中國媒體實測高通 S888 處理器後,竟用「翻車」形容!功耗高也非常燙_租車

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對於 Android 用戶來說,今年最期待的旗艦處理器不外乎就是高通 Snapdragon 888,已經發表的小米 11 正是搭載這顆處理器,而最近一間中國媒體「極客灣Geekerwan」就收到小米 11 實機,沒想到測試之後他們卻用 “翻車” 來形容這顆處理器,認為三星的 5nm 工藝讓這顆變得有點慘,功耗實在是太高了。

中國媒體實測高通 S888 處理器

稍早極客灣Geekerwan 於 YouTube 頻道中分享 S888 的評測影片,標題寫著「驍龍888性能分析:翻車!」,看到這翻車形容詞,就知道表現比他們預期的差很多。

影片一開始有詳細講解 S888 的架構,有興趣的人文末有影片,這邊就簡單介紹一下。

S888 跟上一代 S865 相比,GPU 效能提升了 40%:

製程部分受惠於從台積電的 7nm 變成三星 5nm,S888 這次就直接內置 X60 基帶,不像 S865 採用的是外掛 X55 基帶:

進到效能實測部分,Geekbench 5 結果顯示,S888 無論單核心與多核心,確實都比 S865 還要快,提升幅度達 9.7%。跟 A13 相比,多核心終於正式超越,但單核心還是輸,A14 則兩項都輸:

S888 的 LPDDR5 也提升到 6400Mbps,實測記憶體延遲確實比 865 還低,頻寬也提升到 32.5GB/s,整體來看 S888 的效能確實有提升,那為什麼他們會用翻車來形容?主要是在「功耗」:

CPU 能耗比測試結果顯示,888 的功耗 865 高出 1W,達到 3.3W,換算後的能耗比較差:

接著在測試多核心部分,差距又更大了,S888 的功耗來到 7.8W,跟 S865 相比高出近 2W,而且不只是 S888 的 X1 大核心,即使是 A78 中核與 A55 小核的功耗也很高,因此是三星的 5nm 製程工藝導致這個結果:

接著測試光明山脉這款遊戲,像來非常穩定的高通處理器,第一次出現降頻的問題:

比較其他處理器可以發現,最高 FPS 表現雖然可以接近 A13 的水平,但經過 10 分鐘後,就變成跟上一代 S865 一樣:

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另一款知名原神手遊,沒想到 S888 跑不贏 S865 的小米 10,而且 FPS 波動很大,他們開啟 CPU 核心頻率查看發現,大核 X1 經常保持在 0.8GHz 的低頻上:

跟上一代 S865 相比,大核 A77 可以持續保持 2.84GHz:

檢查 20 分鐘遊玩後的溫度,小米 11 背面接近 48 度:

側面也有 46 度左右,由此可見功耗有多高,遊戲完久真的會很燙手。他們也補充,感覺的出來小米團隊已經盡力壓低小米 11 溫度,依照先前的功耗測試,原本以為會超過 50 度:

如果是玩比較不吃效能的遊戲,S888 功耗確實可以比較低一點,但依舊比 S865、麒麟9000 與 A14 還高,S865 還是採用台積電 7nm 製程:

而再更低要求的遊戲,雖然功耗差距縮小,但會買 S888 手機的人,一定會想玩那些重畫質的遊戲,要不然沒意義:

S888 的實測結果真讓人很意外阿!這功耗也太恐怖,未來有大算入手 S888 手機的人,這點可能要多注意一下。

完整影片:

知名虐機頻道評選 2020 年智慧型手機耐用獎,誰是最堅固的贏家?

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本文 GitHub https://github.com/JavaFamily 已收錄,有一線大廠面試完整考點、資料以及我的系列文章。

##前言

在大學的時候我們有大量的業餘時間,我們可以拿出一部分時間去自學,也可以自學你感興趣的非你本專業的內容,就比如舞蹈,畫畫,等等,我就是在B站舞蹈區經常看欣小萌,咬人喵學習舞蹈,咳咳。

當然如果你成績不理想或者想更上一層,也可以去利用業餘事假給自己的當前的專業知識補補課。

我大學本身的專業是电子信息工程比較偏硬件的,後面通過在圖書館一年的自學,拿了不少獎,也在大二就收穫了某大廠的offer,現在自己走軟件這條路也是通過自學走過來的,如果大家對我當時軟件的學習方法和學習路線感情去,我後面可以單獨出一期,本期主要是說一些我覺得不錯的一些學習工具和網站。

正所謂工欲善其事必先利其器嘛,好的工具往往可以讓你事半功倍,首先我介紹的了呢,就是B站。

B站

網址:www.bilibili.com

這真的是一個學習網站,上面提到的咬人喵,欣小萌等等真的好看,咳咳 扯回正題,B站上面有很多優秀的up主,大家在這裏可以學到各行各業豐富的專業知識,在下海前,呸呸呸入海前,在這裏武裝自己也是極好的。

何同學大家都知道吧,我很早就關注了他,我最早是關注他學剪輯的你敢信?總之很多不錯的up大家真的值得關注像他們學習。

中國大學MOOC

網址:www.icourse163.org

這是我在大學自學c語言和計算機基礎的地方,學校有相關課程,但是我容易走神,所以我一般會選擇在這裏補課,是一個非常良心的免費學習網站,裏面主要是大學相關課程的視頻,什麼類型的都有。

現在我都還記得浙江大學的翁愷老師,當時我就在學校感慨,這個男人怎麼這麼有魅力。

IMOOC

網址:www.imooc.com

慕課網主要就是互聯網IT一類的課程,大部分都是付費的,號稱程序員的夢工廠。

我之前在裏面看過Linux相關的課程,整體的課程質量還是不錯的,如果你是個還在迷茫的學生,又或者是在考慮是否轉行的工作人員,請你耐心看完,相信會對你有所幫助!

極客時間

網址:https://time.geekbang.org

所有內容都是收費的,但是課程質量一樣很高,特別是我看過的丁奇的MySQL47講,裏面大部分的老師都是相關領域的技術專家。

之前我們公司的技術總監趙成花名謙益,就有在上面寫運維相關的專欄,因為他也是我的朋友,所以我也知道他寫一篇專欄需要耗費的時間和精力。

所以也是很值得推薦的一個學習網站。

極客學院

網址:www.jikexueyuan.com

有免費,有收費的課程,成為會員也比較簡單,讓朋友幫忙點擊鏈接就好了,課程質量也是不錯的。

網易雲課堂

網址:https://study.163.com

內容不局限於程序員,ui產品都有,大家比較迷茫可以可以看看。

百度/谷歌

網址:www.baidu.com www.google.com

搜索引擎嘛,想廣告少點就谷歌吧。

知乎

網址:www.zhihu.com

知乎,大家的刻板印象可能就是裝逼的地方,說實話我也經常在上面裝逼,但是如果你想在上面學習知識,這完全也是個很好的學習網站,同樣有很多不錯的博主會在上面分享自己的經驗經歷和相關的專業知識,你就去看贊高的就好了,我覺得也是很值得大家使用的網站。

GitHub

網址:https://github.com

程序員男生居多所以用戶也是男生居多,用戶來自全球,號稱gayhub全球最大的同性交友網站啊,很多開源網站,你要的畢設或許就可以在上面找到,搞不好還帶論文。

所有的開源項目,都在這裏託管,想看源碼,或者各種知識點的總結,這裏都有,我訂閱了官網的熱門,發現比較優秀的開源項目,都會搞下來看看到底有沒有東西。

也有很多博主比如我看一下我的GitHub,就收集了我寫的文章,還有我整理的學習資料等等。

我要自學網

網址:www.51zw.net

我要自學網是由來自電腦培訓學校和職業高校的老師聯手創立的一個視頻教學網,網站里的視頻教程均由經驗豐富的在職老師原創錄製,同時提供各類貼心服務,讓大家享受一站式的學習體驗。

我當時學了一些ps的東西,就是在這上面看的。

w3school、菜鳥教程

網址:www.w3school.com.cn www.runoob.com

領先的Web技術教程,在w3school,你可以找到你所需要的所有的網站建設教程,我主要當工具查詢網站了。

豆瓣、微信讀書、噹噹

網址:www.douban.com https://weread.qq.com http://book.dangdang.com

萬般皆下品惟有讀書高、書中自有黃金屋、黑髮不知勤學早,白首方悔讀書遲。

我想關於描寫讀書的諺語都不用我在過多的贅述了,讀書我想也只有好處,沒有壞處的,還是那句話,作者都是把自己幾年甚至幾十年的總結,都在寫在了書里,就算有錯誤的點,大的方向大家還是能收穫東西的。

了解一個新的知識點,技術棧,看書是不二之選,我個人也比較推薦看書,看書的時候你的心會沒那麼浮躁,其實看一本書你規定每天看十幾頁,一本300頁的書,也一個月不到就完了,很是很快的,根本不浪費大家多少時間。

那大家不知道書的好壞,買之前可以去噹噹或者京東看看對應的評價,或者去豆瓣看書評,我個人是豆瓣看得多點。

CSDN

www.csdn.net

這個也是我姐姐在推薦我看技術博客的時候,一起給我推薦的,不過在姐姐推薦之前,我其實就已經在使用他了,他有資源共享下載的地方,雖然要花C幣,我還記得大學為了幾C幣去各種求網友的場景。

他是1999年成立的,算是國內最老,最成熟的技術博客網站了,內容無比豐富,底蘊很深厚,註冊會員是千萬級別的,他的SEO也做的很好,所以百度你查資料基本上就是他和博客園置頂了。

掘金

https://juejin.im

是一個幫助開發者成長的社區,是一個面向互聯網技術人的內容分享平台,是的社區這兩個字很醒目,這也是我個人認為掘金的最大特點,15成立的他很年輕,我是在大學的時候我姐姐推薦給我的。

當然你現在也知道了我也經常在掘金髮文,從一個知識攝入者,變成了一個知識的分享者,他社區的特點一覽無遺,是一個很包容的平台,裏面前端到後端我覺得界限沒別的平台那麼明顯,說他是社區是因為,他有分享生活,分享技術的種種文章,沸點甚至有種看朋友圈的特點。

博客園

網址:www.cnblogs.com

昂,上面剛提到的博客園,04年的他,比起CSDN年輕了不少,是一個以.net為主的博客網站,這麼多年風格變化不是很大,至少在大學接觸他到現在這麼久了,都沒怎麼變。

移動端這麼重要的今天,他的移動端,還是那麼下飯,我不知道怎麼想的哈哈,不過問題不大,因為他復古的界面,以及他極度DIY的風格定義,導致他有一批死忠粉和老用戶,也是很活躍的博客網站。

思否(segmentfault)

網址:https://segmentfault.com

說到回答,這個跟我一樣是杭漂的網站就厲害了,他也是博客和問答的形式,是中國版的stackoverflow,不過因為他的年輕,可能沉澱的文章還不夠,不過我想會越來越好的。

stackoverflow

網址:https://stackoverflow.com

上面既然提到了中國版的,我就說一下這個世界級別的老大哥,這是我這裏面使用頻率很高的網站了,遇到問題不會就Google,然後基本上都往這裏面跳,你就知道他的厲害了。

是的你遇到的問題,外國的友人肯定也有遇到的,問答的方式,還有很多熱血仔在下面跟答的形式,我比較喜歡,而且國外大牛多嘛。

開源中國

網址:www.oschina.net

跟碼雲是一家的,作為博客網站來說,年輕了點,但是不影響他有很多優質的博主不斷給他輸出內容,基本上的領域都覆蓋了,經常也會舉辦各種活動,我也看好他的未來。

V2ex

網址:www.v2ex.com

v2ex,是一個彙集各類奇妙好玩的話題和流行動向的網站。V2EX 提供了特別有用的小工具 [ ZEN ],V2EX 中充滿了各種各樣精心雕琢的細節。

infoQ

網址:www.infoq.cn

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InfoQ(Information Queue)是一個在線新聞/社區網站,旨在通過促進軟件開發領域知識與創新的傳播,為軟件開發者提供幫助,文章質量特別高,但是需要一定的專業基礎知識讀起來才有意思。

有道詞典

網址:www.youdao.com

查單詞,我英語是真的菜,基本上都是一直開着的。

印象筆記

網址:www.yinxiang.com

個人用的印象筆記,從大學到現在用了很多年了,還是很不錯的,也承載了我的很多記憶,基本上有我學硬件,到學軟件這一路的筆記了,也有一些婆娑的日記,我是話癆來的嘛,這個習慣我覺得還是挺不錯的,至少寫筆記這個習慣讓我現在寫文章也算是比較從容。

他的插件也很好用,可以直接保存網頁信息到筆記,不用怕到時候找不到,或者作者刪除了。

如果大家不想安裝,想直接使用雲的,他也有,或者你可以嘗試以下兩個。

有道雲、石墨文檔

網址:https://note.youdao.com https://shimo.im

這兩個是我使用比較頻繁的雲筆記工具,主要是在線嘛,方便。

ProcessOn 、xmind

網址:www.processon.com www.xmind.cn

這個是我工作以來,一直都很依賴的工作和學習的方式,就是做腦圖,工作中大家也會發現身邊的仔,基本上也都會或多或少的做一些腦圖,去輔助自己設計系統,或者去了解學習一些知識點什麼的。

他可以做詳細設計,做概要設計,當然也可以做我上面提到的時間規劃,以及知識點清單啥的。

鳩摩搜索

網址:www.jiumodiary.com

這個網址可以用來搜索一些pdf的書,有了這個網址,就不用百度全網搜索pdf的書了。雖然可能沒有像百度全網搜索那麼全,但大部分也都有了。注意每種搜索結果的來源,有些來源是百度雲盤,有些是微盤等,可以根據需要獲取。

腳本之家

網址:www.jb51.net/books

腳本之家資源還是挺多的,电子書其中之一,不過,也是有挺多电子書的,並且提供多種下載方式,如果你鳩摩搜書搜索不到,或許可以考慮在腳本之家搜索,或者腳本之家搜索不到就到鳩摩搜書搜索。

牛客網 校招

網址:www.nowcoder.com

我沒經歷過校招,但是我確實在上面刷過計算機相關的題目,也有各大互聯網公司的面試真題,還有一些學長在上面發麵經,內推信息等等,大家都可以提前去看看,聯繫自己想去公司的學長,讓他幫你內推

LeetCode、lintcode

網址:https://leetcode-cn.com www.lintcode.com

算算法題目的,我算法很差,後悔沒好好刷了,大家想去字節這樣的公司是一定要刷的。

數據結構模擬

網址:https://www.cs.usfca.edu

大家如果對一些數據結構感覺很抽象,那這個網站可以幫助你,比如二叉樹紅黑樹,在這裏都能模擬數據的插入刪除。

BOSS、拉鈎

網址:www.zhipin.com www.lagou.com

什麼都學好了,找工作當然也得需要一個投遞簡歷的好網站,我這裏就推薦boss和拉鈎,這兩個也是我出去找工作會經常使用的兩個網站,boss效率會高很多。

總結

文中提到的所有網址:

B站 網址:www.bilibili.com

中國大學MOOC 網址:www.icourse163.org

IMOOC 網址:www.imooc.com

極客時間 網址:https://time.geekbang.org

極客學院 網址:www.jikexueyuan.com

網易雲課堂 網址:https://study.163.com

百度/谷歌 網址:www.baidu.com www.google.com

知乎 網址:www.zhihu.com

GitHub 網址:https://github.com

我要自學網 網址:www.51zw.net

w3school、菜鳥教程 網址:www.w3school.com.cn www.runoob.com

豆瓣、微信讀書、噹噹 網址:www.douban.com https://weread.qq.com http://book.dangdang.com

CSDN 網址www.csdn.net

掘金 網址 https://juejin.im

博客園 網址:www.cnblogs.com

思否(segmentfault) 網址:https://segmentfault.com

stackoverflow 網址:https://stackoverflow.com

開源中國 網址:www.oschina.net

V2ex 網址:www.v2ex.com

infoQ 網址:www.infoq.cn

有道詞典 網址:www.youdao.com

印象筆記 網址:www.yinxiang.com

有道雲、石墨文檔 網址:https://note.youdao.com https://shimo.im

ProcessOn 、xmind 網址:www.processon.com www.xmind.cn

鳩摩搜索 網址:www.jiumodiary.com

腳本之家 網址:www.jb51.net/books

牛客網 校招 網址:www.nowcoder.com

LeetCode、lintcode 網址:https://leetcode-cn.com www.lintcode.com

數據結構模擬 網址:www.cs.usfca.edu

BOSS、拉鈎 網址:www.zhipin.com www.lagou.com

我相信上面的一下網站,總有一兩個是能幫助到大家的,學習是個時而欣喜若狂,時而鬱郁寡歡的道路,希望你能堅持下去,時間會回報你的。

我是敖丙,一個在互聯網苟且偷生的程序員。

你知道的越多,你不知道的越多人才們的 【三連】 就是丙丙創作的最大動力,我們下期見!

注:如果本篇博客有任何錯誤和建議,歡迎人才們留言!

文章持續更新,可以微信搜索「 敖丙 」第一時間閱讀,回復【資料】有我準備的一線大廠面試資料和簡歷模板,本文 GitHub https://github.com/JavaFamily 已經收錄,有大廠面試完整考點,歡迎Star。

你知道的越多,你不知道的越多

本站聲明:網站內容來源於博客園,如有侵權,請聯繫我們,我們將及時處理

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砍下93%心臟支架價格后,醫保局對醫療高值耗材的下一刀將砍向哪兒?

從山東省剛剛完成的一次醫保談判來看,我們或許就要看到抄底價的骨科耗材了。

最近,由淄博、青島等組成山東省七市組成的採購聯盟,帶着600多家二級及以上醫療機構的需求,向骨科創傷類高值耗材發起砍價,參与企業共93家,包括強生、微創、新華醫療等。據大眾日報報道,經過兩輪談判競爭,骨科創傷類耗材最高降幅達94%,平均降幅67.3%。

具體來看,有企業的普通接骨板(骨折時固定用的鋼板)從單價2503元降至150元;一家公司的螺旋刀片式骨近端髓內釘,從17400元降到2600元。預計明年1月,患者就能用上大降價后的中選產品了。

目前業內的共識是,這次較大規模的試水后,骨科全系植入耗材(創傷類、脊柱類、關節類等)全國集采可能也就不遠了。

而且按照之前心臟支架的套路來看,本次中選產品的價格,也許會成為國采時的最高限價。到時候,一瓶茅台的價沒準就能買上幾個膝關節。

為啥動骨?

醫療耗材那麼多,為啥在心臟支架之後,最可能被全國性殺價的是骨科?

一方面,同心臟支架一樣,國內骨科植入物的臨床用量很大,且患者的需求仍將不斷增長。

年齡越大的人,越容易被骨折、頸/腰椎病、關節炎等骨科疾病纏身。要知道,  全國骨科疾病患者中,44.1%是60歲以上的老人。隨着老齡化加劇,這個比例將會越來越大。

此外,全民健身風起,運動損傷引發骨科病的概率也隨之提升。

當骨科病發展到一定程度,就可能更適合手術治療。譬如多年關節炎導致的膝關節腫大變形,往往讓人行動不便、疼痛難當;這種時候,換個人工膝關節效果就十分明顯了。

正因如此,骨科患者群體愈發龐大,必將帶來手術量的增加。而骨科植入物又是這些手術離不開的關鍵耗材。

醫械研究院數據显示,2018年的高值醫用耗材細分領域中,骨科植入市場規模為262億元,佔比25.04%,僅次於心臟支架等血管介入耗材。

圖源:醫械研究院

而集採的根本目的是緩解醫保資金壓力,從消耗量大、成熟度較高且有國產能替代的品種下手也並不難理解。

另一方面,骨科耗材的確也如心臟支架一樣,給患者帶來了很大的經濟負擔。

以膝關節植入物為例,根據愛康醫療招股書,國產產品的出廠價在5000元左右,進口產品超過11000元,但等到患者手裡,前者定價超過2萬元,後者能上探到5萬元。動輒幾萬塊的手術,並不是誰都能做得起的。

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圖源:愛康醫療招股書

貴的絕大部分原因在於,其中水分大有可擠。我們都知道,市麵價和出廠價之間的差價,就是灰色空間。如今,推行“變帶金銷售”為“帶量採購”,自然能給患者省下不少錢。

這不就很有心臟支架那味兒了。

國產翻身的機會?

當然,對骨科耗材企業來說,集采后暫時的利潤受損也算正常。

要知道,即便此前幾經限價,如今的骨科耗材行業仍算得上暴利。

譬如今年衝刺科創板的威高骨科,據其招股書显示,2019年公司營收15.74億元,銷售毛利率有82.52%之高,凈利率也有28.02%。去年,A股老牌上市公司大博醫療營收12.57億,歸母凈利潤做到了37%。

不過,長遠來看,集采反倒可能是國產企業一次絕佳的翻身機會。

眼下,除創傷類產品外,國內骨科植入物市場的大頭仍被進口產品佔據着。市佔率上來看,2018年國內骨科植入物領域的前五分別是強生、捷邁邦美、史賽克、美敦力、施樂輝,均為跨國企業。靠自然增長,國內械企很難在短時間內搶下進口產品的蛋糕。

圖源:醫械研究院 

不過,通過帶量採購可以。

國家級帶量採購畢竟是統計了全國各地、各級醫院的需求,再進行招標。一般來講,醫生們都有慣用的產品,但現在中選產品不得不成了他們的優先選擇,以保證完成自家醫院的採購數量。

而從價格上來看,跨國企業並不具備優勢。一旦國家醫保局強勢限定中標上限價,國內械企就有可能靠着“價格戰”把外企往外擠擠,尤其是在脊柱類和關節類兩大領域。理想狀態下,國內械企奪回30%的份額都沒有問題。

但國產產品相對進口產品的實際表現,尤其是關節類、脊柱類這樣可能陪住人下半生的植入物,的確還是差了一截。

同時值得注意的是,不同於心臟支架行業,骨科耗材集中度較低,尤其是技術門檻較低的創傷類產品。據南方醫藥經濟研究所統計,目前國內骨科醫療器械廠商共有約370個,其中國內企業佔270個左右,所生產的品種更是數不勝數。

這一方面讓骨科高值耗材、尤其是的集采更為繁瑣、複雜;另一方面,局內的那些小企業可就要遭殃了。

這些長久陷入同質化競爭中的公司,並沒有心思大把錢砸進研發、做工藝創新等。潮漲時,它們還能隨浪漂流,潮落時,怕是只能沉入海底了。

【本文作者石三香,由合作夥伴虎嗅網授權發布,文章版權歸原作者及原出處所有,轉載請聯繫原出處。文章系作者個人觀點,不代表立場。如內容、圖片有任何版權問題,請聯繫(editor@zero2ipo.com.cn)處理。】

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Intel 分享首次 Core i9-11900K 官方跑分數據,多款 3A 遊戲擊敗 12 核心的 AMD Ryzen 5900X_租車

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今年初遊戲玩家最期待的處理器,不外乎是即將登場的新款第 11 代 Intel Core i9-11900K,雖然稍早 CES 2021 發表會 Intel 並沒有透露什麼時候會上市與售價,但效能方面終於先讓我們嘗鮮一下,甚至還跟對手 AMD 12 核心 Ryzen 5900X 比較,多款 3A 遊戲測試下來,8 核心的 i9-11900K 全部完勝,真的是有夠香。

Intel 分享首次 Intel Core i9-11900K 跑分數據

稍早 Intel 官方正式釋出首個 Intel Core i9-11900K 效能跑分數據圖,比較對手為 AMD Ryzen 5900X,遊戲畫質都設置在 1080p 最高設定,共測試 7 款遊戲,分別為《全軍破敵:三國》、《戰爭機器5》、《戰慄深隧:流亡》、《電馭叛客2077》、《看門狗:自由軍團》、《極地戰嚎:破曉》以及《刺客教條:維京紀元》。

可以看到,每一款遊戲 i9-11900K 的效能都比 Ryzen 5900X 還要好,《全軍破敵:三國》差最多,提升了 8%,整體來看平均高出 4.4% 的效能:

i9-11900K 的時脈可達到 5.3GHz,Ryzen 5900X 則只有 4.8GHz,差了 0.5GHz,也難怪核心數較少的 i9-11900K,可以擊敗高達 12 核心的 Ryzen 5900X。

隨著官方跑分結果出現,先前中國 YouTuber 搶先洩漏的 i9-11900K 測試影片也更可信,他們也是跟 AMD Ryzen 5900X 比較,單核心 CPU 跑分都勝過:

而遊戲方面 FPS 他們測出來低很多,甚至比上一代 i9-10900K 還差,當時就推斷可能是測試版 BIOS 的關係,事實證明確實是如此。

此外,外媒 Wcctech 也錄製一段由 Intel 官方展示 i9-11900K 效能的 Demo 影片,搭配的顯示卡為 NVIDIA RTX 3080。跟上一代 i9-10900K 相比,在 Hitman 3 這款遊戲中,i9-10900K 每秒大約可跑 129FPS,i9-11900K 提升到 140FPS,跑 Cyber​​punk 2077 也相當順暢:

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Intel Core i9-11900K 推出時間目前還不知道,不過很有可能會在 2021 年 3 月見到,在這之前有興趣的朋友記得先存好預算阿!

甚至連 i7 8 核心版本都能勝過 AMD R9 12 核心處理器,Metro Exodus 這款遊戲 Intel 可跑到 156FPS 左右,AMD 則只有 147FPS:

資料來源:Wccftech

Intel 第 11 代「Rocket Lake」與第 12 代「Alder Lake」搶先看

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算法講堂一:博弈論入門_租車

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博弈論的題目有如下特點:

  • 1:博弈模型為兩人輪流決策的博弈。並且兩人都使用最優策略來取得勝利。

    • 兩個玩家,都會採取最優的決策,那麼如果存在一個局面為必勝局面,某玩家位於此局面。只要自己無失誤,則必勝。那麼同樣又一個局面為必敗局面,某玩家位於此局面。只要對手無失誤,則必敗。
    • 那也就是說,針對這樣的遊戲,我們關注點應該在局面上。
  • 2:博弈是有限的。即無論兩人如何決策,都會在有限步決出勝負。

  • 3:博弈是公平的。即兩人進行決策的規則相同。

  • 相關概念:
    • 先手必勝狀態:先手可以從這個狀態走到某一個必敗狀態。
    • 先手必敗狀態:先手走不到任何一個必敗狀態。
    • 也就是說先手必勝狀態,那麼先手一定能採取某些操作,讓後手面對必敗態。如果是先手必敗態,無論先手怎麼操作,都無法讓後手面對必敗態。

簡單博弈的基本題型

1:bash博弈;2:nim博弈;3:威佐夫博弈;5:Fibonacci博弈;6:sg函數;

bash博弈 (巴什博奕)

  • 假設一堆石子有n個,每次最多取m個,甲乙兩個玩家輪流取石子,最後把石子取完的人獲勝,保證甲乙每一步的決策都是最優的,請問給定n和m,問甲勝還是乙勝。

    • 不妨假設剛剛開始

      n = m + 1
      

      ,那麼後手必勝,有如下結論:

      • n = ( m + 1 ) * r + s 其中(r > 1,0 <= s < m + 1)。如果s=0的話,先手每次取k個,後手只要取(m+1-k)個即可,後手必贏。如果s!=0的話,先手者第一次取s個,後手第一次取k個,接下來先手只要取(m + 1 - k)個即可,先手必贏。
      • 所以只需考慮 是否為0就可以判定結果。余為0,先手必敗,反之必勝。
  • 例題:

    • hdu_2188
    #include<bits/stdc++.h>
    using namespace std;
    int c, m, n;//總捐款數,每次最多m
    int main() {
        //freopen("in.txt","r",stdin);
    	cin >> c;
    	while (c--) {
    		cin >> n >> m;
    		if (n % (m + 1) == 0)
    			cout << "Rabbit\n";
    		else
    			cout << "Grass\n";
    	}
    	return 0;
    }
    
  • hdu_1846

  • hdu_1847

Nim遊戲

  • 假設有n堆石子,每堆石子分別有\(a_1,a_2,…,a_n個\),每次可以選擇任意一堆且至少取1枚石子, 甲乙兩個玩家輪流取石子, 最後把石子取完的人獲勝, 保證甲乙每一步的決策都是最優的, 甲為先手操作, 問甲勝還是乙勝。

  • 結論:

    • 設若\(a_1^{ ∧ }a_2^{∧}…^{∧}a_n = 0\)則先手必敗, 反之必勝。
  • 證明

  • \(a\)不全為\(0\)時, 任意一個\(res!=0\)的局面, 先手可以通過一定的操作讓後手面對\(res=0\)的局面。

  • 對於任意一個\(res=0\)的局面, 先手無法通過任何操作讓後手面對\(res=0\)的局面。

  • 得出結論, 當\(res=0\)時先手必敗, 反之必勝。

Nim博弈拓展-台階Nim

  • 問題描述: 有一個\(n\)級台階的樓梯, 每級台階上有若干個石子, 其中第i級台階上有\(ai\)個石子\((i≥1)\)。兩位玩家路輪流操作, 每次操作可以從任意一級台階上拿若干個石子放到下一級台階上(不能不拿)。

  • 已經拿到地面的石子不能再拿, 最後無法進行操作的人視為失敗。

  • 問如果兩人都採取最優策略, 先手是否必勝.

  • 結論
    • \(res=a_1∧a_3∧a_5∧,…,∧a_n=0\)(當然這裏的n是奇數)先手必敗, 反之先手必勝。
  • 證明
  • 1): 考慮極端情況, 當\(a1,a3,…,an\)全為0時, \(res=0\), 此時先手只能將偶數級台階往下搬, 後手只需要將先手從偶數級台階上搬下來的石子全部搬到下一級偶數級台階, 先手必敗。

  • 2): 當\(res=x≠0\)時, 通過經典\(Nim\)遊戲的證明, 我們知道一定有一種方法搬一定的石子到下一級讓後手面對res為0的局面。

  • 3):當\(res=x=0\)\(a\)不全為\(0\)時, 我們無法通過任何操作讓下一個狀態的\(res\)也為\(0\)

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  • 即對於\(res\)不為\(0\)的情況, 先手總能通過一定的操作讓後手面對\(res\)\(0\)的情況,。

  • 然而\(res\)\(0\)時, 先手無論做什麼操作都無法讓後手面對\(res\)\(0\)的情況。

  • 那麼此刻我們就將題目轉化為在奇數台階上的經典Nim遊戲。

  • 思考題:

  • 為什麼不用\(res=a_2∧a_4∧a_6∧,…,∧a_n=0\)(n為偶數)來判定勝負?

    • 因為當先手搬去一定的石子讓後手面對res=0res=0的情況, 後手可以搬去一號台階的石子到地面讓先手重新面對res=0res=0的情況
例題:
  • hdu_1850(經典Nim)
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int maxn = 100 + 10;
int n, a[maxn], res;
int main() {
    //freopen("in.txt","r",stdin);
	while (cin >> n,n)
	{
		res = 0;
		for (int i = 1; i <= n; i++){
			cin >> a[i];
			res ^= a[i];
		}
		if (res == 0) puts("0");
		else{
			int ans = 0;
			for (int i = 1; i <= n; i++)
				if ((res ^ a[i]) < a[i]) ans++;
			cout << ans << endl;
		}
	}
	return 0;
}
  • hdu_1730(經典Nim)
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int main() {
	//freopen("in.txt","r",stdin);
	int n, m;
	while (cin >> n >> m) {
		int res = 0;
		for (int i = 1; i <= n; ++i) {
			int a, b; cin >> a >> b;
			res = res ^ (abs(a - b) - 1);
		}
		if (res == 0) puts("BAD LUCK!");
		else puts("I WIN!");
	}
	return 0;
}
  • poj_1704(台階Nim)
#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<algorithm>
using namespace std;
const int N = 1000 + 10;
int a[N];
int main() {
	//freopen("in.txt", "r", stdin);
	int t, n;
	cin >> t;
	while (t--) {
		int ans = 0;
		cin >> n;
		for (int i = 1; i <= n; ++i) cin >> a[i];
		sort(a + 1, a + n + 1);
		if (n % 2)
		{
			ans ^= (a[1] - 1);
			for (int i = 3; i <= n; i += 2)
				ans ^= (a[i] - a[i - 1] - 1);
		}
		else for (int i = 2; i <= n; i += 2)
			ans ^= (a[i] - a[i - 1] - 1);
		if (ans) printf("Georgia will win\n");
		else printf("Bob will win\n");
	}
	return 0;
}
  • hdu_4315(台階Nim)
#include<bits/stdc++.h> 
using namespace std;
const int maxn = 1e3 + 10;
int a[maxn];
int n, k;
int main() {
    //freopen("in.txt","r",stdin);
    while(cin >> n >> k)
    {
        memset(a, 0, sizeof a);
        for(int i = 1; i <= n; i++) scanf("%d", &a[i]);
        if(k == 1) puts("Alice");
        else
        {
            int res = 0;
            if(n & 1)
            {
                if(k == 2) res ^= a[1] - 1;
                else res ^= a[1];
                for(int i = 3; i <= n; i += 2)
                    res ^= a[i] - a[i - 1] - 1;
            }
            else
            {
                for(int i = 2; i <= n; i += 2)
                    res ^= a[i] - a[i - 1] - 1;
            }
            if(res) puts("Alice");
            else puts("Bob");
        }
    }
    return 0;
}

Wythoff 遊戲 (威佐夫博弈)

  • 兩堆石子各有若干個, 兩人輪流從一堆取至少一個石子或從兩堆取同樣多的物品, 最後一名取完石子者勝利。

  • 結論:

    • 當兩堆石子各有\(n\)\(m\)個且不妨設\(n<m\)
    • 當(m−n)(√5+1)/2=n時, 先手必敗。
  • 證明
  • •首先考慮最(zhao)極(gui)端(lv)的情況, (0, 0), (1, 2), (3, 5)局面為先手必敗局面。而且這樣的数字對被稱為奇異局勢。

  • 奇異局勢的定義如下:

    • 設数字對為\(a[(i),b(i)]\)
    • 1:\(a(0)=b(0)=0\);
    • 2: \(a(k)\)是前面数字對中未出現的最小的自然數, 且\(a(k)+k=b(k)\)
  • 接下來我們看奇異局勢的幾個性質:

    • 性質1: 任何自然數都包含在一個且僅有一個奇異局勢中。

    • 性質2: 任意操作都能將奇異局勢轉變為非奇異局勢.

    • 性質3: 採取適當的方法, 可將非奇異局勢轉變為奇異局勢。

      證明略

  • 結論:奇異局勢必敗
例題
  • hdu_2177
#include<bits/stdc++.h> 
using namespace std;
int n, m;
    
bool check(int n, int m) {
    int x = min(n, m), y = max(n, m);
    double c = (sqrt(5.00000) + 1) / 2;
    double d = (double)(y - x);
    if(x == int(c*d)) return 1; // 必敗     return 0;
}
    
void work() {
    if(n > m) swap(n, m); // (n, m)     //第一個模塊 我們能一起減去讓他成為必敗態     {
        int tem = m - n;
        double c = (sqrt(5.00000) + 1) / 2;
        int a = double(tem) * c;
        int b = a + tem;
        if(n - a == m - b) cout << a << " " << b << endl;
    }
    //第二個模塊 我們求出當前n的奇異局勢, 如果m比他大 拿走就行     //如果m比他小我們求出(x, n) 然後拿走m     {
        double c = (sqrt(5.00000) + 1) / 2;
        int x = n;
        double d = x / c;
        int y = n + d;
        if(m > y) cout << x << " " << y << endl;
        else
        {
            double x = double(n) * 2 / (sqrt(5.000000) + 1);
            cout << int(x) << " " << n << endl;
        }
    }
}
    
int main() {
    while(cin >> n >> m)
    {
        if(!(n + m)) break;
        if(check(n, m)) puts("0");
        else
        {
            puts("1");
            work();
        }
    }
    return 0;
}
    

斐波那契博弈(Fibonacci Nim Game)

  • 一堆石子有nn個,兩人輪流取.先取者第1次可以取任意多個,但不能全部取完。以後每次取的石子數不能超過上次取子數的22倍。取完者勝。給定nn,問先手必勝還是必敗。

  • 結論:
    • \(n\)\(fibonacci\)數的時候,先手必敗
  • 證明:

例題:

  • hdu_2516
#include<bits/stdc++.h> using namespace std;
typedef long long ll;
unordered_map<int, int> mp;
ll f[50];
void fib() {
    f[0] = f[1] = 1;
    for(int i = 2; i <= 50; i++)
    {
        f[i] = f[i - 1] + f[i - 2];
        mp[f[i]]++;
    }
}
    
int main() {
    int n;fib();
    while(cin >> n)
    {
        if(n == 0)break;
        if(!mp[n]) puts("First win");
        else puts("Second win"); //如果是fibonacci數, 則先手必敗
    return 0;
}

SG函數

  • \(mex\)運算:
    • 定義\(mex(S)\)為不屬於集合S的最小非負整數運算。
    • •舉個栗子: \(S=1,2,3,mex(s)=0\);
  • SG函數:
    • \(SG\)函數: 設對於每個節點x, 設從x出發有k條有向邊分別到達節點\(y1,y2,…,yk\), 定義SG(x)函數為後繼節點\(y1,y2,…,yk\)的SG函數值構成的集合再執行mex運算的結果。
    • 特別的, 整個有向圖GG的SGSG函數被定義為有向圖起點sSG函數值, 即\(SG(G)=SG(s)\)
    • 有向圖終點的SG函數為0。
  • 結論:
    • •先手必敗, 則該局面對應\(SG函數=0\)。反之必勝。
例題
  • hdu_1524
#include<bits/stdc++.h> using namespace std;
const int maxn = 1e3 + 10;
int n, num;
int sg[maxn];
    
int head[maxn], ver[maxn], nex[maxn], tot;
void add(int x, int y) {
    ver[++tot] = y; nex[tot] = head[x]; head[x] = tot;
}
    
int GetSg(int x) {
    if(sg[x] != -1) return sg[x];
    bool vis[maxn];
    memset(vis, 0, sizeof(vis));
    for(int i = head[x]; i; i = nex[i]) // 掃描所有出邊     {
        int y = ver[i];
        sg[y] = GetSg(y);
        vis[sg[y]] = 1; //所有出邊的sg函數值     }
    for(int i = 0; i < n; i++)
        if(!vis[i]) return sg[x] = i; // mex運算     return 0;
}
    
void init() {
    memset(head, 0, sizeof(head));
    memset(nex, 0, sizeof nex);
    memset(ver, 0, sizeof ver);
    memset(sg, -1, sizeof sg);
    tot = 0;
}
    
int main() {
    while(cin >> n)
    {
        init();
        for(int i = 0; i < n; i++)
        {
            cin >> num;
            while(num--)
            {
                int x; scanf("%d", &x);
                add(i, x);
            }
        }
        while(cin >> num)
        {
            if(!num) break;
            int res = 0;
            while(num--)
            {
                int x; scanf("%d", &x);
                res ^= GetSg(x);
            }
            if(res) puts("WIN");
            else puts("LOSE");
        }
    }
    return 0;
}
  • hdu_1536
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int maxn = 1e4 + 10;
int s[maxn], sg[maxn];
int k;
    
void init() {
    memset(sg, -1, sizeof(sg));
}
    
int GetSg(int x) {
    if(sg[x] != -1) return sg[x];
    bool vis[maxn]; memset(vis, 0, sizeof(vis));
    for(int i = 1; i <= k; i++)
        if(x >= s[i])
        {
            sg[x - s[i]] = GetSg(x - s[i]);
            vis[sg[x - s[i]]] = 1;
        }
    for(int i = 0; ; i++)
        if(!vis[i]) return sg[x] = i;
    return 0;
    
}
    
int main() {
    ios::sync_with_stdio(false);
    while(cin >> k)
    {
        init();
        if(k == 0) break;
        for(int i = 1; i <= k; i++) cin >> s[i];
        int num; cin >> num;
        while(num--)
        {
            int x, res = 0; cin >> x;
            for(int i = 1; i <= x; i++)
            {
                int y; cin >> y;
                res ^= GetSg(y);
            }
            if(res) cout << "W";
            else cout << "L";
        }
        cout << endl;
    }
    return 0;
}

參考

【博弈論】關於三姬分金(五海盜分贓)的博弈論問題分析

李永樂老師對三姬分金視頻講解

ACM集訓隊講解

本站聲明:網站內容來源於博客園,如有侵權,請聯繫我們,我們將及時處理

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BMW i3升級版創新精神引領綠色出行_租車

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日本、大陸,發現這些先進的國家已經早就讓電動車優先上路,而且先進國家空氣品質相當好,電動車節能減碳可以減少空污

繼寶馬首台純電動車BMW 1602領跑馬拉松賽之後,全球最創新的純電動車BMW i3多次擔任國內外重要馬拉松賽的計時引導車,成為該賽事的標誌性符號。自2013年首次將其體育營銷戰略引入中國以來,寶馬堅持將馬拉松運動與綠色出行有機結合,開創性地以新能源車贊助馬拉松運動。

(上海)2016年10月30日,國內頂級馬拉松賽事之一—上海國際馬拉松賽在黃浦江畔的金牛廣場鳴槍開跑。在38,000多名來自世界各地的參賽选手中, 南非选手Stephen Mokoka以2:10:18的槍聲成績獲得本屆比賽的男子組冠軍,埃塞俄比亞选手Bekele Roza Dereje以2:26:18的槍聲成績獲得女子組冠軍。作為上海國際馬拉松連續四年的榮耀贊助商,今年,寶馬以最新款純電動車BMW i3升級版作為比賽計時引導車,同時還首次攜新能源車家族亮相賽道,並邀請奧運冠軍王鎮和劉虹加入寶馬跑團。寶馬與廣大跑者在激情奔跑中共同倡導积極健康的生活方式,並以創新的體育營銷戰略成為都市綠色出行的引領者。

寶馬集團大中華區總裁兼首席執行官康思遠先生在比賽現場表示,“寶馬在全球範圍內大力推廣並支持馬拉松運動的發展,這與寶馬集團所堅持的綠色出行戰略方向以及以健康生活方式為核心的品牌內涵密不可分。在中國,寶馬開創性地以新能源車支持馬拉松運動,通過在馬拉松賽事中創新體育傳播引領都市綠色出行,並通過倡導积極健康的可持續生活方式,強化與廣大消費者的情感鏈接。明年,寶馬將以更深入、更專業的方式支持馬拉松運動,為廣大跑者提供優質平台,共享純粹運動樂趣。”

寶馬成為贊助馬拉松最早、最多以及最重要賽事的豪華車品牌

運動精神是寶馬品牌的核心DNA,推動寶馬建立起了完善的全球體育營銷戰略。寶馬在全球範圍內支持馬拉松、高爾夫、馬術和賽車等多種運動項目,傳承品牌運動精神。

同時,寶馬所堅持的創新精神與馬拉松運動挑戰極限、超越自我的精神深度契合,讓寶馬在全球範圍內推廣馬拉松並成為該項運動最強有力的推動者。早在1972年慕尼黑奧運會上,寶馬即以首台純電動車BMW 1602引領馬拉松賽,開創彼此合作的先河。目前,寶馬贊助全球7項頂級馬拉松和19個城市跑步賽事。在世界馬拉松大滿貫六大賽事中,寶馬贊助了柏林和東京馬拉松並成為柏林馬拉松的冠名贊助商。此外,寶馬還贊助了巴黎、法蘭克福、慕尼黑、漢堡和上海等國際知名馬拉松賽事,

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成為贊助馬拉松最早、贊助賽事最多以及賽事贊助規格最高的豪華車品牌。

在中國,寶馬已成為推動馬拉松運動蓬勃發展的先驅力量。自2013年開始贊助上海國際馬拉松賽以來,寶馬已連續四年贊助上海、廈門、蘭州國際馬拉松三大金牌賽事並於今年3月首度牽手成都雙遺馬拉松。

創新體育營銷戰略 引領都市綠色出行

在傳遞運動精神的同時,44年來,寶馬一直以新能源車支持馬拉松運動,在全球範圍內倡導和引領充滿激情活力、昂揚向上的綠色出行生活方式。繼寶馬首台純電動車BMW 1602領跑馬拉松賽之後,全球最創新的純電動車BMW i3多次擔任國內外重要馬拉松賽的計時引導車,成為該賽事的標誌性符號。

自2013年首次將其體育營銷戰略引入中國以來,寶馬堅持將馬拉松運動與綠色出行有機結合,開創性地以新能源車贊助馬拉松運動。作為2016上海國際馬拉松賽的計時引導車,BMW i3升級版更以蓄電容量提升50%、續航里程達到200公里的獨特優勢,成為都市綠色出行的最佳選擇。

同時,作為大型社會體育活動,馬拉松已成為傳遞綠色出行理念的理想平台。今年,寶馬全系新能源車家族—BMW i3升級版、BMW i8、BMW X5插電式混合動力、全新BMW 740Le插電式混合動力及全新BMW X1插電式混合動力—為上海國際馬拉松賽提供全方位的用車支持,並向公眾提供其上市以來的首次試乘試駕體驗。目前, 寶馬為中國消費者提供最廣泛且最先進的新能源車陣容,涵蓋5個車系的9款車型。

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Kubernetes筆記(四):詳解Namespace與資源限制ResourceQuota,LimitRange_租車

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前面我們對K8s的基本組件與概念有了個大致的印象,並且基於K8s實現了一個初步的CI/CD流程,但對裏面涉及的各個對象(如Namespace, Pod, Deployment, Service, Ingress, PVC等)及各對象的管理可能還缺乏深入的理解與實踐,接下來的文章就讓我們一起深入K8s的各組件內部來一探究竟吧。下圖是基於個人的理解梳理的一個K8s結構圖,示例了各個組件(只包含了主要組件)如何協同。

後續幾篇文章圍繞該圖涉及組件進行整理介紹,本文主要探究Namespace及與Namespace管理相關的資源限制ResourceQuota/LimitRange部分。

Namespace

理解

Namespace即命名空間,主要有兩個方面的作用:

  1. 資源隔離:可為不同的團隊/用戶(或項目)提供虛擬的集群空間,共享同一個Kubernetes集群的資源。比如可以為團隊A創建一個Namespace ns-a,團隊A的項目都部署運行在 ns-a 中,團隊B創建另一個Namespace ns-b,其項目都部署運行在 ns-b 中,或者為開發、測試、生產環境創建不同的Namespace,以做到彼此之間相互隔離,互不影響。我們可以使用 ResourceQuota 與 Resource LimitRange 來指定與限制 各個namesapce的資源分配與使用
  2. 權限控制:可以指定某個namespace哪些用戶可以訪問,哪些用戶不能訪問

Kubernetes 安裝成功后,默認會創建三個namespace:

  • default:默認的namespace,如果創建Kubernetes對象時不指定 metadata.namespace,該對象將在default namespace下創建
  • kube-system:Kubernetes系統創建的對象放在此namespace下,我們前面說的kube-apiserver,etcd,kube-proxy等都在該namespace下
  • kube-public:顧名思義,共享的namespace,所有用戶對該namespace都是可讀的。主要是為集群做預留,一般都不在該namespace下創建對象

實踐

1.查看namesapce

kubectl get namespaces
kubectl get namesapce
kubectl get ns               # 三個操作等效
kubectl get ns --show-labels # 显示namespace的label

使用namesapces,namesapce,ns都是可以的。如下列出了當前集群中的所有namespace

[root@kmaster ~]# kubectl get ns
NAME                   STATUS   AGE
default                Active   34d
develop                Active   17d
ingress-nginx          Active   33d
kube-node-lease        Active   34d
kube-public            Active   34d
kube-system            Active   34d
kubernetes-dashboard   Active   31d
pre-release            Active   17d

可以使用 kubectl describe 命令來查看某個namespace的概要信息,如

[root@kmaster ~]# kubectl describe ns default
Name:         default
Labels:       <none>
Annotations:  <none>
Status:       Active

No resource quota.

No resource limits.

2.創建namespace

有兩種方式:通過yaml定義文件創建或直接使用命令創建。

# 方式1. 通過yaml定義文件創建
[root@kmaster ~]# vim test-namespace.yaml
apiVersion: v1
kind: Namespace
metadata:
  name: test     # namespace的名稱
  labels:
    name: ns-test
[root@kmaster ~]# kubectl create -f ./test-namespace.yaml  

# 方式2. 直接使用命令創建
[root@kmaster ~]# kubectl create ns test

3.在namesapce中創建對象

# 1. 在yaml中通過metadata.namesapce 指定
[root@kmaster ~]# kubectl get deploy my-nginx -o yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  labels:
    run: my-nginx
  name: my-nginx
  namespace: test  # 指定namespace
spec:
  ...
# 2. 在命令中通過 -n 或 --namesapce 指定
[root@kmaster ~]# kubectl run dev-nginx --image=nginx:latest --replicas=3 -n test

4.設定kubectl namesapce上下文

kubectl上下文即集群、namespace、用戶的組合,設定kubectl上下文,即可以以上下文指定的用戶,在上下文指定的集群與namespace中進行操作管理。查看當前集群kubectl上下文

# 查看當前kubectl上下文
[root@kmaster ~]# kubectl config view
apiVersion: v1
clusters:
- cluster:
    certificate-authority-data: DATA+OMITTED
    server: https://192.168.40.111:6443
  name: kubernetes
contexts:
- context:
    cluster: kubernetes
    user: kubernetes-admin
  name: kubernetes-admin@kubernetes
current-context: kubernetes-admin@kubernetes
kind: Config
preferences: {}
users:
- name: kubernetes-admin
  user:
    client-certificate-data: REDACTED
    client-key-data: REDACTED

可見當前上下文為kubernetes-admin@kubernetes (current-context: kubernetes-admin@kubernetes)。

創建一個kubectl上下文

[root@kmaster ~]# kubectl config set-context test --namespace=test --cluster=kubernetes --user=kubernetes-admin
Context "test" created.

再次執行 kubectl config view 將可以看到上面創建的test上下文。

切換上下文

# 設置當前上下文
[root@kmaster ~]# kubectl config use-context test
Switched to context "test".
# 查看當前所在的上下文
[root@kmaster ~]# kubectl config current-context
test

指定了上下文,後續操作都在該上下文對應的namespace中進行,不需要再顯式指定namespace。在上下文中創建對象

# 在當前上下文中創建對象
[root@kmaster ~]# kubectl run my-nginx --image=nginx:latest --replicas=2
kubectl run --generator=deployment/apps.v1 is DEPRECATED and will be removed in a future version. Use kubectl run --generator=run-pod/v1 or kubectl create instead.
deployment.apps/my-nginx created
# 查看創建的對象,不需要指定namespace
[root@kmaster ~]# kubectl get deploy
NAME       READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
my-nginx   2/2     2            2           25m
[root@kmaster ~]# kubectl get pod
NAME                        READY   STATUS    RESTARTS   AGE
my-nginx-667764d77b-ldb78   1/1     Running   0          24m
my-nginx-667764d77b-wpgxw   1/1     Running   0          24m

刪除上下文

[root@kmaster ~]# kubectl config delete-context test
deleted context test from /root/.kube/config

也可以使用如下命令直接切換默認的namespace

# 將默認namespace設置為test
[root@kmaster ~]# kubectl config set-context --current --namespace=test

5.刪除namesapce

可以使用 kubectl delete ns <namespace名稱> 來刪除一個namesapce,該操作會刪除namespace中的所有內容。

[root@kmaster ~]# kubectl delete ns test

Resource Quota

Resource Quota即資源配額,限定單個namespace中可使用集群資源的總量,包括兩個維度:

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  1. 限定某個對象類型(如Pod)可創建對象的總數;
  2. 限定某個對象類型可消耗的計算資源(CPU、內存)與存儲資源(存儲卷聲明)總數

如果在 namespace 中為計算資源 CPU 和內存設定了 ResourceQuota,用戶在創建對象(Pod、Service等)時,必須指定 requests 和 limits;如果在創建或更新對象時申請的資源與 namespace 的 ResourceQuota 衝突,則 apiserver 會返回 HTTP 狀態碼 403,以及對應的錯誤提示信息。當集群中總的容量小於各個 namespace 資源配額的總和時,可能會發生資源爭奪,此時 Kubernetes 將按照先到先得的方式分配資源。

對象數量限制

聲明格式為: count/<resource>.<group>, 如下列出各類對象的聲明格式

count/persistentvolumeclaims 
count/services
count/secrets
count/configmaps
count/replicationcontrollers
count/deployments.apps
count/replicasets.apps
count/statefulsets.apps
count/jobs.batch
count/cronjobs.batch
count/deployments.extensions

計算資源限制

定義CPU、內存請求(requests)、限制(limits)使用的總量,包括

  • limits.cpu:namespace中,所有非終止狀態的 Pod 的 CPU 限制 resources.limits.cpu 總和不能超過該值
  • limits.memory:namespace中,所有非終止狀態的 Pod 的內存限制 resources.limits.memory 總和不能超過該值
  • requests.cpu:namespace中,所有非終止狀態的 Pod 的 CPU 請求 resources.requrest.cpu 總和不能超過該值
  • requests.memory:namespace中,所有非終止狀態的 Pod 的 CPU 請求 resources.requests.memory 總和不能超過該值

存儲資源限制

定義存儲卷聲明請求的存儲總量或創建存儲卷聲明數量的限制,包括

  • requests.storage:namespace中,所有存儲卷聲明(PersistentVolumeClaim)請求的存儲總量不能超過該值
  • persistentvolumeclaims:namespace中,可以創建的存儲卷聲明的總數不能超過該值
  • <storage-class-name>.storageclass.storage.k8s.io/requests.storage:namespace中,所有與指定存儲類(StorageClass)關聯的存儲卷聲明請求的存儲總量不能超過該值
  • <storage-class-name>.storageclass.storage.k8s.io/persistentvolumeclaims:namespace中,所有與指定存儲類關聯的存儲卷聲明的總數不能超過該值

除此之外,還可以對本地臨時存儲資源進行限制定義

  • requests.ephemeral-storage:namespace中,所有 Pod 的本地臨時存儲(local ephemeral storage)請求的總和不能超過該值
  • limits.ephemeral-storage:namespace中,所有 Pod 的本地臨時存儲限定的總和不能超過此值

實踐

查看是否開啟 Resource Quota 支持,默認一般是開啟的。如果沒有,可在啟動 apiserver 時為參數 –enable-admission-plugins 添加 ResourceQuota 配置項。

1.創建ResourceQuota

# 創建namespace
[root@kmaster ~]# kubectl create namespace test
# 編輯ResourceQuota定義文檔
[root@kmaster ~]# vim quota-test.yaml
apiVersion: v1
kind: ResourceQuota
metadata:
  name: quota-test
  namespace: test
spec:
  hard:
    requests.cpu: "2"
    requests.memory: 2Gi
    limits.cpu: "4"
    limits.memory: 4Gi
    requests.nvidia.com/gpu: 4
    pods: "3"
    services: "6"
# 創建ResourceQuota
[root@kmaster ~]# kubectl apply -f quota-test.yaml
# 查看
[root@kmaster ~]# kubectl get quota -n test
NAME         CREATED AT
quota-test   2020-05-26T10:31:10Z
[root@kmaster ~]# kubectl describe quota quota-test -n test
Name:                    quota-test
Namespace:               test
Resource                 Used  Hard
--------                 ----  ----
limits.cpu               0     4
limits.memory            0     4Gi
pods                     0     3
requests.cpu             0     2
requests.memory          0     2Gi
requests.nvidia.com/gpu  0     4
services                 0     6

或者使用kubectl命令,如

[root@kmaster ~]# kubectl create quota quota-test --hard=count/deployments.extensions=2,count/replicasets.extensions=4,count/pods=3,count/secrets=4 --namespace=test

我們在namespace test中創建了一個ResourceQuota,限制CPU、內存請求為2、2GB,限制CPU、內存限定使用為4、4GB,限制Pod個數為3 等。

我們來嘗試創建一個如下定義的Deployment來測試一下,

# 創建一個測試deploy
[root@kmaster ~]# vim quota-test-deploy.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: quota-test-deploy
spec:
 selector:
    matchLabels:
      purpose: quota-test
 replicas: 3
 template:
   metadata:
     labels:
       purpose: quota-test
   spec:
     containers:
     - name: quota-test
       image: nginx
       resources:
         limits:
           memory: "2Gi"
           cpu: "1"
         requests:
           memory: "500Mi"
           cpu: "500m"
[root@kmaster ~]# kubectl apply -f quota-test-deploy.yaml -n test
# 查看pod
[root@kmaster ~]# kubectl get pod -n test
NAME                                 READY   STATUS    RESTARTS   AGE
quota-test-deploy-6b89fdc686-2dthq   1/1     Running   0          3m54s
quota-test-deploy-6b89fdc686-9m2qw   1/1     Running   0          3m54s
# 查看deploy狀態
[root@kmaster ~]# kubectl get deploy quota-test-deploy -n test -o yaml
  message: 'pods "quota-test-deploy-6b89fdc686-rmktq" is forbidden: exceeded quota:
        quota-test, requested: limits.memory=2Gi, used: limits.memory=4Gi, limited:
        limits.memory=4Gi'

replicas: 3定義創建三個Pod副本,但只成功創建了兩個Pod,在deploy的status部分(最後一條命令結果),我們可以看到message提示第三個Pod創建時被拒絕,因為內存已達到限定。我們也可以將limits.memory調整為1Gi,將replicas調整為4,來驗證對Pod個數的限制。可看到最終只起了三個Pod,status部分message提示 pods "quota-test-deploy-9dc54f95c-gzqw7" is forbidden: exceeded quota:quota-test, requested: pods=1, used: pods=3, limited: pods=3

Resource Limit Range

理解

Resource Quota 是對namespace中總體的資源使用進行限制,Resource Limit Range 則是對具體某個Pod或容器的資源使用進行限制。默認情況下,namespace中Pod或容器的資源消耗是不受限制的,這就可能導致某個容器應用內存泄露耗盡資源影響其它應用的情況。Limit Range可以用來限定namespace內Pod(或容器)可以消耗資源的數量。

使用LimitRange對象,我們可以:

  1. 限制namespace中每個Pod或容器的最小與最大計算資源
  2. 限制namespace中每個Pod或容器計算資源request、limit之間的比例
  3. 限制namespace中每個存儲卷聲明(PersistentVolumeClaim)可使用的最小與最大存儲空間
  4. 設置namespace中容器默認計算資源的request、limit,並在運行時自動注入到容器中

如果創建或更新對象(Pod、容器、PersistentVolumeClaim)對資源的請求與LimitRange相衝突,apiserver會返回HTTP狀態碼403,以及相應的錯誤提示信息;如果namespace中定義了LimitRange 來限定CPU與內存等計算資源的使用,則用戶創建Pod、容器時,必須指定CPU或內存的request與limit,否則將被系統拒絕;當namespace總的limit小於其中Pod、容器的limit之和時,將發生資源爭奪,Pod或者容器將不能創建,但不影響已經創建的Pod或容器。

實踐

創建一個測試namespace test-limitrange,

# 創建測試namespace
[root@kmaster ~]# kubectl create namespace test-limitrange
# 切換默認的namespace
[root@kmaster ~]# kubectl config set-context --current --namespace=test-limitrange

創建LimitRange定義文件 lr-test.yaml

apiVersion: v1
kind: LimitRange
metadata:
  name: lr-test
spec:
  limits:
  - type: Container       #資源類型
    max:
      cpu: "1"            #限定最大CPU
      memory: "1Gi"       #限定最大內存
    min:
      cpu: "100m"         #限定最小CPU
      memory: "100Mi"     #限定最小內存
    default:
      cpu: "900m"         #默認CPU限定
      memory: "800Mi"     #默認內存限定
    defaultRequest:
      cpu: "200m"         #默認CPU請求
      memory: "200Mi"     #默認內存請求
    maxLimitRequestRatio:
      cpu: 2              #限定CPU limit/request比值最大為2  
      memory: 1.5         #限定內存limit/request比值最大為1.5
  - type: Pod
    max:
      cpu: "2"            #限定Pod最大CPU
      memory: "2Gi"       #限定Pod最大內存
  - type: PersistentVolumeClaim
    max:
      storage: 2Gi        #限定PVC最大的requests.storage
    min:
      storage: 1Gi        #限定PVC最小的requests.storage

該文件定義了在namespace test-limitrange 中,容器、Pod、PVC的資源限制,在該namesapce中,只有滿足如下條件,對象才能創建成功

  • 容器的resources.limits部分CPU必須在100m-1之間,內存必須在100Mi-1Gi之間,否則創建失敗
  • 容器的resources.limits部分CPU與resources.requests部分CPU的比值最大為2,memory比值最大為1.5,否則創建失敗
  • Pod內所有容器的resources.limits部分CPU總和最大為2,內存總和最大為2Gi,否則創建失敗
  • PVC的resources.requests.storage最大為2Gi,最小為1Gi,否則創建失敗

如果容器定義了resources.requests沒有定義resources.limits,則LimitRange中的default部分將作為limit注入到容器中;如果容器定義了resources.limits卻沒有定義resources.requests,則將requests值也設置為limits的值;如果容器兩者都沒有定義,則使用LimitRange中default作為limits,defaultRequest作為requests值

創建與查看LimitRange,

# 創建LimitRange
[root@kmaster ~]# kubectl apply -f lr-test.yaml
# 查看
[root@kmaster ~]# kubectl describe limits lr-test
Name:                  lr-test
Namespace:             test-limitrange
Type                   Resource  Min    Max  Default Request  Default Limit  Max Limit/Request Ratio
----                   --------  ---    ---  ---------------  -------------  -----------------------
Container              cpu       100m   1    200m             900m           2
Container              memory    100Mi  1Gi  200Mi            800Mi          1500m
Pod                    cpu       -      2    -                -              -
Pod                    memory    -      2Gi  -                -              -
PersistentVolumeClaim  storage   1Gi    2Gi  -                -              -

我們可以創建不同配置的容器或Pod對象來驗證,出於篇幅不再列出驗證步驟。

總結

本文對K8s的Namespace及針對Namespace的資源限制管理ResourceQuota,LimitRange進行了較為深入的探索,其中ResourceQuota對整個Namespace的資源使用情況進行限制,LimitRange則對單個的Pod或容器的資源使用進行限制。Namespace的權限控制可基於RBAC來實現,後續再單獨進行梳理介紹。

原文地址:http://blog.jboost.cn/k8s4-namespace.html

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  1. Kubernetes筆記(一):十分鐘部署一套K8s環境
  2. Kubernetes筆記(二):了解k8s的基本組件與概念
  3. Kubernetes筆記(三):Gitlab+Jenkins Pipeline+Docker+k8s+Helm自動化部署實踐(乾貨分享!)

作者:雨歌,一枚仍在學習路上的IT老兵
歡迎關注作者公眾號:半路雨歌,一起學習成長

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不滿意的地方:懸挂稍微偏硬,內飾的質感確實不怎樣,配置上唯一的遺憾就是沒有倒車影像。車主一購買車型:1。4T 自動四驅旗艦型裸車價:15。48萬元滿意的地方:相比其他同級的SUV車型,維特拉顯得較為硬朗,也有個性,凹凸有致。

在之前,很多人普遍都認為SUV比轎車耗油,也有很多人證實過SUV比一定比轎車耗油,這是一個糾結的問題。不過,有輛SUV卻做到了,它的油耗可以說比一些同級的轎車還低,無論是自動還是手動,目前用戶油耗的平均值沒有超過7L/100km。

長安鈴木-維特拉

指導價:9.98-15.98萬

車身尺寸

長*寬*高:4175*1775*1610mm

軸距:2500mm

動力匹配

1.6L 122馬力 L4 + 5擋手動

1.4T 140馬力 L4 + 6擋手動/6擋手自一體

車主一

購買車型:1.4T 手動兩驅豪華型

裸車價:13.3萬元

滿意的地方:外觀設計的比較硬朗,很有SUV的范,車頭燈很犀利。選的這個版本的車型配置算是比較豐富,舒適性配置較為齊全。在小型SUV裏面來說,空間乘坐較為舒適,也挺寬敞的。動力很足,提速很快,轉向舒適。在100km/h的高速上,显示5.1L,日常上下班在6.1L左右,過了磨合期應該會更低。

不滿意的地方:懸挂稍微偏硬,內飾的質感確實不怎樣,配置上唯一的遺憾就是沒有倒車影像。

車主一

購買車型:1.4T 自動四驅旗艦型

裸車價:15.48萬元

滿意的地方:相比其他同級的SUV車型,維特拉顯得較為硬朗,也有個性,凹凸有致。性價比還算可以,

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在這樣裸車價上找到這些配置車,也很難找到。1.4T渦輪增壓發動機很給力,超車很輕鬆,油門一點都不拖沓,剎車很線性。在提車回來之後,油耗一直在降,目前是6個多一點,養車成本少了不少。

不滿意的地方:空間對於體型較高較大的人來說有些局促,內飾做工用料不敢恭維,隔音不是很好。

點評:說起鈴木的車型,不少人會想雨燕,奧拓這兩款,從中也可以看出,鈴木對於造小型車還是比較在行的,三大件的技術也較為成熟。而對於維特拉,最大的賣點無非就是它的油耗,低於7L的耗油,實在是讓人驚喜,當然,除了發動機的功勞之外,車重也是一點,1.2噸的車重降低了不少耗油量。維特拉的空間不能說寬敞,應該說夠用。而至於內飾的質感,這是鈴木一向的短板,做工用料都較為差一些,沒有外觀顯得那麼精緻。總體來說,維特拉有購買的硬理由,也不會給人說怎麼會要買它,而不是別的車型。本站聲明:網站內容來源於http://www.auto6s.com/,如有侵權,請聯繫我們,我們將及時處理

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英企須揭露氣候風險_租車

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摘錄自2020年11月11日經濟日報報導

英國財政大臣蘇納克(Rishi Sunak)宣布,將強制要求大企業和金融機構在未來5年內提出氣候風險報告,以推動淨零碳排放計畫,凸顯英國減緩全球暖化問題的決心。

蘇納克表示,計劃在2025年前強制大公司和金融機構提出氣候風險報告,此舉比「氣候相關財務揭露專案小組」(TCFD)的建議更嚴格,且為20國集團(G20)中第一個實施這種措施的國家。

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英國財政部表示,新規定涵蓋的經濟活動範圍很大,包括上市公司、在英國註冊的大型未上市企業、銀行、住屋互助會、保險公司、獲英國政府核准的資產管理公司、壽險公司、受金融行為監理總署(FCA)監管的退休金方案、職業退休金計畫。

蘇納克也宣布英國第一個綠色債券計畫,預定2021年在金融市場發行,發債籌得的資金,將投入減少碳排放的計劃,以及創造就業機會。

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