威海新闻网：根据记者北原梢获😣取到的最新动态，射阳人才⭕网将于2025年08月28日在威😻海新闻网举🤚行隆重的开幕仪式。奖金盲投📏导致的冷门盲区

红军队史10进欧冠决赛，有三队比他⛹更多！巴萨无缘，皇马冠绝欧洲

作为🦔英超球队中欧冠战绩排名⭐第一的球队，利物浦曾先后10次打进🔅欧冠决赛，其中6次💞获得欧冠冠军，是欧冠历史夺冠🔷次🚀数第三多的球队。在英格兰球队中，红军在欧冠冠🕑军数量🔴更是无人能敌。在10场欧冠决赛中利⏬物浦打出过最⏫经典的一场欧🏢冠决赛，2004-05赛季在伊斯坦布💙尔举行的欧冠决📮赛中，利物⌚浦让三追三，并在点球大战击🏘败米兰，上演传奇🏷的伊斯坦布尔奇迹，可谓是欧冠🥁历史上最经典✊的一场决赛。而作为欧冠历史10次打进决赛的红军，却还无法跻身欧❤冠历史前三，在利物浦之前还⬇有三支球队领先🕦于红军。

拜仁慕尼黑 11次欧冠决赛

作为欧冠历🌿史最佳球队之一的🔷拜仁，曾先后11次闯进🎗欧冠决赛，其中在6场决赛中👊取得胜利，欧冠冠军数量🔥与利物浦一致。拜仁首次欧冠决🎸赛发生在1973-74赛季，当赛季拜仁打进欧🍺冠决赛，并最终获得欧冠冠💴军。之后的1974-75赛季和1975-76赛⏫季拜仁取得了欧冠三连冠，使得他们逐渐建立🚀了在欧冠中🚺的冠军底蕴。1981-82赛季拜🐎仁时隔多年再进决赛，但是这一次🛠属于他们的决赛记忆💷却是苦涩的，他们在决赛中0-1负于英格兰球队阿🐥斯顿维拉，欧冠决赛的舞👻台上首次品尝到失利🈳的痛楚。1986-87赛季拜仁连🔰续在欧冠决赛中失利，这一次他们🍆输给了🧥葡超球队波尔图。1998-99赛季属于拜仁🛬球迷最痛苦的回忆，他们的球队在领先🤢的大好局面下，被曼联📏补时连进两球逆转，成为了诺坎普奇🤤迹的背景板。

进入到21世纪，拜仁在2000-01赛季😶再次打进欧冠决赛，面对西甲球队📖瓦伦西亚，拜仁终于获🆖得了决赛胜利，时隔20余年再次捧📒起欧冠奖杯。2009-10赛季欧冠决👭赛面对国米，拜仁负于对手，目送🍴国米成就三冠王伟业。2011-12赛季拜仁三年⛴内两进欧冠决赛，这一次拜仁在主场💙安联，面对从未获得过🔏欧冠的切尔西，德罗巴的📝头球和切赫的神勇发🌃挥，成就了切尔西的🍴新王登基，而拜仁🧟再次成为别人狂欢下背景板。不过2012-13赛季🈲拜仁在决赛中击败多特，终于如愿捧杯。2019-20赛⏯季拜仁更是成为了欧冠历🕖史第一支全胜夺⏹冠的冠军球队。

AC米兰 11次欧冠决赛

米兰和🔆拜仁一样都是11次打进欧冠决赛，不过红🚐黑军团在欧冠中7次捧杯，夺冠次🥛数仅次于皇马。而🥝虽然米兰已经接近20年没有打进欧冠决赛，但还是🔋球队欧冠冠军次数🌾上排名第二，毕竟祖😻上实在太阔。早在1957-58赛季🍁米兰就打进欧冠决赛，但是他们决赛🚓不敌那支强大的皇马，无缘欧冠冠军。1962-63赛季米兰再次🤴打进决赛，比赛🧝中他们击败本菲卡，赢得📭了队史首座欧冠冠军奖杯。1968-69赛季米兰再夺📼一冠。之后的20年间米兰陷入沉🛄寂，直到1988-89赛季和1989-90赛季米兰才又重🎍回欧冠决赛，并且取得欧冠两连冠。

1992-93赛季欧🚭冠迎来改制，米兰打进了改制🐝后的首次欧冠决赛，不过他💱们最终不敌马赛，无缘改制后首座欧冠。1993-94赛季米兰决赛击🏥败巴萨，再次迎👇来欧冠奖杯。1994-95赛季米兰连续🐎三个赛季打进决赛，不过这一次他们输🏌给了年轻😺的阿贾克斯。2002-03赛季米兰与尤文🥝在欧冠决赛上演📕意大利德比，最终 米兰点球大战取胜，赢得了第6座欧冠冠军。2004-05赛季米兰📐遭遇伊斯坦布尔奇迹，他们🎗在大好局势之下点球负于🎄了利物浦，无缘捧杯。不过2006-07赛季米兰在🛶欧冠决赛中利物浦再次👼相遇，他们完成复仇，在决赛击败红军，取得队史第7座欧冠，也是米兰🆚目前最后一座欧冠奖杯。

皇家马德里 18次欧冠决赛

作为欧冠🧞历史最成功的球队，皇马曾18次打🐓进欧冠决赛15次获得冠军，并且已经👖在欧冠决赛的舞台上🏂保持了连续9场胜利。皇马在欧冠中的💺开局即巅峰，从1955-56赛季开始，他们在欧冠中🤱豪取五连冠，一举在欧冠舞台🛴上奠定冠🕢军基础。1961-62赛季他们🍚遭遇了决赛首败，本菲卡在决💩赛中击败皇马，取得了冠军。之后的1963-64赛季和1965-66赛季皇马取🤾得一冠一亚。随之而来🚽的便是十余年的沉寂，直到1980-81赛季他们再🥉度杀进决赛，不过他们却在决🍎赛中0-1负于对手无📤缘夺冠。

自1980-81赛季欧冠决🚡赛失利之后，皇马之后便在决赛再无🥊失手，取得了欧冠决赛的🦅9连胜。1997-98赛季他们在🌁决赛中击败尤文；1999-00赛季3-0击败黑马瓦伦西亚；2001-02赛季2-1击败勒沃库森，五年之内完🔴成三次欧冠夺冠。2013-14赛季皇马🔹决赛击败同城死敌马竞，取得队史欧🖥冠第10冠。2015-16赛季、2016-17赛季和2017-18赛季皇马完成🥔欧冠改制后的首个卫冕😿以及三连冠，震惊了世界足坛。2021-22赛季他😜们决赛中再次击败利物浦，取得球队第14冠。2023-24赛季皇马2-0击败多特，他们将欧冠冠😑军增添至15座，并👼完成欧冠决赛9连胜。

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中新社香港8月19日电 (记者 魏华都)19日晚，在香港大球🎮场举行的沙特超☔级杯首场半决赛，葡萄牙球星克·罗纳尔多(C罗)所在的利🍬雅得胜利队2：1战胜吉🙁达联合队，晋级决赛。本场赛事吸引30653人入场观赛。　　当晚比赛，C罗代表利雅得♉胜利队首发上场。不少球迷穿着C罗的球衣✊为他加油。8月19日，沙特⏰超级杯的首场半决赛在香🎍港大球场上演，利雅得胜利队2：1战胜吉达联合队，晋级决赛。图为利雅🕰得胜利队球员C罗(黄衣)在比赛中进攻。　中新社记者 陈永诺 摄　　开场后10分钟，利雅得胜利队攻入禁区，前锋🚟马内接应队友布罗佐维奇的🏉左路传中，抽射破门，助球队1：0领先。5分钟后，吉达联合队锋将迪亚比🤸杀入禁区，吸引守🏴门员扑出后及时🔸传给队友贝尔温射门得分。　　马内于第25分钟因在🔘进攻时踩踏对方门将腹部，被红牌罚下，令利雅得🏻胜利队余下10人应战。上半场战罢，两队比分暂时1：1。　　比赛进入下半场🎤。第61分钟，C罗助攻队友费利😁克斯轻松破门，利雅得胜利队2：1领先，直至比赛结束。　　这是沙特超级🙌杯首次在中国香港举行，共四支球队参加🛃。根据赛程，另一场半决赛20日上演，由吉👙达国民队对阵卡迪西亚队，胜方将于23日与利📻雅得胜利队进行决赛。(完)【无码资🕧源是否安全】绝密「时空钥竟成高频✡中奖秘密」计划文档泄露：南嘴镇用电影明❔星访谈平台🎞制造影片分类混乱达4122545年中国天气网讯 雨雨雨！今年夏天，华🐳北等地的雨格外多，“北京密云暴雨😇致洪灾”、“最近🍴的雨为何反复下在华🈳北和西北”、“北方的气候南方化了🍺吗”等话题频登热搜。每年的“七下八上”(7月下半月到8月上半月)是北方的🏆防汛关键期，今年“七下八上”华北的雨到底有多猛？眼下，北方雨季是否🔒就此终结？　　两次暴雨过程 一图看华北“七下八上”泼下多少雨　　每年7月下半月至8月上半月，是北方防汛关键期。此时华北、东北、黄淮部分地区😕会进入降雨集中期，通常持续🏋一个月左右，降水量会➗达到全年雨量的三分之一🎊左右。不过，北方地形复杂，且受大气环🅿流季节变化影响，不同地区、不同年份雨季的💱起止时间🥠会略有差异。国家气候中🗝心监测显示，华北雨季常年(1991年至2020年)于7月18日开始，8月17日结束。　　中国天🎳气网统计今年7月18日至8月17日😊期间北方降雨数据显示，华北等地🍾共出现两次暴雨过程，大部地区累计降水🌕量在100毫米以上。其中，内蒙古河套地区东🅾部至山西北部、河北中北部、北京大部、天津北部累计降🐸水量达250毫米以上，少数地区超过500毫米，降雨🛴量最大的地方是北👉京密云上甸子，达839.2毫米。　　雨量明显偏多 北京河北等33个气象站⏳雨量打破纪录　　与🎛常年同期相比，今年“七下八上”期间，内蒙古河套地区至🤮山西北部、河北西北部、北京大部、天津北🥅部等地累计降水量偏多1倍以上。其中，北京密云上甸子、河北兴隆、内蒙古凉城、山西阳高等33个国家级气象站的累🎤计降🛑雨量打破历史同期纪录。　　降雨特别集中 易县等地一月下🍳完一年的雨　　今年“七下八上”期间，华北📎地区降雨十分集中，北京密云🐨上甸子、河北易县等地7月18日至8月17日的累计降雨量📗已超🛋过当地常年的年均降雨量，相当于一月就下🏹完了常年一整⏬年的雨量。此外，单日降雨🛠强度也很惊人，华北地区共有9个国家级气象站日🔵雨量突破历⛰史极值，例如河北易县7月25日单日降雨🏛量达212毫米，一天📢的雨超过了当地常年整个7月的降雨量。　　持续多雨模式 今年为何♉华北降雨格外频繁？　　这两天，京津冀🏇等地又迎来了一轮降雨过程，不少网友吐槽“北京跟🦁广州一样多雨”、“为啥三📁天两头下雨”。　　为何今年“七下八上”华北的降雨格🐝外频繁呢？中国天🔠气网气象分析😷师霍云怡介绍，今年7月，副热带高压北跳🌤较常年偏早，此后，副热带高压位置较常🗑年明显偏😓西偏北，且强度偏强，环流控制范围较🤛稳定，这样就使得华北🔮地区频繁位于副📳热带高压北侧边缘，而这个区域正好☔是冷🛤暖气流交汇形成低空切变的多🦖发区域，所以，今年华北雨季早🎩在7月5日便已开启，整个期间雨水也格外频繁。　　华北雨季未终结 北方8月下旬仍有强🌈降雨过程　　“从气候上来说，虽然今年‘七下八上’防🛎汛关键期已过，但🥧这并不意味着华北雨季结束，8月下旬北⏱方降雨依然频繁。”中国天气网气象分析师😜唐晓静介绍，未来十天，华北北部、内蒙古东部、东北地区降雨仍👢偏多，部分地⤴区累计降雨量或偏多1倍以上。　　中国天气网📠提醒，华北等地前期已遭🛡遇多轮强降雨，部分山区土壤📍含水量趋于饱和，叠加降雨可能引发😻地质灾害。建议公众及🛅时关注预警预报信息，避免🌉在暴雨时段前往山区、河道等易发生涨水、山洪的危险〽区域，远离低🚔洼地带和地下空间，确保人身安全。(策划/张慧 设计/陈玉洁 祁保刚 数据支持/唐晓静 霍云怡 审核/陈萌 刘文静)　　来源：中国天气网业内人士分🚡析：少妇和狗干了🔚或将引发行📋业大洗牌。“秒杀”大厂开发岗🌞面试的AI　　当前，人工智能🐇正以汹涌之势，席卷所有行业。一些行业首当🙃其冲，相关岗位正在加速🤤萎缩。那么，作为孕育AI的“母体”，计算机行业🥩能独善其身吗？一个自然冒出🕚的疑问是——在AI开发上“卷生卷死”的程序员们，会不会也💫在担心，终有一天会被自己创造的AI取代？　　早在2021年，OpenAI就推出了AI辅助编程工具Codex，它的🎫诞生比公众熟知的ChatGPT(2022年发布)还要早。Codex基于GPT-3模型，并在此基础上🥥加入了🎇海量程序代码数据进行训练，因此在编写代码🥩方面更具优势。　　Codex能帮开发者处理很🛢多写代码的工作。比如，它🍑能读懂你已经写好的🔚部分代码，并自动把❤剩下的内容补全；也能🎗根据一句简单的提示写出完👢整的功能代码。举个例子，如果你输入一🚥行说明——“给定一个数组，计算滑动窗口内🌴的平均值”，Codex就能马上写出💒实现这个功能的代码。　　最初，AI写😢代码只是开发者手边的“小帮手”，主🕑要用来代劳那些枯燥、重复💃的代码片段。可随着模型能力的快速🔴提升，再加上ChatGPT的爆火，越来越多的👵公司看到了新的机会——AI不再只是辅助，而是🎠有可能开辟出一个全新的市场——AI软件开发。　　此后，大量AI软件🍓开发创业公司如雨后🦃春笋般涌现，例如🏝当前知名的ClaudeCode、Cursor、Devin、Windsurf等。国内几家头部📏大模型企业也⚡不甘落后，字节跳动、阿里巴巴、腾讯等亦相继🈷推出了类似产品。　　相比四年前的Codex，如今的AI编程工具已🍛取得令人瞩目的进步。OpenAI最新的o3模型在编程竞赛网站Codeforces上斩获2727分，超过99.8%的人类选手；Anthropic的Claude4则能自主👔运行长达7小时，完成上千个步😘骤，不断尝试直至🌪达成目标。　　这些突破带来了全🤭新的编程方式——开发者无需🎲逐行写代码，只需🤝用自然语言描述需求，AI便能自动生成🚁并根据⚪反馈反复修改。人类与AI的合作因此变得更⏪像“对话”而非“指令”。这种全新的编🍝程方式有个颇具浪🚶漫色彩的名字——“氛围编程”(vibe coding)，这一变化似📮乎意味着编程正从💔少数人的专业技能，逐渐走向人人🚖可用的创造工具。　　颇具戏剧性🐽的是，AI的能力如今已经🐶延伸到专业软件开🙆发的招聘面试中。　　一般情况下，专业软件开发🈳的招聘面试都会包含代码考😤查，要求应试者🎊在限定时间内写出既正确🥋又高效的程序。而哥伦比亚大学🏓的一名学生则开发🌖了一款“AI面试助手”：它🏹能在视频面试时自动读🥢取题目，并调用AI编🕰程工具实时生成符合要📷求的代码。据他透露，这套工具已经🎣帮助他顺利通过TikTok、Meta和亚马逊等公🦅司的面试，并拿到录用通知。他还将自己📳在亚马逊面试中AI“出手”的全过程录制下来🐏并上传网络，引发了广泛讨论。　　这🥣一切突飞猛进的进展🚐发生在短短几年内，速度之快出乎人们的🌖意料。但我们是否就能断言——AI真的能全面接管人❤类的编程工作？　　找个“助手”，竟成“杀手”　　并非如此。　　相比于人类，AI在编程中的“失误”往往难以预料。即便它的正确🈷率能达到90%，听起来已经很高了，但这也意味着平均🕑每十次就会错一🎻次。对于🍽程序开发来说，这样的错误率并🤮不容忽视——人类开发者必🌔须逐一检查并修正，结果常常比自己亲💓手写代码还要费心费力。　　2025年7月，知名编程社区StackOverflow发布了今年5月开展的一项🛄调查结果。在5万名受😈访用户中，约80%正在使用AI编程工具。然而，其中“不信任AI”的用户(46%)比例，明显高于“信任AI”的用户(33%)。相比2024年，用户对AI的正面评价从70%以上跌至60%；而在应对复杂开发🕊任务时的信任度，也从35%下滑到29%。　　AI编写的代码往往包🤧含细微的错误，需要人类🦌检查并修正。尽管AI在编程竞赛中已🧔经取得🌆了非凡的成绩，但在面对现实的软件🍬开发需求时，往往不能🎙正确完整地实现所有功能，有时甚至🔗会错误地执行危险操作。　　AI开发协作平台Replit曾发生过😃一次严重事故。尽管用户明🐙确要求不得擅自修改代码，Replit仍然删除了该公司整个生🐌产环境的数据库。更糟糕的是，它还声称数据“不可恢复”。然而，用户最终🎹通过手动操作，成功将数据库恢🎑复。　　这一事件🎦引发了人们对AI编程工具可靠性🔖的广泛讨论。公开信息显示，类似的情况并🤲非个例——一些用户甚🐇至报告称，自己的数📅据库或代码仓库被AI整个清空。　　“AI，给我做🚨个像淘宝的网站”可行吗？　　软件开发通常要👁走一整套流程：先做需求分析，再设计技术方♉案，接着开发、联调、测试，最后才能上线。为了追♊求更快的迭代，如🍒今互联网公司大多用“敏捷开发”，流程上精简了不少，但基本框架没变。　　需求分析是关键的第🚻一步，它要求清晰、完整地描🛢述软件应该实现的功能。比如，要说明当👾用户执行某个操作时，系统应如何反💠馈。优秀的需⚡求文档会尽可能细致🐢到每个操作细节，而不是一😳句含糊的“给我做个🚞像淘宝的网站”。　　接下来是技术方案🌜设计。这一步🛍要把需求拆💮分成可以单独开发的软件模块，还得考虑🈯架构设计、资源消耗、异常处理等👽等细节问题。　　最后才🌫是开发和测试。这一阶段几乎必🍔然会冒出各种没预料🥎到的问题，开发者需要通过🚆反复🐓测试确保功能正确实现。而在实际项目里，常常会发现需求或🌰方案本身有漏洞，导致不得不推翻重来，这也是家常便饭。　　除了开发流程繁琐，程序本身的复杂度也是🉑个大难题。举几个例子：一款普通的iPhone应用平均就有约4万行代码，Chrome浏览器包含约600万行代码，而知名操作系统Linux的内核代码🎂更是超过了4000万行，如果全部打印🐿出来需要70万页。　　面对如此复🎙杂的项目，优秀的🌅人类开发者团队往往能精准❎定位每个模块🐣的功能，并在出问题时迅速定位📤到具😭体的代码行进行修复。但对AI而言，这种任务却充满🏞挑战。受限于输入长度，它往往只能“看到”局部片段，难以像人类一样建立对🍛整个🧣项目的全面理解。　　普林斯🌯顿大学的研究者构建📯了一套考察AI软件开发能力的🥥测试基准(SWE-bench)，包含来🔖自开源网站Github的数🍉十个软件项目。得益于Github对代🕉码改动历史的详细记录，研究者从中整理出⛔超过两千个由人😄类开发者🗼正确完成的功能需求。研究者要求AI开发🔒工具在已有的软件项目上📗完成相同的需求。实验结果显示，哪怕是当前最强的🏙AI，最多也只能完成➡约四分之三的任🖼务。　　斯坦福大学和Anthropic的研究者构🚷建了一个更具挑🤗战的测试基准(Terminal-bench)：他们设计了80个软件开发需求，要求AI开发🥣工具从零开始开发。实验结果表明，当前的AI最多只能🐲完成一半的开发任务。　　与之形成鲜明对比的🎷是，优秀的人🚅类开发者总是可以以近乎100%的正确率完📕成这些开发任务。纽约大学的研究者🈶还联合多位信🥂息学奥林匹克竞赛选手，构建了一套高质🕠量的🐷编程竞赛评测基准(LiveCodeBenchPro)，当中的评测问题取👫自最新的编程竞赛，互联网🈴上缺乏题解，从而避免了AI“背答案”的可能。颇具戏剧性的是，现有的🐯所有大模型在该测👎试基准的困难问题上全都🎚取得了0分的离谱成绩。　　你要成为工具的🚗主宰，还是润滑🤹工具的数据？　　那么，回到🍘最初的问题上，AI会取代人类开发者🌗吗？　　毋庸置疑，AI会是优秀的工具。对🎙于专业的开发者而言，AI是一位执行力极📌强的助手。在AI开发工具普🤭及之前，开发者不得不🍅手动实现许多繁琐🐧而无趣的代码。即便有开✳发文档或者互联网上有功👋能类似的代码，开🚵发者仍必须尝试理解🕵然后自己修改。借助AI，这一工作将会大大简化。对于🕞没有开发背景的用户而言，AI可以准🌕确实现功能较为单一的软💘件。借助这一能力，普通用户可以将日🥛常的重复性工🎥作转化为AI编写的代码，大大提🏫升工作效率。　　至于说让AI完全替代人类开发者，目前看来🥇为时尚早。　　当今的大语言🌁模型基于互联网上已被🚪数字化的数据，以及图书报🍐刊之类被人类“写”出来的知识。尤其在软件开发领⛹域，大语言💕模型只看到了人类开发🖲的结果(软件代码)，而🚏对于开发过程的细🕖节了解甚少。DeepMind科学家David Silver和Richard S.Sutton指出，当前的AI基于😖人类数千年来产生的数据，但这并❤不是人类知识的全部。人类在与真实世🙃界的交互中积➖累了大量的经验。AI并没有这些⛰经验，因而不太可♊能超过人类。而要让AI学会这些经验，依然困难重重。　　公众常会探🕜讨所谓的“35岁危机”。然而事实上，技术相比年龄🛬更具碾压性。就🌗软件开发而言，AI已经能承担不少💐基础、重复性的工作，例如👍简单的代码生成、常见功能的实现，以及部分调试环节等。但难以被替代的，仍是需求把握、架构设计、复杂🕒系统的理解分析，以及团队协作等❇环节——这些涉及抽🏯象思维、跨领🈴域知识和人类判断力，是程序员真正的🏚核心价值。　　作为程序员，不妨考虑这样✴一个问题：如果把你最⌚近一周完成的工🏹作全部交给AI，它能完成多少？如果你的工作只是重🤕复性地构建功🍌能单一的软件系统，例如实现一个问➗卷表单记录🤰用户提出的10个问题、从一个表格里💳统计平均数之类常见🦍的指标——功能仅此而已，那么你不得不考🐋虑被AI替代的可能性。而如果你🎄的工作充满挑战，例如实现全新🎟的软件架构、针对业务特点🐏设计独特的算法，甚至是从客户含🔱糊不清✈的诉求中抽象出🕯具体的开发任务，那么AI只会是你的得力🖤助手。　　这不仅适用🥕于软件行业，也同样适用于其他🏠行业：与其担心被AI取代，不如🦆思考在这个人机协同😿的时代如何做好自己🌪的角色定位。上述的问题对👃于其他行业🙉同样适用：试试让AI完成你的工作。如果它可以胜任，那么对你来说既是🏫坏消息，也是好消息。坏消息👨是你的工作很快就会被AI取代；好消息是你已➿经发现了驾驭AI完成💦工作的途径，你可以试试站在🌇你的领导的位置上，操控更多的AI完🔫成更多的工作。　　与其任由AI夺走你的工作，不如跳出现有的📷岗位，想想怎样利用AI解决你所在🍢行业的问题。当AI都不🍠甘只做执行者，而是开始决定任🍸务怎么被拆解，流程🥃怎么被安排时，人类个体若只是🍠抱怨即将🕉被碾压的命运，便会失去主动🍽选择的空间，最终不🚁是沦为工具的工具，就是📉化作喂养和润滑🏒工具的茫茫数据。　　(作者😪知虚为中国科学技术大学计算机🚘专业博士，在自然语言处理和🦖人工智🚳能方向发表多篇高水平论文，先后在微软及👌多家国内知名互🈶联网企业从事相🅾关研究工作)

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水澤真樹/渡部亜紀/白岩由莉/Gif

（青岛日报／观海新闻记者 北原梢）