本人是一个混迹互联网多年的Coder（码农）+钓鱼佬，开发京钓宝小程序纯属个人爱好和记录分享，之前一直是自己用的，推荐给身边钓友后反馈很不错，于是分享了出来。

【京钓宝】

注释：京，俺在北京；钓宝，钓鱼佬的宝贝，也音通用了京钓宝，那个地道道道，钓鱼爆护了

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这是一款属于钓鱼佬爆护的秘密武器，全国5万多个爆护钓点，



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钓友上鱼时刻分享

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对矛鱼等非法捕捞进行上墙展示

（这个都是匿名展示，不怕矛鱼佬的骚扰）
对于非法矛鱼下网捕鱼，我们说NO

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最后，欢迎大家留言反馈或者提出宝贵意见.

祝各位钓鱼佬

天天爆护!!!

用navicat 16.3.7连接数据库postgresql 17.2，创建数据库报错

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ERROR: template database 'template1' has a collation version mismatch
DETAIL: The template database was created using collation version 2.36, but the operating system provides version 2.31.
HINT: Rebuild all objects in the template database that use the default collation and run ALTER DATABASE template1 REFRESH COLLATION VERSION, or build PostgreSQL with the right library version.

这个错误表明，模板数据库 ‘template1’ 的排序规则版本（collation version 2.36）与操作系统提供的版本（2.31）不匹配，导致无法成功创建新数据库。

下面我将解释问题原因并提供解决方案。

问题原因

在 PostgreSQL 中：

排序规则（Collation） 是定义字符串比较和排序规则的机制，用于文本数据的排序和搜索操作。

模板数据库：创建新数据库时，PostgreSQL 默认使用 ‘template1’ 作为模板，将其设置（包括排序规则）复制到新数据库。

版本不匹配：错误显示 ‘template1’ 使用的是排序规则版本 2.36，而当前操作系统只支持 2.31。这种不匹配可能是因为 PostgreSQL 安装时所在的系统排序规则版本较新，后来被迁移到了排序规则版本较旧的系统上。
由于新数据库依赖模板数据库的排序规则，而操作系统无法支持 ‘template1’ 的较新版本（2.36），创建数据库时就会失败。

解决方案

以下是解决此问题的几种方法。由于您使用的是 Navicat（一个图形化工具），我将尽量提供简单易行的步骤，并优先考虑通过 SQL 命令或 Navicat 操作完成的方法：
方法 1：尝试刷新 ‘template1’ 的排序规则版本
步骤：
在 Navicat 中连接到您的 PostgreSQL 服务器。
打开 SQL 控制台（或查询窗口），运行以下命令：

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ALTER DATABASE template1 REFRESH COLLATION VERSION;

引言：一场静默的科技革命正在发生

2025年，人工智能不再是实验室里的概念，而是渗透进每个普通人的日常。从清晨唤醒你的智能家居，到深夜为你生成工作总结的AI助手；从医院里精准诊断疾病的算法，到工厂中自主优化生产流程的机器人——这场革命正以惊人的速度重构我们的世界。而推动这一切的核心力量，是开源大模型的崛起、应用场景的爆发式落地，以及全球资本与技术资源的疯狂涌入。

一、技术突破：开源大模型的“平民化”浪潮

1. DeepSeek的颠覆性创新
   2024年，中国团队开发的DeepSeek大模型以开源模式和算法优化打破技术壁垒。其通过“参数效率革命”，将训练成本降低至传统模型的1/10，同时性能超越GPT-4.0，彻底颠覆了“算力堆砌=技术领先”的旧逻辑。这一突破不仅让中小企业和开发者能以低成本调用顶级AI能力，更催生了全球超过2000个衍生应用项目。

2. 多模态融合的技术奇点
   阿里云推出的“通义万相”大模型已实现文本、图像、音频、视频的全模态生成与交互。例如，在春晚《笔走龙蛇》节目中，AI实时生成武术动作的“子弹时间”特效，背后是通义大模型对物理规律与艺术审美的深度理解。这种技术正在被应用于影视制作、工业设计等领域，将创意实现周期从数月缩短至数小时。

3. 硬件瓶颈的突围之路
   面对美国芯片封锁，中国企业通过“算法补偿硬件”策略开辟新赛道。例如，深鉴科技开发的“异构计算架构”，让国产14nm芯片运行AI模型的效率达到7nm芯片的90%。这种“软硬协同”模式正推动中国AI产业链形成闭环。

二、应用场景：从实验室到街头巷尾

1. 医疗革命：AI医生的精准出击

   • 诊断辅助：上海瑞金医院部署的AI系统已能识别2000种罕见病，准确率超95%。通过分析患者基因数据与全球病例库，诊断时间从平均14天压缩至2小时。
   • 手术机器人：微创医疗的“神农”机器人完成全球首例AI自主冠状动脉支架植入，术中误差小于0.1毫米，标志着外科手术进入“无人化”时代。

2. 教育重构：个性化学习的终极方案

   • 自适应学习系统：猿辅导推出的“AI导师”可根据学生脑电波数据实时调整授课节奏，将知识点吸收效率提升40%。
   • 虚拟实验室：清华大学搭建的元宇宙化学实验室，学生可通过VR设备进行高危实验，AI自动评估操作风险并生成实验报告。

3. 产业升级：制造业的智能跃迁

   • 柔性生产线：比亚迪的“黑灯工厂”中，AI调度系统实时优化1.2万台设备的任务分配，使产能波动率从15%降至3%以下。
   • 供应链预测：京东物流的AI预测模型将库存周转天数缩短20%，618大促期间缺货率下降至0.3%。

三、经济重塑：资本狂潮与新职业图谱

1. 资本市场的“AI狂热”
   2024年全球AI领域融资达245亿美元，其中应用层企业占比60%。OpenAI估值突破1570亿美元，而中国的DeepSeek在B轮融资中获66亿美元，创下亚洲AI初创企业纪录。

2. 就业市场的冰与火

   • 职业消亡：麦肯锡预测，2025年全球将有8000万个基础岗位被AI替代，如客服、初级翻译等。
   • 新工种爆发：AI伦理师、模型驯化师、数字孪生工程师等职业需求激增，北京某猎头公司数据显示，这类岗位年薪中位数达80万元。

3. 消费革命：从物质到体验

   • 情绪消费：年轻人愿为AI生成的“虚拟恋人”服务支付每月499元，某平台用户超300万。
   • 场景化购物：淘宝的“元宇宙试衣间”利用AI生成个性化穿搭建议，转化率提升27%。

四、挑战与反思：技术狂飙下的暗流

1. 伦理困境：谁为AI的错误买单？
   2024年杭州法院审理首例“AI医疗误诊案”，患者因算法漏诊癌症晚期起诉医院，最终判决AI开发商承担30%责任。此案引发对AI法律主体资格的激烈争论。

2. 数字鸿沟：技术普惠的未竟之路
   尽管DeepSeek降低技术门槛，但全球仍有43亿人无法稳定接入互联网。联合国报告指出，AI可能加剧发达国家与发展中国家的差距，形成“智能殖民”新形态。

3. 能源悖论：绿色与耗能的拉锯战
   单个大模型的训练需消耗相当于3000辆汽车年排放的碳足迹。尽管阿里云等企业推广“绿色AI”计划，但行业整体能耗仍在以每年35%的速度增长。

结语：人与机器共生的未来已来

当AI能够创作诗歌、设计建筑、治愈疾病，人类的价值将重新被定义。这场革命不仅是技术的跃进，更是一场关于文明走向的哲学思辨。正如DeepSeek首席科学家所言：“我们不是在建造工具，而是在培育一种新的生命形式。”或许，2025年将被历史铭记为人类与AI真正开始对话的元年。

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中国光伏企业要更好地进军海外市场，需要从多个维度制定系统性策略，涵盖市场调研、产品创新、供应链优化、品牌建设、合作伙伴关系、合规运营、人才培养和风险管理等方面。以下是具体的建议和实施方向，帮助企业在全球市场中取得更大成功

1. 深入市场调研与定位

为了成功进入海外市场，中国光伏企业首先需要了解目标市场的实际情况：
研究市场需求与政策：对目标国家的能源政策、可再生能源补贴、电力需求以及消费者偏好进行全面分析。例如，欧洲市场可能更注重环保和高效产品，而中东地区可能更需要耐高温的光伏组件。

明确市场定位：根据市场成熟度和客户类型（如户用、工商业或大型电站），制定差异化的进入策略，确保资源精准投入。

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答案明显不是！

1. 东南亚地区

国家：越南、泰国、菲律宾、印度尼西亚

潜力因素：这些国家正经历快速的工业化和城市化，能源需求持续增长。各国政府通过上网电价补贴、税收优惠等政策支持可再生能源发展，为光伏市场创造了机会。中国企业凭借成本优势和成熟技术，能够满足这些市场的需求。

印度：作为人口第二大国，印度通过“国家太阳能使命”计划推动光伏发展，目标到2030年实现450吉瓦可再生能源装机容量。印度市场对价格敏感，中国企业低成本、高性价比的产品具有明显竞争力。

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机遇

1.市场需求旺盛

欧洲是全球最大的光伏市场之一，许多国家致力于实现碳中和目标，推动可再生能源发展。例如，欧盟的“绿色新政”计划到2050年实现碳中和，这为光伏装机需求提供了持续增长的动力。各国政府对清洁能源的支持政策也为中国企业创造了良好的市场环境。

2.技术与成本优势

中国光伏企业在全球供应链中占据主导地位，拥有先进的生产技术和规模化生产能力，成本优势明显。这种价格和效率上的竞争力使中国企业能够在欧洲市场中脱颖而出，满足户用和工商业客户的需求。

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近期写代码时，发现搜索引擎的使用频率越来越低，AI的智能推荐功能越来越强大，搜索引擎的作用逐渐被AI取代。

这是好事还是坏事呢？

如果大家都不用搜索引擎，那些博客论文技术网站还会积极更新吗？

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既惊讶兴奋又诚惶诚恐。

科幻影视中的设想超前实现，但有些人被替代。

核聚变什么时候能够实现，

不再是人与人的内卷，人与AI的内卷，人与资源的内卷，AI与资源的内卷，

那时候天下大同。

人类终于可以追求至高至善、星辰大海！

高斯泼溅（Gaussian Splatting） 是一种基于显式3D高斯粒子表示的实时渲染与场景建模技术。其核心思想是将三维场景分解为大量可学习的各向异性高斯分布，通过投影和混合计算生成逼真图像。以下从技术原理、优势、挑战与应用场景展开说明：

1. 技术原理

• 显式3D高斯建模：每个高斯粒子包含位置（μ）、协方差矩阵（Σ）、颜色（RGB）和不透明度（α），通过数学公式 ( G(x) = e^{-\frac{1}{2}(x-\mu)^TΣ^{-1}(x-\mu)} ) 描述空间分布。
• 投影与渲染：将3D高斯投影到2D屏幕空间，基于瓦片（Tile）的光栅化策略实时混合像素值，避免传统光线追踪的复杂计算。
• 动态优化：通过梯度下降调整高斯参数（如位置、缩放、旋转），结合多视角图像监督实现场景重建。

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