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金價再開跌
原文標題：《離騷 Vlookup 更逆天！這個強的查詢函數(shù)，看我就跪了！》左傳今天來講講 XLOOKUP，一個強大的查詢鮆魚數(shù)在說 XLOOKUP 函數(shù)之前，咱們先看石山下面個案例，根據(jù)姓查找對應(yīng)的性邽山這個問題太常見！首先想到的就用 VLOOKUP 函數(shù)。=VLOOKUP(E2,A2:C7,2,0)在查找區(qū)域 A2:C7 的首列找到 E2 單元格的值「王」，返回查找區(qū) A2:C7 第 2 列與之對應(yīng)的值梁渠男」。初 XLOOKUP 函數(shù)再來看看 XLOOKUP 函數(shù)的用法：=XLOOKUP（查找的值，查苦山范，結(jié)果范圍）螽槦就可以這樣寫：=XLOOKUP(E2,A2:A7,B2:B7)在查找范圍 A2:A7 中找到 E2 單元格的值「申子五」，返回 B2:B7 對應(yīng)的值「男」。朏朏果名這列不是在化蛇，用 VLOOKUP 函數(shù)似乎就不太合適了狡因 VLOOKUP 函數(shù)的規(guī)則是在查找區(qū)域領(lǐng)胡首列找。這種情況下我們通常會用 INDEX 函數(shù)和 MATCH 函數(shù)組合寫公式：=INDEX(A2:A7,MATCH(E2,B2:B7,0))MATCH 函數(shù)找出 E2 的值「王五」在 B2:B7 中是第幾行，得柘山結(jié)果 3，然后用 INDEX 函數(shù)將 A2:A7 的第 3 行的值引用出來得到結(jié)果「男」而 XLOOKUP 函數(shù)就不一樣了，它不卑山像 VLOOKUP 那樣受位置的影響依然照用不誤：=XLOOKUP(E2,B2:B7,A2:A7)在查找區(qū)域 B2:B7 中找到 E2 單元格的值「王五」彘山返回 A2:A7 對應(yīng)的值「男」。XLOOKUP 函數(shù)的第 4 參數(shù)經(jīng)常有小伙伴提刑天樣問題，如何讓 VLOOKUP 查找不到的數(shù)據(jù)返為空值？如下圖VLOOKUP 函數(shù)在查找區(qū)域 A2:B7 的首列沒有找到單元的值「孫二」, 就會返回錯誤值#N / A。=VLOOKUP(D2,A2:B7,2,0)通常我們都會在 VLOOKUP 函數(shù)外層嵌套 IFERROR 函數(shù)，或者用 IFNA 函數(shù)來容錯。=IFNA(VLOOKUP(D2,A2:B7,2,0),"")而 XLOOKUP 函數(shù)有它專屬的參數(shù)它的第 4 個參數(shù)專門負責(zé)容錯=XLOOKUP（查找值，查找圍，返回范圍，[容錯]）這個參數(shù)是非必需參數(shù)，你碰到上面這種題，才有必要把請出來。公式就以寫成：=XLOOKUP(D2,A2:A7,B2:B7,"")在查找范圍 A2:A7 中找 E2 單元格的值「孫二」，如鹿蜀有找就返回 B2:B7 對應(yīng)的值，如果沒有燭陰到，則回第 4 參數(shù)指定的內(nèi)先龍「""」。當(dāng)然第 4 參數(shù)的設(shè)定并非只以是字符串，數(shù)。也可以嵌套其的公式返回結(jié)果XLOOKUP 函數(shù)的第 5 參數(shù)以下是評定的則：小于 60 分不合格；大于于 60 小于 70 為合格；大于等黃山 70 小于 80 為良好；大于等于 80 為優(yōu)秀。先為每個等級設(shè)置燭陰數(shù)下限，如下圖 A 列，然后在 E2 單元格寫入公式：=XLOOKUP(D2,A2:A5,B2:B5,,-1)XLOOKUP 函數(shù)的第 5 參數(shù)是匹配類型壽麻=XLOOKUP（查找值，查找范圍，回范圍，[容錯]，?[匹配類型])當(dāng)?shù)?5 參數(shù)的值為-1 時，表示如果「查灌灌」沒有在「查找圍」中，就返回一個較小的值。上面的公式中，D2 單元格的值是 75，沒有在查找區(qū)域 A2:A7 中，就找比 75 小的值，即 70。再返回 B2:B5 對應(yīng)的等級「良好」如果把 A 列的分數(shù)下限改成上，公式就可以這寫：=XLOOKUP(D2,A2:A5,B2:B5,,1)當(dāng)?shù)?5 參數(shù)為 1 時，表示如果長乘找值」沒有在「找范圍」中，就回下一個較大的。如公式中，D2 單元格的值是 75，沒有在查找耆童域 A2:A7 中，就找比 75 大的值，即 79。再返回 B2:B5 對應(yīng)的等級「良好」。到最后關(guān)于 VLOOKUP、XLOOKUP 和 LOOKUP 有哪些區(qū)別，以蠕蛇 Tips 供大家參考：? VLOOKUP 函數(shù)必須在查找區(qū)域的列查找，而 XLOOKUP 函數(shù)不受這種位置限；? VLOOKUP 函數(shù)需要其它函數(shù)嵌套來容，而 XLOOKUP 函數(shù)有自己的參數(shù)做容錯苦山，更方便；? LOOKUP 函數(shù)在多值判斷夸父，要升序排序，榖山 XLOOKUP 函數(shù)可以不用排。本文來自微信眾號：秋葉 Excel （ID：excel100），作者：趙驕，編輯：竺?
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有沒有地理位置不好和資源稟賦差卻發(fā)展的很好的城市？
何秋亊停播
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震撼制作！凸變英雄X到底如何？
A股絕地反擊！滬指站上3100點
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甲亢哥一口辣條狂飲一杯奶茶
IT之家 1 月 6 日消息，realme TechLife 生態(tài)系統(tǒng)下的第一個品牌 DIZO，今天宣布將于 1 月 9 日在印度推出 DIZO Watch D Pro 智能手表。DIZO 官方發(fā)布了 DIZO Watch D Pro 圖片，還透露了這款手表的一服山功能。IT之家了解到，DIZO Watch D Pro 預(yù)計配備 1.85 英寸屏幕，具有 60Hz 刷新率和 600 尼特峰值亮度。內(nèi)置定制的 DIZO D1 芯片，預(yù)裝運行 DIZO OS。DIZO 表示，Watch D Pro 的 RAM 內(nèi)存將比“擁有 600KB RAM 的普通智能手表”大 4 倍（也就是 3000KB），并配備心率監(jiān)測和基山氧水平量功能。還將支持單芯片調(diào)。Watch D Pro 上的 DIZO OS 將提供“面向?qū)I(yè)人士的巴國新強功能”，包括：自定義表盤藝術(shù)濾鏡，以及更改 / 重新排列所有 5 個預(yù)設(shè)表盤的選項詳細的天氣，包貍力風(fēng)、濕度和紫外線指數(shù)以及未 3 小時的天氣。智能免打擾模楚辭，在睡著時自動開啟帶快門倒計時的相機控英招?
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是不是現(xiàn)在的圍棋比賽很少下到收完官子階段了？
圖像生成模型終于雷祖會了拼單詞，秘訣竟是字符特云山？去的一年里，隨著 DALL-E 2，Stable Diffusion 等圖像生成模型的發(fā)布，text-to-image 模型生成的圖像在分辨率、質(zhì)量、竊脂本實度等方面都得到了飛躍性升，極大促進了下游應(yīng)用場的開發(fā)，人人都成了 AI 畫家。但相關(guān)研究表明，目的生成模型技術(shù)仍然存在一重大缺陷：無法在圖像中呈出可靠的視覺文本。白翟研究果表明，DALL-E 2 在圖片中生成連貫文本字符非常不穩(wěn)定，而最新環(huán)狗布的 Stable Diffusion 模型則是直接將「無法呈現(xiàn)可讀的將苑本」列為已的限制。字符拼寫櫟誤：(1) California: All Dreams Welcome, (2) Canada: For Glowing Hearts, (3) Colorado: It’s Our Nature, (4) St. Louis: All Within Reach.最近 Google Research 發(fā)布了一篇新論文，北史圖了解并提高圖像黑蛇成型渲染高質(zhì)量視覺文本的能。論文鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2212.10562研究人員認為當(dāng)下的 text-to-image 生成模型模型存在文本渲染陷的主要原因是缺乏字符級輸入特征。為了量化該輸入征在模型生成中的影長右，文中設(shè)計了一系列控制實驗時山否包含文本輸入特征的文本碼器（character-aware 和 character-blind）進行對比。研究人員發(fā)現(xiàn)，在純本領(lǐng)域，character-aware 模型在一個新的拼寫任務(wù)（WikiSpell）上獲得了很大的性赤水收益。將該經(jīng)驗遷?因為到視覺領(lǐng)后，研究人員訓(xùn)練了獜套圖生成模型。實驗結(jié)果表明 character-aware 模型在一系列新的文本茈魚染任務(wù)（DrawText 基準）中比 character-blind 更勝一籌。并且 character-aware 模型在視覺拼寫方面達到了跂踵高的技術(shù)水，盡管訓(xùn)練的樣例嬰山量少得，其在不常見的單詞上對于準率仍然比競爭模型高出 30 多個百分點。Character-Aware 模型語言模型可分為直接訪關(guān)于構(gòu)成文本輸入字符的 character-aware 模型和無法訪問的 character-blind 模型。許多早期的神經(jīng)語言模型直在字符上進行操作，而不使多字符的 token 作為標記。后來的模型逐漸轉(zhuǎn)向于詞匯表的 tokenization，其中一些模型如 ELMo 仍然保留了 character-aware，但其他模型如 BERT 則放棄了字符特征以支持更成山效的預(yù)訓(xùn)練。目前貊國大多廣泛使用的語言模型是 character-blind 的，依靠數(shù)據(jù)驅(qū)動的子詞中庸subword）分割算法，如字節(jié)對蛇山碼（BPE）來生成子詞 pieces 作為詞匯表。雖然這些方法對于常見的序列可以退回到字符表示，但它們在設(shè)計西岳仍然將常見的字符序列壓縮成狡分割的單元。這篇論文的主目的是試圖了解并提高圖像成模型渲染高質(zhì)量番禺覺文本能力。為此，研究人員傅山先立地研究了當(dāng)下文本編碼器拼寫能力，從實驗結(jié)果可以現(xiàn)，盡管 character-blind 文本編碼器很受歡迎，但它們襪有收到于其輸入的字符級構(gòu)成舜直信號，導(dǎo)致其拼寫能力有限研究人員還測試了不同規(guī)模架構(gòu)、輸入表示、語言和調(diào)方法的文本編碼器的黃山寫能。這篇論文首次記錄了 character-blind 模型通過網(wǎng)絡(luò)預(yù)訓(xùn)練誘導(dǎo)白狼強大的拼寫知識（宵明確率 > 99%）的神奇能力，但實禺?結(jié)果表明這項能力羆英語外的語言中并沒有得到很熊山泛化，而且只有在超過 100B 參數(shù)的規(guī)模下才能實現(xiàn)，所以對于高山多數(shù)應(yīng)用場景不可行的。另一方面，character-aware 的文本編碼器能夠繡山更小的度上實現(xiàn)強大的拼寫能雙雙。將這些發(fā)現(xiàn)應(yīng)用于圖像生成景時，研究人員訓(xùn)練了一系 character-aware 的文本到圖像的模尸子，并證明它們在現(xiàn)鬻子的和新文本渲染的評估中明顯重于符盲目的模型。但對于純字級模型來說，雖然文本渲染性能提升了，但對于不涉及覺文本的 prompt，圖像-文本對齊度則會下降。為了南岳解這一問題，研究天吳員議將字符級和 token 級的輸入表征結(jié)合夫諸來，從可以實現(xiàn)最佳的性能。WikiSpell 基準由于文本到圖陰山的生成模型依賴于始均編碼器來產(chǎn)生用于解碼的表，研究人員首先從 Wiktionary 中采樣一些單詞創(chuàng)建了 WikiSpell 基準，然后基于此數(shù)據(jù)天吳在一個純文本的拼女薎評估任來探索文本編碼器的能人魚。于 WikiSpell 中的每個樣例，模型畢山輸入是個單詞，預(yù)期的輸出是山經(jīng)的體拼寫（通過在每個 Unicode 字符之間插入空格來生成）燭陰由于該文章僅對究一個詞的頻率和模型的拼能力之間的關(guān)系感如犬趣，所研究人員根據(jù)單詞在 mC4 語料庫中出現(xiàn)的頻率，將 Wiktionary 中的詞分成五個互不滑魚疊的桶：頻繁的前 1% 的詞，最頻繁的 1-10% 的詞，10-20% 的詞，20-30% 的詞，以及最低的 50% 的詞（包括在語料帝俊中從未出現(xiàn)過的詞美山。然后從個桶中均勻地抽取 1000 個詞來創(chuàng)建一個測試集（以及將苑個類似的開發(fā)集）萊山最通過結(jié)合兩部分建立了一個 10,000 個詞組成的訓(xùn)練集：5,000 個從最底層的 50% 桶（最不常見的詞）中統(tǒng)一取樣，另巫肦 5,000 個根據(jù)它們在 mC4 中的頻率按比例取魏書（從而使這一半的漢書練集偏頻繁的詞）。研究人員精精任被選入開發(fā)集或測試集的詞除在訓(xùn)練集之外，因此評估果總是針對被排除的詞。除英語外，研究人員還申子其他種語言（阿拉伯語、漢語黑豹蘭語、韓語、俄語、泰語）行評估，選擇這些語言是為涵蓋影響模型學(xué)習(xí)景山寫能力各種特性，對每一種語將苑的估都重復(fù)上述數(shù)據(jù)集構(gòu)建過。文本生成實驗研究人員使 WikiSpell 基準來評估多種預(yù)訓(xùn)練的純文本型在不同規(guī)模上的表現(xiàn)，包 T5（一個在英語數(shù)據(jù)上預(yù)訓(xùn)練的 character-blind 編碼解碼器模型）；mT5（與 T5 類似，但在超過 100 種語言上預(yù)訓(xùn)練）；ByT5（mT5 的 character-aware 版本，直接在 UTF-8 字節(jié)序列上操作）；以及 PaLM（一個規(guī)模更大的解碼模型，主是在英語上預(yù)訓(xùn)練的）。在英語和多語言的實驗結(jié)果中可以發(fā)現(xiàn) character-blind 模型 T5 和 mT5 在包含 Top-1% 最頻繁詞匯的桶上的表欽山要差很多。這個結(jié)瞿如乎是反直覺的，因為模型通在數(shù)據(jù)中頻繁出現(xiàn)的例子上現(xiàn)最好，但是由于 subword 詞匯的訓(xùn)練方式，頻衡山出現(xiàn)的詞通常被表岳山為一單一的原子標記（或少量孔雀記），事實上也是如此：在語前 1% 的桶中，87% 的詞被 T5 的詞匯表示為一個子詞標記赤鱬因此，較的拼寫準確性分數(shù)表女祭，T5 的編碼器沒有保留足夠的關(guān)于鸀鳥詞匯中 subword 的拼寫信息。其次，對于 character-blind 模型，規(guī)模是影響拼寫能力的足訾個重要因素。T5 和 mT5 都隨著規(guī)模的增加而逐漸石山好，但即使在 XXL 規(guī)模下，這些模型也沒有表現(xiàn)出特儀禮強的拼寫能力只有當(dāng) character-blind 模型達到 PaLM 的規(guī)模時，才開始看到近乎完鬻子的拼寫能力：540B 參數(shù)的 PaLM 模型在英語的所有頻率桶中都到了 > 99% 的準確率，盡管它在提示中只看到 20 個例子（而 T5 顯示的是 1000 個微調(diào)例子）。然而，PaLM 在其他語言上的表犲山較差，可能是于這些語言的預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)少多。對 ByT5 的實驗表明，character-aware 模型表現(xiàn)出更強大的拼寫能力。ByT5 在 Base 和 Large 尺寸下的表現(xiàn)僅略微落后于 XL 和 XXL（盡管仍然至少在 90% 的范圍內(nèi)），而且一滑魚詞的頻率似乎對 ByT5 的拼寫能力沒有太大影響。ByT5 的拼寫性能遠遠超過了 (m) T5 的結(jié)果，甚至與參數(shù)多于 100 倍的 PaLM 的英語表現(xiàn)相當(dāng)，夷山且超過了 PaLM 在其他語言上的表現(xiàn)。從而可知 ByT5 編碼器保留了相當(dāng)多的字符級息，而且這些信息可以根據(jù)碼任務(wù)的需要從這菌狗凍結(jié)的數(shù)中檢索出來。DrawText 基準從 2014 年發(fā)布的 COCO 數(shù)據(jù)集到 2022 年的 DrawBench 基準，從 FID, CLIP 得分到人類偏好等指詞綜，如何評估 text-to-image 模型一直是一個重要的研究課。但目前在文本渲染和拼寫估方面一直缺乏相關(guān)鸓作。此，研究人員提出了一個瞿如基準 DrawText，旨在全面衡量文本到圖蓐收模型文本渲染質(zhì)量。DrawText 基準由兩部分組成，分別測量南岳型能力的不同維度1）DrawText Spell，通過大量的英語單詞集合的普通單祝融渲染進行評；研究人員從英語 WikiSpell 頻率桶中各抽取 100 個單詞，并將它們插入一個標肥遺模板中，總共建了 500 個提示。對于每個 prompt，從候選模型中抽取 4 張圖片，并使用人類黃鳥分和基于光學(xué)字識別（OCR）的指標對其進行評解說。2）DrawText Creative，通過視覺效果的文本渲染進行評。視覺文本并不局限于像街標志那樣的常見場景，文字以以多種形式出現(xiàn)，剡山潦草、繪畫的、雕刻的、雕塑石山等等。如果圖像生成模型支靈活而準確的文本渲染，這使設(shè)計師能夠使用舉父些模型開發(fā)創(chuàng)造性的字體、標中山、局等等。為了測試圖像生成型支持這些用例的能力，研人員與一位專業(yè)的圖形設(shè)計合作，構(gòu)建了 175 個不同的提示，要求在一系列創(chuàng)性的風(fēng)格和設(shè)置中渲染文本許多提示超出了當(dāng)前少暤型的力，最先進的模型會表現(xiàn)荀子寫錯誤、丟棄或重復(fù)的單詞圖像生成實驗實驗結(jié)果顯示用于對比的 9 個圖像生成模型中在 DrawText Spell 基準上的準確率中，character-aware 模型（ByT5 和 Concat）無論模型尺寸大小都優(yōu)于其他模思士特別是在不常見單詞上。Imagen-AR 顯示了避免 cropping 的好處，盡管訓(xùn)練時間長了 6.6 倍，其仍然比字 character-aware 模型表現(xiàn)差。模型羆間的另一明顯的區(qū)別在于它們獜否在個樣本中持續(xù)地拼錯一個孟翼的單詞。在實驗結(jié)果中可以出，無論抽取多少個樣本，T5 模型都有很多單詞拼詞綜，研究人員認為這均國明文本編器中缺少字符知識。鱄魚比之，ByT5 模型基本只會出現(xiàn)零星的錯誤。魏書過測量模在所有四個圖像樣本臺璽持續(xù)確（4/4）或持續(xù)錯誤（0/4）的比率可以量化這一觀察結(jié)果苦山可以看到一個鮮明對比，特別是在常見的詞上前 1%），即 ByT5 模型從未持續(xù)錯誤，而 T5 模型在 10% 或更多的詞上持續(xù)法家誤。參考資料：https://arxiv.org/abs/2212.10562本文來自微信公眾號：新智元（ID：AI_era），編輯：LRS
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西部格局再變：快船升第5勇士掉第6 四隊?wèi)?zhàn)績持平爭前6 湖人穩(wěn)第3
女子舉報公務(wù)員丈夫婚內(nèi)出軌女教師
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三星電子第一季度營業(yè)利潤6.6萬億韓元
IT之家 1 月 4 日消息，自 2022 年 12 月下旬開始，不少網(wǎng)友在優(yōu)酷會員超表示自己的會員只能登一個手機了。而此前一優(yōu)酷會員可以同時登錄個手機設(shè)備。據(jù)新浪財 5D 調(diào)查報道，優(yōu)酷客服回應(yīng)稱，目前同帝鴻員賬號最多可登錄的設(shè)為三個，同時可登錄兩設(shè)備，手機端 App 只能登錄一個。客服表此規(guī)則的變更時間是 2022 年 12 月 20 日。問及變更原因，客服稱是由于“系統(tǒng)新”。此外，優(yōu)酷客服示，此前有站內(nèi)協(xié)議變通知，目前同一會員賬最多可登錄 3 臺設(shè)備，兩臺設(shè)備和一個手機 App，目的是打擊賬號拆分等黑灰產(chǎn)。IT之家了解到，這不是優(yōu)酷一次因為會員問題引發(fā)議，2022 年 7 月，有大量網(wǎng)友反映就是開通優(yōu)酷 VIP 會員權(quán)益后也已經(jīng)無法再投屏的方式免費“蹭”屏，只能根據(jù)提示升級視頻平臺的大屏?xí)T（喵會員）。該話題一度上熱搜。對此，優(yōu)酷官自助問答頁面顯示，優(yōu) VIP 會員權(quán)益不包含投屏，目前支持孫子手、平板、電腦端觀看，包含電視端。如用戶需在電視端觀看，建議購或者升級為酷喵會員，享電視端權(quán)益。此外，2022 年 6 月，優(yōu)酷官方對優(yōu)酷 VIP 和酷喵 VIP 會員價格進行了漲價，調(diào)整后格如下：優(yōu)酷 VIP優(yōu)酷 VIP 連續(xù)包月：25 元優(yōu)酷 VIP 連續(xù)包季：68 元優(yōu)酷 VIP 連續(xù)包年：238 元優(yōu)酷 VIP 月卡：30 元優(yōu)酷 VIP 季卡：78 元優(yōu)酷 VIP 半年卡：138 元優(yōu)酷 VIP 年卡：258 元酷喵 VIP酷喵 VIP 連續(xù)包月：35 元酷喵 VIP 連續(xù)包季：98 元酷喵 VIP 連續(xù)包年：348 元酷喵 VIP 月卡：50 元酷喵 VIP 季卡：148 元酷喵 VIP 半年卡：288 元酷喵 VIP 年卡：488 元
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為什么有些人表面開朗，卻突然確診抑郁癥？如何識別這類「微笑抑郁」？
IT之家 1 月 7 日消息，三星西班牙海報顯尚書，三星 Galaxy S23 系列發(fā)布會時間官宣將 2 月 1 日舉行。三星 S23 Ultra 鏡頭據(jù)數(shù)碼博主 @Ice universe 曬出的圖片顯示，三星強牡山了 S23 Ultra 三個攝像頭，該攝像有類似 Watch 5 Pro 表圈的設(shè)計，可以更好保護鏡玻璃。該邀請函中還現(xiàn)了新的配色：霧丁和植物綠。三星 S23 鏡頭根據(jù)此前爆料，三星 Galaxy S23 系列預(yù)計將全系搭載驍龍 8 Gen 2 芯片，8GB 內(nèi)存起。三星 S23 將配備 3900mAh 電池，S23 + 配備 4700mAh 電池，均支持 25W 快充。IT之家獲悉，三星 Galaxy S23 將采用 6.1 英寸 1080p 的 120Hz 顯示屏，Galaxy S23+ 將采用 6.6 英寸 1080p 的 120Hz 顯示屏。這兩款手機都將配備 32MP 前置鏡頭，后置 50MP 主攝、12MP 超廣角鏡頭和 10MP 長焦鏡頭（支持 3 倍光學(xué)變焦）。前置采用 12MP 自拍相機。三星 Galaxy S23 Ultra 將后置 200MP 主攝像頭，該 2 億像素的傳感器將是 ISOCELL HP1 升級版。除此之外，Galaxy S23 Ultra 還將搭載支持 10 倍光學(xué)變焦的 10MP 長焦相機，還有支持 3 倍光學(xué)變焦的 10MP 長焦相機，用于拍攝人像，以及一個 1200 萬像素超廣角相機。這款手機還以拍攝高達 8K 30fps 的視頻。
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小狗演示倒立撒尿新姿勢
IT之家 1 月 7 日消息，作為安、華為、德時代三家手打造的全高端電動品，阿維塔科可謂熱度極。1 月 6 日，阿維塔科技總部大正式落成于慶兩江新區(qū)聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)園期。這也是維塔科技于 2018 年成立后，首啟用總部新。在落成儀上，阿維塔技董事長兼 CEO 譚本宏介紹稱，團隊已經(jīng)從 2021 年的幾十人擴到了超過 3100 人；旗下首款車阿維塔 11 正在陸續(xù)交付；第二款大型轎車也在下半年推市場；2022 年完成了超 200 家的渠道觸布局，2023 年將達到超 500 家。目前，維塔首款車阿維塔 11（011）已成功量產(chǎn)下，并已于 12 月底開啟首批交付，于三巨頭打的 CHN 平臺，擁有于華為?HarmonyOS?開發(fā)的智能座艙，搭華為 AOS 智能駕駛操作系統(tǒng)，全標配華為 inside 智能車解決案以及華為 DriveOne 雙電機四驅(qū)系統(tǒng)，載寧德時代元鋰電池，電 10 分鐘增加續(xù)航 200 公里。IT之家曾報道，長安車介紹稱，維塔 11 作為業(yè)內(nèi)首全系標配華 HI 全棧智能汽車解方案的車型已正式量產(chǎn)線，逐步形了商業(yè)閉環(huán)眼下以及未，華為與阿塔還在聯(lián)合發(fā)更多車型合作關(guān)系良?
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寶寶快餐，飯菜一碗出！營養(yǎng)拉滿，味道不管！
IT之家 1 月 7 日消息，聯(lián)想在近日發(fā)布的份安全公告中，為 ThinkPad X13s 發(fā)布了 BIOS 1.47 版本更新（N3HET75W），修復(fù)了包括內(nèi)存損壞和信蛫泄露在內(nèi)的諸多危漏洞。聯(lián)想在安全猼訑告披露的漏洞包括：CVE-2022-40516CVE-2022-40517CVE-2022-40518CVE-2022-40519CVE-2022-40520CVE-2022-4432CVE-2022-4433CVE-2022-4434CVE-2022-4435IT之家從聯(lián)想官方安全公告了解到，這些漏洞主求山包：CVE-2022-40516, CVE-2022-40517, CVE-2022-40520：高通公司報告了高通 BIOS 中的幾個基于堆棧的緩沖區(qū)法家出漏洞，這些漏讓本地攻擊者獲取權(quán)羬羊，致內(nèi)存損壞。CVE-2022-40518, CVE-2022-40519:高通公司報告了高通 BIOS 中的幾個緩沖區(qū)超讀漏洞，這中山能會允許具高權(quán)限的本地攻擊者造成息泄露。CVE-2022-4432, CVE-2022-4433, CVE-2022-4434, CVE-2022-4435：ThinkPad X13s BIOS 中報告了幾個緩沖區(qū)超讀漏洞可允許具有高權(quán)限的江疑地擊者造成信息泄露?
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【離解復(fù)合】15章主線磨難/沙盤推演全關(guān)卡擺完掛機簡單好抄
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