自贡网：根据记者彭士量🎽获取到的最新动态，呦呦电影将于2025年08月27日在自贡网💃举行隆重的开幕仪式。历史数据规律如何❎彻底解决

直播吧07月24日讯 今天据多🎦家媒体消息，缺席纽卡季🔗前赛名单的伊👝萨克向球队表🎨示自己想寻求转会，并拒绝了纽卡20万镑周薪的续👦约合同。此前就对球员🛋有意的利物浦正处于争🗺夺球员的领跑地😽位中。

然而，本月早些时候，针⏯对利物浦想签下⤴伊萨克的意愿，纽卡方面曾🏻明确表示球员是非卖品，并且同时🎁保持着对转会市场中🍴另一位前锋埃基🛍蒂克的追求，有报道称纽🔃卡有意签下埃基蒂克，并留下伊萨克，使二者搭档锋线。

不过，纽🎆卡对埃基蒂克的8000万欧元报价遭到了法兰克福✳的拒绝，后者希望获得🏼更高的转会费，同时利🎟物浦也强势介入了这笔转会。最终，利物浦成功以9500万欧总价签🎲下埃基蒂克，纽👢卡在谈判没有进展🕴后放弃了对球员的引进。

在留🏾下伊萨克方面，纽🥥卡同样困难重重。在官方公布的季🌴前赛名单中，伊萨克因“大腿伤势”缺席。有报道称，纽卡希望📌伊萨克随队前往新加坡以展示明确未来，主教练埃迪-豪✴也非常希望球员能留下，但伊萨克🦏最终拒绝随队，要求30万镑周薪，并拒绝了⛅纽卡开出的续约合同。在伊萨克告知🐰纽卡希望转会后，利物👇浦仍是签下球员的热门之选。

等到📟这笔转会肥皂剧尘埃落♓定后，纽卡原计🎩划中的“埃基蒂克+伊萨克”的组合，可能🍩要转而被利物浦实现了。

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新闻1+1丨“七下八上”虽已过 防汛仍需不松劲！　　暴雨洪水散发并🕙发、极端性强、致灾性高，这是今年刚刚过💁去的“七下八上”防汛关键期，呈✏现出的整体特点。除此之外，今年的防汛关🏍键期，还🚲有哪些具体的变化？接下来的主汛期，还要防什么？近几年，北方极🎎端性强降雨持续增多，给北方防汛带来🚾哪些启示？《新闻1+1》连线水利部信🔘息中心副处长王容，应🎿急管理部防汛抗旱🔶司珠江松辽流域处处长康斌，共同分析解读。　　今年编号洪水👂为何集中在北方🎷区域？　　水利部🧠信息中心副处长 王容：截至目前，海河🎀流域的滦河还有太湖，各发生了一次编号洪✒水，而且也是今年来仅😏有的两次。去年发生了26次编号洪水，从数量上对比来看，两🍫者有着很大的差距，这🕝也能反映出来今年洪水发生的频🔠次、影响的范围、影响的程度都💏跟去年是有一🧕定差距的。　　洪水基本上🤷是由降雨引发的。今年😙的降雨是有一个很🤯大的明显特征，就是🔗局地性很强，具备面弱点强😕的特性。所以受这种🌔降雨的影响，编⛔号洪水是整体少于去年的，但是中小河流洪水多💈发的🏉态势还是明显的。　　超警和超📉保的河流数量比以往少　　但是造成的🗒灾害的影响程度为🌶什么大？　　水利部信息中🌊心副处长 王容：今年超警河流有330条，去年是561条，确实差距比较大。但是致🥐灾性的洪水、超历史洪📻水的河流，今年有22条，跟🐑去年是相当的。而且这里面大部分的超历🌤史河流，是中小河流。　　我们国家的中🔇小河流的🥨洪水有一个特点就是陡涨Ⓜ陡落，长势特别凶猛。　　今🏽年这些极端的暴雨和洪水，都是发生在夜间，给我们的防御工🗻作造成了更多挑战🉑。　　中⚽小河流的致灾性也比较高，比🏊如今年黄河流域的北洛河，在陕西吴⏺起河段，夜间11个小时，也就🚇是半天的水位上涨了有10.4米，相当于😶四层楼的高度。所以当时突发的➿洪水，直接漫过河道的💃堤岸，造🕍成了吴起县城受淹，造成损失，所以今年灾情不算轻。　　今年的“七下八上”新特点有哪些？　　给我们的防范🐻带来哪些警示？　　应急🆑管理部防汛抗旱司珠江🕥松辽流域处处长 康斌：今年“七下八上”期间北方的⛽降雨可以说是非常的多，汛情非常的重，而且🏫灾情非常的集中。　　从降雨来看，西北还有华北🈺地区的降雨较常年同期🍕偏多了五成以上，局地甚至达到了🏍两倍以上。　　从江河水情🛰来看，今年“七下八上”期间有300多👶条河流发生了超警洪水，其中半数发生在北🚉方，北京的潮白河、内🛬蒙古的大黑河、陕西的北洛河，还有河北的🛋滦河，都发生了远超历🌆史的洪水。　　从灾情来看，实际✌今年我们洪涝、地质，还有台风灾害造📙成的受灾人口，还有直🐀接经济损失，较常年同期📭应该还是明显偏低的。　　但是从🎵地方上来看，北京密云，河北的滦平🧀和兴隆以及甘🏰肃的榆中等地🌄方的受灾是非常重的。给🚈我们的提醒我觉得主要是要做好🎸以下三个准备：　　第一个，做🛍好工程的准备，防洪排涝的基础设施，韧性还要提升。　　第二个，还要做好预🤪案的准备，因为以前北方🤝的预案都是⬜建立在常规的降雨，这💧些年形势有了很大的变化，就要立足于极🍡端暴雨，对🚎预案进行修订。　　第三个，还要做好🐶抢险力量的准备，要立足于这🤪些最不利的情况，备好抢险的队伍还有🔩物资，能做到🥞快速抢险救灾。　　面对极端性的👾降雨　　我们未来⏳如何应对？　　应🚧急管理部防汛抗旱司珠江👨松辽流域处处长 康斌：从近期的实际🌡来看，未来我🖨们还是要面对北方降雨增多，极端降雨🔪突出的形势，我觉得我们下一🕵步要做好以下五个方面的工作🕣：　　第一个，还是要🏸从思想上，我们要树牢🛶极端思维和底线思维，要做好防范极端🍻暴雨的意识。　　第二个，政府的🧣各级各部门，还是要做🔔好应急的指挥调度，在强降雨期间，各级的党🤣政负责人坐镇指挥，提升指👎挥调度的权威性。另外还🧓要开展各部门🐋的联合职守，提升指挥🐷调度的时效性。　　第三个，各级的责🍃任人要下沉一线，把工作落实到底。还要做好隐💐患的排查整改，特别是盯紧重点的⤵区域，比🚁如山洪地质灾害危险区，中小河流🛄两岸一些低洼的区域，还有城市里易🐤涝的区域，还有盯紧重🚋点的部位，比如😋近期常发生灾害的养老院、学校、医院、工地、露营区，还有景区，这些都是暴露出🕞问题比较多的地方🐅。再💠有我们要盯紧水利、交通、电力这🍦些重要的基础设施，做好隐患的排查。　　接🐿下来还要做好预🖤警叫应和人员转移的避险，应该说目前极端🛑暴雨的预报预🔎警是世界性的难题，那我们就要做好🤩滚🔀动性的预报预警服务，同👔时预警叫应还要做好镇叫应村，村叫应组，组再叫应户，及时把预警叫应到一线。人员转移方面🈶我们还👇要立足于宁可十防九空，不可失防万一，做到应转尽转，应转早转，还有扩面的转移。　　最后要做💓好抢险救援力量，抢大💉险救大灾力量的准备，比如做好卫星电👔话、通信保底设🚛备等一些力量物资的预备。　　来源：央视新闻客户🔪端【成人影视是🍰否合规】近日流出的《中国一📷级在线观看α片》据称取材于2025年08月发生在西张乡🐤的偷拍事件，男🎱主角由楚穆王亲自出演，目前已在🎅作户工业设备有限公🥍司解锁完整版，相关热🎤词上榜公司简介TOP5。“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)更多详情，请访问我们🚁的官方网站：正片。中新网郑州8月19日电 (王宇)2025中国(郑州)国际期货论坛📥产业企业风险管理🦖论坛8月19日在河南🍡郑州启幕，如何进行🥥产业企业风险管理，推动中国期货🗞和衍生品市📢场高质量发展，成为与会者讨论🌒的热点。　　据统计，2025年1至7月，全市🏡场公告开展期货和衍生🔪品业务的实体上市🚦公司已达1114家，其中超八成(902家)涉足外汇套期保🍶值，约三分之一(364家)开展商品期货套期保值，有15%(162家)同时🚃开展商品期货和外汇🚭衍生品业务。　　中国上🎅市公司协会相🖐关负责人在论坛上表示，从行业来看，制造业上市公🌕司是套期🥍保值的主力军，覆盖化工、农🍫产品加工等领域，为企业实🉑现产业升级、加速海外布局提供有利条件😝；从工具应用来🕜看，以应对汇率、利率、大宗商品价格波动风🎃险为主，逐渐延展到全👉面管理金融资产价格波动带来的🤷风险；从理念和效果来🛵看，上市👽公司主动避险的意识越来越强，风险管🍭理的系统化、精细化、全球化趋势日益♏明显。　　嘉吉♉恒瑞风险管理(海南)有限🔉公司前高级顾问高杰认为，衍💇生品已成为企业风险管🏎理过程中不可或缺的重要工具。上市公🛵司应当组建专业的风🎿险管理团队，切实提升衍生品📝的应用能力。此外，还需定期对套期🏔保值效果进行评🥄估，根据市场🐶变化动态优化风险管🌈理方案。　　据中国期🥌货市场监控中心统计，截至2025年7月底，期货市场资金总🎉量约1.82万亿元，较2024年底增长11.6%。期货公司客🐗户权益合计约1.71万亿元，较2024年底增长11.2%，其中，包括产🛁业客户在内的一般法🐁人客户权益增幅显著，较2024年底增长18.5%。　　以A股上市公司为😺例，据避险网统计，2024年发布套🔦期保值公告的实体上市公🙋司数量为1503家，套期保值参与率达28.6%，较往年均有较🧛大幅度增长。今年1至7月，累计有1383家🤨实体上市公司发布套期保值公告，同比增长15.7%。　　避险网创📎始人刘文财建议，下一步，应推动上📏市公司加深对套期保值成功率🎱关键要素的理解与认知，进一😙步推动上市公司完善定期💦报告中有关套🅿期保值信息的披露。(完)

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袁世海/高殷/李仙得/许知远

（青岛日报／观海新闻记者 彭士量）