ConfigTool修改摄像头时间
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06:58查看AI文稿AI文稿我们打开 color code， 加斜杠 config， 然后往下滑，这里有一个 thinky mode 开关，你有没有好奇过，打开它和关闭它到底有什么不一样？我们再打开看 color 的 桌面 app， 我 们问了一个问题，然后界面上会显示一段小字，我们点开它，会展开一段思考的过程。那你有没有想过，为什么在回答之前会有一段思考的过程呢？它对我们最后拿到的答案有没有影响？为什么要把它思考的过程展示给我看，直接给我答案不行吗？ 我们先把 thinking 模式的本质讲清楚，普通模式是这样的， cloud code 每轮发给模型一大堆上下文，比如系统提示词， cloud 点 m d， 工具说明，还有你的问题等等。模型读完了，直接预测下一步，它可能是回你一句话，然后可能是调一个工具，可能是跑一个命令，改一个文件，从输入到行动，中间没有东西， 简单任务，这样是没问题的，比如说把按钮的文案从 a 改成 b， 但是任务一复复杂就容易出错了。比如说你说用户偶尔反馈请求会丢数据，那么直接动手只会盯着最显眼的代码改， 但是偶尔出现的问题原因他可能是在缓存，可能是在网络，也可能是引发冲突。得先把可能性列全，才能一条一条排除，没有中间这一步推理，那么模型只能撞运气了。 thinking 模式不一样， a p i 允许模型在最终输出之前先生成一段 thinking tokens， 里面做的就是假设、排除和定位，把可能性都输一遍，然后再生成行动方案。注意这里技术上它不是 call code， 外面再套了一个什么多域算法，而是模型的 a p i 的 输出结构和 token 的 预算发生了变化， 多出来一段中间推理的 token， 关键在于 transform 的 特性，生成下一个 token 的 时候，前面所有的 token 都它的上下文。所以这段先写出来的 thinking token， 它并不是给你看的装饰，而是模型自己用的，它后续生成结果的时候，会基于输入的上下文，加上自己刚写的 thinking tokens 来决定。 所以一句话总结，普通模式是上下文直接生成行动，而 thinking 模式是上下文先生成中间的推理，然后再行动。中间多出来那段就是模型给自己行动之前写的草稿。我贴了两段代码进 coloco 的 cash， 点 j s 是 一个带 t t l 的 内存缓存，分别实现了写函数 set 还有读函数 get， 然后 app 点 js 是 一个测试用力。我们先 set 了一条数据， user 杠一，然后 ttl 是 一秒， 然后我们尝试两秒钟以后 get， 然后期望值是 now， 但是实际行为并没有过期，还能读到值。所以我们问他，我说 bug 是 什么原因，然后是怎么修复的，不用写代码。 然后他回答我说 get 里只读取了缓存里的值，然后并没有检查这个 ttl， 所以 过期这个行为从没发生过。这个缓存实际上是一个普通的 map， 然后还是一样，我们用老朋友 cloud tab 抓取一下这个问答后面的请求，看看 cloud code 里 dink mode 是 如何工作的。打开 cloud tab 抓到请求，有两个字段决定了 dink 的 行为。第一个是 dink 字段，它的值是 adaptive， adaptive 不是 开启思考，而是让大模型自己看着办，让模型根据当前问题的复杂度，自己决定要不要启动思考模式，还有思考有多深入。然后第二个是 effort， 它的值是 high after， 就 一句话告诉模型大概想多深，档位多高，思考的 token 越多，答案越细，但越慢，档位越低，那么少想几步跑得快。一共它有五短，一共是 low， medium， high， extra， high max。 我 们打开服务器返回的响应，主要就看这个 content 的 数值， 里面主要包含两块，一个这个 thinking block， 还有一个这个 text block。 我 们先看 thinking block， 你 看它这里就做了一件事情，就是定位到 bug 是 在这个 get 函数，它取出了值，但是并没有检查这过期时间。 然后我们再往下看这个 text block 的 正式回答，它的修复方案就是在 get 里加一步，对比这个 date 的 now 和 entry 的 过期时间， 过期了就从 map 里删掉，并且返回闹它结尾还给这个修法起了一个名字叫这个啊，惰性清理，英文叫 lazy eviction。 所以 看到这里 thinking block 的 作用就是找到 bug， 然后 text block 的 作用就是修复这个 bug， text 的 这个动作都对得上 thinking 里做出的思考判断。所以说 thinking 并不是写完就扔掉了草稿，而是得到 text 里动作的这些基础。所以总结一下 thinking 模式和普通模式输出的区别。 普通模式，它的 content 的 序组里只有一个 block， 就是 type， 是 text， 装的就是答案本身。但是 thinking 模式下多了一个 block， 是 type， 是 thinking， 它排在 textblock 的 前面，装的是模型给自己写的推理草稿，所以同一个模型同一套预测下一个 token 的 生成机制，区别只是模型在 thinking 模式下输出的最后的 text 答案。之前会把 thinking block 里的写的内容当做上下文都读一遍再做调整。 所以 text 里的答案它并不是模型的第一反应，而是过了一遍推理之后的结果。你可能会想，这段思考是如何产生的呢？ 底层模型还是 transformer 机制，还是预测下一个 token？ 那 么区别是在训练的部分。现在大模型的训练大致分为四步，第一步是预训练，让模型读海量的文本，学会原本身。第二步是指令微调，教他跟着指令回答问题。 第三步是 r l h f 人类反馈强化，教他如何答得更顺畅，更符合人类的偏好。普通模型走完这三步就上线了，那么看到问题直接吐答案，像 sonnet， 然后 opus 这种 reason 模型会多走。第四步叫 reasoning tuning 推理后训练，这一步未给模型的训练数据格式就变了，它会从问题加答案变成问题加 reasoning 标签再加答案。比如解方程这个二 x 减三等于十四， 那么普通指令微调的样本直接教它输出 x 等于十。那么推理后训练给它的样本会先在 reasoning 标签里写 step 一 展开括号，那么 step 二两边都加六，一项得到二， x 等于二十。 step 三两边都除二，得到 x 等于十，然后才会在 answer 标签里给出 x 等于十。于是模型反复看这种逐步拆解问题的样本，它就学会了遇到复杂问题先把每一步推理写出来再回答的输出习惯， 所以 reasoning 并不是外挂的算法，而是模型在训练里就多学会的一种输出习惯。但是光有习惯还不够，运行的时候还得有 api 协议配合。我们看回请求的时候，那个 thinking 等于 adaptive 的 字段，它就是告诉服务器允许这个模型在 content 里输出一个 thinking block， 没有这个字段，模型就算想推理也没地方写。所以一句话，推理的能力来自于训练里多的那一步。 reasoning tuning 推理后训练，然后运行的时候会被这个 api 的 协议显示开启。回到开头那几个问题， thinking mode 开关控制的是模型，在张嘴回答之前，要不要把思路在心里过一遍，过这一遍的好处，你看到了同一个 bug， 它会每举各种可能性找到合理答案，代价呢就是输出的慢一点，但是 token 呢，也稍的多一点。
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01:34查看AI文稿AI文稿兄弟们，三秒钟五月份又开始抽风，抽风过一次了已经，现在又抽风，就是检测您的账号数据异常就给你踢开，有时候杀几个人之后就会踢，无论是打战场还是烽火都有可能。怎么解决呢？三步走，第一步，点开这个 搜索，在这里边输入 c m d， ok， 命令提示符，点它，然后输入这个指令，这个指令等会我会站在作品详情里啊，作品详情里点回车，输入指令，然后关闭就可以了。 打开腾讯电脑管家，这个一定要下啊，这个非常重要。这个电脑啊，第一个电脑下边，这下边更多工具， 点开，点网络修复，嗯，开始修复，为什么选腾讯呢？因为腾讯和三小洲它俩是一个公司，就这么简单啊。然后往下点点这个 dns 优选， 开始 dns 优选一分钟出来之后，正常咱们是本地 dns， 就是 一九二点一，六八点一点一啊，咱可以再换成腾讯的，就下边这个第二个点起用， ok， 变绿了之后把它关闭就可以了， 重新登录游戏基本上就解决了。绿玩玩家很多用这个方法都解决了，实在没法解决的我也不知道了，就是咱可以试一试嘛。如果觉得这个视频对你有帮助的话，点赞、关注、收藏、转发。好的，一键三连，再见！
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01:08查看AI文稿AI文稿摄像机密码忘记，可以通过 configurator 进行密码重置。先打开 configurator， 进入密码重置，获取设备二维码，接着用微信扫一扫， 扫描 configurator 界面的二维码，扫码后会获取安全码，然后在 configurator 界面填写安全码，设置新密码，这样就完成密码重置了。 configurator 可以 在大号股份官网下载，需要二零二五年七月之后发布的最新版本。其他场景 一，如果设备未预留过手机号或者手机号不一致，考虑到设备安全性，部分设备需要进行实名认证，请根据界面提示完成实名认证后获取安全码，再完成密码重置。 如果通过康比特密码重置界面搜索出来的设备显示灰色，那可能是老设备不支持密码重置。设备端没有硬件恢复按键的话，可以点击帮助来获取最近维修站的联系方式，然后将设备送至维修站进行重置。
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06:22查看AI文稿AI文稿大家好，我是家电青龙市老杨，做空调 r t o s 项目，几乎都踩过同一个致命的坑。在中断里随手多写一行代码，比如加个日期打印，写个判断逻辑。当时测试没事，可一闪增肌压力测试 系统突然卡死， hardfort， 甚至行为乱的无法复现。很多新手一脸懵，觉得代码没写错，怎么就崩了？ 其实根源只有一个，你越过了 r t o s 和中段之间那条看不见的边界。今天就结合空调 r t o s 实战 五分钟，讲到中段以 r t o s 的 核心规则，边界禁忌，还有我当年踩过的血泪坑，不教复杂理论，只讲直接，能用工程经验帮你避开系统崩溃的伏笔。先搞懂一个关键事实，中段和 r t o s 任务是两个平行世界， 这是所有问题的起点。一定要记死在 free r t o s 里，终端不属于 r t o s 的 调度体系，和任务完全是两回事。任务的世界有规矩， 有明确优先级。比如空调的压缩机控制任务，优先级高于温湿度采集任务，受调度器统一管理，能堵塞，能就绪，能让出 cpu。 但终端的世界没有规则，不必调度，不可堵塞， 能在任何时刻打断任务，哪怕正在执行最高运行级的压缩机任务，一个中断过来，也会立即被打断。 rto s 的 设计哲学很简单， 中断只负责打断并通知任务，负责处理和决策。比如空调的风机转速检测中中段，中段只需要告诉任务转速变了，至于怎么调整转速，交给任务去做，别在中段里瞎折腾。 核心铁力中断，你只做三件事，多一件，多危险。如果这节课只记一句话，一定是这句，中断 rs 只负责三件事，读起状态、清除标志、通知任务。 任何超出这个范围的行为都是系统崩溃的。复比结合空调实战几个实力，空调的温湿度传感器中断。正确的做法是在中断里读起传感器的状态，比如采集完成标志，清除中断标志，然后通知信号量或队列， 通知温湿度处理任务，去读取具体数据做逻辑判断。我当年踩过的坑，为了图省事，在中断中直接解析温湿度的数据打印日期，一开始没事，后来空调运行久了， 频繁出现卡死，这就是中断执行时间太长，抢占了任务的 cpu 时间，破坏了 ios 的 调度秩序。记住，健康的 ios 必须执行时间极短， 不写业务逻辑，不操作共享资源，不打印日期，尽快交差给任务。致命误区，在中段里调研普通 r t， o， s， a， p i 并埋坑。很多新手会犯一个错误，在中段里调研 q， c， s， d 类，这些普通的 r， t， o， s， a， p i， 觉得功能一样，殊不知这是致命的。 free r to s 中端只能调动带 from isr 后缀的 api， 比如 q send from s l， 而不是普通的 q send。 这不是笼络设计，而是 free r to s 给中端留的唯一合法通道。带 from isr 的 api 核心是三点，绝不阻塞、不破坏调度器的状态，能正确触发任务切换。 而普通 api 会堵塞，会打乱调度秩序。在中断里调用不会当场崩溃， 但会悄悄破坏系统状态，后续某个时刻突然崩溃，排查起来比登天还难。我当年排查一个空调通信中断的 bug， 折腾了三天之后发现就是在中断里调用普通的队列 api。 红线配置 conferate makes intel 别乱改，这是 free r t o s d。 最容易被忽略的后果。最严重的配置项，很多新手不知道它的作用，随手乱改导致系统不稳定， 一句话就能说清楚它的作用。不是所有中断都能调用 r t o s a p i。 只有中断优先级，数值上大于这个配置之下的中断才能调用。 from i s r a p i u。 限级太高的中断，不允许触碰 r t o s。 内核，比如空调的紧急停机中断 u 限级极高，必须保证实时响应，就不能调用任何 r t o s。 api， 只能做最基础的状态读起和清除标志。而传感器采集中断 u 限级较低，才能调用 from is api 的 通知任务。如果在高 u 限级中断里调用了 from is api， 系统运行就会变得不可预测，不是一定崩，而是你再也推理不出他会怎么运行，现场翻车概率极高。三个灵魂拷问，判断你的终端代码是否安全？写空调 rts 终端代码时，反复问自己三个问题， 能避开百分之八十的坑。这段逻辑真的必须在中段里做吗？比如解析数据，打印日期，交给任务做，完全可以。二、把它放在任务里会发生什么， 只要不影响实质性，就坚决移除中断他是否碰了 rts 边界？比如调用了普通 api， 操作了共享资源，都是越界。最后总结一下，空调 rts 开发中， 中段的核心是克制，中段是系统强制插队者， r to s。 允许他插队，但不允许他在队伍乱搞，只做最基础的通知工作，把复杂的任务交给任务，尊重中段与 r to s 边界系统才能稳定运行。 很多空调 rts 项目崩溃，不是任务设计的不好，而是中途越过了自己的边界，吃透了今天的规则。避开这些坑，你的空调 mcu 系统稳定性会提升。
02:56查看AI文稿AI文稿cloud code 有 几十个命令，但是如果你是新手呢，就一定先掌握下面这九个，其他的你可以先去放一放， 把这九个用熟了，你的使用效率和头肯的消耗都会好太多了。第一个命令就是 config， 这个是 cloud code 的 一个控制中心，那你输入杠 config 呢，就可以去查看和修改当前的一个配置， 比如说是否去自动的压缩对话，是否自动切换思考模式等建议呢，你可以把每个配置项都去过一遍。 第二个命令呢，叫做 model， 想切换模型呢，直接去输入杠 model。 普通的任务呢，你可以去选 sonnet。 复杂任务呢，你可以上 opus， 性价比啊最高，你看，就这么一个简单的选择，也能够去帮你去省不少的 token。 第三个命令是 clear， 聊着聊着呢， cloud 开始抽风了，越来越慢，透坑消耗的越来越快呢，这是因为你的上下文啊，已经太长了，那你呢，可以输入让 clear 去清空当前对话的一个上下文，重新开始一个新的对话。那我建议呢，每个独立的任务都开一个新的对话。第四个命令呢是 compact， 如果你不想完全的去清空对话，但又想减少上下文的一个长度，你可以输入杠 compact， 它会自动的去压缩历史对话，去保留关键信息，简单去理解呢，就是给对话做一次瘦身。第五个命令呢是 resume， 想回到之前的对话，你就输入杠 resume， 就 能看到当前目录下的一个历史对话列表，选择任意一个，就能直接去跳回去继续，相当于给你的 ai 编程加了一个历史记录的功能， 随时去切换不同的任务。第六个命令呢是 revend， cloud 写着写着去偏离方向了，或者提示词写错了，你不用重开对话，输入杠 revend 就 能回到刚才那一步对话，相当于给你的 ai 编程加了一个撤销键。 第七个命令呢，是 btw 任务中途突然想到了一个小的问题，比如这个文件是干嘛的？输入杠 btw， 解释文件作用， cloud 会去回答，但是不会去打断当前任务流程，也不会污染你的上下文。第八个命令域 name， 给对话去重命名有三种用法，第一个就是杠驴 name， 加上首页重构，你可以去做直接命名，然后如果你杠驴 name 不 带参数呢？让 cloud 自动从对话去生成这个名称。 第九个命令 export， 把诊断对话导出成一个 plaintext 文件打杠例 export， 当前的这个对话会被导出，包括每一个提示回复和工具调用，也可以加文件名参数，直接去写入指定文件，适合呢？在去解决棘手问题后啊，这个备份 方便后续的复盘或者分享。 ok， 那 总结一下这九个大的命令啊，覆盖了配置，覆盖了效率、覆盖管理三大场景，显著去改善你使用 cloud code 的 一个体验，输出质量呢，也会更加稳定，透根的消耗也会降低。 至于像 simplify， 像 branch 分 支等功能和 insights 复盘报告可以去，等进阶了再去学。现在已经有两千多位朋友了，如果你想在 ai 的 路上和我一起同行呢？欢迎在评论区我们一起去交流一下。
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00:40查看AI文稿AI文稿免费给你的 hermes 装上眼睛！ mini cpm v 四点六开源视觉大模型，跑在自己电脑上，不用 api 数据，完全不出门。第一步，装 alama， 一行命令搞定。第二步，拉模型，等两分钟下完就能用。第三步，配置 hermes， 把视觉模型指向本地欧拉玛，三行命令完事。 现在发张图片给 hermes， 他 就能看懂了！关注我，了解更多 ai 硬核玩法！
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01:31查看AI文稿AI文稿接了个监控维修单，老板发给我一张图片，显示等待登录返回，超时监控是大滑的，已经用了两三年，今天突然出现这种情况的，上门看看吧。走起这个切换器，切这个页面是监控，然后切一下，切到电脑上面， 接到电脑画面之后把电脑亮起来，开机，开机之后打开电脑，电脑桌面上有一个叫大华的，这个孔飞鸽 true， 是不是有大华的软件，打开之后会搜索到这么多动物？大华的设备你看到没有？ 大号的设备，然后你的那个一点三十录像机看到是 n v r 类型，然后 i p c 有四个，就摄像头有四个，二零一，二零二，二零零的按钮是说明这二零四是在线的，这个时候你只要点一下按钮子 后面这个有个未吧，点一下未吧，就进到这个浏览器里面看，打开这个一点二零是这个地址，地址这个手打勾，然后下一步就行了， 在完成，然后这个时候输入那个 item 就是密码，就是消息的一二十五日期。登录看进来了， 进来之后你会发现这个监控是正常的啊，进来之后有画面出来的感觉，这个时候点设置，然后他视频音频这些都是正常的 啊， value， 对的，各方面参数都没问题，最后啥问题没有？就是显示不了，然后把协议改成公共协议，安慰竟然就可以用了，之前私有协议用的挺好，也不知道是啥原因，可能就是摄像头坏了吧。大家遇见过这种情况吗？
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SpawnInterval=7200
Spawn Amount=10
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