为了找到函数 \( y = x \ln(1 + \frac{1}{x}) \) 当 \( x \) 趋近于 0 和正无穷时的极限，我们可以分别考虑这两种情况。

### 当 \( x \) 趋近于正无穷时

首先，令 \( u = \frac{1}{x} \)，那么当 \( x \to \infty \) 时，\( u \to 0 \)。此时，函数可以重写为：
\[ y = \frac{\ln(1 + u)}{u} \]
其中 \( u = \frac{1}{x} \)。

当 \( u \to 0 \) 时，我们可以使用泰勒展开（ Taylor expansion ）对 \(\ln(1+u)\) 进行近似：
\[ \ln(1 + u) \approx u \]
因此，
\[ \frac{\ln(1 + u)}{u} \approx \frac{u}{u} = 1 \]

所以当 \( x \to \infty \) 时，\( y \) 趋近于 1 。

### 当 \( x \) 趋近于 0 时

这部分需要小心处理。当 \( x \to 0^+ \)（从正数一侧接近 0 ）时，\( u = \frac{1}{x} \to \infty \)。此时，我们同样考虑 \( \ln(1 + u) \)：

当 \( u \to \infty \) 时，\(\ln(1+u)\) 的增长速度慢于 \( u \) 本身。因此，
\[ \ln(1 + u) \approx \ln(u) \]
所以，
\[ y = \frac{\ln(1 + u)}{u} \approx \frac{\ln(u)}{u} \]

我们知道对于很大的 \( u \)，\( \ln(u) \) 相对于 \( u \) 增长得慢得多。实际上，由于
\[ \lim_{u \to \infty} \frac{\ln(u)}{u} = 0 \]
（这可以通过洛必达法则或者直观理解 \(\ln(u)\) 的增长速度不及 \( u \) 的增长速度来证明。）

因此，当 \( x \to 0^+ \) 时，\( y \to 0 \)。

### 总结
- 当 \( x \to \infty \) 时，\( y \to 1 \)。
- 当 \( x \to 0^+ \) 时，\( y \to 0 \)。

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@byte10 #18 我的 ModelY ，车比较大，每次在地库都得来回前进倒车，屏幕操作确实麻烦

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中环孙老师

试试

极客时间

Android studio, 多个 Pycharm，WebStorm，Navicat，经常 100 多个标签页的 Chrome，Docker，现在 16G 卡的不行

@misaka19000 专业用户，意思就是靠它赚钱的

@zhongweini0074 应该会有这些机制，然后人工再审核一下，我这边收货地址是大学，所以可能不需要了，教育优惠一般返校有送东西的时候会严一点，其它时候可能真是运气吧，就是随机抽查。

@zhongweini0074 这么快的吗，所以我这边不用审核了吗，已经半个多小时了

@zhongweini0074 还有<>{}符号的地方 都是中文字符

@babyformula 专业用户不存在智商税的说法啊，用得上就值得

@crystone 便宜一两千呢，看钱包情况，能省干嘛不省

@sigouyi 抽查的，不一定会审核你

@AngryOrange 有 nas 、有 iCloud，512G 应该够用了
@touzi 你说的是键盘吧，反正我是接受不了中文键盘，能简洁的一定简洁

应该是每一种配置苹果都有相应的库存，有些可能买的人多，然后就排的很后了，我这边款也是订制的。
14 英寸 Liquid 视网膜 XDR 显示屏
64GB 统一内存
512GB 固态硬盘
Apple M1 Max (10 核中央处理器、24 核图形处理器和 16 核神经网络引擎)

估计买的人少，所以发货会快一点

@dejavuwind 我一直用英文键盘，中文键盘实在很不喜欢用，就是不够简洁，加了很多中文字符在上面

@Voyty 我这边显示是：预计送达日期 2021/10/27 - 2021/10/29，14 寸，64G