国内用户访问任意.icu 域名（如 xxx.icu）均出现DNS_PROBE_FINISHED_NXDOMAIN或 “无法解析服务器地址”。

即使是已备案、正常使用多年的.icu 域名也受影响，并非针对违规站点。

污染发生在 ** 顶级域名注册局 DNS（a/b/c/d.nic.icu）** 层面，而非单个域名解析记录。

境外（海外网络）访问.icu 域名基本正常，仅国内受影响。

普遍研判为国内防火墙对.icu 实施整域 DNS 污染，原因或与该后缀长期被用于垃圾邮件、违规站点有关。

.icu 注册局（Shortdot SA/Luxembourg）与运营方（CentralNic）尚未发布官方公告。

国内历史上多次发生过整域故障，主要集中在新顶级域、免费域、高滥用域三类。

下面举几个例子：

.cc（科科斯群岛，曾是.com 平替）

因博彩、非法信息集中，2021 年后持续收紧，国内间歇性阻断，很多地区直接无法解析，备案受限。

.org：

2018 年起全面停止备案，已备案的到期不续，新站不能备

.info：

早年可备，2020 年后基本不批。

这几个后缀，我都曾经用做过主域名，后出于价格和稳定性考虑，都切换到了com/net/cn等主流域。

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最近大家去菜市场肯定能发现一个大好事——猪肉便宜到不敢信！多地集市上，现杀现卖的热鲜肉低至3元/斤，比不少青菜还便宜，甚至有网友调侃“现在买猪肉，比买矿泉水还划算”。很多人疑惑，好好的猪肉怎么就跌成这样了？今天就用大白话+实打实的数据，把背后的原因说清楚，其实就和咱们身边的三件事有关：工地停工、科技公司养猪、还有不少人减肥不吃猪肉。

原因一：工地停工少了“大胃王”，猪肉少了一大群刚需消费者

可能很多人没注意，建筑农民工才是猪肉消费的“主力军”！他们干重体力活，吃得多、吃得实在，每天平均要吃0.3-0.4斤猪肉，比咱们城市白领多近一倍。但最近这几年，房地产下行，工地开工量减少，不少农民工返乡或转岗，猪肉的“刚需大盘”直接缩水。

给大家上一组实在数据：2025年全国农民工总人数还有30115万人，其中建筑行业农民工占比超30%，大概有9000多万人。这几年随着地产下行，至少有2800万建筑农民工离开工地，相当于每天少了近1100万斤的猪肉消费量（2800万人×0.4斤/人）！

更直观的是，工地周边的餐馆、食堂，猪肉采购量直接砍半，有些甚至减少了60%。以前工地食堂一顿要炖几十斤猪肉，现在顶多炖十几斤，需求少了，猪肉自然卖不动，价格只能往下掉。而且有数据显示，地产用工每下降10%，猪肉需求就会跟着降3%-4%，这波地产下行，直接拖累了猪肉消费的“半壁江山”。

原因二：科技公司“跨界养猪”，猪越养越多、成本越压越低

这几年，不少科技企业、行业巨头都来“抢养猪的饭碗”，不是咱们印象中“喂猪靠人、养猪靠天”的老模式，而是用科技、AI来养猪，不仅养得多，成本还特别低，直接把市场给“供满了”。

先看一组震撼数据：以前一头母猪一年能产16头左右仔猪，现在有了科技加持，全国平均水平涨到了26.34头，增幅超过60%，头部企业甚至能做到一头母猪一年产30头仔猪！也就是说，同样数量的母猪，现在能多产一半以上的小猪，猪的数量自然暴增。

再看产能：2025年末全国能繁母猪存栏还有3961万头，比国家设定的3900万头合理上限还多11万头，而且这些母猪的“产能效率”还在提升。更关键的是，科技养猪能大幅降本，以前一个人顶多养100头猪，现在用智能化设备，一个人能养1500头！

成本差距也很明显：头部科技养猪企业，每斤猪肉的养殖成本能压到5.5元左右，而普通散户要14-15元/斤。就算猪价跌到4元/斤，散户亏得底朝天，但头部企业还能扛一扛，不愿轻易减少产能，导致市场上的猪越来越多，价格只能一路下跌。截至2026年4月，全国生猪均价跌到8.67元/公斤（也就是4.33元/斤），创下近10年新低，养殖户每养一头猪，平均要亏423.6元，外购仔猪养殖的甚至要亏600元以上。

原因三：冻肉库存高企+消费淡季，雪上加霜

除了上面两大核心原因，还有两个关键因素让猪价跌得更狠——冻肉库存太多，加上当下正处于猪肉消费淡季，供需失衡进一步加剧。

数据显示，目前全国冻猪肉库存大概有92万吨，处于近3年高位，相当于全国居民近5天的猪肉消费量。很多商家手里压着大量冻肉，只要猪价稍微有反弹迹象，就会抛售冻肉压价，不让价格涨起来。

而且现在正处于猪肉消费的传统淡季，春节过后，大家手里的节前囤货还没吃完，加上天气慢慢变热，很多人不爱吃油腻的猪肉，餐饮和家庭采购量都明显下滑。对比春节期间，节后猪肉消费直接下降了15%-20%，需求端撑不住，猪价自然难有起色。

总结：三股力量凑一起，猪价想不跌都难

简单来说，就是“供太多、需太少”：科技公司养猪让猪的数量暴增（供给端过剩），工地停工少了一大群“大胃王”、冻肉库存压顶+消费淡季（需求端疲软），几股力量叠加，才让猪肉跌到了3元/斤的“白菜价”。

最后说句实在的，虽然现在猪肉便宜，但大家买的时候也要注意：3元/斤的多是肥肉、边角料，或者淘汰老母猪，正规市场的好部位，比如后腿肉、五花肉，价格还是在10-13元/斤左右。另外，业内人士预测，这种低价状态可能还要持续一段时间，最早要到2026年三季度末才有可能慢慢回升，咱们普通人不妨趁着低价，偶尔解解馋。

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• 病毒、烟头、猪肉 (2024-3-26 9:53:39)

报告按现价统一折算后显示：

民国电报时代（1935 年）：单字 0.1 银元，折算单 Token 现价28~42 元，信息成本极高。

计划经济至改革开放初期（1958–1982 年）：单价 0.03 元 / 字，单 Token 现价8.4~12.6 元。

改革开放深化期（1983–1991 年）：0.07 元 / 字，单 Token 现价5.6~8.4 元，成本持续下降。

市场化改革后（1992 年后）：0.13~0.14 元 / 字，单 Token 现价1.4~2.1 元。

进入信息时代，计费单位切换为每百万 Token，成本量级大幅降低：

2000 年后手机短信：0.1 元 / 70 字，每百万 Token 现价约100 元。

2011–2026 年微信文字：按流量计费，每百万 Token 仅1.5 元，接近免费。

2026 年人工智能大模型：按 Token 计费，每百万 Token2.1~8.5 元，兼顾效率与成本。

数据显示，Token 作为信息处理最小单位，价格随技术迭代持续下行，从稀缺昂贵走向普惠易用。当前 AI 大模型已成为主流信息处理方式，Token 成本直接影响开发、交互与应用落地，成为数字经济重要成本指标。

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• Token价格的历史变迁 (2026-4-17 8:58:26)

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• 从电报天价到 AI 普惠：一文看懂百年 Token 价格变迁史 (2026-4-17 20:5:51)

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MOSS-TTS-Nano官网：https://github.com/OpenMOSS/MOSS-TTS-Nano/

首先，安装Conda https://itjm.com/2026/04/933.html

通过Conda安装MOSS-TTS-Nano，需要以管理员身份运行Windows PowerShell

conda create -n moss-tts-nano python=3.12 -y

conda activate moss-tts-nano

git clone https://github.com/OpenMOSS/MOSS-TTS-Nano.git

cd MOSS-TTS-Nano

pip install -r requirements.txt

pip install -e .

启用 Hugging Face 国内镜像

$env:HF_ENDPOINT = "https://hf-mirror.com"

再执行

cd MOSS-TTS-Nano

python app.py

然后在浏览器中打开 http://127.0.0.1:18083

注意：上传的参照音频文件需为wav格式

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• Conda的安装与使用 (2026-4-15 13:53:39)

国内镜像（推荐）：

清华：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/

中科大：https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/miniconda/

安装，勾选 “Add Miniconda3 to my PATH”

验证安装

conda --version  # 显示版本即成功

conda info       # 查看详细信息

conda常用命令

环境管理（核心）

查看所有环境

conda env list

# 或

conda info --envs

创建环境

# 基础：指定名字 + Python 版本

conda create -n myenv python=3.11

# 创建立即装包

conda create -n myenv python=3.11 numpy pandas

# -y 自动确认

conda create -n myenv python=3.11 -y

激活 / 退出环境

# 激活

conda activate myenv

激活后终端前缀会变成 (myenv)

# 退出（回到 base）

conda deactivate

复制 / 删除环境

# 导出（当前环境）

conda env export > environment.yml

# 从 yml 创建

conda env create -f environment.yml

# 跨平台（不含系统依赖）

conda env export --no-builds > env.yml

安装包

# 当前环境

conda install numpy

conda install numpy=1.26.0  # 指定版本

# 多个包

conda install numpy pandas matplotlib

# 指定环境安装（不用激活）

conda install -n myenv numpy

# 从 conda-forge 安装（常用）

conda install -c conda-forge scikit-learn

# conda 没有的包，用 pip（激活环境后）

pip install openai

查看包

# 更新单个包

conda update numpy

# 更新所有包（谨慎）

conda update --all

# 更新 conda 自身

conda update conda

更新包

# 更新单个包

conda update numpy

# 更新所有包（谨慎）

conda update --all

# 更新 conda 自身

conda update conda

卸载包

# 当前环境卸载

conda remove numpy

# 指定环境卸载

conda remove -n myenv numpy

国内镜像加速

# 添加清华源

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r/

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2/

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/

# 设置频道优先级

conda config --set channel_priority strict

# 显示下载源

conda config --show channels

常用命令速查表

功能命令

查看版本conda -V / conda --version

查看环境conda env list

创建环境conda create -n myenv python=3.11

激活环境conda activate myenv

退出环境conda deactivate

删除环境conda remove -n myenv --all

安装包conda install numpy

安装指定版本conda install numpy=1.26

从 conda-forge 安装conda install -c conda-forge pkg

查看已装包conda list

更新包conda update numpy

卸载包conda remove numpy

导出环境conda env export > env.yml

导入环境conda env create -f env.yml

清理缓存conda clean -a

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• 部署MOSS-TTS-Nano (2026-4-15 13:59:57)

Mouse without Borders (http://aka.ms/mm) is a product that makes you the captain of your computer fleet by allowing you to control up to four computers from a single mouse and keyboard. This means that with Mouse without Borders you can copy text or drag and drop files across computers.

下载地址：

https://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=35460

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https://www.ollama.com/

全部下一步，下一步即可。

验证安装：

CMD输入 ollama --version

返回  ollama version is x.x.x

说明安装成功

ollama run gemma4:e2b

以上是脚本安装，其实ollama提供了完整的图形界面，一看就会。

只是在图形界面里面没有你需要的模型的时侯才需要用到脚本安装。

*在图形化界面中，在设置里面，可以看到模型的目录。

在这里可以修改模型目录，然后把这个目录下的blobs和manifests两个文件夹都剪切过去就可以了。

接下来安装web访问

$env:OLLAMA_ORIGINS="*"

$env:OLLAMA_HOST="0.0.0.0"

ollama serve

手搓一个网页，然后在局域网内就可以访问了

chat.html

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<title>Ollama 聊天</title>
<style>
body{max-width:800px;margin:20px auto;font-family:Arial;background:#f5f7fa;padding:0 10px}
#chat{height:550px;overflow-y:auto;background:white;padding:20px;border-radius:12px;margin-bottom:10px}
.msg{margin:10px 0;padding:12px 16px;border-radius:10px;max-width:80%;line-height:1.4;display:flex}
.user{background:#0077ff;color:white;margin-left:auto}
.bot{background:#e9ecef;color:#222;margin-right:auto}
#input{display:flex;gap:8px}
#text{flex:1;padding:12px;border-radius:8px;border:1px solid #ddd}
button{padding:12px 20px;background:#0077ff;color:white;border:none;border-radius:8px;cursor:pointer}
</style>
</head>
<body>
<div id="chat"></div>
<div id="input">
<textarea id="text" placeholder="输入消息..."></textarea>
<button onclick="send()">发送</button>
</div>

<script>
let messages = [];
const chatBox = document.getElementById("chat");

function addMessage(text, isUser) {
    const div = document.createElement("div");
    div.className = "msg " + (isUser ? "user" : "bot");
    div.innerText = text;
    chatBox.appendChild(div);
    chatBox.scrollTop = chatBox.scrollHeight;
    return div;
}

async function send() {
    const text = document.getElementById("text").value.trim();
    if (!text) return;

    document.getElementById("text").value = "";
    addMessage(text, true);
    const loadingMsg = addMessage("思考中...", false);

    try {
        messages.push({ role: "user", content: text });

        // 调用后端，不再直接访问 Ollama
        const res = await fetch("/api/chat", {
            method: "POST",
            headers: { "Content-Type": "application/json" },
            body: JSON.stringify({ messages })
        });

        const data = await res.json();
        const reply = data.message.content;

        chatBox.removeChild(loadingMsg);
        addMessage(reply, false);
        messages.push({ role: "assistant", content: reply });

    } catch (err) {
        loadingMsg.innerText = "错误：" + err.message;
    }
}
</script>
</body>
</html>

server.py

#Python 3.12.4
#pip install flask requests
#python server.py
from flask import Flask, request, jsonify, send_file
import requests

app = Flask(__name__)

# 网页
@app.route('/')
def index():
    return send_file("chat.html")

# 聊天接口（逻辑在这里）
@app.route("/api/chat", methods=["POST"])
def api_chat():
    data = request.get_json()
    messages = data.get("messages", [])

    # 你要的这段逻辑，放在服务端了 qwen2.5:3b   gemma4:e2b
    resp = requests.post(
        "http://127.0.0.1:11434/api/chat",
        json={
            "model": "qwen2.5:1.5b",
            "messages": messages,
            "stream": False
        }
    )
    return jsonify(resp.json())

if __name__ == '__main__':
    app.run(host="0.0.0.0", port=5000, debug=True)

修改http://127.0.0.1:11434/api/chat指向自己的ollama所在地址

把chat.html和server.py放在同一个文件夹中，运行python server.py就能在同一局域网内通过手机访问了。

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类似的网站状态码还有很多：

状态码大全

1. 200 OK 一切正常

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6. 404 Not Found 找不到

7. 410 Gone 已永久删除

8. 500 Internal Server Error 服务器崩溃

9. 503 Service Unavailable 服务不可用

比如你请假外出旅游，朋友圈可以这么写的：

工作503，度假200

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