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欢迎阅读 OSCHINA 编辑部出品的开源日报，每天更新一期。 # 2024.1.30 今日要点 OpenSource Daily RWKV-5-World 7B 模型开源 —— 最环保、最节能的 AI 模型 2024 年 1 月 28 日，RWKV 开源基金会宣布开源 RWKV-5-World 7B 模型。 据介绍，“RWKV-5-World 7B” 是 RWKV 第五代架构 7B 参数大模型，也是 RWKV 迄今为止多语言性能最强的开源大模型。根据性能评测数据显示，在 100% attention-free 和只训练 1.1T tokens 的前提下，RWKV-5 7B 模型的多语言性能超过 Mistral，英文性能看齐 LlaMa2。 Milk-V Vega: 全球首款 RISC-V 万兆开源交换机正式发售 MilkV 于去年 8 月亮相了 “全球首款开源万兆 RISC-V 网络交换机 Milk-V Vega”。时隔数月，该产品现已上架官方淘宝店开售，定价 799 元。 据介绍，Milk-V Vega 是 Milk-V 面向新一代网络架构开发的一款小体积、高密度盒式开源万兆网络交换机，为用户提供宽带、语音、视频、监控等多业务统一承载平台，多网融合覆盖全业务；搭载国产 RISC-V 高可靠网络交换芯片，帮助企业与用户大幅简化网络架构，降低能耗成本与运维成本。 Milk-V Vega 支持完备的二层网络协议处理功能，包括 L2 桥接，L2 组播和风暴抑制等；支持基于流、端口、协议、子网的 VLAN 功能；支持 STP，RSTP 和 QinQ 功能；支持防 DOS 攻击，黑白名单和协议包滤除功能；支持滤镜，链路聚合，OAM 报文发送和端口保护功能；支持入口及出口的 ACL 功能，还支持同步以太网，1588 功能。 Meta 发布全新代码生成大模型 Code Llama 70...

现实主义理想者的回答 大致看了下，我发现很多人可能对博世、华为乃至汽车行业的整体情况都有一定误解。 最明显的一点在于，很多人貌似对传统燃油车时代的供应链体系有浪漫化的想象。 但实际上，传统汽车强国日德各自都有一整套配套体系，整体供应链长期高度封闭。 在日本本土，日系整车厂与供应商保持了高度的产业协同。 仅仅丰田一家，就衍生出株式电装、爱信精机、丰田通商、爱知制钢、丰田车体、丰田纺织、丰田合成等等从事汽车产业链的子公司。 德国这边其实也是一样的道理，大众的背后，是博世、大陆、采埃孚等等一批供应链巨头。 你中有我，我中有你，犬牙交错，相互嵌套……日德整车厂与供应商仿佛一架机器上的齿轮，保持着高度配合协同。 彼时国内供应链新兴企业看似面对的是庞大市场，实际上起步时期根本就拿不到海外主流品牌的订单，实质上被排斥在日德划定的小圈子之外。 当年国内产业链能做的，主要是玻璃、轮胎这种相对独立的部件。 一旦涉及到车辆控制和核心部件，哪怕国内产业链有性能或者价格上的优势，也几乎不可能借助日德整车厂的订单发展壮大。 哪怕强如宁德时代，崛起初期也是拿到的自主品牌的订单。 而燃油车时代我国下游自主品牌整体发展相对薄弱，更难以供养出上游的供应链企业，甚至很多时候反而不得不宣传采购博世等海外供应链来抬高身价。 在燃油车时代，整体技术已经较为成熟，产品更新迭代往往保持着按部就班的节奏即可。 日德整车厂与供应商长期延续统一的步调，每隔数年一次升级，舒服日子过惯了。 整套产业链协同体系已经高度成熟，反应慢一些也无所谓。 所以说在燃油车时代，日德产业链上下游垂直整合、高度协同的关系，有助于控制成本掌握利润，更有助于日德攫取更多利润、提供更多高端工作岗位。 肥水不流外人田，说的就是这个道理。 所以夸张一点说，汽车产业从来没有绝对意义上的全球化和自由贸易，有的只是“以我为主”、“为我所用”的全球化。 然而近期的一...

同工Same的回答 吴谢宇是目前在校生犯罪中，成绩最好的（北大经济），也是处罚最重的（死刑）。

zhmzjqa的回答 好，非常好，为了方便某些群体接受，建议直接照搬照抄英国的NSA（国家安全法案）。比如FIRS（外国影响力登记制度）就很好，只有涉及外国影响就要主动登记申报，不主动登记报告即构成刑事犯罪，当然，“外国影响”的定义权要属于内政部。 还要学习英国立法缜密的精神，比如外国干预罪方面，对干预行为的定义包括“造成或威胁造成经济损失”或者“对他人造成精神伤害或施加精神压力”。直接物质和精神两手抓，滴水不漏，密不透风。这下不光是上街了，凡是和外国有点牵扯的人和组织，就是网上发发帖，也符合定罪条件，因为说不定你发的贴就伤害到哪个英国“小粉盎”的精神了哦。 你把英国的国安法往乱港分子身上套，可以发现他们的行为哪个都逃不脱英国法律的手掌心，这种先进的法治建设成果值得我们学习。

1.Elasticsearch：2023 年 Lucene 领域发生了什么？ https://blog.csdn.net/UbuntuTo ... 39714 2.Apache Lucene 9.9，有史以来最快的 Lucene 版本 https://elasticstack.blog.csdn ... 80899 3.Elastic Search 8.12：让 Lucene 更快，让开发人员更快 https://blog.csdn.net/UbuntuTo ... 42767 4.Elasticsearch：Simulate ingest API https://blog.csdn.net/UbuntuTo ... 50006 编辑：kin122 更多资讯：http://news.searchkit.cn [尊重社区原创，转载请保留或注明出处] 本文地址：http://elasticsearch.cn/article/15093

Python HTTP 库 urllib3 最新版本 2.2.0 新增了一项重磅特性——可直接在浏览器运行。 根据介绍，从 2.2.0 开始，urllib3 支持在 Pyodide 运行时中使用 JavaScript fetch API，或者在 fetch API 不可用时（例如当跨源隔离未激活时）返回 XMLHttpRequest。这意味着开发者可以使用该库直接从浏览器发出 HTTP 请求。 由于 urllib3 的 Emscripten 支持与 API 兼容，这意味着依赖于 urllib3 的库现在也可以在 Emscripten 和 Pyodide 环境中使用。 此外，urllib3 已初步支持 HTTP/2，与此同时其团队正在筹集更多资金（大约 4 万美元）来完成该功能。他们表示这笔资金能确保项目在 2023 年财务支持急剧下降后获得长期可持续维护。 https://sethmlarson.dev/urllib3-is-fundraising-for-http2-support 详情查看 Release Notes。

欲三更的回答 捐款100亿，是极度慷慨的善举，但是考虑到从就业角度看，中国的二本甚至双非一本，都处于过剩状态，随着出生率降低未来过剩会更严重，新办学校在有条件的情况下，建议还是走小而精的路线。 先搞研究院，过两年招博士，然后视情况而定要不要招少量精英本科生，最后可以考虑招一些硕士捞点钱。 这样搞，100亿能听见响，尤其是如果投资集中于数学、计算机、生物等相对“轻资产”的科目上，打造出一个国际一流的小型机构也并非不可能。 100亿拿去建一所上规模的二本三本，其实对国家对社会对学生，甚至对捐款人自己的价值感，都并没有多大帮助。

Daruo的回答 没有浓眉 哪怕有裁判 照样被打出蟹黄

本文作者：张义、谢富贵 本文主要围绕云音乐iOS侧升级新版本RN时用到的灰度方案进行阐述。云音乐有 100+ 业务模块使用 RN 开发，占据了 30%+ 的业务模块，所以升级的新版本RN稳定性对我们来讲尤其重要。除此之外，iOS TestFlight 已经无法通过删除邮箱来实现无限分发。因此必须要有一个灰度方案来实现渐进式升级，直到稳定性以及各项指标数据打平后才能全量升级。 背景 文章《网易云音乐 RN 新架构升级实践》总体介绍了云音乐在升级 RN 过程中遇到的问题以及解决方案，本文主要围绕前文介绍到的 iOS 侧灰度方案进行阐述。由于云音乐已经有 100+ 业务模块使用 RN 开发，占据了 30%+ 的业务模块，所以升级后的 0.70 版本 RN的稳定性对我们来讲尤其重要。除此之外，iOS TestFlight 已经无法通过删除邮箱来实现无限分发。因此必须要有一个业务无感知的灰度方案来实现渐进式升级，直到稳定性以及各项指标数据打平后才能全量升级。 思路和挑战 实现渐进式的升级，势必就要引入两个版本的 RN 代码，然后通过AB实验进行放量控制，默认C组使用老版本代码，T组使用新版本代码。让不同版本的代码共存通常有两种方案： 方案一：静态链接，修改符号名 静态链接在编译时将所有的程序模块和库文件合并成一个单独的可执行文件，这个过程中不允许出现重复的符号，否则就无法完成符号的重定位导致链接失败。 解决符号冲突最简单的办法就是修改符号名，但是这不仅要修改定义符号的源文件，而且所有引用到相关符号的源文件同样要做修改，该方式极其繁琐。对于 RN 这种庞大的工程来讲，如果人工手动更改的话，显然是要耗费极大的人力和精力并且也无法保证准确性。即便写脚本用自动化的方式进行替换也难以覆盖所有的符号，因为有宏定义、动态调用等各种写法的存在，难免会导致疏漏，再者编写脚本的工作量也不小。 方案二：动...

全球领先的连接和电源解决方案供应商Qorvo® （纳斯达克代码：QRVO）近日发布一款符合车规标准的碳化硅（SiC）场效应晶体管（FET）产品；在紧凑型D2PAK-7L封装中实现业界卓越的9mΩ 导通电阻RDS(on)。此款750V SiC FET作为Qorvo全新引脚兼容SiC FET系列的首款产品，导通电阻值最高可达60mΩ，非常适合车载充电器、DC/DC转换器和正温度系数（PTC）加热器模块等电动汽车（EV）类应用。 UJ4SC075009B7S 在25°C时的典型导通电阻值为9mΩ，可在高压、多千瓦车载应用中减少传导损耗并最大限度地提高效率。其小型表面贴装封装可实现自动化装配流程，降低客户的制造成本。全新的750V系列产品是对Qorvo现有的1200V和1700V D2PAK封装车用SiC FET的补充，打造了完整的产品组合，可满足400V和800V电池架构电动汽车的应用需求。 Qorvo电源产品线市场总监Ramanan Natarajan表示：“这一全新SiC FET系列的推出彰显了我们致力于为电动汽车动力总成设计人员提供先进、高效解决方案的承诺，以助力其应对独特的车辆动力挑战。” 这些第四代SiC FET采用Qorvo独特的共源共栅结构电路配置，将SiC JFET与硅基MOSFET合并封装，从而制造出具备宽带隙开关技术效率优势和硅基MOSFET简单栅极驱动的器件。SiC FET的效率取决于传导损耗；得益于业界卓越的低导通电阻和体二极管反向压降，Qorvo的共源共栅结构/JFET方式带来了更低的传导损耗。 UJ4SC075009B7S的主要特性包括： 阈值电压VG(th)：4.5V (典型值)，允许0至15V驱动电压 较低的体二极管VFSD：1.1V 最高工作温度：175°C 出色的反向恢复能力：Qrr = 338nC 低栅极电荷：QG = 75nC 通过汽车电子...

等风的回答 今天早上的形势图上，南支槽已经开始继续加深，偏西南的水汽气流已经在我国南方大地上形成。而北方的低涡也已经来到黑龙江上空，低涡西部的冷空气也在逐渐南下，两者即将在中原大地上相会。 南方，由于暖湿气流的旺盛，两广地区的回南天正式开启，回南天是暖湿气流迅速反攻，致使气温回升，空气湿度加大，一些冰冷的物体表面遇到暖湿气流后，容易产生水珠的现象，期间还会出现大雾。在回南天里空气湿度接近饱和。而冷飕飕的室内容易返潮出水，到处是湿漉漉的景象，空气似乎都能拧出水来。 目前南宁就因为回南天出现浓雾天气，到处也是湿答答的，这表明暖湿气流非常旺盛。 北方虽然低涡并不是极涡主力，但是在一月下旬仍然有较强的冷源实力，随着低涡进入黑龙江一带，东北北部气温骤降，图里河国家站降至-44.4度，成为当地今冬第三低温。而内蒙古黑龙江最低都低于-45度。 接下来，就是中原地区的冷暖大混战了。 随着冷暖交汇，强降雪将在中原地区形成，未来一周强降雪的中心可能在河南中南部、湖北北部、苏皖北部和山东西南部一带，主要降雪时段为31日夜间-4日夜间，上述部分地区累计降雪量可达30mm以上，局地有50mm以上，有站点将突破历史同期极值。 而两湖地区则是冻雨交锋区，该地区有20~50mm的冻雨出现，致灾性也很强。 江南地区则是出现一二月份罕见的强对流天气和大到暴雨天气，局部地区会有雷电。 天气复杂多变，出行一定要注意安全。

王克丹的回答 实事求是吧，有形的手确实可以干预经济增速，但往往都会面临一个效率问题，无外乎两种工具：财政政策+货币政策，货币政策则更多的由中央宏观调控，比如央行的降息降准，且现在效率已经很低了，按照去年的情况来看，大概增加4.5元货币供应才能带来1块钱的GDP增速，现在多增加几万亿市场也就听个响，代价则是货币政策筹码的消耗，换句话来说，不是没放水，是供给给市场远超名义GDP增速的货币，市场没什么效果罢了，所以今年总是强调货币政策的效率，至于居民为什么不敢花钱，或者说这个假设居民有钱到底对不对？ 而地方为了刺激经济，只有一个办法就是极致的财政政策，这也是过去十几年一直在使用的： 1）极致的财政政策在我国非常例外，虽然不允许明面的央行直接购买政府发行的国债，但地方则有办法，就是平台债，以地方的集体财富作为抵押，比如城市基础设施等未来的财政收入等为担保，向市场融资，有标准化的平台债，也哟非标准化的平台债，以至于现在不少地方别说还款了，就是利息都够呛，隐形债比真正的赤字货币化利率高，风险大，监管难，不透明性高，比如中央举债给地方花一定是要求定向开支，而地方自己举债自己花则没有特别严格的限制。 银行给地方平台融资，虽然看起来是商业银行和企业之间的关系，实际上是商业银行和地方政府的借贷关系，虽然明面上不属于赤字货币化，实际上还是这一套，无非是透明度更低罢了，效率更是无法保障，这几年城投拍地，银行给地方输血，政府举债大增，你不要觉得是有多少钱可以用来刺激经济，估计还债和清利息都费劲，如果算上平台债，估计政府杠杆率都在100%以上。 2）财政政策效率，最大的问题还是效率，都是借了钱，贫困县就不配花700万修雕塑吗？全国最富的上海就不能买几把大几万的椅子吗？政府部门的钱要么来源于税收，要么来源于举债，要么来源于集体财富的收益，本质都是居民的钱，本身税收的重要作用就是调节财富分化，如果做不到高...

盘河一老马的回答 期待星爷的表现，毕竟咱小学三年级就达成了一刷周星驰全集的里程碑。到现在35岁了，每年还是要捡着冷门的，自己记不太清的几部刷一刷。 《功夫》《大话西游》《食神》每年都会看至少两遍。 也怕星爷翻车，毕竟江郎会才尽，毕竟天才少年，意气风发的青年终将会变老。 反过来说，就现在短视频平台的平均创作质量，周星驰亲自操刀的短视频账号，哪怕就翻拍自己经典作品的经典片段，还能翻车到什么程度？ 期待就完事了。 一点遗憾：星爷的字不帅，不符合我对《唐伯虎点秋香》的认知。 为啥会把《功夫》《大话西游》《食神》单独拎出来说？ 《食神》给我的最大收获是：顺境的时候不要飘，不要嚣张，不要得罪人（更不要践踏弱者尊严）。逆境的时候不要放弃——哪怕是死局了，也要相信，有可能遇到转机，有可能遇到一个路人（陌生人随便给句话）也能茅塞顿开，重现生机。 （因此片，还养成了见到撒尿牛丸必须点的习惯。） 《大话西游》给我的最大收获，主要在电影之外：看不懂别妄下定论瞎bb。当然，电影的内容①爱情；②反复穿越几条时间线的高级设定；③隐喻。这三个点也相当高级。但是我经历了90年代所有人一致地唾骂——包括看到没看过《大话》，只觉得星爷版孙悟空没有六版好看就破口大骂的50后、60后长辈们。又经历了互联网时代《大话》逐渐被深度解读和封神。我觉得这种风评反转对我的启发更大。 《功夫》电影工业集大成者，近现代武侠集大成者，星爷电影（喜剧+正剧）集大成者。这是艺术品、工艺品，也是值得反复欣赏的收藏品。 为啥要捡着冷门、记不清的刷？ 因为随着年龄和阅历的增长，小时候不爱看的东西，如今重看，细品，会有新的收获。 比方说「我养你啊」，以前只是觉得这是真心表白，现在会想：怎么养？拿什么养？ 甚至会想：养不养的住？如果柳飘飘有了机遇，她会不会单飞？——然后就又想到《功夫》里的黄圣依，现实里的黄圣依。（不放图了，看官脑补下，两段剧情...

摘要 2023 年是 GitHub Copilot 大放异彩的一年。在短短不到两年的时间里，这款 AI 编程助手已从一个初步的原型迅速成为众多开发者和企业中不可或缺的重要工具 [1]。它的迅猛发展开启了编写代码的新纪元。 GitHub 已经发布了数份关于 AI 如何影响软件开发的增长和影响的研究。他们的一项重要发现是，开发者在使用 Copilot 时，编码速度提升了“55%”。面对大量由 LLM 生成的代码，我们不禁要问：这些代码在质量和可维护性上与人工编写的代码相比如何？它们是不是更像经验丰富的高级开发者的精心作品，还是更接近短期合同工的零散拼凑？ 为此，GitClear 收集了从 2020 年 1 月到 2023 年 12 月之间的 153 百万行代码变更记录 [A1]。这是目前已知最大的用于分析代码质量差异的高度结构化代码变更数据集 [A2]。 我们发现了一些关于代码可维护性的令人担忧的趋势。代码变更率 —— 指在编写后不到两周就被修改或撤销的代码行所占的比例 —— 预计在 2024 年将是 2021 年 AI 出现之前的两倍。我们还发现，“新增代码”和“复制/粘贴代码”的比例相比于“更新的”、“删除的”和“移动的”代码在上升。从这个角度来看，AI 生成的代码更像是一位频繁更换工作的合同工写的临时代码，容易违反他访问的代码库的 DRY（Donot Repeat Yourself，不重复自己）原则。。 我们以一些针对管理者如何在这种逆流中保持代码高质量的建议作为本文的总结。 GitHub: “使用 AI 编程，提升效率 55%，增加代码量 46%，为 GDP 贡献 1.5 万亿美元” 这样惊人的数据背后，GitHub 的 CEO Thomas Dohmke 不仅忙于日常的 CEO 工作，还专门抽时间撰写了关于 AI 革命的博客文章和研究论文。他在 2023 年发布于 G...

2024年01月16日，智谱 AI 正式推出了新一代基座大模型GLM-4，并宣布了一系列产品升级。时至今日，GLM-4 模型的开放 API 正式上线。所有开发者均可通过智谱 AI 的开放平台接入 GLM-4 模型开放 API。 网址：https://open.bigmodel.cn/dev/api#glm-4 根据介绍，新一代基座大模型GLM-4，支持更长上下文；更强的多模态；支持更快推理速度，更多并发，大大降低推理成本；同时GLM-4增强了智能体能力。 基础能力（英文）：GLM-4 在 MMLU、GSM8K、MATH、BBH、HellaSwag、HumanEval等数据集上，分别达到GPT-4 94%、95%、91%、99%、90%、100%的水平。 指令跟随能力：GLM-4在IFEval的prompt级别上中、英分别达到GPT-4的88%、85%的水平，在Instruction级别上中、英分别达到GPT-4的90%、89%的水平。 对齐能力：GLM-4在中文对齐能力上整体超过GPT-4。 长文本能力：在LongBench（128K）测试集上对多个模型进行评测，GLM-4性能超过 Claude 2.1；在「大海捞针」（128K）实验中，GLM-4的测试结果为 128K以内全绿，做到100%精准召回。 多模态-文生图：CogView3在文生图多个评测指标上，相比DALLE3 约在 91.4% ~99.3%的水平之间。

昆仑万维旗下海外信息分发与元宇宙平台 Opera 近日宣布，将为欧洲的iPhone和iPad用户带来一款基于自研引擎的全新AI浏览器“Opera One”。 Opera计划于3月份首次亮相这款新浏览器，届时DMA（欧洲数字市场法案）将生效。由于这些变化仅在欧盟实施，Opera强烈鼓励苹果将这些增强功能推广至全球iOS用户。 为了遵守DMA，苹果决定允许开发者提交非基于WebKit的浏览器，包括Web浏览器应用和在iOS应用中显示网页的应用内浏览器。Opera表示，这些变化将使他们有机会为iPhone用户提供Safari之外的人工智能浏览器。 目前，Opera是全球最大的第三方独立浏览器。此前，Opera于2023 年6月20日推出旗舰浏览器“Opera One”，全面引入Aria人工智能助手，用户只需注册 Opera 账户即可免费使用。

caleb89的回答 明明是金融产品的解读，答案里全是漫画。 如果你连产品的条约都要看漫画才能看懂，说明你就是卖产品的人的年终奖的来源。 补充一下：如果单纯是想看乐子，看看漫画是可以的。但凡认真想获取信息，就会发现，漫画是极其低效，而且很容易掩盖获取信息有效性的媒介方式。而且我很怀疑，对很多花了几百万买了雪球产品的人，当初券商银行推销给他们时，也是画了漫画让他们以为自己看懂了，才会买的。

GNOME 团队上线了新网站：GNOME Project Handbook。 https://blogs.gnome.org/aday/2024/01/30/announcing-the-gnome-project-handbook/ 官方称这份全新、完全重写的文档专门为 GNOME 贡献者创建，旨在帮助新手贡献者参与 GNOME 桌面环境的开发。因此《GNOME Project Handbook》不会为使用 GNOME 的用户提供技术文档，也不包含用户文档，以及不为应用程序和库提供面向公众的主页。它所包含的是作为 GNOME 贡献者进行操作所需的信息。 该站点包含参与 GNOME 项目所需的所有信息。它适用于新的和现有的 GNOME 贡献者。 如果您是 GNOME 新手，该手册是了解 GNOME 如何工作的好地方，包括每个团队的工作、如何访问 GNOME 开发平台以及如何与其他项目成员沟通。 如果您已经在为 GNOME 做出贡献，那么您可以在本手册中找到重要的参考信息，例如开发计划、活动详细信息以及如何申请旅行赞助。 团队称《GNOME Project Handbook》目前虽然处于早期阶段，但已包含大部分核心内容。后续该文档会替代 wiki，因此他们建议贡献者从现在开始查阅手册而不是 wiki。

【 Go 实现 ssh 客户端】tssh 发布 v0.1.18，支持自定义界面，自定义颜色，以及更新了很多其他功能。 GitHub：https://github.com/trzsz/trzsz-ssh Gitee：https://gitee.com/trzsz/tssh trzsz-ssh (tssh) 设计为 ssh 客户端的直接替代品，提供与 openssh 完全兼容的基础功能，同时实现其他有用的扩展功能。 为什么做 服务器太多，记不住所有别名，tssh 内置登录界面，支持搜索和选择服务器登录。 tssh 登录服务器后，内置支持 trzsz (trz /tsz) 工具，传文件无需另外新开窗口。 有时需要同时登录一批机器，tssh 支持多选并批量登录，同时支持执行预设的命令。 有些服务器不支持公钥登录，tssh 支持记住密码，支持自动交互，提升登录的效率。 在 Windows 中使用 tssh 代替 trzsz ssh，可以解决 trz 上传速度很慢的问题。 主题风格 tssh 支持多种主题风格，在 ~/.tssh.conf 中配置 PromptThemeLayout 选用。欢迎一起来创造更多更好看的。 每种主题风格都支持自定义颜色，在 ~/.tssh.conf 中配置 PromptThemeColors，只要配置非默认的颜色即可。 请为你喜欢的主题风格❤️投票❤️，得票数最高的主题风格将会在下个版本被设置为默认主题。 tiny 小巧风 在 ~/.tssh.conf 中配置 PromptThemeLayout = tiny 选用 tiny 小巧风。 在 ~/.tssh.conf 中配置 PromptThemeColors，要求配置成一行。tiny 小巧风 支持以下配置项： tiny 颜色配置项和默认值： { "help_tips": "faint", "short...

殇人之仁的回答 遇到虐待动物的情况 首先记录证据，拍摄或录制虐待动物的行为，确保有时间和地点的标记，这些都是重要的证据。 其次不要直接冲突，避免直接与施虐者发生冲突，以防对方有激烈的反应，可能会对您或动物造成更大的伤害。 然后立即联系相关组织，向当地警方或当地的动物保护组织及社会福利机构报告事件，提供详细信息和收集到的证据。 「补充：如果需要，可以咨询律师，了解如何依法采取进一步措施。」 最后关注案件进展，保持与警方和动物保护组织的联系，了解案件进展情况及时跟进。 但是一定要保护个人人身安全！！！

1.3.9 更新： 1. 修改xml解析问题 2.升级springboot3版本 3.兼容xml resultmap自定义映射 mybatis-mp 包含丰富的 api： 1：基于注解，映射数据库； 2：支持多表 join 和返回； 3：api 采用 lambda 和 stream 流式设计； 4：select 自动化以及结果 1 对 1,1 对多，超级方便快捷； 5：内置分页以及超强的 sql 优化功能； 6：稳定且性能极优； 7：轻量级封装 mybatis，几乎没有侵入； 8：api 丰富，支持数据库函数、多表、乐观锁、多租户、逻辑删除、默认值（可动态值） 等众多功能； 9：零学习成本，和写 sql 一样方便。 10：支持复杂的返回关系映射：例如一对一 ，一对多，多对多； 11：支持自定义 sql 模板，再也不用担心框架支持不足； 12：内置代码生成器，通过配置，可定制自身规范； 13：全新的框架，全新的设计理念，新的就是好！

2017年毕业，主要从事对话系统，语义理解和推荐等方向的研发工作。在大模型应用落地多个业务场景下取得了结果，主要包括对话系统，智能座舱、AI金融、AI法律、AI医疗、text2sql、等领域。有合适的业务需求可以组队。

腾讯 APIJSON 是一种专为 API 而生的 JSON 网络传输协议 以及 基于这套协议实现的 ORM 库。 为各种增删改查提供了完全自动化的万能 API，零代码实时满足千变万化的各种新增和变更需求。 能大幅降低开发和沟通成本，简化开发流程，缩短开发周期。适合中小型前后端分离的项目。 自 2016 年开源 7 年来发展迅速，目前 16K+ Star 位居 400W Java 开源项目前 100。 国内 腾讯、华为、阿里巴巴、字节跳动、美团、拼多多、百度、京东、网易、快手、圆通 等 和 国外 Google, Apple, Microsoft, Amazon, Tesla, Meta(FB), Paypal 等数百个知名大厂员工 Star， 也有 腾讯、华为、字节跳动、Microsoft、Zoom、知乎 等 工程师/专家/架构师 提了 PR/Issue， 还被 腾讯、华为、百度、SHEIN、快手、中兴、传音、圆通、美图 等各大知名厂商用于各类项目。 apijson-router 1.8.0 更新内容 升级 APIJSON, apijson-framework, 自身 版本分别至 6.3.0, 6.3.0, 1.8.0； 升级 unitauto-java, unitauto-jar 版本至 3.0.5； 相关更新见 https://github.com/Tencent/APIJSON/releases/tag/6.3.0 apijson-router 腾讯 APIJSON 5.1.0+ 的路由插件，可控地对公网暴露类 RESTful 简单接口，内部转成 APIJSON 格式请求来执行。 适合在公司外的公网可控地暴露 HTTP 接口，以及方便接入 ZooKeeper, Zuul, Apollo, Nacos, SpringSecurity, Shiro, Sentinel, H...

Pale Moon 33.0.0 现已发布。这是一个新的里程碑版本，涉及 250 多条 commit。一些亮点更新内容如下： 新功能： 实现了异步剪贴板 API (navigator.clipboard) 的受限版本。仅出于明显的安全考虑，此 API 仅限于写入。它支持纯文本和标准数据传输方法。没有实现 ClipboardItem 对象的重新发明的轮子概念。 实现了对 OCSP stapled responses 的 SHA-2（SHA-256/SHA-512/等）签名的支持。 实现了一个选项（可在 Preferences -> Content -> Media tab (new this version) 中找到）将 DOM 全屏模式限制为现有浏览器窗口。 在新的首选项选项卡中实现了多个选项（Preference -> Privacy -> Tracking），以允许用户更轻松地控制多个影响隐私的功能，即 poisoning of canvas data（以防止指纹识别）和启用 Performance observers（开发者功能）。 实现PromiseRejectionEvent。 修复： 根据当前规范和预期行为调整了 microtasks 和 Promises scheduling。 使用非主要按钮时，现在不再向文档层次结构的顶层发送click事件（而是使用auxclick捕捉这些事件）。 大大提高了 box shadows 的性能。 极大地提高了通过 HTTP/2（大多数安全网站）上传文件/数据的性能。 修复了与 focus 和 content selection 相关的几个问题。 修复了由于 DOM 事件的意外处理而导致的使用focus-within的问题。 修复了在使用importScripts()时 CSP 的行为与预期不符的问题，并修正了其他一些与 CSP...

GTPase-Ras在三分之一癌症中发生突变，其活性在GTP和GDP间切换，对细胞生长分裂至关重要。但理解其如何调节一直是个难题，因为缺乏检测内源性Ras活性的方法。 为解决这个问题，华盛顿大学的研究人员开发了基于LOCKR的Ras传感器。LOCKR是一种从头蛋白质开关，与天然蛋白质无序列或结构相似性，切换行为清晰。研究人员利用Rosetta的蛋白质设计算法和AlphaFold结构预测调整LOCKR的切换行为，使其匹配内源性活性Ras的生理相关浓度范围。 这种传感器非常灵敏，能检测纳摩尔范围内的活性Ras，并且与活细胞兼容，可随时间测量Ras活性。此外，它还能定位于不同细胞区室，以亚细胞分辨率检测Ras-GTP。 利用这种传感器，研究人员发现了一种名为EML4-ALK的微米大小细胞内颗粒结构，能在无膜情况下激活Ras。这打破了Ras活化需膜的认知。通过将Ras LOCKR PL工具靶向EML4-ALK颗粒，研究人员发现了增强的生物素标记。经过质谱分析和生物信息学分析，他们成功将Src 68kDa（SAM68）鉴定为富含EML4-ALK颗粒的蛋白质。 总的来说，基于LOCKR的Ras传感器为无膜颗粒内Ras活性的调节提供了新见解，为解决信号转导和癌症领域的其他基本问题提供了工具，也为更多生理上重要的目标设计传感器开辟了道路。 虽然这种传感器设计策略理论上可应用于任何目标，但每个目标有其独特性，需要研究者具备一定的直觉和经验。此外，最终性能最佳的传感器仍需实验大量测试和优化。展望未来，研究人员将继续改进这一Ras传感器，探索其在生物学问题中的应用。总体而言，这种工具和设计方法有望加速各种细胞过程的生物发现和技术创新。

随着工业自动化进程的加速，控制系统的形态与功能日新月异。其中，我们熟知的可编程逻辑控制器（PLC）、数控控制器（CNC）、分散控制系统（DCS）、可编程自动化控制器（PAC）、监控与数据采集系统（SCADA）以及人机界面（HMI）在工业控制领域中占据着核心地位。 作为应用最广泛的控制设备，PLC凭借其编程灵活性和实时性，在离散事件控制和自动化应用中发挥着关键作用。在工厂自动化、机械控制和流程控制等众多领域，PLC都发挥着核心作用，通过编程逻辑控制设备的顺序运行。编程语言方面，常见的有梯形图和结构化文本，这些语言使得控制逻辑的描述更为直观和便捷。 CNC控制器则是机床和加工设备控制的核心。通过编程，CNC控制器能够精确地控制机床的每一个动作，从而实现高精度的工件加工和自动化生产。在金属加工、木工和塑料加工等领域，CNC控制器的作用不可忽视。CNC编程通常使用G代码或ISO标准的NC代码等专用语言。 分散控制系统（DCS）则是一种大型工艺控制系统，由多个分布在不同位置的控制节点组成，它们协同工作以实现工艺过程的实时监控和精确控制。DCS广泛应用于化工、电力和石油等领域，通过配置和编程这些控制节点，实现对工艺过程的集中监控和操作。DCS的编程通常依赖于特定的配置和编程软件，这些软件提供了图形化的界面和功能块表示法，使得编程更为直观和便捷。 PAC结合了PLC和工控计算机的特点，具备实时控制能力和高级计算与通信功能。PAC适用于处理复杂控制和监控任务，能应对更大量的数据和更复杂的算法。其编程方式包括梯形图、结构化文本、功能块图和其他高级编程语言。 SCADA系统是一种用于监控和控制分布式系统的软件平台。它通过采集实时数据、实现远程控制和报警功能，对工业过程进行全面的监控和操作。SCADA系统的配置和编程通常依赖于特定的软件工具，这些工具帮助用户设置和定义监控界面、报警以及数据采集。...

内容来源：deepin（深度）社区 1月27日，deepin Meetup 北京站圆满落幕！作为2024年首场线下沙龙，deepin Meetup 吸引了来自北京及周边地区 40 余名用户的积极参与，各位 deepiner 线下面基，昔日网友揭开神秘面纱，共同探讨最新产品进展、分享使用心得、实操经验，大家也对 deepin 未来发展提出了诸多宝贵意见，现场氛围热烈。 未能亲临现场的小伙伴们，不妨通过镜头感受一下现场的火热氛围吧！ 主题分享 首先，deepin（深度）社区运营负责人张可带大家回顾了 deepin 社区的发展历史，展示了社区部分明星产品及技术成果。过去一年是 deepin（深度）社区高速发展的一年，而这些成绩的背后，离不开社区所有用户的支持，张可也为大家详细讲解了社区用户应如何为开源项目和社区做贡献，让各位 deepiner对如何参与 deepin 社区贡献有了更深入的了解。 随后，deepin（深度）社区产品经理梅毅翔带来了《deepin V23 Beta3 - X11环境下新增功能》主题分享，为大家提前揭秘了 deepin V23 Beta3 的部分新增功能，如启动器重构、UOS AI 预装、新增低电阈值设置功能、支持了steam原生应用的安装等。 值得一提的是，备受期待的deepin V23 Beta3镜像将在本周正式发布，欢迎大家体验并提供反馈。 交流互动 在活动现场，多位用户分享了自己与deepin及开源的故事，以及一些实操经验。 过去一年，AI 应用场景也不断扩展，用户 @王鑫 分享了他作为人像摄影师转型为AIGC从业者的经历，并为大家介绍了了两款主流 AI 绘画工具Midjourney、Stable Diffusion的优、劣势，以及它们在摄影中的实际应用。 用户 @GNUman 则为大家分享了他在自由软件与开源方面的所思所想，并与大家探讨应如何支...

BeetlSQL 研发自 2015 年，核心和生态扩展全部自研。目标是提供开发高效，维护高效，运行高效的数据访问框架，它适用范围广，定制性强，入门快。 阅读文档 源码和例子 在线体验 多库使用 性能测试 插件支持 本次调整： Trino 数据库支持 builder.setDbStyle(new TrinoStyle()); SQLManager sqlManager = builder.build(); TrinoOrderMapper mapper = sqlManager.getMapper(TrinoOrderMapper.class); //方便虚拟一个主键查询，Trino实际不支持主键，弥补查询引擎缺少schema问题 ((SchemaLessMetaDataManager)sqlManager.getMetaDataManager()).addBean(TrinoOrder.class); //按照主键查询 Long id = 4500001L; TrinoOrder order = sqlManager.unique(TrinoOrder.class,id); PageRequest pageRequest = DefaultPageRequest.of(1,5); PageResult<TrinoOrder> pageResult = mapper.select(pageRequest); System.out.println(pageResult); LambdaQuery<TrinoOrder> query = sqlManager.lambdaQuery(TrinoOrder.class); PageResult queryPageResult = query.andEq(TrinoOrder::getCustKey,31540L).page(1...

近日，北京市博汇科技股份有限公司（以下简称“博汇科技”）签署了openKylin社区CLA(Contributor License Agreement贡献者许可协议)，正式加入openKylin 开源社区。 博汇科技成立于1993年，是一家专注于视听大数据领域的科创板上市企业，历经多年探索与发展，用铿锵的步履见证了我国视听信息技术产业的成长。博汇科技业务涵盖传媒安全、智慧教育、智能显控三个主要领域。 加入openKylin社区后，博汇科技将利用自己在传媒安全、智慧教育、智能显控三个领域拥有的深厚技术积累和丰富的行业经验，与社区进行深入合作，包括但不限于博汇科技研发的一系列创新硬件产品与社区系统深度兼容、集成；同时双方在技术、生态融合上与市场活动等方面也将定期进行交流沟通与紧密合作。通过双方合作，希望进一步提升产品性能，更好地服务于视听大数据领域，共同推动我国信息技术产业发展。

云上科技坊的回答 荣耀Magic6系列这次还是蛮强的，当然值得买，这次发布了Magic6、Magic6 Pro两款机型，4399元的起售价性价比还可以。 点击红包，有一分钱换购！ 选购点击: 一图展示: 荣耀Magic6系列 屏幕上，搭载峰值亮度高达5000尼特的屏幕，行业首发4320Hz超高频PWM调光，沉浸体验更明亮；采用全域低功耗LTPO显示技术，带来更省电的屏幕体验；五大荣耀绿洲护眼技术，并通过了德国莱茵TÜV全局护眼3.0认证及中标院VICO A+视觉舒适度测试，持续引领行业；全系配备荣耀巨犀玻璃，10倍抗跌，获得全球首个瑞士SGS多场景金标五星抗跌耐摔认证，防冲击、抗跌落，屏幕素质很高。 全系搭载自研射频增强芯片HONOR C1+，提高通信体验；荣耀Magic6 Pro荣耀鸿燕通信，支持直连卫星服务，连接天通卫星，支持实时语音及双向短信。 采用自研黄金卫星天线，结合自研射频增强芯片HONOR C1+，更低功耗、更快连接，让卫星通信走进寻常百姓家，引领国产手机全面进入卫星通信时代。 摄像上，搭载单反级荣耀鹰眼相机，5000万超动态鹰眼主摄，搭载SMA记忆金属马达，疾速精准对焦；荣耀Magic6 Pro首发1.8亿像素潜望长焦，采用1/1.49英寸大底；荣耀Magic6 Pro还支持f/1.4-f/2.0超大智能可变光圈。首次将单反级的光学效果和抓拍能力引入智能手机，逆光抓拍也清晰，运动瞬间自动捕捉。 性能上，全系列搭载全新荣耀MagicOS8.0，首次实现基于意图识别的人机交互体验；荣耀任意门，跨应用一步直达；灵动胶囊，跨应用全局触达；采用第三代骁龙8旗舰芯片，性能全新升级。

名蒸蛋的回答 能够打动我们的是电影本身的力量，而不只是贾玲暴瘦100斤的减肥噱头。

领域驱动 | 事件驱动 | 测试驱动 | 声明式设计 | 响应式编程 | 命令查询职责分离 | 事件溯源 官方文档： https://ahoowang.gitee.io/wow/ 更新内容 特性(core): 支持自动扫描 MessageFunction 注册到消息处理器 特性(core): 增强 MessageFunction 以支持动态筛选消息 特性(core): 事件分发器支持按聚合类型延迟分组 特性(core): 为 BodyTypeNotFoundDomainEvent 添加消息体类型(bodyType) 特性(test): SagaVerifier 支持相同事件类型不同 FunctionKind 特性(dashboard): 升级 jte 版本 到 v3.1.9 依赖(dashboard): 升级 ng-zorro-antd 版本 到 v17.2.0 依赖(test): 升级 org.testcontainers:testcontainers-bom 版本 到 v1.19.4 简介 Wow 是一个基于领域驱动设计和事件溯源的现代响应式 CQRS 微服务开发框架，历经多年生产环境验证。 旨在帮助开发者构建现代化的、高性能且易于维护的微服务应用程序，充分发挥领域驱动设计和事件溯源等模式优势的同时降低应用的复杂性以及实践成本。 值得一提的是，领域驱动设计和事件溯源并非微服务架构的专属，Wow 框架不仅适用于微服务开发，同样也可用于构建基于领域驱动设计的单体应用程序。 快速开始 使用 Wow 项目模板快速创建基于 Wow 框架的 DDD 项目 特性概览 架构图 背景 随着业务的发展和复杂性的增加，传统的架构和开发方式逐渐显露出瓶颈。领域驱动设计和事件溯源等理念在提高系统设计的灵活性和可维护性方面表现出色，但在实践中常常需要面对复杂性和学习曲线的挑战。 Wow 框架的目标...

大模头的回答 违法成本太低，是商家敢这么玩的根本原因。 这应该是做黄金回收的商家。77g 黄金仅称出 62g，直接少了 15g。也就是说，商家 1g 黄金当 62/77 = 0.805 g 收。当前金价 480 元/g，商家每收 1g 黄金，就会额外获得的非法利润为： 商家只要收 22000/93.5 = 235.3 g 黄金就能把这 2.2 万的罚款挣回来。注意：235.3 g 黄金是当成 235.3×62/77 = 189.5 g 收的。

项目背景: 翻译abl代码为java 职位要求： 1. 熟悉abl代码 2. 熟悉java 薪资: 2000行代码, 300到500元 团队介绍: 兼职团队 工作方式: 远程 申请方式： 请通过 “联系我们” 按钮获微信，发送简历；

野法吏的回答 就应该起诉，希望以后那些写小作文的人和回应的人，都能把法律的事情交给法律，证据说话！ 否则，一个说被性骚扰，但不起诉，另一个说是情况不属实，也不去起诉造谣诽谤。妥妥的耍流氓。 为什么小作文泛滥，说到底，还是属于没有证据，让事态始终处于道德层面的怀疑，而上升不了法律层面。 有人说，女生不会拿自己的清白去造别人的谣！而且，大众观念里有一个有罪推定——一旦有人先被造黄谣，那被造谣的那个人就被默认有罪了。这完全突破了一般“谁主张，谁举证”的法律诉讼规则，适用了过错推定的方式，史航要是拿不出证据，那就是实锤了！ 虽然，目前没有看到一个实名举报的，并拿出证据的。总之，压力还是是给到了史航这边。 这里并不替史航说什么，因为他的回应，苍白无力，也没啥证据。 不过，编造黄谣，被受害人不要局限于女性，男女都可以是黄谣的受害者，女性受害者如近期沸沸扬扬的苏大事件，男性受害者如朱军、罗冠军和清华学弟等事件。 所以，对于这件事，没有实打实的证据之前，还是保持一个理性。 不管是史航真的性骚扰，还是女生造黄谣，根据行为的恶劣程度，都可能涉及到民事责任、行政责任和刑事责任。而且需要注意的是，这三种责任是可以竞合的。即使侵害人承担了刑事责任，受害人同样可以要求其承担民事责任。 希望以后网上这些小作文或者回应，都能附上一张立案通知书，再不济来一张律师函警告也行。

米克的回答 中国线下销售从业者10年间何止减少45万，减少450万都是保守估计，毕竟人口基数、电商发展速度等等方面中国都远超韩国。 互联网、直播、新媒体、网购的兴起首先从业态上竞争优势要远远大于线下面对面的销售，消费者现在可以想想，一个月下来，你有多少次是在做线下购物，有多少次是通过线上购买东西。更多的商品开始从线下赚到线上，甚至是大件商品，比如汽车、家具、家电等等。完善的物流和保障体系也为消费者选择线上购物提供了支持。以前，消费者选择线上购物更多的是追求价格，而现在消费者购买商品有更多的考虑因素加进来，比如速度、送货上门、对比、信贷、保证等等因素。 其实随着线上销售业态的兴起，很多线下销售人员也开始转型线上，更多的公司开设网店，更多的企业选中线上推广传播。

哈斯塔的回答 挺好的，能把钱投在教育领域，能把钱留在国内，已经是值得赞扬了。至于说曹德旺压榨员工，那是另一码事，一码归一码。 邵逸夫也压榨员工，他还有好几个姨太太，甚至邵氏影业还拍三级片，按现在的道德标准这人是不是属于欺男霸女，该上路灯的典型？但我没看到谁不喜欢逸夫楼和逸夫医院啊

rq cen的回答 因人而异吧。很多人都以为所谓的智商是很重要的天赋，其实身体条件和兴趣的重要性远大于头脑。 我在高中的时候是住家走读，每天早上6：30起床，晚上6：00（夏天）/6：30（冬天）回到家里，吃好晚饭默认正常学习到11：30结束准备睡觉，但这只是家长硬性约束的“健康”作息。实际上我非常不自觉地会在一半以上的天数会学到将近1：00才结束，有时状态好了会学到2：00甚至3：00，偶尔也会因为看《大众软件》《电脑游戏攻略》《电子竞技》之类的杂志过过游戏干瘾弄得睡得很晚。中午虽然有2.5~3个小时的午休，但是极少睡过午觉，大都是一半学习一半娱乐。靠这种疯狂的沉迷，从高中前没听说过奥赛，完成了自己提前学完高中数理化生并同时搞了四门竞赛保送清华基科班。 估计很多人看了这个作息，会觉得“太卷了”“太拼了”，但是实际上自己从来没有觉得，因为当时学习的劲头非常足，对数学和自然科学的兴趣就像是上了瘾，做题也像是做游戏一样。有时候为了理解一个很基本的概念会啃上一个晚上，有时候来回推导课本里的公式梳理逻辑关系瞎搞一个晚上，有时候一道题目一做就是一晚上，就跟游戏关卡打不过去反复读档一整晚一样。 兴趣和热爱只是一方面，毕竟客观来看睡的时间的确挺少的，但是当时运气很好地把身体调理地很好，基本上每天或者隔天都会做很多体育运动。当时对体育运动的热情也非常高涨，乒乓球、足球、排球、羽毛球都玩得很多，而且抱着很“中二”的想法：我不要用投机取巧的技巧，试图就用最朴实无华的力量、速度、反应来碾压对手——虽然大多数时候是被对手用专业技术吊打。充足的体育运动和非常健康的饮食，让精力非常充沛。偶尔累了才会午睡上一两个小时。 进入无比自由的大学生活后，没有家长硬性的时间要求，对知识和逻辑的求知欲进一步爆发，大一期间基本上每天都会学习到1：00~2：00，每天早晨还会6：00起床去占座，教学楼的大门通常7：15...

阳光空气水的回答 有人不知道什么是雪球产品？你就记住一点雪球产品是针对高端有钱精英用户。 也就是说，割也是割有钱人的韭菜，从不坑穷人，起步都是100万，所以一般人也没有了解的必要。 如果你非要想了解，看下面图解即可:

DxO PureRAW 是一个RAW图像处理工具 ，它能够通过比 Photoshop 和 Lightroom 等软件更多的功能来提高其质量。借助该程序，您将释放编辑RAW图像文件的潜力，您可以在修图之前创建更好的RAW文件，并且得益于DxO程序独特的去模算法，您可以将降噪和镜头校正技术的任务交给到这个程序。 软件特点 DxO AI 将使用最佳平衡来保持细节并消除噪音。DeepPRIME 技术将比您更快地解决这个问题。 镜头缺陷的最佳校正：使用设计的光学模块自动校正设备中的缺陷 恢复旧的 RAW 文件：如果您因质量差和缺乏清晰度而丢弃了旧的 RAW 文件，现在您有机会使用此程序重新使用它们。 永久移除相机在模糊区域中产生的干扰纹理。 轻松的图像编辑：使用此程序，您可以轻松地将 RAW 文件转换为 DNG 格式，然后在更专业的软件中进行编辑。 安装指南 根据Crack文件夹中Readme.txt文件的内容，破解程序。值得注意的是，每次运行此程序时，您都会看到许可证警告，您只需将其关闭即可。该软件以完整模式运行。另外，如果您在试用模式下启用软件，PureRAWv1Demo.lic 许可证将保留在路径 C:\ProgramData\DxO Labs\Licenses 中，并阻止程序完全运行；因此，请务必手动删除它。 下载地址

豆浆好好喝的回答 不知道为什么一看到大脑植入芯片，突然就想到很多年前香港的一部老电影《超级学校霸王》。 电影讲述的是：生活在2043年的“飞龙特警”穿越到1993年保护未来大法官的故事。这部电影脑洞挺大，人的大脑植入芯片就像吃饭和喝水这么简单，接触特定位置皮肤就可以植入。植入芯片的人也瞬间拥有了超级能力。 不会在未来十年，世界有这种改变吧？ 我不懂高科技也不懂科学，但看到这样的新闻出现，有恐惧、有迷茫、有期待、也有忐忑。也知道这种技术不是普通人能够接触的，可是正因为这种技术不可能普遍，才会各种情绪交织在一起。

DVR Examiner是一款免费的视频文件恢复工具，这款软件可以帮你恢复被损坏的硬盘录像机中的视频文件，一般监控设备拍摄的画面可以作为各种情况下的证据，但是视频如果因各种原因损坏就比较麻烦，大家可以利用这款DVR Examiner来恢复硬盘录像机的视频文件，非常方便。 软件特色 该软件能够恢复您的视频文件，根据其高级算法，该视频文件可能由于各种原因已从硬盘驱动器中删除。此外，由于使用了此产品，您将不再会对信息中使用的忘记密码感到困扰。 DVR Examiner软件使用功能非常强大的扫描仪。在此扫描仪的帮助下，您可以首先识别并查找丢失的视频文件，然后将其恢复。为了方便起见，可以对已删除的视频进行排序和分类是使用此产品的另一个优势。另一方面，该软件的预览功能可帮助您在扫描后和恢复之前以演示形式观看已删除的视频，然后在必要时执行恢复操作。 该软件还能够自动识别您的硬盘驱动器型号。因此，由于使用了此软件，您只需扫描所需的硬盘驱动器。该产品在扫描和检索您的信息和数据方面还具有很高的速度，同时节省了时间和金钱来恢复数据。 软件功能 自动检测您的DVR硬盘类型以进行扫描 使用功能强大的扫描仪查找丢失的信息 提供对所需硬盘的完整，准确的搜索 能够绕过文件上使用的密码 能够分类和查看常规列表中所需的视频 所需系统 DVR检查器系统要求 操作系统 Windows 10 Windows 8 / 8.1 Windows 7 Windows Vista Windows XP 安装指南 使用Crack文件夹中的Keygen生成程序注册表所需的序列号。 下载地址

印象笔记(Evernote)是一款免费且优秀的笔记软件或个人知识管理软件，可以帮助你有效的管理各类电子笔记、资料等。可以更好的管理你的第二大脑随时随地获取、整理、分享笔记，让灵感时刻与你同行，以超强的内容捕捉，实时搜索，标签分类，支持大数据库，图像内文字的识别和手写图形的识别而被用户所称道。 软件介绍 能帮助你永久保存重要的文字、照片、录音、涂鸦、PDF、网页、文档等各类信息，而且资料可以在 Windows、Mac、iOS、Android 平台之间同步，你不仅可以与他人协作共享资料，也能快捷地搜索到你的笔记，甚至还能识别并搜索到 PDF 和图片中的文字，非常强大；基本功能完全免费，增加了很多新特性，并从以前的Windows软件，拓广为Web应用+Windows/Mac客户端+移动平台客户端，用户可以随时随地访问自己的笔记。完成了数百项的提高与增强，更加易用、灵活，界面也更加漂亮与现代化 (扁平化设计)，另外搜索功能也重新开发，现在的搜索速度飞快，基本实现了 Everything 一样的实时搜索速度，很是方便。拥有强大的跨平台能力，能够为用户保留所有美好的记忆，保存每一个瞬间的灵感，能够很好的帮助用户维持有序的条理以及提高工作效率。 使用说明 1、Evernote 6仅支持 Windows 7 及更高系统，不再支持 Windows XP； 2、提供的是兼容 PortableApps.com 格式的 Evernote 便携版，解压后直接运行 EvernotePortable.exe 即可； 功能介绍 1、一切保持同步 印象笔记让你在所有电脑和手机上，保存笔记、网页摘录、文件和图片，随时随地使用。 2、记住喜欢的事物 保存在网站和生活中看到的有价值的和新奇的东西。拍一张照片，录一段语音，一生一世不忘。 3、剪辑有价值的网页 用网页剪辑插件保存完整的网页到印象笔记帐户里。文字、图片...

无敌铁憨憨的回答 讲真…周星驰他总是习惯去预设一个和“自己”一样的男主角，然后为这个男主角配整部剧。 但问题在于他的表演风格太过于独特，所以并不能够找到一个和他相似度非常高的主角，也就是说他很难再找到另一个“自己”… 于是他给“自己”配的一大堆剧，就都会因为男主角扛不住而一崩到底… 所以他的电影如果他不出演，那就是一坨屎… 问题他要连导演带主角一起扛，他又演不动，这就很蛋疼。 就像是那种牛的美术或者程序，某天当了老板开了游戏公司。 他们习惯性的会基于自己的特性立项：美术出身的老板会想着做一款风格如何独特、画面如何牛掰的东西，然后基于这个核心去构架整个项目。 程序出身的老板会想着做一款技术多么爆炸、先进的东西…然后基于这个核心去构架整个项目。 他们不会觉得这有什么错…因为他们会觉得：这玩意儿完全没难度啊！我都做过多少了太熟悉了…有个头用点心就能搞定哈， 结果招来的人根本扛不住，于是整个项目一崩到底… 这其实也算得上是知识诅咒… 周星驰就是这样，他觉得这玩意儿很简单啊… 可能他脑子里自己的影子追着妖怪唱“孩子孩子你为什么这么坏”然后被打的各种表情包然后边跑路边躲闪边继续唱这种表演很简单…毕竟少林足球用过，功夫也用过……结果文章他就做不到啊… 可能他脑子里自己的影子在得知对方擅长做坤时候会把手塞嘴里表示一下惊讶然后哈哈哈哈你在玩儿我？这套结合一下他在食神里的演技也不是多难。 结果邓超做不到…… 可能很多他能轻而易举就会想到的画面，那些主角们就是做不到，所以就一崩到底。 说实话有的东西是天赋，就比如张全蛋累死给女主讲鸡汤，都演不出周星驰那个忽悠兄弟搞足球的劲儿。 就比如王宝强再怎么演耍大牌的过气明星马老师，都演不赢那个“我一秒钟几十万上下现在跟你个垃死瘸子垃圾剧组演白雪公主”的三师兄… 就比如演傻子你很难比得过猪小明…演der比你很难强得过房飞逢… 等等等 我觉得他短视频很难做起来...

FBackup一个免费的文件备份软件，有着简单易懂的界面，通过向导指引你进行文件的备份与恢复，易于上手，支持任务排程，进行备份时可以根据文件类型有选择的进行备份，备份文件可以压缩为zip文件进行存放，以节省空间，并且可以通过压缩密码保护您的文件。 软件特色 个人用途与商业用途都是免费的。 FBackup是一款用于商业用途和个人用途均为免费的备份软件。这意味着你不必去买另一个备份程序从而能够省下一笔费用。 自动备份。 你只需定义一项备份任务，设置它为自动运行，然后就能置之不理了。FBackup 将会在预定的日期自动地运行备份，所以你不仅可以让你的数据得到保护，同时也可以节省你宝贵的时间。 用标准的zip压缩备份。 当使用完全备份时，源文件将会以标准的zip压缩方式存档。FBackup使用ZIP64的压缩方式，这意味着它能够生成大小超过2GB的zip文件。此外，你可以通过设置解压密码来保护zip文件。 在备份前/后执行操作。 你可以为每一项备份任务定义一个在备份前或备份后执行的操作。 举个例子，你可以设置一个在备份前运行的“清理备份”的操作，这样所有先前备份的文件在做新备份前将会被清除。而作为备份后操作，你可以设置在备份顺利完成后马上使计算机待机、注销、休眠或者甚至关闭计算机。 文件的精确备份。 如果你不想让文件保存到zip文件里，FBackup可以创建源文件的精确备份。 由于FBackup也会备份空文件夹，所以你能够使用这种备份模式来创建原始文件的“镜像”备份。 容易使用。 一个备份程序的两项主要功能是备份和还原操作。 Fbackup通过友好的向导来使这两个操作变得简单。启动新建备份的向导，选择备份什么、备份到哪里、如何备份及何时备份，备份任务就已经准备就绪。如果你不得不还原文件，打开还原向导，它会询问你想把文件还原到哪里。 自动更新。 FBackup每周自动地检查更新，所以...

simplewall官方版是一款非常不错的进程联网控制监控工具，simplewall官方版界面美观，功能强大，可以让用户详细了解哪些程序或进程进行了网络访问操作并加以控制，使用起来简单方便。 功能介绍 simplewall官方版支持32位和64位系统; 无烦人弹窗提示; 支持任务栏提醒; 支持恶意软件检测; 自由开源软件; 多语言本地化支持; 支持IPv4/IPv6; 使用方法 1、下载解压后运行simplewall程序，第一次打开时默认是未启用防火墙的(状态栏的图标是灰色)，点一下下面的“未过滤“按钮，启用防火墙; 个人建议使用白名单模式，只允许认可的程序出站，这样非白名单中的程序统统禁止联网。 2、刚启动防火墙，就会不断的弹出程序联网的提示，此时你就可以根据需要设定哪些程序可以联网，哪些阻止联网，像比如qq(包括QQ的一系列安全进程)，浏览器、旺旺等一些必须连网的程序肯定要允许联网的。但是一些如图片浏览器拍拍脑袋都知道可以不需要联网的软件却提示你联网，那就直接阻止算了(当然，也许它只是想升个级或者验证一下，但其实我只想安静的用个软件)。建议在点击允许或者阻止的时候同时勾选下面的”为本程序关闭通知”，这样以后该程序进行同样动作时就不会再询问你了。 当然你不小心选错也没有关系，待会还可以在simplewall程序中修改的。 3、待弹出来的消息都设置完了，回到simplewall窗口中，你就可以清楚的看见哪些程序是允许联网，哪些程序是被阻止联网了的(通常是上部分显示允许的程序，下部分显示阻止的程序)。 你也可以把鼠标悬停在程序上，就可以看见程序的路径，这样你就可以判断你允许的程序是否正确，如果你把它改为禁止联网，只要把前面的勾点掉即可，它就会自动跑到阻止区域。由阻止变允许也是同理。 注意事项 1.自定义规则不建议勾选。如果勾选，则对所有程序生效(无论程序是否在白名单)。如果不...

Macrorit Partition Expert，Macrorit分区专家是一款免费磁盘分区工具，分区魔术师替代软件。帮助在 NTFS 和 FAT32 格式的 MBR 和 GUID 分区表 (GPT) 磁盘上轻松管理硬盘。支持调整分区、移动分区位置，复制分区，快速分区，合并分区，切割分区、恢复分区、硬盘克隆、迁移操作系统等磁盘与分区管理操作。 特点描述 by th_sjy - 基于便携版汉化，集成注册密钥、功能无限制！ - 关闭检查更新，去工具栏和菜单检查更新按钮 - 32位版/64位版分别单独打包单文件小巧便捷 新版变化 v8.1.3 版本更新：2024年1月12日 1、修复了安装包问题。 2、修复了磁盘克隆操作期间发生的 ERR_LOCK_VOLUME 错误。 3、修复了斯洛文尼亚语翻译。 最近更新： - 支持大于64K的族大小的NTFS格式硬盘 - 系统迁移和硬盘克隆功能支持UEFI引导的GPT硬盘 - 调整大小/移动功能支持EFI系统分区 - 支持带分区表的专用U盘 下载地址

WinCam中文版是一款小巧易用的屏幕录像软件，WinCam破解版录像工具能够得心应手录制任何视频。WinCam录屏软件提供多种录制方式，包括全屏，活动窗口，1080P高清区域，并且可以在录制沙盘之前预设好视频效果，如光标，点击动画，视频水印等，此外还具有视频编辑功能，这样你就可以在最短时间内获得不错的录制视频。 软件特点 系统音频和麦克风：使用WinCam，您可以同时录制系统音频，麦克风或两者。所选的音频信号被自动重新采样，以获得最佳质量，混合在一起，并和视频一起实时编码。 实时预览：WinCam运用和WinSnap(我们的截图创建者)相同的设计理念。在右侧窗格中，您可以调整视频源，帧频和后期处理效果，并即刻预览这些更改，而不需要开始记录。 光标缩放，突出显示和点击动画：创建一个教程，您可以使用调整其大小，添加突出显示效果和鼠标单击动画来使光标弹出。或者，在录制实时视频时，您可能想隐藏干扰光标。 WinCam超级简单：从屏幕录制以外的所有东西都剥离，WinCam使这一个功能完美。少说话，多行动：下载WinCam后，点击热键，开始录制屏幕。没有其他软件是那么这个时候容易。 基本的视频编辑：录制完成后，您可以预览它，并直接在WinCam中进行一些基本的编辑。双击时间线或使用相应的工具栏按钮设置视频的开始和结束时间。而后单击保存按钮将剪辑保存为副本或覆盖原始视频。 此版特点 破解+打包 系统要求 Windows 8，Windows 10 或更高版 更新日志 by mefcl v3.8 更新语言：法语 安装程序更容易、更快地运行未提升的主exe 固定了“记录”窗格上图标按钮的方形形状 其他一些小改进和错误修复 下载地址

大温的回答 放空，本来是想减肥来。结果效果一般化，在骑的过程中体验到了一种放松感，越骑越有，越不骑越想骑。骑得远也就饿得快，饿得快也就吃得多。吃得多就骑的越远。放空身体，放空灵魂，捎带锻炼身体。

Advanced Installer是一款功能强大的集打包、配置以及部署一体化的MSI安装包制作工具，这款高级安装工具无需具备任何安装脚本方面的知识就可以制作出符合Windows Installer安装规范的MSI和MSP安装包。 特点描述 By @南宫 紫 (夏暖i) 汉化大部分完整基本够用、界面及设置汉化完全、字典汉化补全替换。 注意：该绿色版所在文件路径名称不要包含中文及中文符号，否则无法正常启动哦！ 下载地址

不得不改名的无名的回答 家长财力充足的 给儿童医院成立基金会，巧立名目增加医生收入，提高当儿科医护的吸引力 家长财力特别充足的 成立新的儿童医院，大规模招聘相关人才 家长没什么钱的 老老实实带孩子看病，别想东想西的，老觉着大夫护士都是要憋着害你

年前年后不回家，想就在附近找点事做，不知道去干啥好，差不多就短期的十天半个月的，不知道有没有大佬指点

郭全志的回答 01、 《祀敬亭山春雨》 南齐•谢朓 水府众灵出，石室宝图开。 白云帝乡下，行雨巫山来。 歌风赞灵德，舞蹈起轻埃。 高轩乍留吹，玄羽或徘徊。 福降群仙下，识逸百神该。 青鸟飞层隙，赤鲤泳澜隈。 02、 《遣兴五首 其五》 唐•杜甫 吾怜孟浩然，裋褐即长夜。 赋诗何必多，往往凌鲍谢。 清江空旧鱼，春雨馀甘蔗。 每望东南云，令人几悲吒。 03、 《春夜喜雨》 唐•杜甫 好雨知时节，当春乃发生。 随风潜入夜，润物细无声。 野径云俱黑，江船火独明。 晓看红湿处，花重锦官城。 04、 《曲江对雨》 唐•杜甫 城上春云覆苑墙，江亭晚色静年芳。 林花著雨胭脂湿，水荇牵风翠带长。 龙武新军深驻辇，芙蓉别殿谩焚香。 何时诏此金钱会，暂醉佳人锦瑟旁。 05、 《春雨早雷》 唐•张说 东北春风至，飘飘带雨来。 拂黄先变柳，点素早惊梅。 树蔼悬书阁，烟含作赋台。 河鱼未上冻，江蛰已闻雷。 美人宵梦著，金屏曙不开。 无缘一启齿，空酌万年杯。 06、 《奉和圣制从蓬莱向兴庆阁道中留春雨中春望之作应制》 唐•王维 渭水自萦秦塞曲，黄山旧绕汉宫斜。 銮舆迥出千门柳，阁道回看上苑花。 云里帝城双凤阙，雨中春树万人家。 为乘阳气行时令，不是宸游玩物华。 07、 《洛中送人还江东》 唐•储光羲 洛城春雨霁，相送下江乡。 树绿天津道，山明伊水阳。 孤舟从此去，客思一何长。 直望清波里，唯馀落日光。 08、 《幽院早春》 唐•柳中庸 草短花初拆，苔青柳半黄。 隔帘春雨细，高枕晓莺长。 无事含闲梦，多情识异香。 欲寻苏小小，何处觅钱塘。 09、 《临安春雨初霁》 宋•陆游 世味年来薄似纱，谁令骑马客京华。 小楼一夜听春雨，深巷明朝卖杏花。 矮纸斜行闲作草，晴窗细乳戏分茶。 素衣莫起风尘叹，犹及清明可到家。 10、 《雨晴》 唐•王驾 雨前初见花间蕊，雨后兼无叶里花。 蛱蝶飞来过墙去，却疑春色在邻家。 1...

斐流星的回答 别的不说，我就纳闷为啥现在骂周星驰的动不动就说这些年都拍的什么？ 有没有想过，周星驰上一部电影都是五年前的《新喜剧之王》了？ 再上一部，是2016年的《美人鱼》了。是八年前的作品了。 再往上就是十一年前，2013年的西游降魔篇了。 十一年就拍了三部电影！ 你给我解释解释，什么叫这些年都？ 再说了，新喜剧之王评分垃圾这是事实，但你要不要睁眼看看美人鱼的评分？西游降魔篇的评分？ 一个是63万人评分，分数7.2。 一个是83万人评分，分数6.7。 看分数分布也是三星四星的居多，而不是无脑一星和无脑五星的多。 这就是很正常的一个评分分布。 说白了，真正符合大众标准的烂片也就《新喜剧之王》，而且这还是五年前的作品了。 别整得周星驰十一年就给你交了一部烂片，就跟要你老命似的，天天搁这搁这？ 要这样，像成龙、周润发、刘德华、还有一众老港星，一年一部，甚至一年两部、三部片子，还大部分都是烂片的，咋不见你们那么积极去对线呢？ 讲道理，论爱惜羽毛，老一派港星还能有谁比周星驰更爱惜的？ 他真要在电影上圈你钱，跟你搞十一年三部电影呢？早学成龙年年新片轰炸到你现在在电影看到成龙的电影上映，你甚至连看的欲望都没有。 这才叫圈，ok？这才叫这些年都拍的什么玩意，ok？ 至于你说他进军短视频是为什么，这还用说？能跟现在的音符合作，并搞一个短视频剧场9527，不就是想尝试短视频风口么，成功了自然皆大欢喜，音符获得了流量，周星驰赚到了钱，周星驰的粉丝看到了周星驰的作品。 失败了又如何？总不能看着风口，周星驰觉得能赚不让他投吧？ 这事本质上跟他早年搞房地产其实是同样的。只不过这次是他在擅长的赛道上变个方向而已。 我甚至不知道这有什么可黑的。

勃列日涅夫的回答

在选择适合企业需求的 API 网关时，很多企业都会将 Apache APISIX 和 IBM DataPower API Gateway 进行对比。这两者都是备受欢迎的 API 网关选项，提供了多种特性和功能。本文将从多个方面来探讨它们之间的不同之处，以帮助您更好地了解并选择适合您的 API 网关解决方案。 1. 开源性质与社区支持 Apache APISIX 是一个开源项目，托管在 Apache 软件基金会下，采用 Apache 2.0 协议。这意味着任何人都可以免费获取、使用和修改它，无需支付许可费用。到目前为止，Apache APISIX 由来自全球不同企业的 600 多位贡献者维护，它在超大流量和超高并发的生产环境中得到广泛验证（查看更多用户案例），因此非常稳定可靠。此外，作为一个开源项目，Apache APISIX 拥有庞大而活跃的开发者社区，用户可以轻松获得广泛的支持、文档、教程和问题解决资源。这个开放和合作的社区环境有助于用户更好地理解和使用 Apache APISIX。 2. 灵活性和可扩展性 Apache APISIX 提供了出色的灵活性和可扩展性。它支持通过构建插件的方式对其功能进行扩展，以满足企业特定的需求。您可以使用多种编程语言和脚本，如 Lua、Java、Golang、Python 甚至 WASM 来编写自定义插件。此外，APISIX 插件机制还提供了相应的钩子进行调用，以方便开发者构建插件。相比之下，IBM DataPower API Gateway 的可扩展性和自定义能力相对低，难以满足一些特定需求。（查看如何构建插件） 3. 现代化的架构 Apache APISIX 是一款云原生的 API 网关，采用了现代化的架构，以适应微服务和云原生应用的需求。它可以轻松部署在裸金属、虚拟机、容器和 Kubernetes 中，也能与 Serverless ...

原价：¥8.00 -> 现价：¥0.00 平台：macOS Art Master 是查看和转换图像的最简单、最快捷的方式。 这是 Art Master 的下一次重大更新！ --- 快速控制 --- 内置了一个简单的控件工具栏，其中包含最基本的工具。 - 缩放、裁剪、移动工具 - 支持的图像格式：PSD、JPEG、JPG、PNG、GIF、TIFF、BMP、PIC、PICT、XBM、PDF、HEIC、大型 Photoshop 文件。 - 导出选项（专业功能）：以其他格式保存图形，如 JPEG2000、PNG、JPG、JPEG、HEIF 或 TIFF。 + 美术大师干净又自由 - 艺术大师是一款免费软件，不包含任何形式的恶意软件，包括但不限于

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喵鱼酱的回答 死亡原因要通过尸检确定。没有尸检结果不建议主观猜测动物的死因，就算没有人类活动，动物也会生老病死。但是已经腐烂成这样了，死因怕是也不好确定了。 大家尽量别围观，不是因为鲸爆，毕竟已经进行了排气处理，而是因为很臭……只要你站在下风口…… 其他可通过现场影像获得的信息： 是头雄性，因为露出了鲸公之鸟。 鲸尸搁浅现场照片 | 图源：南方周末记者 2. 腹褶沟很明显，是须鲸科动物，只有鲸须，没有牙齿。联系体长（据估计为11-12米）和可见的外观特征，可能是近岸型布氏鲸。不是小须鲸，因为小须鲸体型更小且鳍肢有一道白色斑纹。 小须鲸外观特征 | 图源：https://www.fisheries.noaa.gov 布氏鲸外观特征 | 图源：https://www.fisheries.noaa.gov 3. 腐烂得很严重了，舌头膨胀，生殖器脱出，胸腹部鼓起。如果要做标本……皮肤标本的话很有难度，骨骼标本问题不大。 4. 今天（1月30日）鲸爆了一次，现场工作人员也已经进行了一次排气。这个排气工作还是蛮危险的，建议操作的时候穿着全套防护服。万一鲸尸爆了，内脏喷溅一身，而动物本身携带人畜共患病病毒（毕竟是哺乳动物），那就不好了。 建议穿着全套防护服操作 | 图源：X音截图 5. 大型鲸类都可能发生鲸爆，只要处理不当就存在这样的危险。不管是须鲸科的大翅鲸、布氏鲸、蓝鲸、长须鲸，还是灰鲸、抹香鲸…… 至于鲸死亡之后到底会漂起来还是沉下去？不是都说鲸落吗？为什么这头鲸漂起来了呢？ 详细解答可参见↓鲸鱼死后是会飘在海面还是沉到海底？ 建议处理方式： 考虑到动物被海浪打到岸边的位置不太好，可以用绳子绑住鲸的尾巴，然后用船把鲸尸拖到浅滩上进行进一步处理。 或者干脆直接拖到外海排气后让它形成自然鲸落…

林为珮的回答 曾经写过这个回答：全球近一半的食管癌都在中国，原因是什么？ 原文再粘贴一遍。 作为全球食管癌最高发地区的当地人，主要想反驳一下把这个问题当成屁股党吵架的一些回答。强行否定食管癌问题的地域特殊性，既是否定我国部分地区人民面临的严峻问题，又何尝不是在否定我国科研人员和医疗工作者几十年的努力。 其次，我再反驳一下“食管癌高发是因为吃烫食习惯”的说法。目前，食管癌诱因并未得到完全解决，饮食习惯因素在已探明可能有关系的因素中，也只是一种可能性较高的因素。只不过在解决食道癌问题的诸多努力中，饮食因素更多是靠宣传渠道来进行的，因此被大众知道的也最多。 我也会结合本地人的微观视角描述一下这个问题的特殊性和严峻性，再谈一下微观视角中我们国家和当地政府在医疗和宣传领域做的努力。 第一个问题：我国是否是食管癌高发区？食管癌问题是否具有地域特殊性？ 答：从数据上来看，是的。 根据杨欢等 (2022) 发表的《中国食管癌病因学、筛查及早期诊断研究发展》[1]中研究结果： 1、我国确实是食管癌的全球高发区 2020年全球约有60万食管癌新发病例和54万例食管癌死亡病例，分别位于恶性肿瘤发病和死亡顺位的第7位和第6位。其中，79.4%的新发病例和79.8%的死亡病例发生在亚洲，其次是欧洲（新发病例8.8%，死亡病例8.4%）和非洲（新发病例4.6%，死亡病例4.8%）[2]。食管癌的发病率和死亡率也受到地理因素的影响，例如在伊朗北部地区、俄罗斯南部某些地区和中国北部的“亚洲食管癌带”，食管癌的发病率超过100/10万[3]。 据统计，全世界的食管癌患者中，约有半数都在我国[4]。根据我国肿瘤登记数据，2015年共有24.6万食管癌新发病例和18.8万死亡病例，分别位于我国恶性肿瘤发病和死亡顺位的第6位和第4位[5]。 2、在我国国内，食管癌问题也存在非常显著的地域特点 我国食管癌高发省份为...

等风的回答 这次东部的交通枢纽郑州，武汉，长沙等地都可能逃不过暴雪和冻雨的袭击了。 首先是暴雪的数值预测，目前看，雪最大的地方应该在鄂北，豫南，皖北，苏北，鲁南一带，其中皖北阜阳一带是数值预测的降雪量中心，累积降雪量60mm以上。 河南一带则为15~30mm，也算大到暴雪级别了，驻马店就给了2~5日连续四天的强降雪。 以上地区都有可能出现打破历史同期极值的强降雪。 至于冻雨预报，主要是覆盖了湖南大部，湖北中东部和河南东南部以及安徽中西部一带，这里存在有明显的逆温层，如河南信阳2月1-4日气温将维持在0℃以下，而根据预报大气1500m~3000m之间有较厚暖层，给出了50mm的冻雨预报，可能存在较高的致灾风险。 这次大暴雪~冻雨的多相态雨雪冰冻灾害，还是因为暖湿气流太强。 因为不断加深的南支槽系统，西南暖湿气流十分强盛，在2月4日前后巅峰时期，700百帕的暖湿气流速度来到100kph，往往这种急流只会在五月份才会出现。 只能说，在雨雪天气期间能不上高速就不上高速，能改出行计划就改出行计划，此外还要注意雨雪冰冻灾害对电力和农业的影响。河南、山东、湖北、湖南、贵州等地农畜设施、简易搭建物等存在积雪压垮风险，建议做好加固、巡检工作，及时清扫积雪。

UI布局 在iOS中，UI布局通常使用Auto Layout和Stack View来实现。Auto Layout是一种基于约束的布局系统，可以根据不同的屏幕尺寸和设备方向自适应调整界面布局。Stack View是一个容器视图，可以将多个视图按照水平或垂直方向进行堆叠和排列。 而在Flutter中，UI布局使用Widget来构建。Flutter的布局系统是基于组合的，通过将各种Widget嵌套和组合来构建用户界面。以下是iOS中的UI布局与Flutter中的UI布局的一些异同点： 布局方式：iOS中的布局主要依赖于约束和自动布局，而Flutter中的布局则是通过Widget的嵌套和组合来实现的。Flutter提供了丰富的Widget来构建各种布局，如Row、Column、Stack等。 灵活性：由于Flutter的布局是基于组合的，因此它在布局上更加灵活。你可以将多个Widget嵌套在一起，以任意的方式组合和排列。这使得Flutter可以更容易地实现复杂的布局和交互效果。 响应式布局：Flutter中的布局是响应式的，可以自动适应不同屏幕尺寸和设备方向的变化。通过使用Flutter的弹性容器和自适应布局，你可以轻松实现响应式的UI设计。 布局约束：在Auto Layout中，使用约束条件来定义视图之间的关系和相对位置。而在Flutter中，可以使用各种布局Widget来指定子Widget的位置和尺寸，如Align、Padding和Expanded等。 动画和过渡效果：在iOS中，你可以使用Core Animation来创建动画和过渡效果。而在Flutter中，动画和过渡效果是作为Widget的一部分来实现的，你可以使用Flutter提供的动画库和过渡效果来创建丰富的动画效果。 尽管在UI布局上存在一些差异，但作为iOS开发者，已经具备了良好的UI设计和布局的经验，这些经验可以...

Marsh v1.6.1 已经发布，微服务开发脚手架 此版本更新内容包括： solon 升为 2.6.6 wood 升为 1.2.6 snack3 升为 3.2.88 grit 升为 1.7.1 water 升为 2.12.1 详情查看：https://gitee.com/noear/marsh/releases/v1.6.1

勇闯新世界的喵的回答 谢邀，意料之外，情理之中。 学件（learnware）是周志华老师领导的 LAMDA 实验室目前的三大研究方向之一，早在16年周老师就提出了学件的概念。我在期末的时候曾听过相关方向的研究生同学的综述报告，听说不久后学件网站就会部署上线，当时觉得挺有意思的，没想到这么快就问世了。 不过该领域并非我的研究方向，本人从非专业的的角度简单聊聊自己的理解，权当抛砖引玉了。 下述观点仅代表个人看法，如有偏颇，请指正。 在我看来，学件基座北冥坞系统类似于一个商店，这个商店里出售的商品比较特殊，是各种各样的机器学习模型，店主（北冥坞管理员）从厂家（模型开发者）采购一批商品（模型）进店，并给商品打好标签（现实生活中这样的标签通常会描述商品的原产地、材料、专利等信息），在学件中这样的标签即“规约”，能描述模型的一些信息，例如模型的输入输出的数据类型是什么，模型所执行的功能是什么。说白了就是，模型有了规约，就成了学件。 学件的规约刻画了模型的能力，这样就算用户不知道某一模型的信息，也能通过这样的描述去尝试复用模型，比较方便。用户带着一些需求走进商店，通过对每一模型的规约，来判断自己应该用什么样的模型去解决自己的需求。正所谓手里有钉子，有钉钉子的需求，得去五金店买把趁手的锤子才行，而非买老虎钳之类的工具。 规约是学件基座系统的核心，实际的学件规约并没有上述例子描述的那么简单，涉及到如何精确搜索到能用于解决用户未知需求的模型。这里我就不展开了，更多细节可参考北冥坞系统官网。 注意，用商店来打比方，其实是不恰当的，因为目前北冥坞系统并不涉及收费，不过我觉得商用也是不错的思路，某些机器学习专家可能希望出售他们性能优良的机器学习模型。 北冥坞是自愿共享开源的平台，在北冥坞系统“交易”模型完全免费，模型开发者可以自由提交模型给店主，店主协助产生规约形成学件，存放在商店中，来店的用户可以...

原价：¥8.00 -> 现价：¥1.00 平台：iOS Foreground App 精心挑选了海量超高清壁纸和绝美摄影大片，这些图片由世界上一群才华横溢且慷慨的摄影师们拍摄。 所有图片均可免费下载和使用，不论商业或是非商业用途。 下载 Foreground App，去搜寻那些你最中意的图片，享受这美好的一天吧～

阳光下的沈同学的回答 比亚迪年度预告的业绩增长是可以的，但和三季度比成长性开始有点瓶颈 净利润290亿元-310亿元，同比增长74.46%-86.49% 扣非净利润274亿元-297亿元，同比增长75.22%-89.92% 结合三季报计算出来，第四季度比亚迪的归母净利润预计约为76亿元——96亿元 同比增长4.1%——32%，环比-22%至0%，中值86亿元 扣非净利润81亿元——104亿元，同比增长5.2%——35%，环比-16%至8% 比亚迪四季度业绩盈利较第三季高峰下跌，很明显是价格战影响，因为在销售中提升了折扣力度+给经销商返利 导致在上游金属的成本越来越低的情况下，业绩没有市场预期的那么好 所以股价表现短期不是很好 三季度单车利润在1万以上 四季度单车利润可能下降到8500上下 这个是没办法的，现在就是新能源汽车行业非常卷的时候 大家都需要通过价格战来提升市场份额，这种时候肯定是伤害利润的 但是如果不这样做，熬死一大批企业，未来就不能活到最后 所以结合目前新能源汽车市场来看，比亚迪依旧是很优秀的 关键是今年业绩增长放缓到底会到什么程度，这个是资本市场最关心的 如果放缓以后，2024年业绩还有20%的增长，那现在的比亚迪是不贵的 今年的业绩非常非常关键 比亚迪目前已经是全球新能源汽车销量第一 但行业竞争非常激烈，要维持业绩增长是不容易的，尤其是净利润 比亚迪的优势是强大的产业链成本控制能力 相比其他新能源企业很多都还没有盈利，还是烧钱 比亚迪优势是明显的，只不过在价格战结束之前 在很多品牌倒下之前，净利润的提升难度会越来越高 这个全行业都一样 2023年全年，比亚迪累计销售新能源汽车302.44万辆，同比增长62.30%，市占率32% 海外销量24.3万辆，同比增长334.2%，占国内出口销量份额约20% 2024年关键看腾势3款、方程豹8，豹3、仰望U7，U9这些...

清川的回答 这把比赛看完我第一次觉得meiko和uzi的含金量原来这么足，我今天才觉得去年还在吹leave的我是多么的可笑。对不起，uzi和meiko，之前是我叫的太大声了。 今年的EDG，就是挂着个EDG名字的LDL战队，之前一直吹的EDG的青训现在彻底地原形毕露。赢了RNG的那一局纯靠ALE超神的武器，剩下的比赛这中路和下路双人组的新人也许有点实力，但是如果在LDL估计能拿个不错的成绩，但是上LPL队伍未免有点太看不清自己的定位了。 原本我以为这把比赛不上ale是因为之前的比赛ale犯病犯了太多次，上solokill或许能稳定一点，现在来看确实是稳定了，但是不够。对线或许能稳住，但是越到后面越迷路，就和剩下的队友一样。团战被LGD给打烂了。jiejie的打野节奏或许还能保持住，但是现在的jiejie已经慢慢地去和自己的新人队友一起被同化了。两把一个火龙魂，一个风龙魂。这都能输，硬生生地拉低了龙魂的胜率。jiejie真的快跑吧，在今年的EDG一点前途都没有。现在打比赛还不如拿一把佛耶戈，说不定还能赢点情怀分。 火龙魂到手 火龙魂拿完，大龙团被翻 风龙魂赛场百分百胜率是吧？你太小看EDG了 风龙魂拿完，远古龙团被翻 至于瓢虫leave，我表示我上去和他也差不多，团战暴毙谁不会啊。谢谢你拿自己献祭出了uzi，也谢谢你拿自己洗白了uzi的风评，uzi真得给你磕一个。 LGD就算是再菜，人家也是个正经的LPL队伍，不是现在挂着EDG的LDL选手组成的队能碰瓷的。建议下一把打blg的话，你把monki也换上来，本来就打不过，没法投降的话还不如上新人给大家伙看看乐子，你说对吧，EDG。 现在EDG0杠16的伟业已经走出了关键一步，接下来压力给到up。（因为其他的队伍估计都能拿下EDG）

更新内容 修正course_user中active_time未更新问题 修正主页simple模式免费课程模块样式问题 修正chapter_user中plan_id=0问题 修正课时评论管理链接 修正用户active_time搜索条件 修正课时发布switch开关 精简chapter/lessons.volt 去除league/commonmark包 去除分类等必选判断 更新layui-v2.9.3 使用ServiceTrait精简代码 优化AccountTrait 优化错误处理 系统介绍 酷瓜云课堂，依托腾讯云基础服务架构，采用C扩展框架Phalcon开发，GPL-2.0开源协议，致力开源网课系统，开源网校系统，开源知识付费系统，开源在线教育系统。 系统功能 实现了点播、直播、专栏、面授、问答、会员、积分等。 友情提示： 演示系统配置低（1Core，1G，1M 跑多个容器）切莫压测 课程数据来源于网络（无实质内容）切莫购买 管理后台已禁止数据提交，私密配置已过滤 桌面端演示： 前台演示 后台演示 演示账号：100015@163.com / 123456 （前后台通用） H5手机端演示： 演示账号：13507083515 / 123456 支付流程演示： MySQL提升课程全面讲解MySQL架构设计（0.01元） Nginx入门到实践Nginx中间件（0.01元） 数据库与中间件的基础必修课（0.02元） Tips: 测试支付请用手机号注册一个新账户，以便接收订单通知，以及避免课程无法购买 微信推送演示： Tips: 请用手机注册一个新账号，用户中心 -> 关注订阅，扫码关注公众号。之后的登录、购买、退款、直播、咨询等会有消息推送。 项目组件 后台框架：phalcon 3.4.5 前端框架：layui 2.9.3 全文检索：xunsearch 1.4.17 基础依赖：php7...

测试工程师 18-25K 岗位职责： 1、负责制定并执行系统、应用和网络的性能和负载测试计划，根据产品需求，制定性 能测试策略和测试方案，收集、分析压测数据，识别性能瓶颈并提出优化方案 2、协调开发团队和其他测试团队，解决测试中遇到的技术问题 3、搭建测试环境(硬件、软件、网络)，配置测试工具，生成测试数据，并在商业化环境 下模拟真实用户使用场景4、定期分析测试结果，发现系统性能问题并提出改进意

翻译abl代码为java, 1000多行的样子, 有兴趣的可以私聊, 薪酬大概有几百到1k.

自从iOS13苹果推出苹果登录后，苹果审核就要求 “如果 App 使用了第三方登录，则必须添加苹果登录，否则审核会被拒绝”。 从2024年1月25日起，苹果审核不再要求“使用了第三方登录的App，必须添加苹果登录了”。这对开发者来说，可谓是个好消息，终于不用为了苹果登录而苹果登录了。 这则消息来源于苹果近期发布的一则新闻（翻译如下）： App中更加灵活的登录选项 为了履行 Apple 保护用户隐私的使命，Apple 正在更新其使用“通过 Apple 登录”功能的 App Store 审核指南。通过 Apple 登录，用户可以使用 Apple ID 轻松登录应用和网站，并且从一开始就考虑到了隐私和安全。从今天开始，在应用程序中提供第三方或社交登录服务的开发者“使用 Apple 登录”将变成可选项，或者他们现在可以提供同等的注重隐私的登录服务。 笔者随即去看了下审核指南，英文版审核指南已经更新了相关条款（中文审核指南还未更新，不影响，一般中文指南会慢一些）。 新版英文审核指南4.8章节内容（为了方便阅读，已翻译）： 4.8 登录服务 使用第三方或社交登录服务的应用程序（例如 Facebook 登录、Google 登录、使用 Twitter 登录,使用 LinkedIn 登录,使用亚马逊登录或微信登录）来使用应用程序设置或验证用户的主帐户，还必须提供具有以下功能的另一个登录服务作为等效选项： 登录服务将数据收集限制为用户的姓名和电子邮件地址 登录服务允许用户在设置帐户时保密其电子邮件地址 登录服务不会在用户与您的应用程序交互时跟踪用户 用户的主帐户是他们在您的应用程序中建立的帐户，用于识别自己的身份、登录以及访问您的功能和相关服务。 新版审核指南中，苹果直接将4.8的标题从《通过Apple登录》改成了《登录服务》，同时内容中只字不提苹果登录。还新增了一条“还必须提供具有以下功能的...

Home Talk的回答 这种方式真是太棒了，好处如下： 首先，解决最根本的问题，真实立体看颜值，以防加大滤镜，混淆视听，还要线下验证的麻烦。 二是直奔主题，所有的条件摆在明面上，想了解什么一步到位，避免了传统相亲模式里，俩人处了三个月，很多问题还不好意思问，最后才发现不合适，浪费了很多沉默成本，竹篮子打水一场空的结局。 另外，还能横向比较一下，验证人比人气死人的老话，一些单独看起来相貌平平的相亲对象，放在人堆里可能就特别的出众，避免大家有眼不识泰山，没看到对方的价值。 还有就是，大大的提高了相亲的效率，比如有的人其实最关注的就是有没有眼缘。这个问题完全可以在直播间的“群面试”里实现，几秒钟就可以下结论。 但在传统相亲模式里，两个人怎么也要吃顿饭，尬聊一会儿，明明是第一眼已经心里有数的的事情，还要为了面子配合演半天，实在是劳民伤财。 这种直播间面试就避免了这样的麻烦和尴尬，一次节目等于跑出去相了十次亲，性价比不要太高了。 很多人可能会质疑这种方式，认为这样的相亲方法，或许草率和模式化，不如慢一点，细水长流，能把一个人了解的更透彻，感情也更深。 事实真的是这样吗？其实大家忽略了一个问题，就是很多人处了一辈子，也没处明白。很多人的感情并不是越处越深，反而是随着各种问题的出现，情份越来越浅，矛盾越来越多，最后只剩下一地鸡毛，一声叹息。 其实可能还不如这短暂的群像和条件罗列，更能全面的展现一个人的全部价值，加上旁边人的各种评论，还能借助集体的力量，大众的认知，补充自己的认识盲区，看到更多问题。 随着互联网技术的应用和普及，科技的力量越来越在更多领域给人们提供帮助。让我们走出狭隘的空间，看到更广阔的世界，看到更多样的人生，扩展了生命的广度。 所以，还是欢迎出现更多的创新模式，可能有些人还是不能接受，大家去选择适合自己的方法就好了，有人喜欢吃米其林，有人喜欢吃快餐，各取所需，多元发展，...

c++开发，熟悉操作系统等相关知识

<p>*Java后端开发工程师 薪资范围 20-45K *</p> <p>岗位职责：<br> 1、可独立完成需求的整理和软件架构设计<br> 2、按照项目计划，按时提交高质量代码，完成开发任务<br> 3、规范文档的编写、维护，以及其他与项目相关工作<br> 4、 负责后台系统的研发，及时解决项目涉及到的技术问题。</p> <p>岗位需求：</p> <ol> <li>本科及以上学历，计算机科学、软件工程或相关专业</li> <li>3 年以上 java 开发工作经验；有完整项目开发经验；</li> <li>精通 JAVA 语言，熟练使用 JAVA 常用开发框架如 Spring、Spring MVC、Spring Boot、<br> Spring Cloud 和 MyBatis 等框架；</li> <li>熟悉数据库设计，掌握 MySQL、MongoDB、Redis 等数据存储的设计与优化</li> <li>熟练使用 Vue.js 前端框架，熟悉源码和框架原理的优先</li> <li>熟悉分布式开发，熟练使用 Zookeeper、Nacos、 Dubbo 等</li> <li>熟练应用 Linux 操作系统，熟练使用如 Maven, Git 等项目开发工具</li> <li>责任心强，工作积极主动；善于学习和交流，挑战未知，具有良好的团队合作精神</li> </ol> <p><strong>Web 端开发工程师 20-40K</strong><br> 重点：Vue 框架<br> 加分项：web3 项目经验、Vue3 框架的使用、英文</p> <ul> <li>熟悉前端三件套，并具有较强的 Web 开发能力。</li> <li>熟悉流行的前端框架，如 Vue.js 等，具备 Vue3 开发经验者优先。</li> <li>熟悉前端工程化技术，如 Webpack、Babel 等。</li> <li>熟悉 Web3 相关技术者优先，包括区块链、智能合约、去中心化应用（DApps）等。</li> <li>熟悉 Web3 开发工具者优先，如 Truffle、Ganache、MetaMask 等。</li> <li>熟悉使用 Web3 库和 API 者优先，如 Web3.js、Eth.js、Ethers.js 等。</li> <li>熟悉常见的浏览器兼容性问题，并能使用跨浏览器解决方案。</li> <li>熟悉常见的 Web 安全漏洞，并能使用安全措施保护网站。</li> <li>熟练使用版本控制工具，并能够使用它来管理代码和协作开发</li> </ul>

*Java后端开发工程师 薪资范围 20-45K * 岗位职责： 1、可独立完成需求的整理和软件架构设计 2、按照项目计划，按时提交高质量代码，完成开发任务 3、规范文档的编写、维护，以及其他与项目相关工作 4、 负责后台系统的研发，及时解决项目涉及到的技术问题。 岗位需求： 1. 本科及以上学历，计算机科学、软件工程或相关专业 2. 3 年以上 java 开发工作经验；有完整项目开

<div class="content"> <p><a href="https://www.oschina.net/action/GoToLink?url=https%3A%2F%2Fhzh.sealos.run%2F%3Fopenapp%3Dsystem-template%253FtemplateName%253Dpalworld%2526uid%3Dkc811077" target="_blank">Sealos 的帕鲁私服模板</a>从第一天发布之后就起了 100 多个私服，第二天直接上到 500 多个，第三天直接上千，还在加速增长中。来讲讲我们只用一个晚上怎么做到上线一个专属可用区的，还有一些帕鲁实践让我对云有的一些新的思考。</p> <p><img src="https://oscimg.oschina.net/oscnet/up-490ea01e164188b5dfed8d0ca052a6ac442.jpg" alt="" referrerpolicy="no-referrer"></p> <h2>Sealos 凭啥杀出一条血路</h2> <p>这次各大云厂商都出了私服教程。</p> <p>原因很简单，别的厂商都只是虚拟机上搭建的教程，有的甚至是长长的一篇文档，不过后来都搞一件部署了。</p> <p>而 Sealos 直接做成了<a href="https://www.oschina.net/action/GoToLink?url=https%3A%2F%2Fsealos.run%2Fdocs%2Fguides%2Ftemplates%2F" target="_blank">应用模版</a>，<strong>点点鼠标，有手就会，对此菜市场大妈表示体验很好，边买菜都可以边部署起来</strong>。论速度我们吊打一切，只需要 30 秒起服，而其他我大部分测试了都要三分钟，原因很简单：<strong>我们抛弃了虚拟机</strong>。</p> <p><strong>玩游戏的很多人并非开发者，或者没那么懂技术的，虚拟机，控制台这些概念都不能让他们知道，就更别劝玩家去用了</strong>。Sealos 就是一个链接：</p> <ul> <li><strong><a href="https://www.oschina.net/action/GoToLink?url=https%3A%2F%2Fhzh.sealos.run%2F%3Fopenapp%3Dsystem-template%253FtemplateName%253Dpalworld%2526uid%3Dkc811077" target="_blank">https://hzh.sealos.run/?openapp=system-template%3FtemplateName%3Dpalworld%26uid=kc811077</a></strong></li> </ul> <p>看，有手就能部署，脑子都不用带。</p> <p>我们的视频教程在 B 站获得了非常高的热度：</p> <p><img src="https://oscimg.oschina.net/oscnet/up-e1ff512810d70062569e7e07974a64a1010.jpg" alt="" referrerpolicy="no-referrer"></p> <p>视频传送门：</p> <ul> <li><a href="https://www.oschina.net/action/GoToLink?url=https%3A%2F%2Fwww.bilibili.com%2Fvideo%2FBV1Tw41177n3" target="_blank">【幻兽帕鲁】零门槛服务器搭建配置存档教程免费体验</a></li> <li><a href="https://www.oschina.net/action/GoToLink?url=https%3A%2F%2Fwww.bilibili.com%2Fvideo%2FBV1Ab4y1P7Es" target="_blank">【幻兽帕鲁】最小白的服务器搭建教程32人低延迟免费体验</a></li> </ul> <p><strong>Sealos 还可以先体验后付钱，付费转化率夸张的高！</strong></p> <p>相比较包年包月，Sealos 采用完全按量计费的方式，玩家睡觉时就可以关了，收一点点磁盘的费用。容器还有个好处就是内存炸了很快就可以自动重启，几乎不影响用户体验，而虚拟机重启下不得分钟级。</p> <p>还有就是调配置，<a href="https://www.oschina.net/action/GoToLink?url=https%3A%2F%2Fsealos.run%2Fdocs%2Fguides%2Fapplaunchpad%2Fautoscale" target="_blank">Sealos 随便伸缩</a>，虚拟机包年包月伸缩就很尴尬。</p> <p>最后是一些细节体验，比如导入存档，配置管理，死亡不掉落等等。</p> <p>还有一个要点，就是运营的同学要去玩游戏，为什么？如果我们不玩我们就无法体会死亡不掉落的重要性，无法体会孵蛋时间是个啥，无法理解用户在什么时间点会上头，这直接决定需要赠送多少额度，需要提供什么样的配置，需要新增什么样的痛点特性。</p> <h2>事情经过</h2> <p>有两个朋友给我发了这个游戏的文章，瞬间我就找到了我们 “奇技淫巧奖” 获得者的米开朗基杨同学，当天就把模版做出来了，上架到了我们的两个集群。随后文章一发，瞬间集群资源就满了。</p> <p><img src="https://oscimg.oschina.net/oscnet/up-e8607737eb52990918b33443b1aae7332a4.jpg" alt="" referrerpolicy="no-referrer"></p> <p>周四晚上我们立马决定建设一个新的专属可用区，这个可用区选择在阿里云上，原因很简单：需要快速扩容，而且以后可能热度下降要考虑释放问题。<strong>所以大家就不要随便黑公有云了，这是成本最低的打法</strong>，下文细讲。</p> <p>我们一半人写代码，一半人买服务器起集群，把 Sealos 中玩家不需要的东西通通裁剪掉，应用市场也就只放一个模版，用 Laf 花了五分钟写一个游戏配置管理的程序并上线到 Sealos 上做默认应用。剩下的时间就在不断优化游戏的模版，包括缓存游戏的镜像让启动速度达到极致。</p> <p>晚上就火爆了，不是在加服务器就是在加服务器的路上，我们每个节点可以跑 70 个私服。<strong>第二天团建，全员背着电脑，几乎一半人在烧烤一半人在支撑。</strong></p> <p><img src="https://oscimg.oschina.net/oscnet/up-a3be78a611bf5d875e6a6ac46c8b5a66546.jpg" alt="" referrerpolicy="no-referrer"></p> <p>到目前为止单集群已经启动上千个。</p> <h2>帕鲁事件对云的思考</h2> <p>这个事只是一个影子，他映射出未来的云应该是什么样子。</p> <h3>第一：应用是一等公民，忘掉云原生，忘掉容器，更要忘掉虚拟机</h3> <p>你看安卓/iOS/Windows/macOS 以及各种 Linux 发行版，大部分用户用的是具体的应用，每个应用都有不同的用户画像，而很少有用户关心系统本身，更不会去关心内核。</p> <p>把用户的最终需求直接给到用户才是云发展的终极目标，像帕鲁，<strong>用户需要的肯定不是容器，也不是虚拟机</strong>，那让用户进入到一个虚拟机的操作控制台显然就违背人性了。</p> <p>当然会有很多开发者直接需要的就是虚拟机，那提供一个虚拟的应用也可以，核心逻辑解耦合，尽量不要让用户关心他需求以外的东西。随着应用的丰富，大众市场对更底层的需求就会越来越少，比如有了 RDS 之后，很多人要用数据库的人就不想去折腾虚拟机了，这里务必理解用户最终想要的是什么，直接给。</p> <p>所以这必然会衍生出一种更合理的架构，其实这个架构已经有答案了，单机操作系统就是答案，有很好的标准，一堆人开发应用，另外一堆人使用应用，云为什么不这样？</p> <p>今天的公有云很多都被框死在了控制台，这样应用很难有自己的发挥空间，比如帕鲁的用户去登录公有云一通操作，VPC 快照对象存储几个标签就能把他看晕乎，这不是一种极致的产品体验。而手机上 LOL 游戏就不会外面套个微信的聊天框，不同的应用需要有自己不同的风格。markteplace 就更不用说了，缺乏标准，一锅大杂烩而已。</p> <h3>第二：云是连接应用的生产者与使用者</h3> <p>一旦云足够成熟的时候就会有非常好的灵活性，可以让大量开发者开发云上应用，使用者来使用，而今天云厂商大部分是厂商自己开发云产品，虽然也有第三方上架什么的，但是味道不对，怎么样算对，参考手机生态。</p> <p>Docker Hub 就有点这个味道了，什么味道？标准的形成，很好的链接了镜像的制作者和使用者，但是提供的是零件，不是完整的分布式应用。</p> <p>K8s 生态提供了很好的标准，是个非常优秀的云内核，一旦发行版盛行，此生态大成！那个时候很多人会忘掉 K8s，我可以给一个非常让人吃惊的数字，<a href="https://www.oschina.net/action/GoToLink?url=https%3A%2F%2Fsealos.run" target="_blank">Sealos</a> 云上的用户 80% 没接触过容器，20% 完全不是专业的开发者，他们就只想直接起应用。</p> <p>所以先进的云需要给应用非常高的自由度，需要让用户用它的时候完全沉浸在应用本身的使用中，Sealos 就是这样，打开一个应用之后你就看不到 Sealos 的任何东西了，<strong>而目前云厂商都有个大大的 Header 和侧边栏</strong>，所以就出现了这种怪物：</p> <p><img src="https://oscimg.oschina.net/oscnet/up-dff4b1c0b72679e2c0f1003dacad4c7f038.png" alt="" referrerpolicy="no-referrer"></p> <p>我想写代码，可是嵌套一层又一层。</p> <p>云 IDE 应当是一个独立的应用，可能是第三方提供，然后别人来使用。即便是官方自研也应当是这样的架构。</p> <h3>第三：云是连接资源的提供者与消费者</h3> <p>现在的云厂商基本硬件资源都是自己提供，而 Sealos 的做法比较有意思，未来我们的很多 Region 算力本身也可以由第三方提供，接入到我们平台中，真正成为一个算力平台，从算力视角连接双方。有点像直营和加盟的意思，或者京东和淘宝。若无云操作系统，这种想法也无法落地，而我们 24 年就会提供。</p> <h3>第五：Sealos 公有云服务坚定选择云厂商，抛弃自托管硬件方向</h3> <p>自建还是选择公有云确实要看场景，Sealos 云服务的业务未来只考虑用公有云。不要只看到价格的贵而忽略效率成本，还有很多其它隐性成本不可不查。</p> <p>帕鲁这个场景毫无疑问首选公有云，快速扩容这一个需求就决定了没法在自己的机房跑。而且热点过去了是要缩回来了。</p> <p>即便不是帕鲁这个场景，Sealos 还是坚定不移用公有云，我曾经一直在摇摆自建还是上云，我们本身就是做云的，绝对有托管硬件自建的能力，物理机的性能也更好，单纯计算算力价格也低太多。</p> <p>但是，最终发现需要花好多倍成本就解决那剩下 10% 的问题，比如高可用要备份，你的备份程序和磁盘都需要额外成本，对应人力成本也来了，最要命的是响应速度，换块盘也需要时间，需要沟通成本等等。这些公有云上一个快照就都可以解决。</p> <p>还有个恶心的备案问题，几乎只能人肉迁移备案，开白名单这些。而且机房的带宽费用并不便宜。</p> <p>买多少硬件资源也是一个很费事的问题，预留不够上架可就慢了。</p> <p>综合下来如果你把云的弹性用好，是可以节省大量成本的。特别有状态和无状态分开运行，夜间释放，根据不同的 SLA 等级划分可用区，举个例子，我们可以针对开发测试场景专门做一个对接竞价实例的集群，把所有无状态全部用竞价去跑。</p> <p>使用公有云还可以让我们自己保持轻资产运营，天下武功唯快不破，迭代速度是创业公司最为追求的。</p> </div>

<div class="content"> <div> <p style="margin-left:0px; margin-right:0px; text-align:center"><img alt="jahb.png" src="https://intranetproxy.alipay.com/skylark/lark/0/2024/png/98756342/1706606628857-bd1dbf7f-50d0-4b4e-a704-2f26ae5a3814.png?x-oss-process=image%2Fresize%2Cw_900%2Climit_0" width="900" referrerpolicy="no-referrer"></p> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><strong><span>使用多任务高效微调框架MFTCoder，以DeepSeek-Coder-33b模型为底座，微调获得的CodeFuse-DeepSeek-33b模型在</span></strong><strong><span style="color:#1f2937">Big<span>&nbsp;</span></span></strong><strong><span style="color:#e6b800">Code</span></strong><strong><span style="color:#1f2937"><span>&nbsp;</span>Models<span>&nbsp;</span></span></strong><strong><span style="color:#e6b800">Leaderboard</span></strong><strong><span>代码大模型榜单上以43.58% WinRate成为新晋榜首，同时模型在NLP任务上也取得了很好的表现。本文我们将介绍该模型的得来和使用，包括训练数据、训练超参设置、模型评测效果以及如何获取该模型和基于它继续微调。我们已经在HuggingFace和ModelScope开放了模型下载（下载地址在文末），并同步提供了4bit量化版本供大家直接部署到生产环境。</span></strong></p> <p style="margin-left:0; margin-right:0">&nbsp;</p> <p style="margin-left:0; margin-right:0; text-align:center"><img src="https://intranetproxy.alipay.com/skylark/lark/0/2024/png/347737/1706581702847-565b14ab-7236-4bab-b74f-b8ce640e2eb9.png" width="1734" referrerpolicy="no-referrer"></p> <p style="margin-left:0; margin-right:0; text-align:center"><strong><span>图1: Big Code Models LeaderBoard榜单截图（截取时间2024-01-30）。</span></strong><strong><span style="color:#1f2937">Big<span>&nbsp;</span></span></strong><strong><span style="color:#e6b800">Code</span></strong><strong><span style="color:#1f2937"><span>&nbsp;</span>Models<span>&nbsp;</span></span></strong><strong><span style="color:#e6b800">Leaderboard</span></strong><strong><span>（</span></strong><a href="https://www.oschina.net/action/GoToLink?url=https%3A%2F%2Fhuggingface.co%2Fspaces%2Fbigcode%2Fbigcode-models-leaderboard" target="_blank"><strong><span>https://huggingface.co/spaces/bigcode/bigcode-models-leaderboard</span></strong></a><strong><span>）是由HuggingFace BigCode团队维护的代码大模型榜单，是代码大模型领域比较权威的评测榜单。</span></strong></p> <p style="margin-left:0; margin-right:0">&nbsp;</p> <span id="OSC_h1_1"></span> <h1><span>多任务微调MFT</span></h1> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span>我们选择以DeepSeek-Coder-33b模型为底座，使用多任务微调框架MFTCoder对5个下游任务数据进行微调，得到CodeFuse-DeepSeek-33b模型。以下将更为详细地进行介绍。</span></p> <span id="OSC_h2_2"></span> <h2><span>训练数据</span></h2> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span>本次训练我们设置了5个下游任务，如下表1所示，包括代码补全任务、文本生成代码任务、单测生成任务、自然语言表述对齐任务和代码练习题任务，共约168万样本数据。得益于我们开源的多任务微调框架MFTCoder，这些下游任务能一定程度上相互促进，比直接将所有任务数据混合为一后微调表现更优。</span></p> <p style="margin-left:0; margin-right:0">&nbsp;</p> <p style="margin-left:0; margin-right:0; text-align:center"><strong><span>表1: 下游任务训练数据统计</span></strong></p> <table border="1" cellspacing="0" style="border-collapse:collapse; border:1px solid #d9d9d9; table-layout:fixed; width:700px"> <tbody> <tr> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:33px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0; text-align:center"><span><strong><span>序号</span></strong></span></p> </td> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:33px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0; text-align:center"><span><strong><span>MFT下游任务</span></strong></span></p> </td> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:33px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span><span>任务能力</span></span></p> </td> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:33px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0; text-align:center"><span><strong><span>#Samples<span>&nbsp;</span></span></strong></span></p> </td> </tr> <tr> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:33px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span><strong><span>1</span></strong></span></p> </td> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:33px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span><strong><span>单测用例生成</span></strong></span></p> </td> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:33px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span><span>给定函数级代码生成单元测试用例</span></span></p> </td> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:33px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span><span>390,393</span></span></p> </td> </tr> <tr> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:33px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span><strong><span>2</span></strong></span></p> </td> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:33px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span><strong><span>代码补全</span></strong></span></p> </td> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:33px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span><span>根据前文补全代码（方法级）</span></span></p> </td> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:33px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span><span>192,547</span></span></p> </td> </tr> <tr> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:33px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span><strong><span>3</span></strong></span></p> </td> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:33px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span><strong><span>文本生成代码</span></strong></span></p> </td> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:33px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span><span>基于文本描述生成功能代码</span></span></p> </td> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:33px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span><span>66,862</span></span></p> </td> </tr> <tr> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:33px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span><strong><span>4</span></strong></span></p> </td> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:33px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span><strong><span>NLP表述对齐</span></strong></span></p> </td> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:33px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span><span>增强NLP理解能力</span></span></p> </td> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:33px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span><span>951,278</span></span></p> </td> </tr> <tr> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:33px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span><strong><span>5</span></strong></span></p> </td> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:33px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span><strong><span>代码练习题 (JAVA/CPP/GO)</span></strong></span></p> </td> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:33px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span><span>基于文本描述生成基础功能代码</span></span></p> </td> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:33px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span><span>82,603</span></span></p> </td> </tr> <tr> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:33px">&nbsp;</td> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:33px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span><strong><span>#Total</span></strong></span></p> </td> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:33px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span><span style="color:#000000">1,683,683</span></span></p> </td> </tr> </tbody> </table> <span id="OSC_h2_3"></span> <h2><span>关键超参设置</span></h2> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span>本次微调使用的是我们已经开源的多任务微调框架MFTCoder</span><strong><span>(</span></strong><a href="https://www.oschina.net/action/GoToLink?url=https%3A%2F%2Fgithub.com%2Fcodefuse-ai%2FMFTCoder%2Ftree%2Fmain%2Fmftcoder_accelerate" target="_blank"><strong><span>https://github.com/codefuse-ai/MFTCoder/tree/main/mftcoder_accelerate</span></strong></a><strong><span>)</span></strong><span>，MFTCoder支持多模型适配（包括Llama 1/2、CodeLlama、Qwen、Baichuan 2、ChatGLM 2/3、CodeGeex 2、GPT-NEOX、Mistral、DeepSeek等）、多任务并行、多种均衡Loss设计、PEFT（Lora和QLora）高效微调，此前已被采纳为Qwen Code AI竞赛初赛推荐微调框架（</span><a href="https://www.oschina.net/action/GoToLink?url=https%3A%2F%2Ftianchi.aliyun.com%2Fcompetition%2Fentrance%2F532169%2Finformation" target="_blank"><span>https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/532169/information</span></a><span>）。本次训练使用的关键超参设置如下表2所示，更多详细的参数说明可参考</span><a href="https://www.oschina.net/action/GoToLink?url=https%3A%2F%2Fgithub.com%2Fcodefuse-ai%2FMFTCoder%2Ftree%2Fmain%2Fmft_peft_hf%2332-loraqlora" target="_blank"><span>https://github.com/codefuse-ai/MFTCoder/tree/main/mft_peft_hf#32-loraqlora</span></a></p> <p style="margin-left:0; margin-right:0">&nbsp;</p> <p style="margin-left:0; margin-right:0; text-align:center"><strong><span>表2： MFTCoder微调关键超参设置及解释</span></strong></p> <table border="1" cellspacing="0" style="border-collapse:collapse; border:1px solid #d9d9d9; table-layout:fixed; width:734px"> <tbody> <tr> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:37px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><strong><span>参数名称</span></strong></p> </td> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:37px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><strong><span>参数值</span></strong></p> </td> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:37px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><strong><span>简要解释</span></strong></p> </td> </tr> <tr> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:37px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span>data_split</span></p> </td> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:37px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span>"98,2,0"</span></p> </td> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:37px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span>98%数据用于训练，2%用于验证</span></p> </td> </tr> <tr> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:37px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span>padding_mode</span></p> </td> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:37px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span>"padding"</span></p> </td> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:37px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span>使用动态填充模式，即每张卡每个batch大小是由每次其中的最长者动态决定而不是固定大小。另一种可选数据模式是"pack"。</span></p> </td> </tr> <tr> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:48px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span>dynamic_padding</span></p> </td> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:48px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span>True</span></p> </td> </tr> <tr> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:33px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span>weighted_loss_mode</span></p> </td> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:33px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span>"case3"</span></p> </td> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:33px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span>使用数据均衡Loss函数，更多细节可见论文</span><a href="https://www.oschina.net/action/GoToLink?url=https%3A%2F%2Farxiv.org%2Fabs%2F2311.02303" target="_blank"><span>https://arxiv.org/abs/2311.02303</span></a></p> </td> </tr> <tr> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:33px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span>peft_type</span></p> </td> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:33px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span>"qlora"</span></p> </td> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:33px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span>采取QLora 4bit量化微调模式</span></p> </td> </tr> <tr> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:33px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span>quantization</span></p> </td> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:33px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span>"4bit"</span></p> </td> </tr> <tr> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:33px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span>lora_rank</span></p> </td> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:33px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span>192</span></p> </td> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:33px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span>决定可训练参数比例</span></p> </td> </tr> <tr> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:33px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span>lora_alpha</span></p> </td> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:33px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span>32</span></p> </td> </tr> <tr> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:33px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span>per_device_train_batch_size</span></p> </td> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:33px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span>4</span></p> </td> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:33px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span>训练时单卡batch大小</span></p> </td> </tr> <tr> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:33px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span>per_device_eval_batch_size</span></p> </td> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:33px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span>4</span></p> </td> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:33px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span>验证时单卡batch大小</span></p> </td> </tr> <tr> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:33px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span>learning_rate</span></p> </td> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:33px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span>5e-5</span></p> </td> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:33px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span>初始学习率</span></p> </td> </tr> <tr> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:33px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span>min_lr</span></p> </td> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:33px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span>1e-6</span></p> </td> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:33px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span>最小学习率</span></p> </td> </tr> <tr> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:37px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span>gradient_accumulation_steps</span></p> </td> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:37px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span>1</span></p> </td> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:37px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span>梯度累积步数，如果为2，则每累积2步再更新参数，资源不足是一种间接增加global batch size的方式</span></p> </td> </tr> <tr> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:33px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span>world_size</span></p> </td> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:33px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span>64</span></p> </td> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:33px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span>GPU卡数，使用64张A100/A100卡</span></p> </td> </tr> <tr> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:33px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span>evalation_steps</span></p> </td> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:33px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span>500</span></p> </td> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:33px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span>每500步验证一次</span></p> </td> </tr> <tr> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:33px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span>checkpointing_steps</span></p> </td> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:33px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span>500</span></p> </td> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:33px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span>每500步保存一次检查点</span></p> </td> </tr> <tr> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:33px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span>num_train_epochs</span></p> </td> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:33px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span>10</span></p> </td> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:33px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span>最大训练轮数，最大10轮</span></p> </td> </tr> <tr> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:37px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span>early_stopping</span></p> </td> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:37px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span>True</span></p> </td> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:37px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span>开启early-stopping机制，即当连续3个检查点的eval loss均比倒数第4个检查点的eval loss大时终止训练</span></p> </td> </tr> <tr> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:33px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span>early_stopping_stall_num</span></p> </td> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:33px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span>3</span></p> </td> </tr> </tbody> </table> <p style="margin-left:0; margin-right:0">&nbsp;</p> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span>使用前述训练数据和配置，经过156.5小时，模型在完成5.09 Epochs训练后触发Early-Stopping策略后终止。</span></p> <p style="margin-left:0; margin-right:0">&nbsp;</p> <span id="OSC_h1_4"></span> <h1><span>模型效果</span></h1> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span>我们从代码能力和NLP能力两个方面对训练获得的CodeFuse-DeepSeek-33b进行了测试，pass@1测试均采用greedy解码模式（即</span><span style="background-color:#d8dad9">doSample=False, num_beams=1, num_return_sequences=1</span><span>）。</span></p> <span id="OSC_h2_5"></span> <h2><span>代码能力</span></h2> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span>我们选取了常用的代码评测集对模型进行评测，首先我们使用自己的CodeFuse-Evaluation评测框架（</span><a href="https://www.oschina.net/action/GoToLink?url=https%3A%2F%2Fgithub.com%2Fcodefuse-ai%2Fcodefuse-evaluation" target="_blank"><span>https://github.com/codefuse-ai/codefuse-evaluation</span></a><span>）对模型在HumanEval-X（含HumanEval）和MBPP测试集上的表现进行了测试并与CodeFus此前微调过的模型进行了比较，如下表3和表4所示。</span></p> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><strong><span>CodeFuse-DeepSeek-33b在HumanEval上pass@1指标值为78.65%、在MBPP上为71%（zero-shot），两项平均为74.83%，略高于DeepSeek-Coder-Instruct-33B</span></strong><span>。</span></p> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><strong><span>CodeFuse-DeepSeek-33b在多语言评测集HumanEval-X上pass@1指标值平均为67.07%，比此前我们开放的CodeFuse-CodeLlama-34b模型高6.69%，在具体各种语言上高出3.48%~12.19%不等</span></strong><span>。</span></p> <p style="margin-left:0; margin-right:0">&nbsp;</p> <p style="margin-left:0; margin-right:0; text-align:center"><strong><span>表3: CodeFuse-DeepSeek-33b模型与其他开源底座模型及微调模型在HumanEval和MBPP上的对比</span></strong></p> <p style="margin-left:0; margin-right:0; text-align:center"><img src="https://intranetproxy.alipay.com/skylark/lark/0/2024/png/347737/1704200172671-e3b1411a-19eb-4305-878d-99f7f95945e5.png" width="636" referrerpolicy="no-referrer"></p> <p style="margin-left:0; margin-right:0">&nbsp;</p> <p style="margin-left:0; margin-right:0; text-align:center"><strong><span>表4: CodeFuse-DeepSeek-33b模型与其他开源底座模型及MFT微调模型在HumanEval-X上的对比</span></strong></p> <p style="margin-left:0; margin-right:0; text-align:center"><img src="https://intranetproxy.alipay.com/skylark/lark/0/2024/png/347737/1704200193212-a4061f95-d847-46d6-853b-2f0848c16050.png" width="719" referrerpolicy="no-referrer"></p> <p style="margin-left:0; margin-right:0">&nbsp;</p> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span>由于不同评测框架在代码后处理和生成终止条件（Stop Words）等方面常存在差异，除了用我们自己的CodeFuse-Evaluation评测框架，我们也用代码大模型榜单Big Code Models LeaderBoard所用的开源评测框架bigcode-evaluation-harness (</span><a href="https://www.oschina.net/action/GoToLink?url=https%3A%2F%2Fgithub.com%2Fbigcode-project%2Fbigcode-evaluation-harness" target="_blank"><span>https://github.com/bigcode-project/bigcode-evaluation-harness</span></a><span>)进行了评测，并与榜单上的模型进行了比较。榜单会测试模型在Python代码补全测试集HumenEval和多语言代码补全测试集MultiPL-E共12种语言上的表现，并根据各语言表现进行WinRate排序。（结果复现代码地址：</span><a href="https://www.oschina.net/action/GoToLink?url=https%3A%2F%2Fgithub.com%2Ftwelveand0%2Fbigcode-evaluation-harness" target="_blank"><span>https://github.com/twelveand0/bigcode-evaluation-harness</span></a><span>）</span></p> <p style="margin-left:0; margin-right:0">&nbsp;</p> <p style="margin-left:0; margin-right:0; text-align:center"><strong><span>表5： 采用bigcode-evaluation-harness评测CodeFuse-DeepSeek-33b模型后的新榜单</span></strong><img src="https://intranetproxy.alipay.com/skylark/lark/0/2024/png/347737/1706582301694-43665f48-da68-422d-ad5a-86454c8f627f.png" width="1400" referrerpolicy="no-referrer"></p> <p style="margin-left:0; margin-right:0">&nbsp;</p> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span>如表5所示，</span><strong><span>CodeFuse-DeepSeek-33b模型的WinRate为43.58%，超过原榜首DeepSeek-Coder-33b-instruct。在HumanEval评测集上，CodeFuse-DeepSeek-33b表现不如DeepSeek-Coder-33b-instruct，但在其他8种语言（包括Java和JS等）上超过后者，均值（Average Score）亦超过后者1.7%</span></strong><span>。</span></p> <span id="OSC_h2_6"></span> <h2><span>NLP通用能力</span></h2> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span>对于NLP通用能力测试，我们参照OpenCompass选择了18个评测集，包括语言能力（AFQMC、CHID、Wic、WSC）、推理能力（COPA、CMNLI、OCNLI、Ax-b、Ax-g、RTE）、理解能力（CSL、C3、EPRSTMT）、学科综合能力（MMLU、C-Eval、ARC-c）、代码能力（HumanEval、MBPP）。对于每个模型，我们会使用生成式和PPL方式计算每个指标，并在每个维度上选取两种方式中较高的值作为指标值。</span></p> <p style="margin-left:0px; margin-right:0px; text-align:center"><img src="https://intranetproxy.alipay.com/skylark/lark/0/2024/png/347737/1704260089384-cb664a24-5d58-4a7d-9081-a61159a469e3.png" width="1230" referrerpolicy="no-referrer"></p> <p style="margin-left:0; margin-right:0; text-align:center"><strong><span>图2: CodeFuse-DeepSeek-33b NLP通用能力雷达图</span></strong></p> <p style="margin-left:0; margin-right:0">&nbsp;</p> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span>CodeFuse-DeepSeek-33b模型的评测结果如图3雷达图所示，我们将其与底座模型DeepSeek-Coder-33b和DeepSeek通用模型DeepSeek-67b-Chat进行了对比。</span><strong><span>从图中可以看出，相较于底座模型DeepSeek-Coder-33b，CodeFuse-DeepSeek-33b在所有维度上均有正向提升；相较于我们此前开源的CodeFuse-CodeLlama-34b，CodeFuse-DeepSeek-33b在绝大多数维度上表现更优；相较于通用模型DeepSeek-67b-Chat，CodeFuse-DeepSeek-33b在语言能力、代码能力和理解能力上整体表现更优，在推理能力上表现稍差，在学科综合能力上差距较大。考虑到模型参数规模差距和底座目标功能类型差异，我们认为CodeFuse-DeepSeek-33b已经表现很好。</span></strong></p> <p style="margin-left:0; margin-right:0">&nbsp;</p> <span id="OSC_h1_7"></span> <h1><span>模型INT4量化</span></h1> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span>为了便于直接部署投入生产，我们同步提供了CodeFuse-DeepSeek-33b-INT4量化版本。对于量化后的模型，我们测试了它的代码能力，如表5所示，量化后模型在代码补全任务上只有微弱降幅。</span></p> <p style="margin-left:0; margin-right:0">&nbsp;</p> <p style="margin-left:0; margin-right:0; text-align:center"><strong><span>表5：模型量化前后在HumanEval-X和MBPP上的指标对比</span></strong></p> <table border="1" cellspacing="0" style="border-collapse:collapse; border:1px solid #d9d9d9; table-layout:fixed; width:749px"> <tbody> <tr> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:33px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0; text-align:center"><strong><span>Model</span></strong></p> </td> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:33px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0; text-align:center"><strong><span>HumanEval-X</span></strong></p> </td> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:33px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0; text-align:center"><strong><span>MBPP</span></strong></p> </td> </tr> <tr> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:33px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0; text-align:center"><strong><span>Python</span></strong></p> </td> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:33px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0; text-align:center"><strong><span>Java</span></strong></p> </td> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:33px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0; text-align:center"><strong><span>C++</span></strong></p> </td> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:33px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0; text-align:center"><strong><span>JS</span></strong></p> </td> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:33px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0; text-align:center"><strong><span>Go</span></strong></p> </td> </tr> <tr> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:37px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span>CodeFuse-DeepSeek-33b</span></p> </td> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:37px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span>78.65%</span></p> </td> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:37px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span>67.68%</span></p> </td> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:37px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span>65.85%</span></p> </td> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:37px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span>67.07%</span></p> </td> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:37px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span>56.10%</span></p> </td> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:37px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span>71.0%</span></p> </td> </tr> <tr> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:33px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span>CodeFuse-DeepSeek-33b-INT4</span></p> </td> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:33px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span>78.05%</span></p> </td> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:33px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span>68.29%</span></p> </td> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:33px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span>62.19%</span></p> </td> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:33px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span>64.63%</span></p> </td> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:33px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span>55.49%</span></p> </td> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:33px">&nbsp;</td> </tr> </tbody> </table> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span>此外，我们测试了该模型实际部署后的性能。测试环境为单张A10（24G显存）、部署框架为NVIDIA开源的tensorRT。测试结果具体如表6所示：</span></p> <p style="margin-left:0; margin-right:0">&nbsp;</p> <p style="margin-left:0; margin-right:0; text-align:center"><strong><span>表6: CodeFuse-DeepSeek-33b-INT4在单张A10的推理性能</span></strong></p> <table border="1" cellspacing="0" style="border-collapse:collapse; border:1px solid #d9d9d9; table-layout:fixed; width:640px"> <tbody> <tr> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:33px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0; text-align:center"><span>模型版本</span></p> </td> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:33px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0; text-align:center"><span>CodeFuse-DeepSeek-33b</span></p> </td> </tr> <tr> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:37px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0; text-align:center"><span>推理速度指标</span></p> </td> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:37px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0; text-align:center"><span>Tokens/s</span></p> </td> </tr> <tr> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:33px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0; text-align:center"><span>模型并行/gpu型号</span></p> </td> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:33px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0; text-align:center">&nbsp;</p> </td> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:33px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0; text-align:center"><span>单卡A10</span></p> </td> </tr> <tr> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:33px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0; text-align:center"><span>量化格式</span></p> </td> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:33px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0; text-align:center">&nbsp;</p> </td> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:33px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0; text-align:center"><span>int4 &nbsp;</span></p> </td> </tr> <tr> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:37px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0">&nbsp;</p> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span>输入/输出长度</span><br> <span>(batch_size=1)</span></p> </td> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:37px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0; text-align:center"><span>16/8</span></p> </td> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:37px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0; text-align:center"><span>21.7</span></p> </td> </tr> <tr> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:40px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0; text-align:center"><span>64/32</span></p> </td> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:40px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0; text-align:center"><span>21.5</span></p> </td> </tr> <tr> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:38px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0; text-align:center"><span>256/128</span></p> </td> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:38px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0; text-align:center"><span>21.1</span></p> </td> </tr> <tr> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:36px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0; text-align:center"><span>1024/512</span></p> </td> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:36px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0; text-align:center"><span>20.5</span></p> </td> </tr> </tbody> </table> <span id="OSC_h1_8"></span> <h1>&nbsp;</h1> <span id="OSC_h1_9"></span> <h1><span>模型下载试用</span></h1> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span>我们开放了量化前后2个模型的下载，提供了推理格式和推理示例，并说明了如何在此基础上继续微调。</span></p> <span id="OSC_h2_10"></span> <h2><span>下载</span></h2> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span>我们已经将2个模型（CodeFuse-DeepSeek-33b和CodeFuse-DeepSeek-33b-INT4）发布到HuggingFace和ModelScope社区，大家可以选择通过以下链接下载：</span></p> <table border="1" cellspacing="0" style="border-collapse:collapse; border:1px solid #d9d9d9; table-layout:fixed; width:726px"> <tbody> <tr> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:33px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0; text-align:center"><strong><span>Model</span></strong></p> </td> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:33px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0; text-align:center"><strong><span>HuggingFace</span></strong></p> </td> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:33px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0; text-align:center"><strong><span>ModelScope</span></strong></p> </td> </tr> <tr> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:33px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span>CodeFuse-DeepSeek-33b</span></p> </td> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:33px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><a href="https://www.oschina.net/action/GoToLink?url=https%3A%2F%2Fhuggingface.co%2Fcodefuse-ai%2FCodeFuse-DeepSeek-33B" target="_blank"><span>https://huggingface.co/codefuse-ai/CodeFuse-DeepSeek-33B</span></a></p> </td> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:33px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><a href="https://www.oschina.net/action/GoToLink?url=https%3A%2F%2Fmodelscope.cn%2Fmodels%2Fcodefuse-ai%2FCodeFuse-DeepSeek-33B%2Fsummary" target="_blank"><span>https://modelscope.cn/models/codefuse-ai/CodeFuse-DeepSeek-33B/summary</span></a></p> </td> </tr> <tr> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:33px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span>CodeFuse-DeepSeek-33b-4bits</span></p> </td> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:33px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><a href="https://www.oschina.net/action/GoToLink?url=https%3A%2F%2Fhuggingface.co%2Fcodefuse-ai%2FCodeFuse-DeepSeek-33B-4bits" target="_blank"><span>https://huggingface.co/codefuse-ai/CodeFuse-DeepSeek-33B-4bits</span></a></p> </td> <td style="border-color:#d9d9d9; border-style:solid; border-width:1px; height:33px"> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><a href="https://www.oschina.net/action/GoToLink?url=https%3A%2F%2Fmodelscope.cn%2Fmodels%2Fcodefuse-ai%2FCodeFuse-DeepSeek-33B-4bits%2Fsummary" target="_blank"><span>https://modelscope.cn/models/codefuse-ai/CodeFuse-DeepSeek-33B-4bits/summary</span></a></p> </td> </tr> </tbody> </table> <span id="OSC_h2_11"></span> <h2><span>推理格式与代码</span></h2> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span>CodeFuse-DeepSeek-33b使用的推理格式如下：</span></p> <pre><code>&lt;s&gt;system {THIS IS YOUR SYSTEM PROMPT} &lt;s&gt;human {THIS IS YOUR PROMPT of ROUND 1} &lt;s&gt;bot {THIS IS MODEL's RESPONSE of ROUND 1} &lt;s&gt;human {THIS IS YOUR PROMPT of ROUND 2} &lt;s&gt;bot</code></pre> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span>在这个格式中，sysem部分是可选的，对话轮数可以是多轮的也可以是单轮的。下面是一些具体的案例展示：</span></p> <pre><code>&lt;s&gt;human 请写一个快排程序 #Python &lt;s&gt;bot </code></pre> <pre><code>&lt;s&gt;system 你是CodeFuse，你会被给定一个任务，你必须按照用户的要求完成任务。 &lt;s&gt;human 请写一个快排程序 #Python &lt;s&gt;bot 下面是一个使用Python编写的快速排序算法的示例代码： ```python def quick_sort(arr):     if len(arr) &lt;= 1:         return arr     pivot = arr[len(arr) // 2]     left = [x for x in arr if x &lt; pivot]     middle = [x for x in arr if x == pivot]     right = [x for x in arr if x &gt; pivot]     return quick_sort(left) + middle + quick_sort(right) # 测试快速排序算法 arr = [3, 6, 8, 10, 1, 2, 1] print(quick_sort(arr)) ``` 这段代码定义了一个`quick_sort`函数，它接受一个列表作为参数，并返回排序后的列表。在函数内部，首先判断列表的长度是否小于等于1，如果是，则直接返回列表本身。否则，选择列表中间的元素作为基准值，并将列表分成三个部分：小于基准值的部分、等于基准值的部分和大于基准值的部分。然后，对这三个部分分别递归调用`quick_sort`函数进行排序，最后将排序后的三个部分合并并返回。 通过这个示例，你可以了解到如何使用Python编写快速排序算法，并对其进行测试。 &lt;s&gt;human 请为以上代码生成单测用例 &lt;s&gt;bot </code></pre> <p style="margin-left:0; margin-right:0">&nbsp;</p> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span>下面是一段示例的推理代码：</span></p> <pre><code>import torch from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, GenerationConfig model_dir = "codefuse-ai/CodeFuse-DeepSeek-33B" def load_model_tokenizer(model_path): tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True) tokenizer.eos_token = "&lt;｜end▁of▁sentence｜&gt;" tokenizer.pad_token = "&lt;｜end▁of▁sentence｜&gt;" tokenizer.eos_token_id = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokenizer.eos_token) tokenizer.pad_token_id = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokenizer.pad_token) tokenizer.padding_side = "left" model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path, device_map='auto',torch_dtype=torch.bfloat16, trust_remote_code=True) return model, tokenizer HUMAN_ROLE_START_TAG = "&lt;s&gt;human\n" BOT_ROLE_START_TAG = "&lt;s&gt;bot\n" text_list = [f'{HUMAN_ROLE_START_TAG}Write a QuickSort program\n#Python\n{BOT_ROLE_START_TAG}'] model, tokenizer = load_model_tokenizer(model_dir) inputs = tokenizer(text_list, return_tensors='pt', padding=True, add_special_tokens=False).to('cuda') input_ids = inputs["input_ids"] attention_mask = inputs["attention_mask"] generation_config = GenerationConfig( eos_token_id=tokenizer.eos_token_id, pad_token_id=tokenizer.pad_token_id, temperature=0.1, max_new_tokens=512, num_return_sequences=1, num_beams=1, top_p=0.95, do_sample=False ) outputs = model.generate( inputs= input_ids, attention_mask=attention_mask, **generation_config.to_dict() ) gen_text = tokenizer.batch_decode(outputs[:, input_ids.shape[1]:], skip_special_tokens=True) print(gen_text[0])</code></pre> <span id="OSC_h2_12"></span> <h2><span>继续微调</span></h2> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span>如果你想在这两个模型基础上继续微调，欢迎使用我们开源的多任务高效微调框架MFTCoder（</span><a href="https://www.oschina.net/action/GoToLink?url=https%3A%2F%2Fgithub.com%2Fcodefuse-ai%2FMFTCoder%2Ftree%2Fmain%2Fmftcoder_accelerate" target="_blank"><span>https://github.com/codefuse-ai/MFTCoder/tree/main/mftcoder_accelerate</span></a><span>）。要继续微调，你需要准备好训练数据集（CodeFuse-ChatML格式）、设置训练配置文件、设置运行配置文件并启动训练。这里提供一个对Qwen-1.8模型用MFTCoder进行微调的案例供参考：</span><a href="https://www.oschina.net/action/GoToLink?url=https%3A%2F%2Fgithub.com%2Fcodefuse-ai%2FMFTCoder%2Ftree%2Fcodeqwen_competition%2Fmft_peft_hf" target="_blank"><span>https://github.com/codefuse-ai/MFTCoder/tree/codeqwen_competition/mft_peft_hf</span></a><span>。</span></p> <p style="margin-left:0; margin-right:0">&nbsp;</p> <span id="OSC_h1_13"></span> <h1><span>联系我们</span></h1> <p style="margin-left:0; margin-right:0"><span>MFTCoder已经开源，本文中提到的模型和数据集也在陆续开源中，如果您喜欢我们的工作，欢迎试用、指正错误和贡献代码，可以的话请给我们的项目增加Star以支持我们。</span></p> <ul> <li><span>GitHub项目主页：</span><a href="https://www.oschina.net/action/GoToLink?url=https%3A%2F%2Fgithub.com%2Fcodefuse-ai%2FMFTCoder" target="_blank"><span>https://github.com/codefuse-ai/MFTCoder</span></a></li> <li><span>HuggingFace主页：</span><a href="https://www.oschina.net/action/GoToLink?url=https%3A%2F%2Fhuggingface.co%2Fcodefuse-ai" target="_blank"><span>https://huggingface.co/codefuse-ai</span></a></li> <li><span>魔搭社区主页：</span><a href="https://www.oschina.net/action/GoToLink?url=https%3A%2F%2Fmodelscope.cn%2Forganization%2Fcodefuse-ai" target="_blank"><span>https://modelscope.cn/organization/codefuse-ai</span></a></li> </ul> </div> </div>

<p>【阿里云】【云监控】【应用分组事件订阅功能变更/调整通知】 </p><p>升级时间：北京时间2024年2月6日00:00至2024年5月1日00:00 </p><p>升级内容：为了给您提供更好的服务，云监控将于北京时间2024年2月6日00:00至2024年5月1日00:00期间分批对应用分组订阅事件通知的配置进行升级，具体更新内容详见https://help.aliyun.com/document_detail/2692532.html。由于此次升级采用分批升级的方式，对于升级前已经开启应用分组订阅事件通知的用户，云监控将在升级前3天通过站内信的方式单独通知阿里云账号联系人。 </p><p>变更影响： </p><p>变更不会影响原有应用分组事件订阅的结果，如您有任何问题，可随时通过工单或者服务热线与我们联系。</p>

不定期会有一些项目，招募技术大佬，作为技术储备。主要是java语言，要求经验丰富，有微服务、高并发等实战经验，会架构，兼职就行。 前端大佬也需要，主要是vue、react也有，然后会web app的开发，uniapp或者flutter等。 技术一般的也需要，最好前后端都会。 合作好了的话，就可以稳定下来长期合作。 有意的可以加我聊聊 要求在成都，要求在成都，要求在成都。重要的事说三

<p>不定期会有一些项目，招募技术大佬，作为技术储备。主要是java语言，要求经验丰富，有微服务、高并发等实战经验，会架构，兼职就行。<br> 前端大佬也需要，主要是vue、react也有，然后会web app的开发，uniapp或者flutter等。<br> 技术一般的也需要，最好前后端都会。<br> 合作好了的话，就可以稳定下来长期合作。<br> 有意的可以加我聊聊<br> 要求在成都，要求在成都，要求在成都。重要的事说三遍</p>

阳光下的沈同学的回答<br><br><p data-pid="tiVPMnji"><b>之前官方说了对于违法乱纪的行为会罚到倾家荡产，这次看看具体怎么罚</b></p><p data-pid="8BNKUvkM">目前关于＊ST左江财务造假的案件还在调查中</p><p data-pid="MUgt2e68">而且不仅仅要查＊ST左江，还有查相关IPO利益链</p><p data-pid="mYvwVjcH">因为很多这样的企业就是上市3-5年里面突然业绩变脸，财务造假</p><p data-pid="G9dii6EG">＊ST左江差不多就是2020年附近上市的，这种类型上市公司太多了</p><p data-pid="JpFcNE9f">要从源头查起来，股价从33一路操纵到300附近，后面发现财务造假估计跌回20</p><p data-pid="-_BikBPZ">这里面财务造假和主力控盘，出货肯定都是有联系的，都可以查</p><p data-pid="7uplYoM5">既然要查，就要一查到底，该送进去的送进去，该罚到倾家荡产的要重罚</p><p data-pid="2L80mxyD">这样才是真的有了本质的改变，才能给投资者一个交代</p><figure data-size="normal"><img src="https://picx.zhimg.com/v2-5b924195a53c7c216aab6a184f6ef408_1440w.jpg?source=b1748391" data-caption="" data-size="normal" data-rawwidth="1081" data-rawheight="412" data-original-token="v2-a5c326333c5858a10ba7e31c367bfc5c" data-default-watermark-src="https://picx.zhimg.com/v2-3234533ba920b3e566152879d6773837_720w.jpg?source=b1748391" class="origin_image zh-lightbox-thumb" data-original="https://picx.zhimg.com/v2-5b924195a53c7c216aab6a184f6ef408_r.jpg?source=b1748391" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p><br></p><p data-pid="QsMM5ak6"><b>看＊ST左江的财务报表变化，在上市前几年净利润增长比较快，上市以后业绩开始下滑，后面开始财务造假，暴雷</b></p><p data-pid="Pkge0eBV">这就非常明显，是经典手法了</p><p data-pid="u2a5XdKm">上市前3年把净利润做好看一点</p><p data-pid="-9I1Fbf6">上市就可以多圈钱，上市以后搞猫腻，配合主力拉抬股价，套牢跟风的投资者</p><p data-pid="MbLKUVfd">这些都可以深挖，都非常明显</p><p data-pid="hMKEYPKx">到时候看官方怎么说，怎么罚</p><figure data-size="normal"><img src="https://pica.zhimg.com/v2-89943f9394fe88912f1831ca4c8d16f4_1440w.jpg?source=b1748391" data-caption="" data-size="normal" data-rawwidth="850" data-rawheight="209" data-original-token="v2-8de1882bd64abbb7daffe8665fddb0d0" data-default-watermark-src="https://pic1.zhimg.com/v2-756d86216e5a1aa1615b94d9a8a3ae01_720w.jpg?source=b1748391" class="origin_image zh-lightbox-thumb" data-original="https://pica.zhimg.com/v2-89943f9394fe88912f1831ca4c8d16f4_r.jpg?source=b1748391" referrerpolicy="no-referrer"></figure><figure data-size="normal"><img src="https://pic1.zhimg.com/v2-06ead57cefccd21478f8babf6058f6f9_1440w.jpg?source=b1748391" data-caption="" data-size="normal" data-rawwidth="1042" data-rawheight="367" data-original-token="v2-17756241795e4b18598d2c9049d0e75e" data-default-watermark-src="https://picx.zhimg.com/v2-ff601b742ceaa87ab0db7bd7030ea1d7_720w.jpg?source=b1748391" class="origin_image zh-lightbox-thumb" data-original="https://pic1.zhimg.com/v2-06ead57cefccd21478f8babf6058f6f9_r.jpg?source=b1748391" referrerpolicy="no-referrer"></figure><hr><p data-pid="_ZQg7xRz"><b>*ST左江的财务总监也在最近辞职了，肯定是有问题的，这个人知道很多事情</b></p><p data-pid="hrgvB1Y7">说是个人健康和家庭问题，大家也明白，为什么就这种时候健康有问题？之前没有问题？</p><p data-pid="VVBRqJDH">去年2023年12月1日，*ST左江就因涉嫌信息披露违法违规被立案调查</p><p data-pid="1kMGgRhE">收到了2022年年报问询函，2023年一季报问询函、半年报问询函、三季报问询函以及两封关注函</p><p data-pid="c-Gkyp2K">财务报表22年的是保留意见</p><p data-pid="WgprSTvw">不是标准无保留意见</p><p data-pid="Mn3p28Uc">这就说明22年的财务报表人家审计直接告诉大家有问题</p><p data-pid="fPVJhvmV">所以审计怕以后惹事，给了保留意见，但凡财务报表不少标准无保留意见的，都肯定有问题</p><p data-pid="iAXdIV-I">这个细节是很重要的</p><figure data-size="normal"><img src="https://pic1.zhimg.com/v2-136092bd966fa8d4c52c2a45e6451017_1440w.jpg?source=b1748391" data-caption="" data-size="normal" data-rawwidth="875" data-rawheight="218" data-original-token="v2-bed2b8fcffd8dc505e1f985d342d69b4" data-default-watermark-src="https://pic1.zhimg.com/v2-a4e26f798cf8967d39ae6c0702a423ec_720w.jpg?source=b1748391" class="origin_image zh-lightbox-thumb" data-original="https://pic1.zhimg.com/v2-136092bd966fa8d4c52c2a45e6451017_r.jpg?source=b1748391" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p data-pid="A_hVhg4v"><b>而且*ST左江的客户对产品验收等情况存在不确定性，持续经营能力存在不确定性</b></p><p data-pid="FRwegngf">说明企业经营有大问题</p><p data-pid="zl3eb8q8">一个上市没几年的公司</p><p data-pid="KJZRLxAL">还获得了融资，加强了企业实力</p><p data-pid="h9ZaSDwF">但却产品有问题？</p><p data-pid="3C25fQxr">这个也是细思极恐的</p><p data-pid="ctMGiADe">钱用到什么地方去了?</p><p data-pid="TCSnPWTb">上市之前业绩增长那么快，上市以后融资到位就产品出问题</p><p data-pid="ATBlbGLW">反正这些事情都非常可疑，都可以深挖</p><hr><p data-pid="xtpdLDG6"><b>目前关于*ST左江的维权预征集已开始</b></p><p data-pid="dGVhe-vt">根据《证券法》上市公司因虚假陈述导致投资者权益受损，应承担民事赔偿责任</p><p data-pid="hpqi3ahb">用户在上市后至2023年12月1日收盘前买入股票，并在2023年12月1日收盘时仍持有即可报名维权索赔</p><p data-pid="VlX2JcUT">现在很多平台都可以报名维权</p><p data-pid="Ea33V1Xv">如果有被坑的投资者，可以关注一下</p><p data-pid="8meSIugm">这个是真的可以拿回来一些钱的</p><p data-pid="_TZQFMK0">之前一个朋友遇见了一个差不多的这种次新股被坑，亏了100万左右</p><p data-pid="WDlc17g8">参与维权拿回来30多万</p><p data-pid="iKr_A_Pw">前段时间也有一个集体诉讼和解的案件，7195名投资者获超2.8亿元</p><p data-pid="GQaAIWuC">其中单个投资者最高获赔500余万元，投资者人均获赔3.89万元</p><p data-pid="TJBgdhnY">最近维权成功的案例是越来越多</p><p data-pid="xs4X7eBZ">对券商，企业的处罚力度也非常大</p><p data-pid="DWS7HOUQ">所以千万不要放弃维权</p>

我们团队目前八人，包含完整的产品开发运营，产品已上线。为后续产品优化以及新产品开发，现寻一名精通sd作图的小伙伴加入，兼职提供技术支撑也可，有兴趣者请微信联系

<p>我们团队目前八人，包含完整的产品开发运营，产品已上线。为后续产品优化以及新产品开发，现寻一名精通sd作图的小伙伴加入，兼职提供技术支撑也可，有兴趣者请微信联系</p>

公司介绍：总部位于新加坡，是以技术作为趋动，中国区是最重要的研发基地，打造去中心化的生态链 公司主要业务区块链开发，简单一句话，做去中心化的PayPal，AWS以及Dapps的SaaS服务。 主要业务场景有去中心化的钱包，去中心化的跨链支付网关，跨链资产交换，链上合约保险，NFT商城等，以及支持去中心化应用的开发和部署的基础公链。 客户主要面向是美国，欧洲一些国家，新加坡 核心优势： 全球为数不多

<p>公司介绍：总部位于新加坡，是以技术作为趋动，中国区是最重要的研发基地，打造去中心化的生态链<br> 公司主要业务区块链开发，简单一句话，做去中心化的PayPal，AWS以及Dapps的SaaS服务。 主要业务场景有去中心化的钱包，去中心化的跨链支付网关，跨链资产交换，链上合约保险，NFT商城等，以及支持去中心化应用的开发和部署的基础公链。 客户主要面向是美国，欧洲一些国家，新加坡</p> <p>核心优势：<br> 全球为数不多L1，L2，L3跨链桥，L4层全产品覆盖，公链全部核心技术掌握团队，目前已知仅有polygon是公链领域同时覆盖L1和L2的<br> 目前全球唯一一家基于数学上的零知识证明算法的Layer2 SaaS技术服务提供商<br> 全球为数不多可以独立创新区块链共识算法的团队，目前已知真正创新共识算法的只有以太坊，polka，Dfinity，cosmos，eos，filecoin<br> 我们有几个领域的技术应该是全球目前唯一的基于自建公链而搭建的Web3.0 全套生态产品. 目前已实现, 以去中心化交易为核心的Token, NFT, 期货交易平台, 同时辅以AMM等功能以提高整体流动性. 在此之上,我们还建立了以帮助大客户进行营销为目的的marketing 功能. 以吸引大客户进行流量及资金的转化.区别在于，我们不发币炒币，而是开发区块链公链平台和基于公链的二层网络，注重于底层技术的技术支持和开发。交易所是我们验证二层网络和公链的一条saas服务，我们只负责技术研发，不在国内运营，我们公司重点还是要运营我们的公链和二层，为nft、链游等更多服务提供技术支持的。</p> <p><strong>ZKP研发工程师 （30-60k*16薪）</strong><br> 职位要求：<br> 1、熟练掌握至少一种主流编程语言，如：C++、Rust、Go 等。<br> 2、至少 1 年的 ZKP 开发经验，熟练使用 zk-SNARKs、zk-STARKs 等零知识证明技术。<br> 3、熟悉区块链技术，包括以太坊（Ethereum）、比特币（Bitcoin）等主流区块链的工作原理。<br> 4、对优化零知识证明生成有深入的理解，有zkEVM实际经验优先。<br> 5、熟悉GPU和ASIC编程，具有CUDA、OpenCL或类似技术的实践经验，具有实际项目优化经验者优先。<br> 6、具备扎实的密码学和算法基础，熟悉密码学原理、安全性分析等领域。<br> 7、优秀的沟通和团队协作能力，能与团队成员共同解决问题，推动项目进展。<br> 8、具有责任心、自驱力以及对技术钻研的热情。<br> 职责：<br> 1、负责设计、实现和维护 zkEVM 相关的项目，确保项目的稳定、安全运行。<br> 2、根据项目需求，优化零知识证明生成过程，负责proof生成加速优化，提高系统性能和安全性。<br> 3、为GPU和ASIC编程提供技术支持，协助硬件加速解决方案的实施；<br> 4、跟踪前沿技术，将最新研究成果应用于实际项目；<br> 5、跟踪区块链行业的最新动态和技术发展，为团队提供相关技术支持。<br> 6、编写技术文档，确保代码质量和项目可维护性</p>

小樽的回答<br><br><p data-pid="PQmM0ASN">非中介，苏州房产爱好者，原腾讯程序员，狮山互联网上班，来答一波。</p><p data-pid="tOwu-0BB">苏州住建局今天官宣，苏州大区全面放开限购（之前圈子里传的限售放开，这次并没有一起实施，可能被住建局的上头给拍了回去）。</p><p data-pid="jSDPZCun">其他一些回答明显都不是苏州房产圈的人，这边的人都知道，去年四季度苏州其实已经偷偷放开了外地户口买房的限制，只是官方没有宣布（这次广东打响第一枪后，苏州也就无所谓了）。这次除了已经放开的外地户口购房限制，还额外加了一条，苏州本地家庭本来只能最多买3套，现在也不限制了，很明显，鼓励本地有钱人多买房。</p><p data-pid="4GG-fCZP">总的来说，不管是放开外地人买房，还是不限本地人买房上限，本质都是为了增加市场的需求量，稳住楼市。虽然朋友圈的中介和售楼处销售都在疯狂转发这个消息，欢欣鼓舞，但是很明显，对苏州楼市的正面影响是有限的。</p><p data-pid="Wl6KOCXW">三十年房价永远涨的信仰，用三年不到就让大家不信了，这个行情下，带有投资目的的买房人越来越少，我这里接触的咨询粉丝中，就算有，大部分也都是能兼顾一些自住需求的，或者未来能给到子女住，这样能拿的住房子。放开限购，本质是鼓励有投资需求的人加入到苏州买房大军中，但是越是投资目的重，对标的的选择越是有要求。园区和狮山核心区大平层改善、一核四城品质楼盘或者潜力新城中功能性好的小户型，才是这类人群可能能看的上的房子。</p><p data-pid="bnh4qPjw">对于核心区老破小、非核心区远新大或者刚需小户型来说，周边自住群体仍然是你的下家主流，不需要跟着这一波限购的放开而产生太多想法。</p>

王克丹的回答<br><br><p data-pid="nPuA1r7A">说实话，这种政策也就是我们历史遗留户籍制度下敢这么玩，把人分为三六九等，真有利好就体现设计精妙了，学区，地区招生特权，山河四省就是典型的代表，竞争多残酷，一有好处，上三等优先享受，比如房价上涨周期内，投资一套房子就意味着大几十个点的收益，现在到了房地产下行周期，供需关系发生重大转变，该抗雷了，中三等和下三等来，还限制了必须是外环区域以外，就这你还得谢谢人家给你抗雷的机会呢。其美名曰：为了满足居民合理的住房需求。合着以前的需求不合理，突然从今天开始就觉得合理了?</p><p data-pid="4uHeticV">当然了，现阶段讨论公平与否也没有什么意义，更重要的是看政策影响，上海确实从来不缺人，从全国各地的年轻人都往一线城市去，因为有更好的福利和晋升机会，这点没错，但平均可支配收入也是确定的，到了2023年有8.5万，稳居第一，但相比于房价，不吃不喝一年又能买几平米。这就是理想与现实至今的差异，有效的需求不只看基数，还得看收入水平，需求再强，房价远超居民能承担的范围，也不叫有效的需求，不能指望电池来抵抗动辄大几百万千万的房子价格。</p><p data-pid="e1q3l1VL">至于一线的房地产泡沫理论有两种解释：</p><p data-pid="OZho_aPP">1）一线资源永远稀缺，所以房价永远涨，不存在泡沫</p><p data-pid="hXDASEok">2）一线投资属性更高，房价收入比更夸张，存在泡沫</p><p data-pid="Z7n9ht58">事实更加接近哪一个？这就涉及到一个市场定价的问题，永远稀缺中的“稀缺”，其实已经包含在房价里面了，买家看不到稀缺还是卖家看不到稀缺的本质？都在价格里面了，所以你不能说因为一线资源稀缺房价就还能涨，反倒是投机需求任何城市都是一样的，你举得稀缺，投资者也觉得稀缺，供需关系决定的价格里面在房价上涨周期里面也有投资投机性改变的价格。</p><p data-pid="z9-OoDm5">算上公摊都有30/40的房价收入比能没有泡沫，只是过热的时候不去相信罢了，过热之后呢？自然是价格回归理性，70城更加接近市场真实情况的二手房价格，包括一线城市在内环比已经无一幸免，同比也仅仅剩下一个程度，按照一些人切香肠的理论，是不是得把四个一线的位置让给成都来做啊？过热之后市场价格下降，是在正常不过的了，尤其是广州，跌幅都超过多数二线城市了，这会别又论证什么广州不算一线。</p><p data-pid="EegEL5Dn">广州只是跌的更早一些，救市政策也更加密集，现在的市场可远没有到底，北京上海也开始逐渐放开限购，放松利率下限，未来不排除放松多套房的认定，刚需与否，也不是那么重要，最重要的还是增加需求，随着经济增速放缓，检验城市房地产泡沫成色还在后边呢。</p><p data-pid="Ws1NErrR">ps.不在一线可以评论一线的房子走势，在一些人看来一线没房都不配评论，必须要有通天纹吗？真就是户籍和分配养出来的坏毛病。</p><p></p>

Wearone的回答<br><br><p></p><p data-pid="KwEugRMF">所以价格根本就不是36W，根本就是42号车库和6GHZ这两位博主为了找话题感，自己瞎YY的，大家可以散了散了</p><p><br></p><p data-pid="T8H_Lpik">（详细的可以看图）</p><figure data-size="normal"><img src="https://picx.zhimg.com/v2-96899a9946615ba3a1a6592f6a46ff55_1440w.jpg?source=b1748391" data-caption="" data-size="normal" data-rawwidth="1296" data-rawheight="1222" data-original-token="v2-765c335e228164db479c03a6d51d1a07" data-default-watermark-src="https://picx.zhimg.com/v2-0fa7d60464a5c9fe63c195be71dc4a3d_720w.jpg?source=b1748391" class="origin_image zh-lightbox-thumb" data-original="https://picx.zhimg.com/v2-96899a9946615ba3a1a6592f6a46ff55_r.jpg?source=b1748391" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p></p>

<div class="content"> <p>在当今快速演进的技术领域，微服务架构已成为企业实现敏捷开发、快速迭代和高效运维的关键。然而，微服务治理也带来了一系列挑战，包括服务发现、负载均衡、故障转移、安全性和监控等。我们从云原生应用管理的角度出发，同时结合企业用户内部实践，深入思考和探索产品的发展方向，在与数百家企业的磨合中，正式发布企业版 2.0 。 该版本是 Rainbond 在云原生应用管理上的深入探索和优化，其中不仅集成了 Istio 和 Spring Cloud 等微服务治理模式，还在国产化信创、离线环境以及企业级备份方面提供了综合的解决方案。可以轻松应对微服务架构中的常见挑战，同时也能适应特定的业务需求和运维环境。</p> <h1>企业版功能</h1> <ul> <li><strong>Spring Cloud 可视化管理</strong>：集成 Spring Cloud，支持可视化管理，包含流量拓扑、流量监控、调用链分析、流量控制及网关配置等功能。</li> <li><strong>Istio 可视化管理</strong>：集成 Istio 服务网格，支持流量拓扑、流量监控、零信任网络和流量控制等。</li> <li><strong>国产化信创支持</strong>：与多家国产CPU、国产操作系统进行了兼容性适配，确保平台在各种国产化环境均可正常使用，助力企业顺利完成信创转型。</li> <li><strong>离线环境支持</strong>：平台支持在没有网络连接的环境中通过界面部署 Kubernetes 集群和 Rainbond，以及离线源码构建、离线镜像和 Helm Chart 部署。</li> <li><strong>企业级备份</strong>：全面的应用备份解决方案，确保企业数据的安全性和恢复能力。</li> <li><strong>可观测性中心</strong>：企业版提供了综合的监控解决方案，主要包含全局日志、报警中心、高级监控和大屏。</li> <li><strong>集群巡检</strong>：通过巡检插件，定期对 Kubernetes 集群进行健康检查，确保集群运行的稳定性和安全性。主要包含组件运行巡检、配置规范巡检、安全巡检等。</li> <li><strong>安全增强</strong>：针对企业级场景，平台支持操作审计、安全配置、源码安全检测等功能。</li> <li><strong>网关增强</strong>：优化了 API 网关管理，支持复杂的流量控制、路由策略以及 WAF 防火墙。</li> <li><strong>全链路灰度</strong>：支持应用的全链路灰度发布，减少发布新版本时的风险。</li> <li><strong>云原生应用商店</strong>：企业版支持应用商店私有化部署，以及开源应用商店应用导入，允许用户建立属于自己的应用商店。</li> <li><strong>团队资源配额</strong>：管理团队资源的使用，确保资源的合理分配和使用效率。支持各个团队内存、CPU、存储资源的限制。</li> <li><strong>定制化和样式</strong>：提供个性化的用户界面和主题样式，使用户能够根据自己的品牌风格进行定制。</li> <li><strong>应用集成和展示门户</strong>：该门户可以方便地集成和展示自己的内部应用，提高内部协作和效率。</li> <li><strong>开源中间件（集群版）</strong>：企业级应用商店集成了一系列集群版本的开源中间件，可以为生产环境的使用提供更稳定的保障。</li> <li><strong>三级等保支持</strong>：企业版符合国家三级等保的安全标准，适用于需要高安全合规性的企业和机构。</li> </ul> <h1><strong>主要功能更新</strong></h1> <h2><strong>Spring Cloud 可视化管理</strong></h2> <p>Rainbond 企业版将 Spring Cloud 的复杂性转化为简单直观的操作。允许用户通过图形界面轻松配置和管理 Spring Cloud 的各项功能，无需深入了解背后的复杂命令或配置文件。用户可以在 Rainbond 的界面上直接进行如下操作：</p> <ol> <li><strong>服务注册与发现</strong>：在 Rainbond 企业版中，通过 Rainbond 的 Spring Cloud 治理模式，组件可以自动向注册中心注册自己，无需开发者配置注册中心地址。</li> <li><strong>配置管理</strong>：Rainbond 提供了一个集中化的界面来管理所有微服务的配置。用户可以轻松地对配置进行添加、修改和删除，同时支持配置的版本管理和回滚。</li> <li><strong>断路器和流量控制</strong>：Rainbond 允许用户通过界面配置断路器规则和流量控制策略，帮助用户防止系统级别的故障。</li> </ol> <p><img alt="1" src="https://grstatic.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/wechat/enterprise2_0/1.png" referrerpolicy="no-referrer"></p> <ol> <li><strong>链路追踪和监控</strong>：Rainbond 还集成了流量图表、链路追踪等工具，用户可以在Rainbond的界面上追踪请求的全链路信息，快速定位问题所在。</li> </ol> <p><img alt="2" src="https://grstatic.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/wechat/enterprise2_0/2.png" referrerpolicy="no-referrer"></p> <p><img alt="3" src="https://grstatic.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/wechat/enterprise2_0/3.png" referrerpolicy="no-referrer"></p> <h2><strong>Istio 可视化管理</strong></h2> <p>Istio 本身使用的复杂性较高。为了简化其使用流程，帮助用户更好的使用，在 Rainbond 企业版中，Istio 治理模式的集成使得用户可以直接通过 Rainbond 的可视化界面管理和配置 Istio 的功能。其主要功能包括：</p> <ol> <li><strong>流量管理</strong>：Rainbond 的界面允许用户轻松配置流量路由规则、限流、熔断等策略。这有助于控制和优化服务之间的流量，同时还提供了全面的流量监控能力。</li> </ol> <p><img alt="4" src="https://grstatic.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/wechat/enterprise2_0/4.png" referrerpolicy="no-referrer"></p> <ol> <li><strong>零信任网络</strong>：Istio 在服务通信中提供自动的 TLS 加密，提高了微服务架构中的安全性。用户可以通过Rainbond 界面配置服务间的身份认证和授权规则。</li> <li><strong>观察性增强</strong>：通过集成 Istio，Rainbond 为用户提供了丰富的遥测数据，包括服务间调用的延迟、流量分布等。这些信息在 Rainbond 的界面上以图形化方式展示，方便用户监控和调试服务。</li> </ol> <p><img alt="5" src="https://grstatic.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/wechat/enterprise2_0/5.png" referrerpolicy="no-referrer"></p> <ol> <li><strong>灰度发布和流量控制</strong>：同时 Rainbond 企业版已支持分批次发布、基于 Header 的匹配规则、全链路灰度以及监控和回滚等全链路灰度发布的核心功能。可以使用户能够更精细地控制服务间的流量，实现灰度发布和流量控制。</li> </ol> <h2><strong>国产化信创</strong></h2> <p>Rainbond 企业版致力于提供符合国产化信创要求的云原生应用管理和部署解决方案。它支持国产操作系统和中间件，能够在完全国产化的硬件和软件环境下运行，可以为用户提供以下关键能力：</p> <ol> <li><strong>支持国产操作系统和CPU</strong>：Rainbond 企业版兼容国产操作系统和国产CPU，如麒麟、中标麒麟、龙芯、飞腾等，确保用户在国产软件环境下也能平稳运行 Rainbond 平台及其管理的应用。</li> </ol> <p><img alt="6" src="https://grstatic.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/wechat/enterprise2_0/6.png" referrerpolicy="no-referrer"></p> <ol> <li><strong>一云多芯集群支持</strong>：Rainbond 允许通过一个统一的控制台部署不同架构的集群，即可以通过页面直接部署管理x86架构的集群，也可以部署管理ARM架构的集群，同时还支持在同一个集群中部署不同架构的节点。这意味着用户可以在一个集中的界面中监控和管理横跨多种CPU架构的集群，从而优化资源分配和操作流程。同时还可以将 x86 应用逐步迁移。</li> <li><strong>跨架构应用编译运行</strong>：Rainbond支持将有源码的x86应用系统自动编译成兼容国产化CPU的应用，同时还提供了国产化能力仓库，帮助用户实现各类国产化应用的沉淀与复用。</li> <li><strong>适配国产数据库和中间件</strong>：针对国产数据库和中间件，Rainbond 企业版能够无缝集成，提供稳定的服务支持，同时还提供了国产化能力仓库，用户可以将已经完成迁移改造的国产化应用发布至该仓库。形成国产化软件的资源池，加速软件开发和交付流程。</li> </ol> <h2><strong>离线环境支持</strong></h2> <p>在离线环境中由于网络限制，传统依赖于在线资源和服务的应用在这种环境下可能难以正常运行。离线环境要求所有必要的软件包、依赖项和工具必须在本地可用。 Rainbond 企业版针对离线环境设计了一系列的支持策略和工具，以确保即使在无法连接外部网络的情况下，用户也能顺利部署和管理云原生应用。</p> <ol> <li><strong>离线部署</strong>：Rainbond企业版提供了完整的离线安装包，使得用户可以在没有互联网连接的环境中安装和运行Rainbond以及Kubernetes。安装过程中所需的所有依赖和镜像都已包含在安装包中。</li> <li><strong>源码构建与应用管理</strong>：即使在无法访问外部代码库或资源的情况下，Rainbond企业版也支持从源码构建应用。用户可以上传应用的源代码，Rainbond将在离线环境中完成构建和部署流程。</li> <li><strong>离线镜像和 Helm Chart 包部署</strong>：用户可以将 Docker 镜像和 Helm Chart 包直接上传至 Rainbond 平台，实现在离线环境中的一键部署。</li> </ol> <h2><strong>企业级备份</strong></h2> <p>在微服务架构中，应用数据的安全和持续性至关重要。企业级备份功能保证了在面对数据丢失、系统故障、人为错误或灾难性事件时，能够快速恢复应用和数据。这不仅是为了保障业务连续性，也是满足合规性和安全性要求的关键部分。 Rainbond企业版提供了全面的企业级备份解决方案，以确保微服务应用和相关数据的安全和完整性。</p> <ol> <li><strong>全量备份</strong>：Rainbond企业版支持对整个应用进行全量备份，包括应用的代码、运行环境、配置、数据库和其他相关数据。这种全面的备份策略确保了应用的每个部分都能被准确地备份和恢复。</li> <li><strong>备份和恢复流程</strong>：Rainbond的备份恢复功能流程简单。用户可以轻松启动备份任务，并在需要时快速恢复到特定的备份版本。</li> <li><strong>跨集群和团队的备份</strong>：Rainbond企业版支持跨集群和团队的备份，允许用户在不同的环境中备份和恢复应用。这对于多环境部署和灾难恢复计划尤为重要。</li> </ol> <h1><strong>我们的用户：</strong></h1> <p>Rainbond 企业版自发布以来，已经赢得了众多行业、公司的信任和支持。我们的企业客户涵盖了从初创企业到大型企业，包括餐饮、航空、制造、医疗、煤炭等多个行业。典型客户有：中国煤炭科工集团、京东方、研祥科技、中国航信、中国国际货运航空、海尔以及公安、军队等行业。</p> <h1>联系我们：</h1> <p>企业版咨询：<a href="https://www.oschina.net/action/GoToLink?url=https%3A%2F%2Frainbond.feishu.cn%2Fshare%2Fbase%2Fshrcn4dG9z5zvbZZWd1MFf6ILBg" target="_blank">https://rainbond.feishu.cn/share/base/shrcn4dG9z5zvbZZWd1MFf6ILBg</a></p> <p>企业版全部功能：<a href="https://www.oschina.net/action/GoToLink?url=https%3A%2F%2Fwww.rainbond.com%2Fenterprise_server" target="_blank">https://www.rainbond.com/enterprise_server</a></p> <p>微信群：关注 Rainbond 公众号加入技术交流群</p> </div>

<div class="pull-left" style="margin-right: 20px;"> <noscript><a target='_blank' href='https://gg.eefocus.com/www/delivery/ck.php?n=b7a16b3'><img border='0' alt='' src='https://gg.eefocus.com/www/delivery/avw.php?zoneid=445&amp;n=b7a16b3' /></a></noscript> </div> <div> <span style="font-size:16px;"><span style="font-family:arial,helvetica,sans-serif;"><strong><a href="https://rf.eefocus.com/tag/%E7%94%B5%E7%A3%81/" target="_blank">电磁</a></strong>兼容性（EMC）是指电子设备或网络系统具有一定的抵抗电磁干扰的能力，同时不能产生过量的电磁辐射。具体来说，电磁兼容性分为辐射电磁兼容性和传导电磁兼容性。辐射电磁兼容性（EMR）是指设备在电磁环境中正常工作，不对环境中任何事物构成不能承受的电磁干扰的能力。它涉及到设备或系统在电磁环境中产生的电磁辐射是否会对其他电子设备造成干扰或故障。</span></span></div> <div style="text-align: center;"> <img alt="电磁" src="https://upload.semidata.info/sns.eefocus.com/rf/article/media/2024/01/30/370186.jpg" style="height: 233px; width: 550px;" referrerpolicy="no-referrer"></div> <div> &nbsp;</div> <div> <span style="font-size:16px;"><span style="font-family:arial,helvetica,sans-serif;">干扰源和被干扰对象之间的关系是电磁兼容性问题中的核心部分。干扰源通常是指产生电磁干扰的设备或信号，而被干扰对象则是可能受到干扰影响的设备或系统。</span></span></div> <div> <span style="font-size:16px;"><span style="font-family:arial,helvetica,sans-serif;">在电磁兼容性中，关键的一点是理解电磁干扰是如何从干扰源传播到被干扰对象的。这涉及到电磁干扰的传播途径，包括传导和辐射两种方式。传导干扰是指通过导电介质传播的干扰，通常通过线路或金属物体等导体传播。而辐射干扰则是通过空间传播的干扰，主要通过电磁波的形式传播。</span></span></div> <div> &nbsp;</div> <div> <span style="font-size:16px;"><span style="font-family:arial,helvetica,sans-serif;">通过合理的电路设计，可以减少电磁干扰的产生。例如，避免使用长而复杂的信号线，尽量使用短而粗的线缆。此外，合理布置电源和接地线，确保电源和信号线的稳定和可靠。在电路中加入适当的滤波器可以有效地抑制电磁干扰。滤波器可以过滤掉不需要的频率成分，从而减少干扰信号的传播。使用金属屏蔽体将干扰源或被干扰对象包围起来，可以有效抑制电磁波的传播。通过将干扰源隔离或减少外界干扰对被干扰对象的影响，可以提高设备的电磁兼容性。</span></span></div> <div> &nbsp;</div> <div> <span style="font-size:16px;"><span style="font-family:arial,helvetica,sans-serif;">在设备或系统的布局上，应尽量将干扰源与被干扰对象分开，并避免高灵敏度的设备靠近干扰源。合理的布局可以降低电磁干扰的传播风险，提高设备或系统的稳定性。良好的接地措施可以有效地将电磁干扰引入地下，从而避免其对设备或系统的影响。正确的接地方法可以减小共模干扰，使设备或系统更加可靠。在一些情况下，使用软件算法可以帮助设备或系统抵抗电磁干扰的影响。例如，通过软件滤波、预测算法等方法，可以减少因电磁干扰引起的误动作或数据错误。</span></span></div> <div> &nbsp;</div> <div> <span style="font-size:16px;"><span style="font-family:arial,helvetica,sans-serif;">为了保障电子设备的电磁兼容性，需要采取一系列措施，包括制定电子设备或系统的电磁兼容性指标，分析干扰源、被干扰对象和干扰的耦合途径，采取提高兼容性的措施，进行模拟、测试、计算和样机试验来检验设计的正确性，以及针对问题进行改进等。</span></span></div> <div> &nbsp;</div>

<div class="pull-left" style="margin-right: 20px;"> <noscript><a target='_blank' href='https://gg.eefocus.com/www/delivery/ck.php?n=b7a16b3'><img border='0' alt='' src='https://gg.eefocus.com/www/delivery/avw.php?zoneid=445&amp;n=b7a16b3' /></a></noscript> </div> <div> <span style="font-size:16px;"><span style="font-family:arial,helvetica,sans-serif;">随着无线电<strong><a href="https://rf.eefocus.com/tag/%E9%80%9A%E8%AE%AF/" target="_blank">通讯</a></strong>技术和信息编码技术的快速发展，BB机作为一种便携式的通讯工具在20世纪末开始广泛流行。它的出现，让人们能够随时随地接收和传递信息，极大地改变了人们的通讯方式。而大哥大作为移动通信设备的代表，更是开启了移动电话时代的新篇章。从BB机到大哥大，这些技术的进步不仅改变了通讯方式，也深刻影响了社会的发展和人们的生活方式。</span></span></div> <div style="text-align: center;"> <img alt="通讯" src="https://upload.semidata.info/sns.eefocus.com/rf/article/media/2024/01/30/370184.jpg" style="height: 233px; width: 550px;" referrerpolicy="no-referrer"></div> <div> &nbsp;</div> <div> <span style="font-size:16px;"><span style="font-family:arial,helvetica,sans-serif;">在电影《甜蜜蜜》中，黎明对张曼玉的对话中有提到了BB机：“BB机啊，真的是BB机啊，你这么厉害！”</span></span></div> <div> <span style="font-size:16px;"><span style="font-family:arial,helvetica,sans-serif;">BB机，也被称为寻呼机，其起源可以追溯到20世纪初。当时，无线电通讯技术刚刚起步，人们开始探索如何利用这一技术传递信息。最初，BB机只是一个简单的接收设备，用于接收无线电信号中的简短信息和警告。随着技术的发展，它逐渐演变成了一个便携式的通讯工具，可以接收更复杂的信息，如电话号码、文字消息等。其中</span></span><span style="font-family: arial, helvetica, sans-serif; font-size: 16px;">涉及的通信技术主要有无线电通讯技术和信息编码技术。无线电通讯使得BB机能够在一定范围内接收到信号，而信息编码技术则使得信息能够以特定的方式进行编码、传输和解码，以确保信息的准确性和可靠性。</span></div> <div> &nbsp;</div> <div> <span style="font-size:16px;"><span style="font-family:arial,helvetica,sans-serif;">信息编码技术在BB机中起到了至关重要的作用。信息编码技术将需要传递的信息（如文字、数字、符号等）转换成可以在无线电通讯中传输的信号格式。这一过程涉及对原始信息的编码、压缩和转换，使其适应无线电通讯的传输要求。</span></span><span style="font-size: 16px;"><span style="font-family:arial,helvetica,sans-serif;">在BB机中，信息编码技术主要涉及将输入的信息（如电话号码或简短文字消息）转换成特定的编码格式，以便通过无线电信号传输。编码过程通常包括将数字和字母等符号转换成二进制代码，再将这些二进制代码转换成可以在无线电波中传输的信号。</span></span><span style="font-family: arial, helvetica, sans-serif; font-size: 16px;">信息编码技术确保了信息的准确性和可靠性。通过编码，信息可以被准确无误地传输到BB机上，并且能够被正确地解码和显示。此外，信息编码技术还优化了信息的传输效率和存储空间，使得BB机可以传输更复杂和详细的信息。</span></div> <div> &nbsp;</div> <div> <span style="font-size:16px;"><span style="font-family:arial,helvetica,sans-serif;">柯南首次动画化正是在1996年，里面使用的手机就是大哥大，砖头一般的大小和重量称不上便携，但却开启的移动电话时代。</span></span><span style="font-family: arial, helvetica, sans-serif; font-size: 16px;">大哥大的起源可以追溯到20世纪80年代初，由美国摩托罗拉公司工程师所发明，当时移动通信技术刚刚起步。在那个时候，手机还非常大，像砖头一样笨重，而且非常昂贵。大哥大是移动通信设备的代名词，它采用了模拟通信技术，即通过无线电波传输语音信号。在大哥大出现之前，人们只能通过固定电话进行通信，而大哥大的出现让人们可以在移动中自由通话。</span></div> <div> &nbsp;</div> <div> <span style="font-size:16px;"><span style="font-family:arial,helvetica,sans-serif;">除此之外，大哥大涉及的无线通信的基本原理有电磁波传播、信号调制、无线频谱管理等。移动通信的相关技术有无线信道特性、多址接入技术、信号衰减与移动性管理等。在接收和发送信号时需要进行信号处理，如滤波、降噪、压缩扩展等。</span></span></div> <div> &nbsp;</div>

阮倾城的回答<br><br><p data-pid="1bx_pKQk">一般女人都是拒绝不了首饰的诱惑滴。漂亮的耳环、甜蜜的项链和精致的手表，统统都是女生的最爱，送这些礼物自然能表达自己的心意喽。</p><p data-pid="avSsGWk1">关于材质呢，黄金也好，玉石也罢，只要喜欢，不就是最好吗？倾城个人更喜欢多样的首饰款式，质量上乘，或大气，或婉约，用来日常搭配服饰，是非常不错哒！</p><p data-pid="GrKopSLO">年货节购物红包必须领，买啥都能省呐！</p><p><br></p><h2>1.<b>小银匠 四叶草耳坠</b></h2><figure data-size="normal"><img src="https://pica.zhimg.com/v2-76ab3ed79f35dba593835793860ece08_1440w.jpg?source=b1748391" data-rawwidth="898" data-rawheight="1151" data-size="normal" data-caption="" data-original-token="v2-76ab3ed79f35dba593835793860ece08" class="origin_image zh-lightbox-thumb" data-original="https://pica.zhimg.com/v2-76ab3ed79f35dba593835793860ece08_r.jpg?source=b1748391" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p data-pid="2LYcYRez">耳坠设计造型为四叶草，送女生来做生日礼物非常合适。</p><p data-pid="0qxp872i">300左右的价格买到和田玉制作的挂坠，性价比超级高，古色古香，给人一种厚重且大气的感觉。</p><p data-pid="mHjo58I_">色泽方面华而不炫，不张扬，贵而不显。</p><p data-pid="HQ3bYGo-">包装方面更是很到位，也是采用古风的风格，方方正正的刻字，中间有着自己品牌logo，充满了高级感。选择耳坠的话，一定不要忘记这款宝藏产品！</p><p data-pid="W18XKpYB">另外，还有一配套手链，也是超级美腻呢！一套更显诚意哦！</p><hr><h2>2.VIGG 甜心项链</h2><figure data-size="normal"><img src="https://picx.zhimg.com/v2-75daff50db6f15d47897ee00bdb0a24c_1440w.jpg?source=b1748391" data-rawwidth="1008" data-rawheight="1200" data-size="normal" data-caption="" data-original-token="v2-75daff50db6f15d47897ee00bdb0a24c" class="origin_image zh-lightbox-thumb" data-original="https://picx.zhimg.com/v2-75daff50db6f15d47897ee00bdb0a24c_r.jpg?source=b1748391" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p data-pid="SvvexJBq">VIGG甜心项链，寓意：<b>有你很甜，甜进心里</b>。以“爱情之石”-蔷薇石或者孔雀石打造爱心，蔷薇粉的烂漫触发甜蜜信号，让爱意更加瞩目，让你与甜心女友撞个满怀。</p><p data-pid="RZXrJ6Kp">甄选国际标准S925纯银材质，光泽度接近铂金质感，硬度佳，保养得当，不易氧化变黑。精选合成蔷薇石，色泽亮丽，令人甜蜜而心动。KW电离子极细抛光，让项链通体光泽仿若星钻闪闪流动，而且贴肤不刮手，舒适度极高。</p><figure data-size="normal"><img src="https://pica.zhimg.com/v2-6ed02d2b39f40b97c3002b04e245b99a_1440w.jpg?source=b1748391" data-rawwidth="900" data-rawheight="1200" data-size="normal" data-caption="" data-original-token="v2-6ed02d2b39f40b97c3002b04e245b99a" class="origin_image zh-lightbox-thumb" data-original="https://pica.zhimg.com/v2-6ed02d2b39f40b97c3002b04e245b99a_r.jpg?source=b1748391" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p data-pid="PouzOTP8">此款项链非常百搭，无论是休闲出街，还是白领上班，都无违和感。可盐、可甜的风格适合每一个爱美的女生！</p><hr><h2>3.<b>Lola Rose 小绿表</b></h2><figure data-size="normal"><img src="https://picx.zhimg.com/v2-7ba95f514a0d6fc22c7d5e465e523341_1440w.jpg?source=b1748391" data-rawwidth="750" data-rawheight="750" data-size="normal" data-caption="" data-original-token="v2-7ba95f514a0d6fc22c7d5e465e523341" class="origin_image zh-lightbox-thumb" data-original="https://picx.zhimg.com/v2-7ba95f514a0d6fc22c7d5e465e523341_r.jpg?source=b1748391" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p data-pid="SkWKN_eR">这款表不论是表带还是表盘都很有特点，绿色表达出众独特，不同于传统的首条金属表带和皮带，是一款特别独特而小众的礼物。</p><p data-pid="9-Cd7TDm">表盘设计是那种小方形，带起来很秀气可爱。表带质量来说，豆沙绿的表带很小清新，非常漂亮哟。</p><hr><h2>4.海盗船 皇冠手镯</h2><p data-pid="QpltlnYp">这款手镯特别惊艳！</p><p data-pid="E0ZU7km0">传统手工镶嵌颗颗银珠，多面抛光打磨，镜面更显光泽感，精致的皇冠造型，时刻彰显佩戴者迷人自信的姿态，S925银防过敏材质，亲肤舒适，匠艺电镀为银质保留持久光泽，皇冠元素一体式设计，开口便于调节，展现非凡自我。</p><figure data-size="normal"><img src="https://picx.zhimg.com/v2-91fb67bb893a1a7126e115fbf560cd56_1440w.jpg?source=b1748391" data-rawwidth="800" data-rawheight="800" data-size="normal" data-caption="" data-original-token="v2-91fb67bb893a1a7126e115fbf560cd56" class="origin_image zh-lightbox-thumb" data-original="https://picx.zhimg.com/v2-91fb67bb893a1a7126e115fbf560cd56_r.jpg?source=b1748391" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p data-pid="AWKnLS0L">复古时尚，闪耀个性，自由旋舞或神秘或个性，近距离感受它的美，让女性散发自信魅力。</p><p data-pid="FQ8lnbjo">这个手镯当做礼物非常阔以！我就特别喜欢，戴起来超漂亮！简约大方，超级显气质！</p><hr><h2>5.VIGG 心动项链</h2><figure data-size="normal"><img src="https://picx.zhimg.com/v2-f00ead4a0c01e20d23ef566882652f31_1440w.jpg?source=b1748391" data-rawwidth="1200" data-rawheight="900" data-size="normal" data-caption="" data-original-token="v2-f00ead4a0c01e20d23ef566882652f31" class="origin_image zh-lightbox-thumb" data-original="https://picx.zhimg.com/v2-f00ead4a0c01e20d23ef566882652f31_r.jpg?source=b1748391" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p data-pid="vhKg5Ywm"><b>每个女孩，对项链都情有独钟！</b></p><p data-pid="t6SYKn5M">灵动心跳项链，采用<b>德国机械双臂悬浮技术</b>，设计新颖，一动一闪，非常闪亮耀眼，女生戴起来超级显气质！</p><p data-pid="iEW64lJG">材质上乘：<b>S925纯银材质</b>，防过敏，不变色，不变形，中间是圣菲奥拉钻，可媲美钻石的风采！<b>18K金材质</b>，坚硬度高，色泽亮丽持久，每一件都是艺术品！</p><figure data-size="normal"><img src="https://picx.zhimg.com/v2-f281180579cb64fd714a9d26db54bb9d_1440w.jpg?source=b1748391" data-rawwidth="900" data-rawheight="1200" data-size="normal" data-caption="" data-original-token="v2-f281180579cb64fd714a9d26db54bb9d" class="origin_image zh-lightbox-thumb" data-original="https://picx.zhimg.com/v2-f281180579cb64fd714a9d26db54bb9d_r.jpg?source=b1748391" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p data-pid="HiS8LQCC">还有专属定制——<b>天使之眼尾链，</b>在其上面刻上见证爱情的誓言，赋予首饰特殊的意义，让爱永恒，情长久！</p><p></p>

本人从事uiux设计近10年，之前在大厂工作，目前一年是自由设计师，已对接了近30个项目，有多个APP和WEB, 2年多海外区块链web3等项目经验，擅长解决客户难题问题。可远程全兼职，项目合作 附上部分作品链接: https://leby-workspace.notion.site/leby-workspace/leby-9d6783aee3474eb089162e261f4a3137 (htt

黄金忙内圆圆子的回答<br><br><p data-pid="kBKw0Qk2">儿童医院常年床位紧张、人满为患，这反映了家长们对孩子健康的高度关注，也提醒我们在孩子成长过程中，家长能够采取一系列措施为孩子的健康保驾护航。</p><p data-pid="A3rmp9--">首先，定期健康体检是预防的关键。家长应该意识到，预防胜于治疗。通过定期的健康体检，可以及时发现潜在的健康问题，采取有效的措施进行干预。这不仅可以降低孩子生病的概率，也能够减轻儿童医院的就医压力。</p><p data-pid="ye2QmLZt">其次，良好的生活习惯是保持孩子健康的基础。定时合理的作息、科学的饮食、充足的运动等生活习惯对于儿童的身体发育和免疫系统的建设至关重要。家长可以通过为孩子提供均衡营养的饮食，鼓励他们参与户外活动，培养良好的卫生习惯，从而在日常生活中为孩子的健康打下坚实基础。</p><p data-pid="T9jz3URz">此外，心理健康同样不可忽视。孩子的情感世界十分敏感，良好的心理健康对于提高免疫力、预防疾病同样至关重要。家长需要关注孩子的情感状态，与他们建立良好的沟通关系，提供关爱和支持，帮助他们建立积极的心态，远离负面情绪的干扰。</p><p data-pid="0WswrIjB">总体而言，爸妈在孩子的健康问题上扮演着关键的角色。通过定期体检、良好的生活习惯培养以及关注孩子的心理健康，可以有效减轻儿童医院的就医压力，为孩子提供一个更加健康快乐的成长环境。家庭是孩子最重要的保健站，爸妈的关爱与关注将为孩子的健康奠定坚实基础。</p>

凌乐的回答<br><br><p data-pid="LtQXhRC0">每天A股都是平平无奇的下跌，创业板再创新低；</p><p data-pid="7013siHb">每天美股都是平平无奇的上涨，昨晚纳斯达克再创历史新高</p><p data-pid="MdR4gkKD">自打买了纳斯达克ETF之后，腰不酸了，腿不痛了，连盯盘的的频率也变低了</p><p data-pid="t6G-aizZ">现在每天A股的行情都要上热搜，在我看来其实没有太多讨论的必要</p><p data-pid="LiKNKx6f">当前就是市场资金玩命出逃，官方想护盘，但是护不住</p><p data-pid="U0Un0OS8">A股是最不听忽悠的场所，所有人都是拿着真金白银在投资，一有问题第一个跑路，当真以为跟你玩呢！</p>

<div class="content"> <h2>Solon 是什么框架？</h2> <p style="color:#24292e; text-align:start"><strong>Java "生态级"应用开发框架</strong>。<span style="background-color:#f1c40f">从零开始构建，有自己的标准规范与开放生态</span>（历时七年，具备全球第二级别的生态规模）。</p> <h2>相对于 Spring，有什么特点？</h2> <ul> <li>国产！国产！国产！</li> <li>启动快 5 ～ 10 倍。<span>&nbsp;</span><strong>（更快）</strong></li> <li>qps 高 2～ 3 倍。<span>&nbsp;</span><strong>（更高）</strong></li> <li>低流量内存节省 1/3 ~ 1/2。<span>&nbsp;</span><strong>（更少）</strong></li> <li>打包可以缩小到 1/2 ~ 1/10；比如，300Mb 的变成了 23Mb。<span>&nbsp;</span><strong>（更小）</strong></li> <li>同时支持 jdk8, jdk11, jdk17, jdk21,<span>&nbsp;</span><strong>graalvm native image</strong></li> </ul> <h2>入门探索视频（用户录制）：</h2> <p>&nbsp;</p> <h2>最近更新了什么？</h2> <ul> <li>添加 ToSocketdWebSocketListener::setListener 接口（更方便定制）</li> <li>添加 ToHandlerListener 对异常反馈的支持</li> <li>添加 WebSocket 支持 war(javax) 部署</li> <li>添加 WebSocket 支持 war(jakarta) 部署</li> <li>添加 OffsetDateTime 请求注入支持</li> <li>添加 solon.boot.undertow 打印 http2 的启用情况</li> <li>添加 solonee.licence 配置支持</li> <li>添加 JacksonActionExecutor 支持设定全新 ObjectMapper</li> <li>添加 smarthttp 适配对 websocket header 的处理</li> <li>调整 enableMd5key 返回（支持链式返回自己）</li> <li>调整 路由拦截器匹配规则采用pathNew方法（原为path）</li> <li>调整 ToHandlerListener 基类改为 EventListener（更方便定制）</li> <li>修复 WebSocket 不能获取 queryString 单字母参数问题</li> <li>liteflow 升为 2.11.4.2</li> <li>fastjson2 升为 2.0.44</li> <li>snack3 升为 3.2.88</li> <li>bean-searcher 升为 4.2.7</li> <li>sqltoy 升为 5.2.91</li> <li>beetlsql 升为 3.29.0-RELEASE</li> <li>reactor-netty-http 升为 1.1.15</li> <li>reactor-core 升为 3.6.2</li> <li>socket.d 升为 2.3.7</li> <li>folkmq 升为 1.0.30</li> <li>sms4j 升为 3.1.1</li> <li>smarthttp 升为 1.3.8</li> </ul> <h2>项目仓库地址？</h2> <ul> <li>gitee：<a href="https://gitee.com/noear/solon">https://gitee.com/noear/solon</a></li> <li>github：<a href="https://www.oschina.net/action/GoToLink?url=https%3A%2F%2Fgithub.com%2Fnoear%2Fsolon" target="_blank">https://github.com/noear/solon</a></li> </ul> <h2>官网？</h2> <ul> <li><a href="https://www.oschina.net/action/GoToLink?url=https%3A%2F%2Fsolon.noear.org%2F" target="_blank">https://solon.noear.org</a></li> </ul> </div>

<div class="content"> <p>最近，一个跟 AI 相关的案子引起了全国同行的围观，原因是一个百家号作者在网上写文章时，用了一张网上的 AI 图片当配图，结果被图片的生产者告侵权。这不禁让人紧张：以后 AI 产的图片，还能随便用吗？会不会侵权？</p> <p>事情是这样的——</p> <p style="text-align:left">2023年2月，李昀锴使用 Stable Diffusion 模型，通过在模型上输入数十个提示词，设置相关迭代步数、图片高度、提示词引导系数以及随机数种子等，生成了数张人像图片。随后，李昀锴以 “春风送来了温柔” 为名发布在社交平台小红书上。2023年3月2日，百家号一自媒体账号发布的名为《三月的爱情，在桃花里》的文章使用了李昀锴制作的图片。</p> <p style="text-align:center"><img height="768" src="https://oscimg.oschina.net/oscnet/up-f6cf6dc908fcf7b1c685805400c6c984609.png" width="512" referrerpolicy="no-referrer"></p> <p style="text-align:center"><span style="color:#999999"><em>李昀锴用 Stable Diffusion 模型生成的图片</em></span></p> <p style="text-align:left">李昀锴认为，对方未获得他的许可就截掉了他在小红书平台的署名水印进行发布，侵犯了署名权及信息网络传播权，应当承担法律责任。</p> <p style="text-align:left">2023 年 5 月，李昀锴起诉被告刘某侵害作品署名权、信息网络传播权纠纷一案在北京互联网法院立案。</p> <p><strong>这里最关键的争议在于，李昀锴基于自己设定的提示词和参数，使用 Stable Diffusion 模型制作的图片 “春风送来了温柔” 是否构成作品？以及构成哪一种类型的作品？</strong></p> <p style="text-align:left"><strong>法院认为，原告李昀锴使用</strong><strong>开源软件</strong><strong> Stable Diffusion 创作的图片由其独立完成，体现了他的个性化表达，因此涉案图片具备 “独创性” 要件。涉案图片符合作品的定义，属于美术作品，受到著作权法的保护。最终判决李昀锴胜诉，被告需在百家号平台公开道歉，并向原告赔偿 500 元</strong>。</p> <p style="text-align:left">这个案件，也成为了 AI 生成图片相关领域著作权第一案，让 AI 领域的从业者和使用者都提高了警惕：</p> <p>原来 AI 创作的图片也是有著作权的，那以后使用 AI 图片还得注意授权问题了？</p> <p>AI 图片很多都是用别人的图片“溶”出来的，相当于“二创”。这种做法放在文艺领域早被当成抄袭了，为啥它还能享有著作权呢？这是不是合理的？</p> <p>我用 AI 创作的图，总共有哪些权利和风险？权责如何划分？</p> <p>对此，我们邀请了知识产权领域的专业律师邓超进行对谈，一起聊聊究竟怎么回事。</p> <p>&nbsp;</p> <span id="OSC_h1_1"></span> <h1>01 AI 作品，版权并不明晰</h1> <p><span style="color:#245bdb">开源中国：首先我们捋清一下概念，版权和著作权是一回事吗？</span></p> <p>&nbsp;</p> <p>邓超：是的，著作权和版权没有区别。根据相关法律规定，著作权是指作品的作者等相关人员，依法对其已经完成的作品所享有的发表权、署名权、复制权、保护作品完整性权等。<strong>且著作权即版权。</strong></p> <p>&nbsp;</p> <p><span style="color:#245bdb">开源中国：OK，那在现行法律当中，个人或单位使用 </span><span style="color:#245bdb">AI</span><span style="color:#245bdb"> 生产的图片，拥有版权吗？</span></p> <p>&nbsp;</p> <p>邓超：<strong>在现行法律当中，这块还没有明确规定，行业意见也不统一，需要进行个案分析。</strong></p> <p>前年北京互联网法院有一个“菲林诉百度案”，当时法院认为，机器生成的内容是没有版权的。</p> <p style="text-align:center"><img height="625" src="https://oscimg.oschina.net/oscnet/up-d4964bffd09758af1e3dbb525b78e0b065e.png" width="1421" referrerpolicy="no-referrer"></p> <p>但是在深圳的“腾讯新闻案”，法院则认为，机器生成的内容有版权。</p> <p style="text-align:center"><img height="687" src="https://oscimg.oschina.net/oscnet/up-9672009ee8539049d0417268a64ca6f9a30.png" width="1437" referrerpolicy="no-referrer"></p> <p>一南一北，对这个问题给出了不同的答案，但是这些案子都没有上诉，所以说现在还没有一个统一的意见。今天这个案子里，北京互联网法院就认为，AI 生成的图片是有版权的。但是，北京互联网法院它是个基层法院，判决的效力有限，不好说能不能全国推广。</p> <p>&nbsp;</p> <p><span style="color:#245bdb">开源中国：那 </span><span style="color:#245bdb">AI</span><span style="color:#245bdb"> 生成的图片所拥有的权利很模糊啊？</span></p> <p>&nbsp;</p> <p>邓超：也不能说很模糊，它有一个判断的过程。判决也强调了，<strong>利用人工智能生成的内容是否构成作品，需要视个案情况而定，不能一概而论。</strong>在这个案子里，这张图片的生成涉及了上百个提示词和参数的调整，在这种情况下，法院会认可这个创作者是付出了一定的创造性劳动的。相反，假设只是跟 AI 说“画一幅秋天的风景画”，那这个在我看来就不能有版权了，因为没付出什么符合著作权法要求的创作。</p> <p>&nbsp;</p> <p><span style="color:#245bdb">开源中国：可是，这些为创作而输出的参数和设定，多少算多，又多少算少呢？</span></p> <p>&nbsp;</p> <p>邓超：是的，这里恰恰就是判断的难点，可能在每个案子里，每个法官的判断都会不一样。</p> <p>&nbsp;</p> <p><span style="color:#245bdb">开源中国：有律师认为，</span><span style="color:#245bdb">AI</span><span style="color:#245bdb"> 作图跟传统的美术创作有很大的区别，原告只输出了提示词，并没有动笔去画具体的线条，也没有百分之百地告知 Stable Diffusion 模型怎样去画出具体的线条和色彩，就通过人工智能生成了图片。</span><span style="color:#245bdb"><strong>根据《著作权法》的传统理论，人创作的作品才受版权保护，原告李昀锴的行为并不构成创作。</strong></span><span style="color:#245bdb">你怎么看？</span></p> <p>&nbsp;</p> <p>邓超：是的，这种反对的观点还挺普遍。做个类比，我让一位画家画一幅秋天的风景画，但我不能在画家画完了之后说“我是这幅画的作者”。这是不合理的。</p> <p>还有一种反对观点，它的逻辑是：即使我说了“画一幅秋天的风景画”这句话，不同的人他会画出不一样的东西，不能因为我说了这句指令，我就拥有了画的著作权，这是很奇怪的。像秋天的风景这种东西，本来就是一千个人一千种画法，即使是 AI ，不同的 AI 画出来的也不一样。甚至相同的 AI ，你让它再画一遍，都不一定画得出来。</p> <p>&nbsp;</p> <p><span style="color:#245bdb">开源中国：即使是相同的参数，它也不一定会生成同样的图。</span></p> <p>&nbsp;</p> <p>邓超：是的，没错。但是这个类比，只能放在人身上，放在 AI 身上就不太一样，因为 AI 它是一个机器，不是具体的人，是没有权利的。如果这幅图是我让一个人来画的话，那著作权肯定就属于画画的那个人了。但 AI 它不是人，它没法成为作者。<strong>现阶段，生成式人工智能模型不具备自由意志，无论是国内还是国外，都不支持 AI 成为法律上的主体。</strong></p> <p>这也是法院在这个判决中做出的考量。目前来讲，无论是认为 AI 作品应该有版权还是不应该有版权，其实都能解释得通，因为 AI 这东西是新兴的，法律比较落后，现在还没有达成一致说这种情况应该怎么办？所以，法院现在判决的时候，更多是从产业或者立法目的的角度，去解释说：这 AI 是把它保护起来比较好，还是不保护更好？</p> <p>在这个案子里面，原告为了生成这张图片，输入了大量的指令，调整了上百个参数，如此正向反向的一系列约束下来，才得到这张图。这个过程，在法院看来，是有一定的独创性的。咱们国家法律规定的独创性很低。比如说摄影作品，摄影师等了一天安排了特定角度拍出来的图，大家会认为有独创性；但咱们普通人随便拍的图，一般来讲也是有独创性的，即使你没调参数，也没啥构思。所以说，<strong>独创性，这东西的门槛就很低，不需要达到什么专业高度就能拥有。</strong></p> <p>&nbsp;</p> <p><span style="color:#245bdb">开源中国：可是拍照这事儿是我们自己动手拍的，不是别人告诉我怎么拍的。</span><span style="color:#245bdb"><strong>而且用 </strong></span><span style="color:#245bdb"><strong>AI</strong></span><span style="color:#245bdb"><strong> 的话，即使描述得再具体，它也只是文字创作，不是美术创作，</strong></span><span style="color:#245bdb">它对于创作结果是不能预见也无法控制的，这与人们之前使用画笔、绘图软件去作图有很大的不同。</span><span style="color:#245bdb"><strong>它是“文生图”，不是“手作图”。</strong></span></p> <p>&nbsp;</p> <p>邓超：所以说，这里其实是一个价值取向的问题，给不给版权保护都说得通。</p> <p>有一种反对观点认为，比如说“画一幅秋天的风景”这个指令，可以拥有文字性的版权，但这个文字性的版权，不能延伸到它生成的图片，不然以后所有的秋天风景画都侵犯了我的版权了，因为我最先说了这句指令。</p> <p><strong>不过，从历史的角度来看，各种形式的创作，要获得版权保护都是一个时间问题。</strong>比如说摄影技术刚诞生的时候，大家觉得摄影也不应该给版权，因为摄影出现之前，大家都是用油画，可能得花几十年学习，才能把风景画得很像。结果摄影技术出来之后，不需要任何绘画功底、也不用学几十年，只需按一下快门，就能得到一幅比你学了十几年画画还要接近真实的画，所以大家都认为它不是艺术，不应该给版权。可是后来你看，随着技术的发展，摄影慢慢地也成为一门艺术了。</p> <p>从历史的视角来看，每当有新的事物出现，它总会面临一些争议，比方说要不要给版权？但是我们可以想办法把版权保护做得更好，在保障权利的同时适应新事物的出现。</p> <p>&nbsp;</p> <span id="OSC_h1_2"></span> <h1>02 新情况可以参照现有法律吗？</h1> <p><span style="color:#245bdb">开源中国：现在有一种想法是将 </span><span style="color:#245bdb">AI</span><span style="color:#245bdb"> 创作类比成互联网产品。比方说程序员在后台输入代码，通过计算机生成了一个 APP，生成了它的各种功能。但是代码不属于美术作品，谁来写都一样，能实现就行，同一个功能背后的代码可能是一模一样的。在 AI 创作中，提示词就相当于创作的“代码”，生成的图片就类似于前台的 APP，那这个提示词是不是也是谁来写都一样呢？还应该有版权吗？</span></p> <p>&nbsp;</p> <p>邓超：在智力创作这一块，法律要求的门槛很低，毕加索的画有版权，小学生的画也一样有，并不以智力贡献的高低来衡量，只要是你写的就能有版权。</p> <p>所以，代码也是可以享有版权的，像软件著作权登记，它登记的就是这个代码。如果你写了一个代码，别人抄袭你的代码，那也是构成著作权侵权的。只不过代码的著作权仅限于这个文字代码本身。</p> <p>最开始，把代码当成文学小说来保护，也是有争议的。毕竟文字它没有任何实用的功能，但是代码，它唯一的目的就是实现功能。但是版权法不保护功能，要想保护功能可以用专利。所以最开始把代码视为文学小说就有这么一个不自洽的地方。那么法律后来就规定了，<strong>实现某个功能的唯一或者非常有限的代码，它是不能受版权保护的。</strong>比如说，单独写一个“弹出提示框”，仅仅这么一点东西，是没法被版权保护的。<strong>但要是整个程序，比如像微信，作为一个整体来讲，它就受到版权保护。</strong></p> <p>要是拿音乐来类比的话，单个音节，像 do、rei、mi、fa、so 本身是没法保护的，但是你把它编成一首曲子，那这首曲子就能受到版权保护。</p> <p>&nbsp;</p> <p><span style="color:#245bdb">开源中国：意思就是它得作为整体的一个作品来呈现才能算。</span></p> <p>&nbsp;</p> <p>邓超：对。但是要说得呈现到啥程度，这其实并没有一个清晰的线。比方说一首歌算，那其中一段算不算呢？这就得到具体案件里面，进行具体分析了。</p> <p>&nbsp;</p> <p><span style="color:#245bdb">开源中国：人工智能的软件是可以大规模复制的，只要</span><span style="color:#245bdb">算力</span><span style="color:#245bdb">足够，短时间生成海量的图片完全没有问题。如果这都可以获得著作权保护，对整个社会而言，会不会起不到鼓励创新的效果？</span></p> <p>&nbsp;</p> <p>邓超：是这样，现在从实践来讲，很多图片没法判断是不是 AI 生成的，除了那些手画不好的之外，其实很难分辨。在这种情况下，<strong>咱们默认所有图片都是有版权的就行了，不要在意它是不是 AI 生产的，这跟 AI 没关系。</strong>咱们在用图的时候，就两个原则：你独创的，或者是合法购买许可的，那就用；如果不是，那就别随便用。不能在网上看到一个图片就随手拿过来，这无论是不是 AI 生产的，风险都很大。</p> <p>如果说我用 AI 大模型生成的图，跟别人生成的一样，比方说一样的提示词下 AI 给我们都出了一样的图，那也没关系，因为这是你独立创作的，就可以避免法律风险，哪怕对方来起诉也不怕。</p> <p>&nbsp;</p> <p><span style="color:#245bdb">开源中国：就是说</span><span style="color:#245bdb"><strong>我们用同一个 </strong></span><span style="color:#245bdb"><strong>AI</strong></span><span style="color:#245bdb"><strong> 同一套提示词生成的两张图，我们各自分别都有著作权，哪怕这两张图一模一样？</strong></span></p> <p>&nbsp;</p> <p>邓超：是的，因为咱们讲的是独创性，只要这是你独立完成的，那就没有问题。比如说，两个人同时拍天安门广场升旗的图片，可能俩人的角度非常像，拍出来的图片几乎一样，在这种情况下，各自都有著作权，没有任何人侵权。但如果真到了法庭那个阶段，你就得拿出证据证明这图确实是我拍的，不是我扒的。像这个案子里，被告把原告图片水印都截掉了，那肯定是在网络上扒的，肯定侵权。但如果被告的时候，能把原图或提示词都拿出来，证明确实能生成这图，那被告侵权就不成立了。</p> <p>&nbsp;</p> <p><span style="color:#245bdb">开源中国：但如果要重现的话，万一输入同样的提示词，</span><span style="color:#245bdb">AI</span><span style="color:#245bdb"> 生成的图不一样，那不就没法自证了？</span></p> <p>&nbsp;</p> <p>邓超：理论上是这样，但另一方面来看，这些图片侵权的案子，判赔额都很低，这个案子判赔500，其他案子更少，一般就几十块钱，风险很小。如果是自创图片的话，虽然不一定保留有创作过程，但肯定会留痕，实在不行还能找证人出庭作证，总之肯定能查清，所以对现状不会有什么颠覆性的影响。</p> <p>&nbsp;</p> <span id="OSC_h1_3"></span> <h1>03 AI 创作，风险大大的有</h1> <p><span style="color:#245bdb">开源中国：说到独创性，</span><span style="color:#245bdb"><strong>目前很多的 </strong></span><span style="color:#245bdb"><strong>AI</strong></span><span style="color:#245bdb"><strong> 图片，都是用别人现有的图片“溶”出来的，这样也能算独创性吗？这不算抄袭吗？</strong></span></p> <p>&nbsp;</p> <p>邓超：当前刚好有一个案子：2023年12月27日，《纽约时报》起诉微软和 OpenAI，宣称报社数百万篇文章被用作 AI 的训练数据，这些数据的投喂到底是属于合理使用还是版权侵权，现在也没有定论，可以密切关注一下。</p> <blockquote> <p>“合理使用原则”是指，虽然你的行为严格来说算侵权，但你的行为是一种可以接受的借用，用来促进创造性的表达。例如，学者可以在自己的作品中引用摘录他人内容；作者可以出版改编图书；普通人可以截取电影片段做影评。换句话说，如果对版权限制过死，文明的创造力将可能停滞。</p> <p>科技公司长期利用这一原则来规避版权争议。2013年，谷歌因为复制数百万册图书并在线上传书里的片段，遭到作家协会的起诉，法官基于合理使用原则，裁决谷歌这一行为合法，因为它为公众创建了可搜索的索引，创造了公共价值。在大模型时代，合理使用原则仍可能发挥关键作用。支持 AI 不侵权的人认为，<strong>大模型生成内容的过程，跟人类创作相差无几——当你尝试画一幅画或拍一支视频，你的脑海里也会有你看过的画或电影。人类的创作在前人的基础上进步，大模型也是如此。</strong></p> </blockquote> <p><strong>现实总是领先法律一步：现实里出现问题了，法律再进行回应，现在刚好卡在了没达成一致意见的时候。</strong></p> <p><strong>从本质上来讲，著作权法、</strong><strong>知识产权</strong><strong>法的目的都是为了促进社会的繁荣。</strong>像远古时代，没有什么知识产品，宋代印刷术出现之前，大家都是用手抄本，但大家都认为这是好事，可以防止文献失传。印刷术出现之后，才慢慢有了著作权。立法者认为，对作品作者给予一定保护，可以激发其他人创作出更多的作品来。现实也的确是这样，发达国家都有着非常完善的知识沉淀。所以本质来讲，还是看怎么选择更能促进产业和整个社会的发展。</p> <p>&nbsp;</p> <p><span style="color:#245bdb">开源中国：说到促进创作，这里我要讲一下，</span><span style="color:#245bdb"><strong>在美术界，相似度达到10%就属于抄袭了，但是 </strong></span><span style="color:#245bdb"><strong>AI</strong></span><span style="color:#245bdb"><strong> 现在是在不声明的情况下抄袭，并且不以任何代价使用，这不就跟促进创作的初衷刚好相反了？</strong></span><span style="color:#245bdb">如果一做出来就会被抄袭，那不正好打击了人们创作的积极性，挤压人的创作空间吗？</span></p> <p>&nbsp;</p> <p>邓超：对，是这样。<strong>任何一个东西，政策的影响都是两方面的，</strong>你说的是负面的一方。但从正面来讲，以前创作图片，需要美工先学十年美术，美工画一幅图要画一天。但现在，任何一个没有学过美术的人，也可以创作出一幅画了。从这方面来讲，生产力肯定是大大提高了，AI 一天生成的图就能顶100个美工的创作。当然，最后肯定还需要微调，但这生产率已经翻倍了。</p> <p>假设现在一个公司需要100张图，如果找美工，成本是十万块钱；但找一个 AI 的话，可能就1000块钱，加上后期人工修改可能只需一万。从公司的角度来讲，它的成本就降低了，变得更有竞争力了，但背后可能就有十个美工失业了。可是从另外一个角度来讲，可能又会有十个 AI 相关的就业岗位增加。</p> <p>所以 AI 这个东西，它就像蝴蝶效应一样，一个因素改变带来的社会变化非常复杂，有人受益，就会有人受损，所以这里很难预测，也不是我一个人能想明白的事。</p> <p>&nbsp;</p> <p><span style="color:#245bdb">开源中国：在风险这块，举个例子：假设我用 </span><span style="color:#245bdb">AI</span><span style="color:#245bdb"> 做图的时候，只输了文字</span><span style="color:#245bdb">指令</span><span style="color:#245bdb">，但 AI 在训练的时候被喂了有版权的图片，所以</span><span style="color:#245bdb"><strong>产出给我的图片也侵权了，那是我负责还是 AI 公司负责？</strong></span></p> <p>&nbsp;</p> <p>邓超：按照咱们讨论的这个案子来讲，肯定是你负责，因为 <strong>AI</strong><strong> 它只是一个工具，就跟画笔或者照相机一样，最后出问题可能还是得人来负责。</strong>除了我们刚才说的“纽约时报诉 OpenAI 案”，因为 OpenAI 是在训练的时候使用了纽约时报的内容，所以要 OpenAI 负责。但是现在 OpenAI 已经把产品软件提供出来了，你用这个 AI 软件生成的图片，如果侵权的话，（虽然现在还没有案例），AI 工具它大概率是没有责任的，责任在你。</p> <p>&nbsp;</p> <p><span style="color:#245bdb">开源中国：可是我本意没有想要侵权任何人，也不是我让这个 </span><span style="color:#245bdb">AI</span><span style="color:#245bdb"> 去抄袭别人的，甚至我都不知道别人作品的存在，是 AI 公司训练的时候喂了有版权的图导致的生成作品侵权，这种情况我是没法控制的，也需要我来负责吗？</span></p> <p>&nbsp;</p> <p>邓超：确实，你问的这三个问题，是 AI 时代最棘手的三个问题，现在都没有人有答案：</p> <p><strong>第一，</strong><strong>大模型</strong><strong>使用海量数据来进行训练，这种行为到底是侵权还是合理使用？</strong></p> <p><strong>第二，</strong><strong>AI</strong><strong> 生成的作品到底有没有版权？（今天讨论的这个案子里北京互联网法院已经初步给出了意见）</strong></p> <p><strong>第三，用 </strong><strong>AI</strong><strong> 生成的作品侵权了究竟谁来承担责任？</strong></p> <p>这三个问题现在没人能有答案，我刚才说的，只是我个人的观点。</p> <p>&nbsp;</p> <p><span style="color:#245bdb">开源中国：那意思就是说，有好处的话，是使用者获得，如果是风险的话，也是使用者承担。那 </span><span style="color:#245bdb">AI</span><span style="color:#245bdb"> 公司它岂不是只负责赚钱不承担风险？</span></p> <p>&nbsp;</p> <p>邓超：简单来说是这样，但具体的还得结合具体案情来讲。</p> <p>企业的风险就是我们说的第一个问题：用别人的内容来训练 AI 模型，属不属于合理使用？这时候的政策是很敏感的。假设这算合理使用，企业风险很小，那一定程度上会促进 AI 产业的发展，因为企业没啥后顾之忧了；但如果让企业承担很大的责任，那一些刚发展起来的小公司搞不好会因为法律诉讼破产，这样就阻碍了行业发展。法律也好，判决也好，肯定都是要考虑产业发展的。</p> <p>&nbsp;</p> <p><span style="color:#245bdb">开源中国：但是也不能光揽好处，把风险甩给用户去跟原作者扯皮吧？</span></p> <p>&nbsp;</p> <p>邓超：对，但是有人受益，肯定就有人受损，这个不太可能双赢，就看你价值取向更偏向谁。比如产业早期的时候，可能倾向于促进产业发展；等产业发展成熟了，公司壮大了，还一点责任都不承担就不太好了。不同阶段，产业政策不一样，法律方面的话，至少在我看来，裁判者也好，立法者也好，都是需要平衡的。</p> <p>&nbsp;</p> <p><span style="color:#245bdb">开源中国：伴随着人工智能、大语言模型的发展，</span><span style="color:#245bdb">AI</span><span style="color:#245bdb"> 创作这种生产方式，还可能会触及哪些法律问题？</span></p> <p>&nbsp;</p> <p>邓超：除了上面讲到的三点，还有就是<strong>可能会侵犯别人的肖像权</strong>，比方说生成的人像跟别人长得一样，可能就会侵犯肖像权，这也属于第三点中侵权的一种形式吧。</p> <p>&nbsp;</p> <p><span style="color:#245bdb">开源中国：法律届是怎么看待 </span><span style="color:#245bdb">AI</span><span style="color:#245bdb"> 创作这一新的生产模式的？接下来会不会出台相关的法律法规呢？</span></p> <p>&nbsp;</p> <p>邓超：按照过往的历史经验来看，不会这么早出台法律。以往像互联网之类的新事物，法律界都会先让子弹飞一会儿，先观察一阵，等到时机成熟了，再出台相关法律法规。另外，咱们现在的知识产权法的框架，足以解决目前跟 AI 相关的一些问题，还没有必要单独针对 AI 立一个法。可能等时机成熟了，会完善法律下面的一些解释或规定吧。</p> <hr> <p>对此，各位怎么看？你认为 AI 作品应该有版权吗？我们评论区见吧~</p> <p style="color:#333333; margin-left:0; margin-right:0; text-align:left"><strong>本期嘉宾：</strong>邓超 | 律师（微信号：dengchao）</p> <p style="color:#333333; margin-left:0; margin-right:0; text-align:left"><img height="560" src="https://oscimg.oschina.net/oscnet/up-0fa35e5b407c4ce45828bd4c6e0c8078989.png" width="400" referrerpolicy="no-referrer"></p> <p style="color:#333333; margin-left:0; margin-right:0; text-align:left">具有理学学士和法学博士学位，有着深厚的法学理论基础；在知识产权行业从业十余年，有着丰富的实践经验。</p> <p style="color:#333333; margin-left:0; margin-right:0; text-align:left">长期专注于科技和媒体领域的知识产权前沿问题的研究和实践，代表客户处理相关的诉讼和非诉法律事务。</p> <p style="color:#333333; margin-left:0; margin-right:0; text-align:left">在进入律师事务所之前，曾就职于世界 500 强公司的法务部以及国内顶尖的知识产权事务所，为众多跨国公司、国内上市公司等提供知识产权法律服务。</p> </div>

猿某人的回答<br><br><p data-pid="gIxQnZei">快谢谢妈！</p><figure data-size="normal"><img src="https://pic1.zhimg.com/v2-b5a49d98aedc7d4e4006751dadfbca28_1440w.jpg?source=b1748391" data-rawwidth="1028" data-rawheight="586" data-size="normal" data-original-token="v2-7b89dfb72159134e57cc9e04a9c900ea" data-default-watermark-src="https://pic1.zhimg.com/v2-6e213dc615372a106243d9299e0bba3c_720w.jpg?source=b1748391" class="origin_image zh-lightbox-thumb" data-original="https://pic1.zhimg.com/v2-b5a49d98aedc7d4e4006751dadfbca28_r.jpg?source=b1748391" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p data-pid="viEX1p2B">两亿嘛，妈拿大头，小爸中头，其余小头。</p><p data-pid="pF2utZ6w">妈拿现金，其余人发点格力手机啥的，格力冰箱洗衣机券。</p>

HR大掌柜的回答<br><br><h2><b>哈哈哈，找他借钱啊，多问他借几次。</b></h2><h3>相信我，解决这事情最好的办法就是：“用魔法打败魔法”。</h3><p data-pid="d1BEomnt">为什么这么讲呢？</p><p data-pid="XI6hDU9c">不论你透露出去的工资是高还是低都会对你不利。</p><h2>因为，在利益（钱）面前，不要去挑战人性。</h2><h2>所以，最好的回答是终结这个话题，并且化被动为主动。</h2><figure data-size="normal"><img src="https://picx.zhimg.com/v2-1c9aab0e1ef72497eff7b9affa0b4953_1440w.jpg?source=b1748391" data-caption="" data-size="normal" data-rawwidth="484" data-rawheight="387" data-original-token="v2-bce7093fafd1d3e7350017ccd61de3d8" data-default-watermark-src="https://picx.zhimg.com/v2-80208347858d78bd4cd85c2dc4a5f969_720w.jpg?source=b1748391" class="origin_image zh-lightbox-thumb" data-original="https://picx.zhimg.com/v2-1c9aab0e1ef72497eff7b9affa0b4953_r.jpg?source=b1748391" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p data-pid="-Eouhkfc"><b>前几年在一线城市工作的时候，每年回老家过年：我家老爷子一定会对我千叮万嘱：人家问你工资你就可劲往低了说，然后有车贷、房贷；给邻居散烟散一般的就好不要整贵的。总之：在他们面前，你就是混的一般般。</b></p><p data-pid="5-aWI7Ja">年轻那会，我不理解。</p><p data-pid="O60HIp0K">有一次，我和太太闲谈时，她打趣的说到：我想回到过去过穷苦日子。</p><p data-pid="bAA4wFVE">之前大家虽然都很穷，但真正感觉到亲戚邻里间是互帮互助的，比如，“双抢”的时候帮七大姑八大姨家收水稻，帮邻居看个小孩、晒稻谷、收稻谷啥的……，现在生活的物质条件是越来越好了，日子越过越“火”了，关系却越来越淡了。</p><p data-pid="nxL6IPE2">我其实也是有同样的感触，却也百思不得其解。<b>直到有一天我看到了一句话，我释然了：</b></p><h2><b>“他们可能希望你过的好，但并不希望（确切的说是不能接受）你比他过的好”！</b></h2><figure data-size="normal"><img src="https://picx.zhimg.com/v2-64f71add4b0f0ad08e02926de0244c78_1440w.jpg?source=b1748391" data-caption="" data-size="normal" data-rawwidth="464" data-rawheight="480" data-original-token="v2-07afb8782297e631f2d6c5dea74a9534" data-default-watermark-src="https://picx.zhimg.com/v2-c23379c3156c3584b7855740a509ec3f_720w.jpg?source=b1748391" class="origin_image zh-lightbox-thumb" data-original="https://picx.zhimg.com/v2-64f71add4b0f0ad08e02926de0244c78_r.jpg?source=b1748391" referrerpolicy="no-referrer"></figure><p data-pid="AeSYx7Om"><b>这就是人性啊。</b></p><p data-pid="lUFTnEHe">《资本论》中更是将利益面前的人性描绘的极致：适当的利润,资本就胆大起来；10%的利润，保证到处被使用；有20%的利润，它就活跃起来；有50%的利润，它就铤而走险；为了100%的利润，敢践踏一切人间法律；有300%的利润，它就敢犯任何罪行，甚至绞首的危险。</p><p data-pid="tGzcs0ct"><b>所以，你觉得你和同事的关系是否比的过你和亲戚、邻居的关系？</b></p><p data-pid="jPzwOHl3">既然他都可以厚脸皮问这么多次，我还保持这份矜持干啥。</p><p data-pid="n9qeb0Bm">大胆向他借钱啊。</p>