视觉信息从视网膜经外侧膝状体传至初级视觉皮层（V1），再通过腹侧通路（V2→V4→PIT→AIT）完成物体识别；前额叶皮层（PFC）参与决策，前运动皮层（PMC）与运动皮层（MC）协同发出动作指令，整个过程约在200毫秒内完成。

本次实战部署了 Apache Flume 1.11.0 分布式日志采集系统，在 master、slave1 和 slave2 三节点完成安装与环境配置，并通过自定义 Agent 配置实现对本地日志文件的实时监听与控制台输出，验证了 Flume 数据采集流程的正确性与稳定性，为后续对接 Kafka 或 HDFS 奠定基础。

本次实战部署了 Apache Flume 1.11.0 分布式日志采集系统，在 master、slave1 和 slave2 三节点完成安装与环境配置，并通过自定义 Agent 配置实现对本地日志文件的实时监听与控制台输出，验证了 Flume 数据采集流程的正确性与稳定性，为后续对接 Kafka 或 HDFS 奠定基础。

本次实践基于 openEuler 25.09 创新版，完成了从系统安装、基础配置到三节点集群构建的完整流程。通过手动分区、网络配置、防火墙与SELinux调优，打造了安全稳定的系统环境，并利用克隆技术快速部署 Euler01、Euler02 和 Euler03 节点，统一配置主机名、IP及hosts映射，实现网络互通。最终通过FinalShell实现远程管理，为后续搭建OpenStack等云原生平

本次实战在 openEuler 25.09 系统上成功部署并验证了 Docker CE 26.1.3 容器引擎。通过配置阿里云镜像源，有效解决了依赖安装与软件包获取问题，提升了部署效率。完整执行了系统更新、依赖安装、仓库配置、指定版本安装、服务启动与启用等关键步骤，并使用 `docker run hello-world` 成功验证了环境的可用性。针对镜像无法直接删除的问题，明确了“先删除关联容器，

本次实践完成了基于openEuler系统的Chrony时间同步服务部署。在主控节点配置阿里云NTP源并开启内网同步权限，在从节点通过`/etc/hosts`映射实现主机名解析，统一指向主控节点进行时间同步。通过`chronyc sources -v`和`timedatectl`验证，确认各节点时间已成功同步，偏移在毫秒级内，服务运行稳定。

本实战在 openEuler 22.03 上完成 C 程序的编译与运行。通过安装 GCC 编译器，使用 vim 编写 C 源文件，再用 gcc 命令编译生成可执行程序，最后运行输出结果。整个过程掌握了 Linux 环境下 C 语言开发的基本流程，验证了 openEuler 系统对开发工具的良好支持，为后续系统级编程打下基础。

本次实践基于 openEuler 集群环境，配置主节点 Euler01 作为 NTP 时间服务器，通过 Chrony 服务向上游阿里云和公共 NTP 源同步时间，并为 Euler02、Euler03 从节点提供时间服务。从节点配置指向主节点进行时间校准，实现内网时间统一。通过 `chronyc sources` 验证，各节点同步状态正常，偏差在微秒级，精度高，通信稳定。该方案有效保障了集群系统时间

本次在openEuler集群上成功部署了OpenStack Wallaby版本基础框架。通过在主控节点Euler01及计算节点Euler02、Euler03上统一配置`openstack-release-wallaby`仓库，清理缓存并升级系统，确保了环境一致性。安装`python-openstackclient`后，验证了客户端命令可用，版本为5.5.1，确认Wallaby版本部署成功。整个过程

在科技日新月异的今天，人工智能（AI），尤其是如ChatGPT等大模型的出现，正在深刻地改变着教育领域的面貌。这些先进的工具不仅为教学带来了便利，也对教师的角色和职责提出了新的挑战。本文将通过分析若干正反真实案例，探讨中小学及高职院校教师在这一背景下面临的挑战以及如何有效应对。