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李雅英
李雅英 贴吧
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李雅英
的内容
🎀 是珠珢嗯🌸(💯💯💯🇨🇳🇨🇳🇨🇳)
@Xiaoyao_Leee
2026.06.26 00:20
别人都在看世界杯,我在看啦啦队! |||别人都在看世界杯,我在看啦啦队! #
世界杯
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世界杯运动员
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世界杯拉拉队已就位
# #
韩国女团
# #
李雅英이아영
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🎀 是珠珢嗯🌸(💯💯💯🇨🇳🇨🇳🇨🇳)
@Xiaoyao_Leee
2026.06.25 14:01
火力全开🔥、姐姐的身材太绝了😍 |||火力全开🔥、姐姐的身材太绝了😍 #
世界杯云啦啦队
# #
啦啦队
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好身材
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精彩瞬间
# #
舞动青春活力无限
# #
舞蹈燃爆全场
# #
李雅英
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GCSA
@GCSA_COM
2025.11.29 05:42
#
老登帮助老登
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不说了地铁到了
# 一位隐居大理多年的老朋友,深夜留言感慨人生。 我也不知道说什么。给他朋友推荐了一个电影:touchback / 回阵 还有一首歌:李雅版《越过山丘》。
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路飞 🏴☠️ AI 研究员🧐
@0xluffy_eth
2026.06.22 08:58
李录时隔 5 年公开发言,160 分钟,值得反复看。 他是谁? 查理·芒格的黄金搭档,芒格亲口称他"中国的巴菲特"。 喜马拉雅资本创始人,管理规模 80 亿美元,长期年化回报超 20%。 巴菲特和芒格重仓比亚迪,是他力荐的——最终回报 30 倍以上。
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書格
@shugeorg
2022.06.26 05:17
此《饮中八仙图》卷旧传由元代任仁发绘。取材于杜甫《饮中八仙歌》诗意,描绘唐代八位名士:贺知章、李琎、李适之、崔宗之、苏晋、李白、张旭、焦遂醉酒的生动情态。人物造形雅逸趣味,画面简洁设色清雅。然笔墨力道稍弱,或出于明人手笔。此卷现藏台北故宫博物院。介绍下载:
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Chen
@chenYijl
4hours ago
一张照片,直接变一个能走进去的 3D 世界🌍 11 月 12 日,李飞飞的 World Labs 把 Atlas 向所有人开放:Viewfinder 拿照片生成 3D 场景,Chisel 用方块搭场景,还能导出视频和模型。 但有个小字条款:免费账号做的东西,归 World Labs 所有,不归你😅
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Tw93
@HiTw93
11hours ago
吉隆坡叁缺壹 此生无憾 李志还是一样牛逼!
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Tw93
@HiTw93
2026.11.14 08:30
最近 Mole CLI 有非常多的更新,Mac、Windows 和 Linux 都有很多优化和增强,打算了一起同步给大伙。 首先非常建议使用 CLI 小伙伴看到后,辛苦直接 mo update 更新到最新,因为有可能你本地还是半年前的版本,现在版本相比之前要完善更多,特别是对于一些AI 工具清理的加强和安全的保护上。 首先 Mac 这一块的卸载能力差不多完成了之前 GUI 版本差不多 900 款软件的卸载详细同步,可以享受一样的残留清理效果,然后对于开发工具的清理、以及代码编译过期内容的清理也有很多完善,甚至其实iPhone和Android模拟器工具里面也有非常多的缓存,也可以一起清理了。 然后 Windows 版本补了很多大伙常用的软件,360 极速浏览器、夸克、QQ、飞书、剪映、Trae 这些缓存都能清了,卸载的时候游戏存档、Epic 游戏和 WSL 磁盘会留着,还新加了 mo installer 命令,可以把下载文件夹里放了很久的安装包挑出来让你删除。 最后 Linux CLI 在上线后继续完善,Arch、Omarchy、Debian、Ubuntu 都可以用了,clean、uninstall、analyze、status、purge 这些命令和 Mac 上一样,像 Omarchy 这种会打 btrfs 快照的系统,删掉的旧包要等快照轮换后空间才回来,Mole 也会如实告诉你详细的清理现状。 最后假如你对各个系统的清理、维护、电脑优化、卸载有任何的建议,都可以找我,我来帮你把需要的地方完善好,把 Mole 做成好用易用效果好的电脑优化工具,哈哈,发完这个,我就去看李志去,期待今晚的演出!
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Bitcoin🐝女博士
@DoctorMbitcoin
2026.11.14 01:20
@KuiGas
李林不知道怎么想的,请这么个货
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Ren
@Ryrenz
2026.11.13 15:40
📚 李博杰刚开源了一本《深入理解 AI Infra》,想搞懂大模型推理和训练到底卡在哪,这本书直接从硬件极限一路算给你看。 《深入理解 AI Infra》的仓库 8 月下旬才建,现在已经 7500 多 star。它是李博杰《深入理解 AI Agent》的姊妹篇,那本在 GitHub 上是 5 万+ star。 以前学 AI Infra,看到的多是「用了什么框架、调了哪些参数」,为什么要这么设计,往往没人讲透。 这本书反过来,从约束推导设计,反复追问五个问题:搬什么、搬多少、搬几次、经过哪里、谁必须等它。十二章从模型架构、加速器、超节点、数据中心网络,一路讲到推理优化、分布式推理、训练系统和端边云协同。 配套的计算工具只要 Python 标准库就能跑,不用 GPU,也不用下模型权重,书里的数可以自己算一遍。中文原版之外还有英文、繁中和俄语的社区译本,PDF、EPUB、在线阅读都有。 要说明的是,书稿目前还是初稿,作者在持续修订。 想把 AI Infra 从「会用」学到「会算」,这本值得放进书单。 GitHub:
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