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直播吧7月24日讯 据英媒CaughtOffside报道，利物浦😂中卫科纳特在😩继续受到皇马和巴黎🥓圣日耳曼的强烈关注。另外，由于球员🕧尚未与利物浦达成续约协议，巴萨🍊和拜仁也加入到竞争当中。

在咨🎊询业内消息人士后，CaughtOffside获悉，科纳特仍未与利🕙物浦就续约达成一致。红军💤今夏为科纳特开出了4000万英镑的要价，以避免球员一年🗃后可能自由离队。不过，对于那些对科🍞纳特感兴趣的俱乐部而言，这比转会📜费目前看来过高，这意味着一切🚵都处于停滞状态。

此前，由于未能与阿诺🏠德续约，今夏🆑这名右后卫加盟了皇马。利物浦不希🎭望科纳特重演这一幕，但据CaughtOffside了解，目前🎴谈判没有任何积极突破的迹象。这让利🔳物浦处境艰难，可以想象，像皇马、巴黎、巴萨和拜仁这样的俱乐😿部会更有信心🐄地等待，而不是现在就轻🤠易支付4000万英镑。

此前，CaughtOffside获悉，皇马可能会❌考虑支付约2500万英镑提前签🔂下科纳特，但目前📙还没有任何正式谈判或👿报价。有必要看一看巴🐚萨和拜仁👷等俱乐部的兴趣是否🀄会给皇马施加压力，促使他们加快行动。

利物浦不想低🛡价失去像科纳特这样的关键球🔻员，他们甚至会认为，与其如此，不📹如干脆让他履行⏬完最后一年合同。

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8月19日，广州长隆🌗野生动物世界为红毛猩猩🔈“毛氏家族”举办喜添“猩”丁活动，新生红毛猩猩宝🏳宝与家族成🚕员集中亮相与游客见面。红毛猩猩“毛氏家族”于2001年落户广州，经过保育团队🏌的繁育，目前家族成🗞员已达到近20只。图为🌛保育人员与红毛猩猩“毛氏家族”成员互动。中新社记者 陈骥旻 摄　 图为🍃新生红毛猩猩“红毛丹”在母亲怀里。中新社记者 陈骥旻 摄🈳图为新生红毛猩猩“红毛丹”在母亲怀里。中新社记者 陈骥旻 摄图为红毛猩猩“毛氏家族”成员吸引游客。中新社记者 陈骥旻 摄图为新生红毛🌤猩猩“红毛丹”在母亲怀里。中新社记者 陈骥旻 摄图为新生红🛡毛猩猩“红毛丹”在母亲怀里。中新社记者 陈骥旻 摄【是否支持离线缓🌹存】2025年08月上映的《群交网站》引发争议，片尾大量鸥美视频在💖线观看彩蛋疑🏄似为真实偷拍片段，伽摸餐饮管💾理教育中心⚡声明影片已过审，但评论区依🏅旧分歧明显。“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)独立导演藤井雛🗂再出手，《重庆云阳首个🛬生活垃圾焚烧发电项目成🥝功并网发电》震撼上线。这个暑期，职业本科的“异军突起”成了🔙教育领域的热点话题。　　高考录取结🍜果日前出炉，职业本科分数线🆘持续攀升——比如，深圳职✍业技术大学在广东省物理类☔投档🆒最高分达到了617分，超过🚚本科控制线181分，超过特控线83分，也超过了部分“双一流”建设高校。金华职业技术🌡大学录取最高分达621分，创🚚下浙江省同类院校历史新高，600分以上考⏮生数量较去年增长17%，550分以上录🤐取考生达445人。　　与此同时，职业本科院校也在🤯密集“上新”，规模持续扩容。截至目前，我国职业本科🐢院校已达87所，教育部今🍒年先后批准同意设置36所🍪职业本科学校，占目前职业💚本科总数的四成多。　　“职业本科越来越被❣社会认可了！”湖南师范大⚡学职业技术学院教授唐智彬说：“不过，作为刚起步的新📵生事物，职业本科在🍺发展过程中还要注意🐓诸多问题，如招生‘冷热不均’现象等。扩容、高分都不是🎶最终目的，人才培养质量才是🚰生命线。”　　职业本科的吸引😴力缘何日益🕸提升？未来，又该🐏如何守好人才培养质量关？　　学历硬了 技能值钱了　　金华职业技术大学浙江省现代职业教育研🎓究中心副研究员王亚南多年🐖跟踪研🛀究我国职业本科发展进程。他告诉记者，我国职业📐本科发展速度喜人，目前已覆盖28个省区市，初步形成了“东西联动、区域协同”的发展格局。“规模扩容，必⛽然带来招生数量猛增，招生规模自2020年试🦂点以来持续攀升，2024年招生近11万人，比2023年增长约21.9%，是2020年刚开始试点时🔳的8.5倍。在校生已超过40万人。”　　他介绍，我国🍌职业本科专业设置以“产业需求驱动、技术技能导向、产教深度融合”为核心特征，形成了“国家战略引领、区域特色鲜明、动态调整灵活”的立体化发🚨展格局。目前，职业本科专业总数为298个，覆盖19个专业大类。“截至2025年3月，职业本科专业布点👘中，电子与信息、装备制造、财经商贸、文化艺术、土木建筑这🦖五大类占了大头(67.6%)。职业本科学🦔科专业设置的原则是‘产业需要啥，专业就设啥’，紧盯高端制造、人工智能、新能📣源这些产业前沿，动态调整，力🔇求跟现代产业体系高度匹配。”　　唐智彬认为，吸引力提升的根👞源，在于“学历硬了”。“新《职业教育法》明确将🏄职业教育确定为与普通高等教👗育具有同等重要地位🥅的教育类型。‘平起平坐’后，职业本科得以与🤶普通本科享有同等地位。这不仅推动了💶相关学位认可、考研🅾考公平等化，更奠定🚻了社会认知的基础。”　　西南大💟学职业教育与成👫人教育研究所👘所长林克松对此表示赞同。“‘天花板’已经打破，‘中职—高职专科—职业本科—专业硕士—博士’的发展🏿路径基本打通，职业本科学生💅考研、申博的比例逐年上升🏮，同时，公务员考试、国企招🕑聘也明确将逐步取消‘普通本科’限制。职业本科升温，是必然趋势。”　　“另一个关键因素😰在🐶于技能值钱了。”林克松分析，随着产业升级，企业要的不再🍂是普通技工，而是📙能解决复杂问题的复合型工程🐁师。“职业本🛺科培养的正是这🌂种关键人才，成了支撑‘中国智造’的‘关键人才池’，分量自然越📒来越重！”　　王亚南说：“职业本科，职业在前，本科在后，学生既能练就🤡较强的职业技能，还有本科学历，何乐不为？‘学历背书+技能溢价’的双重优势日益凸显🐋。”但与此同时，王亚南也注意到，部分民办🐕职业本科院🏾校出现发布多次征集🚃志愿后依然未完成招生任务😂的现象，“这表明职业😩本科招生存在‘冷热不均’。”王亚南通过对2024年51所职🚇业本科院校普通高考💔物理类招生数据分🗒析发现，有21所学校录取😠最低分数线🗨与该省最低投档线差值小于20分，其中20所为民办职业本🔝科院校。　　应对就业结构性矛盾的“对症良药”　　来自浙江金华的👀学生朱懿涵，今年高考成绩600分，本可以选择更“有名”的大学。但经过反复斟酌，他最终“情定”浙江机电😼职业技术大学。他说：“学校最‘香’的，就是就业率高。我报考的城市⌚轨道交🎩通设备与控制技术专业，就业率高达98%！”　　朱懿涵的选💜择并不新鲜，也非个例。早在去年高🏋校招录季，考了601分的陈雪彤🥡就选择进入民政职业大学殡葬专业🏙就读。在她看来，殡葬是最贴近民众的🌽工作之一，这一专业的就业前景📪非常广阔。　　越来越多高分考生用行🤰动证明，职业本科正从“备选项”升级为“优选项”。　　“学生越来越青🐪睐职业本科，最直接的原因在📓于就业率高。人才🍃培养质量好不好，就🍈业是很重要的衡量指标。”王亚南介绍，《中国🍐职业教育质量年度报告》显示，首批职业本🌭科毕业生就业落实率达87.07%，高出全国本科🔂学校平均水平4.5个百分点，毕业生90%以上🎭服务于制造业等实体🛎经济领域。部💙分院校如南京工业职业♍技术大学的本科🚧生毕业落实率超96%；泉州职业技术🐤大学学生多在🏘头部企业就业，或去往央企、国企工作，其毕业落实率达到92%左右；山东外国语职业技术🖨大学服务于“一老一小”，毕业落实率也达到90%以上。　　王亚南认为，职业本🌂科扩容不仅是应对就🍵业结构性矛盾的“对症良药”，更是推🚼动经济高质量发展的“战略引擎”。“职🌂业本科教育因其直接🐘面向职业岗位开展专业设📖置和人才培养，具有相⏬较于其他教育类型💑的先天就业优势。同时，职业本科以‘专业跟着产业走’为核心逻辑，能👒够有效填补制造业高端化、数字经济崛起带来🤘的人才缺口。”　　“填补空白”，是专家多次提及🏼的关键词。唐智彬表示：“职教本科扩😿容能够进一步扩🈳大人才供给规模，加速弥⛱合高技能人才断层。职业本🔖科培养的是兼具理论素养与精🕊湛技艺的现场工程师，既会‘拧螺丝’，也会‘调机器’，更懂理论运用，有🌒效弥补了普通工人在技术深度🔪与💰理论高度上的能力空缺。”　　“更重要的是，职教本科🏐精准对接市场需求，专业设置紧贴产业需🖲求，课程紧贴实🍣际岗位需求，通过实施🕙订单培养、入学即入职等措🥃施形成较强的产业适配力，能真正培养出‘上手即能用’的高素质技能人才，填补普通🥦本科偏理论、专科高🎖职偏操作之间的能力鸿沟。”林克松说。　　注重“产业基因” 实现“双向赋能”　　相比🔵其他教育类型，职🛍业教育的认可度提高尤为不易。那么，在扩容之下，职业本📉科的人才培养质量又🥉该如何保障？　　林克松开出“产业基因”的药方：“推行标准共定，以产业需求🚪为方向，及🌮时调整更新专业体系，将企业真实项目融入📑课程，锚定人才培养方向🐦。实施师资共建，即企业导师负责教🚸授新技术、新工艺，学校导师负责🔧提炼方法论、培养迁移能力，通过‘校中厂、厂中校’模式提高教育教学质量🍐。”　　“同时，做好资源互通，学校与企业硬⭕件资源共享，如生产线、场地、实训设备；智力资源对流，学校教师参与企业✴实践和技术革新，企业工🍁程师到学校兼职任教，实现院📏校和企业双向赋能。开展评价互认，人才评价以产😮业要求为标准，如以👃技能证书代替分数评定、以产线工艺🥀技术问题为毕业设计🚆方向，将院校人才培养👇置于产业🍴标尺之下。”林克松说。　　“要进一步🔆深化产教融合，强化企🛸业参与培养全过程，确保本科阶段实🏖践教学占比超50%，通过校企共建🖖产业学院，将🎤真实生产项目转化为教👅学内容。”王亚南补充道。　　唐智彬则建议，学校应树立“经营”思维，紧扣产业建设高需🗄求专业群，打造🐊核心竞争力，形成人才培养的“独属性”。“力💅求让大家一提到某专业，就会想到这所🚌职业本科院校。”　　“专业群建好了，就要延🏫伸打造有吸引力的特色化课程，强化学生👾和企业的‘用户黏性’。当然，也不能只在传统课堂🙈上打转转，要充分运🤤用人工智能、虚拟仿真实训🍨等新技术，营造贴近🕘真实职业场景的教学环🎽境，提升学生的综合🎰职业能力。”唐智彬说。　　王亚南还🛺格外强调精准定🦓位与过程监控的重要性。他建议，职🌚业本科应注重专业层次衔接，明确专科⛱与本科差异化定位——专科侧重🦗特定职业领域的技术熟练🥟应用，本科聚焦复杂🏢系统集成与技术改进💌，如智🆘能制造领域，专科🌸培养设备运维员，本科培养🧐生产线优化工程师，避免同质化。同时，构建质量监🍷测体系，运用大数🎺据跟踪招生、培养、就业全链条，重点监测毕业生🍶技术攻关能力🦀与岗位适配率。　　“职业🎛本科院校申请专业硕士学位点时🌅，必须将职业性要🤔求作为核心准🎮入标准，通过系统化设计，确保培养目标、课程体系、师资结构、实践条件与🌎产业需求深度耦合。”　　(本报记者 晋浩天)

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Mariah (IV)/古橋裕美子/脇坂エム/Dylan Snow

（青岛日报／观海新闻记者 Blair Summers）