mysql 已经不是以前的 mysql 了，支持 mysql 协议的数据库很多，性能也有很好的，扩展和迁移方案也很多。

理解问题是关于解决经典的旅行商问题（TSP），找到最短巡查路线的距离。可以使用动态规划算法来解决这个问题。以下是具体步骤： 1. 设置基础: - 设定一个距离矩阵 "dist"，其中 "dist[i][j]" 表示地点 "i" 到地点 "j" 的距离。 - 定义 "dp[mask][i]" 表示从起点出发，经过所有由 "mask" 表示的地点，并以地点 "i" 结束的最短路径。 2. 初始化: - 初始化起点的状态："dp[1 << start][start] = 0"，其中 "start" 是起点 "A" 的索引。 3. 状态转移: - 对于每一个可能的状态 "mask"（用二进制表示经过的地点集合），以及每一个可能的当前地点 "i"（表示此状态下的结束点），更新 "dp[mask][i]"。 for mask in range(1, 1 << N): for u in range(N): if mask & (1 << u): for v in range(N): if mask & (1 << v) == 0: new_mask = mask | (1 << v) dp[new_mask][v] = min(dp[new_mask][v], dp[mask][u] + dist[u][v]) 4. 计算结果: - 最后处理从最后一个节点回到起点的情况，得到最终的最短路径。 final_mask = (1 << N) - 1 res = float('inf') for u in range(N): res = min(res, dp[final_mask][u] + dist[u][start]) return res 具体地对问题中五个地点 "ABCDE" 进行操作，通过上述动态规划步骤，可以得出以 "A" 为起点，经过其他地点后回到起点的最短巡查路线的距离。

感觉效果相对好的产品： 国内：可灵，海螺 国外：runwayml 开源模型的效果离付费产品还是有距离，希望 25 年能加速赶上。

DeepSeek-VL2，这是一个高级系列的大型专家混合（MoE）视觉语言模型，对其前身DeepSeek-VL有显著改进。DeepSeek-VL2在各种任务中展示了卓越的能力，包括但不限于视觉回答问题、光学字符识别、文档/表格/图表理解和视觉接地。我们的模型系列由三个变体组成：DeepSeek-VL2-Tiny、DeepSeek-VL2-Small和DeepSeek-VL2，分别具有1.0B、2.8B和4.5B激活参数。与现有的开源密集和基于MoE的模型相比，DeepSeek-VL2以类似或更少的激活参数实现了有竞争力或最先进的性能。

成长的代价是，在家里没收到的红包，在公司收到了 在家里不光没收到红包🧧，还给出去不少。。

今年回家过年的最大感慨就是哪里给钱多，就去哪里生活。 北京钱多就留北京，杭州给钱多就回杭州。 人生短短几十年，生活质量很重要。 卷天卷地卷不来大富大贵，只卷走了自己的身体。 工作不是生活的全部，也不是富贵的来源。 不过，疑惑的是，什么能保障我们能够富贵起来呢？

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