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挑战1000篇日志打卡今天是第82天！

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建群以后才发现，原来这一块的小白还挺多，总结起来就一个原因：做这个软件的大多数都不是软件出生，都是因为临时要搭建一个上位机平台，匆匆入门......

今天馒头在老师的引导下的选择了折布的工作.这份工作根据折痕线将正方形布进行不同方式的折叠.可以培养幼儿在日常生活中的动手能力，为以后的叠衣服做准备，同时也培养孩子的专注力及手眼协调能力。这周馒头开始接触折布的工作，这两天每天都会复习一次，折布的工作目前分三个难度层次，第一块沿折痕线平行对折，老师示范后.馒头第一天就顺利的完成了；第二块对角线折，以及第三块对角线对折再对折，馒头目前独立操作时，会记得

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什么是关键字？就是被java语言赋予特殊含义的单词。关键字的特点组成关键的字母都是小写。常见关键字class,public,static,void.....。关键字注意事项goto和const是java语言的保留字，关键字在IDEA编译器中有明确的颜色变化。关键字列表ABSTRACTCONTINUEFORNEWSWITCHassertdefaultgotopackagesynchronizedbo

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今年招聘市场确实是好点了，我发现群友都在讨论，得赶快学点AI大模型。他们有的是想正式转到一些新兴的AI行业，需要系统的学习训练。更多的是想跟已有的技能结合，辅助编程提效，或上手实操应用，增加自己的职场竞争力。这也可以理解，ChatGPT推出仅一年半的时间，就将生成式AI推向主流。从谷歌到亚马逊，从百度到阿里，几乎所有科技巨头都在布局AI，也直接影响到了招聘市场，大模型相关的岗位数量多了不少，年薪甚

PCDN边缘计算是什么P2P内容分发网络（英文名：P2PCDN，以下简称PCDN）是以P2P技术为基础，通过挖掘利用边缘网络海量碎片化闲置资源而构建的低成本高品质内容分发网络服务。你可以通过集成PCDNSDK（以下简称SDK）接入该服务后能获得等同（或略高于）CDN的分发质量，同时显著降低分发成本。适用于视频点播、直播、大文件下载等业务场景。PCDN出现的原因：降低客户的分发成本，提升视频播放流畅

亲子日志：大宝突然看到我接他放学，会有什么反应呢？大宝现在上四年级，已经无需接送放，我也没再接送。今天的放学时间，我突然出现在校门口，当他发现我时，高兴不已，加快脚步，大叫“妈妈”。

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LiveKit本文主要是讲解在Next13+中如何使用LiveKit来实现简单的音视频通话，想了解更多的还是要去官方文档去掌握更复杂、高级的使用方法。什么是LiveKitLiveKit是一个开源的实时通信平台，基于WebRTC，主要用于构建高质量的音视频通话、实时数据传输和互动应用。LiveKit除了方便以外的大优势就是它提供了丰富的API和SDK，支持多种平台，包括Web、iOS、Android

选择目标状态：bears更新目标状态：bears更直接的方法——解构Zustand的异步支持Zustand切片模式总结写在前面本文意在作为学习Zustand的引导文章，希望各位可以通过此篇文章达到初步入门或者是复习的效果如果你是第一次接触状态管理工具的话

然后，就是我们的View层的代码，同样，我对代码做了删减：@Route(path=BaseConstants.EYEPETIZER_MENU)publicclassHomeActivityextendsCommonActivityimplementsHomeContract.IView{//实例化PresenterprivateHomeContract.IPresenterpresenter;{p

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在本章中，我们将重点探讨评估输入任务的重要性，这关乎到整个系统的质量和安全性。在处理不同情况下的多个独立指令集的任务时，首先对查询类型进行分类，并以此为基础确定要使用哪些指令，具有诸多优势。这可以通过定义固定类别和硬编码与处理特定类别任务相关的指令来实现。例如，在构建客户服务助手时，对查询类型进行分类并根据分类确定要使用的指令可能非常关键。具体来说，如果用户要求关闭其账户，那么二级指令可能是添加有

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作为一名缠论实践者，学缠论到现在一晃10年有余，从开始的完全不懂到笔段入门，其后又是中枢背驰、区间套、多级别联立等等，开始缠的死去活来，到最后的融会贯通。

日志收集的工具有很多种例如Splunk，很多大公司都在使用，但是个人使用的话并不合适，主要是需要license的…钱是1个大问题另1个常见开源的解决方案是ELK,但是搭建和学习成本高，如果只是为了日志收集并不值

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多模态大语言模型(MultimodalLargeLanguageModel,MLLM），在LLM原有的强大泛化和推理能力基础上，进一步引入了多模态信息处理能力。相比于以往的多模态方法，例如以CLIP为代表的判别式，或以OFA为代表的生成式，新兴的MLLM展现出一些典型的特质，在下面这两种特质的加持下，MLLM涌现出一些以往多模态模型所不具备的能力！模型大。MLLM通常具有数十亿的参数量，更多的参数

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但是k8s本身并没有提供集中查询多个pod的日志的功能其中1个常见方案就是ELK.本文的方案是利用fluentdsidecar和emptydir把多个pod的日志导向到bigquery的table中。

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