linux内核下载

最新推荐文章于 2025-08-05 19:06:02 发布
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本文提供了Linux Kernel的最新版及老旧版本的下载链接。最新版可在https://www.kernel.org/获取，而较旧版本则位于https://www.kernel.org/pub/linux/kernel/v3.x/。这些资源对于希望研究或使用特定版本Linux内核的开发者来说非常宝贵。

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01最新版：https://www.kernel.org/

02老旧版：https://www.kernel.org/pub/linux/kernel/v3.x/

 

 

 

 

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腾讯云开发CloudBase的云函数使用入门
我的米饭
08-02 933
在你的环境里的云数据库里新建一个集合，比如叫 users ，并录入1个数据，比如。前提是已经购买了腾讯云的服务，并建立好了云开发环境，有环境ID。二，本地安装Cloudbase CLI工具。一、先在云数据库新建一个集合数据。
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12-29
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使用 CodeBuddy IDE + CloudBase 一站式开发卡片翻翻翻游戏
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本文介绍了如何利用CodeBuddy IDE和CloudBase云开发平台快速开发并部署一款卡片翻翻翻记忆游戏。通过AI辅助编程，开发者只需描述需求即可自动生成代码，大幅降低开发门槛。教程详细展示了从云环境配置、模板下载到代码生成、云函数创建和最终部署的全流程，突显了AI+云开发模式的高效便捷。该方案特别适合快速验证创意、构建原型或开发小型应用，让开发者无需关注底层运维，专注于核心创意实现。
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本文分享了使用腾讯云开发的CloudBase AI ToolKit快速创建程序员专属名片网站的完整经历。文章详细记录了从开通CloudBase服务、创建环境到使用AI Builder功能的全过程，展示了如何通过简单Prompt指令生成可部署的名片网站代码，仅用5分钟就完成了传统需要数小时开发的工作。作者特别强调了这个工具的特色：支持多种代码风格选择、支持实时预览调整，以及完全零编码操作。通过实际案例演示，文章证实了AI开发工具如何大幅降低开发门槛，让程序员能够专注于创意而非底层实现。
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本篇文章将带你探索如何使用结合，快速构建一个端云一体化的智能简历管理系统。通过这个实战项目，你将学习到现代化的全栈开发流程和最佳实践。架构流程图如下：使用CloudBase一人即可完成全栈开发快速实现创意想法零运维压力AI 驱动的开发体验通过本项目的实践，我们不仅实现了一个功能完善的简历管理系统，更重要的是探索出一套高效的现代化开发模式。这种开发模式结合了AI助手的智能化和云开发的便捷性，大大提升了开发效率，同时保证了代码质量和项目可维护性。这对于快速构建企业级应用提供了一个很好的范例。
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番茄钟是一种简单的时间管理方法。这个方法很简单：你专注工作25分钟，然后休息5分钟。这样可以让你更专心，不容易分心，还能防止过度疲劳。 很多人用番茄钟来提高工作效率，因为它能帮助你更好地管理时间。不过，市面上的一些免费番茄钟应用常常会有广告弹出来，影响使用体验。这就是为什么我们要开发一个没有广告的番茄钟小程序，让用户可以专心工作，不被打扰。
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### CloudBase AI Toolkit 使用指南与配置教程 CloudBase Framework 是一个云原生一体化部署工具，能够帮助开发者快速构建和部署基于无服务器架构的应用程序[^1]。此外，CloudBase 提供了服务端云函数、数据库、存储、托管、CDN 等核心能力，并配备了强大的开发工具、一体化部署、云端调试等功能[^2]。以下为 CloudBase AI Toolkit 的安装、配置及使用指南。 #### 1. 安装 CloudBase CLI 工具 在开始之前，请确保已安装 Node.js（版本 >= 10.0）。接下来，可以通过 npm 安装 CloudBase CLI： ```bash npm install -g @cloudbase/cli ``` 安装完成后，运行以下命令检查是否成功安装： ```bash cloudbase --version ``` 如果显示版本号，则表示安装成功。 #### 2. 初始化项目 通过以下命令初始化一个 CloudBase 项目： ```bash cloudbase init ``` 此命令会引导用户完成项目配置，包括选择模板、设置环境变量等。 #### 3. 配置 CloudBase 环境 在项目根目录下找到 `cloudbase.config.json` 文件，编辑其中的配置项以适配自己的需求。例如： ```json { "envId": "your-env-id", "region": "ap-guangzhou", "functions": [ { "name": "ai-function", "handler": "index.main", "runtime": "Nodejs14" } ] } ``` - `envId`: 替换为你的 CloudBase 环境 ID。 - `region`: 替换为你希望部署的区域。 - `functions`: 定义需要部署的云函数及其运行时环境。 #### 4. 部署 AI 模型或服务 假设你已经有一个预训练的 AI 模型或服务代码，可以将其封装为云函数并部署到 CloudBase 平台上。以下是一个简单的示例代码片段，展示如何在 Node.js 中加载模型并提供 RESTful API 接口： ```javascript const tf = require('@tensorflow/tfjs-node'); exports.main = async (event, context) => { const model = await tf.loadLayersModel('file://model.json'); const input = tf.tensor2d(event.data, [1, model.inputs[0].shape.slice(1)]); const prediction = model.predict(input); return prediction.arraySync(); }; ``` 将上述代码保存为 `index.js` 文件，并确保模型文件（如 `model.json` 和相关权重文件）位于同一目录下。 #### 5. 测试与调试 部署完成后，可以通过以下命令测试云函数： ```bash cloudbase call ai-function --data '{"data": [1.0, 2.0, 3.0]}' ``` 这将调用名为 `ai-function` 的云函数，并传递 JSON 数据作为输入。 #### 6. 集成其他功能 CloudBase 支持多种开发语言，包括 JavaScript、TypeScript、Node.js、Python 和 Java 等[^2]。如果你的 AI 模型是用 Python 编写的，可以选择 Python 运行时环境进行部署。 此外，CloudBase 还提供了数据库、存储、托管、CDN 等功能，可以与 AI 模型无缝集成，进一步提升应用性能和用户体验。 ---
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