restedxp怎么同步任务

hey boy 昨天晚上发布了一款神级任务插件，很多小伙伴对这个插件很感兴趣，并且在评论区提出了各种问题。这期我们就做一个保姆级应用教程， 从如何下载到如何安装设置，直到正常跑任务。下载地址会在视频最后介绍。双击打开下载到本地的插件压缩包，这里包含两个文件，我们找到游戏目录，在游戏跟目录找到 usb 文件夹， interface at once， 把我们的压缩包烤到这个文件夹下面就可以了，一定不要复制错了。做完这步我们就需要进入游戏了，注意要在登录界面的插件中勾选我们的任务插件，然后进入游戏，当我们看到屏幕左侧有这个任务界面，就说明任务插件已经加载成功。如何设置这一步比较关键， 有小伙伴说自己这边只有低级任务，那可能是你用的不是在我网盘下载的插件包。首先我们在插件界面点右键，我们就用七十到八十举例，选择你想去的地图，点击左键， 插件会自动检索你所有做过的任务。也就是说，无论你从哪个任务开始，它都可以根据任务线顺序导航，提示你进行任务。我们还可以通过右键设置来调整设置插件的，比如界面框架、字体大小插件经过粗略翻译汉化， 基本上每个选项的作用都有说明，那些没翻译的英文就是不太重要的。其中界面窗口比例是用来调整窗口大小的。 background site， 这里是调整字体大小的， 设置后需要重新加载，有小伙伴说找不到导航箭头，导航箭头会出现在你游戏画面的顶部中间位置，左键按住就可以拖拽到任何你喜欢 的位置。通过设置界面最下面的选项可以调整隐藏还是显示箭头大小比例，箭头文字大小都可以设置在插件界面右下角，可以拖动这个小三角滑块来调整界面的大小。设置好之后，我们就可以按照指引开始任务了， 这个任务线路包含了几乎每张地图所有的任务，还会给你各种所需的提示，可以智能跳任务。百度搜索魔兽玩家网找到这篇文章，点进去就可以下载了。后面我还会陆续更新汉化一些非常实用的插件， wa 从囊括全职业全专业的内容，值得期待哦！

哈喽，大家好，今天说一下关于 w k 八十级任务的一个插件的问题和下载啊，这个插件叫 rtx， 好多主播也在推，但是都没有 说一个具体的下载流程或者在哪下载的，今天刚好圈圈这边在排队，给大家说一下这个插件到底在哪里下载，怎么下载？其实很简单，玩过魔术的人大家应该都知道，关于一个 n g a 一个论坛啊，首先说来到这里，输入 n g a， 然后第一个 nga 玩家社区点开，点开以后这这不用管他，然后这是一个很多游戏的一个论坛啊，继续往下面拉，有一个关于魔术 世界的啊，一个板块，然后这有一个巫妖王之怒，那新版本会记忆，点开点开以后你会发现有很多版和就是板块，然后这有一个巫妖王之怒插件讨论区啊，点开 看，在这里面找到一百一十八关于 w l k 任务链接插件 r e s t e t 叉 p 等问题汇总及解答啊，这里面 每一个步骤啊都给你说的非常非常非常的清楚啊。联盟版和部落版，然后下载完这个文件，然后解压到文件夹，解压到文件上就会出现一个名为 irxp 的一个软件，找到这个软件以后复制一下， 复制完以后粘贴到你魔兽世界的这个路径里面，如果你不知道魔兽世界路径里面，你点开这个战网，然后点设置，再点这个，然后找到，看到没，这是我的地盘暴雪战网， w w r l t o f， 然后就按照他这个顺序找啊，找到这个，然后以后你把这个叉了，然后你就看根据他上面说的啊，然后找个 c l a， 先找到这个 mcla， 双击打开，然后再打个 i n， 这个 i n， t， e r， 再找 a p p 啊 a d， d， 然后把这个软件叫，就是你下载的这个插件啊， x p 啊，复制到这里， 复制到点，因为我游戏在排队啊，就是给大家说一下看进入游戏以后点 n e， x， s 有一个插件啊，选择这个 o u， e s t i e， 然后再选择啊，就刚咱们下这个 r e， x， t， 点开以后，然后点确定双击加载， 然后如何使用设置，这有两种方法啊，这是已经汉化过的，因为原版是一个英文版的， 按照他这个所有的配置，具体的流程都是非常清楚的啊，自己去看着上面弄，然后我就不多说了， 希望大家在魔兽世界里面，不管是小白也好，老手也好啊，都能找到自己属于自己的世界啊，谢谢大家。

hey boy 随着怀旧服巫妖王之路的开启，大量 f k 一段时间的玩家涌入孟森德，我们的任务插件还没更新，很多小伙伴纠结于究竟是做任务升级快还是刷副本升级快。 本期我们推荐一款插件，这款插件是国外知名收费任务插件意向研究产物，无论是做任务还是刷副本，都能给你带来非常 nice 的指引。 电视插件在游戏内的界面显示这里，我已经用它在北风盘圆扫了很久的任务了。界面简洁清爽，右键点开我们就可以选择是刷副本还是做任务。 这款插件最妙的地方就在于它能给我们提供最效率的任务路线，完全不需要怕东一个任务西一个任务，越做越乱，按照指引一路奔向八十。同时插件还包含了黄金助手功能， 这个功能可以指引我们在艾泽拉斯用各种方法赚取金币。通过插件内置的设置界面，我们调节相关设置，包括各种线路、地图、窗口大小、字体大小等方面的内容。我们可以在做任务的时候开 这个方向指引，就会有一个小箭头指示我们的前进方向，同时还可以显示目标剩余距离。有需要的小伙伴们可以来我网站免费自取。此外，我们还有全职业练习用的一件红，可以翻我前几条视频查看并自取红哦。

最近我那一条介绍 opencode 的 视频啊，突然爆了，但评论区啊，几乎被两句话刷屏了，免费木星没了，是不是根本没法用了？ opencode 豪迈还不如科 sir。 说实话呀，这些问题我一看就知道，基本都是配置没搞对啊，或者还停留在老的 ide 的 使用思维上。 那今天这条视频啊，我就直接讲清楚三件事， open code 现在到底怎么接模型呢？才最省钱最好用，那格式到底还值不值得用啊？为什么我现在越来越推荐大家用 open code 呢？ 还有一些看起来很高级，但其实特别容易踩坑的方案。如果你正在用 open code， 或者正在纠结你要不要换工具，那这条视频一定能帮到你。 先从大家最关心的模型问题开始啊！很多人问我说 open code 里面默认的免费模型没了，那到底还怎么用啊？ 其实啊，现在主要就两条路，如果你是国内的用户的话，你想要一个又便宜又稳定的方案，我推荐你直接用国内大模型的官方编程套餐啊。第一个呢是智普的 codeignite， 他 前三个月一共花五十四块钱，平均下来呢，每个月十八块钱。 那三个月之后啊，它会恢复到每个月四十块钱，这对于大部分的个人开发者跟日常使用者来说呢，就用量已经很充裕了。 那第二个呢，是 mini max 的 编程套餐，它有两个档位，一个呢是 starter， 每个月二十九块。还有一个呢是 plus， 每个月四十九块，用量就会更多一点。 那这两家呀，现在价格基本上都在二十块到五十块这个区间啊，算是非常的良心了。那大家完全可以根据自己对模型的风格偏好来选， 我现在用的是智普的套餐，我整体体验下来还是很不错的。但如果你追求全球最顶级的模型啊，比如说 open i 的 g p t 啊， google 的 jimmy 三 pro 啊，还有 cloud 的 系列模型的话呢， 目前我认为性价比最高的方案就是直接买 github 拍了的会员，在 opencode 里面配置一下就可以用上了。 那么它现在主要有两个档位啊，一个呢是每个月十美元的，就可以同时使用 gbt、 cloud、 gmail 这几大顶级模型。另一个呢，是每个月三十九美元，就适合用量非常大，或者呢，你对性能要求特别高的用户，用量基本上就可以随便跑了。 那对于大多数的个人用户来说呀，我提供的这两个方案已经完全够用了。那顺便也给大家分享一下我个人呢，在 opencode 里面的一个实战工作流。第一步啊，就是计划和方案讨论阶段，我一般呢就把模型切换到 gpt 五点二， 因为它的沟通能力真的非常的好啊，很像跟一个真人专家在讨论问题，特别懂你的需求。那第二步呢，真正写代码，我会把任务交给 cloud 的 模型， 因为它在逻辑的严谨性和代码的可信这一块目前是最稳的。那第三步呢，如果涉及到前端的开发，或者对于图片界面的理解呢，我就切换到 gmail 三 pro， 因为它在视觉理解跟前端的任务上表现非常的强。 最后一步就代码审查还有改 bug， 那 我就会切换到 gpt 五点二的 codex 模型，因为它在长上下文的理解能力非常的强，很适合做 code review 的 工作。那么这套组合用下来啊，那效果非常的赞。 很多人又问我啊， ctrl 其实也挺好用的，我为什么还要折腾 open code 呢？我告诉你啊，我曾经也是 ctrl 的 付费用户啊，但我现在都转到考 code 和 open code 这种工具上来了。原因很简单啊，因为他们的工作方式已经完全不在一个时代了。 ctrl 的 核心逻辑其实还是传统的编程的 i 的 能力，那么你在 ctrl 里面呢，更像是布置一个一个的任务， 它后来虽然加了一些 agent 的 功能啊，但本质上它还是围绕 ide 在 转的，所以 ai 更像是一个随时跟你对话的高级助手。 但是当你切换到 opencode 之后啊，你的整个体验就完全变了。你在用科室的时候，你还是会忍不住的去盯代码逻辑啊，项目结构啊，文件细节呀。但是你在 opencode 里啊，因为你只有一个对话界面呀，所以你根本不会去关注代码的。 你只需要告诉我， ai 我 要做什么目标，我要拆成哪些步骤，我最后要交付成什么样子。那第二个变化呀，就是你角色定位的转变，因为以前啊，你是借助 ai 去写代码的一个人，那现在呢，你更像是在指挥一群 ai 工程师去完成一个产品， 所以你的精力也会全部放在怎么描述需求啊，怎么规划流程啊，怎么检查结果呀，而不是盯具体的实现细节。 那自从我适应了这种工作方式，我就再也不想回到科室那种 id 工作流了。还有不少朋友啊，在评论区提到过一个方案，就是通过呢 c c switch 这种开源的项目，我可以在 cloud code 里面去切换和接入其他模型啊，我干嘛要用 open code 呢？ 我告诉你啊，我自己也在用 c c switch， 主要是为了更方便的切换 cloud 模型和我的智普的 coding plan 的 套餐。 但我为什么不太推荐普通用户去折腾这种方案呢？第一个是成本控制风险，因为当你在 cloud code 里面通过 cc switch 去接其他模型的时候呢，你只能走 api key 这种方式，你没有办法用你已经买好的订阅套餐啊。 所以如果你控制不好这种调用的频率的话，你，尤其是像 gpt 五点二 codex 这种高端模型，那你通过 api 跑任务的成本可能会吓死你的。 第二个呢，是平台政策的风险，就是你要明白啊， osmotic 提供 cloud code 这个免费的工具，它的核心的目的还是希望大家去用它自家的 cloud 模型啊。那如果大量的用户都拿它当一个免费的壳子去挂别家的模型，对它来说没有任何商业价值啊。 现在这些接口还能用，可不代表以后不会手挤，甚至直接给你封掉。那今天这条视频啊，我最后想跟大家说的是，你真的可以去接受和尝试 open code 的 这种基于终端的 ai 智能体，因为它真的太好用了，它比传统的 ide 太丝滑了。 我发现很多同学他不愿意切换，不是因为他不好用，更多的呢，是对一种终端工具的天然恐惧。我一看到黑乎乎的窗口呢，下意识觉得，哎呀，给程序员给高手用的。 其实实际上啊，你现在几乎根本不需要敲什么命令，你都是在跟 ai 对 话呀， 而且我可以很负责任的告诉你一句啊，现在 ai 的 发展方向已经非常的明确，就是正在全面的走向智能体协助和自动执行任务。那最近刚刚爆火了一个叫做卡的 bot， 它就是一个跑在 mac 电脑后台的智能体， 然后它可以通过即时通讯软件呢跟你沟通，所以以对话和调度为核心的工具一定会越来越主流的。 那 opencode 只是这个阶段一个非常好用的代表。那如果你愿意，真的可以跟着我这条视频一步一步试起来， 哪怕你先跑一个小项目，你很快就能体会到这种差异了。我最近也在尝试呢，在 mac mini 上来跑 cloud bot。 如果大家希望我单独出一期视频详细讲解的话，欢迎你在评论区告诉我。最后啊，也欢迎关注我，这里是范凯说 ai， 我 会持续的跟你一起拆解 ai 趋势，教你真正把 ai 用到工作和生活中，让你在 ai 时代不焦虑也不掉队。

hey boy 随着怀旧服乌鸦王之路的开启，大量 fk 一段时间的玩家涌入孟森德，我们的任务插件还没更新，很多小伙伴纠结于究竟是做任务升级 快还是刷副本升级快。本期我们推荐一款插件，这款插件是国外知名收费任务插件逆向研究产物，无论是做任务还是刷副本，都能给你带来非常 nice 的指引。 电视插件在游戏内的界面显示这里，我已经用它在北风盘圆扫了很久的任务了。界面简洁清爽，右键点开我们就可以选择是刷副本还是做任务。 这款插件最妙的地方就在于他能给我们提供最效率的任务路线，完全不需要怕同一个任务吸一个任务越做越乱，按照指引一路奔向八十。同时插件还包含了黄金助手功能， 这个功能可以指引我们在艾泽拉斯用各种方法赚取金币。通过插件内置的设置界面，我们调节相关设置，包括各种线路、地图、窗口大小、具体大小等方面的内容。我们可以在做任务的时候开 起这个方向指引，就会有一个小箭头指示我们的前进方向，同时还可以显示目标剩余距离。有需要的小伙伴们可以来我网站免费自取。此外，我们还有全职业练习用的一件红，可以翻我前几条视频查看并自取红哦。

注意，吴恩达带你手把手构建自己的智能体！本视频十二分钟学完，少走百分之九十九弯路！欢迎来到构建自己的数据库智能体课程，与微软合作打造。 在本课程中，你将学习语言模型如何与结构化数据进行交互，比如表格数据或 c 括数据库。当你使用数据源中的表数据来回答问题时，这非常有用， 而不是需要找到分析师来将问题翻译成 c 括数据库查询。你将看到数据库智能体如何自动输入问题并生成一系列动作，这些动作由函数调用以解锁相关数据。 具体来说，在本课程中，你将学习如何构建自己的人工智能智能体，与表格数据和 c 库数据库进行交互。在此过程中，你将了解一些智能体的关键组成部分，并且我们将使用 long chain 智能体框架。 本课程的讲师是 gonzalez sanchez， 他 是微软的数据和人工智能专家，在大学任教，也是 azure open a widees 一 书的作者。 感谢 andrew， 我 很高兴能在这里授课。在本课程中，你将学习如何部署语言模型，构建人工智能引擎，实现表格数据的路由， 开发自己的数据库智能体，构建一个函数调用系统，集成 azure open ai assistance api， 并且你将通过这个概念使用 azure open ai 服务。虽然我们将使用基于数据库的智能体作为运行势例， 但这些组建对于构建任何其他智能体也很有用。所以，数据库智能体是分析数据的令人兴奋的突破。它让人们可以与复杂的数据集进行交互，而不需要学习像 cq 这样的查询语言。 因此，你可以让语言模型为你执行对数据库的请求，无论数据库提供商，数据模型或类型是什么。 使用语言模型作为数据库之上的抽象层，是数据民主化的新前沿之一。在许多公司内部，也许你可以为你的公司或者你正在处理的应用程序带来成果。 我是说这有多令人兴奋？此外，我认为智能体是人工智能领域内不断增长的类别，并且你还将了解智能体的关键组成部分，以及将这些组成部分组装到更广泛的系统中的最佳实践。 很多人都致力于创建本课程。从微软方面，我要感谢 horki gosia， augustine s gosia 和 jopin lee 来自深度学习 ai shoppingly from deep learning ai。 另外一位导师也为本课程做出了贡献。在第一节课中，你将开始使用 azure open ai 服务构建第一个人工智能智能体。所以让我们进入下一节视频开始吧。 在本节课中，你将学习可用的不同级别的知识定制化，并且主要关注一些基础技术，比如解锁，增强，生成 raw g。 开始构建第一个人工智能智能体。 在本节课结束时，你将部署 azure open a 服务实力并测试 api， 并且你还将部署一个编排引擎，比如 line long chain 以启用这些场景。让我们深入探讨一下。 第一节课将构建第一个人工智能智能体 ai agent。 想象一下，你从这些技术开始， 想要应用 azure open a， lantern 等，只需要知道如何部署它们，如何准备它们，以便构建第一个人工智能智能体。在深入探讨之前，让我们快速回顾一些背景知识，为课程设置上下文。这将是简短的。别担心，我们很快就会开始编码。 通用人工智能，特别是在二十年代，指的是人类获得智能，创造新的文本、图像、视频和其他类型的内容的能力。这是通过与 gpt 系统的交互实现的。使用自然语言提示， 这种能力令人印象深刻。虽然它并不是全新的，但在这个领域有许多新兴的技术。你应该意识到你将使用尖端技术，包括预览版。新模型仍在开发中，因此我们依赖于不同提供商的官方文档。 此外，记住，原生人工智能建立在机器学习和深度学习的基础上，这些都是强大的技术。但我们这里的主要焦点将是通用人工智能。在我看来，通用人工智能的关键区别在于显著。如果我必须解释什么是通用人工智能， 我将强调基础模型的概念。为什么？因为基础模型可以用单一的设置执行多个任务。 这意味着当你构建人工智能智能体时，你可以将它连接到数据库，处理文档或创建各种应用程序。所有这些都使用相同的模型。 这种简单性对于公司来说是一个显著的优势，因为单一的模型来处理不同的任务是非常高效的。此外，基础模型可以处理各种数据格式，包括文本、图像，视频和音频。这种多功能性对于多模型应用是理想的。 另一个关键方面是能够使用自然语言。作为开发者，我们只是调用它，但对于大多数与系统交互的人来说，使用自然语言更加直观。 无论是英语、西班牙语还是任何其他语言，人们现在都可以自然地与系统进行通信。在本课程结束时，你将构建一个数据库智能体，这是令人兴奋的，因为这意味着用户可以用它们自己的语言与应用程序进行交互，而不是使用 cq 查询。 这位更广泛的受众打开了这些解决方案，包括技术和业务用户。这些是在本课程以及你将创建的任何其他通用人工智能应用程序中需要牢记的基本特征。 现在让我们讨论如何定制语言模型。通过定制，我的意思是将原始知识整合到算法中。想象一下，你的公司有数据库， p d， s， 数据湖或私人信息。你如何结合这些数据来增强模型的知识，比如 g p t 四。我们有两个选择， 第一个是剪辑增强生成。这种方法利用编排工具将模型与数据源连接起来， 比如数据库而不需要训练。例如 azure open ai gpt 复四可以直接用于查询数据库，而不需要更改模型本身。这种方法更有效，更实用，并且避免了与模型训练相关的开销。 第二个是微调模型，这个过程涉及到重新训练模型和特定的数据集，然后再部署更新后的模型。 虽然这允许定制，但它是资源密集型的，并且不太常用。由于复杂性和操作原因， r a g。 的 主要优点是其灵活性。 未来的模型更新或替换可以无缝地集成到现有的设置中。使用相同的连接机制访问数据。这种方法将在本课程中实施。考虑一下它如何简化新模型的集成，并优化现有数据基础设施的使用。 我们将首先设置环境，安装所需的包，比如 pandas。 如果你在本地运行，你需要安装所需的包。使用 requirements 点 txt 文件，其中包含本课程的所有依赖项。 你可以在本节课的当前目录中找到这个文件。详细地说明将在本节课的笔记本中提供。 接下来，你需要设置实际的资源，比如 azure open ai。 首先提供配置 i 视 openai 环境所需的信息。你以前用过 openai 吗？这将是熟悉的，有一些差异，但你很快就会掌握。以下是你需要的变量啊，端点和 ipi 密钥。 这个端点是预先创建的云资源，它将给你访问 azure open ai gpt 模型的权限。这里提供的 ipi 密钥和端点仅用于教学。目的，你的笔记本环境使用深度学习 ai 平台设置了所需的密钥。 现在让我们思考下一步。让我调整一下这里的信息，然后运行它。 看我们正在运行非常小的代码片段。在这种情况下，我们说的是好的。我们正在导入 linking schema 中的 something， 我 们称之为 human message。 然后从 linking 中导入 asher chat open ai。 这意味着这是尴尬的，不是，因为我们将使用 role of human message。 这是一种提示， 你将发送到系统，所以我们需要 lancon 或搜索系统识别你正在发送消息。然后我们需要建立一些东西， 从 lancon 连接到 azure open ai， 这与 open ai 略有不同，所以在这里我们说的是好的。我们有关于 azure open ai 的 信息。我们有 api 版本。 我相信在这一点上是最新的稳定版本的预览。这将明显改变。你可以尝试不同的版本。你可以只改变日期去参考 f m a p 版本。然后你将有 deployment 和 game point。 再次，这是因为我的配置包括一个 end point 叫做 itunes swift here appointment。 我 叫 test address。 出于这个目的，但通常你将放置 deployment name。 这更具体到你正在创建的东西。 所以到目前为止，我们有一般的环境。我们添加了 endpoint。 我 们准备好了连接。我们启动了三个步骤，非常简单，直接指向要点。 现在下一步是什么？记得我告诉过你关于 human message 的 部分吗？在这里你可以看到它。 human message 是 系统识别。你正在发送一条人类消息，所以让我们尝试一些东西。比如这样， 我们正在创建一条消息。在这条消息里面，我们有 content content to translate this sentence from english to french and spanish english to。 因为你知道为什么不，我喜欢红牌和蓝房子，但我的狗是黄色的，所以我只是测试这个，因为它是任何废话句子。 但也有趣的是，看看系统可能如何回答。记得我们刚刚创建了实力。我们还没有发送消息，但你已经在那里了。为了发送它非常简单，我们将在这里放 model invoke 函数是现在正在工作的函数。 记得 model 与我们创建的这个模型有关。这是一个实际的 chat opening， 一 种对象。让我们看看发生了什么。 所以我们开始看到事情检查这个。我们在这里谈论虚伪 message。 我 们得到 ai message。 当你想到与这些模型的交互时，我们有不同种类的角色，人类代理管理员，叛徒。 在这种情况下，我们专注于人类和人工智能的交互。我们发送了一条人类消息，我们得到了一条消息，说 content 是， okay， you asked me in french and in spanish french jean blaviatar who shall i miss him blue okay i can tell you i speak french i can tell you that this works i can tell you that this works i even bet in spanish because i speak spanish this is working。 我 们必须告诉系统 translate this sentence to french and spanish it's giving me the two languages two languages。 花几分钟时间复习代码，玩一玩，改变你的提示，稍微实验一下，恭喜你完成了第一课。 so congratulations you have finished lesson one。