文章介绍在 uni-app 集成 PageSpy 远程调试：Docker 部署服务，wot-starter 引入 SDK 并配置地址，运行小程序即可网页实时查看输出、网络、存储，解决复现与协同痛点。

这是纯前端手搓虚拟世界第三篇。 小小抱怨一下，感觉没啥人关注这种哇。 悲伤~ 提前预告下，本期代码量超标。

vxe-gantt 甘特图实现产品进度列表，自定义任务条样式和提示信息 查看官网：https://gantt.vxeui.com/ gitbub：https://github.com/x-extend

XR-FRAME 实战教程：逆向小程序、着色器、实战案例。通过循序渐进的步骤教会你企业级的 XR 实战开发

12 月 4 号，JavaScript 迎来 30 岁生日。 一门 10 天赶出来的语言，现在跑在 98.9% 的网站上，有 1650 万开发者在用它。从浏览器脚本到服务端运行时，从桌面应用到移动端，

用 Vite 做项目的应该都有感觉：开发体验一直很顺，但生产构建这块，项目一大就开始拉胯。 问题出在 Vite 的双引擎架构——开发用 esbuild，生产用 Rollup。两套东西，行为不一致，偶尔

给你两个非负整数 low 和 high 。请你返回 low 和 high 之间（包括二者）奇数的数目。

 

示例 1：

输入：low = 3, high = 7
输出：3
解释：3 到 7 之间奇数数字为 [3,5,7] 。

示例 2：

输入：low = 8, high = 10
输出：1
解释：8 到 10 之间奇数数字为 [9] 。

 

提示：

• 0 <= low <= high <= 10^9

$[\textit{low},\textit{high}]$ 中的正奇数个数，等于 $[1,\textit{high}]$ 中的正奇数个数，减去 $[1,\textit{low}-1]$ 中的正奇数个数。（这个想法类似 前缀和）

正奇数可以表示为 $2k-1$，其中 $k$ 是正整数。

$[1,n]$ 中的正奇数满足 $1\le 2k-1\le n$，解得

$$
1\le k \le \left\lfloor\dfrac{n+1}{2}\right\rfloor
$$

这有 $\left\lfloor\dfrac{n+1}{2}\right\rfloor$ 个整数 $k$。

所以答案为

$$
\left\lfloor\dfrac{\textit{high}+1}{2}\right\rfloor - \left\lfloor\dfrac{\textit{low}}{2}\right\rfloor
$$

###py

class Solution:
    def countOdds(self, low: int, high: int) -> int:
        return (high + 1) // 2 - low // 2

###java

class Solution {
    public int countOdds(int low, int high) {
        return (high + 1) / 2 - low / 2;
    }
}

###cpp

class Solution {
public:
    int countOdds(int low, int high) {
        return (high + 1) / 2 - low / 2;
    }
};

###c

int countOdds(int low, int high) {
    return (high + 1) / 2 - low / 2;
}

###go

func countOdds(low, high int) int {
return (high+1)/2 - low/2
}

###js

var countOdds = function(low, high) {
    return Math.floor((high + 1) / 2) - Math.floor(low / 2);
};

###rust

impl Solution {
    pub fn count_odds(low: i32, high: i32) -> i32 {
        (high + 1) / 2 - low / 2
    }
}

复杂度分析

• 时间复杂度：$\mathcal{O}(1)$。
• 空间复杂度：$\mathcal{O}(1)$。

思考题

1. 计算 $[\textit{low},\textit{high}]$ 中每一位都是奇数的整数个数。
2. 计算 $[\textit{low},\textit{high}]$ 中每一位都是奇数的整数之和。

欢迎在评论区分享你的思路/代码。

分类题单

如何科学刷题？

1. 滑动窗口与双指针（定长/不定长/单序列/双序列/三指针/分组循环）
2. 二分算法（二分答案/最小化最大值/最大化最小值/第K小）
3. 单调栈（基础/矩形面积/贡献法/最小字典序）
4. 网格图（DFS/BFS/综合应用）
5. 位运算（基础/性质/拆位/试填/恒等式/思维）
6. 图论算法（DFS/BFS/拓扑排序/基环树/最短路/最小生成树/网络流）
7. 动态规划（入门/背包/划分/状态机/区间/状压/数位/数据结构优化/树形/博弈/概率期望）
8. 常用数据结构（前缀和/差分/栈/队列/堆/字典树/并查集/树状数组/线段树）
9. 数学算法（数论/组合/概率期望/博弈/计算几何/随机算法）
10. 贪心与思维（基本贪心策略/反悔/区间/字典序/数学/思维/脑筋急转弯/构造）
11. 链表、树与回溯（前后指针/快慢指针/DFS/BFS/直径/LCA）
12. 字符串（KMP/Z函数/Manacher/字符串哈希/AC自动机/后缀数组/子序列自动机）

我的题解精选（已分类）

欢迎关注 B站@灵茶山艾府

假设一个区间【0，3】，序列是0,1,2,3 奇数个数是3+1/2=2，区间【0,4】，序列是0,1,2,3,4 奇数个数4+1/2=2。
所以，所以，所以，high为3或者4，加个1，然后除以2，奇数个数都是2，然后，请自己推【0,5】和【0,6】，奇数个数都是3。
得出公式 high+1/2是区间【0，high】的奇数个数

因为low，左边界是可以改变的，所以先求【0，high】的奇数个数，然后在求【0，low】的奇数个数，然后做差得到总奇数个数。
注意，注意，注意，把+1看成右边区间增大，这里low是相当于在【0，high】里面的，你别加1，右边界high增大就行了。

**举个例子：**区间【3,7】，high的奇数个数 7+1/2=4,，如果此时3+1/2=2,4-2=2，答案就错了，要3/2=1，最后答案才等于3。

high+1奇数个数 - low奇数个数 **=**总奇数个数。

用公式表示 (high+1)/2 - low/2

int countOdds(int low, int high){
return ((high+1)/2)-((low)/2); //严谨
}

方法一：前缀和思想

思路与算法

如果我们暴力枚举 ${\rm [low, high]}$ 中的所有元素会超出时间限制。

我们可以使用前缀和思想来解决这个问题，定义 ${\rm pre}(x)$ 为区间 $[0, x]$ 中奇数的个数，很显然：

$${\rm pre}(x) = \lfloor \frac{x + 1}{2} \rfloor$$

故答案为 $\rm pre(high) - pre(low - 1)$。

代码

###C++

class Solution {
public:
    int pre(int x) {
        return (x + 1) >> 1;
    }
    
    int countOdds(int low, int high) {
        return pre(high) - pre(low - 1);
    }
};

###Java

class Solution {
    public int countOdds(int low, int high) {
        return pre(high) - pre(low - 1);
    }

    public int pre(int x) {
        return (x + 1) >> 1;
    }
}

###Python

class Solution:
    def countOdds(self, low: int, high: int) -> int:
        pre = lambda x: (x + 1) >> 1
        return pre(high) - pre(low - 1)

###C#

public class Solution {
    public int Pre(int x) {
        return (x + 1) >> 1;
    }
    
    public int CountOdds(int low, int high) {
        return Pre(high) - Pre(low - 1);
    }
}

###Go

func pre(x int) int {
    return (x + 1) >> 1
}

func countOdds(low int, high int) int {
    return pre(high) - pre(low - 1)
}

###C

int pre(int x) {
    return (x + 1) >> 1;
}

int countOdds(int low, int high) {
    return pre(high) - pre(low - 1);
}

###JavaScript

var countOdds = function(low, high) {
    return pre(high) - pre(low - 1);
};

function pre(x) {
    return (x + 1) >> 1;
}

###TypeScript

function pre(x: number): number {
    return (x + 1) >> 1;
}

function countOdds(low: number, high: number): number {
    return pre(high) - pre(low - 1);
}

###Rust

impl Solution {
    fn pre(x: i32) -> i32 {
        (x + 1) >> 1
    }
    
    pub fn count_odds(low: i32, high: i32) -> i32 {
        Self::pre(high) - Self::pre(low - 1)
    }
}

复杂度分析

• 时间复杂度：$O(1)$。

• 空间复杂度：$O(1)$。

宽松世代、下流志向、格差社会、父母扭蛋论……这些词汇，其实最终指向的都是一件事：日本门阀。

下载虎嗅APP，第一时间获取深度独到的商业科技资讯，连接更多创新人群与线下活动

全球最大的云厂商，正在重构其在 Agent 时代的云计算核心。

美国东部时间 2025 年 12 月 2 日上午（北京时间 12 月 3 日凌晨），在拉斯维加斯举行的 re:Invent 大会上，亚马逊云科技宣布了一系列围绕 AI Agent 的重大更新：一方面是面向客户的 Agent 应用和平台工具，如 Amazon Connect、Kiro 等；另一方面是面向未来的底层基础设施，包括新一代 Trn4 AI 芯片以及 Trn3 超级服务器等。

今年以来，AI Agent 的爆发正在深刻影响企业工作流和生产力模式。亚马逊云科技的这些新产品和发布，似乎在回答两个关键的行业问题：如何确保 Agent 安全合规地「用好」，以及如何让 Agent 以经济可行的方式「跑起来」。正如亚马逊云科技 CEO Matt Garman 在主题演讲中所强调的，最终目标是实现「将 Agent 投入工作」（Put Agent into Work）。

如何让 Agent 可用丨来自：2025 re:Invent

有意思的是，在长达 2 个小时的主题演讲中，Matt Garman 用了 1 小时 50 分钟的时间介绍 AI 基础设施和全新的 Agent 产品，而只用了 10 分钟的时间提及传统云产品升级（如实例、存储、数据库等）。11:1 的时间分配对比，也印证了 AI Agent 及其背后的基础设施，已成为当下云厂商们最重要的战略核心。

Agent 应用与治理：从模型到可控的「数字员工」

AI Agent 的价值不再是传统的「聊天」，而在于「行动」。今年 re:Invent 期间，AWS 发布了一系列围绕 Agent 构建的产品和应用。

一方面，在企业服务领域，AWS 将 Agent 融入到各类传统的平台和工具之中，对后者实现技术升级从而提高生产效率。今年，针对企业数字化经营中最耗时、最复杂的三个领域：代码运维、应用现代化和客户服务，AWS 推出了一系列 Agent 产品。

三个不同场景的 Agent丨来自：2025 re:Invent

首先是在代码和运维领域，AWS 发布了多个 Agent 产品。其中 Kiro Autonomous Agent 值得关注。以前的 AI 编程工具虽然能写代码，但往往把开发者变成了忙于搬运上下文和协调工具的「助理」。而 Autonomous Agent 解决的就是这个问题，它可以被视为团队中一位 24 小时待命、过目不忘的「影子开发者」。

开发者只需专注于核心难题，把修 Bug、跨库变更等繁琐任务直接丢给它。它不仅能在后台自主规划并执行，还能像真人一样记住跨会话的上下文，通过连接 Jira 和 Slack 深度学习团队的业务逻辑与协作规范。随着每一次代码审查，它会越来越懂你们的产品和标准，真正成为团队共享的「超级大脑」，让开发者只做决策，不再打杂。

还有 DevOps Agent。从国内的「双 11」到海外的「黑五」，大型数字营销活动背后，技术运营人员熬夜加班已经成为常态。当下的模式是系统监测预警，技术人员需要随时待命处理每一个问题。而 AWS DevOps Agent 像是一个永不眠的运维员工，可以 24 小时调查事故和识别运营问题，从而大幅减少需要提报告给运营人员的警报数量，让后者可以更轻松更高效地处理那些真正有价值的问题，而非一直被一些没什么意义的警报轰炸。

「炸掉」技术债务丨来自：2025 re:Invent

同时，Agent 还在重塑企业的核心资产——传统应用。今天很多企业面临沉重的「技术债务」，很多传统应用的工作负载都运行在大型机、VMware 等传统服务器上，云迁移虽是趋势，但也是巨大的负担。而 Amazon Transform Agent 就像一位专业的「全能代码重构工程师」，能够对任何代码、API、语言、甚至企业自有的编程语言或框架进行定制化转换。这种能力将传统应用现代化的速度提升至 5 倍，减少 80% 的时间和成本。

在客服领域，Amazon Connect 的新 Agent 也帮助这个产品实现了能力飞跃。此次 Amazon Connect 一口气发布了四项更新，包括用更先进的语言模型提供更加自然、类人的对话体验；同时让 AI 掌握工具从而完成整理材料、执行常规流程等工作，让其与真人员工更好地协作；以及基于历史行为和点击流等构建客户画像，让 AI 可以提供更加个性化的推荐。

另外，随着企业部署越来越多 AI Agent 参与客户交互，理解其决策过程对保障服务质量与合规至关重要。Amazon Connect 还新增 AI Agent 可观测性功能，为企业提供高度透明度——清晰呈现 AI 的理解内容、使用的工具以及决策过程。这种可见性帮助企业优化性能、确保合规，并增强对 AI 交互体验的信心。

除了在已有的服务场景中引入 Agent 能力，另一方面，AWS 也对构建 Agent 的平台工具进行了升级。其中最核心的是加强了 Agent 的治理与评估，让客户可以为 Agent 行为设置「红线」。

让 Agent 可评估和被约束丨来自：2025 re:Invent

随着 Agent 获得执行企业操作的权限，可控性和可信赖性成为其规模化落地的首要前提。AWS 本次发布的重点在于：对 Agent 的约束，必须从传统的「内容安全」转向更高级的「行为治理」。

AWS 推出的 Policy in AgentCore 功能，正是针对 Agent 行为治理的新工具。它允许用户使用自然语言来设定 Agent 的行为边界。这与传统安全护栏（Guardrails）仅过滤语言内容不同，Policy 可以简单地创建和管理 Agent 运行策略，并在 Agent 工作流中进行实时检查，确保 Agent 的操作始终在预设的权限范围内。

此外，为了确保 Agent 在实际工作中的表现，AWS 还推出了 AgentCore Evaluations。这项服务允许基于真实世界的行为对 Agent 的工作质量进行持续检查和评估，为企业规模化部署 Agent 提供了可靠的性能衡量标准。

通过这一系列治理工具，AWS 试图告诉企业：AI Agent 是可以信任的。只要设置了明确的「红线」，平台就能保证 Agent 的行为始终在安全边界之内。

基础设施升级：构建 AI 应用生态的算力和模型「基石」

如果说 Agent 是台前的「数字员工」，那么支撑它们日夜运转的基础设施就是幕后的「超级工厂」。

今年 AWS 在基础设施层面的动作，似乎在向行业传达一个信号：要让 Agent 真正普及，不仅要让它变得聪明，更要让企业「用得起」且「不论用什么模型都能跑得好」。

首先是算力层面。Agent 时代对算力的消耗模式发生了根本改变。过去，企业关注的是「训练」一个大模型需要多少张卡；而在 Agent 时代，成千上万个 Agent 需要 24 小时在线，进行持续的推理、规划和工具调用。推理成本如果居高不下，Agent 就无法大规模落地。

Trn3 UltraServer丨来自：2025 re:invent

Matt Garman 在会上宣布，AWS 正式推出了由第四代 AI 芯片驱动的 Amazon EC2 Trn3 UltraServer。作为 AWS 首款采用 3nm 工艺制造的 AI 芯片，Trainium3 实际上是在构建一种比通用 GPU 更具性价比的算力替代方案。每颗芯片提供 2.52 PFLOPs 的 FP8 计算能力，配合 144 GB 内存（比上一代提升 1.5 倍），它完美契合了 Agent 应用中长上下文架构和多模态推理的需求。

Trn3 UltraServer 服务器最多可以集成 144 颗 Trn3 芯片，并可以通过 EC2 UltraClusters 扩展至数十万颗。而对于企业最关心的成本问题，Trn3 在 Bedrock 上的表现是：相比 Trn2，性能提升 3 倍，每 MW 能耗的输出 Tokens 数提升超过 5 倍。对于目前 AI 算力昂贵的挑战，Trn3 的推出可以起到明显的降低作用。

而在模型层面，AWS 再次证明了自己是「最开放的 AI 平台」。通过 Amazon Bedrock，AWS 打出了一套「自研强模型 + 全球全明星模型托管」的组合拳。

自研模型方面，AWS 正式发布了下一代 Amazon Nova 2 模型家族。其中包括了针对 Agent 语音交互优化的 Nova 2 Sonic——这是一款新一代的 speech-to-speech 模型，它不仅具备行业领先的对话质量和更低延迟，还能实现实时、人类般的语音对话。

此外，AWS 还推出了 Amazon Nova Forge，首次引入了「开放式训练模型」理念。它解决了企业「既想深度定制又怕灾难性遗忘」的痛点。与今天大多专有模型依赖后训练的精调或者接入专用数据库不同，Forge 允许开发者访问 Nova 训练检查点，并在训练的每一个阶段将自有数据与 Amazon 精选的数据集深度融合，从而训练出既理解业务又保留大模型智能水平的专属模型。

Bedrock 的模型合作伙伴丨来自：2025 re:invent

另外值得关注的是，今年 AWS 展现出对中国本土 AI 模型前所未有的拥抱。在 Bedrock 新增的 18 个完全托管模型名单中，三家中国公司的四个模型名列其中：

• 月之暗面的 Kimi K2 思考模型：具备深度推理能力，能在使用工具的同时进行思考。
• MiniMax AI 的 MiniMax M2 模型：适合 Coding 和自动化场景，擅长多文件编辑和长工具调用链，被视为开发者 Agent 的强力大脑。
• 阿里巴巴的 Qwen 模型：其中的 Qwen3-VL 能将屏幕截图直接转换为可运行的代码，并自动执行界面点击操作，是自动化 UI 操作的神器。

过去，全球云厂商往往更倾向于绑定少数几家欧美头部模型厂商。而 AWS 此次将 Kimi、MiniMax、Qwen 等中国顶尖模型纳入核心库，不仅是因为这些模型在性能上已经具备了全球竞争力，更显示了 AWS「互联互通」的生态格局。

对于企业而言，这意味着选择权的极大丰富。无论是需要 Mistral Large 3 这样的长文档处理专家，还是需要中国本土的优秀模型，AWS Bedrock 正在变成一个打破地域和技术栈隔阂的「万能转换插座」，让算力和模型真正成为像水电一样的资源。

当喧嚣退去，AWS 正在为 AI Agent 制定「基本法」

乍看之下，今年的 re:Invent 似乎显得有些「波澜不惊」。这里没有令人瞠目结舌的参数大跃进，也没有颠覆认知的「黑科技」突袭。

Trn3 的性能提升固然强悍，但基本也在预期之内；更有性价比的 Nova 2 和首次推出的语音模型，虽然让人眼前一亮，但在如今 SOTA 模型遍地跑、参数竞赛白热化的行业背景下，似乎也算不上「核弹级」的重磅发布。即便是最受关注的 AI 编程工具 Kiro 和 Agent 开发平台 AgentCore，也多是基于既有产品的更新——这些关于安全性、可观测性或辅助功能的修修补补，难免让人产生「没什么大动作」的错觉。

然而，这种「平淡」或许正是 AWS 最厉害的地方。当我们将视线从单个产品移开，投向整个产业，会发现 AWS 其实在定义下一代基础设施的路上，迈出了极为关键的一步。

AWS 做对的第一件事，是率先打破了 Agent 的「空谈」阶段。在大多数平台还在比拼 Agent 框架的灵活性、推理速度时，AWS 敏锐地意识到：企业需要的不是一个能聊天的机器人，而是一个能干活的员工。于是我们看到，Transform Agent 被用来解决棘手的技术债务，DevOps Agent 被用来处理繁琐的运维报警。

AWS 不再只是提供一个简单的 LLM 接口，而是将行业 Know-how（如 19 年的运维经验、代码迁移经验）封装进 Agent，将其打造成了真正能解决具体业务痛点的「成品工具」。这种「将能力封装为产品」的思路，标志着 Agent 从技术玩具正式迈向了商业实战。

更深层的变革在于 Agent 治理。Agent 的运行范式与过去的 Chat 类应用和传统的云计算业务有着本质区别。传统的云关注「资源」，Chat 应用关注「内容」，而 Agent 关注的是「行动」。将一个拥有自主决策权的 Agent 放入企业的核心业务流，其风险不亚于招聘一名不受控的员工。难点不在于如何让 Agent 跑起来，而在于如何让它不乱跑。

Policy in AgentCore丨来自：2025 re:invent

AWS 在本次大会上展示的 Policy 功能，实际上是在尝试重新定义一套 Agent 时代的治理范式。这种用自然语言设定边界的方式，不再是死板的代码约束，而更像是给数字员工颁布一套「法律」。它让管理者可以用人类的逻辑（如「退款金额不得超过 1000 元」）来约束 AI 的行为。这种治理模式的建立，比单一模型的性能提升更具战略意义——因为只有解决了「可控性」和「合规性」这两个拦路虎，企业才敢真正让 Agent 接入核心业务。

最终，当我们重新审视这次 re:Invent，会发现它的意义不在于某个单品的参数碾压，而在于生态位的抢先占领。当大多数玩家还沉浸在解决架构优化和算力堆叠的「基建期」时，AWS 已经通过一系列真实的落地案例和完善的治理技术栈，开始为行业「打样」——它展示了一个 Agent 在真实企业环境中，应该如何被构建、如何被管理、以及如何产生价值。

这或许不是一场充满噱头的发布会，但对于渴望用 AI 提效的实体产业而言，AWS 正在构建的那套让 Agent「可用、可控、可信」 的基础设施，可能是通往未来的真正门票。

今年在拉斯维加斯举行的「云计算春晚」——re:Invent，新增了一个非常特殊的板块：体育论坛（Sports Forum）。

如果你是 re:Invent 的常客，大概会对其典型的「硬核技术风」印象深刻：在威尼斯人酒店望不到头的长廊里，数百个会议室密集输出着关于架构、代码和 AI 的硬核干货；展区里则密密麻麻排列着大大小小的展位，一张桌子、一台演示 demo 的笔记本，往往就代表着一个复杂的 ToB 产品。

这里的空气，充斥着「计算存储」、「云原生」、「Agentic AI」等术语。走廊里随处可见行色匆匆的开发者，或是盘腿坐在地毯上敲代码的极客，抑或是坐在简易塑料桌椅上低声洽谈百万级合作的行业伙伴。

Sports Forum 丨来自：2025 re:Invent

但当你推开 Sports Forum 的大门时，画风发生了一百八十度的大转弯。我甚至一度怀疑自己是不是走错了片场。这里不再是严肃的技术讨论场，而是一个充满活力的「主题乐园」。眼前不再是枯燥的代码屏幕和架构图，而是投篮机、正规尺寸的半场篮球场、乒乓球台，以及轰鸣声不断的 F1 模拟器和激战正酣的电竞舞台。

但如果你认为这仅仅是个活跃气氛的「游乐场」，那就被骗了。事实上，这可能是整个 re:Invent 技术含量最高的区域之一。揭开这些娱乐设施的幕布，背后全是硬核的算力和算法。亚马逊云科技正在用云和 AI，在体育行业里掀起新一轮技术革命。

Sports Forum 里的 VR 观赛体验区丨来自：2025 re:Invent

展馆中央的 NBA VR 体验区格外引人注目。戴上头显后，你不再是个被固定在座位上观看 360 度全景的观众，而是能以裁判甚至球员的视角，自由观看比赛名场面。更令人惊喜的是，系统还能实时展示投篮难度、防守统计等高端数据分析。

我瞬间意识到：这不仅是显示技术的进步，更是 AI 技术的深度应用。

NBA 的数据革命：从「统计结果」到「理解过程」

NBA 名宿、怒吼天尊拉希德·华莱士有一个标志性台词：「篮球不会说谎。」

这个名言广泛流传于 NBA 文化圈，并被勒布朗·詹姆斯等明星球员在比赛中多次引用的背后，其实道出的是职业球员的无奈：数据很多时候并不能反映真实的比赛过程。而这一现象，正在随着科技的发展迎来改变。

2025 年 10 月 2 日，当 NBA 宣布与亚马逊云科技达成战略合作的那一刻，篮球这项拥有百年历史的运动，悄然迎来改变。

对于资深球迷而言，我们习惯了用数据去评价球员：得分、篮板、助攻，进阶一点的看 PER 值、正负值。但坦白讲，这些传统的高阶数据依然停留在「统计学」的范畴——它们记录的是结果，而不是真正体现出比赛过程。

这就导致了「数据刷子」的存在，也导致了许多隐形价值被忽略：库里无球跑动时对防线的巨大牵制力，在统计表里是 0；一位防守悍将对持球人的窒息逼抢，只要没产生抢断或盖帽，在数据栏里也是空白。而即使效率值和正负值这种高阶数据，实际上也很难完美体现出每一个不同个性和特点的球员在场上的真正作用。

而亚马逊云科技带来的技术解法，是让机器真正「看懂」比赛。

通过计算机视觉和机器学习技术，现在的系统不再只是记录「球进没进」，而是以每秒 60 次的高频率，实时捕捉并分析球员身上 29 个骨骼点的移动轨迹。

这标志着体育数据从「结构化统计」迈向了「多模态理解」。基于此，NBA 在 2025-26 赛季能够推出三项全新的高阶数据：

投篮难度指数丨来自：亚马逊云科技

第一，防守数据统计（Defensive Box Score）。防守一直是篮球场上的「玄学」。过去我们评价追梦格林防守好，全凭印象流。现在，AI 算法能实时识别每一秒钟「场上谁在防谁」，并计算防守施压频率、协防质量等。这意味着，防守端的贡献第一次有了客观的数据标尺。

第二，投篮难度指数（Shot Difficulty）。不是所有的两分球都生而平等。空位吃饼的 50% 命中率，和在双人包夹下后仰跳投的 45% 命中率，含金量截然不同。新系统通过分析投篮时的身体平衡、防守干扰距离等因素，计算出每一次出手的「难度分」。它能有效区分「体系球员」和「巨星硬解」，还原球星的真实价值。

第三，引力指标（Gravity）。这可能是最令战术分析师兴奋的指标。它通过复杂的三角函数运算，量化一名无球球员吸引了多少防守注意力，以及为队友拉扯出了多大的空间。库里那种「虽然没拿球，但整个防线都因我而动」的影响力，终于变成了可视化的数据。

除了赛场上数据统计规则的重塑，场下的训练和观赛体验也在被改写。

数字投篮实验室丨来自：2025 re:Invent

在 Sports Forum 现场，NBA 多伦多猛龙队展示了他们的「数字投篮实验室」。利用先进的摄像机网络和 AI，系统能实时捕捉每一次投篮的详细生物力学数据，即时分析姿势、轨迹和发力机制。这相当于给每位球员配备了一个拥有「火眼金睛」的 AI 助教，能精确指出哪怕 1 度的姿态偏差。

亚马逊云科技的体育科技：当 AI 介入毫秒级的竞赛

不仅是 NBA，如果我们把视野拉宽，会发现亚马逊云科技构建的这套技术栈，正在重塑整个职业体育的「竞技」与「体验」。

首先是在残酷的职业赛场，比如毫秒必争的 F1、NFL 等比赛，AI 正在成为球队的新助教。

模拟 F1 车队进站换胎丨来自：2025 re:Invent

以 F1 法拉利车队为例，进站换胎是 0.1 秒级的战争。法拉利利用亚马逊云科技 SageMaker 开发了一套进站分析系统，将完成单次进站分析的时间从数小时压缩到了 60-90 秒。系统通过 AI 视觉识别，能自动分析换胎工的每一个动作细节，帮助车队在每一场比赛中寻找那微小的效率提升空间。同时，在车辆设计上，亚马逊云科技的高性能计算如同「数字风洞」，通过千万次的流体力学模拟替代昂贵的物理测试，让赛车设计的迭代速度提升了 70%。

而在对抗激烈的 NFL（职业橄榄球大联盟），亚马逊云科技协助创建了「数字运动员」（Digital Athlete()）平台。这实际上是在云端构建了球员的「数字双胞胎」。系统运行了数百万次比赛场景模拟，涵盖了相当于 10000 个赛季的数据，以此来预测受伤风险。NFL 最近修改的开球规则，正是基于这些模拟数据，在保护球员安全与保证比赛观赏性之间找到了最优解。

而对于屏幕前的观众，AI 正在将「看热闹」升级为「看门道」。

今年 re:Invent 期间，亚马逊云科技 CEO Matt Garman 发布了新一代自研的 Amazon Nova2() 的系列模型，不仅有高性价比的推理模型 Lite、处理复杂推理的 Pro, 语音模型 Sonic, 这次还推出了业界首个真正统一的多模态模型 Omni。

而在过去一年里，Nova 模型正在悄然改变着体育行业的内容生态。

AI 辅助生成的德甲短内容丨来自：2025 re:Invent

比如德甲联赛，就在尝试利用亚马逊云科技的技术能力，成为最受球迷欢迎的足球联赛。其负责人在 Sports Forum 上分享了德甲联赛如何利用 Nova 改造了其内容生产的工作流，包括帮助编辑节省时间的「自动化战报」、「德甲故事」，翻译和转录来实现视频本地化，在保持比赛原声和氛围的同时，自动完成多语言转换, 以及满足球迷查阅和聊天需求的「AI 球迷助手」。

现代体育赛事本就是一个多维度信息的融合：从实况解说的语音，到精彩瞬间的画面，从战术数据的分析，到球员表情的特写，每一个环节都在传递着比赛的张力与故事。Nova 的多模态处理能力恰恰可以满足这种复杂场景的需求，精准处理这些交织在一起的文本、图像、视频和音频信息，为球迷带来更丰富的观赛体验。

还有更早推出的「比赛事实」（Match Facts）。AI 实时计算「预期进球概率」（xGoals），让观众直观地知道，这个球没进究竟是运气太差，还是射术不精。更有趣的是「技能角色卡」功能，AI 能自动分析出谁是「终结者」，谁是「策动者」，让伪球迷也能瞬间秒懂场上球员的战术定位。

通过这些措施，德甲编辑可以在人手不变的情况下，几倍增加生成内容，不论是海外球迷、新球迷还是硬核球迷，都能有更好的观赛体验。

而伴随技术进步，生成式 AI 也在改变我们观看比赛的互动逻辑。比如开头提到的 VR 观赛，就用到了 NBA 最新的 "战术探索"（Play Finder()）功能，允许球迷用自然语言搜索视频。你不用再输入复杂的关键词，只需说一句「帮我找东契奇所有的后撤步三分」，AI 不仅能理解语义，还能结合对球员骨骼移动轨迹的分析，从海量历史视频库中精准匹配出相关片段。

AI 改变竞技体育丨来自：2025 re:Invent

结语

走出 Sports Forum，我不禁思考：为什么亚马逊、微软、谷歌，以及国内的阿里云、腾讯云等科技巨头，都要在体育领域卷得这么厉害？

仅仅是为了卖云服务给体育联盟吗？我想这只是商业的一面。

从技术演进的角度看，体育正在成为 AI 的终极试炼场。

历史上，F1 赛车一直是汽车工业的试验场，如今的民用车技术许多都源自赛道；NBA 和世界杯则是鞋服科技的试验田。而现在，体育场景拥有最极端的要求：毫秒级的低延迟、物理世界的极端复杂性、以及难以预测的球员动作。

如果亚马逊云科技的 AI 能力，能在 NBA 总决赛中提供毫秒级的投篮概率预测，能在 F1 赛车 300 公里时速下完成实时推理，能在 NFL 的肌肉丛林中准确预测人体风险……经历过"魔鬼级"应用场景下一系列的"抗压测试", 那么，证明这套技术在物理世界中具有了极强的鲁棒性。

这种溢出效应的价值前景非常可观。今天我们在 Sports Forum 里看到的、用来保护 NFL 球员膝盖的算法，明天可能就会应用在老人的康复医疗中；今天用来分析 F1 赛车流体力学的算力，明天可能就会用于设计更高效的新能源汽车。

我们在 re:Invent 现场看到的，不仅仅是更精彩的比赛，更是 AI 技术通过体育这一载体，向物理世界和人体奥秘深度渗透的预演。

当科技的终极命题遇上人类最纯粹的竞技热情，一个由数据驱动、AI 赋能的新纪元，正在加速到来。

前言 各位前端打工人，有没有过这种经历：明明写了 setTimeout(() => console.log('摸鱼'))，结果同步代码还没跑完，摸鱼计划就被打断？其实 JS 单线程就像一个只能专注干一

Vue 3 Keep-Alive 深度实践：从原理到最佳实践 前言 初入职场，我被安排用 Vue3 制作公司官网，有 5-6 个静态页面。开发完成后，领导在测试时提出一个问题：“为什么页面滑动后再切换

Mesh网格定义与核心概念 顶点（Vertex）的本质与特性 顶点是构成3D模型的基本几何单元，每个顶点在三维空间中具有明确的坐标位置（x,y,z）。在Unity中，顶点不仅包含位置信息，还承载着模型

Vue3 + Keep-Alive：实习中遇到的 window 滚动问题与实践 前景：实习项目中的困扰 在实习期间，我参与了公司项目的前端开发，页面主要包括首页（Home）和探索页（Explore）。

基金经理绩效薪酬与基金业绩强挂钩。根据《基金管理公司绩效考核管理指引》征求意见稿，对基金经理薪酬进行了调整，过去三年产品业绩低于业绩比较基准超过十个百分点且基金利润率为负的，其绩效薪酬应当较上一年明显下降，降幅不得少于30%；低于业绩比较基准超过十个百分点但基金利润率为正的，其绩效薪酬应当下降；低于业绩比较基准不足十个百分点且基金利润率为负的，其绩效薪酬不得提高；显著超过业绩比较基准且基金利润率为正的，其绩效薪酬可以合理适度提高。（财联社）

情况 点进去，是一个style标签，里面有六万多行样式 进去使用正则查找，发现有11处一模一样的样式 过程 经过简单排查，发现问题在于element-variables.scss这个文件中，我框选的这