制造业 it 不看学历 只看工作年限和经验 年限越长 经验越丰富 工资越高
所以年龄越大越好
和互联网完全不一样呢

Ollama 模型直接下载并手动安装的项目
https://github.com/amirrezaDev1378/ollama-model-direct-download

"再往后, 企业只需要花个几千, 找几个刚毕业脑子还行的, 会打字就行了.甚至都不需要计算机相关专业, 是个人都能过来写"
楼主，你是认真的吗？真这样做的话和这个热贴 https://www.v2ex.com/t/1115826 闹出的笑话有什么区别？

另外的疑问
Dify 之类的知识库实现也是 RAG 吧？
难道是微调 Fine-Tuning ？

其实我很好奇
相比于 RAG （ Retrieval Augmented Generation ）模式的
1.对文档使用 LLM 对数据进行解析，切片，清洗后放入向量数据库
2.检索读取用户问题时，通过使用 LLM 对用户输入进行分析，调用 api 查询向量数据库
3.检索结果输出答案时，通过 LLM 的 prompt 工程对向量数据库检索结果进行再整理

微调 Fine-Tuning
对已有模型使用自己的数据集对模型进行再训练，从而输出新的模型

这俩成本会差多少，假设 RAG 需要 60 个人日的成本，微调呢，600 ，6000 ？

itv 的 dhcp 认证可以用带端口镜像的交换机把 iptv 流量引到电脑端的 wireshark 抓包来解析
当然没有带高级功能的交换机的话 用网线和水晶头做一根抓包线也是可以的
做线的教程自行百度

谷歌翻译直接用官网肯定是正常的
通过各种反代手段 或者通过 爬取谷歌翻译的网页 api 翻译都是降智的
至于为什么 因为谷歌翻译网页的 api 请求头里有个字段 x-goog-batchexecute-bgr 是通过严格检测跨站请求的生成的
只要这个字段不对 那么返回的结果必然是降智的
至于为什么反代或者爬接口要降智，因为谷歌有提供官方的翻译 api 服务，而且挺贵的

prompt 积累也是一种积累 我觉得
最近写 ai agent 自动工作流也是这种感觉
prompt 写得越多 越好 输出就越稳定 不会越界

行，需求多就台式机
为了追求低功耗换低性能 cpu ，拔显卡，换小主机啥的 我觉得没必要

再找找呗，其实工厂也有需要计算机专业的岗位，比如软件支持 mes ，最次也有计算机运维。

@kidult 苏州这边制造业一般是产线单休 6 天 12 小时倒班 软件支持岗就正常 5 天 8 小时

从昨天开始，网页也一样会不能访问，多刷几次才能出现 cf 的验证。

@ldapadmin
和招嫖真没什么关系 特定的圈子喜欢看的图罢了 也不露点
爬的时候看了下收款方和 app 的挂靠公司都是自己在国内注册的公司
挺正规的
也开了有将近 10 年了
讲真 要是有资源 我也想复制这套模式
因为去年就发现一个一模一样的原创站 基本复制的这个站的运营模式
卖的还挺好 也是几块钱一套图
而且这种模式还有个好处 用户粘性大 重复付费意愿高

这种图其实做原创来钱才是真快
之前爬过一个原创站点的后台，自己找妹子拍图，自己卖的站 一套图只卖几块钱 算了一下购买量
一年毛利一百多万
还不算卖周边啥的
估计都算上一年毛利有几百万

第一步 智能问答
第二步 自动操作
第三步 结果分析
第四步 报表自动生成
第五步 领导表扬
第六步 升职加薪
第七步 跳槽

[frp 安全地暴露内网服务]( https://gofrp.org/zh-cn/docs/examples/stcp/)
简单一点来说就是
你的 vps 上运行
```
./frps -c ./frps.toml
```
家里的虚拟机和公司本子运行
```
./frpc -c ./frpc.toml
```
frps.toml 和 frpc.toml 的配置参照最上面的文章即可
其实这个方案可以做到双向访问，因为相当于两端都是内网，全在你的 vps 上中转。
链路 1
公司本子 frpc 的本地绑定端口->公司本子的 frpc->你的 vps 的 frps->家里的虚拟机的 frpc->家里的虚拟机 3389
链路 2
家里的虚拟机的本地绑定端口->家里的虚拟机的 frpc->你的 vps 的 frps->公司本子的 frpc->公司本子 3389

楼主 我也在昆山 可以加个微信吗？

4oCqKDgwMykgNzkyLTE1NTTigKw=

进厂呗
经验丰富的话能在 ERP 或者办公软件支撑部门 当个高级工程师
和厂里科长差不多工资