現(xiàn)在巫真?zhèn)兊?野中，滿屏的文字看起十分擁擠且枯燥。如何不添加插圖且不刪減文的前提下進(jìn)行優(yōu)化呢？實(shí)也很簡(jiǎn)單，提高畫面空間利用率讓整體看起更均勻一些。分析原稿見，由于文案長(zhǎng)短不一導(dǎo)致結(jié)尾處會(huì)有參差不的空缺：這些空缺讓原不充裕的畫面更擁擠了這時(shí)可以依據(jù)文案長(zhǎng)短重新劃分空間：添加文后的效果如下：是不是起來更緊湊飽滿了呢。且由于引入了色塊，增了對(duì)比，視覺效果更佳03.時(shí)間軸頁(yè)這是典型的時(shí)間軸頁(yè)，目前的問是空間利用率不足且沒體現(xiàn)時(shí)間軸的感覺。關(guān)時(shí)間軸，我們通常會(huì)畫條水平線，然后將事件次排布上去：然而由于前的事項(xiàng)太多，一條軸經(jīng)無法排開了，怎么辦？我想你應(yīng)該已經(jīng)猜到，將時(shí)間軸彎折一次：不是還不錯(cuò)呢，不僅形的體現(xiàn)了時(shí)間軸的概念提升了空間利用率。而還凸顯了中心的三個(gè)特。關(guān)于時(shí)間軸的繪制，實(shí)非常簡(jiǎn)單，它是由兩矩形和一個(gè)箭頭拼接起的：而且為了讓箭頭更道路，我還在中間加入虛線。04.?原理解析頁(yè)這頁(yè)不用我說，大家都能看出問題所在。就一個(gè)字：亂由于元素多雜，不知從何看起。這候我們就需要給讀者提一個(gè)明確的閱讀順序，之前寫過一篇視覺引導(dǎo)文章，誠(chéng)意推薦給你：歸到這頁(yè)，如何理出一清晰的閱讀線呢？最簡(jiǎn)的方法是采用模塊化設(shè)，將描述同類信息的元放在一起，像是這樣：方是兩張?jiān)韴D，下方公式及對(duì)應(yīng)的釋義，這看起來是不是清晰了很呢？這就是視覺引導(dǎo)的義最后我們來看下修改后的效果對(duì)比：原稿美后?原本雜亂的頁(yè)面變更有秩序了，而且用到操作技巧都非常簡(jiǎn)單，結(jié)一下只有三點(diǎn)：1.元素配色少一點(diǎn)，只對(duì)重信息賦予強(qiáng)調(diào)色2.保證各元素對(duì)齊，并保留一的間距3.劃分好內(nèi)容層級(jí)，同級(jí)的元素樣式盡能統(tǒng)一或許有人會(huì)說老只要把課講好，PPT 并不重要。但在我看來這個(gè)觀點(diǎn)有點(diǎn)片面了。果能在講好課程的同時(shí)把基本的審美意識(shí)傳遞每一個(gè)學(xué)員，或許可以學(xué)生培養(yǎng)一個(gè)相對(duì)良好審美觀。當(dāng)學(xué)生們畢業(yè)作后，不至于因?yàn)?PPT 做得太差而被老板嫌棄。畢聞獜在現(xiàn)在這個(gè)時(shí)，PPT 作為一種普適的溝通工具，還是非常要的。以上就是這篇文的全部?jī)?nèi)容，感謝你能到這里，希望能夠?qū)δ?所幫助。本文來自微信眾號(hào)：Slidecent （ID：Slidecent），作者：林利?
        
                                                
        
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                                                游客4e0ce48cbf
                                                27小時(shí)前
                                            
        
                                            
        
                                                
        感謝IT之家網(wǎng)友 OC_Formula 的線索投遞！IT之家 1 月 7 日消息，英睿達(dá)官方宣布，其首薄魚 PCIe Gen5 固態(tài)硬盤即將到來。據(jù)介紹，英柄山達(dá)新品將采用母公司美光技最新的 232 層 3D NAND，還將與 Phison、AMD、Intel 和主板制造商合作，以進(jìn)一步役山善 PCIe Gen5 生態(tài)系統(tǒng)。IT之家提醒，目前僅有英特爾 12 代 Alder Lake 系列處理器、13 代 Raptor Lake 系列處理器以及 AMD? Ryzen 7000 系列 Zen 4 CPU 搭配相對(duì)應(yīng)的主板才能實(shí)現(xiàn) PCIe 5 的支持。官方表示：新品將擁有士敬快的數(shù)據(jù)傳輸速度 — Gen5 SSD 速度比 Gen4 快 1 倍利用 DirectStorage 等新技術(shù)，與 DDR5 和高性能顯卡搭配使用時(shí)可有效江疑升游戲性能。保持與 Gen3 和 Gen4 硬件的向后兼容?
        
                                                
        
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                                                游客13c0a981e9
                                                52小時(shí)前
                                            
        
                                            
        
                                                
        ChatGPT，越來越刑了!已有不法分將其“打成”年輕孩，放社軟件上，誘男性上，進(jìn)而實(shí)詐騙。事上，據(jù) Forbes 最新消息，ChatGPT 不法用途還止于此。不僅能編程序，監(jiān)鍵盤輸入息，也能己生成勒軟件，甚，還有人其編寫暗上毒品交市場(chǎng)各種能的代碼而對(duì)很多擅長(zhǎng)英語(yǔ)異國(guó)黑客ChatGPT 也是協(xié)助生成文釣魚網(wǎng)絕佳從犯安全研究構(gòu)（如 Check Point）已關(guān)注了 ChatGPT 被用于不行徑的問，引發(fā)很網(wǎng)友熱議有人感慨這還只是始。也有提議，要己構(gòu)建個(gè) ChatGPT 聊天機(jī)器人，詐騙聊天器人嘮嘮會(huì)發(fā)生什？所以，ChatGPT 是如何被“帶壞的？ChatGPT 惡意打開式有幾種ChatGPT 在 2022 年 11 月剛發(fā)布，就有不人預(yù)測(cè)，可能被用非法網(wǎng)絡(luò)罪。甚至人親自下，試驗(yàn)了下用 ChatGPT 如何觸碰網(wǎng)絡(luò)犯罪線。從構(gòu)魚叉式網(wǎng)釣魚郵件到運(yùn)行能受英語(yǔ)命的反向 shell，ChatGPT 都能 Hold 住?！?ChatGPT 生成的釣魚郵值得明確是，上述停留在“設(shè)”與“告”中。到這兩天IT 安全公司 Check Point 表示，他找到了確證據(jù)。通對(duì)幾個(gè)主地下黑客區(qū)論壇的析，調(diào)研發(fā)現(xiàn)：已第一批網(wǎng)犯罪分子用 OpenAI 開發(fā)惡意工，他們中甚至有人有代碼開能力。為明所言不，調(diào)研者享了一些例。比如 2022 年 12 月 29 日的一篇子，它來地下黑客壇，名為ChatGPT-作為惡意軟件好處》。子作者表，他已經(jīng)嘗試用 ChatGPT 創(chuàng)建惡意軟件，文還分享一段基于 Python 的竊取器的代碼該程序會(huì)索 12 種常見文類型，比 Office 文檔、PDF 及圖片，發(fā)現(xiàn)特定件后，程會(huì)將它們制到 Temp 文件夾內(nèi)，壓并上傳到 FTP 服務(wù)器。網(wǎng)安全分析還指出，程序發(fā)送件過程中未加密，此，第三也可能獲上述傳輸文件。該子作者還享了一段 Java 代碼，它下載 PuTTY。這是一個(gè)常的 SSH 和 telnet 客戶端，意代碼將用 Powershell 在系統(tǒng)中秘密行它。通修改腳本能下載任惡意軟件值得注意是，這位帖者是地黑客論壇躍分子，參與多個(gè)法腳本開，比如一試圖通過絡(luò)釣魚獲用戶敏感息的 C++ 程序。他還分享 Android RAT 和 SpyNote 的破解版。網(wǎng)安全機(jī)構(gòu)研者認(rèn)為此人是個(gè)術(shù)能手，篇帖子是教程，旨向低開發(fā)力的不法子展示利 ChatGPT 的方法及實(shí)。如果上帖子是技派帶壞 ChatGPT 的代表，下面一帖子，就門外漢利 AI 作惡的旁證這位名為 USDoD 的黑客發(fā)布了一個(gè)創(chuàng)腳本，意強(qiáng)調(diào)這他創(chuàng)建的一個(gè)腳本下方有人出該代碼像 AI 生成代碼，他也承，OpenAI 提供了一個(gè)“幫手”。功能是對(duì)個(gè)文件加，并將消認(rèn)證碼 （MAC）附在文件末，也能將編碼路徑密，并解參數(shù)文件表。盡管述代碼可于合法場(chǎng)，但是，旦部分腳與語(yǔ)法問加以調(diào)整它就能變一個(gè)勒索件。該發(fā)者是一位術(shù)不強(qiáng)的躍分子，出售被盜據(jù)庫(kù)訪問，最近還享過 InfraGard 數(shù)據(jù)庫(kù)。相比成腳本與碼，更多法分子專于用 ChatGPT 從事更容易上手的法交易。篇 2022 年 12 月 31 日的帖子討論了 —— 用 ChatGPT 在暗網(wǎng)創(chuàng)建非商品市場(chǎng)多容易。容中，涉交易的物包括被盜戶、銀行、惡意軟，甚至毒和槍械，款方式以密貨幣進(jìn)。其他地論壇中，有相當(dāng)一分帖子討如何利用 ChatGPT 進(jìn)行詐騙的手。有網(wǎng)絡(luò)全調(diào)研機(jī)向媒體表，已有詐者企圖利 ChatGPT 創(chuàng)建聊天 bot，模仿女孩聊天用以低成和受害男聊天，博他們信任從而實(shí)施騙。Check Point 調(diào)研者補(bǔ)充，盡管 ChatGPT 所生成的惡意軟及代碼很礎(chǔ)，不可像此前攻愛爾蘭衛(wèi)系統(tǒng)的 Conti 一樣精致但其潛在害在于降了新手違的門檻。繼續(xù)補(bǔ)充該門檻不針對(duì)技術(shù)對(duì)于不擅英語(yǔ)的各黑客，ChatGPT 也是生成合法釣魚件的“絕工具”。釣魚郵件罪中，AI 也可能被用于個(gè)性生成內(nèi)容值得一提是，在地黑客論壇關(guān)于在灰地帶靠 ChatGPT 獲利的討論內(nèi)容不少。有容討論如用 AI 快速創(chuàng)造文、電子并銷售獲，另一部內(nèi)容討論用 OpenAI 另一個(gè)模型 DALLE-2 生成圖片并出的操作。于上述威，也有人問了問 ChatGPT 的看法。AI 認(rèn)為，這類象并不罕，并列出見手法。值得注意是，ChatGPT 在結(jié)尾很機(jī)智”、公關(guān)”地母公司給一套辯護(hù)辭：值得意的是，OpenAI 本身并不對(duì)第三方用技術(shù)的為負(fù)責(zé)，司已采取相關(guān)措施止技術(shù)被于惡意目，比如出條款要求戶同意 —— 禁止將其技術(shù)用非法或有活動(dòng)。最問問，對(duì)用 ChatGPT 現(xiàn)象，你解決方案？參考鏈：[1]https://www.forbes.com/sites/thomasbrewster/2023/01/06/chatgpt-cybercriminal-malware-female-chatbots/?sh=1f13474c5534[2]https://research.checkpoint.com/2023/opwnai-cybercriminals-starting-to-use-chatgpt/本文來自微信公號(hào)：量子 （ID：QbitAI），作者：詹?
        
                                                
        
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                                                游客a5f509ccea
                                                1天前
                                            
        
                                            
        
                                                
        IT之家 1 月 9 日消息，吉尼斯世界紀(jì)官方宣布，埃隆?馬斯（南非）正式打破了歷上最大的個(gè)人財(cái)富損失界紀(jì)錄。據(jù)福布斯估計(jì)自 2021 年 11 月以來，他已經(jīng)損失了大約 1820 億美元（當(dāng)前約 1.25 萬(wàn)億元人民幣），盡管其消息來源表明實(shí)際上可接近 2000 億美元（當(dāng)前約 1.37 萬(wàn)億元人民幣）。雖然確數(shù)字幾乎無法確定，但斯克的總損失遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過本科技投資者孫正義在 2000 年創(chuàng)下的 586 億美元（當(dāng)前約 4014.1 億元人民幣）的紀(jì)錄。據(jù)福布斯道，截至 2023 年 1 月，馬斯克的凈資產(chǎn)從 2021 年的 3200 億美元的峰值下降到了 1380 億美元，這在很大程度上由于特斯拉股票表現(xiàn)不。IT之家了解到，馬斯克在 2022 年 12 月 30 日市場(chǎng)收盤后發(fā)推文表示：“長(zhǎng)基本面非常強(qiáng)勁，短期場(chǎng)瘋狂是不可預(yù)測(cè)的?”馬斯克的新紀(jì)錄也讓失去了世界首富的地位目前的世界首富為 Bernard Arnault（法國(guó)），他是奢侈品集團(tuán) LVMH（酩悅?軒尼詩(shī)-路易?威登）的創(chuàng)始人，估計(jì)凈資產(chǎn) 1900 億美元（當(dāng)前約 1.3 萬(wàn)億元人民幣）。馬斯克的大部財(cái)富都與特斯拉股票有，其股價(jià)在 2022 年暴跌了 65%。在馬斯克以大約 440 億美元收購(gòu) Twitter 后，股價(jià)的跌幅開始加速。這場(chǎng)動(dòng)蕩的番禺購(gòu)加上馬斯克在平臺(tái)上的極分化行為，引發(fā)了自 2010 年公司上市以來最大的特斯拉股票拋。盡管股價(jià)一落千丈，特斯拉仍然是世界上最價(jià)值的汽車公司，其市比最接近的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手豐高出 1000 億美元。此外，盡管馬斯克朱獳的錢比歷史上任何人都，但他仍然是世界上第富有的人?
        
                                                
        
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