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答案：通过浮动与盒模型实现三栏布局，左栏200px、右栏150px固定，中间自适应，利用box-sizing:border-box和calc()避免溢出，overflow:hidden清除浮动防止塌陷，结合响应式断点实现移动端堆叠。

浮动与盒模型是CSS早期布局的核心技术，虽然现在有Flexbox和Grid等更现代的方案，但在维护旧项目或理解CSS布局演变时，掌握浮动与盒模型的结合使用依然重要。本文通过一个实际案例，讲解如何用浮动（float）和盒模型（Box Model）完成一个经典的多栏页面布局。

我们要实现一个三栏布局：左侧固定宽度200px作为导航栏，右侧固定宽度150px作为侧边栏，中间自适应宽度为主要内容区域。整个布局包含页头、内容区（三栏）、页脚。

关键点：

• 利用浮动让三个栏目在同一行排列
• 合理设置盒模型属性（width、padding、margin、border）避免宽度溢出
• 清除浮动防止父容器塌陷

设定每个栏目的宽度，并开启浮动。注意总宽度不能超过父容器。

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box-sizing: border-box 是关键，它让padding和border包含在width之内，避免因额外空间导致换行。

如果不用 calc()，也可以使用外边距方式：

• 左栏设
• 右栏设
• 中栏不设宽度，只设

由于内容区内的元素都浮动了，父容器高度会塌陷。我们已经通过给 .content 或 .container 设置 来触发BFC，从而包含浮动元素。

另一种方法是使用清除浮动类：

然后将该类加在 .content 上即可。

页脚默认会在内容下方正常流中显示，不会受浮动影响，前提是父容器正确包含浮动元素。

在小屏幕上，可以取消浮动，改为垂直堆叠：

这样布局就能适应移动端浏览。

基本上就这些。通过合理运用盒模型和浮动，即使在没有Flex的情况下也能实现复杂布局。关键是控制好宽度计算和清除浮动，避免意外换行或容器塌陷。虽然现在推荐使用Flex或Grid，但理解浮动布局有助于深入掌握CSS定位机制。

以上就是css浮动与盒模型结合布局实战的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！

本文将为您提供一份关于领取美团外卖新人专享红包的官方最新教程。我们将从找到官方领取入口开始，逐步解析新人礼包的构成，并最终分享如何策略性地使用这些优惠，以确保您作为新用户的首次体验能够实现价值最大化。通过以下分步讲解，您可以轻松掌握整个流程。

1、打开美团App，点击首页的“外卖”服务，进入外卖点餐的主页面。

2、作为首次进入的用户，系统通常会自动弹出一个“新人大礼包”或“新人专享红包”的欢迎窗口。这是最直接的领取方式，您只需根据提示点击领取即可。

3、如果没有自动弹窗，您也可以在页面的顶部广告栏或活动区域寻找带有“新人”或“新客”字样的醒目图标，点击进入后也能完成领取。

4、领取成功后，所有红包福利会自动存入您的账户，可以在“我的”-“红包/卡券”中查看详情。

新人福利并非单个红包，而是一个包含多种优惠的组合礼包，了解其构成有助于您更划算地使用。

礼包通常包含：一张大额高门槛的满减红包、若干张小额低门槛的红包，以及可能的免配送费福利。

建议在使用前仔细查看每张优惠的使用门槛和有效期。大额红包适合用于多人拼单或家庭餐，小额红包则适合日常单人用餐，这样可以确保每张优惠都能发挥最大价值。

将合适的优惠用在合适的订单上，是实现“最划算”的核心。

1、对于那张大额高门槛的优惠，建议将其用于多人拼单或家庭聚餐。这样可以轻松达到使用门槛，将优惠的绝对金额价值完全发挥出来。

2、对于小额低门槛的优惠，则非常适合用于日常的单人午餐、晚餐或下午茶订单，可以有效降低日常点餐成本。

3、务必注意所有新人红包的有效期限。通常这类福利的时效性较短，建议在有效期内尽快规划使用，以免过期失效。

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在9月17日举行的lck季后赛败者组首轮较量中，dk战队以3-1战胜bfx战队，强势晋级下一轮。

本场比赛中，DK中单选手许秀使用佐伊发挥出色，成为队伍取胜的核心人物。

四局比赛精彩纷呈：第一局DK在中期领先八千经济惨遭团灭的情况下稳住阵脚，最终拿下首胜；第二局依靠小法师与炸弹人的双C联动，轻松取胜并拿到赛点；第三局BFX绝地反击扳回一城；第四局许秀的佐伊完全掌控战局，凭借多次精准技能消耗压制对手，并率队完成3打5的逆向团灭。

今晚17:00，DK将迎战T1展开生死战，胜方将直接获得S15全球总决赛的参赛资格。虽然T1本赛季对DK保持战绩优势，但状态爆棚的许秀与气势如虹的DK，势必给对手带来巨大挑战。

以上就是DK超神碾压BFX晋级！许秀今日迎战T1 Faker的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！

GPU因高度并行架构和高带宽内存系统，能高效处理深度学习中海量矩阵运算，而CPU擅长串行任务，在数据预处理、模型调度等方面仍不可或缺，二者协同工作提升整体效率。

GPU在深度学习任务中表现出远超CPU的效率，核心原因在于其高度并行的架构和为大规模数据吞吐量设计的内存系统，这与深度学习中海量的矩阵运算需求完美契合。CPU虽然单核性能强大，但其设计更侧重于复杂逻辑和串行任务处理，难以应对深度学习模型中动辄数百万甚至数十亿次重复性浮点运算的并行需求。

我记得刚开始接触深度学习时，也曾疑惑过，不就是算数吗，CPU跑起来不也挺快？后来才明白，这“算数”的规模和性质完全不同。深度学习的本质，特别是神经网络的训练过程，是海量的、重复的矩阵乘法和加法运算。想象一下，一个简单的全连接层，输入是几百个特征，输出是几百个神经元，这中间就需要进行几十万次的乘加操作。如果再考虑到批处理（batch processing），一次处理几十上百个样本，这个运算量会瞬间膨胀到数千万乃至上亿次。

CPU拥有少量强大的核心，每个核心都能处理复杂的指令集，擅长执行串行任务，比如操作系统调度、数据库查询或者编译代码。它们在处理单个线程的复杂逻辑时表现出色，追求的是低延迟。然而，面对深度学习这种“量大管饱”的计算模式，CPU的几个核心就显得捉襟见肘了。

GPU则恰恰相反，它拥有成千上万个更小、更简单的处理单元（CUDA Cores或流处理器）。这些核心被设计成可以同时执行相同的指令，但处理不同的数据，这正是所谓的SIMT（Single Instruction, Multiple Threads）架构。这种架构对于矩阵运算简直是天作之合。你可以把矩阵乘法想象成同时进行无数个独立的乘法和加法，GPU能让这些操作在数千个核心上同步进行，效率自然飙升。

此外，GPU通常配备了高带宽的显存（如GDDR系列或HBM），其数据传输速率远超CPU的DDR内存。深度学习模型在训练时需要频繁地在处理器和内存之间传输大量参数和激活值，高带宽的显存确保了数据能够快速供给给数千个处理单元，避免了计算单元因等待数据而空闲。

深度学习模型，尤其是深度神经网络，其核心计算模式就是大规模的线性代数运算。一个神经网络层，无论是全连接层、卷积层还是循环层，都可以抽象为矩阵乘法（或其变体）和元素级的非线性激活函数。例如，一个卷积层在处理图像时，会用多个卷积核在图像上滑动，每个滑动窗口内的像素与卷积核进行点乘求和。这实际上是大量的局部矩阵乘法操作。

在训练阶段，为了更新模型的权重，我们需要计算损失函数相对于每个权重的梯度（即反向传播）。反向传播同样涉及大量的矩阵乘法和元素级运算。而且，为了训练的稳定性和效率，我们通常会采用批处理的方式，一次性输入几十到几百个样本。这意味着，所有这些矩阵运算都需要对批次中的每个样本独立执行，然后聚合结果。

想象一下，一个拥有数百万甚至数十亿参数的模型，在处理一个包含数百张图像的批次时，所涉及的乘加操作会是天文数字。如果这些操作只能串行执行，那训练时间将是不可接受的。因此，能够同时执行这些独立但结构相似的计算任务，是深度学习效率的关键。GPU的数千个核心，完美契合了这种“将大问题分解成无数个小问题并行解决”的计算需求。

GPU的设计哲学与CPU截然不同。CPU追求的是每个核心的“聪明才智”，能够快速处理复杂的单线程任务，并拥有庞大的缓存来减少内存访问延迟。而GPU则追求的是“人多力量大”，它将芯片面积更多地分配给了计算单元，而不是复杂的控制逻辑和缓存。

我个人觉得，GPU的这种设计哲学，就是为了“量大管饱”。它不在乎单个任务有多复杂，只在乎能同时处理多少个简单任务。一个典型的NVIDIA GPU包含多个流式多处理器（Streaming Multiprocessors, SMs），每个SM又包含数百个CUDA核心。这些核心协同工作，通过SIMT模型，让成千上万的线程同时执行相同的指令。当进行矩阵乘法时，每个线程可以负责计算结果矩阵中的一个或几个元素，所有线程并行计算，从而大大加速了运算。

此外，现代GPU还引入了专门的硬件加速单元，比如NVIDIA的Tensor Cores。这些Tensor Cores能够高效执行混合精度（FP16/FP32）的矩阵乘法和累加操作，这对于深度学习中的低精度训练（如混合精度训练）至关重要，能在保持模型精度的同时，进一步提升训练速度和降低显存占用。高带宽显存（如GDDR6或HBM）与这些计算核心紧密集成，确保了数据能够以极高的速度在内存和计算单元之间流动，这对于处理大型模型和数据集至关重要。

我们不应该把CPU和GPU看作是竞争关系，它们更像是搭档。一个负责“思考”和“调度”，另一个负责“苦力活”。虽然GPU在核心的矩阵运算上占据主导地位，但CPU在深度学习工作流中依然扮演着不可或缺的角色。

数据预处理阶段，例如图像的加载、解码、裁剪、旋转、归一化，或者文本数据的分词、编码，这些操作往往涉及复杂的逻辑判断、文件I/O和不规则的内存访问模式。这些任务通常是串行且难以高度并行的，因此由CPU来处理效率更高。一个高效的数据加载管道（data pipeline）通常会利用CPU进行预处理，然后将准备好的数据批次传输给GPU进行训练。

在模型开发和调试阶段，CPU也很有用武之地。比如，当我们构建模型架构、编写训练循环、进行小规模测试或者调试代码时，CPU的响应速度和灵活的调试工具通常更具优势。对于一些小型模型，或者在资源受限的边缘设备上进行推理，CPU的功耗和成本优势使其成为更合适的选择。

此外，整个深度学习任务的控制流和资源调度，比如管理训练过程、监控指标、保存模型检查点、与文件系统交互等，这些都是CPU的职责。可以说，CPU是整个深度学习系统的“大脑”，负责协调和管理所有资源，而GPU则是“肌肉”，专注于执行计算密集型的任务。两者协同工作，才能构建一个高效的深度学习系统。

以上就是为什么GPU在深度学习任务中比CPU更高效？的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！

9 月 17 日，华为在“智能世界 2035”系列报告发布会上，正式推出《智能世界 2035》与《全球数智化指数 2025》两份重磅研究报告，全面描绘了未来十年人工智能、算力发展、数据存储等核心技术的演进路径。报告预测，到 2035 年，全球社会整体算力规模将实现高达 10 万倍的增长。

据华为分析，通用人工智能（AGI）将成为未来十年最具颠覆性的技术引擎。随着大模型能力的不断突破，AI 将从被动执行指令的工具，逐步进化为具备自主感知、推理和决策能力的“智能协作者”，深度融入各行各业的核心业务流程，驱动产业智能化升级。

在算力发展层面，华为指出，传统冯 · 诺依曼架构已逼近性能极限，难以支撑未来呈指数级增长的计算需求。为此，未来十年计算技术将迎来根本性变革，重点突破方向包括新型计算架构、先进材料与器件、精密工程工艺以及全新计算范式四大领域。这些创新将共同构建下一代高性能、高能效的计算体系，为智能世界提供坚实底座。

同时，报告还提到，伴随算力能力的迅猛提升，数据生成速度和存储需求也将迎来爆发式增长。智能终端、物联网设备、自动驾驶系统等前沿应用场景将持续产生海量数据流，推动全球数据总量快速攀升。在此背景下，能源效率、系统稳定性以及数据安全将成为数智化转型过程中不可忽视的核心挑战。

以上就是华为预测十年后算力将增长 10 万倍 AGI 将成变革驱动的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！

据reddit用户透露，在最近于英国伦敦举办的小岛秀夫活动中，他与一名开发者交流时得知，索尼正考虑将decima引擎开放授权给其他开发团队。此举有望带来双赢局面。

目前尚不明确该授权计划是否仅面向第一方工作室，还是会扩展至第三方开发商。不过，近期的招聘启事表明，包括Bend Studio在内的其他内部团队已在使用Decima引擎进行新项目开发。

Decima引擎最早由Guerrilla Games在2013年为《杀戮地带：暗影坠落》研发，但当时仍需大量优化和升级。随后，小岛秀夫与Guerrilla展开合作，共同推动引擎进化，最终形成了如今成熟的技术架构。

尽管Decima引擎尚未具备虚幻5中的部分前沿功能，如完整光线追踪支持，但它已被公认为业内最出色的自研引擎之一。因此，索尼有意将其推广至更多工作室也合情合理。

一旦索尼正式推进引擎授权计划，更多开发团队将有机会受益。即便缺乏某些最新图形技术，《死亡搁浅2》依然凭借其卓越的画面表现，成为游戏史上视觉最具冲击力的作品之一。

以上就是传索尼计划将Decima引擎授权给其他工作室的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！

常通过编写 dockerfile 来自定义镜像，并可搭建私有的本地仓库用于镜像存储，后续还可扩展配置 oss 实现远程持久化存储。

1、整体流程如下

2、首先进行第一步，生成 htpasswd 认证文件。可通过在线网页工具生成，推荐使用 bcrypt 加密方式以增强安全性。

3、将生成的加密内容复制并保存至本地的 htpasswd 文件中，供后续容器认证使用。

4、编写 docker-compose.yml 配置文件，只需简单设置认证信息及本地数据卷挂载路径，结构清晰简洁。

5、启动服务容器，执行命令 docker-compose up -d 以守护进程模式运行。

6、执行登录操作，运行 docker login 127.0.0.1:14005，输入之前设定的用户名和密码完成身份验证。

7、为测试推送功能，使用 docker tag 命令对现有镜像打标签，创建一个新的仓库镜像。

8、查看挂载的数据目录，确认已有新文件写入，表明镜像已成功上传并存储。

9、删除本地镜像后，从私有仓库拉取镜像进行验证，测试拉取与使用是否正常。

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彻底清理Java安装失败后的残留需删除安装目录、清除环境变量、移除注册表项并重启系统。2. 手动删除C:Program FilesJava等路径文件夹，清理用户缓存与环境变量JAVA_HOME、Path中的Java条目。3. 使用注册表编辑器删除HKEY_LOCAL_MACHINESOFTWAREJavaSoft等相关键值，操作前建议备份注册表。4. 清理后通过命令行输入java -version验证是否完全清除，应提示命令未找到。5. 后续安装应从官方下载完整包，以管理员身份运行，并考虑使用版本管理工具避免冲突。

Java安装失败后，彻底清理旧文件主要涉及几个关键点：删除所有残留的安装目录、清除系统及用户环境变量配置、清理用户缓存文件，以及移除注册表中的相关条目。只有这样，才能确保后续的Java安装不会受到旧版本残余的干扰，避免各种莫名其妙的路径冲突或版本兼容性问题。

当Java安装遭遇挫折，我们首先要做的，就是确保系统里关于Java的一切痕迹都被抹去。这可不是简单地在控制面板里点个卸载就能万事大吉的，尤其是在安装失败的情况下，控制面板的卸载程序可能根本就没法正常工作，或者只会卸载一部分。

1. 尝试通过控制面板卸载： 尽管可能无效，但这是第一步。在Windows系统中，前往“控制面板” -> “程序和功能”（或“应用和功能”），查找所有名为“Java”、“Java Development Kit”（JDK）或“Java Runtime Environment”（JRE）的条目，并尝试卸载它们。有时候，即便安装失败，部分组件也可能被注册，可以进行初步清理。

2. 手动删除安装目录： 这是核心步骤。Java通常会安装在以下几个默认位置，你需要手动前往这些路径，将所有相关的文件夹删除。

   立即学习“Java免费学习笔记（深入）”；

   • (这个目录可能包含一些共享组件或缓存)
   • 检查用户目录下的缓存：
     • Windows:
     • Windows: (这个是用户级的配置和缓存)
       如果这些文件夹存在，直接Shift+Delete删除它们。删除前务必确认里面没有你需要的其他文件。

3. 清理环境变量： Java的运行高度依赖环境变量。

   • 右键点击“此电脑”或“我的电脑” -> “属性” -> “高级系统设置” -> “环境变量”。
   • 在“系统变量”和“用户变量”中，仔细查找并删除以下变量：
     • (这是最常见的，指向JDK安装路径)
     • (如果存在的话)
     • 在变量中，编辑并删除所有指向Java安装目录（如或）的条目。务必小心，不要误删其他重要路径。

4. 清理注册表： 这一步需要格外小心，注册表是系统核心，错误操作可能导致系统不稳定。

   • 按下，输入，回车打开注册表编辑器。
   • 导航到以下路径，查找并删除所有与Java或Oracle Java相关的键值（文件夹）：
     • (这是Java的主要注册表项)
     • (用户级的Java设置)
     • 你可能还需要在下查找并删除与Java相关的卸载信息，这些通常以GUID（一串复杂的字符）命名，你需要点进去看是否包含“Java”、“JDK”或“JRE”。
   • 此外，在路径下，也可能存在一些Java的安装残留，同样需要根据来判断并删除。
   • 操作前，建议对注册表进行备份（文件 -> 导出）。

5. 重启电脑： 完成上述所有步骤后，务必重启你的电脑。这样可以确保所有内存中的Java进程和环境变量缓存都被刷新。

说实话，Java安装失败的原因真是五花八门，有时候连我这个老手都摸不着头脑。最常见的情况可能是下载的安装包损坏，或者网络连接不稳定导致下载不完整。还有就是权限问题，尤其是在企业环境中，如果当前用户没有足够的管理员权限，安装过程很容易被中断。当然，系统本身的一些兼容性问题，或者杀毒软件的过度干预，也可能让安装程序“水土不服”。

清理不彻底的后果，往往比安装失败本身更让人头疼。我见过不少开发者，因为旧的Java残留，导致新安装的JDK无法正常工作。最典型的就是环境变量冲突，比如指向了一个已经不存在的目录，或者变量里混杂着多个不同版本的Java路径。这样一来，当你尝试运行时，可能会得到一个错误提示，或者更糟糕的是，它会启动一个你根本不想用的旧版本Java。这不仅会影响开发环境的稳定性，导致编译错误、运行时异常，甚至一些IDE（如IntelliJ IDEA或Eclipse）也可能因此无法正确识别和配置Java环境。长此以往，系统里堆积的无用文件和注册表项，也可能拖慢系统速度，增加不必要的资源占用，就像给你的电脑塞了一堆没用的垃圾，总归是不舒服的。

当然有，不过我个人对这类工具的态度是：可以尝试，但不要盲目依赖，尤其是在处理Java这种对系统环境有深度依赖的软件时。

市面上有一些通用的卸载工具，比如Revo Uninstaller或Geek Uninstaller。它们的工作原理通常是在执行程序自带卸载的同时，扫描系统中的残留文件和注册表项，并提供清理选项。这些工具在处理一些“顽固”软件时确实能省不少力气。它们会尝试识别与Java相关的注册表条目、文件和文件夹，并列出供你选择删除。但我总觉得，对于Java这种对开发环境至关重要的组件，如果不是特别熟悉工具的工作机制，手动清理反而更让人放心，毕竟“知其所以然”才更能避免误伤。

另外，Oracle官方其实也曾提供过一个Java卸载工具（Java Uninstall Tool），但它主要针对JRE，而且更新迭代并不活跃，对于JDK的彻底清理效果有限。所以，我更倾向于将这些工具作为辅助手段，而不是完全替代手动检查和清理。有时候，一些简单的批处理脚本（）或者Shell脚本（）也能实现部分自动化清理，比如删除特定路径下的文件夹，但编写这些脚本同样需要你对Java的安装路径和环境变量有清晰的认知，而且它们无法很好地处理注册表层面的清理。所以，与其追求所谓的“自动化”，不如花点时间把手动清理的步骤搞清楚，这不仅能解决当前的问题，还能让你对Java的运行机制有更深入的理解。

清理完Java环境，最关键的一步就是验证。毕竟，我们忙活了半天，总得确认一下“战场”是否干净彻底了。

首先，打开命令提示符（）或PowerShell，输入和。理想情况下，你应该看到类似“'java' 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件。”或者“command not found”的错误提示。这意味着系统已经找不到Java的可执行文件了。如果仍然显示版本信息，那就说明某个地方还有残留，你得回去仔细检查环境变量或者某个隐蔽的安装目录。

其次，重新检查一下“环境变量”窗口，确保、等变量确实已经消失，并且变量中没有任何指向Java安装路径的条目。有时候，一些用户级的环境变量可能会被忽略，所以“用户变量”部分也要重点关注。

至于后续安装的最佳实践，我的经验是：

1. 从官方渠道下载： 永远从Oracle官网（对于商业用途）或OpenJDK官网（对于开源和免费使用）下载最新的稳定版JDK。不要从第三方网站下载，以防下载到被篡改或不完整的安装包。
2. 验证下载文件： 下载完成后，如果官网提供了SHA256校验码，花几分钟时间验证一下文件的完整性。这能有效避免因下载损坏导致的安装失败。
3. 以管理员身份运行安装程序： 在Windows上，右键点击安装程序，选择“以管理员身份运行”。这可以确保安装程序有足够的权限在系统目录和注册表中进行必要的修改。
4. 关闭不必要的程序： 在安装Java之前，尽量关闭其他正在运行的应用程序，特别是那些可能与Java相关的IDE或服务器，以避免文件占用或冲突。
5. 选择合理的安装路径： 默认路径通常没问题，但如果你有特殊需求，选择一个不含中文或特殊字符的路径。
6. 考虑使用版本管理工具： 如果你经常需要在不同Java版本之间切换，可以考虑使用像SDKMAN!（Linux/macOS）或jEnv这样的Java版本管理工具。它们能帮你更优雅地管理多个JDK版本，避免手动配置环境变量的麻烦。

总的来说，清理Java残留是个细致活，需要耐心和一点点“侦探精神”。但一旦清理干净，后续的安装和开发体验会顺畅很多，这投入的时间绝对是值得的。

以上就是Java安装失败时如何完全清理旧文件的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！

多人因忘关闭自动续费被扣数千元 警惕免密支付陷阱！

建议大家打开支付软件，检查“免密支付/自动扣款”功能，以免不知不觉间被扣款。有人发现与上次检查时相比，自己多了15个“免密支付/自动扣款”服务项目，包括付款码免密支付、乘车码支付、自动还款、打车软件、定期扣款投资理财、外卖软件和视频会员等。不久前，某视频会员还自动续费，扣了200多元年费。另一位网友表示，自己被莫名其妙扣款5199元后才发现开通了某软件高级会员，提醒大家不要在充软件会员时选择自动续费，如果选了一定要去设置里取消订阅。

为了避免被自动续费“背刺”，消费者可定期检查和管理“免密支付/自动扣款”。具体步骤为：进入「我的」—「右上角齿轮图标⚙」—「支付设置」—「自动续费/免密支付」；或者「我」—「服务」—「钱 包」—「支付设置」—「自动续费」。

消保部门提醒广大消费者谨慎开通自动扣款功能。除了生活场景中高频率出现的小额公共服务外，开通各种会员、出行、游戏等自动扣款（免密支付）时要多留心，特别要注意首月（次）优惠后的自动续费约定。应定期清理支付软件的免密授权和自动续费功能，并养成定期核查账单的良好习惯，逐一查对银行、微信、支付宝、电信、水电气等账单，发现异常扣费要及时处置，避免侵权行为长时间发生。

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