canoe10.0操作教程

逼自己一个月学完，其实你很会 ai 大 模型，存下吧，很难找全的，本系列视频耗时两个月制作，共计一百二十小时，带你一口气学完，吊打大模型面试官。这应该是目前抖音仅有从入门到进阶全套系统 ai 大 模型教程。本期带你搭建数据分析小助手，还整理了大模型面试题库，学习路线公开试听课， 每天讲透一个 ai 大 模型知识点。今天我们来分享一下零代码搭建 excel 数据分析格式化小助手。 那大家平常在做一些 excel 报表的时候，经常会遇到各种干的问题，比如说数据处理耗时耗力，重复性工作枯燥乏味啊，手动去分析一些数据的话又容易出错，格式化呈现的话又不太直观，那这些问题我们可以怎么来去啊去解决呢？ 那如果我们能够让 ai 能够成为我们的一个专属数据分析师的话，那是不是就可以提高我们的一个效率呢？比如说我们想把左边的这种 excel 表 变成右边的这个销售分析报告啊，又有这个柱状图，又有销售结果的一个分析，这其实是啊，我们这个想看到或者说领导想看到的一种数据，所以说我们可以去介绍一下我们这个目标啊，零代码的去构建一个 ai 助手，只需要上传 excel 就 可以自动的去完成数据分析 图表格式化，并去生成完整报告。那所以说我们第一章的话就给大家讲一下我们应该要去怎么样准备的一个开发环境，然后第二步的话要做哪些配置，怎么样去连接到一些 ai 大 模型，并且去配置一些工具，然后怎么样去创建和定义我们的一个智能体，然后最终去展示一个成果。 好，首先我们要用的一个工具叫做 cherry studio 啊，目前这个工具是一个非常好用的一个可以在本地运行的一个 ai 智能工具啊，在上面的话我们可以连接这个配置大模型，并且的话可以搭建很多智能， 大家可以基于他的话去做本地 ai 应用的一些开发啊，然后的话我们可以去把这个软件给他下载下来。 好，然后第二步的话我们要做一些核心配置，比如说我们要用通一千万的这个千万三大模型啊，因为模型的话是智能分析的一个非常核心的要素，我们使用这个阿里的一个千万三的模型的话，目前的话他在国内啊，就是在一个这个逻辑推理，包括大马身上这一块都是做的比较好的。 然后包括我们要去配置一些这个密钥啊，去这个模型的这个后台拿到 api 的 这个密钥，然后把它复制下来配置到这个 cherry studio 里面去。我们可以在 cherry studio 里面去新增一个模型啊，然后把模型的这个 api key 给它配置一下，然后选择一个模型啊，输入这个模型 id， 一 般就是模型的一个名字。然后可以去啊配置一些像 m c p 的 一些工具， m c p 工具的话就相当于 ai 的 一个插件或者工具器， 它解决的问题的话就相当于 pc 的 这种 usb 接口问题， usb 接口的话是可以加入很多鼠标啊，键盘各种设备的， 那么 m c p 的 话，也就是大模型，可以去揭露各种各样的一些工具啊，以这种通用化的协议去揭故，所以它可以去执行文件绘制图标的特定的一些任务，而不只是去做一个聊天。 所以大家可以用这个 m c p 工具做很多事情，比如说我们要去访问文件，解析 excel， 然后去绘制图标，包括这个去做一个调度啊，我们都可以通过 m c p 工具来实现， 所以这时候的话，我们要去配置一下 m c p 服务。首先的话，这边是给大家看到的是一个在 chris studio studio 里面如何去配置 m c p 服，我们可以打开这个 chris studio， 找到这个 m c p 的 服务。然后右边的话是关于 m c p 的 一段 jason 啊，就是一个配置文件，在这个配置文件里面的话，我们可以看到啊， 就是咱们的 m c p 的 话，它其实是有几种协议的，比如说像 s t d i o。 这个是标准化的一个输入输出协议，还有一个协议叫 s s e， 这个是比较适合于 web 的 一个场景。那我们这里给大家一个视力的话，是都是 s t d i o。 的 这种协议的啊，基于本地的这个命令行去执行， 大家可以看到我们这里执行的是一个 m p x 命令，然后去是通过一个命令去启动了一个 m c p server， 所以 我们事实上去用到 m c p 工具的时候，这个地方是调用本地的一些命令行去执行的啊，这个就是 m c p 的 一种协议。 好，然后，哎，我们可以把一些 m c p 服务配置好之后的话，大家可以去把它运行起来，运行完之后的话，比如说我想要去访问文件，访问去处理 excel， 那 我们就可以把这个 m c p 服务给它启动起来了，这是我们搭建的几款服务。 好，然后我们要去创建一个专属的一个整体啊，整体的话主要是用来后面去调动各有各种 m c p 工具，工具包括跟大模型做一个整合。 好，然后我们首先要做一个定义啊，就是，呃，把这个提示词给写清楚。首先的话我们需要精准的去告诉 ai 我 们的一个决策核心能力和任务目标。 比如说他是一位格式化的分析专家，拥有丰富的经验，精通于解读、处理和分析 excel 数据，能够从复杂的数据集中去提取关键词，洞察 核心呢，我是根据用户的请求自动去生成精美的 h t m l 报告，包含这个交互式的一个图标和深入的一个文字分析啊，就是把它是什么样的角色，然后需要做一个什么事情， 主要的一个技能点是什么都给它写清楚了。所以接下来的话就是主要是去执行任务了啊，然后包括我们要去明确他的一个工作边界跟产出格式啊，你的一个 工作职责是什么？你是有边界的，你不是什么事情都做，所以我们通过设定约束条件，可以确保 ai 严格按照我们的要求工作，避免产生意料之外的结果。 比如说他的用户来源，用户上传的一个 excel 文件，最终的产出物可以分享的 html 格式报告图表文件，最终的产物可以分享的 html 格式报告，比如说像一些这个 markdown 的 格式报告，或者是一些报表文件， 然后我们可以去做一些实战演练啊，大家可以去下载 cherry studio 把它搭建起来，并且的话我们可以去搭建一个数据分析的格式化助手，把这个 m c p server 啊，整个都给它配置起来啊，去输入一段指令，然后看一下它的一个执行情况啊，然后当我们按下这个 开始之后的话，一个全新的流程就出发了啊。整体的话，作为一个总指挥，它需要去协调模型和调动 m c p 工具完成复杂的任务， 比如说用户指令到这种体接受任务，然后到千万三模型去思考拆解，最后去调用 m c p 服务去协同执行，最后去做一个结果的整合，生成了最终的 html 报告 啊，最终就是我们想要看到的一个专业的数据洞察报告，包括有这个柱状图啊，包括有饼图啊，包括一个业绩分析图啊，整个的一个这个关键的一个洞察数据啊，我们都能分析出来。 这个的话不仅仅是网页啊，报告的话也可以一键转为 word 生成的 html 报告，具有极佳的兼容性，可以直接从后缀名从点 html 把它修改为点 doc， 既可以在 wps 或者是 word 里面去打开，满足不同汇报场景的一个需求。 好，所以我们来深度总结一下，我们到底去解锁哪些新能力呢？比如说是一个这个全自动的一个分析流程，从原始数据到洞察报告，全程是不需要人干预的啊，我们整个都是全自动去分析的，然后包括一个智能数据的格式化啊，可以去生成这个柱状图丙图啊， 然后去深度地去做一个业务洞察， ai 不 仅能呈现数据，更进一步地去提炼出了关键结论与建议，包括零代码的一个快速实现，因为这一切无需编写一航拍生成代码，都可以去通过配置去实现。 ok， 以上就是关于如何样基于一个这个 ai 智能体的这个助手的方式去搭建一个 excel 助手。 ok， 以上就是本次一个分享，如果对大家有帮助的话，欢迎加三连，大家的关注跟反馈是我不断更新的源泉。个人资料大家可以在评论区回复六六六领取啊，咱们下期再见！每天讲透一个 ai 大 模型知识点，今天我们来讲一下深入理解，全是 form 技术原理， 主要是分以下几个章节来讲解，首先我们来回顾一下训练模型的眼镜与核心挑战。然后是注意力机制的一个崛起啊， 那要从这个有一篇论文啊，叫做 attention is all you need 啊，它的一个革命性的一个思想开始聊起。然后是关于 自注意力机制的一个内部运作，包括这个多头注意力机制它的一个情况。然后是 transform 的 一些这个规划啊，比如说像编码器啊，解码器啊，它们之间是如何协调工作的，包括关键辅助的一些组建的解析。然后最后我们来总结一下为什么 transform 如此强大，它的一个核心优势和深远影响到底有哪些？好，首先我们来说一下啊，这个 transform 的 一些历史，那么 最开始的话，我们以前就是用这个 r n 啊，或者叫 l s t m 这种蓄力处理它的一个啊，它是曾经的一个主流啊，叫做蓄力处理。那么在 transform 出现之前的话， 这种循环神经网络啊，我们叫 r n， 还有它的一个变体叫做 l s， t m， g， i u， 是 处理序列数据的一个主流模型，它的一个核心思想的话，是通过内部的一个记忆，按照顺序的这种方式 去处理每一个元素的，并且将历史信息做一个传递的，所以它的一个特点的话是强调顺序依赖啊，左边的话，就大家可以看到的这个一个顺序的一个处理逻辑啊， 然后虽然 r n 非常强大啊，但是其固有的顺序性的话，带来了两个非常麻烦的一些问题啊。就首先第一个问题的话，就是叫做难以捕捉的长期依赖啊，因为信息在叙略中 长距离的一个传输的话，可能会逐渐的做一个删减或者丢失，会导致模型很难关联相距离很远的一些词语啊，也就是说 来看这个一个词啊，就整个一段话，像这个 man 跟这个 he 他 隔得太远的话，就是你很难发现他是有关键的，因为他整个来说是一个续列嘛，所以他会有一个很难就是去捕捉长期依赖的这么一个问题啊，因为他会逐渐衰减跟丢失。 然后第二个问题的话叫做无法并行计算，因为他必须按照顺序的方式啊，去处理 t 减一时刻的一个输入，才能去计算 t 时刻的一个输出，所以这个极大的限制了训练速度和对大规模数据的一个利用 啊，这也是他的一个问题啊，也就是因为他是严格按照顺序处理，所以说在变形计算这一块就会有些问题，那我们现在的模型都叫大模型，那如果说你没法变形运算的话，整个效率太低的话啊，肯定也是不能满足于大规模数据的一个场景的， 于是就有了注意力机制的这么一个概念出现，那么这个事的话，还得从这个一七年啊， google 的 研究人员发表了一份非常颠覆性的论文啊，这个大家也可以去看一下，叫做 attention is all you need。 这篇论文的话就提出了一种全新的一个架构啊，就是叫 transform， 那 么这个也是目前主流大模型所用到的一些架构，它的一个核心思想的话，就是完全抛弃了这个循环和卷积， 仅依赖注意力机制来处理训练数据。主要优化有两点，首先是并行处理，整个输入训练极大的提升了他的一个训练效率。然后第二点的话是直接建立训练中任意两个位置之间的长距离依赖关系， 所以说他就解决了那个场距离依赖的这个问题啊。大家可以看到左边这张图，左边这张图就是一个顺序的处理方式，到右边大家可以看到他这个注意力极致并行处理，也可以看到点与点之间会有很多线的一个连接啊，就是 因为他可以直接建立虚拟中任何两个位置之间的这个长距离的一个依赖关系，所以我们可以看到从感官上你就能看得出来他的一个优势在哪里。那么自主意义机制的话，其实他的一个直观理解上，我们怎么来理解这个事呢？ 自注意机制，它是允许模型在处理同一个词，是能够关注到输入序言中的所有其他词，并根据相关性去计算该词的一个表示的。也就是说啊，大家可以看到下面这个词啊，就是我们去 为了去理解这个意特这个词啊，就整个一段话，这个意特这个词，那我们应该重点关注句子中的哪一些词呢？大家会看到这个词跟其他词的这个相关性的一个点啊，你看，所以什么叫自注意力机制？就是，哎，我这个词他跟其他词之间的一个 这个关联性到底是怎么样的？我们大概可以得出一个相关性的一个得分。那么从这张图上面大家可以看到啊，这个 e t 这个词，它跟这个 animal 这个词它的相关性是零点八五分啊，所以它是分值最高的，所以我们就觉得，哎，这个词跟这个词是有关联， 那这个词是怎么计算传，这就是他的一个核心啊，叫自注意力机制，因为他会不断的去分析我这个词跟前面一些词的关联啊，前面之前那个 r、 n 那 个序列的话，哎，他可能如果长距离这个传输的话，这两个词他的关系就落化了， 我都压根都不知道这两个词的一个关系到底是怎么样的啊？它会减弱，那这个自述，也就是的话，它就解决了这个长距离的一个问题，所以我们会看到他一下子就知道了这个 it 跟 animal 它的一个关联性，它的一个强弱， 那么它内部的一个运作规律是什么呢？啊？就是大家这个经常看到的所谓的 q k v 啊，叫做 query key 跟 value。 因为为了实现自助力机制啊，模行为输入序中的每一个词向量，并生成了新的三个向量，这些向量是通过将输入嵌入乘以三个独立的在训练过程中学习到的权重矩阵去生成的啊，这就是 qkv。 首先是查询向量啊，查询向量它是要解决什么问题呢？它主要是要代表当前词，用于主动去查询这个其他词，我们可以理解为我正在寻找什么 啊，就这个就是 q query， 然后 key 啊，叫见向量，见向量的话就是代表被查询的词，也就是用于与 q 进行匹配，可以理解为，哎，这是我的一个信息标签啊，就是，呃，就是我被别人去查询的这么一个词，相当于我的一个个人标签。然后 value 啊，就是代表被查询词的一个实际内容，可以理解为，如果我的标签 k 啊与你的查询 q 相匹配，这是我能提供的信息，也就是说，哎，别人要通过我的一个 q 再加上我的一个 key， 然后如果能匹配到 v 的 话，就表示，哎，我这个信息的话就被查询到了啊，所以这个叫 cookie v， 它是内部运作的一个机制啊，整个就是它是用项链的这种方式就做一个匹配的， 所以说啊，这个里面就很好理解了啊，说白了就是要去计算一个自注意力嘛，是吧，那么这两步其实很简单， 首先第一步的话就叫做计算注意力的一个分数啊，比如说我们可以用当前的词的一个 q 向量，与所有词的包括自己的 k 向量进行点击计算，得到相关性的一个分数， 也就是说，哎，我自己的一个向量，是吧？跟其他人的一个向量每个点做一个点击预算，然后会得出一个分数啊，就是我刚给他看到的这个有一个分数啊，就是我比如说我这个词跟所有的这个词都做一个向量的分数啊，你看这个零点八五这个分子是不是高一些，是吧？ 所以说啊，他就是做一个预算，预算完之后会得到一个注意力分数，那这个分数的话我们就知道了。哎，这个 我跟其他向量之间的相关性啊，如果相关性比较接近的话，那这个值可能就是比如说接近于一的话，就会比较啊相关。 然后第二步的话叫做加权求和得到输出，叫 sum 啊，将分数进行 softmax 归一化之后，得到一个权重，那这个权重乘以每一个词对应的一个微向量，最终得到所有结果相加的一个结果啊， 最终就是啊，得到了我们前面给大家看到的一个这个接近无限接近于一的一个值啊，比如说这个零点八八啊，他就非常接近于一了，所以他的相关性是最强的。这个东西就叫做加权求和得到输出啊，叫做 sam。 所以啊，其实自注意力机制很简单，就是两步，第一步叫算分数，第二步叫做加权求和得到输出，很好理解好。然后啊，这个我们要做一个升级了啊，那么他肯定不是自注意力，其实这么简单了，这个里面还做了一把升级，叫做多头注意力机制， 因为一次自注意力计算的话，只能让模型从一个角度去理解这个词与词之间的一个关系啊，大家看到这句话的时候应该就很好理解了吧，就是为什么要用多头呢？是吧？就跟我们去了解一个人一样，如果说 你只从一个外观去了解一个人的话，那还是太片面了，是吧？我们应该从一个人的内在， 包括他的一个言行举止啊，从多个角度去分析他，然后，哎，这个就叫做所谓的多头注意力机制，通过这种方式的话，那可以通过 b 型去运行多个独立的自注意力机制的一个头来解决这个问题，每个头都有了自己独立的 qq v 权重矩阵，这就好比啊， 我们从不同角度，比如说与法与利益这来关系的去审视一句话，从而获得了更加丰富的一个理解啊。所以所谓的多头注意力机制，就是大家理解了自注意力机制之后，把它的一个维度提升一下，就是多头自注意力机制， 所以大家可以看到啊，你看有什么 attention， had 一， had 二， had 三，就是多头，是吧？那么这个多个维度算出来的这个也会有一个得分嘛，是吧？最终咱们把这个得分再做一个计算，最终你就知道了啊， 这个，哎，我就从多个维度了解了一个词跟另外一个词之间的一个关系啊，然后这个就是所谓的一个得分就更加的全面，更加的立体化了，这就是多头主义体制。 好，然后是传说中的一个架构到底是怎么来规划的？一个一个架构的话，就是从编码器到解码器 全是封膜，主要就是这两部分，组成编码器的话就是要负责读取并且理解输入训练，将其转化为一套富含上下文信息的这么一个啊，这个连连续表示有 n 个相同的层堆叠而成的啊，这个叫引扣的。 然后解码器就是要去接收编码器的输出，并结合自己已经生成的目标训练来预测下一个词，最终生成完整的一个输出训练，同样有 n 个相同的层去堆叠而成。 好，然后我们去深入去了解一下这个编码器到底是怎么一个工作逻辑呢？这里我们就要提到一个核心子层的概念啊， 他第一点的话就是我们前面讲到这个多头注意力机制啊，我们刚刚已经讨论过这个主线了啊，他主要是负责在输入训练内部进行一个信息交互啊，也就是我把信息给你了，然后你得给我一个相关性的得分，我得知道这个词语词之间他的一个 相关性到底是怎么样的，这个叫自注意力机制，然后前馈神经网络需要关注的点就是一个简单的全链接网络，对于每个位置输出进行非限性的一个变化，增加模型的一个表达能力， 然后是关键的一个辅助的一个组建，一个是位置编码啊，由于模型没有循环结构，所以它没有啊，它本身无法感知词语的一个顺序，因此我们需要在输入欠录中明确加入位置信息， 这个叫位置编码。然后是残差连接和残归一化，这个是每个子晨都有一个残差连接，然后进行残归一化，这是稳定和加速深度网络训练的一个标准技术啊， 好，所以我们最终来做一个总结，就是为什么 transformer 它如此强大呢？首先啊， 说白了就是解决了传统的这个 r n n l s t m 的 一些问题啊，所以才有了它的一个革命性的一个优势，因为它解决了前端模型的一个根本性问题。 首先是极致的一个弊起化能力，因为他彻底摆脱了 r n 的 一个顺序依赖，可以同时处理整个训练，充分利用现代的 gpu 训练速度和规模，实现了质的飞跃。然后是全局信息的一个直接捕获，通过自注意机制，任何两个位置之间的一个交互路径长度都是一， 完美的解决了长距离依赖的问题。然后是卓越的可拓展性，它的一个模块化设计，堆叠了引扣的底扣的层易拓展，催生了 bird gpt 的 一系列更大更强的一系列模型，成为现代大语言模型的一个基础 啊，这就是它的一个在这一块的一个革命性优势啊。所以啊，其实我们要去理解传说部落的话，其实也非常简单，大家从它的一个 关键的几个点去做一个思考就可以了啊。首先就是它解决了效率问题，因为以前的话就是顺序依赖嘛，就是太慢了，我们现在都是大模型大数据时代， 如果说你还是按照以前的顺序的这种方式玩的话，肯定这种现代的这个多核的这种啊，就是 gpu 啊，是吧，这个并行的话肯定是不行的，就是这个顺序是有问题的，所以我们一定要并行，让训练速度提升，让它规模化， 并且的话我全局信息要直接去补货啊，通过要加入一些自主一机制来解决这个问题，并且的话要拓展啊，可以去有更多的大数据量的一些模型。 ok， 以上就是关于 transform 的 一个就分享，如果对大家有帮助的话，欢迎见三点，大家的关注跟反馈是我不断更新的源泉。个人资料大家可以在评论区回复六六六领取，咱们下期再见！

主包终于有空出教程了，让你们久等了，这也是 qa 从评论区找了一些有意思的问题回答一下。 首先肯定是一台相机，然后两个怪兽加蟹钳夹，还有亲自用的亚克力板，主包直接买的十乘十五的成品，还有签名要用的丙烯笔。首先两支怪兽通过热靴和相机底部的螺口上下固定， 然后调整一下圈子的位置，能夹住亚克力板就好， 从侧面看看确认视频的就 ok。 然后确认一下镜头的最近对焦距离，如果大于零点二米，我建议买十一寸的怪兽，主包买个七寸只能将将对上焦。 你们是不是专门设计过签名？没有，我们都是凭感觉瞎签的，谢谢大家对我们瞎签的认可。能不能问我使用的设备和胶段？主包用的是尼康 c 三零加幺六五零，镜头基本都是十六毫米端拍的，光圈缩小点，就算稍微没对象胶也 无，这其实是主包的锅。原视频其实是两个特别萌的女生啊，是在我后期剪的时候，看起来感觉像一男一女。 最后谢谢大家的支持，评论区有什么问题我看到了就回或者艾特我。

ok， 兄弟们，教程来了啊，首先看一下所需要的材料，第一个就是这个电源，这是最主要的主体，其次呢就是这个四毫米的香蕉插头与插座，四毫米的一共是十套，两个 usb qc 三点零快充协议模块，一个可调电源模块， t 十二智能焊台加一个手柄，还有这个电芯，十二毫米的自锁带灯开关四个，一个十六毫米的带灯自锁开关。最后一个就是我这个打印键了，这是我自己建模自己画出来的，一个打印键，一个外壳，这里我要说一下这个外壳为什么要设计成这个形状， 就是为了咱们在复刻的过程当中，不需要把这个铁壳子给它拆开，如果拆了的话可能会存在安全隐患，所以说咱们直接把电源套进去，直接从那个口子塞进去啊，然后像把机箱上拧一个道理，四颗螺丝 直接拧进去就完事了。其次呢，这个模型我会上传到 macbook 的， 目前呢我的这个壳子还存在一点点瑕疵，并不是特别的完美，所以呢，我会把这个模型全部优化完以后，我再上传上去，大家可以自行下载。 这个是前面板孔位尺寸，这个是你需要购买的配件，这里说一下，我是不卖这些东西的，大家可以自行搜索，下面咱就来开始组装，其实这些东西都是对插的，直接往里塞就行了，这个尺寸我都是设计好了的。 ok， 兄弟们，所有的零件全部都组装上去了，这个是前面板，然后看一下背面，背面只有这两个模块是需要点胶的，其他的都是螺丝对插的， 忽略到这个我后来磨的这个小孔啊，因为我没想到这个橡胶接头它会这么短，然后所以呢我这个模型后期也改了，只不过呢我秉承着不浪费耗材的理念啊，就手动的磨了一下，不过影响不大，因为它是在背面。 接下来就是接线了，拿出我们的电源，把这些接头全部剪掉，记住啊，一定要断电啊，一定要断电，安全第一，最好是贴着接头剪啊，要不然你的线可能会不够长。 然后呢，你就可以按线的颜色进行给它分类啊，红色，黄色，黑色、橙色，还有这四根四根杂色的线，这个杂色的线呢，只需要这个一根绿色的，绿色的就是电源线，其他的呢全部可以来要斩断，然后进行给它做绝缘处理。黑色的呢就是零线， 其他的呢是五伏，十二伏和三点三伏的。那，那怎么区分这三个哪个是五伏，哪个是十二伏的呢？一般的电源上会有血， 地上没有血呢，他这个打开这个盒子里面有血，但是我不想打开盒子，我怕，我，我怕有危险，怎么办呢？拿个万用表，拿个万用表测一下，打到直流档，直流档二十，给电源上电，给电源接电，现在已经是这是接电的状态了， 然后将一根绿线和一个黑线短接，电源就会启动起来，启动起来呢，然后你用外边的黑笔接一根黑线，红笔一个一个试，哎，可以看到这个黄色的是十二伏的，咱们再拿一根黄色的测一下 啊，这个也是十二伏的，然后再拿一根红色的，红色就是五伏的五点三，然后再拿一根橙色的，橙色就是三点三，这就可以了，然后断电啊，断电啊，一定要断电，断电咱们继续操作， 找到你相对应的线以后，就可以把这个电源放这个壳子里面了，然后就可以给它装螺丝，这个孔都是事先打好的，跟往机箱上是一个道理，直接立顶就行了， 哎，这样就组装好了，因为这个孔位嘛，多多少少会有点差错，所以说拿那个刀也好，或者是什么东西也好，给它磨一下就能把这个螺丝拧进去了。 然后就是开始接线部分了，就是这些线就给它放到这个上面，哎， 我先接吧，接完之后再给大家讲吧，要不然边接边讲的话有点麻烦，兄弟们，下面就进入接线环节了，接线环节是最麻烦的，也是最难讲的一个部分，下面开始接总开关，刚才我也给大家讲了， 里面一共有四根杂色的线，这里有三根，做好绝缘塞进去没有用唯一的一根绿线拉出来，咱们的总开关是五个引脚，它是带灯的，五个引脚 没得。一根绿线接到总开关的绿线上，黑线和黄线接到负极， 红线接正极，白色的线剪断没有用。 ok， 电源的总开关说完了，咱们往下走，每一个设备前面都有个开关，这个设备前面有一个，这个设备前面有一个 啊，这个设备前面有一个，这个设备前面有一个，大家不要嫌我啰嗦啊，我尽量让大家都能听得懂这个东西怎么接呢哈。首先来看黑色的线，黑色的线拽出来， 再在里面拽一根负极线，拽到电源设备的负极里面，黑色黑色接到用电设备的黑色里面，红色和绿色随便一根绿色，红色绿色 接到输入电源的正极里面，一个负一个正，大家能看清楚吧？另一根绿色接到电源的正极里面，另一根绿色接到电源的正极里面，因为这个模块是可调电源，它有输出电压零到三十六伏，输出电压，输出负极接一个摄像插头，正极接一个摄像插头， 第一个结束，再来看第二个同样的负极，与电压负极接在一起，然后接到用电设备的负极。黑色黑色接到用电设备的负极，绿色接十二伏， 红绿接用电设备的正极，跟上面的一模一样。然后就是这个十二毫米的航空接头，一样的开关，黑色接电源负极，黑色黑色接负极，黑色黑色接负极， 绿色接正极，红绿接用电设备正极。所有的这四个模块都是一模一样的接法都是一模一样的接法，下一个也一样。黑色与用电设备的黑色接负极， 绿色接正极，红绿接用电设备的正极，四个的接法都是一样的，只要会接一个，四个都会接。我讲了四遍，不知道大家能不能听得懂，可能我的表达能力也是有限，对于说这两个橡胶插头是干嘛用的呢？ 是五伏，用电负极就接个黑色的线，正极就接了个五伏红色的，还记得吗？咱们的五伏是红色的线， 你要想接十二伏也可以，你想接三点三伏也可以，但是我接的是五伏，后面的电路也焊好了，后面的更简单啊， 三伏五伏十二伏，还记得咱们量的颜色吧啊？负极负极负极， ok， 结束后面就这一个小玩意啊，然后咱们在装之前啊，在壳盖之前一定要检查好你的设备能不能用啊，通电之后 能不能用，好不好使，好使了之后咱们再合盖。然后呢？还剩这么一堆线头吗？这个线头也不要剪断留着啊，做好绝缘， 做好绝缘给它塞里面去，这里面空间还很大的，塞进去万一对吧？咱们要扩展一下，比如说上面要加一个其他东西啊，后面再加点其他东西啊，都是可以的，用那个线直接接就行，现在直接组合在一起，我讲了这么半天，我相信还是有粉丝群的，如果说大家在复刻的过程当中 有任何不明白的，我都会尽量的去帮大家解答这些问题，当你做到这里的时候，你就会得到跟我一个一模一样的可调电源。这个模型呢也是第一次打，也有很多有瑕疵的地方，比如说这里有点扣不严，这里的四个孔是没有用的， 还有这里呢也有点缝隙，后面呢我会把我这个模型稍加改一下，嗯，再优化优化怎么样？兄弟们，是不是非常简单的，赶快自己去尝试做一个吧。

这就是抛物线的那些三角形啊，我八百万年前就讲过了，哎，总之就是很古早的视频啊，我记得当时还用他解了一道八省联考的题目。呃，他是这么说的啊，开口朝左朝右的抛物线上一个点，引出斜率，分别是 k 一、 k 二的两个边， 第三个边的斜率是 k。 好， 那么这三个 k 的 倒数呢？一定满足这个方程，你们可以自己正一下，特别简单 啊，根据这道题， p 的 重坐标是根十抛物线的 p， 等一带进去以后，你看就得到了一式，对不对？那接下来这个思路我觉得就显而易见了，你就是要把 k、 k、 k 二都用 a 表示，得到一个关于 a 的 方程，你 a 不 就求出来了吗？ 啊，这样我们先表示 k 啊，因为 ab 的 斜率，那你要表示切点弦 ab 的 斜率，是不要把切点弦 ab 的 直线方程写出来。 他的方程好写啊，那 p 点的横轴坐标带到圆的方程里，带一半，留一半，就是切点弦 ab 的 直线方程了，然后斜率就写出来了。 好，那 k 一 和 k 二怎么整呢？简单啊，他如果 p 的 这两条直线要和圆相切，那就干脆射出过 p 的 直线，然后让圆心到这条直线的距离等于圆的半径，这不就相切了吗？你看，这就得到了一个关于 k 的 二次方程。 那显然 k 一 和 k 二就是这个方程的两个根嘛。但是这道题我们要表示的是 k 一 分之一加 k 二分之一，所以我就把这方程两边同除以 k 方，哎，变成一个 k 分 之一的二次方程让你看，利用维达定律， k 一 分之一和 k 二分之一就写出来了。 好，然后把 k k 一 分之一， k 二加 k 二分之一带到一室里，是不是就得到了一个关于 a 的 二次方程啊？哎，你发现没有， a 只有两个值，这两个 a 之合二分之十一，根据微大定律得出来了。

不管了，先看效果，像这种震动闪黑紧身效果要怎么做？今天跟着教程一分钟教会你。 首先我们裁剪出我们要慢放的位置，选中它，慢放零点一倍，记得点上光流法，然后选中片段，右键新建复合片段，再次调零点一倍，做个超级慢放效果，后面多余部分删除。 然后到特效中找到模糊，给开头打上关键帧，参数调为零，再到差不多一秒后的位置打上关键帧，点击蒙版，选择钢笔，然后把手部和刀身拼起来， 记得首尾相接，把羽化拉到三十左右。模糊特效。第二个关键真参数调至四十，调好之后反转一下蒙版，这样一个紧身效果就做好了。接下来特效找到震动， shift 加，点击两下，裁剪掉后面部分 参数，强度八十速度时 调完之后右键复制一份，增强一下效果，再到特效中找到斜向模糊，对准震动特效的长度裁剪模糊强度调为二十， 最后加入闪黑二特效，一样也是对准下面长度，裁剪速度八十，强度八，大小五，扭曲四十，这样一个简单的效果就做好了。

我们解压缩后将能见到安装文件，点开之后启动安装。 此处的安装指南可参照其步骤进行，也可参照视频中的步骤进行安装。此处包含若干分，这是核心的安装程序，右键以管理员权限执行。 此处通常保留默认设置即可。或者他是被切入到文件中的，或者能够自行设定一个目录。例如说，查看。按叉号， 点击下一步，留意事项，接收。接下来 此处取消勾选。点击安装 点结束， 点确认字幕文本肯定。接着这是语言包双击， 随后发现这个便捷途径，放在桌面上，把这个拷贝一份。启动程序安装的路径。我正站在这里看着你，你却看不见我。 我们从启动界面 寻得靠垫，进入当前位置， 复制替换文件。

你那么牛，有本事让我用了十年的电脑也能一秒回村呀！这还不简单，安排家里的老电脑，千万不要拿去换不锈钢脸盆，学会这招，让你的老电脑变成新电脑。 首先右击任务栏，选择任务管理器，点击上方文件运行新任务，在这里输入 c m d， 勾选管理员权限，点击确定，输入 c h k d s k 回车，这个命令会自动检测磁盘系统， 然后输正行命令，这个命令会修复已损坏的文件键盘，按住 win 键，打开运行框， 输入百分号，看百分号回车，确定这里都是系统的缓存垃圾，按住 ctrl 加 a， 全选右键删除，遇到删除不了的点击跳过。操作完成之后重启电脑，你的电脑就跟新电脑一样流畅呢！

我们解压缩后将见到安装文件，点开之后启动安装。此处的安装指南可参照其操作进行，也可参照视频中的步骤进行安装。 此处包含若干文档。这是核心的安装程序，右键以管理员权限执行。 此处通常维持默认设置即可。或者他是被嵌入到文件中的，或者能够自行设定一个目录。例如查看按叉号， 点击下一步，留意事项，接收接下来 这个取消勾选点，安装 点结束 点，确认字幕文本肯定。 接着这是语言包，双击。 接着寻到这个便捷途径，放在桌面上，把这个拷贝一份。 启动程序安装的路径，我正站在这里看着你，你看起来如此美丽。 我们从启动界面寻到靠垫， 开启当前位置，复制替换文档。