- 长文本、知识库、微调对比
司南锤
程序院学习人工智能
长文本、知识库和微调是三种不同的技术手段,用于增强大模型的能力。1.长文本处理•核心目标:理解和生成长篇内容。•优点:•连贯性强,适合处理需要深入理解背景信息的任务。•适合复杂任务,如长篇阅读理解或文章生成。•缺点:•资源消耗大,处理长文本需要更多的计算资源和内存。•受上下文长度限制,可能会丢失一些细节信息。•适用场景:•写作助手:生成长篇博客、报告或故事。•阅读理解:处理长篇阅读理解任务,如学术
- 8051汇编--条件转移指令
wperseverance
51单片机51单片机
在8051汇编语言中,控制转移指令用于改变程序的执行顺序,主要包括无条件转移、条件转移和调用/返回指令。以下是对这些指令的总结:一、无条件转移指令LJMP(LongJump)•功能:长转移,可以跳转到同一程序空间中的任何地址。•指令格式:LJMPaddr16,其中addr16是16位的目标地址。•特点:跳转范围大,适用于跨段跳转。•使用场景:当需要跳转到较远的地址时使用。SJMP(ShortJum
- 从静态PPT到智能演讲——人工智能在演示文稿中的应用
知来者逆
智能算法人工智能powerpointLLM大语言模型GPTPPT
1.概述在这个信息过载的时代,能够吸引并持续吸引观众的注意力无疑成为了一项艰巨的任务。公众演讲领域正经历着一场由人工智能(AI)引领的革命。AI不仅在制作引人入胜的内容方面发挥作用,而且在分析演讲的传递方式上也起着关键作用,它正在彻底改变我们传递信息的传统模式。这篇深度博文将带您一探演示技术激动人心的未来,特别是聚焦于AI如何助力演讲者打造既具有影响力又富有吸引力的观众体验。从内容创作到演讲分析,
- 【颠覆认知】大模型开发终极实战:30分钟用LangChain打造「超级AI客服」系统(附全代码+黑科技调参技巧)
煜bart
人工智能
重磅提示:文末含99%开发者不知道的Prompt逆向注入破解方案!---###一、撕开大模型开发的遮羞布:传统方案的三大致命陷阱传统AI客服系统开发面临:1.对话记忆金鱼症(7轮对话必失忆)2.知识库更新堪比器官移植3.业务逻辑与AI模型强耦合我们
- 第十三届蓝桥杯研究生组C++省赛
格格巫ZYX
算法c语言c++蓝桥杯
有一根围绕原点O顺时针旋转的棒OA,初始时指向正上方(Y轴正向)。在平面中有若干物件,第i个物件的坐标为(xi,yi),价值为zi。当棒扫到某个物件时,棒的长度会瞬间增长zi,且物件瞬间消失(棒的顶端恰好碰到物件也视为扫到),如果此时增长完的棒又额外碰到了其他物件,也按上述方式消去(它和上述那个点视为同时消失)。如果将物件按照消失的时间排序,则每个物件有一个排名,同时消失的物件排名相同,请输出每个
- 【python】flask-Web 应用程序框架
3L_csdn
#pythonflaskpython前端pythonweb框架http
目录简介一、简单示例二、Flask详细使用总结1、HTML转义2、路由2.1、使用route()装饰器将函数绑定到URL。2.2、变量规则2.3、唯一的URLs/重定向行为2.4、网址构建2.5、HTTP方法2.5、有json体返回的HTTPGET请求示例(请求中不带参数)2.6、有json体返回的HTTPGET请求示例(请求中带参数)简介Flask是一个轻量级的WSGIWeb应用程序框架。它旨在
- 人工智能_大模型091_大模型工作流001_使用工作流的原因_处理复杂问题_多轮自我反思优化ReAct_COT思维链---人工智能工作笔记0236
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大模型开发&神经网络人工智能大模型工作流COT思维链ReAct自我反思优化大模型工作流开发
#清理环境信息,与上课内容无关importosos.environ["LANGCHAIN_PROJECT"]=""os.environ["LANGCHAIN_API_KEY"]=""os.environ["LANGCHAIN_ENDPOINT"]=""os.environ["LANGCHAIN_TRACING_V2"]=""#安装所需要使用的包!pipinstallopenailanggraphA
- 【容器镜像】:获取原始 rootfs 及各系统大小对比
Talbot3的笔记
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之前一秒构建了alpine的容器镜像,甚至使用静态编译的应用不需要rootfs就可以运行,这也是golang在容器时代大流行的主要原因。如果不用科学上网,就可以从零构建基础IT设施,速度又很快,这大大增强了研发进度。下面介绍各rootfs的来源linuxcontainers,并根据images.linuxcontainers.org的镜像结构和搜索结果中提供的索引解析方法,我们可以通过以下步骤获取
- 【开源代码解读】AI检索系统R1-Searcher通过强化学习RL激励大模型LLM的搜索能力
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关于R1-Searcher的报告:第一章:引言-AI检索系统的技术演进与R1-Searcher的创新定位1.1信息检索技术的范式转移在数字化时代爆发式增长的数据洪流中,信息检索系统正经历从传统关键词匹配到语义理解驱动的根本性变革。根据IDC的统计,2023年全球数据总量已突破120ZB,其中非结构化数据占比超过80%。这种数据形态的转变对检索系统提出了三个核心的挑战:语义歧义消除:如何准确理解"A
- 为什么要进行数据仓库分层?
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#建模方法spark大数据分布式
对数据仓库进行分层(如常见的ODS、DWD、DWS、ADS等层次)是为了解决复杂数据处理场景中的效率、可维护性、易用性问题。以下是分层的主要目的和优势:1、职责分离,逻辑解耦分层能够沉淀公共的数据模型,实现了逻辑解耦。有以下好处:减少重复开发,提升研发效率从数仓模型角度能够提升数据一致性。减少了冗余计算,高频查询或者高频开发无需使用原始数据,直接使用公共的数据模型查询或者开发即可,减少了对计算资源
- uni-app微信小程序报错:更改appid失败touristappid Error:tourist appid
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事情是这样的,我用HbuilderX新建了一个uni-app小程序,然后运行到微信开发者工具,原本正常开发,后来我在微信开发者工具中,把project.config.json文件中的“appid”:“touristappid”,改为了一个我之前开发过的小程序的appid,然后保存文件报错。撤回更改后仍报错。这时无法改回默认的touristappid。我打开微信开发者工具,点击新建小程序,生成一个测
- 【忍者算法】从找朋友到找变位词:一道趣味字符串问题的深入解析|LeetCode 438 找到字符串中所有字母异位词
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忍者算法LeetCode题解秘籍leetcode算法职场和发展面试跳槽
LeetCode438找到字符串中所有字母异位词点此看全部题解LeetCode必刷100题:一份来自面试官的算法地图(题解持续更新中)生活中的算法还记得小时候玩的"找朋友"游戏吗?每个人都有一个字母牌,需要找到拥有相同字母组合的伙伴。比如,拿着"ate"的同学要找到拿着"eat"或"tea"的同学。这其实就是在寻找字母异位词!在实际应用中,字母异位词的检测有着广泛的用途。比如在密码学中检测可能的密
- 非对称加密:SSL/TLS握手的数学基石
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1.密钥交换的密码学困局在未加密的HTTP通信中,攻击者可通过中间人攻击(MITM)窃听或篡改数据。SSL/TLS协议的核心挑战在于:如何在不安全的信道上建立安全通信?这本质上是一个“密钥分发问题”——若使用对称加密(如AES),双方需要共享同一密钥,但密钥本身如何安全传递?非对称加密的突破性在于公钥与私钥的分离。以RSA算法为例,其数学基础是大质数分解难题:选择两个大质数p和q(通常≥2048位
- 千问大模型携手超算互联网:算力驱动下的安全新征程
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一、技术革命的新纪元:从“火种”到“燎原”2025年3月,中国国家超算互联网平台宣布接入阿里巴巴“千问QwQ-32B”大模型。这一事件,标志着人类算力资源整合迈入新阶段——超算中心不再仅是巨型计算机的集合,而是演化为承载智能的“数字大脑”。用户可通过平台免费调用百万级Token的计算资源,如同古希腊神话中普罗米修斯盗火予人,超算互联网正将“智能之火”播撒至科研、工业乃至普通开发者手中。然而,火种既
- HarmonyOS NEXT 将ArrayBuffer压缩到指定大小并转化为base64返回
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项目中有需求要对获取的图片进行压缩,并且是要压缩到固定大小,考虑到harmonyos中对图片质量压缩方式packing,压缩后要及时检查大小,就使用while循环一步步的压缩,直至压缩到目标值letbitmap:ArrayBuffer;//需要压缩的数据letcompressSize:number;//目标大小letconsiderBase64:boolean;//是否考虑base64算法把字节数
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上、数据标注质量与AI模型的质量关系数据标注是AI最基础的工作,数据标注的质量决定了AI质量,影响数据标注质量的是数据标注的规则。1、数据标注是AI最基础的工作:数据标注是构建高质量AI模型的基石:数据标注尤其是在监督学习范式下,是AI领域最基础、最关键的工作之一。没有高质量的标注数据,就如同建造高楼大厦没有坚实的地基,AI模型就无法有效地学习和训练,最终的AI质量也就无从谈起。训练数据是AI模型
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大家好,我是白晨,一个不是很能熬夜,但是也想日更的人✈。如果喜欢这篇文章,点个赞,关注一下白晨吧!你的支持就是我最大的动力!文章目录JVM性能监控与调优概述篇背景说明生产环境中的问题为什么要调优不同阶段的考虑调优概述监控的依据调优的大方向性能优化的步骤第一步(发现问题):性能监控第二步(排查问题):性能分析第三步(解决问题):性能调优性能评价/测试指标停顿时间(或响应时间)吞吐量并发数内存站用相互
- 基于大模型的单纯性孔源性视网膜脱离预测及治疗方案研究报告
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围术期危险因子预测模型研究人工智能
目录一、引言1.1研究背景与目的1.2国内外研究现状1.3研究方法与创新点二、单纯性孔源性视网膜脱离概述2.1发病机制2.2高危因素2.3临床表现与诊断方法三、大模型在术前预测中的应用3.1模型选择与数据收集3.2术前风险预测指标3.3预测结果分析与验证四、基于预测结果的手术方案制定4.1手术原则与目标4.2不同预测结果下的手术方式选择4.3手术案例分析五、麻醉方案的确定5.1麻醉方式的选择依据5
- 5.PE——使用代码在任意节空白区添加shellcode
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继上一篇手动添加shellcode,这篇以代码来实现,要思路的话还请去上一篇看,这篇为纯代码main代码:#pragmaonce#include"FileUtil.h"#include"ImageUtil.h"intmain(){unsignedintsize;char*buf=ReadFile("D:\\project\\cpp\\test.exe",&size);//检查是否读取成功if(bu
- Gemini 2.0 全面解析:技术突破、应用场景与竞争格局
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AI人工智能aiAI编程AI写作程序员创富
摘要2025年3月,谷歌正式发布Gemini2.0大模型,凭借其在多模态处理、代码生成和长上下文理解等领域的突破性进展,迅速成为AI领域的焦点。本文将深入剖析Gemini2.0的技术架构、应用场景及与Grok3、DeepSeekR1、ChatGPT-4.5等竞品的对比,探讨大模型技术的边界与未来趋势。1.Gemini2.0技术亮点1.1模型架构与性能提升Gemini2.0采用混合专家模型(MoE)
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GEE数据集专栏sentinel遥感影像gee数据集nasaHLS-2
简介统一大地遥感卫星哨兵-2(HLS)项目通过虚拟卫星传感器群提供一致的地表反射率(SR)和大气层顶部亮度(TOA)数据。陆地成像仪(OLI)安装在美国宇航局/美国地质调查局的联合陆地卫星8号和陆地卫星9号上,而多光谱仪(MSI)则安装在欧洲的哥白尼哨兵-2A号和哨兵-2B号卫星上。通过综合测量,可以每2到3天以30米的空间分辨率对陆地进行全球观测。HLS项目使用一套算法来获得OLI和MSI的无缝
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北京阿尔泰科技PCI5659是一-款多功能数据采集卡,具有32路12位100K采集频率,AD带16K字FIFO缓存,保证数据的连续性,并带16路可设方向的DIO功能。产品支持阿尔泰科技最新的ART-DAQ数据管理软件,提供QT、PYTHON、LABVIEW、VC、VB、VB.NET、C#等例子程序。模拟量输入通道数32路精度12位*大采样频率100KsPs多通道采样速度各通道*大采样频率/设置的采
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OTSU基本介绍OTSU是一种确定图像二值化分割阈值的算法,由日本学者大津于1979年提出,被誉为是图像分割中全局阈值选择的最佳方法。OTSU按照图像的灰度特性,将图像分成前景和背景两部分。因为方差可以看成是灰度分布均匀的一种度量,故前景和背景之间的类间方差越大,说明构成图像两部分的差别越大,当部分前景错分为背景或者部分背景被错分为前景时,都会导致两部分的差别变小。使用类间方差最大的分割一位置错分
- 大模型LLM基于PEFT的LoRA微调详细步骤---第一篇:模型下载篇
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模型下载:HuggingFace官网:https://huggingface.co/----需要VPN魔搭社区:https://modelscope.cn/home----国内映射,不需要VPN写在篇始:国内关注方法一即可。其余几种都需要VPN,而且在服务器下载的速度有限~~。下一篇:微调详细流程以及环境...方法一:魔搭(modelscope)下载#需要安装pipinstallmodelscop
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文章目录一、什么是动态组件?核心特性:二、基本使用方式1.基础语法2.组件注册方式3.动态组件生命周期三、六大典型应用场景1.标签页切换系统2.多步骤表单流程3.动态仪表盘4.权限驱动视图5.插件系统集成6.服务端驱动界面四、高级使用技巧1.状态保持方案2.动态Props传递3.异步组件加载4.过渡动画支持五、性能优化策略1.缓存策略对比2.代码分割配置3.内存管理示例六、常见问题解决方案1.组件
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NVIDIA显卡型号显卡分N卡和A卡,这个N卡指的是英伟达(NVIDIA),A卡之前是ATI(后来被AMD收购),现在的A卡指的就是AMD显卡。如果是为了玩游戏或者是学深度学习,选显卡肯定是要选N卡,因为A卡对于游戏优化的没有N卡好。(1)图中的GTX表示是英伟达的一个系列名称,全称叫GeForceGTX,GTX定位高端显卡系列,从低到高排名:GS/GT/GTS/GTX/RTX/Ultra,从20
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一Langchain的应用目录:langchain的overviewprompttemplatemodelsandoutputparsers1.什么是langchain,为什么需要langchain?问题:如何没有langchain会怎么样?一个项目可能会包括:调用多个不同的大模型(gpt4,视频生成...)向量数据库数据类型(读取,trunk的切分...)langchain是面于大模型开发的框架
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bozch
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在.net mvc5中,在执行某一操作的时候,出现了如下错误:
各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
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如何计算一个对象的大小呢?
 
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- JVM 不稳定参数
g21121
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-XX 参数被称为不稳定参数,之所以这么叫是因为此类参数的设置很容易引起JVM 性能上的差异,使JVM 存在极大的不稳定性。当然这是在非合理设置的前提下,如果此类参数设置合理讲大大提高JVM 的性能及稳定性。 可以说“不稳定参数”
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1.目标:实现用户登录后,再次登录就自动登录,无需用户名和密码
2.思路:将用户的信息保存为cookie
每次用户访问网站,通过filter拦截所有请求,在filter中读取所有的cookie,如果找到了保存登录信息的cookie,那么在cookie中读取登录信息,然后直接
- centos7 安装后失去win7的引导记录
程序员是怎么炼成的
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1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ### 在后面添加 menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" { 
- Oracle 10g 官方中文安装帮助文档以及Oracle官方中文教程文档下载
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- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
無為子
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我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。
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G4Studio_V3.2版本变更日志
功能新增
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(2).新增了文件资源的Zip压缩和解压缩
- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
日期函数转换函数(核心)数字函数通用函数(核心)字符函数
单行函数; 字符函数,数字函数,日期函数,转换函数(核心),通用函数(核心)
一:字符函数:
.UPPER(字符串) 将字符串转为大写
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- Mockito异常测试实例
bijian1013
java单元测试mockito
Mockito异常测试实例:
package com.bijian.study;
import static org.mockito.Mockito.mock;
import static org.mockito.Mockito.when;
import org.junit.Assert;
import org.junit.Test;
import org.mockito.
- GA与量子恒道统计
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JavaScript浏览器百度Google防火墙
前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
为何GA和量子网站统计(量子统计前身为雅虎统计)结果不同?
首先:没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因:(1)不同的统计分析系统的算法机制不同;(2)统计代码放置的位置和前后
- 【Linux命令三】Top命令
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linux命令
Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器,可以查看当前系统的运行情况,包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果:
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- spring四种依赖注入方式
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spring
平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
- angular.injector
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AngularJSAngularJS API
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描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
- java-同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待
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public class PC {
/**
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* 同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待。
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- 使用Struts2.2.1配置
Chen.H
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- [职业与教育]青春之歌
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每个人都有自己的青春之歌............但是我要说的却不是青春...
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在oracle连接(join)中使用using关键字
34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables.
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- C语言学习homework1
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- select in order by , mysql排序
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If i select like this:
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- Ehcache(02)——ehcache.xml简介
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ehcache.xml文件是用来定义Ehcache的配置信息的,更准确的来说它是定义CacheManager的配置信息的。根据之前我们在《Ehcache简介》一文中对CacheManager的介绍我们知道一切Ehcache的应用都是从CacheManager开始的。在不指定配置信
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Mac 在国外很受欢迎,尤其是在 设计/web开发/IT 人员圈子里。普通用户喜欢 Mac 可以理解,毕竟 Mac 设计美观,简单好用,没有病毒。那么为什么专业人士也对 Mac 情有独钟呢?从个人使用经验来看我想有下面几个原因:
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O/R Mapping 是 Object Relational Mapping(对象关系映射)的缩写。通俗点讲,就是将对象与关系数据库绑定,用对象来表示关系数据。在O/R Mapping的世界里,有两个基本的也是重要的东东需要了解,即VO,PO。
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