1.陈硕的内核内核网络编程实践课程怎么样?
2.告别污浊不堪的Android——一加6T刷Arch Linux教学
3.如何零基础学嵌入式
4.实战教学:用Semantic Kernel框架集成腾讯混元大模型应用
陈硕的网络编程实践课程怎么样?
互联网行业多年经验,从sns到搜索后台,源码源码项目规模从几十节点扩展到几百。教学
Apue和Unp有一定学习价值,下载但对实际项目应用有限。内核内核掌握API并不能保证编写出优质代码。源码源码h5直播系统 源码
深入研究内核源码,教学个人认为效果并不高。下载
有益于实践的内核内核途径,一在于吸收公司内部技术框架与流程,源码源码这些往往是教学经过实战考验形成的。二则是下载借鉴业界先进经验,如Jeff Dean分享的内核内核分布式系统案例,以及Google、源码源码Netflix、教学Twitter等公司的开源项目。思考这些设计背后的逻辑,分析其优缺点,探索如何将其应用于自己的项目。
工程问题在教科书上难以找到答案,陈硕的课程提供了简化模型,反映了实际工程中的问题。这种结合理论与实践的教学方式,是十分难得的。
告别污浊不堪的Android——一加6T刷Arch Linux教学
告别Android系统中的不透明与束缚,本文将分享如何为一加6T刷入Arch Linux的教程。Android,虽然基于开放源代码的Linux内核,但实际操作中已变得不那么纯粹,专有软件的普遍存在,如GMS和GAPPS,威胁着用户的隐私。面对复杂的brew安装源码Android结构,尤其是硬件抽象层(HAL)带来的挑战,移植Linux变得困难,用户的隐私权受到厂商的控制。
对于那些寻求改变的用户,一加6T作为已停止官方支持的设备,我们开始探索Linux手机的可能性。本文将指导你如何使用Kupfer Linux(基于Arch Linux ARM)为一加6T进行刷机。首先,确保设备硬件的兼容性,然后按照官方文档进行克隆和配置,选择稳定的main分支或开发中的dev分支,根据个人需求进行定制。
在创建配置文件阶段,需要注意修改某些设置,比如docker选择none以节省时间。接着进行设备初始化,设置Git仓库和基本配置,选择SDM-oneplus-fajita设备,选择适合的桌面环境和必要的软件安装。接下来,构建镜像时可能需要国外网络,确保下载资源的可用性。遇到问题时,如无法下载mkbootimg,需找到对应Git分支进行修复。
刷写映像过程,虽然Android设备可能对解锁和第三方系统的支持有限制,但通过使用freedom-oriented软件,如Arch Linux,可以实现更丰富的功能。一加6T刷入Arch Linux后,续航表现显著提升,vueemit实现源码且能保持软件的最新性。使用自由软件不仅能保护隐私,还能支持各种扩展,打破传统观念的限制。
总结,选择自由软件,如同获得手机的真正掌控权,尽管对于一些日常用户来说可能并非必要,但对于追求自由和隐私保护的用户,使用自由软件无疑带来诸多益处。因此,我们鼓励尽早转向自由软件,以享受更纯粹的使用体验。最后,祝你刷机成功,享受自由的一天!
如何零基础学嵌入式
嵌入式的前景和待遇都非常好,一般从事嵌入式的待遇都在-之间,但是相对的嵌入式非常难学,因为嵌入式需要学习的东西非常多,而且非常的难。零基础那就更难了,除非能找到学习嵌入式的方法。嵌入式还是可以自自学的,怎样学习嵌入式,我刚才看到一篇很不错的文章,是一个专科生介绍自己如何自学嵌入式,并找到嵌入式的工作,里面介绍了他的学习方法和学习过程,希望对你有帮助。
………………………………………………
先做个自我介绍,我年考上一所很烂专科民办的源码解读内存学校,学的是生物专业,具体的学校名称我就不说出来献丑了。年我就辍学了,我在那样的学校,一年学费要1万多,但是根本没有人学习,我实在看不到希望,我就退学了。
退学后我也迷茫,大专都没有毕业,我真的不知道我能干什么,我在纠结着我能做什么。所以辍学后我一段时间,我想去找工作,因为我比较沉默寡言,不是很会说话,我不适合去应聘做业务。我想应聘做技术的,可是处处碰壁。
一次偶然的机会,我才听到嵌入式这个行业。那天我去新华书店,在计算机分类那边想找本书学习。后来有个女孩子走过来,问我是不是读计算机的,有没有兴趣学习嵌入式,然后给我介绍了一下嵌入式现在的火热情况,告诉我学嵌入式多么的有前景,给我了一份传单,嵌入式培训的广告。听了她的介绍,我心里痒痒的javaweb源码设置,确实我很想去学会一门自己的技术,靠自己的双手吃饭。
回家后,我就上网查了下嵌入式,确实是当今比较热门的行业,也是比较好找工作的,工资也是相对比较高。我就下决心想学嵌入式了。于是我去找嵌入式培训的相关信息,说真的,我也很迷茫,我不知道培训是否真的能像他们宣传的那样好,所以我就想了解一段时间再做打算。
后来,我在百度知道看到一篇让我很鼓舞的文章,是一个嵌入式高手介绍没有基础的朋友怎么自学入门学嵌入式,文章写的很好,包含了如何学习,该怎么学习。他提到一个方法就是看视频,因为看书实在太枯燥和费解的,很多我们也看不懂。这点我真的很认同,我自己看书往往看不了几页。
我在想,为什么别人都能自学成才,我也可以的!我要相信自己,所以我就想自学,如果实在学不会我再去培训。
主意一定,我就去搜索嵌入式的视频,虽然零星找到一些嵌入式的视频,但是都不系统,我是想找一个能够告诉我该怎么学的视频,一套从入门到精通的视频,一个比较完整的资料,最好能有老师教,不懂可以请教的。
后来我又找到一份很好的视频,是在IT学习联盟网站推出的一份视频《零基础嵌入式就业班》(喜欢《零基础嵌入式就业班》的可以复制 sina.lt/qKh 粘贴浏览器地址栏按回车键即打开)。里面的教程还不错,很完整,可以让我从基础的开始学起。视频比较便宜。
下面介绍下我的学习流程,希望对和我一样完全没有基础的朋友有所帮助。
收到他们寄过来的光盘后,我就开始学习了,由于我没有什么基础,我就从最简单的C语言视频教程学起,话说简单,其实我还是很多不懂的,我只好请教他们,他们还是很热心的,都帮我解决了。C语言我差不多学了一个礼拜,接下来我就学了linux的基本命令,我在他们提供linux虚拟机上都有做练习,敲linux的基本命令,写简单的C语言代码,差不多也就三个礼拜。我每天都在不停的写一些简单的代码,这样一月后我基本掌握了C和linux的基本操作。
接下来我就去学习了人家的视频的培训教程,是整套的,和去参加培训没有多大的区别,这一看就是两个月,学习了ARM的基本原理,学习嵌入式系统的概念,也掌握了嵌入式的环境的一些搭建,对linux也有更深层次的理解了,明白了嵌入式应用到底是怎么做的,但是驱动我只是有一点点的了解,这个相对难一点,我想以后再慢慢啃。
这两个月,除了吃饭睡觉,我几乎都在学习。因为我知道几乎没有基础,比别人差劲,我只能坚持努力着,我不能放弃,我必要要靠自己来养活自己,必须学好这门技术,然后我就把不懂的问题总结记下来,这样慢慢积累了一段时间,我发现自己真的有点入门了。
最后的一个月,我就去看关于实践部分的内容,了解嵌入式项目具体的开发流程,需要什么样的知识,我就开始准备这方面的知识,也就是学习这方面的视频,同时他们建议我去找了找一些嵌入式面试的题目,为自己以后找工作做准备。我就到网上找了很多嵌入式的题目,把他们理解的记下来,这样差不多准备了天左右
我觉得自己差不多入门了,会做一些简单的东西了。我就想去找工作看看,于是我就到job疯狂的投简历,因为我学历的问题,专科没有毕业,说真的,大公司没有人会要我,所以我投的都是民营的小公司,我希望自己的努力有所回报。没有想过几天过后,就有面试了,但是第一次面试我失败了,虽然我自认为笔试很好,因为我之前做了准备,但是他们的要求比较严格,需要有一年的项目经验,所以我没有被选中。
后来陆续面试了几家公司,终于功夫不负有心人。我终于面试上的,是在闵行的一家民营的企业,公司规模比较小,我的职务是嵌入式linux应用开发,做安防产品的应用的。我想我也比较幸运,经理很看重我的努力,就决定录用我,开的工资是一个月,虽然我知道在上海只能过温饱的生活,但是我想我足够了。我至少不用每天都要靠父母养,我自己也能养活自己的。我想只要我继续努力,我工资一定会翻倍的。
把本文写出来,希望能让和我一样的没有基础的朋友有信心,其实我们没有必要自卑,我们不比别人笨,只要我们肯努力,我们一样会成功。
希望你未来能成为一位嵌入式高手。
…………………………………………………………
实战教学:用Semantic Kernel框架集成腾讯混元大模型应用
实战教学:利用Semantic Kernel框架集成腾讯混元大模型
当开发者希望将Semantic Kernel与国内的大模型如腾讯混元对接时,如何操作?本文将带你通过oneAPI实现这一目标。智用人工智能应用研究院的CTO张善友将亲授实战教程。
张善友,以云原生开发为专长,他借助Semantic Kernel的SDK,能够将大型语言模型与传统编程语言无缝融合。SK支持C#、Python和Java,其中C#版本已发布1.0,提供模板和链接、深度集成等特性,让应用程序更加智能。
在集成过程中,首先了解腾讯混元大模型的强大功能,如强大的中文处理和逻辑推理。接下来,通过one-API的开源项目,将SK与OpenAI connector结合,以支持腾讯混元。只需简单部署docker镜像,配置OpenAI连接器,即可实现模型访问。
在配置One-API系统时,需要添加渠道,选择腾讯混元模型,提供API密钥,并创建令牌。终端使用时,只需将OpenAI的API Key替换为自定义的令牌。注意,不同用户组支持多个模型,可指定特定渠道处理请求。
通过自定义HttpClient,将OpenAI Endpoint指向oneAPI,整合到C#项目中,创建内核并配置日志和模型支持。最终,通过SK的流式传输,实现实时聊天应用与大模型的交互。
综上所述,Semantic Kernel为国内大模型的集成提供了有力工具,无论是在桌面还是服务器开发中,都为人工智能的集成开辟了新路径。同时,确保数据隐私合规是至关重要的。在「腾讯云TVP」公众号回复「大模型」,获取完整源代码实例。