pfsense 安装adguard
哈喽，大家好呢，今天来做一期关于蝙蝠膳食设置网桥的一个补充视频啊，在第一期的这个蝙蝠膳食的视频里面， 那我教大家设置的这个网桥是通过这个调整位置来实现的，但是呢，有的朋友设置完后呢，会出现一些诡异的问题， 比如像六个网口的这个软旅游，设置完后呢，会有两个到三个网口不能使用，而且出现这个问题的网口每次都还不一样，那非常的诡异。我这里的话呢，倒是没有出现过这种情况，但是呢还是有好多朋友反应会出现类似的这个情况。那 这一期的话呢，我就来详细的再来讲一下这个网桥的这个设置方法。那当然这期视频的这个网桥设置方法和之前的肯定是不一样的，这次呢更加的严谨，不会 出现任何的这个问题，因为这次呢，我已经测试了大概两周左右的时间，都没有任何的问题，并且呢我是用不同的这个机型来测试，在不同的这个网络环境下来测试 都是没有问题的。所以这期视频我就来分享给大家我是怎样来设置的，那建议无论你是在这个虚拟机下，还是在物理机下来安装这个 pss， 都是按照这个方法来设置就可以了。那么废话不多说，我们现在就开始，那我还是从头给大家演示一下吧， 就是你的电脑这里肯定要设置这个手动的这个 ip 地址的，一开始那这个网段要设置和我们这个 exi 在同一个网段的，这样的话呢，我们才可以进入到我们 exi 的这个后台， 现在我演示的这个蝙蝠圣史是在刚装完系统以后的一个默认状态，就是没有做任何的配置的情况下，那我从头给大家演示一下，这里 你的配置和设置网卡和之前是一样的，我们先选择第一项，这里问你是否要创建这个微烂，我们选择嗯不创建，然后呢这里设置一个万口，那这些的话呢，就跟第一个视频是一样的，这里只是再过一遍给大家看一下，我就不详细的讲是怎样设置的了， 配置完成后呢，检查一下，没有问题的话，我们这里就输入歪确认就可以了。到这一步以后呢，之前的视频是我们还要去设置这个 ip 地址 啊，那现在我呢我们就不设置了，我们就用它默认了这个 ip 地址。现在我们的 exs 是在幺二点幺二这个网段，那他现在的这个烂口的地址是在幺二点幺六八这个网段。如何让我们的电脑能同时 访问这两个网段呢？那这里呢，我已经写了一个教程了，图文的，那大家可以进去看一下，里面呢有苹果电脑的设置方式和普通的 windows 电脑的这个设置方式， 我这边还是实际给大家演示一下，如果你和我一样是苹果电脑，首先我们看一下我们的电脑的网卡是哪个连接到了软路由上，好，然后我的是这个 usb 的这个网卡，那我这边再创建一个 usb 的网卡，然后呢这里面呢选择这个手动 这里的 ip 地址就要设置为幺九二点幺六八点幺这个网段了，那这个呢，就是我们 pf 盛世默认的那个网段， 再填一下这个纸网页嘛？好，那这样设置就可以了。那如果你的是这个 windows 电脑，我们点击右下角有个小电脑的图标，打开后呢，我们点选里面的网络适配器更改，然后找到 你的这个仪态网，点击右键属性，找到里面的英特奈特协议四这个选项，然后呢我们点击他的这个属性， 再点选里面的高级，在这里面添加一下 pps 那个网段，也就幺九二点幺六八点幺这个网段，然后后面你随便设置一个直往野马也是二五五这个 好，那这样添加好以后呢，我们就可以同时访问幺二网段，以及这个幺九二点幺六八这个网段了。现在我们在浏览器的后台输入这个幺九二点幺六八点幺点幺一个 pf 胜时的默认后台地址，那就可以顺利的登录到 pf 胜时的这个后台了。 进来以后呢默认是英文版的，那我们把它调整为这个中文的，点击这个系统的选项，然后呢找到这个系统的这个配置进来以后呢，在这里就会有一个语言，然后我们把它改为这个简体中文， 保存一下就可以，然后再点击上面的用户管理进去设置一下你的这个密码。 设置完成后呢，我们现在就去配置我们的这个网桥，那首先呢点到这个网络接口，这个页面的这个网口就不详细介。
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06:21查看AI文稿AI文稿最近闲着无聊，帮朋友的公司面试 ai 相关的技术岗位，说实话，大部分简历写的都差不多， lanchang， react， rag agent， demo 跑得飞起，一问细节就开始躲闪。前天面了一个小伙子，他走的时候说了句话，让我想了很久，他说，哥，我是不是学错方向了？ 我说，不是你学错了，是你学到的东西。正在被一群不写代码的人用拖拽式平台一键替代 codes， define， 扣子这些低代码 agent 平台一出来，直接把门槛从你得会写代码变成了你只需要会拖拽。 你花三个月肯 lionchain 写出来的那个聊天机器人 demo， 一个产品经理在扣子上十五分钟就能搭出来。残酷。但这就是现实。 ai agent 的 前景极好，但门槛已经从会写 prompt 变成了懂系统架构。 如果你只是停留在条条 land chain， 拼凑几个 api 的 水平，我可以直白的告诉你，这种岗位最危险。先说说现在真实的行情，去年 agent 圈的口号是万物皆可 agent， 每个人都在画饼，今年不一样了，面试官问的问题越来越细，越来越刁， 他们不再关心你能不能跑通。一个 react 循环跑通谁不会？他们关心三件事，第一，可信。你的 agent 在 复杂炼录下怎么解决 token 消耗过快的问题？怎么解决逻辑中断回不来的问题？十个模型掉九个崩，你说这算 agent 还是算玩具？ 第二，长记忆。别只说向量数据库，向量数据库现在是入门标配，面试官要听的是，你能不能在大规模 r a g 里把召回率提高五个点。五个点听起来不多吧， 在实际业务里，五个点的差距就是客户续费和客户流失的差距。第三，成本控制，一个任务掉十次 g p t 四 o 谁都会，但你能不能把大模型换成 quan 七 b， 配上微调，给出同样的效果？降一个数量级的成本，不是炫技， 是老板决定裁不裁你的核心参数。能回答好这三个问题的，起薪起码三万往上。但更残酷的现实还在后面，大厂的通用 a 阵的项目在集体收缩，去年高调宣布的全站 a 阵的平台，今年要么砍了，要么转了。而垂直赛道的企业正在疯狂招人， 他们要的不是会用工具的人，他们要的是能把 agent 落地的架构师。这引出一个更底层的问题，在 agent 这个赛道，到底什么能力最值钱？纯算法难，因为模型底座是 open ai 和几家大厂的事基作模型的训练和调优跟你没关系，你在这条路上走天花板，肉眼可见真正的大机会。在 agentic workflow。 我 翻译一下，就是把 llm 塞进旧有的 erp、 crm 系统里，让传统软件长出 ai 的 神经。这种 人既要懂大模型的脾气，幻觉、采样、随机性、 t 肯限制，又要懂传统后端的高可用和事物一致性。这里我想引入一个概念，叫 harness engineering。 这不是我造的词，是目前在内正在兴起的一套 ai 落地方法论。 harness 的 意思是什么？ 是马具，是控制一匹猎马的僵绳和鞍具。大模型就是一匹猎马，它的能力极大，但脾气极大，你以为你在驾驭它，其实绝大多数时候是它在驾驭你。 harness engineering 就是 研究怎么给这匹猎马装上马具，怎么把它兜住？控住，叫准到一个可控的空间里，让它持续地、稳定地为业务服务。 普通工程师在驯马， harness engineer 在 造江绳。驯马的人跟马一起摔跤，造江绳的人把江绳卖给每一个要骑马的人。再翻译成大白话，就是 ai agent 现在的本质是用大模型做逻辑编排的软件工程，但不是一般的软件工程， 是你手上握着一个极其聪明但完全不可靠的组建，你必须用工程的纪律把它框住。我给你三个层级，初级开发者用 lan chain 跑通一个 react 循环，做个聊天机器人 demo， 输出一行代码，祈祷它能跑完合格工程师设计一个带重试、降级、超时控制的工作流， 保证百分之九十九点九的请求能稳定完成，输出一句承诺，而且能兑现。高级架构师基于企业业务流程，设计一套可观测、可扩展、成本可控的 a 阵体系，输出一套规则，让整个组织都能骑上这匹马。 你会发现，真正拉开差距的从来不是会不会写 prompt， 是 把逻辑写稳，是把系统搭牢，是给那匹马套上浆绳。哪些方向已经凉了？ 如果你打算入行，给你三个避坑指南。第一，别做通用对话，被大厂模型自带的能力直接覆盖，没有壁垒，你做出来的东西， open ai 一 次发布会就能把你秒了。第二，别做个人助理，需求太泛，用户留存极低，很难做出明确的 roi， 投资人已经在用脚投票了。 第三，别做低代码平台搭建的伪 agent， 可替代性太强，没有技术护城河， cause 和 defi 已经把这条路堵死了， 现在的就业风口全在 b 端。垂直场景自动化运维、 ai ops、 日制分析、故障定位、供单自动处理、智能客服架构、多轮对话、知识库问答、意图识别优化、 代码审计和研发辅助、代码 review、 漏洞检测、自动化测试、企业内部流程、 agent 报销审批、合同处理、数据报表生成。这些场景有一个共同点，有明确的 roi， 能直接帮企业降本增效，老板愿意给高薪。那如果你现在正站在入行的路口上，该补什么？ 四条路你选一条，但每条路都不短。第一，补后端工程能力、分布式系统、消息队列缓存、事务一致性，这些是 agent 落地的底层保障，没有这一步，你搭的 agent 就是 一个纸糊的城堡。第二， controlreg 和微调 别只停留在调用，要懂召回，优化向量数据库选型、 lara v 调的参数调优多纳，五个点的召回就是你的工资多纳五成。第三，学习工作流编排，从 linchang 到 templar， 搞懂怎么把复杂任务拆成可监控、可重试的流程。 agent 不是 你按下回车就行的事， 它是一场长跑，你得知道每一公里的配速。第四，理解业务场景，找一个垂直赛道，深耕电商、制造、金融，搞懂企业的真实痛点，而不是做一个通用工具人。 你的价值不是你懂 ai， 是 你懂某个行业里只有你懂怎么用 ai 解决的那个问题。最后说一点我自己最近的感受， ai agent 不是 玄学，也不是泡沫，它正在从概念炒作走向实打实的工程落地。未来三到五年，行业会持续淘汰只会写 prompt 的 伪开发者， 但会给真正懂架构、能落地、手上握着 harness engineering 能力的人留下巨大的机会。与其追着热点跑，不如沉下心把工程能力打牢，把业务场景摸透，把那匹猎马驯服。 能解决企业问题的人，永远不会被淘汰。磨平一些信息差，哪怕只是一点点。谢谢你看我的文章，我们下次再见。
117Suncooler
00:26查看AI文稿AI文稿来演示一下 p f 五零的村部拖怎么安装？ 这个是 p f 五零的村部拖成品安装展示效果，它是压卯式的外置弹簧十字槽，卯结完之后可调节、不松脱，牢固可靠。
