元宇宙彻底凉了，Meta 最近取消了头盔计划 https://t.co/M8ETqaAad6 
Docker命令详解：轻松掌握容器管理
这张图汇总了常用的Docker命令，帮助你快速上手和高效管理Docker容器。让我们用https://t.co/4NCkj0hkZM一步步来解读这些命令吧！
Docker版本和信息
- `docker --version`：查看Docker的版本，确保你用的是最新的。
- `docker info`：显示系统范围内的Docker信息，包括容器、镜像、存储等。
容器操作
- `docker ps`：列出当前正在运行的容器。
- `docker ps -a`：列出所有容器，包括停止的。
- `docker run
- `docker run -d
一些常用的操作：
- `docker run --name
- `docker stop
- `docker start
- `docker restart
- `docker rm
- `docker exec -it
镜像管理
- `docker images`：列出所有Docker镜像。
- `docker pull
- `docker build -t
- `docker rmi
- `docker tag
- `docker push
网络管理
- `docker network ls`：列出所有Docker网络。
- `docker network create
- `docker network inspect
- `docker network connect
- ‘ docker network disconnect `
- ‘ docker network rm `
存储卷管理
- ‘ docker volume ls ‘: 列出所有 Docker 卷.
- ‘ docker volume create `< name >‘ : 创建新卷.
- ‘ docker volume inspect `< volume >‘ : 显示卷详细信息.
- ‘ docker run `–v< volume >: / path `< image >‘ : 将卷附加到某个路径上的容器.
- ‘ docker volume rm `< volume >‘ : 删除卷.
查看日志
- ' docker logs `< container >‘ : 查看某个容器的日志.
- ' docker logs `–f< container >‘ : 实时跟踪某个容器日志.
检查容器和图像
- ' docker inspect `< container / image >‘ : 显示有关特定图像或特定图像详细信息.
- ' docker stats ' : 显示关于资源使用统计数据.
容器导出和导入
- ' docker export `< container >’> file.tar' ：将文件系统导出为tar归档文件.
- ' docker import `file.tar image_name’ ：将 tar 归档文件导入为 Docker 镜像.
如果已安装，编写 Docker-compose
' Docker-compose up ': 启动编写. yml 文件中定义的所有服务
' Docker-compose down ': 停止并删除所有服务、网络、图像和卷
' Docker-compose logs ': 查看定义日志. yml 文件中的所有服务
' Docker-compose ps ': 列出由 Docker-compose 管理的所有服务
清理 Docker
' Docker system prune ': 删除未使用的数据( 容器、图像、网络) 和音量)
' Docker container prune ': 删除所有停止容器
' Docker image prune ': 删除未使用图像
' Docker volume prune ': 删除未使用卷
' Docker network prune ': 删除未使用网络
结论：
掌握这些基本命令，可以让你更加轻松地管理你的Docker环境，无论是创建、启动还是监控你的容器和镜像。这些命令是日常操作中最常用也是最实用的一部分。
希望这些解读能帮助你更好地理解和使用Docker！🚀 
半导体巨头排行榜：NVIDIA霸主地位无可撼动！
📢 今天来看看最新的半导体公司排行榜，这可是2024年7月9日的数据哦！📅
1. NVIDIA（$3.3T）：NVIDIA依旧是半导体界的王者，市值高达3.3万亿美元！🚀 他们家的显卡和AI芯片真的是无敌了，谁能挡得住？💪
2. TSMC（$963B）：台积电稳居第二，市值接近1万亿。作为全球最大的芯片代工厂，他们可是很多大厂的幕后英雄呢！👏
3. Broadcom（$818B）：博通紧随其后，市值也很猛。他们在通讯和网络设备领域可是数一数二的！🌐
4. ASML（$421B）：这家荷兰公司可是光刻机的大佬，没有他们，很多芯片都造不出来！🔬 市值也突破了4000亿。
5. Texas Instruments（$183B）：德州仪器老牌劲旅，在模拟和嵌入式处理方面实力强劲。🤠
6. Arm（$196B）：英国的Arm架构可是移动设备和IoT的心脏啊！🧠 市值也快到2000亿了。
7. Applied Materials（$208B）：应用材料公司是半导体设备制造的大牛，没有他们的设备，芯片厂都要歇菜。⚙️
8. Qualcomm（$231B）：高通在手机处理器和无线通讯领域称霸多年，5G时代更是如鱼得水。📱
9. AMD（$287B）：AMD这几年翻身仗打得漂亮，尤其是CPU和GPU市场份额猛增。🔥
10. Samsung（$420B）：三星不仅手机厉害，他们的存储芯片也是全球领先！📈
结论：
NVIDIA无疑是当前半导体市场的霸主，但其他巨头也各有千秋，各自在不同领域展现出强大的实力。这个榜单展示了全球半导体行业中最具影响力的十家公司，每一家的技术创新和市场策略都值得关注。
以上就是最新的半导体巨头排行榜，让我们一起期待这些科技巨头带来的更多突破吧！🎉 
可视化大语言模型
飞机座舱分类及其盈利模式揭秘
头等舱 (First Class)：
- 特点：这是飞机上最奢华的区域，座位宽敞，服务周到。
- 盈利情况：虽然票价很高，但由于服务成本高、占用空间大，实际上不怎么赚钱。
商务舱 (Business Class)：
- 特点：服务质量和座椅舒适度次于头等舱，但也非常不错，主要针对商务旅客。
- 盈利情况：通常是航空公司最赚钱的部分，因为票价高且成本相对较低。
高级经济舱 (Premium Economy)：
- 特点：比普通经济舱稍微好一点，座位更宽敞，服务略好。
- 盈利情况：票价比普通经济舱高2到3倍，但成本增加不多，所以利润率不错。
经济舱 (Economy Class)：
- 特点：这是飞机上最基础的座位，空间紧凑，服务简单。
- 盈利情况：在某些航班上甚至可能亏本，但由于占了绝大部分座位，是载客量最大的部分。
总结：
从盈利角度看，商务舱是航空公司最赚钱的部分，而头等舱虽然看起来奢华但不一定赚很多钱。高级经济舱则是一个平衡点，票价高于普通经济舱，但成本增加不多，因此利润也不错。至于经济舱，占了大部分座位，却可能在某些情况下亏本。 
比特币与Cypherpunk的崛起：关键概念与时间轴解析
这张图表展示了从1970年到2025年之间，比特币和Cypherpunk运动中一些关键概念的发展历程。通过对这些关键概念的时间轴进行分析，可以更好地理解比特币技术及其背后的思想演变过程。
关键概念（颜色编码）：
1. Cryptography (加密技术) - 绿色：
- 起点：Diffie & Hellman, New directions of Cryptography (1976)
- 主要发展：RSA Public-key Cryptosystems (1978), Elliptic Curve Cryptography (1985)
2. Linked Timestamping (链式时间戳) - 红色：
- 起点：Haber & Stornetta, How to time-stamp a digital document (1991)
- 主要发展：Dwork & Naor, Pricing via Processing or Combating Junk Mail (1992), Bayer, Haber’s & Stornetta, Improving the efficiency and reliability of digital time-stamping (1993)
3. Public Keys as Identities (公钥作为身份标识) - 蓝色：
- 起点：Ralph Merkle, Protocols for public key cryptosystems (1980)
- 主要发展：David Chaum, Blind Signatures for Untraceable Payments (1983)
4. Byzantine Fault Tolerance (拜占庭容错) - 紫色：
- 起点：Lamport, Shostak & Pease, The Byzantine Generals Problem (1982)
5. Digital Cash (数字现金) - 棕色：
- 起点：David Chaum, Untraceable Electronic Mail (1981)
- 主要发展：David Chaum, DigiCash-eCash(1989-1998), Wei Dai, b-money (1998)
6. Proof of Work (工作量证明) - 粉红色：
- 起点：Cynthia Dwork & Moni Naor, Pricing via Processing or Combating Junk Mail(1992)
- 主要发展：Adam Back, Hashcash (1997), Nick Szabo, Bit Gold(1998)
7. Smart Contracts（智能合约）- 深蓝色：
- 起点：Nick Szabo，Smart Contracts(1997)
8. Peer to Peer Networks（点对点网络）- 灰色：
- 起点：Brahm Cohen，BitTorrent(2001)
- 主要发展: Hal Finney，Reusable Proof-of-work system(2004), Syverson, Dingledine & Mathewson，Tor Project(2002)
核心事件和里程碑:
1. 1976-1980年代初期: 加密技术的基础理论奠定，如Diffie-Hellman密钥交换和RSA加密算法。
2. 1980年代中期至1990年代初期: 数字现金和公钥体系的早期探索，如David Chaum的电子现金。
3. 1990年代中后期至2000年代初期: 工作量证明机制和智能合约的提出与初步实现。
4. 2000年代中期至2010年代初期: 比特币的诞生及其相关技术的发展，如中本聪在2008年发布《比特币白皮书》并在2009年启动比特币网络。
结论:
比特币及其背后的技术和理念是多年来众多密码学家、计算机科学家和Cypherpunk活动家共同努力的结果。每一个里程碑事件都为构建去中心化、匿名、安全的数字货币系统奠定了基础。比特币不仅仅是一次技术革命，更是Cypherpunk运动理念的具体实践。 
鸡蛋煮制时间与效果对比图解 https://t.co/ulYQJeBuEv 
Telegram创始人帕维尔·杜罗夫因涉嫌犯罪活动在法国被捕
司法部门指控平台缺乏内容监管与执法合作
Telegram的创始人帕维尔·杜罗夫在法国被捕了。法国司法部门认为，Telegram没有进行内容审查，也没有和执法部门合作，比如提供一次性电话号码和加密货币的工具，这些让Telegram变成了毒品贩运、儿童色情和诈骗等犯罪活动的温床。
简单来说，就是因为Telegram不管内容，也不跟警方合作，所以那些坏人就利用这个平台做违法的事，最后导致杜罗夫被抓。 
中国顶级富豪的MBTI性格揭秘与财富分布规律
这张图片揭示了中国一些富豪的MBTI性格类型，并展示了他们的财富排名。主要内容和规律如下：
总结：
1. 图片标题：图片标题为“谁说富豪没有F人！中国富豪MBTI揭秘”，强调了富豪中也存在注重情感和感受的F型人格。
2. 解释说明：介绍了F型人格（Feeling），即重视情感和他人需求，对决策有重大影响。
富豪及其MBTI类型和财富：
1. 钟睒睒（INTJ）：623亿人民币，农夫山泉创始人。
2. 张一鸣（INTP）：434亿人民币，字节跳动创始人。
3. 黄峥（INTJ）：389亿人民币，拼多多创始人。
4. 李嘉诚（ENTJ）：373亿人民币，长江实业集团创始人。
5. 丁磊（INTP）：335亿人民币，网易创始人。
6. 马化腾（ISTJ）：302亿人民币，腾讯创始人。
7. 马云（INTP）：277亿人民币，阿里巴巴创始人。
8. 雷军（ENFJ）：109亿人民币，小米创始人。
9. 李彦宏（INTJ）：59亿人民币，百度创始人。
10. 刘强东（ENTJ）：48亿人民币，京东创始人。
规律：
1. 常见类型：
- INTJ和INTP是最常见的类型，在富豪中占据多数。这些类型通常具有战略性思维和创新能力。
- ENTJ也较为常见，这类人格通常具备强大的领导力和执行力。
2. 稀有类型：
- 雷军是唯一的ENFJ，这类人格通常具备极高的社交能力和对他人的关注。
3. 财富分布与类型相关性：
- 大部分高财富富豪都是NT（直觉+思考）型人格，这类人格注重长远规划和逻辑分析。
这张图通过展示中国富豪们的MBTI类型及其财富数额，让我们更好地理解不同性格类型在商业成功中的表现与分布。 
大杀器，可以直接搞海外市场赚钱！
Captions 刚推出了一系列牛掰的AI视频生成和编辑功能API套件。开发者们可以借助这些API，轻松大规模生成、编辑和翻译对话视频。
这些API包括：
- 用于生成社交媒体对话视频的 AI Creator API
- 能克隆自我风格生成个性化视频的 AI Twin API
- 可以自动批量编辑大量视频的 AI Edit API
- 专注于本地化和翻译的 AI Translate API
其中，AI Creator API 是个神器，用户可以通过编程方式轻松生成对话视频，特别适合那些需要批量制作广告或有机内容风格视频的场景。
长文本上下文中的生成式AI：RAG应用性能与挑战
Databricks Mosaic AI Research 团队最近发表了一篇文章，专注于长文本上下文中的生成式 AI 应用（RAG）。这项研究揭示了如何有效利用长上下文来提升 RAG 系统的性能，同时指出在选择模型和上下文长度时需谨慎。这对未来改进长上下文模型的表现具有指导意义。
研究背景与目的：
- RAG 应用：这是生成式 AI 的热门应用场景。
- 新兴技术：随着 Claude 200k、GPT-4-turbo 128k 和 Google Gemini 1.5 pro 2M 等支持长上下文的模型出现，开发者可以处理更大规模的文档。
- 研究目标：探讨增加上下文长度对 RAG 应用效果的影响。
研究方法：
- 实验范围：涉及13种流行的开源和商业 LLMs，进行2000多次实验。
- 数据集：使用了 Databricks DocsQA、FinanceBench、HotPotQA 和 Natural Questions 等四个领域的数据集。
- 评估指标：通过召回率和答案正确性进行评估。
主要发现：
1. 检索优势：
- 检索更多信息通常会提高将正确信息传递给 LLM 的可能性，从而提升系统性能。
2. 上下文长度限制：
- 并非所有模型在长上下文下都能保持最佳性能，如 Llama-3.1-405b 和 GPT-4 在特定 token 长度后性能下降。
3. 失败模式各异：
- 不同模型在长上下文中表现出不同的问题，如版权问题或未能准确回答问题，显示出需要更多训练。
深入分析：
- 检索性能：随着检索到的文档数量增加，相关信息被找到的概率也随之增加，但在某些长度达到饱和。
- RAG 性能：多数模型在 2k 到 4k 上下文长度时有提升，但随后可能下降。新模型如 gpt-4o 在长上下文中表现更好。
- 失败模式分析：商业和开源模型表现出不同的错误类型，包括重复内容和指令遵循问题。
结论与启示：
- 长上下文有助于 RAG 系统更好地整合信息，但许多模型仍面临长文本处理上的挑战。开发者需使用有效的评估工具来优化生成模型和检索设置，以提升结果质量。
如果想深入了解这项研究，可以访问文章链接 https://t.co/iqmXgQHAfd。
Despite some generative AI apps in China exceeding 10 million users, 80% still have fewer than 500,000 active users, raising doubts about sustained consumer interest. Moreover, with over 600 million Chinese users reportedly engaging with AI, questions arise: How will AI evolve in the next year? Where is the future of generative AI headed? Can these technologies truly deliver on their promises, are there limitations we need to acknowledge?
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Jim Fan的推特表达了他对人形机器人行业发展的欣喜，但同时也指出了一个关键问题：很多公司虽然展示了非常炫酷的演示，但却无法实际交付机器人供研究使用。
他呼吁这些公司能够将机器人实物运送到他们的GEAR实验室进行研究，即使这些机器人不能完全重现演示中的表现也没关系。他认为，拥有一个可以编程和测试的实体机器人比看YouTube视频要有用得多。
在这条推特里其实就是在说，尽管现在人形机器人公司越来越多，展示的效果也很吸引人，但大多数公司都没有办法真正把机器人送到他的实验室进行实际研究。他希望这些公司能把机器人寄过来，即使不能完全实现演示中的所有功能也无所谓，因为他更需要的是一个可以实际操作和改进的实物，而不是只能通过视频看的产品。
行业背后的真相：
1. 技术与现实的差距：很多机器人公司展示的演示可能并不代表其真实的技术水平，有些甚至只是概念验证。
2. 产品化困难：从概念到实际产品，中间有大量的工程问题需要解决，包括硬件稳定性、软件适配以及用户场景等。
3. 研发资源有限：很多初创公司可能缺乏足够的资源去支持大规模生产和分发他们的原型机。
4. 市场需求导向：一些公司可能更注重市场营销和融资，而不是专注于产品的实用性和可交付性。
总之，Jim Fan希望能看到更多真正能够应用于研究的人形机器人，而不仅仅是一些华而不实的演示。他认为，与其花时间看视频，不如直接拿到手上调试，这样才能真正推动技术进步。
Amazon云计算主管泄露录音：大多数开发人员可能很快停止编码，因AI接管
一篇来自Business Insider的新闻文章，标题为“在一段泄露的录音中，Amazon云计算主管告诉员工，大多数开发人员可能很快停止编码，因为AI正在接管。”
主要信息点：
1. 消息来源：Business Insider报道。
2. 时间：2024年8月20日。
3. 内容要点：
- 亚马逊云计算（AWS）的某位主管在一段泄露的录音中表示，随着人工智能（AI）的进步，大多数开发人员可能很快就不需要再进行编码工作了。
- 这一消息表明AI技术正在迅速发展，并且其应用将对软件开发行业产生深远影响。
背景分析
- AWS（Amazon Web Services）是全球最大的云服务提供商之一，其技术创新对整个科技行业有着重大影响。
- 随着生成式AI和自动化工具的发展，许多传统的编码任务可以由AI完成，从而提高效率并减少人力需求。
未来展望
- 如果这一趋势继续发展下去，软件开发行业可能会发生重大转变。开发人员将更多地扮演监督和优化AI工作的角色，而不是亲自编写代码。
总之，这篇文章揭示了人工智能对软件开发行业潜在的颠覆性影响，并引发了对未来技术发展的思考。 
生成式 AI 消费者应用 Top 💯
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a16z 推出了 AI 消费者应用 Top 100 (第三版)，一起看看有哪些重要信息 👇👇👇
Web 产品 Top 5️⃣：
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4. Claude - @AnthropicAI
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Mobile 产品 Top 5️⃣：
1. ChatGPT - @ChatGPTapp
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3. Photomath - @photomath
4. AI Chatbot - Nova
5. Bing - @bing
新上榜 Web 产品 Top 5️⃣：
14. Luma - @LumaLabsAI
21. Viggle - @ViggleAI
29. SeaArt - @SeaArt_Ai
33. Udio - @udiomusic
34. Chatbot App
新上榜 Mobile 产品 Top 5️⃣：
9. Meitu - @meituofficial
15. Hi Translate
21. Chatbot AI & Smart Assistant
22. Talkie - @Talkie_APP
23. Photo AI - @levelsio
科技与游戏的完美结合：AI NPC的未来之路
NVIDIA革新游戏体验，推出首个AI NPC，搭载ACE技术，使NPC能够理解玩家语音并动态响应。
这项技术首次应用于《解限机》，AI NPC使用Minitron 4B模型，仅需2GB显存便可本地运行，兼容所有RTX GPU，大大提升了智能和响应速度。
然而，玩家反馈其反应仍与传统NPC相似，揭示轻量级模型的局限性。随着技术的发展，AI在游戏中的应用将如何突破？值得期待！NVIDIA AI Gaming Innovation
最近在读《A Poison Like No Other: How Microplastics Corrupted Our Planet and Our Bodies》这本书，并且被塑料对环境和人体的深远影响所震撼。你提到，塑料不仅仅是因为其聚合物颗粒会在分解后变得足够小而进入我们的器官和大脑，而更令人担忧的是塑料中掺入了成千上万种用于调节性能的化学物质。这些化学物质会随着时间推移从塑料中渗出，特别是在微波加热食物的时候。绝大多数这些化学物质从未经过安全性评估。
书中还有许多其他有趣的事实，比如“回收”塑料基本上是个虚构的概念。当你看到塑料上标有“可降解”时，这并不意味着它们能在正常自然条件下降解——它们只能在特定的处理厂中降解。
这些有毒、难以分解的合成分子正在渗透到有机环境和食物链中，很可能正在毒害环境和我们自己。显然，我们为了方便使用塑料而忽视了对其全球影响的理解，并且这个行业存在一些重大的未被定价的外部性。
这本书揭示了一个令人触目惊心的事实：我们周围无处不在的塑料，其实正在悄悄地污染我们的环境和身体。我们平常认为理所当然的塑料制品，不仅仅是在垃圾填埋场或者海洋里产生问题，它们甚至可能已经进入了我们的器官和大脑。而这一切都不仅仅是因为塑料本身，而是因为其中掺杂了大量不同类型的化学物质，这些化学物质用来让塑料变得更灵活、更耐用、抗热、抗光等等。
这些添加剂包括但不限于：
- 增塑剂：让塑料更柔韧耐用。
- 稳定剂：帮助塑料抵抗热量和光线。
- 阻燃剂：使得塑料不易燃烧。
- 着色剂：赋予塑料颜色。
- 填充剂：增加体积或改变某些性质。
- 抗氧化剂：防止氧化。
- 紫外线稳定剂：防止紫外线破坏。
- 抗静电剂：减少静电积累。
- 润滑剂：减少摩擦。
- 杀菌剂：防止细菌滋生。
这些化学物质随着时间推移会从塑料中慢慢渗出，尤其是在我们用微波炉加热食物时，它们会迅速释放出来。更糟糕的是，这些化学物质绝大多数从未经过安全性评估，因此我们根本不知道它们对健康造成什么样的长期影响。
举例
1. 微波加热食品容器：
- 很多人喜欢用塑料容器来微波加热食物，但其实这样做很危险。比如，你用一个装过快餐的透明塑料盒微波加热剩饭，其中可能含有增塑剂。这些增塑剂在加热过程中会渗入食物，然后被人体吸收，从而进入血液循环系统，并最终可能积聚在重要器官如肝脏或大脑中。
2. “可降解”购物袋：
- 许多商场和超市现在提供“可降解”购物袋，看起来环保，但其实这些袋子只有在特定条件下才能真正降解。如果把这些袋子扔到普通垃圾桶或自然环境中，它们并不会迅速降解，而是继续存在并分解成微小颗粒，污染土壤和水源。
3. 饮用水中的微小颗粒：
- 最近的一些研究发现，即使是瓶装水，也可能含有微小的塑料颗粒。这些颗粒通过各种途径进入水体，然后被人类摄入。虽然目前尚不清楚这些微小颗粒对健康的具体危害，但其潜在风险不可忽视，因为它们可能携带各种有害化学物质。
总之，我们生活中的许多方便之举，其实隐藏着巨大的风险。我们需要更加深入地了解和评估这些风险，采取相应措施来保护环境和自身健康。
民主党未来计划中根本没提到比特币和数字货币啊！这要是川普没选上币圈又是各种暴跌惨不忍懂 https://t.co/MuqY4woGa2 
科莫多巨蜥能跑得这么快啊 这速度追上人不太轻松了