霍夫漢尼斯·達夫特揚（，霍夫漢尼 亞美尼亞運動員 2008年夏季奧林匹克運動會柔道運動員 2012年夏季奧林匹克運動會柔道運動員 2016年夏季奧林匹克運動會柔道運動員 久姆里人斯達他曾在2009年世界柔道锦标赛上摘得男子60公斤级铜牌。夫特
本站声明：以上部分图文来自网络，如涉及侵权请联系平台删除
黄仁勋罕见谈生死：希望在工作中突然离世 最好当场毙命
节目中主持人提到：“英伟达的巨大成功让无数人的生活都依赖于你，但人固有一死，你会思考自己的终局吗，你会害怕死亡吗？”
对此，黄仁勋表示自己真的不想死，我的生活很美好，有一个很美好的家庭，并且还有非常重要的事做。
但聊到继任者计划的话，自己的态度向来直言不讳，曾公开表示不信任继任者计划，这在业内是出了名的，但并不是因为自己永存不朽。
黄仁勋坦言，自己所希望的结果，是能在工作中突然离世，最好是当场毙命，这样就没有长时间的痛苦了。
展望10年后、甚至百年后的未来，黄仁勋表示自己对人类的能力充满信心，我们会基于正在做的事情推断未来，有太多我们想要解决的难题，例如终结疾病、减少污染等。
黄仁勋还称，我们很快会把一个专属的类人机器人发射到太空，它会在飞行中不断增强。
“等时机成熟，我会将我生命的绝大部分东西(邮件箱、做过的每一件事、说过的话)积累成一个意识AI，然后以光速发射到太空，去追赶之前发射的机器人。”
" alt="黄仁勋罕见谈生死：希望在工作中突然离世 最好当场毙命"/>九总槟榔
凉拌菜怎么做
德胜大大是什么梗
为何AI数据中心的系统架构师首选Arm平台
本质上，AI 重新定义了“优秀”基础设施的标准。相应地，平台设计的重心也从注重单一的芯片或服务器，转向了打造机架级、可扩展的系统，在功耗和预算有限的前提下，实现高效扩展。而这一转变背后的原因在于，推理与智能体 AI 工作负载持续增长且不间断运行，对高密度、全天候在线的算力需求正快速提升。
Futurum 在《Arm处于 AI 和数据中心变革的中心》报告中，把这一转变称为迈向“系统级协同”。设计的关键不再是堆多少算力，而是平台能不能有效地把加速器、CPU、内存、网络和软件协同起来。
正因如此，业界正加速迈向定制化机架级系统设计：即围绕 AI 负载特性、功耗波动和持续利用率来进行端到端设计的平台。越来越多的架构师开始重新思考计算底层设计，选择基于 Arm 架构来解决现代 AI 平台面临的多重约束。
AI 促使行业重构：转向定制化机架级系统
这一转变的核心原因，并非通用型标准化基础设施无法承载 AI，而是碎片化的系统设计，在 AI 规模化部署时，终将转化为真实可感的成本代价。
AI 工作负载在计算、内存、网络、存储及软件各环节紧密耦合。CPU 拖后腿，昂贵的加速器就会空等；功耗和散热波动，利用率就会下滑；数据管道、调度、编排未能针对平台调优，吞吐量就不可预测。峰值性能依然重要，但稳定性、每瓦性能和系统整体平衡性更关键。
Futurum 指出，超大规模云服务提供商正进行结构性调整，旨在实现算力的指数级增长，同时避免能耗的同步激增。Futurum 引用 Arm 的数据指出，到 2025 年末，出货到头部超大规模云服务提供商的算力中，有近 50% 是基于 Arm 架构。
架构师现在不再只看纸面跑分，而是更关心 AI 平台在实际应用中能否长期可靠地运行智能体 AI 和连续推理工作负载，比如：
长时间高负载下，系统表现如何？
在实际环境中，功耗限制和散热条件如何影响性能曲线？
在机架级系统中，计算层如何确保加速器能持续获得稳定的数据供给，而非仅停留在纸面参数上？
当能效、可扩展性与系统平衡性成为首要原则时，重新审视 CPU 底层架构就成了必然。也正因为此，Arm 凭借领先的架构和完善的生态，正是这场行业变革的核心所在。
在数据中心领域，Arm Neoverse 平台是推动这一转型的核心引擎。亚马逊云科技、Google、微软、NVIDIA 等头部超大规模云服务提供商与 AI 领军企业，都在基于 Arm 架构或采用 Arm 计算平台进行产品研发。Arm 的模式既能支持定制化系统设计，又能保持跨平台、跨生态、跨软件的一致性。对于想要构建高集成度平台、又不愿被单一技术路径绑定的团队而言，这种灵活性至关重要。
智能体 AI 与持续推理，
重塑规模化算力的经济逻辑
随着 AI 与通用计算工作负载的融合，AI 工作负载正在发生变化，基础设施也需随之调整，以支持多样化的工作负载特性。
行业重心正在转向智能体 AI，而智能体 AI 本质上就是一个连续推理系统。智能体并不是简单地给出一个答案， 而是会规划、调用工具、检索数据、验证结果，如此循环往复。由此便形成了连续推理模式：稳定不间断的词元 (token) 生成任务，请求类型趋于多元化，围绕加速器的编排和数据迁移任务变得更繁重。
在智能体 AI 里，CPU 不再是配角， 而是整个 AI 系统的控制中枢。CPU 负责协调控制、调度任务、管理 IO、处理网络与存储服务、执行安全策略，并在模型、上下文及工具链不断演进的过程中，维持整个系统的平衡。
以承载大语言模型 (LLM) 的服务为例，它可能同时处理成百上千的并发请求。就算加速器负责核心计算，CPU 也要承担请求权限控制、分词和预处理、批处理和队列调度、数据迁移编排，以及针对模型权重与 KV 缓存的数据路径协调等。到了智能体工作流，CPU 的工作负担进一步扩展，还要承担工具调用、检索流程、结构化输出验证、多步调度等持续运行的任务。
这一切都表明，CPU的重要性远超许多团队的预期。如果 CPU 跟不上编排节奏，数据迁移、处理流程和加速器都会被“卡住”，面临结构性的闲置风险。
融合型 AI 数据中心的建设，彰显了 Arm 架构的强劲势头
Arm 的发展势头正在加快。在业内领先的集成式 AI 系统中，基于 Neoverse 平台的 CPU 被广泛用于智能体推理密集型系统的编排层，尤其适合追求高能效、可预测扩展能力和大规模部署的应用场景。
独立测试也印证了现代 CPU 基础平台在“AI 相关”工作负载中的价值。Futurum 旗下 Signal65 的独立基准测试对比了基于 Arm Neoverse 平台的 Amazon Graviton4 与同级的 AMD和 IntelEC2 实例，结果显示：在生成式 AI (Llama-3.1-8B)、数据库 (Redis)、机器学习(XGBoost)、网络 (Nginx) 等测试的各种工作负载中，基于 Neoverse 平台的 Graviton4 在性能和性价比方面大幅领先。
测试结果直接反映了智能体 AI 数据中心的现状：LLM、检索层、缓存、Web/API、传统机器学习等全都处于智能体系统的关键路径上，只有当 CPU 兼具速度与能效时，整体才能更好地扩展。
最新的机架级 AI 系统在架构设计上，均采用定制化加速器层以及基于 Arm 架构的 CPU 层的组合，由后者承担调度编排、数据迁移与智能体推理预处理等关键任务。NVIDIA Grace Hopper、Grace Blackwell 等系列产品，将 NVIDIA GPU与基于 Neoverse 架构的 Grace CPU 深度融合。而其最新机架级平台 Vera Rubin NVL72，更是在系统内集成 72 颗 Rubin GPU 与 36 颗基于 Arm 架构的 Vera CPU，专为交互式、深度推理型智能体 AI 优化，显著降低推理成本。
亚马逊云科技也在走同样的系统级路线：Amazon Trainium3 UltraServer 把 Trainium3 加速器芯片与 Graviton CPU 结合，强化了“融合型”设计理念：将加速器与定制的高性能、高能效 CPU 相匹配，以实现高效扩展。
“提供更优选择”不再是偏好，而是硬性要求
AI 系统迭代太快，固定架构已无法适配其发展节奏，因此为客户提供更优选择已成为风险管理的必要举措。
系统架构师想要的是：
平台能适应不同代的硬件、多样的工作负载配置及各异的部署环境；
软件可移植，以降低系统变更成本。
与此同时，系统架构师希望避免因过度依赖单一厂商，而导致在模型组合变化、业务规模扩张或新需求出现时陷入被动。在智能体时代尤其如此：推理形态不断变化，上下文更长、工具调用更多、多模态输入更频繁、全天候工作负载更普遍，效率和平衡远比峰值跑分重要。
Arm 架构在提升系统性能的同时，保持跨平台一致性。Arm 架构不仅引入了现代 AI 基础设施所需的关键特性，而且拥有强大的软件生态支持。Arm 计算子系统 (CSS) 提供经过验证的基础设施级模块，既加速了芯片开发，又保留了合作伙伴间的差异化与选择权。对于所有基于 Arm 架构的平台，一致性贯穿始终，云工作负载迁移至 Arm 平台也极为便捷。同时，在软件层面，Arm 生态助力团队在不同环境与平台间拥有一致连贯的基础，从而加速开发进程，无需重写所有代码。
智能体 AI 经济重塑 CPU 选择格局，Arm Neoverse 平台成头部厂商首选
系统架构师之所以倾向于 Arm 平台，因为它精准匹配定制AI 系统的核心需求：能效、可扩展性及每瓦性能。能效重要，因为功耗和预算是硬上限；系统平衡和 CPU 性能重要，因为加速器闲置成本极高；一致性重要，因为 AI 基础设施变化快、跨环境部署日益增多。
在融合型智能体 AI 数据中心里，面对持续推理的应用需求，上述优先事项变成了上线即需满足的硬性指标。智能体系统不只需要能生成词元的加速器，更需要以 CPU 为核心的编排能力，在网络、存储、调度、安全层面，持续、高效、大规模地把资源利用起来。
Arm 如今的强劲增长正源于此：Neoverse 正成为智能体时代的 CPU 基础平台，作为计算头节点，是让 AI 系统保持高效、一致并面向未来的核心控制中枢。
" alt="为何AI数据中心的系统架构师首选Arm平台"/>核桃仁做菜的菜谱
牛皮凉席能用多少年
年会节目创意节目
329期 玻璃周刊 一周玻璃新鲜事（2025.10.13
月落乌啼霜满天，江枫渔火对愁眠。本周玻璃行业有哪些值得关注的资讯呢？请快和小玻一起走进第329期玻璃周刊吧！
国际动态
1、GlassKote FGI投资超过12亿澳元建设两座浮法玻璃厂
在全球玻璃行业的一项颠覆性飞跃中，GlassKote FGI（简称GK）已确认获得超过12亿澳元的资金，用于建设两座全球最先进的低铁浮法玻璃厂——第一座将于2026年初在澳大利亚昆士兰州动工，第二座将在随后几个月于阿拉伯联合酋长国开工。
2、安佳玻璃完成全面资本重组
“这一变革性时刻标志着Anchor Glass新时代的开始，”总裁兼首席执行官尼佩什?H?沙阿表示。“我们显著改善了资产负债表，获得了大量新资本，现在已准备好对我们的资产、员工和客户进行持续投资。这一基础使我们能更好地以‘一个Anchor’的姿态开展业务——提升安全性、提供完美的客户体验，并打造降低工业成本的能力。随着我们进入下一增长阶段，我们的团队期待着利用迄今为止取得的巨大进步。”
3、EFG产能翻倍——霍恩玻璃作为关键技术合作伙伴
正如我们最近报道的那样，迪拜投资公司的子公司阿联酋浮法玻璃公司（EFG）将通过新增第二条浮法线，把产能从目前的每天600吨提升至1200吨，实现产能翻倍。
这条新生产线还将引入超白低铁玻璃的生产——这在中东和北非地区是首创的能力。
这条新的浮法生产线计划于2027年末至2028年初投入运营，将整合先进的自动化技术、节能系统和下一代过程控制技术，以确保稳定的产品质量、可靠的运营以及更低的能耗。
4、玻璃回收联盟与玻璃回收基金会合并
玻璃回收联盟（GRC）与玻璃回收基金会（GRF）今日宣布，它们已合并为一个单一组织，以玻璃回收基金会（GRF）的名义运作。此次合并将玻璃回收领域的两大领军力量联合起来，打造一个更强大、更高效的平台，以填补供应链缺口，并在全美范围内加快推进相关工作。合并后，专家、项目和资源将整合到同一个值得信赖的GRF旗下，便于社区和行业代表获取赠款、技术工具及最佳实践。
国内新闻
（以下排序不分先后）
1、曹德旺辞职
福耀玻璃公告称，公司董事长曹德旺因推动公司治理结构战略性优化与可持续发展的需要，辞去董事长职务，但将继续担任公司董事及部分子公司的董事、董事长和法定代表人职务。
同时，公司选举曹晖为新任董事长，并任命其为法定代表人及董事局战略发展委员会主任。曹德旺被委任为公司终身荣誉董事长。此次职务变动不会对公司正常经营活动产生不利影响。
2、攻坚克难！晶华玻璃大吨位熔窑生产金茶玻璃成功下线
近日，晶华玻璃公司金茶玻璃成功下线并实现稳定量产，突破了国内大吨位熔窑生产颜色玻璃的技术难关，标志着晶华玻璃在产品结构转型中取得新进展。这场“色彩蜕变” 的背后，离不开耀华集团颜色玻璃团队的技术支持，更凝聚着生产团队多日的全线攻坚。
3、凯盛集团首获中国专利金奖！
10月13日，第十四届中国国际专利技术与产品交易会开幕式暨第二十五届中国专利奖颁奖大会在辽宁省大连市举办。经中国专利奖评审委员会评审，社会公示，凯盛集团所属中研院集团和蚌埠中光电联合参评的发明专利“一种高世代TFT-LCD玻璃基板生产线”以不到1%的获奖率脱颖而出，作为30项获奖成果之一，被国家知识产权局和世界知识产权组织授予中国专利金奖。中国工程院院士、中国建材集团首席科学家、凯盛集团首席科学家彭寿作为中国专利金奖获奖代表讲话。
4、关于金宏阳1800t/d一窑三线生产线产能置换方案的公示
按照《水泥玻璃行业产能置换实施办法（2024年本）》（工信部原〔2024〕206号）要求，现将河北金宏阳太阳能科技股份有限公司1800t/d一窑三线电子级玻璃和汽车玻璃原片及光伏背板玻璃基片特种玻璃生产线项目产能置换方案予以公示，欢迎社会公众进行监督。公示期为2025年10月13日至2025年10月24日。
5、中玻跨境即将走进土耳其
土耳其玻璃展：连接欧亚的行业超级舞台土耳其玻璃行业的腾飞，离不开高水平的国际展会平台。由TUYAP国际展览公司主办，并通过UFI国际认证的土耳其国际玻璃门窗展，已成功举办14届，今年迎来第15届，再次成为行业焦点。
展会时间：2025年11月15-18日
展会地点：土耳其伊斯坦布尔TUYAP国际会展中心
END
（注：本篇文字部分由记者小玻收集整理，图片来源于网络。如有侵权，请联系我们。）
" alt="329期 玻璃周刊 一周玻璃新鲜事（2025.10.13"/>
水果都有哪些水果
伊朗说不允许特朗普决定停战时间
（文章来源：CCTV国际时讯）
" alt="伊朗说不允许特朗普决定停战时间"/>6英寸是多少厘米蛋糕够几个人
芋头和红薯哪个热量高
男明星是什么梗
鄭習會不只一次！ 鄭麗文：兩岸仇恨無法一夕解決、和平是唯一出路
不過黨內仍憂心此舉恐直接衝擊年底選情。對此，鄭麗文表示，兩岸和平交流本就是選舉利多，並反問，若要確認兩岸朝和平方向發展，來自中國大陸領導人習近平的背書與表態，難道不重要嗎？
不僅兩岸路線恐消耗選戰能量，也有國民黨立委針對總預算案語重心長指出，地方早已出現反彈聲浪，並盼立法院長韓國瑜能尋求朝野皆可接受的方式，盡速推動總預算全案審查。
台北／蔡昀彤、彭以德 責任編輯／蔡尚晉
" alt="鄭習會不只一次！ 鄭麗文：兩岸仇恨無法一夕解決、和平是唯一出路"/>蟋蟀又称什么名字
桑葚是碱性还是酸性
梗概是什么意思啊
为何AI数据中心的系统架构师首选Arm平台
本质上，AI 重新定义了“优秀”基础设施的标准。相应地，平台设计的重心也从注重单一的芯片或服务器，转向了打造机架级、可扩展的系统，在功耗和预算有限的前提下，实现高效扩展。而这一转变背后的原因在于，推理与智能体 AI 工作负载持续增长且不间断运行，对高密度、全天候在线的算力需求正快速提升。
Futurum 在《Arm处于 AI 和数据中心变革的中心》报告中，把这一转变称为迈向“系统级协同”。设计的关键不再是堆多少算力，而是平台能不能有效地把加速器、CPU、内存、网络和软件协同起来。
正因如此，业界正加速迈向定制化机架级系统设计：即围绕 AI 负载特性、功耗波动和持续利用率来进行端到端设计的平台。越来越多的架构师开始重新思考计算底层设计，选择基于 Arm 架构来解决现代 AI 平台面临的多重约束。
AI 促使行业重构：转向定制化机架级系统
这一转变的核心原因，并非通用型标准化基础设施无法承载 AI，而是碎片化的系统设计，在 AI 规模化部署时，终将转化为真实可感的成本代价。
AI 工作负载在计算、内存、网络、存储及软件各环节紧密耦合。CPU 拖后腿，昂贵的加速器就会空等；功耗和散热波动，利用率就会下滑；数据管道、调度、编排未能针对平台调优，吞吐量就不可预测。峰值性能依然重要，但稳定性、每瓦性能和系统整体平衡性更关键。
Futurum 指出，超大规模云服务提供商正进行结构性调整，旨在实现算力的指数级增长，同时避免能耗的同步激增。Futurum 引用 Arm 的数据指出，到 2025 年末，出货到头部超大规模云服务提供商的算力中，有近 50% 是基于 Arm 架构。
架构师现在不再只看纸面跑分，而是更关心 AI 平台在实际应用中能否长期可靠地运行智能体 AI 和连续推理工作负载，比如：
长时间高负载下，系统表现如何？
在实际环境中，功耗限制和散热条件如何影响性能曲线？
在机架级系统中，计算层如何确保加速器能持续获得稳定的数据供给，而非仅停留在纸面参数上？
当能效、可扩展性与系统平衡性成为首要原则时，重新审视 CPU 底层架构就成了必然。也正因为此，Arm 凭借领先的架构和完善的生态，正是这场行业变革的核心所在。
在数据中心领域，Arm Neoverse 平台是推动这一转型的核心引擎。亚马逊云科技、Google、微软、NVIDIA 等头部超大规模云服务提供商与 AI 领军企业，都在基于 Arm 架构或采用 Arm 计算平台进行产品研发。Arm 的模式既能支持定制化系统设计，又能保持跨平台、跨生态、跨软件的一致性。对于想要构建高集成度平台、又不愿被单一技术路径绑定的团队而言，这种灵活性至关重要。
智能体 AI 与持续推理，
重塑规模化算力的经济逻辑
随着 AI 与通用计算工作负载的融合，AI 工作负载正在发生变化，基础设施也需随之调整，以支持多样化的工作负载特性。
行业重心正在转向智能体 AI，而智能体 AI 本质上就是一个连续推理系统。智能体并不是简单地给出一个答案， 而是会规划、调用工具、检索数据、验证结果，如此循环往复。由此便形成了连续推理模式：稳定不间断的词元 (token) 生成任务，请求类型趋于多元化，围绕加速器的编排和数据迁移任务变得更繁重。
在智能体 AI 里，CPU 不再是配角， 而是整个 AI 系统的控制中枢。CPU 负责协调控制、调度任务、管理 IO、处理网络与存储服务、执行安全策略，并在模型、上下文及工具链不断演进的过程中，维持整个系统的平衡。
以承载大语言模型 (LLM) 的服务为例，它可能同时处理成百上千的并发请求。就算加速器负责核心计算，CPU 也要承担请求权限控制、分词和预处理、批处理和队列调度、数据迁移编排，以及针对模型权重与 KV 缓存的数据路径协调等。到了智能体工作流，CPU 的工作负担进一步扩展，还要承担工具调用、检索流程、结构化输出验证、多步调度等持续运行的任务。
这一切都表明，CPU的重要性远超许多团队的预期。如果 CPU 跟不上编排节奏，数据迁移、处理流程和加速器都会被“卡住”，面临结构性的闲置风险。
融合型 AI 数据中心的建设，彰显了 Arm 架构的强劲势头
Arm 的发展势头正在加快。在业内领先的集成式 AI 系统中，基于 Neoverse 平台的 CPU 被广泛用于智能体推理密集型系统的编排层，尤其适合追求高能效、可预测扩展能力和大规模部署的应用场景。
独立测试也印证了现代 CPU 基础平台在“AI 相关”工作负载中的价值。Futurum 旗下 Signal65 的独立基准测试对比了基于 Arm Neoverse 平台的 Amazon Graviton4 与同级的 AMD和 IntelEC2 实例，结果显示：在生成式 AI (Llama-3.1-8B)、数据库 (Redis)、机器学习(XGBoost)、网络 (Nginx) 等测试的各种工作负载中，基于 Neoverse 平台的 Graviton4 在性能和性价比方面大幅领先。
测试结果直接反映了智能体 AI 数据中心的现状：LLM、检索层、缓存、Web/API、传统机器学习等全都处于智能体系统的关键路径上，只有当 CPU 兼具速度与能效时，整体才能更好地扩展。
最新的机架级 AI 系统在架构设计上，均采用定制化加速器层以及基于 Arm 架构的 CPU 层的组合，由后者承担调度编排、数据迁移与智能体推理预处理等关键任务。NVIDIA Grace Hopper、Grace Blackwell 等系列产品，将 NVIDIA GPU与基于 Neoverse 架构的 Grace CPU 深度融合。而其最新机架级平台 Vera Rubin NVL72，更是在系统内集成 72 颗 Rubin GPU 与 36 颗基于 Arm 架构的 Vera CPU，专为交互式、深度推理型智能体 AI 优化，显著降低推理成本。
亚马逊云科技也在走同样的系统级路线：Amazon Trainium3 UltraServer 把 Trainium3 加速器芯片与 Graviton CPU 结合，强化了“融合型”设计理念：将加速器与定制的高性能、高能效 CPU 相匹配，以实现高效扩展。
“提供更优选择”不再是偏好，而是硬性要求
AI 系统迭代太快，固定架构已无法适配其发展节奏，因此为客户提供更优选择已成为风险管理的必要举措。
系统架构师想要的是：
平台能适应不同代的硬件、多样的工作负载配置及各异的部署环境；
软件可移植，以降低系统变更成本。
与此同时，系统架构师希望避免因过度依赖单一厂商，而导致在模型组合变化、业务规模扩张或新需求出现时陷入被动。在智能体时代尤其如此：推理形态不断变化，上下文更长、工具调用更多、多模态输入更频繁、全天候工作负载更普遍，效率和平衡远比峰值跑分重要。
Arm 架构在提升系统性能的同时，保持跨平台一致性。Arm 架构不仅引入了现代 AI 基础设施所需的关键特性，而且拥有强大的软件生态支持。Arm 计算子系统 (CSS) 提供经过验证的基础设施级模块，既加速了芯片开发，又保留了合作伙伴间的差异化与选择权。对于所有基于 Arm 架构的平台，一致性贯穿始终，云工作负载迁移至 Arm 平台也极为便捷。同时，在软件层面，Arm 生态助力团队在不同环境与平台间拥有一致连贯的基础，从而加速开发进程，无需重写所有代码。
智能体 AI 经济重塑 CPU 选择格局，Arm Neoverse 平台成头部厂商首选
系统架构师之所以倾向于 Arm 平台，因为它精准匹配定制AI 系统的核心需求：能效、可扩展性及每瓦性能。能效重要，因为功耗和预算是硬上限；系统平衡和 CPU 性能重要，因为加速器闲置成本极高；一致性重要，因为 AI 基础设施变化快、跨环境部署日益增多。
在融合型智能体 AI 数据中心里，面对持续推理的应用需求，上述优先事项变成了上线即需满足的硬性指标。智能体系统不只需要能生成词元的加速器，更需要以 CPU 为核心的编排能力，在网络、存储、调度、安全层面，持续、高效、大规模地把资源利用起来。
Arm 如今的强劲增长正源于此：Neoverse 正成为智能体时代的 CPU 基础平台，作为计算头节点，是让 AI 系统保持高效、一致并面向未来的核心控制中枢。
" alt="为何AI数据中心的系统架构师首选Arm平台"/>螃蟹流出来的黄东西是什么
