没有在 Wiki 中找到关于孤儿 socket 的定义，在 StackOverflow 中找到了一个比较通俗易懂的解释：下面一段是 DeepSeek 给出的解释：总的来说就是当程序调用 close() 函数关闭 socket 后，socket 就和应用程序无关了，但此时 TCP 终止流程还没有走完，所以内核里还有这些 socket 的数据，这些 socket 就是所谓的孤儿 socket。下面我们结合源码和实验分析下哪些情况下的 socket 会被视为孤儿 socket。可以用ss -s或者。

使用 `WebBits` 库下载视频的 Haskell 程序代码可以帮助我们在 Haskell 中实现网络请求功能，包括下载视频文件。`WebBits` 是一个基于 `HTTP` 和 `JSON` 的 Haskell 网络库，通常用于进行 HTTP 请求、解析响应和处理文件。为了使用 `WebBits` 下载视频，我们需要从目标网址获取视频内容并将其保存为本地文件。

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使用苹果M芯片打包Docker Image无法在amd64环境下运行

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地址我放在下面了！打开即用，也支持在ChatBox、Cursor、Dify、VSCode这些平台调用API令牌注册登录进来之后，系统会自动赠送免费额度，可以使用Open、Claude、DeepSeek这些系统支持的全部模型。我将经常使用到的模型型号都列在下面，根据自己实际需求进行选择即可。

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LLM 学习（二 完结 Multi-Head Attention、Encoder、Decoder）

调查大模型与模型结构，模型大小，算力，数据之间的关系。这种关系可以被更严格地定义成 Scaling Law，这是一个可以描述 LLM 的测试损失随某个量（如训练计算量）的增长而降低的公式。Scaling Law 可帮助我们预测当投入更多资源进行更大规模训练时的效果，这能给我们提供继续投资 scaling 的必要信心。如何合理的分配资源来达到更好的训练效果。问题：模型的形状（即层的数量和大小）重要吗？使模型更大是否有助于其表现更好？训练这些更大的模型需要多少数据匹配？

Prompt Engineering作为AI落地的核心技能，短期内在企业级场景中仍有较强需求，但需警惕技术泡沫。从业者需平衡技术深度与行业洞察，通过持续学习和跨学科合作构建竞争壁垒。