1.陈硕的内核内核网络编程实践课程怎么样?
2.告别污浊不堪的Android——一加6T刷Arch Linux教学
3.如何零基础学嵌入式
4.实战教学：用Semantic Kernel框架集成腾讯混元大模型应用
陈硕的网络编程实践课程怎么样?
互联网行业多年经验，从sns到搜索后台，源码源码项目规模从几十节点扩展到几百。教学
Apue和Unp有一定学习价值，下载但对实际项目应用有限。内核内核掌握API并不能保证编写出优质代码。源码源码蚂蚁庄园游戏源码
深入研究内核源码，教学个人认为效果并不高。下载
有益于实践的内核内核途径，一在于吸收公司内部技术框架与流程，源码源码这些往往是教学经过实战考验形成的。二则是下载借鉴业界先进经验，如Jeff Dean分享的内核内核分布式系统案例，以及Google、源码源码Netflix、教学Twitter等公司的开源项目。思考这些设计背后的逻辑，分析其优缺点，探索如何将其应用于自己的项目。
工程问题在教科书上难以找到答案，陈硕的课程提供了简化模型，反映了实际工程中的问题。这种结合理论与实践的教学方式，是十分难得的。
告别污浊不堪的Android——一加6T刷Arch Linux教学
告别Android系统中的不透明与束缚，本文将分享如何为一加6T刷入Arch Linux的教程。Android，虽然基于开放源代码的Linux内核，但实际操作中已变得不那么纯粹，专有软件的普遍存在，如GMS和GAPPS，威胁着用户的隐私。面对复杂的启动源码分析Android结构，尤其是硬件抽象层（HAL）带来的挑战，移植Linux变得困难，用户的隐私权受到厂商的控制。
对于那些寻求改变的用户，一加6T作为已停止官方支持的设备，我们开始探索Linux手机的可能性。本文将指导你如何使用Kupfer Linux（基于Arch Linux ARM）为一加6T进行刷机。首先，确保设备硬件的兼容性，然后按照官方文档进行克隆和配置，选择稳定的main分支或开发中的dev分支，根据个人需求进行定制。
在创建配置文件阶段，需要注意修改某些设置，比如docker选择none以节省时间。接着进行设备初始化，设置Git仓库和基本配置，选择SDM-oneplus-fajita设备，选择适合的桌面环境和必要的软件安装。接下来，构建镜像时可能需要国外网络，确保下载资源的可用性。遇到问题时，如无法下载mkbootimg，需找到对应Git分支进行修复。
刷写映像过程，虽然Android设备可能对解锁和第三方系统的支持有限制，但通过使用freedom-oriented软件，如Arch Linux，可以实现更丰富的功能。一加6T刷入Arch Linux后，续航表现显著提升，it源码社区且能保持软件的最新性。使用自由软件不仅能保护隐私，还能支持各种扩展，打破传统观念的限制。
总结，选择自由软件，如同获得手机的真正掌控权，尽管对于一些日常用户来说可能并非必要，但对于追求自由和隐私保护的用户，使用自由软件无疑带来诸多益处。因此，我们鼓励尽早转向自由软件，以享受更纯粹的使用体验。最后，祝你刷机成功，享受自由的一天！
如何零基础学嵌入式
嵌入式的前景和待遇都非常好，一般从事嵌入式的待遇都在-之间，但是相对的嵌入式非常难学，因为嵌入式需要学习的东西非常多，而且非常的难。零基础那就更难了，除非能找到学习嵌入式的方法。嵌入式还是可以自自学的，怎样学习嵌入式，我刚才看到一篇很不错的文章，是一个专科生介绍自己如何自学嵌入式，并找到嵌入式的工作，里面介绍了他的学习方法和学习过程，希望对你有帮助。
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先做个自我介绍，我年考上一所很烂专科民办的dubbo源码注册学校，学的是生物专业，具体的学校名称我就不说出来献丑了。年我就辍学了，我在那样的学校，一年学费要1万多，但是根本没有人学习，我实在看不到希望，我就退学了。
退学后我也迷茫，大专都没有毕业，我真的不知道我能干什么，我在纠结着我能做什么。所以辍学后我一段时间，我想去找工作，因为我比较沉默寡言，不是很会说话，我不适合去应聘做业务。我想应聘做技术的，可是处处碰壁。
一次偶然的机会，我才听到嵌入式这个行业。那天我去新华书店，在计算机分类那边想找本书学习。后来有个女孩子走过来，问我是不是读计算机的，有没有兴趣学习嵌入式，然后给我介绍了一下嵌入式现在的火热情况，告诉我学嵌入式多么的有前景，给我了一份传单，嵌入式培训的广告。听了她的介绍，我心里痒痒的autojs 源码3000，确实我很想去学会一门自己的技术，靠自己的双手吃饭。
回家后，我就上网查了下嵌入式，确实是当今比较热门的行业，也是比较好找工作的，工资也是相对比较高。我就下决心想学嵌入式了。于是我去找嵌入式培训的相关信息，说真的，我也很迷茫，我不知道培训是否真的能像他们宣传的那样好，所以我就想了解一段时间再做打算。
后来，我在百度知道看到一篇让我很鼓舞的文章，是一个嵌入式高手介绍没有基础的朋友怎么自学入门学嵌入式，文章写的很好，包含了如何学习，该怎么学习。他提到一个方法就是看视频，因为看书实在太枯燥和费解的，很多我们也看不懂。这点我真的很认同，我自己看书往往看不了几页。
我在想，为什么别人都能自学成才，我也可以的！我要相信自己，所以我就想自学，如果实在学不会我再去培训。
主意一定，我就去搜索嵌入式的视频，虽然零星找到一些嵌入式的视频，但是都不系统，我是想找一个能够告诉我该怎么学的视频，一套从入门到精通的视频，一个比较完整的资料，最好能有老师教，不懂可以请教的。
后来我又找到一份很好的视频，是在IT学习联盟网站推出的一份视频《零基础嵌入式就业班》（喜欢《零基础嵌入式就业班》的可以复制 sina.lt/qKh 粘贴浏览器地址栏按回车键即打开）。里面的教程还不错，很完整，可以让我从基础的开始学起。视频比较便宜。
下面介绍下我的学习流程，希望对和我一样完全没有基础的朋友有所帮助。
收到他们寄过来的光盘后，我就开始学习了，由于我没有什么基础，我就从最简单的C语言视频教程学起，话说简单，其实我还是很多不懂的，我只好请教他们，他们还是很热心的，都帮我解决了。C语言我差不多学了一个礼拜，接下来我就学了linux的基本命令，我在他们提供linux虚拟机上都有做练习，敲linux的基本命令，写简单的C语言代码，差不多也就三个礼拜。我每天都在不停的写一些简单的代码，这样一月后我基本掌握了C和linux的基本操作。
接下来我就去学习了人家的视频的培训教程，是整套的，和去参加培训没有多大的区别，这一看就是两个月，学习了ARM的基本原理，学习嵌入式系统的概念，也掌握了嵌入式的环境的一些搭建，对linux也有更深层次的理解了，明白了嵌入式应用到底是怎么做的，但是驱动我只是有一点点的了解，这个相对难一点，我想以后再慢慢啃。
这两个月，除了吃饭睡觉，我几乎都在学习。因为我知道几乎没有基础，比别人差劲，我只能坚持努力着，我不能放弃，我必要要靠自己来养活自己，必须学好这门技术，然后我就把不懂的问题总结记下来，这样慢慢积累了一段时间，我发现自己真的有点入门了。
最后的一个月，我就去看关于实践部分的内容，了解嵌入式项目具体的开发流程，需要什么样的知识，我就开始准备这方面的知识，也就是学习这方面的视频，同时他们建议我去找了找一些嵌入式面试的题目，为自己以后找工作做准备。我就到网上找了很多嵌入式的题目，把他们理解的记下来，这样差不多准备了天左右
我觉得自己差不多入门了，会做一些简单的东西了。我就想去找工作看看，于是我就到job疯狂的投简历，因为我学历的问题，专科没有毕业，说真的，大公司没有人会要我，所以我投的都是民营的小公司，我希望自己的努力有所回报。没有想过几天过后，就有面试了，但是第一次面试我失败了，虽然我自认为笔试很好，因为我之前做了准备，但是他们的要求比较严格，需要有一年的项目经验，所以我没有被选中。
后来陆续面试了几家公司，终于功夫不负有心人。我终于面试上的，是在闵行的一家民营的企业，公司规模比较小，我的职务是嵌入式linux应用开发，做安防产品的应用的。我想我也比较幸运，经理很看重我的努力，就决定录用我，开的工资是一个月，虽然我知道在上海只能过温饱的生活，但是我想我足够了。我至少不用每天都要靠父母养，我自己也能养活自己的。我想只要我继续努力，我工资一定会翻倍的。
把本文写出来，希望能让和我一样的没有基础的朋友有信心，其实我们没有必要自卑，我们不比别人笨，只要我们肯努力，我们一样会成功。
希望你未来能成为一位嵌入式高手。
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实战教学：用Semantic Kernel框架集成腾讯混元大模型应用
实战教学：利用Semantic Kernel框架集成腾讯混元大模型
当开发者希望将Semantic Kernel与国内的大模型如腾讯混元对接时，如何操作？本文将带你通过oneAPI实现这一目标。智用人工智能应用研究院的CTO张善友将亲授实战教程。
张善友，以云原生开发为专长，他借助Semantic Kernel的SDK，能够将大型语言模型与传统编程语言无缝融合。SK支持C#、Python和Java，其中C#版本已发布1.0，提供模板和链接、深度集成等特性，让应用程序更加智能。
在集成过程中，首先了解腾讯混元大模型的强大功能，如强大的中文处理和逻辑推理。接下来，通过one-API的开源项目，将SK与OpenAI connector结合，以支持腾讯混元。只需简单部署docker镜像，配置OpenAI连接器，即可实现模型访问。
在配置One-API系统时，需要添加渠道，选择腾讯混元模型，提供API密钥，并创建令牌。终端使用时，只需将OpenAI的API Key替换为自定义的令牌。注意，不同用户组支持多个模型，可指定特定渠道处理请求。
通过自定义HttpClient，将OpenAI Endpoint指向oneAPI，整合到C#项目中，创建内核并配置日志和模型支持。最终，通过SK的流式传输，实现实时聊天应用与大模型的交互。
综上所述，Semantic Kernel为国内大模型的集成提供了有力工具，无论是在桌面还是服务器开发中，都为人工智能的集成开辟了新路径。同时，确保数据隐私合规是至关重要的。在「腾讯云TVP」公众号回复「大模型」，获取完整源代码实例。
