本次实战通过 Python 的 pandas 库读取本地 Excel 文件《智慧树AI智慧课程建设标准.xlsx》，依次查看文件结构、列出全部7个工作表名称，并分别读取单表与多表数据，初步探索各表内容，为后续课程资源数据的清洗、整合与分析奠定基础。

单层架构简单集中，适用于小型应用；客户端-服务器架构分离前后端，易扩展但需关注网络问题；分层、MVC和微服务架构强调模块化与职责分离，利于维护升级和分布式处理；事件驱动解耦组件交互，适应异步场景；SOA封装业务为服务，便于集成；流水线并行处理任务；容器化简化部署迁移；无服务架构聚焦函数开发，云平台自动管理执行。

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。

当Andrej Karpathy用200行纯Python代码实现完整GPT的那一刻，整个AI行业仿佛被按下了暂停键。这位前OpenAI研究员、特斯拉AI总监，用最极简的方式告诉我们一个残酷的真相：那个能写诗、编程、通过律师考试的ChatGPT，其本质不过是200行数学运算的排列组合。这一揭示不仅是对技术本质的还原，更是一场关于人性、认知与存在意义的哲学地震。

本次实战围绕 PySpark 的本地与远程开发环境搭建及词频统计应用展开。通过在虚拟机中配置 IPython 并结合 findspark 与 pyspark 库，分别使用 RDD 和 Spark SQL 实现了对本地及 HDFS 文件的词频统计；同时，在宿主机 PyCharm 中远程连接虚拟机，完成相同功能的脚本开发与运行，验证了 PySpark 在不同开发模式下的灵活性与一致性。

本次实战中，我们成功部署并体验了Ollama与DeepSeek R1的强大功能。首先，通过Ollama的便捷安装和版本管理，我们快速搭建了本地运行环境。随后，下载并运行DeepSeek R1模型，验证了其在多个场景中的实用性。

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

RN学习笔记01：概述、特点与环境搭建一、RN概述React Native（简称RN）是Facebook于2015年4月开源的跨平台移动应用开发框架，是Facebook早先开源的JS框架 React 在原生移动应用平台的衍生产物，目前支持iOS和安卓两大平台。RN使用Javascript语言，类似于HTML的JSX，以及CSS来开发移动应用，因此熟悉Web前端开发的技术人员只需很少的学习就...