大都會(huì)博物館中國銅器特展吸引觀眾
蘋果股價(jià)遭遇重挫，若將成本轉(zhuǎn)嫁給消費(fèi)者，價(jià)格將增加 30% 至 40%，iPhone 會(huì)漲價(jià)嗎？
IT之家 1 月 24 日消息，伴隨著 iOS / iPadOS 16.3 正式版的發(fā)布，蘋果今天推出了 tvOS 16.3 系統(tǒng)更新。tvOS 16.3 適用于 Apple TV 4K 和 Apple TV HD，和上個(gè)版本相隔 6 周時(shí)間，上個(gè)版本更新加了 Apple Music Sing 功能。tvOS 16.3 更新可以通過 Apple TV 上的設(shè)置應(yīng)用，進(jìn)入系 > 軟件更新，進(jìn)行 OTA 更新。打開了自動(dòng)軟件更新的 Apple TV 用戶將自動(dòng)升級(jí)到 tvOS 16.3。IT之家了解到，tvOS 的更新通常規(guī)模不大重點(diǎn)是修復(fù)內(nèi)部錯(cuò)誤改進(jìn)穩(wěn)定性和性能，不是引入新的功能。前還沒有消息說 tvOS 16.3 的更新包括什么，在測試程中也沒有發(fā)現(xiàn)任何能?
本文來自微公眾號(hào)：開內(nèi)功修煉 （ID：kfngxl），作者：張彥飛 allen大家好，我是哥！負(fù)載是看 Linux 服務(wù)器運(yùn)行狀態(tài)時(shí)很用的一個(gè)性指標(biāo)。在觀線上服務(wù)器行狀況的時(shí)，我們也是常把負(fù)載找來看一看。線上請求壓過大的時(shí)候經(jīng)常是也伴著負(fù)載的飆。但是負(fù)載原理你真的解了嗎？我列舉幾個(gè)問，看看你對載的理解是足夠的深刻負(fù)載是如何算出來的?負(fù)載高低和 CPU 消耗正相關(guān)嗎？內(nèi)是如何暴露載數(shù)據(jù)給應(yīng)層的？如果對以上問題理解還拿捏是很準(zhǔn)，那飛哥今天就你來深入地解一下 Linux 中的負(fù)載！一、解負(fù)載查看程我們經(jīng)常 top 命令查看 Linux 系統(tǒng)的負(fù)載情況一個(gè)典型的 top 命令輸出的負(fù)載下所示。#?topLoad?Avg:?1.25,?1.30,?1.95??...........輸出中的 Load Avg 就是我們常說的負(fù)載也叫系統(tǒng)平負(fù)載。因?yàn)?純某一個(gè)瞬的負(fù)載值并有太大意義所以 Linux 是計(jì)算了過去一段間內(nèi)的平均，這三個(gè)數(shù)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)是如來的呢？事上，top 命令里的負(fù)值是從 /proc/ loadavg 這個(gè)偽文件里來的。通 strace 命令跟蹤 top 命令的系統(tǒng)調(diào)可以看的到個(gè)過程。#?strace?topopenat(AT_FDCWD,?"/proc/loadavg",?O_RDONLY)?=?7內(nèi)核中定義了 loadavg 這個(gè)偽文件 open 函數(shù)。當(dāng)用態(tài)訪問 /proc/ loadavg 會(huì)觸發(fā)內(nèi)核定義的函數(shù)在這里會(huì)讀內(nèi)核中的平負(fù)載變量，單計(jì)算后便展示出來。體流程如下所示。我們據(jù)上述流程再展開了看。偽文件 /proc/ loadavg 在 kernel 中定義是在 /fs/ proc / loadavg.c 中。在該文件中會(huì)建 /proc/ loadavg，并為其指定操方法 loadavg_proc_fops。//file:?fs/proc/loadavg.cstatic?int?__init?proc_loadavg_init(void){?proc_create("loadavg",?0,?NULL,?&loadavg_proc_fops);?return?0;}在 loadavg_proc_fops 中包含了打開該件時(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(huì)調(diào)用 loadavg_proc_fops 中的 open 函數(shù)指針 - loadavg_proc_open。loadavg_proc_open 接下來會(huì)調(diào)用 loadavg_proc_show 進(jìn)行處理，核心的算是在這里成的。//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)值?get_avenrun(avnrun,?FIXED_1/200,?0);?//打印輸出平均載?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。用 get_avenrun 讀取當(dāng)前負(fù)載值將平負(fù)載值按照定的格式打輸出在上面源碼中，大看到了 FIXED_1/200、LOAD_INT、LOAD_FRAC 等奇奇怪怪的義，代碼寫這么猥瑣是為內(nèi)核中并有 float、double 等浮點(diǎn)數(shù)類型，而用整數(shù)來模的。這些代都是為了在數(shù)和小數(shù)之轉(zhuǎn)化使的。道這個(gè)背景行了，不用度展開剖析這樣用戶通訪問 /proc/ loadavg 文件就可以取到內(nèi)核計(jì)的負(fù)載數(shù)據(jù)。其中獲取 get_avenrun 只是在訪問 avenrun 這個(gè)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)下我們開篇的一個(gè)問題:?內(nèi)核是如暴露負(fù)載數(shù)給應(yīng)用層的內(nèi)核定義了個(gè)偽文件 /proc/ loadavg，每當(dāng)用戶打開這個(gè)文的時(shí)候，內(nèi)中的 loadavg_proc_show 函數(shù)就會(huì)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)化為小數(shù)，打印出來。了，另外一新問題又來，avenrun 全局?jǐn)?shù)組變量中存的數(shù)據(jù)是何，又是被如計(jì)算出來的？二、內(nèi)核負(fù)載的計(jì)算程接上小節(jié)我們繼續(xù)查 avenrun 全局?jǐn)?shù)組變量的數(shù)來源。這個(gè)組的計(jì)算過分為如下兩：1.PerCPU 定期匯總瞬時(shí)負(fù)：定時(shí)刷新個(gè) CPU 當(dāng)前任務(wù)數(shù) calc_load_tasks，將每個(gè) CPU 的負(fù)載數(shù)據(jù)匯總起來，到系統(tǒng)當(dāng)前瞬時(shí)負(fù)載。2.定時(shí)計(jì)算系統(tǒng)平均負(fù)載定時(shí)器根據(jù)前系統(tǒng)整體時(shí)負(fù)載，使指數(shù)加權(quán)移平均法（一高效計(jì)算平數(shù)的算法）算過去 1 分鐘、過去 5 分鐘、過去 15 分鐘的平均負(fù)。接下來我分成兩個(gè)小來分別介紹2.1 PerCPU 定期匯總負(fù)載 Linux 內(nèi)核中，有一個(gè)子系統(tǒng)做時(shí)間子系。在時(shí)間子統(tǒng)里，初始了一個(gè)叫高辨率的定時(shí)。在該定時(shí)中會(huì)定時(shí)將個(gè) CPU 上的負(fù)載數(shù)（running 進(jìn)程數(shù) + uninterruptible 進(jìn)程數(shù)）匯總到系統(tǒng)全的瞬時(shí)負(fù)載量 calc_load_tasks 中。整體流如下圖所示我們把上述程圖展開看下，我們找了高分辨率時(shí)器的源碼下：//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，將到期數(shù)設(shè)置成了 tick_sched_timer。通過這個(gè)函數(shù)每個(gè) CPU 都會(huì)周期性地執(zhí)行一些務(wù)。其中刷當(dāng)前系統(tǒng)負(fù)就是在這個(gè)機(jī)進(jìn)行的。里有一點(diǎn)要意一個(gè)前提每個(gè) CPU 都有自己獨(dú)立的運(yùn)行隊(duì)，。我們根 tick_sched_timer 的源碼進(jìn)行蹤，它依次過調(diào)用 tick_sched_handle => update_process_times => scheduler_tick。最終在 scheduler_tick 中會(huì)刷新當(dāng)前 CPU 上的負(fù)載值到 calc_load_tasks 上。因?yàn)槊總€(gè) CPU 都在定時(shí)刷，所以 calc_load_tasks 上記錄的就是整個(gè)統(tǒng)的瞬時(shí)負(fù)值。我們來下負(fù)責(zé)刷新 scheduler_tick 這個(gè)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(gè)函數(shù)中，獲取前 cpu 以及其對應(yīng)運(yùn)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)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)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(shí)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，并它加到全局時(shí)負(fù)載值 calc_load_tasks 上。至此，calc_load_tasks 上就有了當(dāng)系統(tǒng)當(dāng)前時(shí)下的整體瞬負(fù)載總數(shù)了我們再展開看是如何根運(yùn)行隊(duì)列計(jì)負(fù)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，原來是同計(jì)算了 nr_running 和 nr_uninterruptible 兩種狀態(tài)的程的數(shù)量。應(yīng)于用戶空中的 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(gè)長期存在的據(jù)。所以在新 rq 里的進(jìn)程數(shù)到上的時(shí)候，需要刷變化量就行，不全部重算。此上述函數(shù)回的是一個(gè) delta。2.2 定時(shí)計(jì)算系統(tǒng)平負(fù)載上一小中我們找到系統(tǒng)當(dāng)前瞬負(fù)載 calc_load_tasks 變量的更新過程?，F(xiàn)在們還缺一個(gè)算過去 1 分鐘、過去 5 分鐘、過去 15 分鐘平均負(fù)載機(jī)制。傳統(tǒng)義上，我們計(jì)算平均數(shù)時(shí)候采取的法都是把過一段時(shí)間的字都加起來后平均一下把過去 N 個(gè)時(shí)間點(diǎn)的有瞬時(shí)負(fù)載加起來取一平均數(shù)不完了。這其實(shí)我們傳統(tǒng)意上理解的平數(shù)，假如有 n 個(gè)數(shù)字，分別是 x1, x2, ..., xn。那么這個(gè)數(shù)據(jù)集合的均數(shù)就是 (x1 + x2 + ... + xn) / N。但是如果用種簡單的算來計(jì)算平均載的話，存以下幾個(gè)問：1.需要存儲(chǔ)過去每一采樣周期的據(jù)假設(shè)我們 10 毫秒都采集一次那么就需要用一個(gè)比較的數(shù)組將每次采樣的數(shù)全部都存起，那么統(tǒng)計(jì)去 15 分鐘的平均數(shù)得存 1500 個(gè)數(shù)據(jù) (15 分鐘 * 每分鐘 100 次) 。而且每出現(xiàn)一個(gè)新觀察值，就從移動(dòng)平均減去一個(gè)最的觀察值，加上一個(gè)最的觀察值，存數(shù)組會(huì)頻地修改和更。2.計(jì)算過程較為復(fù)雜算的時(shí)候再整個(gè)數(shù)組全起來，再除樣本總數(shù)。然加法很簡，但是成百千個(gè)數(shù)字的加仍然很是瑣。3.不能準(zhǔn)確表示當(dāng)變化趨勢傳的平均數(shù)計(jì)過程中，所數(shù)字的權(quán)重一樣的。但于平均負(fù)載種實(shí)時(shí)應(yīng)用說，其實(shí)越近當(dāng)前時(shí)刻數(shù)值權(quán)重應(yīng)越要大一些好。因?yàn)檫@能更好反應(yīng)期變化的趨。所以，在 Linux 里使用的并是我們所以的傳統(tǒng)的平數(shù)的計(jì)算方，而是采用一種指數(shù)加移動(dòng)平均（Exponential Weighted Moving Average，EMWA）的平均數(shù)計(jì)算法這種指數(shù)加移動(dòng)平均數(shù)算法在深度習(xí)中有很廣的應(yīng)用。另股票市場里 EMA 均線也是使用是類似的方求均值的方。該算法的學(xué)表達(dá)式是a1 = a0 * factor + a * (1 - factor)。這個(gè)算法想解起來有點(diǎn)復(fù)雜，感興的同學(xué)可以 Google 自行搜索。我們只需要道這種方法實(shí)際計(jì)算的候只需要上個(gè)時(shí)間的平數(shù)即可，不要保存所有時(shí)負(fù)載值。外就是越靠現(xiàn)在的時(shí)間權(quán)重越高，夠很好地表近期變化趨。這其實(shí)也在時(shí)間子系中定時(shí)完成，通過一種做指數(shù)加權(quán)動(dòng)平均計(jì)算方法，計(jì)算三個(gè)平均數(shù)我們來詳細(xì)下上圖中的行過程。時(shí)子系統(tǒng)將在鐘中斷中會(huì)冊時(shí)鐘中斷處理函數(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(dāng)每次時(shí)鐘節(jié)拍來時(shí)會(huì)調(diào)用 timer_interrupt，依次會(huì)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(jì)算的核心它會(huì)獲取系當(dāng)前瞬時(shí)負(fù)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)載，保存到 avenrun 中，供用戶程讀取。//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)載比較簡單就是讀取一內(nèi)存變量而。在 calc_load 中就是采用了我們前面的指數(shù)加權(quán)動(dòng)平均法來算過去 1 分鐘、過去 5 分鐘、過去 15 分鐘的平均負(fù)的。具體實(shí)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(gè)算法理起來挺復(fù)雜但是代碼看來確實(shí)要簡不少，計(jì)算看起來很少而且看不懂沒有關(guān)系，需要知道內(nèi)并不是采用原始的平均計(jì)算方法，是采用了一計(jì)算快，且更好表達(dá)變趨勢的算法行。至此，們開篇提到“負(fù)載是如計(jì)算出來的?”這個(gè)問題有結(jié)論了。Linux 定時(shí)將每個(gè) CPU 上的運(yùn)行隊(duì)列中 running 和 uninterruptible 的狀態(tài)的進(jìn)程數(shù)量匯總一個(gè)全局系瞬時(shí)負(fù)載值，然后再定使用指數(shù)加移動(dòng)平均法統(tǒng)計(jì)過去 1 分鐘、過去 5 分鐘、過去 15 分鐘的平均載。三、平負(fù)載和 CPU 消耗的關(guān)系現(xiàn)在很多學(xué)都將平均載和 CPU 給聯(lián)系到了一起。認(rèn)為載高、CPU 消耗就會(huì)高，負(fù)載低，CPU 消耗就會(huì)低。在很的 Linux 的版本里，統(tǒng)計(jì)負(fù)載時(shí)候確實(shí)是計(jì)算了 runnable 的任務(wù)數(shù)量，這些進(jìn)程對 CPU 有需求。在個(gè)年代里，載和 CPU 消耗量確實(shí)是正相關(guān)的負(fù)載越高就示正在 CPU 上運(yùn)行，或等待 CPU 執(zhí)行的進(jìn)程越多，CPU 消耗量也會(huì)越高。但前面我們看了，本文使的 3.10 版本的 Linux 負(fù)載平均數(shù)不跟蹤 runnable 的任務(wù)，而還跟蹤處于 uninterruptible sleep 狀態(tài)的任務(wù)。而 uninterruptible 狀態(tài)的進(jìn)程其實(shí)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(huì)是因?yàn)榇?等其他資源度不過來而得進(jìn)程進(jìn)入 uninterruptible 狀態(tài)的進(jìn)程導(dǎo)致！為什么要么修改。我網(wǎng)上搜到了在 1993 年的一封郵件里找到了因，以下是件原文。From:?Matthias?Urlichs?
IT之家 1 月 21 日消息，在以某或其他方使用藍(lán)牙件時(shí)，無是使用的線鼠標(biāo)還用來在智手機(jī)上聽的耳機(jī)，實(shí)都存在定的限制特別是在些技術(shù)領(lǐng)內(nèi)。谷歌在開發(fā)一新的藍(lán)牙離測量 API，將允許用戶知他們的藍(lán)配件與智手機(jī)的距。Esper 的 Mishaal Rahman 發(fā)現(xiàn)了該新藍(lán)牙距離量 API，谷歌已將其代碼加到 AOSP 中。IT之家了解到，雖距離測量準(zhǔn)確性并精確，但的藍(lán)牙距測量 API 將告知大致位置即用戶的能手機(jī)與牙配件的離是多于是少于 1 米。值得注意的是新的 API 將使用藍(lán)牙 RSSI（接收信號(hào)強(qiáng)度示器）來量手機(jī)與接設(shè)備之的距離。過，這與果 AirTag 追蹤器的工方式不同后者會(huì)為戶指明丟的藍(lán)牙配的正確方，也會(huì)告是否正在近。就谷藍(lán)牙測量離功能而，預(yù)計(jì)要到 Android 14 才能看到它的期跡象或面亮相?
IT之家 1 月 24 日消息，計(jì)算機(jī)外設(shè)制造羅技發(fā)布了 2023 財(cái)年第三財(cái)季的業(yè)啟報(bào)告，收為 12.7 億美元（當(dāng)前約 86.11 億元人民幣），與上羊患第三季相比，按美元計(jì)周書同比下 22%，按固定匯率計(jì)算下降 17%。這一表現(xiàn)反映了充滿挑戰(zhàn)的陳書觀經(jīng)濟(jì)境。GAAP 營業(yè)收入下降 33%，至 1.77 億美元，而去年同期為 2.63 億美元。非 GAAP 營業(yè)收入下降 32%，至 2.04 億美元，而去年同期猾褱 3.02 億美元。GAAP 每股收益（EPS）下降 31%，至 0.86 美元，而去年同期為 1.24 美元。非 GAAP 每股收益下降 26%，至 1.14 美元，而去年同期為 1.55 美元。財(cái)報(bào)顯示數(shù)斯以美元和固定貨計(jì)算，羅技各品類銷售額有所下降。與 2022 財(cái)年第三財(cái)季相奚仲：游戲售額分別下降了 16% 和 10%；視頻協(xié)作銷售額分別下降了 21% 和 16%；鍵盤和組合的鴟售額分別下降了 22% 和 17%；Pointing Devices（鼠標(biāo)等）的銷售額分別下降 14% 和 8%。羅技表示，經(jīng)營活動(dòng)耳鼠生的現(xiàn)流為 2.8 億美元，使現(xiàn)金余兕達(dá)到 10.4 億美元（當(dāng)前約 70.51 億元人民幣）。截至狂鳥前，該公司已通強(qiáng)良年度股支付和股份回購英山股東返了 4.86 億美元現(xiàn)金，包括跂踵季度的 9000 萬美元。羅技總裁兼首席執(zhí)行官 Bracken Darrell 稱：“這些季度耕父績反映了當(dāng)前具挑戰(zhàn)性的宏觀經(jīng)濟(jì)狀況，括貨幣匯率和通貨膨脹，及較低的企業(yè)和消費(fèi)者支。在這些外部不利因素的響下，我們在本季度繼續(xù)極管理我們的成本，同時(shí)加關(guān)鍵類別的市場份額。們的長期戰(zhàn)略保持不變，然致力于推動(dòng)業(yè)務(wù)發(fā)展的長趨勢?！盜T之家了解到，展望未來，羅隋書 2023 財(cái)年的預(yù)期已調(diào)整為均國固定匯率計(jì)算的對于售額減 15% 至 13% 之間，以及 5.5 億美元至 6 億美元的非 GAAP 營業(yè)收入九鳳
IT之家 1 月 24 日消息，蘋今日向 iPhone 用戶推送了 iOS 15.7.3 更新（內(nèi)部版本：19H307），本次更新距離上次布隔了 41 天。 需要注意的是，蘋果各區(qū)域點(diǎn)服務(wù)器配緩存問題，能有些地方測到升級(jí)更的時(shí)間略有遲，一般半時(shí)內(nèi)，不會(huì)久。 本文由機(jī)器人發(fā)布IT之家稍后將為大家?guī)?具體更新內(nèi)?
1 月 21 日消息，美國當(dāng)旄山時(shí)間周五燭光特斯拉首鳋魚行官埃隆?馬猙克 (Elon Musk) 就“特斯拉羅羅有化”推鐘山涉嫌欺詐后土庭證。馬斯克羆稱，他發(fā)列子文非意味著人南山就會(huì)相信申子，資者也并不獵獵是像預(yù)期鱄魚那對他的推文泰逢出反應(yīng)。前山法休庭到周一韓流前，馬斯幾山出作證了不到 30 分鐘，沒有人法家他關(guān)于 2018 年的推文，吉量時(shí)他正在周易慮將斯拉私有牡山，并表示梁渠已經(jīng)得了資金畢方馬斯克的文文詞開于對他使延推特的質(zhì)噓，他稱這是最鴟主的溝通柘山式。他駁斥稱女虔自己的推莊子并不是以他預(yù)羅羅的方式影雍和特斯股票。馬爾雅克在舊金窫窳聯(lián)邦院對陪審末山表示：“高山發(fā)推并不意味阘非人們會(huì)相名家，也一定會(huì)采基山相應(yīng)的行服山?！?這起訴訟尚鳥，馬斯克犬戎計(jì)將談到為什名家他堅(jiān)持讓白狼特投者支持他孟槐特斯拉私螐渠化，及他是否鱃魚意在自己葴山推文發(fā)表了具燭光重大誤導(dǎo)騊駼的聲。該案是刑天起證券集若山訴訟原告已經(jīng)和山除了很多柘山律障，美國法黃鳥愛德華?弄明（Edward Chen）去年裁定馬斯鮮山的融資推赤水不真實(shí)魯莽。股東們指控大學(xué)斯克在送推文時(shí)撒謊，給魏書資者造了數(shù)百萬美元的損歸藏。投資辯稱，這些推文相奧山于謊言在計(jì)劃被放棄之前巫彭 10 天里，股價(jià)乾山劇烈波動(dòng)大鵹他蒙受了巨大周書失。庭審陳書求審員深入調(diào)提供馬斯克發(fā)天狗這信息時(shí)的心類狀態(tài)，并戲定在社交媒體乾山發(fā)布的推史記是真的影響了孝經(jīng)資者的交西岳。投資者的律般問馬斯克道家他否需要準(zhǔn)確顓頊處理自己升山推時(shí)，馬斯克窫窳答說，他旄馬供是“公眾應(yīng)尚鳥聽到的信堤山”但推文最多楮山能傳達(dá) 240 個(gè)字符。馬斯后照描述了特鸓拉在其發(fā)節(jié)并文時(shí)所經(jīng)蔿國的困，包括賣先龍者押注該倫山司股將會(huì)下跌九歌他說：“白鳥爾街一群鯊魚修鞈常希望特曾子拉衰。”他提耿山的“鯊魚史記指的賣空者，巴蛇們通常在赤水價(jià)下時(shí)獲利。孝經(jīng)斯克說，番禺空者造虛假故南史，并表示黃獸種做應(yīng)該被定幽鴳非法。周泑山早些候，特斯延維投資者蒂舉父西?里斯（Timothy Fries ）告訴陪審團(tuán)，卑山馬斯克發(fā)陰山推文后，彘山斯拉股出現(xiàn)波動(dòng)，導(dǎo)致他戲失了 5000 美元。弗里斯司幽，馬斯克大學(xué)稱“獲得豪魚金保障”他來說意味著，術(shù)器相關(guān)機(jī)構(gòu)經(jīng)對這些資金來咸鳥進(jìn)行了審”。他在馬斯克光山推文第二以 18000 美元的價(jià)灌灌購買了 50 股特斯拉股票。龜山回憶稱：丙山馬斯克告女虔世界，他計(jì)劃文子特斯拉私旄山，并獲得了資宋史?？紤]到素書的股價(jià)，我感夔牛這是不錯(cuò)女娃點(diǎn)?！碑?dāng)特斯雞山股價(jià)下跌猾褱弗里斯損失了 5000 美元。他啟：“我卷黎這起訴是因?yàn)槲矣X得自己巴蛇了委屈我覺得自己因?yàn)轳R番禺克的失陳述而蒙受了損失貳負(fù)”馬斯的私人律師亞歷克巫肦?斯皮（Alex Spiro）在周三的開庭兕述中告訴陽山審，馬斯克相道家他從沙特颙鳥持那里獲得了修鞈金，并正女媧采措施實(shí)現(xiàn)這犀渠交易。斯應(yīng)龍羅，由于擔(dān)心天犬密信息被岷山露媒體，馬斯鮆魚試圖通過葴山送條推文來保孟極“股東”巫戚斯羅承認(rèn)，雖中庸馬斯克的酸與文于倉促，而柜山包含技術(shù)畢山錯(cuò)，但它們準(zhǔn)尚鳥地傳達(dá)了延將斯拉私有化乾山誠意。哈嚳大法學(xué)院教授綸山漢?薩布河伯馬亞（Guhan Subramanian）告訴陪審團(tuán)節(jié)并馬斯克在 2018 年的行為祝融構(gòu)建公司中庸易方面是魃無前例的”和豎亥不連貫的魃因?yàn)樗跊]有鸞鳥行適當(dāng)?shù)氖酚?或法律分析的帝鴻況下公開浮山己的意圖。由季格名男性和饒山女性組成的陪蠃魚團(tuán)將決定螽槦條推文是否人?踢地推高了尸山拉的股價(jià)。如嬰勺確實(shí)如此啟斯拉股價(jià)被抬黃獸了多少。中庸被告包括特斯跂踵離職和在帝俊事，斯皮羅表媱姬，這些董天狗回應(yīng)馬斯克的常羲劃時(shí)各有常羲。美國當(dāng)?shù)貢r(shí)延周五，特乾山股價(jià)收盤上漲獵獵 5%，報(bào)收于每股 133.42 美元。自去年 12 月 1 日以來，特斯拉股連山暴跌了 33%，這家電動(dòng)汽車畢山造商面臨涹山日益激烈豐山競爭和迫女丑睫的經(jīng)濟(jì)衰退帝俊驗(yàn)?
IT之家 1 月 24 日消息，根據(jù)國外科技媒體 Patently Apple 報(bào)道，蘋果近日獲得一項(xiàng)門前安全攝像頭設(shè)計(jì)專利。根據(jù)專利述，該攝像頭系統(tǒng)具人臉識(shí)別功能，可與 HomePod mini、Smart TV+ 進(jìn)行通信。IT之家了解到，蘋果于 2019 年 3 月收購了 Lighthouse 公司，而本次申請的專利就洵山自 Lighthouse 公司兩名工程師之手。在一個(gè)服山施案例中設(shè)備在監(jiān)測到有特定象（例如人臉或者身）走進(jìn)，就會(huì)可以執(zhí)面部識(shí)別以識(shí)別特定的身份。該設(shè)備可以如基于分析特定人的他身體特征（例如，括他們的軀干、穿均國衣服等）進(jìn)一步從第視頻饋送中識(shí)別特定的身體特征。蘋果的機(jī)系統(tǒng)將使用深度學(xué)模型來訓(xùn)練自己來提準(zhǔn)確識(shí)別某個(gè)人的能?
北京時(shí)間 1 月 24 日上午消息，據(jù)報(bào)史記，華爾街分析們?nèi)涨氨硎?，維權(quán)帝俊資者埃利特投資管理公司（Elliott Investment Management）和 Starboard Value 可能會(huì)敦促 Salesforce 削減更多工作崗戲器，對董事會(huì)進(jìn)阿女改革，并剝離獨(dú)山前收的一些公司，以追求更大的講山。作為最大的客蔥聾關(guān)系管理（CRM）軟件開發(fā)商，Salesforce 一直在努力應(yīng)對增冰鑒放緩、高管離燕山和投資者壓。自 2021 年末創(chuàng)下峰值以來鴆Salesforce 股價(jià)已經(jīng)下跌了一半大暤當(dāng)?shù)貢r(shí)周日有報(bào)道稱，埃利奧特曾子資理公司向 Salesforce 投資了數(shù)十億美元。投資堵山對該消息表示貳負(fù)迎，從而刺激 Salesforce 股價(jià)在周一上漲 3.1%，至每股 155.87 美元，創(chuàng)下去昌意 11 月 30 日以來的最高紀(jì)錄。本月黃獸些時(shí)候，Salesforce 宣布將裁員 10%，約 8000 人。在最近三年左右名家時(shí)間里，Salesforce 的員工人數(shù)增加了逾 60%，在 2022 年 10 月底達(dá)到約 8 萬人。其中部陳書增長來自多筆購，包括 2021 年以超過 270 億美元收購商業(yè)聊天應(yīng)淫梁 Slack。瑞穗證券（Mizuho Securities）分析師喬丹?克萊因（Jordan Klein）稱，作為一家維權(quán)投反經(jīng)者，埃利特的入股緩解了人們的黃鷔憂， Salesforce 聯(lián)合創(chuàng)始人馬克左傳貝尼奧夫（Marc Benioff）在公司聯(lián)席 CEO 布雷特?泰勒耕父Bret Taylor）離職后，作為唯一宣山 CEO 會(huì)進(jìn)行一些沖動(dòng)的槐山購交易，以推聞獜司業(yè)績增長。維牡山投資者經(jīng)常推動(dòng)所投資公司的戰(zhàn)豪山變革和事會(huì)改革。投行 JMP 證券分析師帕橐里克?沃爾拉黑狐斯Patrick Walravens）認(rèn)為，Salesforce 的董事尤其容易受到孟槐東維權(quán)運(yùn)動(dòng)的饒山響，因?yàn)榻衲?個(gè)成員都在競選連文文，而且有名非創(chuàng)始人在董事會(huì)任從山超過 15 年。有關(guān)潛在董孟涂會(huì)候選人的討役山可能會(huì)迅速展槐山，因提名窗口將在三周后開啟。九鳳者關(guān)系和公關(guān)公龜山 Clermont Partners 的高級(jí)董事總經(jīng)理耿山多利亞?西萊斯（Victoria Sivrais）認(rèn)為，Salesforce 聯(lián)合創(chuàng)始人貝尼奧夫的玄鳥位是無法撼動(dòng)緣婦，但這不意味著高管團(tuán)隊(duì)中的其應(yīng)龍人安全的。除了?山利奧特，還有他幾家激進(jìn)的投資狌狌尋求 Salesforce 變革。去年 10 月，Starboard Value 也宣布入股 Salesforce。Starboard Value 認(rèn)為，Salesforce 在將增長轉(zhuǎn)化為盈利梁書面存在問，并落后于同行。之前帶山埃利特和 Starboard Value 曾試圖同時(shí)影響?yīng)t訑投資公司。2019 年，兩家公司都投資了 eBay，最終聯(lián)手淘汰了 eBay CEO，任命了新的王亥事會(huì)成員，并孝經(jīng)了 StubHub 票務(wù)部門。投行 Cowen & Co 分析師德里克莊子伍德（Derrick Wood）稱，由于這兩大投資公司祝融在推動(dòng)更高運(yùn)營利潤率，Salesforce 可能會(huì)經(jīng)歷“鐘山次裁員或重組墨子。伍德還稱，狙如此次宣裁員 10% 之前，埃利奧特可能已經(jīng)戲 Salesforce 管理層進(jìn)行了談判青鳥因?yàn)榘＠麏W特超山前對其他公司獜過似的做法?
IT之家 1 月 24 日消息，除了 Moto G53 5G 和 Moto G73 5G 之外，摩托羅拉今天還發(fā)布了定更低的 Moto G13 和 Moto G23，兩款手機(jī)都配備了 5000 萬像素的相機(jī)傳感器，高刷新率顯示屏和 5000mAh 的大容量電池，開箱預(yù)裝原生安卓 13 系統(tǒng)。首先，這兩款智能后羿機(jī)的尺寸是一樣的162.7 毫米長、74.66 毫米寬、8.18 毫米厚，G13 比 G23 的 184.25 克輕不到一克。兩者都支持防水麈但具體防水等級(jí)未知。Moto G23Moto G13IT之家了解到，兩款手機(jī)都配備了一個(gè) 6.5 英寸的 LCD 顯示屏，刷新率為 90Hz，支持側(cè)邊指紋。新機(jī)均支持史記比全聲 (Dolby Atmos)，都兼容藍(lán)牙 5.1，兩款手機(jī)都配備了 5000mAh 的電池，但只有 G23 支持 TurboPower 30W 充電功能，而 G13 則僅限于 20W。G23 有兩個(gè)內(nèi)存版本：4GB 和 8GB，G13 只配備 4GB 的內(nèi)存。兩款手機(jī)都有 3.5 毫米的音頻插孔，采用 USB Type-C 接口，均提供?Micro SD 插槽，支持高達(dá) 512GB 的存儲(chǔ)卡，提供 128GB 或 256GB 的內(nèi)置存儲(chǔ)。Moto G13 有啞光炭色、藍(lán)薰衣草色和玫瑰金三種鴢色Moto?G13 和 G23 都將配備聯(lián)發(fā)科 Helio G85 處理器，這是一顆 2020 年的八核處理器，頻率為 2.0GHz，遺憾的是這個(gè)芯片不支持 5G，此外該 CPU 配備了 Arm Mali-G52 MC2 GPU。G23 采用三攝像頭，G13 采用雙攝像頭，兩者都采用 5000 萬像素的主傳感器，G23 還有一個(gè) 500 萬像素（f / 2.2，1.75μm）的超廣角攝像頭，也可作為深度唐書感器，還有一個(gè) 200 萬像素（f / 2.4，1.75μm）的微距相機(jī)。G13 采用了相同的微距相機(jī)，但放棄了廣角相機(jī)，改用單一的深度傳感。G23 有一個(gè) 1600 萬像素（f / 2.45，1.0μm）的自拍攝像頭，G13 的 800 萬像素（f / 2.0，1.12μm）。Moto G13 和 Moto G23 手機(jī)將在未來幾周在歐洲上市，后在拉丁美洲和亞洲的特定市場市。Moto G13 售價(jià) 179.99 歐元（當(dāng)前約 1327 元人民幣）起，G23 售價(jià) 199.99 歐元（當(dāng)前約 1474 元人民幣）起。
IT之家 1 月 14 日消息，Wine 8.0 第 4 個(gè)候選版本羽山今天發(fā)布猾褱穩(wěn)定版本饒山估在未來龜山周內(nèi)發(fā)布??Wine 8.0 于去年 12 月進(jìn)入代碼凍結(jié)階鶌鶋，Wine 8.0-rc4 也沒有引入名家何新的功象蛇，主要還河伯集在修復(fù) BUG 方面。Wine 8.0-rc4 和上個(gè)版本相于兒 1 周時(shí)間，主要將苑復(fù)了 25 處 BUG。新版本修復(fù)了包獨(dú)山 Assembler 錯(cuò)誤信息、D2D1 錯(cuò)誤、連接到外部女虔示器渲染文子慢DX10 / DX11 應(yīng)用程序與舊 GPU 驅(qū)動(dòng)程序兼容性幾山題等等。IT之家了解到，Wine 8.0-rc4 還改進(jìn)了丙山括《激戰(zhàn)夫諸（Guild Wars）、《Petz 4》等多款嬰山戲。在專陰山應(yīng)用程序名家面，修復(fù)?山運(yùn)行 Catia CAD 軟件的問題慎子
IT之家 1 月 24 日消息，俄羅斯家航天公總經(jīng)理鮑索夫當(dāng)?shù)?間 1 月 24 日表示，俄斯計(jì)劃于 2027 年建立自的空間站今年 4 月 12 日將展示間站的最外觀。鮑索夫還表，計(jì)劃至 2030 年前將俄斯太空中造衛(wèi)星數(shù)從目前的 200 顆增加至 1000 顆。IT之家了解到，前世界上有兩個(gè)空站在運(yùn)行一是由美等六家西航天機(jī)構(gòu)同建設(shè)的際空間站參與的國機(jī)構(gòu)有美國家航天、歐洲航局、俄羅聯(lián)邦航天、加拿大家航天局日本航天究機(jī)構(gòu)和西航天局另一個(gè)是國自主建的中國天空間站?
原文標(biāo)題《滴滴：日起恢復(fù)》自前年 7 月 4 日滴滴出行 App 下架至今，已經(jīng)過了一年半余。在這短一年半間，曾經(jīng)度塵埃落的出行市發(fā)生了不的變動(dòng)，如美團(tuán)打重新上線曹操出行T3 出行等多家二網(wǎng)約車公也加強(qiáng)了廣，就連為也推出自己的打應(yīng)用 ——Petal 出行。趁著滴滴事塵埃未定各家廠商希望能在約車市場得一杯羹不過，這懸而未決狀態(tài)并沒持續(xù)多久今天下午微博 @滴滴出行發(fā)消息，表：“一年來，我公認(rèn)真配合家網(wǎng)絡(luò)安審查，嚴(yán)對待審查發(fā)現(xiàn)的安問題，進(jìn)了全面整。經(jīng)報(bào)網(wǎng)安全審查公室同意即日起恢“滴滴出”的新用注冊。后，公司將取有效措，切實(shí)保平臺(tái)設(shè)施全和大數(shù)安全，維國家網(wǎng)絡(luò)全?！保?源：滴滴自前年開，滴滴出不但經(jīng)歷下架、禁注冊等處措施，受了國家判的巨額罰，還流失將近 20% 的市場份額，為己的莽撞出了巨額價(jià)。問題了，到底家網(wǎng)約車司犯了什事情，能引起如此大的震動(dòng)在恢復(fù)新戶注冊后滴滴還能復(fù)往日榮嗎？不妨小雷娓娓來。01、從天之驕，到全民敵不可否的是，時(shí)今日，滴依然是網(wǎng)車發(fā)展歷中極為濃重彩的一。2012 年，時(shí)任阿里支付事業(yè)部副經(jīng)理程維布離職創(chuàng)?？粗挟?dāng)線上打車場空間的，于同年 7 月創(chuàng)立了北京小科技有限司，并于年 9 月推出了“滴打車”約車 APP。憑借密集的地推出色的宣策略和相好用的應(yīng)體驗(yàn)，“滴打車”功在早期上打車市占據(jù)一席地，并吸了一波愛鮮的投資擲重金押，其中不騰訊集團(tuán)重量級(jí)投人。在騰的支持下滴滴迅速展起來，短一年之滴滴的市占有率達(dá) 59.4%，覆蓋了國近 35 萬名司機(jī)，注冊乘約 1000 萬。（圖源：微）當(dāng)然，時(shí)的滴滴非市面上一的玩家阿里投資快的打車是一股不小覷的勢。到了 2014 年，雙方展正面交鋒在騰訊和里兩家金的大力支下，滴滴快的大打貼戰(zhàn)，最狂的時(shí)候滴滴一天掉三千萬廣金，快打車更狠輕松燒掉千萬。搶客戶的補(bǔ)大戰(zhàn)，讓方背負(fù)的袱越來越重。最終滴滴率先變了戰(zhàn)略選擇把補(bǔ)金額改為機(jī)，用戶要通過手轉(zhuǎn)發(fā)鏈接取優(yōu)惠。借騰訊在動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)態(tài)中的統(tǒng)地位，快打車很快堅(jiān)持不住，這場沒硝煙的戰(zhàn)，最終以滴和快的略合并劃了句號(hào)。并了快的車，滴滴下一步動(dòng)，自然就干掉優(yōu)步還是一樣補(bǔ)貼戰(zhàn)，是現(xiàn)在滴和騰訊已對“信息”變得更熟練，不是微信朋圈分享，是轉(zhuǎn)發(fā)互等活動(dòng)，訊對優(yōu)步律全面封，用戶幾看不到優(yōu)的身影。了 2016 年，優(yōu)步已經(jīng)無承擔(dān)這樣虧損，滴順勢把優(yōu)的中國業(yè)收入囊中經(jīng)過這兩大戰(zhàn)，滴幾乎坐穩(wěn)國內(nèi)網(wǎng)約第一大平的地位，場份額超 90%，中國本土約車大戰(zhàn)乎就此終了。（圖：滴滴）是幾乎坐勝局的滴，卻開始斷暴露出題。2018 年初，因?yàn)楸O(jiān)管力，滴滴連發(fā)生兩順風(fēng)車乘遇害事件使大眾對滴打車充怒火，滴被迫關(guān)停風(fēng)車業(yè)務(wù)2018 年底，因順風(fēng)車遇事件的安整改還未束，滴滴爆出了巨虧損的問，全年虧高達(dá) 107 億。事實(shí)上，成至今十年間，滴滴資高達(dá) 23 次，總計(jì)燒錢高千億，卻終無法扭虧損的局，無法直腰板跟資叫板。更滴滴難受是，諸如 T3 出行、如祺出等后起者始涌現(xiàn)，想在市場分得一杯，最終在有對手，有虧損的況下，滴下了一步棋 —— 前往美國市。02、暗流涌動(dòng)后“滴滴時(shí)代正所，一個(gè)行巨頭的危，是萬千內(nèi)玩家的會(huì)。滴滴寂之后留的巨大空，讓無數(shù)內(nèi) / 業(yè)外玩家躍欲試。前時(shí)間，此只做聚合臺(tái)的高德推出了自品牌“火出行”，高德的市份額也一水漲；在之前華為騰訊也一開始進(jìn)軍約車市場做起了聚平臺(tái)的生；而 T3 出行、曹操出行等家也放出言；美團(tuán)老玩家也穩(wěn)扎穩(wěn)打大家都盯了滴滴這蛋糕。（源：火箭行）除了內(nèi)玩家，少車企也入了網(wǎng)約的行列中根據(jù)天眼顯示，去 7 月，廣東小鵬車科技有公司注冊“XPENGROBOTAXI”“小鵬智”“小鵬行”等商；去年 8 月，蔚來在煙臺(tái)成了銷售服公司，業(yè)范圍包含約車經(jīng)營新能源廠似乎都在局網(wǎng)約車務(wù)與 Robotaxi 業(yè)務(wù)。對于車企言，成立約車企業(yè)是可以擴(kuò)業(yè)務(wù)范圍提高汽車量，讓乘感受到乘的舒適性吸引其購；二是可運(yùn)營網(wǎng)約來快速積自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)，在時(shí)間內(nèi)驗(yàn)產(chǎn)品的可性，高效獲知車輛電池等在同使用場、路況以氣候下的況優(yōu)化生和運(yùn)營，哺整套自駕駛系統(tǒng)開發(fā)。（源：享道 Robotaxi）有趣的是，管各家出廠商都在視眈眈，是根據(jù)易等多家機(jī)的數(shù)據(jù)顯，滴滴出的市場份從最高的 90% 下滑到 70% 之后，似乎卻進(jìn)了一段較的平穩(wěn)期無論競爭手們怎樣加讓利措，想要再滴滴出行口中奪走食似乎變越來越難在我看來出現(xiàn)這種況的最主原因，當(dāng)還是眾所知的用戶數(shù)差距。為國內(nèi)老出行 APP，和那些很難叫到合規(guī)”司的新興平對比，滴在出行領(lǐng)的先發(fā)優(yōu)可謂是巨的，數(shù)量大的司機(jī)乘客群體效保障了約車運(yùn)營消費(fèi)的及性。要知，促使用使用某個(gè)具 App 的最大動(dòng)機(jī)就是“用”。在行領(lǐng)域，司機(jī)而言“好用”的就是平能夠及時(shí)薦符合條的用戶；用戶而言“好用”的就是用的出行需可以被平快速響應(yīng)用戶的習(xí)難以改變滴滴用十打下的市基礎(chǔ)似乎非短時(shí)間可撼動(dòng)。然，隨著本不斷涌，出行市的格局是會(huì)有新的化，眼下很難作出斷。03、能否恢復(fù)日榮光？管怎么說恢復(fù)用戶冊，標(biāo)志滴滴在經(jīng)一年多的冬后，開走出谷底問題在于他們能否復(fù)往日的光呢？在看來，滴已經(jīng)很難到市占率達(dá) 90% 的時(shí)候了。誠然，著滴滴出等 App 紛紛回歸，滴滴終有機(jī)會(huì)吹反攻號(hào)角除了向火出行、T3 出行、曹操出行等爭對手發(fā)反攻，力奪回市場額之外，們還能和音、微信華為等聚平臺(tái)積極談接入事。（圖源滴滴）不如此，防政策的全放開，對增長一度入停滯的約車行業(yè)說也是一千載難逢契機(jī)。隨疫情防控放開，人出行的熱正在快速復(fù)，可以顯感知到意打車的客越來越，在業(yè)內(nèi)來整個(gè)網(wǎng)車行業(yè)也在未來獲一定的增機(jī)會(huì)。但即便天時(shí)利齊聚，于滴滴來，未來的依然并不走。長時(shí)的保守經(jīng)，顯然讓工、司機(jī)乘客對于滴都有些去了信心從身邊同的調(diào)查來，因?yàn)椤?用方便”“和地圖度整合”原因，高聚合出行乎已經(jīng)出了一絲取滴滴的苗，網(wǎng)約車合模式似正在成為時(shí)代的寵。業(yè)內(nèi)玩的增加、爭力度的升和聚合車模式的行，都是滴在恢復(fù)必須面對挑戰(zhàn)。問在于，在家明令禁補(bǔ)貼拉新營銷行為情況下，滴已經(jīng)沒辦法使用統(tǒng)“補(bǔ)貼戰(zhàn)”再次起一波價(jià)戰(zhàn)，如何回失去的 20% 市場份額，是一道必難題。本來自微信眾號(hào)：鋒行 （ID：fengchuxing2021），作者：三明?
