OSI七层参考模型介绍

1 OSI的七层模型分布 OSI模型总共有七层，分别是物理层，数据链路层，网络层，传输层，会话层，表示层以及应用层。2 OSI每层模型的作用2.1物理层物理层用于建立维护断开物理连接，主要是网线，中继器，调制解调器等。2.2数据链路层数据链路层的主要功能就是合成数据块，封装成帧与其他计算机进行通信的APP应用程序，支持APP应用程序的通信服务，同时通过端口与端口之间连接，进行物理寻址。寻找MAC地址。数据链路层主要设备是交换机。2.3网络层网络层是OSI参考模...

2023-04-28
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云计算与大数据-虚拟化与容器技术题库

VMX模式包括根操作（VMX Root Operation）模式和非根操作（VMX Non-Root Operation）模式，由于这两种模式中都存在Ring0到Ring3的特权级，所以在描述某个应用程序时，除了描述它属于哪个特权级，还要指明它处于根操作模式还是非根操作模式。同样的硬件环境，容器运行的镜像数远多于虚拟机数量，系统的利用率非常高。假设某用户在观看视频时，此时提供该视频服务的服务器发生故障，但对于用户而言，没有影响，服务不会中断，用户继续流畅的观看视频，请分析可能是什么原因。...

2023-04-28
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vdi转vmdk VirtualBox与VMware硬盘格式转换及使用方法

一、介绍了vdi转vmdk的详细方法二、介绍了vmdk在Workstation里的详细打开方式

2023-04-28
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关于 “SAP S4 OP和Cloud的几个区别” 学习的记录和思考

首先认识SAP S4 OP和CloudSAP S/4 HANA On-Premise是基于SAP HANA 内存数据库的ERP业务套件。通过在客户方私有云部署或者公有云部署，客户可以管理所有内容，包括HANA数据库、应用程序、数据中心、操作系统、中间件、服务器、虚拟化和网络。SAP S/4 HANA Cloud是S/4 HANA的SaaS版本。SaaS部署意味着用户可以充分利用本地S/4 HANA的大部分功能，而无需内部部署版本所需的硬件，数据库或IT人员（这里主要是指机房、服务器及网络管理人员，SA

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【云原生 | 从零开始学Kubernetes】七、资源清单与Namespace

k8s重要的资源清单与命名空间

2023-04-28
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Web3.0到底是什么？

与此同时，Web3.0也将成为支持区块链技术的一个基础设施，为加密货币、分布式应用程序和智能合约等新兴技术的发展提供强大的支持。去中心化的应用程序：Web3.0 可以让去中心化的应用程序成为现实，这些应用程序不再依赖中央服务器来存储数据，而是通过分布式网络来存储和管理数据，从而确保数据的安全性和隐私性。它可以实现自动化的权利和义务，使得各方之间的协议更加公平、透明和可靠。总而言之，Web3.0 的出现将带来互联网的一次重大的变革，它将改变我们与互联网互动的方式，同时也将带来新的商业机会和经济模式。

2023-04-28
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记一次在OrangePiZero2(香橙派zero 2)上部署Redroid(云手机)的过程

一句废话这次换一种写作风格，尝试一下轻松的行文方式。起因很久以前看见有群友讨论关于docker部署Android系统，拿来挂机玩游戏一类的。当时听了感觉很有意思，后面粗浅地在zero2上部署了一下，容器虽然是跑起来了，但是scrcpy连接总是黑屏，后来我试着帮助一个群友部署，也部署失败了。最近又想起来这回事，所以决定再试一试。下面就说说我的尝试过程。Step 0: 我不想读那么多废话，只想能跑起来，怎么办？这里我把编译好的内核和模块放上来，你将它安装进系统，然后直接pull android11的

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云计算技能大赛 -- openstack私有云环境第一部分

云计算技能大赛私有云环境第一部分

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工业时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型，以 Transformer 等架构为核心，通过在海量多领域时序数据上进行预训练，学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练，时序大模型具备强大的迁移能力，只需少量样本微调或零样本提示，即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中，它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号，挖掘设备状态演变规律，支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判，为工业智能落地提供底层模型能力。如：中服云的CServerAIR

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年，全球人工智能市场规模达到3909亿美元，中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张，制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初，中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底，跃升至100万亿;2026年3月，已突破140万亿，两年增长超千倍。这些数字背后，是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造，聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。系统整合水、电、气、热等多类能源数据，实现用能实时采集、集中监测、智能分析。依托数字化手段精准核算碳排放总量，助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。通过节能诊断、能耗优化策略推送，有效降低生产能耗与运营成本。全方位赋能企业绿色低碳转型，筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统产品介绍

中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建，面向工业全品类设备运维场景。融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力，全天候掌握设备运行动态。通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患，实现从被动维修向预测性维护升级。有效降低设备故障率、减少停机损失，简化线下运维管理流程。助力工厂实现设备数字化管控，保障产线高效、稳定、安全运行。

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人人都会Vibe Coding面向普通人开发者的科普与实用指南

Vibe Coding的真正意义，不是让所有人都变成传统意义上的程序员，而是让更多人能够把场景知识转化为可运行的软件，也让专业开发者可以用新的方式实现工作。自然语言降低了表达意图的门槛，工具和Skil扩展了AI的执行能力，反馈与验证则决定结果是否可靠。未来会出现更多由个人和小团队创造的长尾软件，也会出现更严格的工程治理。但无论工具怎样进步，选择解决什么问题、判断何时可以发布、决定系统使用范围和受众，这些关乎判断和责任的事，始终需要人来完成。

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智能体治理研究报告（2026年）

智能体治理是一项复杂的系统工程，需要政府、企业、学界、社会等多元主体协同参与。一是推动责任共担机制落地。明确基础能力提供者、技术支持者、产品分发者、服务运营者、使用者等各类主体的义务边界，推动供应链各环节的安全责任落实。鼓励行业组织制定自律公约和最佳实践指南，引导企业主动披露安全信息、参与协同治理。二是促进开放互联与公平竞争。

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信创云国产政务云解决方案

基于国产化软硬件技术栈，打造端到端全链路国产化、自主可控的信创云电脑解决方案，为企业用户提供高安全、高稳定性高效便捷的信创云电脑服务，满足大中小企业、行业用户的国产化安全办公需求。

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2026综合算力全景分析

全球算力产业正经历以人工智能为核心驱动力的深刻变革，智算供给能力实现快速扩容。算力规模方面，据中国信通院测算，截至2026年6月底，美国智算规模约10805EFLOPS(FP16，下同)，较2025年底增加约3105EFLOPS，2026上半年增速高达40.3%;国智算规模达到2185EFLOPS，较2025年上半年增加1397EFLOPS，增速高达177.3%，与美国共同构成全球智算扩张的两大主引擎。欧展方阳洲、日韩等发达经济体持续加大智算基础设施投入，智算底座建设稳步推进，全球智算供给格局加速演进。全球算力技术路线加速迭代，呈现多技术路径并行演进