预防糖尿病 1. 控制体重: 保持健康的体重对于预防糖尿病至关重要。肥胖是导致2型糖尿病的主要风险因素。 2. 健康饮食: 限制糖、饱和脂肪和反式脂肪的摄入，多吃水果、蔬菜、全谷物和瘦肉蛋白。 3. 规律运动: 至少每周进行150分钟的中等强度有氧运动，或每周进行75分钟的高强度有氧运动。 4. 定期体检: 定期体检有助于及早发现糖尿病的风险因素，并采取相应的措施。 5. 控制血压和胆固醇: 高血压和高胆固醇是导致糖尿病的风险因素。 管理糖尿病 1. 控制血糖: 通过健康饮食、规律运动和药物控制血糖水平。 2. 控制血压和胆固醇: 降低血压和胆固醇水平有助于预防糖尿病并发症。 3. 定期体检: 定期体检有助于监测糖尿病的进展和并发症的出现。 4. 自我管理: 学习如何监测血糖、注射胰岛素或服用药物，并了解糖尿病的并发症。 5. 寻求专业帮助: 与医生、营养师和糖尿病教育家合作，制定个性化的管理计划。 重要提示 * 糖尿病是一种慢性病，需要终身管理。 * 遵循医生的建议，并积极参与自己的治疗计划。 * 保持乐观积极的心态，并积极参与糖尿病的管理。

* 固态电池: 固态电池使用固态电解质代替传统的液体电解质，具有更高的能量密度、更长的寿命和更高的安全性。目前，多家公司正在研发固态电池，预计将在未来几年内投入市场。 * 锂金属电池: 锂金属电池使用金属锂作为负极材料，具有更高的能量密度和更低的成本。然而，锂金属电池也面临着安全性和循环寿命的挑战。目前，科学家正在研究如何克服这些挑战，以实现锂金属电池的实际应用。 * 锂硫电池: 锂硫电池使用硫作为正极材料，具有更高的能量密度和更低的成本。然而，锂硫电池也面临着循环寿命和电化学稳定性的挑战。目前，科学家正在研究如何提高锂硫电池的性能，以实现其商业化应用。 * 快充技术: 快速充电技术可以缩短电动汽车的充电时间，提高用户体验。目前，一些汽车制造商已经推出了支持快速充电的电动汽车。 * 电池管理系统: 高效的电池管理系统可以优化电池性能，延长电池寿命。目前，电池管理系统正在不断改进，以提高电动汽车的安全性、可靠性和效率。

在JavaScript中，将Markdown转换为HTML的库有很多，以下是一些常用的库： remarkable - 一个快速、灵活的Markdown解析器。使用方法： const remarkable = require('remarkable'); const md = new remarkable(); const html = md.render('你的Markdown文本'); marked.js - marked的纯JavaScript版本，适用于浏览器端。使用方法： const marked = require('marked'); const markdown = '你的Markdown文本'; const html = marked(markdown); showdown - 一个将Markdown转换为HTML的库，易于使用。使用方法： const showdown = require('showdown'); const converter = new showdown.Converter(); const html = converter.makeHtml('你的Markdown文本'); markdown-it - 一个快速、轻量级的Markdown解析器，具有插件系统。使用方法： const MarkdownIt = require('markdown-it'); const md = new MarkdownIt(); const html = md.render('你的Markdown文本'); marked - 一个性能非常好的Markdown解析器，可以将Markdown文本转换为HTML。使用方法： const marked = require('marked'); const markdown = '你的Markdown文本'; const html = marked(markdown); 你可以根据项目需求选择合适的库。这些库通常都支持npm安装，你可以使用以下命令进行安装： npm install marked 或者 npm install markdown-it 等等。

HTTP 422 Unprocessable Entity 错误通常表示服务器能够理解请求，但请求中的某些数据格式不正确，导致无法处理该请求。在 FastAPI 中，422 Unprocessable Entity 错误可能与请求体中的数据类型或格式不符合预期有关。 常见原因 1. 请求体格式错误：发送的 POST 请求的数据格式可能与 FastAPI 期望的格式不同，例如，传递的数据未被正确地序列化为 JSON，或者字段不匹配。 2. 缺少必填字段：FastAPI 的请求体模型可能定义了某些必填字段，但你在请求中没有传递这些字段。 3. 字段类型不匹配：某些字段的数据类型与 FastAPI 定义的类型不一致。 如何排查 1. 日志和错误信息：查看 FastAPI 提供的详细错误日志信息，通常它会明确指出哪个字段出现了问题。 2. 校验数据类型：确保传递的数据类型与预期的数据类型相匹配。如果 message 期望是 str，但你传递了其他类型的数据（如 int），FastAPI 会返回 422 错误。 检查请求格式：确保发送的请求体数据格式正确，通常是 JSON 格式，例如： { "message": "你好" } 如果你是用 curl 或其他工具发送请求，可以类似这样发送： curl -X POST "http://localhost:8000/chat" -H "Content-Type: application/json" -d '{"message": "你好"}' 查看 FastAPI 中的请求体模型定义：检查你在 FastAPI 中定义的 /chat 端点是否有特定的 Pydantic 模型，看看哪些字段是必填字段，哪些字段是可选的。 from pydantic import BaseModel class ChatRequest(BaseModel): message: str # 假设你需要传递一个 `message` 字段 @app.post("/chat") async def chat(request: ChatRequest): return {"response": "Message received"} 例子 假设你的 /chat 端点期望一个 JSON 对象： from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel app = FastAPI() class ChatRequest(BaseModel): message: str @app.post("/chat") async def chat(request: ChatRequest): return {"response": f"Received: {request.message}"} 如果你发送以下不正确的请求： curl -X POST "http://localhost:8000/chat" -H "Content-Type: application/json" -d '{"msg": "你好"}' 它会返回 422 Unprocessable Entity，因为 msg 字段不符合 message 的字段名要求。 如何修正 * 确保在请求体中使用正确的字段名称和类型。 * 对于可选字段，定义时使用 Optional 类型。 * 查看 FastAPI 返回的详细错误消息，找出具体哪个字段存在问题。

当 @mattermost/client 的 WebSocket 连接断开时，它会自动尝试重新建立连接。 以下是一些关于 WebSocket 重连机制的详细信息： * 重连尝试： 当连接断开时，客户端会尝试重新建立连接。重连尝试的频率和时间取决于网络连接的状况。 * 重连策略： 客户端会使用指数后退策略来决定重连尝试之间的延迟时间。这意味着每次重连尝试的延迟时间都会随着尝试次数的增加而增加。 * 最大重连尝试次数： 客户端会尝试一定次数的重连。如果超过了最大尝试次数，连接将不会被重新建立。 影响 WebSocket 重连的因素： * 网络连接质量： 网络连接的质量会影响 WebSocket 的稳定性。如果网络连接不稳定，连接可能会经常断开。 * 服务器问题： 服务器问题也可能会导致连接断开。 * 客户端配置： 客户端配置中的某些设置，例如重连尝试次数和延迟时间，也会影响 WebSocket 重连机制。 解决 WebSocket 连接问题： * 检查网络连接： 确保网络连接稳定。 * 检查服务器状态： 确保 Mattermost 服务器正常运行。 * 调整客户端配置： 根据网络连接状况调整客户端配置中的重连参数。 示例： // 使用自定义重连策略 const client = new MattermostClient({ reconnect: { delay: 1000, // 延迟 1 秒 maxRetries: 10 // 最大重试次数为 10 次 } }); 如果 WebSocket 连接问题持续存在，请查看 Mattermost 文档或联系 Mattermost 支持团队寻求帮助。 mattermost-driver-javascript/websocket_client.jsx at master · mattermost/mattermost-driver-javascriptJavascript library for interacting with the Mattermost API - mattermost/mattermost-driver-javascriptGitHubmattermost

选择 3090 还是 4080 取决于你的具体需求和预算。 性能方面： * 4080 的性能明显优于 3090，特别是 4K 分辨率下。 * 4080 支持 DLSS 3.0 技术，可以大幅提升帧率和画面质量。 价格方面： * 4080 的价格更高，但性能也更强。 * 3090 的价格相对更低，可以获得更实惠的性能。 总结： * 如果你追求极致性能，并且预算充足，那么 4080 是更好的选择。 * 如果你想要获得实惠的性能，并且对最新技术不那么敏感，那么 3090 仍然是一个不错的选择。 以下表格对两款显卡进行更详细的比较： 特性 3090 4080 性能 较强 更强 价格 较低 较高 DLSS 版本 2.0 3.0 显存大小 24GB 16GB 显存类型 GDDR6X GDDR6X 支持光追 是 是 支持 DLSS 是 是 最终的选择取决于你的具体需求和预算。

FC 上至今还值得玩的游戏有很多，以下是一些经典之作： * 超级马里奥兄弟系列 (Super Mario Bros.)：经典的横版过关游戏，以其简单易懂的操作和充满乐趣的关卡设计而著称。 * 魂斗罗 (Contra)：横版射击游戏，以其爽快的射击体验和独特的武器系统而闻名。 * 塞尔达传说：塞尔达的冒险 (The Legend of Zelda)：动作冒险游戏，以其开放的世界和精巧的谜题设计而著称。 * 最终幻想 (Final Fantasy)：角色扮演游戏，以其宏大的故事背景和精美的画面而著称。 * 恶魔城 (Castlevania)：横版动作冒险游戏，以其恐怖的氛围和丰富的游戏内容而著称。 * 松鼠大战 (Chip 'n Dale Rescue Rangers)：横版过关游戏，以其可爱的画面和独特的玩法而著称。 * **热血系列 (Nekketsu) **：体育和格斗游戏系列，以其轻松有趣的玩法和充满活力的人物而著称。 * 赤色要塞 (Red Alert)：即时战略游戏，以其独特的设定和紧张刺激的战斗而著称。 * 吃豆人 (Pac-Man)：经典的街机游戏，以其简单的规则和令人上瘾的玩法而著称。 * 太空侵略者 (Space Invaders)：经典的街机游戏，以其简单的规则和紧张刺激的战斗而著称。 除了以上这些，还有许多其他值得玩的游戏，例如《洛克人》、《最终幻想 II》、《勇者斗恶龙》等，这些游戏都拥有独特的魅力，至今仍值得玩家体验。

GLM-4：下一代大规模语言模型的崛起 随着人工智能技术的不断发展，大规模语言模型（Large Language Models, LLMs）在自然语言处理领域发挥着越来越重要的作用。近年来，许多知名的LLM，如OpenAI的GPT系列和Google的LaMDA，都展示了强大的语言理解与生成能力。而在这些模型中，GLM-4（General Language Model 4）作为新一代的创新模型，备受瞩目。 什么是GLM-4？ GLM-4是由一组顶尖的AI研究人员开发的最新语言模型，它基于深度学习和大规模并行计算技术，旨在解决多种复杂的自然语言处理任务。GLM系列模型起源于通用语言建模的理念，旨在通过更具泛化能力的架构来处理多语言、多任务以及跨领域的内容生成与理解需求。 GLM-4在前几代模型的基础上，进一步提升了模型的架构和训练规模，具备更强的上下文理解能力和语言生成流畅性。这使其在文本生成、机器翻译、语义分析、对话系统等应用场景中表现出色。 GLM-4的关键特性 1. 更大规模的参数：GLM-4相比于之前的版本，拥有更多的参数，这意味着它能更好地捕捉复杂的语义关系与语言模式。大规模的参数使得模型可以在多种任务中展现出更好的性能。 2. 多语言支持：GLM-4不仅仅局限于英语，它在多个语言数据集上进行了训练，能够处理和生成不同语言的文本。这使得它在全球化的应用场景中具有广泛的适用性。 3. 跨领域的泛化能力：得益于多任务学习框架，GLM-4不仅能够应对特定的自然语言处理任务，如问答、摘要生成等，还可以扩展到医疗、法律、金融等领域的专门任务。模型的多样化训练使其具有很好的跨领域应用潜力。 4. 更强的上下文理解：GLM-4在处理长文本时表现尤为出色，能够通过自注意力机制捕捉远距离的上下文信息，从而生成更具连贯性和一致性的文本。 5. 高效推理与生成：尽管GLM-4的模型规模巨大，但研究团队通过优化算法和架构设计，显著提高了模型的推理效率，使得它在实际应用中具有较快的响应速度，适用于实时交互场景。 GLM-4的应用场景 1. 智能客服：GLM-4可以集成到智能客服系统中，通过自然语言对话帮助用户解答问题，提高服务效率。 2. 内容创作：借助GLM-4的强大生成能力，用户可以通过简单的指令生成高质量的文章、报告、小说等内容，极大提升内容创作的效率。 3. 机器翻译：多语言支持使得GLM-4在机器翻译任务中具有显著优势，可以为不同语言之间的无缝沟通提供解决方案。 4. 语义搜索：GLM-4能够通过理解用户的自然语言查询，提供更精准和相关的搜索结果，优化搜索引擎和知识库系统。 5. 医疗、法律等专业领域应用：GLM-4具备处理专业术语和复杂信息的能力，能够在特定领域中进行知识提取和文本生成，为医生、律师等专业人士提供辅助支持。 GLM-4的未来 尽管GLM-4已经展现了强大的能力，但未来的发展仍然充满机遇和挑战。随着硬件计算能力的不断提升和数据资源的不断丰富，未来的语言模型将能够解决更复杂的问题，甚至可能跨越语言的界限，成为人类与机器之间无缝沟通的桥梁。 GLM-4无疑是大规模语言模型发展历程中的重要一步。它的多语言支持、强大的上下文理解和生成能力为未来的人工智能应用奠定了坚实的基础。在不断扩展的AI世界中，GLM-4将继续推动自然语言处理领域的创新与变革。 总结来说，GLM-4不仅仅是一个技术进步的象征，它也是AI技术如何影响和改变我们日常生活的重要体现。随着其不断应用于更多领域，GLM-4将有望为各行业带来更高效、更智能的解决方案。

vLLM 和 Hugging Face 的 Transformers 库是用于自然语言处理（NLP）的大型语言模型(Large Language Models, LLM)框架，它们各自有不同的设计目标和特点。以下是两者的详细对比： 1. 目标和用途 * vLLM：vLLM 是为优化 LLM 的推理性能而设计的框架，特别是处理大规模模型的高效推理。它专注于通过增强内存管理、优化并发执行、减少延迟等来提升性能，适合需要处理高吞吐量任务的应用场景，例如 API 服务或需要快速响应的系统。 * Transformers：Hugging Face 的 Transformers 是一个通用的 NLP 框架，广泛支持多种预训练模型和任务。它不仅支持推理，还包括训练、微调和推理的完整支持，适用于研究、生产环境和快速开发。 2. 架构设计 * vLLM： * 专注于推理（Inference）优化。 * 提供高效的 分片内存管理 (PagedAttention) 技术，通过优化 GPU 和 CPU 之间的内存传输，减少内存消耗，使得可以在更少的资源下推理大型模型。 * 更好的异步并发执行模型，支持批量推理和更高的推理吞吐量。 * Transformers： * 通用 NLP 框架，支持训练、微调和推理。 * 提供了丰富的模型支持（BERT, GPT, T5, RoBERTa 等）和任务（文本分类、机器翻译、文本生成等）。 * 灵活的接口设计，支持多种深度学习框架（如 TensorFlow、PyTorch、Flax）。 * Hugging Face Hub 提供大量预训练模型，易于使用和集成。 3. 性能和优化 * vLLM： * PagedAttention 技术允许更高效地在有限内存中处理大模型（如 GPT-3 级别模型）。 * 针对推理的性能优化，使得 vLLM 特别适合需要处理高并发请求的场景。 * 提供更高的推理吞吐量和更低的延迟，尤其在批量请求中表现优异。 * Transformers： * 提供了广泛的微调和训练优化工具，但在推理优化方面相对没有 vLLM 针对性强。 * 可通过集成其他工具（如 ONNX、TensorRT）优化推理性能，但这需要额外的设置和配置。 * 支持分布式训练和推理，适合大规模训练和模型扩展，但推理性能可能不如 vLLM 专门优化的那样出色。 4. 模型支持 * vLLM： * 专注于 GPT 类别的大模型，特别是处理高效的语言生成任务。 * 主要支持的模型是基于自回归生成模型，适用于像 GPT-3 这样的大型语言模型。 * Transformers： * 支持数百种模型架构，包括 BERT、GPT、T5、BART 等流行的预训练模型。 * 适合更多任务类型，包括文本生成、文本分类、序列标注、机器翻译等。 5. 易用性和生态系统 * vLLM： * 专为推理任务设计，提供简洁的 API，方便集成到高性能推理系统中。 * 针对服务场景的性能优化，使其在处理多用户并发请求时有极大优势。 * 生态系统相对较新，主要是围绕高效推理进行开发，社区和工具链相对较小。 * Transformers： * 拥有庞大的社区支持和丰富的生态系统，特别是 Hugging Face Hub 提供了开箱即用的预训练模型。 * 与 Hugging Face 的 Datasets、Tokenizers 等工具深度集成，支持端到端的 NLP 项目开发。 * 适用于广泛的研究和应用场景，社区和文档支持非常全面。 6. 使用场景 * vLLM： * 适合需要高吞吐量、低延迟的推理任务，比如 AI 服务、聊天机器人 API、生产级推理服务等。 * 在资源有限的情况下推理超大模型（如 GPT-3 级别模型）。 * Transformers： * 适合从研究到生产的完整 NLP 任务，包括模型训练、微调、推理等。 * 适合需要快速迭代开发、实验和部署的团队。 7. 扩展性和分布式支持 * vLLM： * 主要优化单机多 GPU 环境的推理性能，但也有一定的分布式扩展能力。 * Transformers： * 支持分布式训练和推理，通过像 DeepSpeed 和 PyTorch 的分布式库来扩展模型训练和推理。 * 可以运行在多 GPU、TPU 以及云环境中，支持跨设备并行计算。 总结 特性 vLLM Transformers 主要用途 高效推理、大模型推理 通用 NLP 任务，训练、微调和推理 性能优化 内存和并发优化，低延迟、高吞吐量 依赖外部工具进行推理优化 模型支持 主要支持 GPT 类生成模型 支持多种模型架构和任务类型 易用性 针对推理简化 API，适合生产环境 丰富的社区支持，广泛的文档和教程 扩展性 单机多 GPU 优化，有限的分布式支持 强大的分布式支持，适合大规模训练和推理 两者的选择取决于具体的应用需求。如果你主要关注高效推理和部署 vLLM 是更好的选择，而如果你需要支持各种 NLP 任务并且进行研究或快速原型开发，Transformers 可能是更合适的选择。 性能差距大概多少？ vLLM 和 Hugging Face Transformers 框架之间的性能差距主要体现在推理性能，尤其是在处理大型语言模型（LLM）的高吞吐量和低延迟需求上。以下是两者在推理性能方面的具体差异： 1. 推理延迟 * vLLM：vLLM 针对推理延迟进行了专门优化，使用了 PagedAttention 技术，这种机制能够显著减少内存占用，并提升在大型模型推理时的效率。对于高并发的请求，vLLM 可以保持较低的延迟，尤其是当需要处理大量批量请求时。 * 延迟差异：在某些测试中，vLLM 能将推理延迟降低 30% 到 50%，尤其是在高并发负载下。 * Transformers：Transformers 的推理时间相对较高，特别是在处理非常大的模型时。虽然 Hugging Face 可以通过集成工具（如 ONNX、TensorRT）来提升推理速度，但这些优化需要额外的配置和调整。 * 典型表现：在未进行深度优化的情况下，Transformers 的推理延迟可能会比 vLLM 高出 50% 或更多，尤其是在处理大规模并发请求时。 2. 吞吐量 * vLLM：vLLM 的架构设计使得它可以处理大量并发请求，并且吞吐量随模型大小的增长表现出较好的线性扩展。由于更高效的 GPU 内存管理和并发执行，它能够在单机或多 GPU 环境中处理比 Transformers 框架更多的推理任务。 * 吞吐量差异：vLLM 在高负载下的吞吐量通常比 Transformers 高出 2 倍到 5 倍，特别是在需要处理批量请求的场景中。 * Transformers：尽管 Transformers 框架提供了广泛的模型支持，但在推理过程中，由于缺乏特定的并发优化，处理大规模模型或并发请求的吞吐量表现可能不如 vLLM。 * 典型表现：在推理任务上，Transformers 的吞吐量往往较低，尤其是在大规模模型（如 GPT-3 级别）上，吞吐量可能是 vLLM 的一半甚至更少。 3. 内存效率 * vLLM：vLLM 的 PagedAttention 可以动态分配内存，优化 GPU 和 CPU 之间的内存交换，使得在有限的硬件资源上可以运行更大的模型，并保持稳定的推理性能。这种内存优化机制极大地减少了内存压力。 * 内存差异：vLLM 的内存占用率比 Transformers 较低，特别是在推理大型模型时，vLLM 可以减少 30% 到 50% 的内存使用。 * Transformers：Transformers 主要依赖基础的内存管理机制，虽然在小模型或单一推理任务上表现尚可，但在处理大模型时，内存占用通常较高，需要更多的硬件资源才能达到相同的推理效果。 4. 硬件要求 * vLLM：通过优化 GPU 内存和并发性能，vLLM 可以在较少的 GPU 资源下高效运行，并且在同样的硬件配置下，可以推理更大的模型。适合在硬件资源有限的场景中部署。 * Transformers：Transformers 在推理时对 GPU 内存的需求较大，特别是在处理大型模型时，通常需要更多的 GPU 或者更高规格的硬件支持。 5. 典型场景的性能测试 * GPT-3 类模型： * 在 vLLM 中推理 GPT-3 大约可以比 Transformers 快 1.5 到 2 倍，内存占用减少约 30%，尤其在批量请求下吞吐量更是大幅提升。 * BERT 类模型： * 对于 BERT 类的小型模型，差距相对较小，因为 Transformer 在小型模型上的性能优化已经足够良好。但 vLLM 依然在并发推理和批量推理任务中表现更优。 总结：性能差距概述 1. 推理延迟：vLLM 比 Transformers 框架低 30% 到 50%。 2. 吞吐量：在批量推理任务中，vLLM 的吞吐量比 Transformers 高 2 倍到 5 倍。 3. 内存使用：vLLM 的内存优化使得它在处理大模型时能节省 30% 到 50% 的内存。 4. 硬件要求：vLLM 在相同的硬件配置下能够更高效运行大模型。 因此，vLLM 在专门优化推理任务，特别是对于大规模并发和批量任务的场景中，性能大幅优于 Transformers。如果你正在寻找高性能推理的解决方案，特别是服务端部署场景，vLLM 是更好的选择。

MiniCPM 3.0 是一个 4B 参数量的语言模型，相比 MiniCPM1.0/2.0，功能更加全面，综合能力大幅提升，多数评测集上的效果比肩甚至超越众多 7B-9B 模型。 * 支持工具调用🛠️（Function Calling）和代码解释器💻（Code Interpreter）：Berkeley Function Calling Leaderboard (BFCL) 上取得 9B 规模以下 SOTA，超越 GLM-4-9B-Chat、Qwen2-7B-Instruct。 * 超强的推理能力🧮：数学能力方面，MathBench 上的效果超越 GPT-3.5-Turbo 以及多个 7B-9B 模型。在非常具有挑战性的 LiveCodeBench 上，效果超越 Llama3.1-8B-Instruct。 * 出色的中英文指令遵循能力🤖：英文指令遵循 IFEval、中文指令遵循 FollowBench-zh 效果超越 GLM-4-9B-Chat、Qwen2-7B-Instruct。 * 长文本能力：原生支持 32k 上下文长度，32k 长度内大海捞针全绿。提出 LLM x MapReduce ，理论可处理的上下文长度达到 +∞。 * RAG能力：我们发布了 MiniCPM RAG 套件。基于 MiniCPM 系列模型的 MiniCPM-Embedding、MiniCPM-Reranker 在中文、中英跨语言检索测试中取得 SOTA 表现；针对 RAG 场景的 MiniCPM3-RAG-LoRA 在开放域问答等多项任务上超越 Llama3-8B、Baichuan2-13B 等模型。 GitHub - OpenBMB/MiniCPM: MiniCPM3-4B: An edge-side LLM that surpasses GPT-3.5-Turbo.MiniCPM3-4B: An edge-side LLM that surpasses GPT-3.5-Turbo. - OpenBMB/MiniCPMGitHubOpenBMB

在 Ubuntu 上安装 Python 3 非常简单，通常 Python 3 是预装的。如果需要安装或更新它，可以按照以下步骤操作： 1. 更新包管理器 首先，确保你的系统软件包是最新的： sudo apt update sudo apt upgrade 2. 安装 Python 3 使用以下命令安装 Python 3： sudo apt install python3 3. 安装 pip3（Python 3 的包管理工具） 为了安装 Python 包，可以安装 pip3： sudo apt install python3-pip 4. 验证安装 检查 Python 和 pip 是否正确安装： python3 --version pip3 --version 5. 安装 Virtual Environment（可选） 要创建隔离的 Python 环境，安装 venv 模块： sudo apt install python3-venv 这会允许你使用 venv 来创建虚拟环境。 安装完成后，Python 3 和 pip 就可以正常使用了。 要停用或退出当前的 Python 虚拟环境 (venv)，你可以在终端中输入以下命令： deactivate 这会将你的终端会话从虚拟环境中退出，恢复到系统默认的 Python 环境。

什么是渐进式 Web 应用 (PWA)？ 渐进式 Web 应用（PWA）是一种利用现代 Web 技术，提供类似于本地应用体验的应用程序。它结合了 Web 应用和本地应用的优点，能够在多种设备上提供流畅的用户体验，并支持离线功能、推送通知等特性。 为什么要将 Ghost 博客转换为 PWA？ 将 Ghost 博客转换为 PWA 可以带来许多好处： 1. 离线访问：用户可以在没有网络连接时访问博客内容。 2. 快速加载：PWA 使用缓存和其他技术来加快页面加载速度，提高用户体验。 3. 推送通知：通过 PWA，您可以向用户发送推送通知，提醒他们新的文章或更新。 4. 安装到主屏幕：用户可以将 PWA 安装到他们的设备主屏幕，像使用本地应用一样访问您的博客。 如何将 Ghost 博客转换为 PWA？ 1. 安装必要的工具 首先，您需要一些工具来将 Ghost 博客转换为 PWA。可以使用 Workbox 来生成 Service Worker 和缓存策略。 2. 配置 Service Worker 在 Ghost 博客中，您需要创建一个 Service Worker 文件，以便缓存静态资源和处理离线访问。以下是一个基本的 Service Worker 配置示例： self.addEventListener('install', (event) => { event.waitUntil( caches.open('my-cache').then((cache) => { return cache.addAll([ '/', '/index.html', '/styles/main.css', '/scripts/main.js', ]); }) ); }); self.addEventListener('fetch', (event) => { event.respondWith( caches.match(event.request).then((response) => { return response || fetch(event.request); }) ); }); 3. 添加 Web App Manifest Web App Manifest 是一个 JSON 文件，提供了有关 PWA 的元数据，包括应用的名称、图标和启动 URL。您需要在您的 Ghost 博客中添加一个 manifest.json 文件。以下是一个基本的 manifest.json 配置示例： { "name": "My Ghost Blog", "short_name": "Ghost Blog", "start_url": "/", "display": "standalone", "background_color": "#ffffff", "theme_color": "#000000", "icons": [ { "src": "/icons/icon-192x192.png", "sizes": "192x192", "type": "image/png" }, { "src": "/icons/icon-512x512.png", "sizes": "512x512", "type": "image/png" } ] } 4. 更新 HTML 文件 在您的 Ghost 博客的 HTML 文件中，您需要添加对 Service Worker 和 Web App Manifest 的引用。您可以在 <head> 部分添加以下代码： <link rel="manifest" href="/manifest.json"> <script> if ('serviceWorker' in navigator) { navigator.serviceWorker.register('/service-worker.js') .then((registration) => { console.log('ServiceWorker registration successful with scope: ', registration.scope); }) .catch((error) => { console.log('ServiceWorker registration failed: ', error); }); } </script> 5. 测试和优化 完成以上步骤后，您需要测试您的 PWA 确保其正常工作。您可以使用 Lighthouse 工具来评估您的 PWA 性能，并根据建议进行优化。 结论 将 Ghost 博客转换为 PWA 可以显著提升用户体验，提供更快的加载速度和离线访问能力。通过配置 Service Worker 和 Web App Manifest，您可以将您的 Ghost 博客变成一个现代的渐进式 Web 应用，吸引更多用户并提升他们的使用体验。

为了在 Ubuntu 上简便且安全地安装最新版的 Neovim，您可以使用以下步骤： 要在 Ubuntu 上安装 Neovim 的最新版（例如 0.11 版），可以使用以下更合适的方法： 1. 使用 AppImage 安装最新版 Neovim AppImage 是一种便捷、安全的打包方式，不依赖系统的包管理器，可以直接运行最新版的 Neovim。 步骤： 运行 Neovim： ./nvim.appimage ./nvim.appimage dlopen(): error loading libfuse.so.2 AppImages require FUSE to run. You might still be able to extract the contents of this AppImage if you run it with the --appimage-extract option. See https://github.com/AppImage/AppImageKit/wiki/FUSE for more information 如果遇到如上错误 sudo apt update sudo apt install fuse 赋予 AppImage 可执行权限： chmod u+x nvim.appimage 下载 Neovim AppImage： 前往 Neovim 的 GitHub Releases 页面 下载安装最新版的 AppImage。您可以使用命令行下载： wget https://github.com/neovim/neovim/releases/download/stable/nvim.appimage 可选：将 Neovim 添加到 PATH 如果您想通过 nvim 命令在终端中随时启动 Neovim，可以将其添加到 PATH： 1. 现在可以直接通过 nvim 启动 Neovim。 将 AppImage 移动到 /usr/local/bin（或其他系统 PATH 中）： sudo mv nvim.appimage /usr/local/bin/nvim 2. 使用官方 Neovim Nightly PPA 如果您希望通过 APT 管理 Neovim，并且安装最新的开发版本，可以使用不稳定版 PPA： 验证安装版本： nvim --version 安装最新版 Neovim： sudo apt install neovim 添加 Neovim 不稳定版 PPA： sudo add-apt-repository ppa:neovim-ppa/unstable sudo apt update 这两种方法都可以帮助您安装 Neovim 0.11 及更高版本，AppImage 适合想要独立于系统安装的软件包，而不稳定版 PPA 更适合通过 APT 进行管理和更新。 使用 Ubuntu 官方 PPA 安装 Neovim 0.7x 这是最简单、稳定且安全的方式，因为 Neovim PPA 仓库由官方维护。 验证安装：安装完成后，您可以通过以下命令验证 Neovim 是否成功安装： nvim --version 安装 Neovim： sudo apt install neovim 添加 Neovim PPA 仓库（确保获取最新版）： sudo add-apt-repository ppa:neovim-ppa/stable sudo apt update 通过这种方式，您将得到最新版的 Neovim，且软件包由官方 PPA 提供，安全性有保障，并且方便后续更新。

特征 太阳鱼 罗非鱼 科属 鲈形目太阳鱼科 鲈形目慈鲷科 产地 主要分布于北美洲 原产于非洲，现已广泛养殖于世界各地 体型 扁平，侧扁，体色鲜艳，有明显突出的背鳍和臀鳍 体型 梭形，体色暗淡，背鳍和臀鳍较小 食性 肉食性，主要以水生昆虫、小鱼、虾等为食 食性 杂食性，以藻类、浮游生物、水生昆虫等为食 生长速度 相对较慢 生长速度 较快 繁殖方式 卵生，雄鱼会筑巢，保护鱼卵 繁殖方式 卵生，母鱼会口孵鱼卵 食用价值 肉质鲜美，但个体较小，多作为观赏鱼 食用价值 肉质鲜美，个体较大，是重要的食用鱼类 总结: 太阳鱼和罗非鱼都是鲈形目的鱼类，但它们在科属、体型、食性、生长速度、繁殖方式和食用价值等方面存在较大差异。太阳鱼以其鲜艳的体色和独特的体型而闻名，主要作为观赏鱼，而罗非鱼则因其快速生长速度和鲜美的肉质而被广泛养殖，是重要的食用鱼类。

GLM-4-9B-Chat 简介 GLM-4-9B-Chat 是一个由清华大学自然语言处理实验室（THUNLP）开发的大型语言模型，它基于 GLM 架构，拥有 90 亿参数，并针对对话场景进行了专门的训练。该模型展现出强大的对话能力，能够理解上下文，生成流畅自然的回复，并提供多种回复风格和语气。 GLM-4-9B-Chat 的主要特点 * 强大的对话能力: GLM-4-9B-Chat 能够理解对话的上下文，生成流畅自然的回复，并提供多种回复风格和语气，例如幽默、严肃、专业等。 * 丰富的知识储备: GLM-4-9B-Chat 经过了大量的文本数据训练，拥有丰富的知识储备，能够回答各种问题，并提供相关信息和解释。 * 多语言支持: GLM-4-9B-Chat 支持多种语言，能够进行跨语言对话。 * 开放的访问方式: GLM-4-9B-Chat 提供了开放的 API 接口，开发者可以使用该接口轻松集成到自己的应用中。 GLM-4-9B-Chat 的应用场景 * 聊天机器人: GLM-4-9B-Chat 可以用于构建智能聊天机器人，提供自然流畅的对话体验。 * 智能客服: GLM-4-9B-Chat 可以用于构建智能客服系统，快速准确地解答用户的问题。 * 内容生成: GLM-4-9B-Chat 可以用于生成各种内容，例如文章、故事、诗歌等。 * 教育辅助: GLM-4-9B-Chat 可以用于辅助教育，例如提供解释、解答问题等。 总结 GLM-4-9B-Chat 是一个功能强大的大型语言模型，能够胜任多种对话场景，并提供丰富的应用可能性。它为开发者提供了构建智能对话系统的有力工具，并推动了自然语言处理技术的发展。