蓝宝石的傻话

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蓝宝石的傻话
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为什么折腾这个

用 AI 写代码这事儿，单模型和多人模型的差距越来越大。一个模型再强，也干不过一组各司其职的模型并行推进。

Oh My OpenCode （下文简称 OmO）是 OpenCode 生态里的多模型编排插件，11 个 Agent 各有分工，48 个 Hook 贯穿整个生命周期。 智谱的 Coding Plan 则提供了 GLM 全系列的模型访问。两者搭配起来，就能按角色分配不同的模型——编码强的干编码，推理强的干推理，免费的干杂活。

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当 Windows Defender 的排除项列表积累了大量无用条目时，可以通过 PowerShell 命令一键批量清理本文将详细介绍整个操作流程，包括备份、清理和验证三个步骤。

准备工作

修改 Defender 配置需要管理员权限，请按以下步骤打开具有足够权限的终端：

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概览

本文对比三款主流国产大模型的资源需求与使用成本，帮助开发者根据场景选择合适的方案。

模型厂商架构最低可部署显存API 是否可用
GLM-5智谱AIDense（多版本）24GB（8B）✅
Kimi K2.5月之暗面MoE（未公开）24GB（轻量版）✅
MiniMax M2.7MiniMaxMoE 2300亿暂未开源✅

GLM-5（智谱AI）

版本与硬件需求

GLM-5 提供 4 个参数版本，是目前覆盖范围最广的国产大模型。

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引言

在物联网应用中，温湿度监控是一个常见且重要的需求。ESP01 作为一款低成本、低功耗的 Wi-Fi 模块，为实现温湿度监控提供了一个便捷的解决方案。本文将详细介绍如何使用 ESP01 主板进行温湿度监控开发，包括硬件连接、代码实现和功能解析。

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概述：

MongoDB 目前使用广泛，但是缺乏有效的可观测能力。 DeepFlow 在可观测能力上是很优秀的解决方案，但是却缺少了对 MongoDB 协议的支持。 该文是为 DeepFlow 扩展了 MongoDB 协议解析，增强 MongoDB 生态的可观测能力，简要描述了从协议文档分析到在 DeepFlow 内实现代码解析的过程拆解。

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部署过程和指令参考： pixie install

Pixie平台主要由以下组件组成：

  • Pixie Edge Module 边缘模块(PEM): Pixie’s agent, installed per node. PEMs use eBPF to collect data, which is stored locally on the node. Pixie的代理，安装在每个节点上。PEM使用eBPF收集数据，这些数据存储在节点本地。

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时分系统和Linux

首先我们补习一下时分系统，时分系统是一个非常重要的操作系统概念,它最大限度地提高了运算机的利用率,是实现多道程序并发执行的重要手段。 我们日常工作用到的Linux系统 内核也采用了时分系统的思想,主要体现在以下几个方面:

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前情概述：

在《监控系统企业架构演进史-跨地域混合云》中，监控系统已经逐步成熟且企业化发展。 这一章节简单讲述一下期间的拨测能力搭建，以下是这套系统的发展史，在监控平台搭建的过程中，内部监控采集还不足以满足企业业务需求，在计划发展apm之前，异地拨测的黑匣子监控也纳入了该系统的一个子功能。

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前情概述：

在《监控系统企业架构演进史-初入Prometheus》中，监控系统已经从单体架构升级到单IDC分布式架构了。 前一篇文章的内容是适用于虚拟机部署和容器部署的。Prometheus是云原生时代的产物，一般和Kubernetes配套使用，但是Prometheus本身也能在非Kubernetes取替传统监控如Zabbix使用的。 在该篇文章中，开始以Kubernetes的部署来升级整个监控系统架构，使之在跨地域混合云的业务场景中更具灵活性。