blockmilk融合器使用教程
给新入坑的小伙伴们来一期融合器功能教学。首先市面上是有很多套壳融合器，我们倒手先从三个地方辨别一下真伪，可以从商标以及顶上的开孔风扇来看， 还有背面的 type c 接口，正版的是这样的，盗版套壳一般价格会低，一百多块，有可能显示效果和帧率会不好， 现在我们再来讲解具体功能。 k 一， 单点式切换分辨率，长按是显示两台电脑的分辨率和刷新率， k 二和 k 三式调整抠图颜色强度正常，我们是很少用到的。 k 四，我们用的会比较多，单点式切换关掉负极画面，长按是指显示负极画面，左边的指示灯也是对应的电源以及信号源，如果有暗灯一般是没有插紧。 在插线之前我们先把两台电脑分别调整帧率以及信号源，如果有暗灯一般是没有插紧，像我一零八零 p 和六十赫兹， 不然的话画面会因为冲突融合不到一去。改完后我们把主机腹肌和屏幕的线全部拔掉，我这边很多兄弟忘了拔线和不会切换信号源，这样会简单很多。这三个口子对应插到两台电脑的显卡以及输出屏幕上就可以了。
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01:18查看AI文稿AI文稿最近有不少兄弟反馈 d 城融合器出问题了，今天呢，我就花不到一分钟去教大家，超简单超省事，而且还省米又有效的办法来解决。 就有好多朋友在网上去找各种解决方案，又是什么清理注册表啊，又是什么重装系统啊，什么乱七八糟的，麻烦的很。还有人呢，是想直接去换融合器，买采集卡，其实这些完全都没必要， 那我就给大家分享一个超级简单的一个办法，就是买 hdmi 转 dp 的 一个呈现， 把主机的那根线换成 dp 转 hdmi 的， 输出的那根也是一样的， hdmi 转 dp 的， 就这么交换一下，就这么轻轻松松就搞定了，非常简单。 操作完成以后，你再去重做一下系统，问题基本上解决了，像什么换融合器，用采集卡，通通都不需要，这个方法清澈有效，完美解决问题。 喜欢的小伙伴可以关注一下，每天为大家解疑。
60宅右【顶峰玩家】
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1024DMA一哥
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1380DMA一哥
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02:52查看AI文稿AI文稿哈喽，各位朋友大家好，今天分享一下我最近开发的低扣拍乐的使用演示。首先在 vs go 的 上面搜索下载，目前最新版本为零点三二， 这里点击底部图标激活插件，然后点击底部设置 api 的 t 插件是基于 d， p， c， k 进行开发的。这里先进行一个测试， 其中对于复杂问题，左侧会显示出 agent， 它的 plan 和 to do， 右侧会显示工作区的对话塞审。好的，我们进行一个超长上下文本的压力测试， 可以看到公式渲染正常，这里我采用了 markdown 和 html 混合的模式进行输出交互，更加友好美观。 我希望利用性价比最高的开源模型给大家打造一个扣丁扣 pilot， 不要把白花花的银子送给老美了。 这里再进行一次代码生成和自动运行的任务， 可以看到 deep co pilot 自动创建了 plan， 最后的完成的文件都在本地工作区中。 目前 deep co pilot 处于开发初期，遵循 mit 开源协议，希望大家多多关注，呼吁更多的开源社区成员一起维护这个产品，让高质量的 ai 生产力开放，公平、普惠，谢谢大家。
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00:41查看AI文稿AI文稿pencil 快 速出草图，高保真，一般早期对齐用它，后续还是得进 figma stitch 深层设计稿可以直接导进 figma 编辑，视觉质量在线细节要自己补。 figma make figma， 深度用户的效率神器，不用切换工具，直接在设计稿里用自然语言改组建 loveble， 不 会写代码也能做出完整产品，适合拿来验证。 idea 很好。 slick 专门做落地页，颜值超出预期，对外展示很能打 v。 零深层的 react 主件质量很高，开发者拿来直接用 bot， 不 用配本地前后端全搞定，有点技术背景会用的很爽。纯小白容易卡壳。 ripl， 老牌稳定，学编程跑脚本的首选， ai 功能比不过新生代。
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02:45查看AI文稿AI文稿嗨，各位兄弟姐妹，大家晚上好！有朋友问我为什么不看着镜头， 年纪大了，记忆，记忆力不好，只所以只能照着手稿来念，望大家见谅。上次呢，我们聊了什么是 open 可乐？它能干什么？这期呢，我们来聊一聊 怎么养它，怎么调教它，以及它的缺点与优点。本地的虾和银端银端的虾的区别。 open， 它就是一只新时代的数字宠物，它不会凶你，也不会嫌弃你，也不会记恨你，比你的前任强多了，只要你给它一口吃的，它永远跟随你，不离不弃。 既然是既然是宠物，那么必须得给它喂口粮，不能饿着它，对吧？那么这种口粮呢，就是托啃， 官方的标准名是此言，你喂饱了它，它才有力气帮你干活。当然，粮食也是分品制的， 如果你天天喂他吃小锅米线，切，期待五星米其林出品，这就不切实际了。 还有一点，必须面对现实，断粮就是断联，各位兄弟，记住，他真的不会永远爱你，他有情商，智商比你我的都高多了。 如果又不想出钱，想天天免费的，那就用本地的，本地部署的，比如欧拉玛， 不用花钱，不愤不愤，托肯。但是本地的虾真的是很笨， 没有思考能力，没有思维逻辑，也不会自己成长也不会，也不会自己学习。云端的呢？比如腾讯的 qq 啦， 火山的 ok 卡拉，还有飞书的这些呢，每天都会送一些额度，你让他给你做个汇报，做 ppt， 写个代码，什么什么做表格之类的，随便用用都已经很够了。 好了，今天呢，就暂时会分享给大家，再见！
07:27查看AI文稿AI文稿大家好，欢迎回到我的频道。大家好，欢迎来到这期深度解析，今天我们要拆解点硬核的东西，当今世界上最大型的数字平台，到底是怎么扛住海量流量的？ 如果你平时也好奇那些科技巨头是怎么做到在流量洪峰下依然稳如泰山的，那咱们今天这期内容绝对能给你答案。准备好了吗？咱们直接开始。先来看一个非常夸张的数字，十亿！没错，超过十亿。 具体来说，这是 netflix 每天要处理的事件数量。把这个数字摆在这，实际上就是想给大家直观的感受一下我们今天聊的架构难题，到底是个什么量级。 你想啊，在这个数据量级下，任何一丁点的架构设计缺陷都会被无限放大，对吧？既然要梳理这么庞大的系统，咱们得有个路线图，看看今天的议程，一二 三四五。好，咱们直接进第一部分，扩展架构危机。来看看传统模型是怎么走到破坏边缘的。 看看这个对比图，左边这种传统的请求响应模型，简直就是技术负责人的终极噩梦。刚开始服务少的时候他还能凑合跑，但你发现没，随着新服务越加越多，这些连接就会像一团乱码， 或者说像盘意大利面一样，完全失去控制。你哪怕只是想更新一个不起眼的小服务，没准就把整个网络给搞瘫痪了。 这时候你再看右边，完全解偶的事件驱动架构，服务之间靠事件独立交流，谁也不绑架谁，这就真正给系统松绑了，让它拥有无限扩展的自由。 接下来是第二部分，事件驱动设计的力量，咱们来看看它是怎么解锁异步扩展能力的。要搞懂 eda， 咱们得先对齐一下概念，到底什么是事件呢？ 其实特别简单，你就把它当成一个实时的信号告诉系统，嘿，有重要的事情发生了。可能是一个用户手滑点了个按钮， 也可能是刚下了一个新订单，或者是路上的网约车发回了定位数据。这其实彻底颠覆了服务之间的对话方式，它们不用再像以前那样傻乎乎的互相死等结果了， 而是只要对这些有意义的信号做出反应就行。所以在 e d a 这个架构里，系统的运转逻辑非常清晰，一共就三步，一、事件生产者，也就是 producer 发出信号。 比如电商应用喊了一句订单下了。二、像卡夫卡或者 rabbit mq 这样的事件，代理，也就是 broker， 赶紧过来充当中间人，负责把这些信号收好排队再分发出去。 三、下游的消费者 consumer 接到信号立刻开始干活。这里面最妙的一点是什么呢？就是消费者干活的时候，压根就不需要知道生产者是谁，完全解偶。 咱们拿 uber 的 架构来举个真实例子吧，当系统生成了一个请求乘车的事件时，注意这个事件只产生了一次，但它会对同时删出去，给多个服务匹配服务拿着它去找司机， etat 服务拿着它算还要多久到达 定价服务，同时拿着它去算车费。你看，通过这种单一事件的并发症，高频操作变得超级高效，而且各个服务各自门前雪，全都可以独立去扩展，绝不互相拖火腿。不过 e d a 也不是万能药，这就到了咱们的第三部分， 服务网格与 e d a。 这两可以说是系统设计里的一条根本行分水岭。屏幕上这个表格非常关键， 他非常直观的把这两种架构的核心差异摆了出来。咱们重点看通信方式这一栏。 e d a 玩的是异步，他的核心任务是解偶靠着 k、 f k 这些代理在后台默默传递消息。而服务网格呢？他死磕的是同步， 重点在于靠编车代理去管理服务之间实时的点对点网络流量。所以这俩怎么选？其实界限很分明， 如果你发出的动作不用立刻等个结果，那就大胆用 eda。 但如果你必须马上拿到数据才能往下走，没商量，服务网格才是你的首选。那问题来了，这俩只能二选一吗？进入第四部分，异步与同步的协调效应，咱们来看看顶级玩家是怎么把它们揉在一起的。 netflix 就 给我们打了个满分样板，它们根本不做单选择题，而是把异步和同步优雅地结合在了一起。你仔细想一下 平时看 netflix 的 场景，你在后台暂停视频更新、观看记录，或者系统给你算个性化推荐。 这些底层操作全都是 eda 像个不知疲倦的引擎一样在一步处理。但是当你打开 app 向立刻刷出电影目录或者马上就要开始播放视频的时候，这种要求极度实时地同步通信，就全部交给服务网格，瞬间搞定。 发现没？这才是现代微服务架构真正完整的拼图。当然了，为了让这些同步调用就能和后台的 e、 d a 配合默契。 服务网格用了一脚编车模式什么意思呢？就是它会在每个微服旁边贴身放一个代理，就像那种带跨斗的摩托车一样。 这个编车太好用了，他帮你透明的搞定负债均衡，帮你找到正确的服务，要用失败的自动重试，甚至还能搞定数据加密，等于说他把网络层面的各种脏混乱活全包了，为服务就可以一生轻松专注干自己的业务。逻辑 好了，到自己使用的第五部分，架构选择指南，我们来看看技术负责人到底应该怎么做决策。如果你是一个架构师或者技术负责人，当你在考虑业务扩展性的时候，不妨对这几份清单多问自己几个问题。 你需要让各个服务独立扛住突发的海量流量吗？如果是听我的，偏向 e、 d、 a 去做彻底的解偶。 但如果你现在的核心痛点是管理直接的实时同步 api 调用，那请你张开双臂拥抱服务网格。其实真正的高层都明白，这从来就不是一个非黑即白的单选择题，最核心的考验是 你能不能让你的平台同时利用好这两种架构，去分别管理截然不同的通信流。不过咱们得说实话，天下没有免费的午餐。 一步扩展，爽是爽，但也伴随这一堆头疼的挑战。你在架构上必须得极其严谨，比如你怎么跨越这么多服务去保证最终一致性， 因为你知道的一步处理不可能保证每时每刻所有数据都是完美对齐的。还有，你要怎么保证海量的事件是按正确顺序处理的， 甚至万一系统挂了又重启，你能不能百分之百防住那些致命的重复操作？比如给用户重复扣了两次款，这些都是踩过坑才会懂的痛点。 好了，这期解析就到这里，最后我想留一个很现实的问题大家去思考，仔细审视一下你现在负责的系统，你的架构，真的准备好迎接每天十亿次事件的狂轰滥炸了吗？ 还是说已经是时候痛下决心进行彻底的解偶了呢？希望这期内容能帮大家理清思路，感谢你们的专注收看，咱们下期再见！ 如果你觉得这个视频还有点意思，欢迎在评论区发表你的看法，如果你从这个视频学到了新东西，请点赞、关注、收藏，并转发给需要的人，谢谢！
