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最近大家有發現我的變化嗎? 我跑去做女王波隆🥛手術啦 因為去年我減肥完身體瘦到原本的樣子了! 歐派也就跟著灰飛煙滅了XD 所以決定要整回來! 也算是完成了少女時期我的一樁心願了🍭 很感謝 #璞蘊整形外科# 幫我打造我理想的樣子 #整形外科張子倩醫師# 人美醫術佳🌹 術前溝通我的顧慮跟問題她都會非常耐心的解答 術後尺寸跟形狀我很滿意!!! 璞蘊的術後照護問題也是有問必答 讓我覺得很安心🥰🥰🥰 本來很怕說會不會恢復期超長結果完全不會💕 做完手術隔天我還很勇的跑去上班💼💼 痛感也很意外的在可接受範圍內~ 很開心的是終於不用貼nubra貼到破皮過敏 終於從擠溝地獄解脫了😭😭😭😭 現在穿很多衣服效果都很不錯! #女王波隆乳# #璞蘊整形外科# #張子倩醫師# #隆乳# #美胸# #女王波545cc# #6D玩美隆乳# #台北醫美推薦# #大骨架女孩# #大尺寸隆乳#

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如果你想在客厅挂一幅能实时更新的太阳系地图，现在有人把工具都帮你写好了。 Reddit 上一位叫 TheGreatestCapybara 的老哥，用 Python 写了一个太阳系地图生成器。它能直接去 NASA 的 Horizons 数据库里抓取行星、卫星甚至星际探测器的最新位置，然后自动画成矢量图。 这个工具不仅能看八大行星，连一些天文奇观也能在图上暴露出来：比如天王星的卫星轨道全部都是歪的（因为天王星自己就是躺着滚的）；海王星最大的卫星崔顿，在图上走的是逆行轨道；甚至连冥王星和它的卫星卡戎，因为质量太接近，它们共同绕转的中心点（质心）直接落在了冥王星身体外面，在地图里被标记成了一个悬空的小点。 作者说，他开发这个东西的终极目标，是等大尺寸的电子墨水屏降价了，就弄一块挂在客厅里。不用频繁刷新，每天让它在后台默默更新一次，家里就能有一幅跟随全宇宙同步变动的“实体星图”了。 目前这个项目已经开源在 Codeberg 上，支持用 YAML 文件自定义你想看哪些星球，懂一点代码的同学可以自己打包成 Docker 镜像去容器里跑。

Supermicro 展示了 NVIDIA B300 的冷却技术，通过大尺寸冷却液和高分辨率气冷方案，推动了 ConnectX 8 网络技术的发展。此外，Supermicro 还推出了搭载 NVIDIA Blackwell Ultra GPU 的新模型，具备强大的算法能力。

#装修日记# 更新了下家电购物清单 洗碗机 从 AEG 换成了 ASKO，ASKO 整体还是好的多。 嵌入式微蒸烤 看了嘉格纳和 ASKO 的蒸烤，确实精致，但是考虑到我一般都是做中餐，还是选择了东芝大白茶 T500B，功能上更符合需求。 洗衣和烘衣 定了 Miele Nova，ASKO 的招牌是没有胶圈，无卫生死角，但是代价是噪音大。我看了下用了 8 年的 Miele，胶圈光洁如新，没有什么问题。 油烟灶台 因为装修风格锁定了油烟机形式为欧式纯平，选择很少，国产品牌的细节设计太劝退，最后锁定博世西门子，但是像烟灶联动这么基础的功能居然都非要顶配才有，看了一大圈最后没办法还是选了博世8系。 电热毛巾架 欧伟士X，之前看的科勒毛巾架不支持 24 小时定时也不支持智能，所以没办法保证洗澡后用上热毛巾，没什么用了。欧伟士这个新款颜值非常不错，功能也很齐全。 浴霸/隐藏式晾衣杆 小米，主要是考虑联动问题，不过小米的这些小家电做的确实也不错。 垃圾处理器 霍尼韦尔 X300U，相比老牌爱适易和贝克巴斯，多了启动后自动进水和完成自动停机功能，不用自己再开水龙头盯着等完成了。贝克巴斯需要搭配自家水龙头才能实现，霍尼韦尔这款是单接进水管。 水处理 韦思卡尔前置+GOOTHO大白瓶+COLMO软水，昨天的帖子解释了。 另外在顺电看到了三星的新品画框电视，把之前先看的那个创意整活给产品化了，一米外真的看不出来是电视，想上但是尺寸太大了…

情趣夢天堂【一日店長】活動公告！ － 活動時間：6/10(六) 14:30-18:00 活動地點：情趣夢天堂門市(台北市大安區新生北路一段7號2F) － ＊因服裝尺寸過大，活動現場【禁止攝影避免偷拍走光】 ＊當天會在現場與大家玩小遊戲 ＊消費滿$999可獲得【親簽拍立得】 ＊消費滿$1500贈 1分鐘【1:1 攝影券】限20

DeepSeek 官方说 deepseek-flash 能直接看图，三种传图方式，一次最多 600 张 建议收藏，用到时照着做。做完你能让 DeepSeek 读截图、看图表、描述图片。 这是 DeepSeek 官方 API 文档 Vision（视觉）一页。先说结论： 官方写明，deepseek-flash 模型可以文字加图片一起输入，用来描述图片、读截图里的字、分析图表。 先说清词。 Vision，视觉输入，意思是让模型看图。 base64，是把图片文件转成一长串文字，直接塞进请求里的编码方式。 file_id，是先把图片传到官方的 Files API（文件接口），拿回来的一个编号，之后用编号代替图片。 先把话说全： 官方支持的图片格式是 JPEG、PNG、GIF、WebP，官方说格式按文件真实内容判断，不看文件名。 官方写明，assistant（模型自己的）消息里放图片，会返回 400 错误；图片只能放在 user、system、tool 消息里。 一、三种传图方式 第一种：base64 内联。官方说最适合本地文件，把图片编码后做成 data: 开头的地址放进请求，整个请求体上限是 48 MiB。 第二种：外部图片链接。给一个公开的 http 或 https 地址，官方限制：链接最长 8192 个字符，图片最大 32 MiB，下载要在 60 秒内完成。 第三种：Files API 的 file_id。官方说同一张图要反复用，或者图太大，就先上传再用编号。这种方式图片可以到 64 MiB。 二、请求怎么写 第一步：model 写 deepseek-flash。官方说旧名字 deepseek-v4-flash-vision-exp 还能用，但已经退役，实际由最新的 Flash 模型处理。 第二步：messages 里 content 不再是一句话，而是一个列表，里面一块是 text 文字，一块是 image_url 图片。 第三步：Responses API 也能传图，图片放在 input_image 里，文字放在 input_text 里。 三、detail 清晰度开关 官方写明，image_url 可以加 detail 字段。low 会把图缩到 512×512 再看，更快更便宜；high、original、auto 目前都是保持原图。 四、费用和上限 官方说图片按尺寸换算成 token，和文字一起计费。每张图最多 1024 个 token，因为太大的图会先被缩到约 1300×1300 的像素量。 官方给的上限：每次请求最多 600 张图；单边最长 8192 像素，一次放 15 张以上时降到 4096 像素；不含 file_id 的图合计 64 MiB，含 file_id 最多 200 MiB。 五、用 Anthropic 接口也行 官方说把 base_url 写成 image 块，source 的 type 可以是 base64、url 或 file。用 file 时要加请求头 anthropic-beta: files-api-2025-04-14。 常见坑 3 条： 一、把图片放进 assistant 消息，会直接报 400。二、外链图片超过 32 MiB 或 60 秒下不完，就改用 file_id。三、一次放 15 张以上，单边别超过 4096 像素。 复制即用的提示词：请描述这张图片，列出图里所有文字，再用三句话总结它想说明什么。 收藏版：5 步速查 一、model 写 deepseek-flash。二、选 base64、链接或 file_id 传图。三、content 写成文字块加图片块。四、格式用 JPEG、PNG、GIF、WebP。五、别把图放进 assistant 消息。 S1哥 观点：官方把每张图封顶 1024 个 token，说明传图比很多人想的便宜，截图问答可以放心大量用。 一句话结论：DeepSeek 读图，认准 deepseek-flash，小图用 base64，大图或重复用 file_id。想让朋友少踩坑，复制链接发给他。 你是想让它读截图还是看图表？卡在第几步？同系列前几篇在我主页。 参考：DeepSeek 官方文档 Vision（S1哥 整理） 今天送：DeepSeek 看图请求自检清单，评论区第一条直接拿。

# 模型缩小四倍还不翻车？不是压得够狠，是量得够准 先说结论：大多数人以为量化是把模型压小一点、省一点显存，压得越狠、省得越多，这个想法只对了一半。量化真正值钱的地方不是省显存，是省钱加变快，模型缩小两到四倍之后，小批次推理常常反而更快，因为瓶颈不在算力，在记忆体频宽，搬的位元组少了，每秒吐出的字元单位就多了。作者第一次把大模型推到真实使用者面前，七 B 模型用十六位元载入，光权重就吃掉十四 GB 左右的显存，帐单难看得很，有人随口问一句要不要试试量化，她当晚掉进一堆缩写的兔子洞，才整理出这篇指南。 先说清楚底线：十六位元每权重两位元组，七 B 模型约十四 GB、十三 B 模型约二十六 GB。压到八位元，七 B 模型约七 GB、十三 B 模型约十三 GB。压到四位元，七 B 模型约四 GB、十三 B 模型约七 GB，模型缩小两到四倍。作者打了一个很准的比方，量化就像把照片从巨大原始档压成调校过的压缩图，手机上看起来几乎一模一样，体积却只剩一小部分。权重就是模型的照片，十六位元是原始档，四位元是压缩图，压得好，大多数人看不出差别，压得不好，细节先糊掉。关键在压得好不好，不在压得多不多。 怎么做？顺序只有一个，先用五分钟实验确认方向，再挑上线或随处跑的格式，最后拿自己的提示词量过再灰度发布。五分钟实验用四位元载入工具快速试，零校准资料、零转换步骤，一个下午就能知道显存占用下降约七成、模型还能不能讲话。显卡上线用服务引擎带量化参数直接起一个相容接口，热门模型在模型仓库里已经有现成的四位元检查点，不用自己压，没有就用压缩工具自己做一个。随处可跑的路是转成通用格式再量化，中央处理器、笔电和苹果晶片都能跑，四位元中档是尺寸与品质的甜蜜点，更保险就往上走五位元或六位元。 小心三件事。第一，压完只跑几个提示词就上线一定翻车，作者就是这样翻车的，结构化资料输出偶尔格式损坏，两天后才被使用者抓到，通用评测完全没抓到。第二，只看困惑度就放行不够，困惑度看起来没问题，任务品质可能已经悄悄下滑，它只能当参考，不能当唯一的验收标准。第三，别以为压完就一定变快，一种格式只有在服务引擎有对应的最佳化核心时才会真的变快，没在你自己的机器上实测过，纸上变快不算数。还要记住，键值快取不随权重量化缩小，长上下文服务照样可能爆记忆体，瓶颈在这里要另外看。 再往上加东西也有顺序：先写五十到一百条真实提示词，对照十六位元基线一条一条比，刻意去测最先崩的几类任务，长上下文、结构化 结构化资料 与函式呼叫、数学、程式码、非英文。验收不是打分数，是找变差的任务集中在哪里，集中在 结构化资料格式就升那类任务的位元，散在各处就整体升一档。真实负载下测延迟与吞吐量，不是空闲显卡上跑一条请求。最后先切一小部分流量灰度发布，没问题再全量，出问题立刻切回十六位元版，不要等到全部使用者都中奖才动手。 一句话：量化不是免费压缩，是一场交易，你只有量得够准，才有资格拿这场交易去换更小的帐单。今晚就能做的事：挑一个你正在跑的模型，用四位元载入工具跑一次五分钟实验，看看显存占用下降约七成之后，它回的第一句话还像不像它自己。 S1哥观点：别再问量化是不是把模型压坏的便宜行事，压坏模型的从来不是量化本身，是你压完只跑几个提示词、看一眼困惑度就敢上线。作者的教训就摆在那里，结构化资料输出偶尔格式损坏，通用评测完全没抓到，两天后使用者才回报。量化真正值钱的地方也不在省显存那一行，是小批次推理反而可能更快，因为瓶颈在记忆体频宽，搬的位元组少了，每秒吐出的字元单位就多了。更值得问的是，你现在跑的那个模型，是卡在帐单、卡在显卡太小，还是卡在速度？那个卡点，决定了你该挑哪种格式、压到几位元。你第一个想压小上线的模型是哪一个？评论区说说。 收藏用清单（照着做）： 1. 先算帐再动手，七 B 模型约十四 GB，压到四位元约四 GB，模型缩小两到四倍，再留键值快取和执行开销的位置。 2. 挑对格式再压，快速实验用四位元载入工具，显卡上线用四位元的两种主流方法，笔电用通用格式，新款卡用八位元浮点。 3. 跑五分钟实验，确认显存占用下降约七成、模型回复正常，再写五十到一百条真实提示词对照十六位元基线逐条比。 4. 刻意测最先崩的五类任务，真实负载下测速度，先切小流量灰度发布，没问题再全量。 转给还在为模型帐单头痛的朋友，压小两到四倍再上线，量得准才不会翻车，他今晚就能先跑五分钟实验。

8. 移动应用界面 为 [应用名] 设计一个移动应用界面。这款应用帮助用户 [主要功能]。 设计 [首页 / 仪表盘 / 个人中心 / 结账 / 引导页] 界面。 主要用户操作是 [主要操作]。 次要操作： [操作 2] [操作 3] [操作 4] 界面风格采用 [极简 / 专业 / 活泼 / 高端]。 屏幕尺寸：[设备 / 尺寸]。 把主要操作放在容易触达的位置。 在导航、页面标题、主要内容、次要内容和操作按钮之间建立清晰层级。 采用 [卡片 / 列表 / 网格 / 仪表盘] 结构。 使用真实的占位内容，不要用毫无意义的 lorem ipsum。 避免过多卡片、不必要渐变、过大的圆角、装饰性图标以及没有明确用途的 UI 元素。