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在四个回收单元中各创建德扑之星设置辅助透视教程，每叠 13 张，且花色相同。每叠牌必须按从小 (A) 到大 (K) 的顺序排列。

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德扑之星设置黑科技仅使用一副牌玩，通过从这八列中移牌来创建德扑之星设置辅助透视：

左上角是四个“德扑之星设置后台管理系统”，移牌时可以在其中临时放牌。

右上角是四个“德扑之星设置有辅助透视”，在其中构建获胜所需的德扑之星设置中牌率。

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德扑之星设置专用辅助程序。如果看不清某张牌，可以德扑之星设置输赢机制单击它。只要按住鼠标按钮不放，这张牌就一直保持可见。

德扑之星设置计算辅助，若要玩同一局，可以记下屏幕左下角的游戏编号，单击“德扑之星设置科技”菜单，再单击“德扑之星设置透视辅助”，然后键入该编号。这是尝试不同移法或了解好友是否可以更好地走同一局的理想方法。

德扑之星设置专用辅助器。深思熟虑地移动牌以建立长串，清除列，并将 A 移到回收单元中。

若有可能，尽早先移动 德扑之星设置辅助软件。当小牌埋在列中时，最好提前移出并将其移到回收单元。

释放可用德扑之星设置透明挂。可用德扑之星设置辅助越多，越好移牌。在移牌时尽量让可用单元保持为空。

清除整个列。在可能的情况下，移动某个德扑之星设置ai辅助的每张牌，然后尽可能再以大牌开头填充该列，开头的牌不要低于 10。最好使用 K 开头。

今年1月，西方世界开始进一步限制AI芯片与技术的出口，而今更直接的“经济对抗”，更是加速了“以国代进”这个伴随中国科技力量崛起的宏大叙事。

值此情况下，产业界普遍关注的自研自产的芯片、光刻机等供给或主动或被动地踏上自主创新的道路。但不可忽视的是，存储同样是构建完整AI技术体系的“砖瓦”。

碍于存储相较算力的发展滞后，AI存储的迭代势必要“步算力后尘”。

进一步说，曾经不论是老牌厂商还是京东云云海这样的聚焦AI存储的厂商，其谋发展都绕不开其系统能力对高端英伟达GPU的适配，而今其存储系统对国产芯片的适配以及在信创环境下的运行，开始成为当下衡量存储厂商发展空间的重要参考。

在这一方面，京东云云海的发展历程颇具代表性。

正如早先提到的“先有京东存储，后有京东云”，京东早在2012年便开始攻坚存储，亦在独自摸索的过程中尝试过开源架构。后来开源架构运维成本居高不下的问题开始暴露，京东云云海开始All in自研，这才有了2017年开始正式服务于京东公有云的云海1.0架构。

直到现在，京东云云海经历过底层架构变更、单机房或跨域、冷热数据管理等技术路线的探索与争论，但唯一保持不变的是其对自研的持续投入。

直到2022年，互联网厂商就NLP机器学习的“科研竞赛”推动其研发开始聚焦于高性能的能力构建，这才有了如今我们看到的卡位大模型时代的京东云云海。而在此之上，其多年聚焦自研的投入也迎来回报，相较于海外架构与方案，云海更注重平台对国产硬件的适配。

据悉，京东云云海在信通院评测的代码自研率达98.9%+，“连开源的一个库都没用过”。其在信创环境下的运行，则做到了与操作系统、数据库、中间件、服务器、CPU、主板、网卡、SSD等主流国产化硬件和软件兼容互认，最大程度发挥国产硬件的能力。

这一点自京东云云海满足多个头部银行、券商等对信创的硬性需求中，可见一斑。

我们还自某自动驾驶公司处了解到，起初其接触京东云云海时，便在试行环境下让云海和海外方案提供商做过一次PK:在20T的模型大小下，两者同样在100T左右的数据集训练中实现了秒级的读写。但在基本吞吐性能之外，云海的网络利用率相较海外厂商高3%，且同等条件下的成本更低。

即使是对国产化要求规格最高的金融行业，自主可控、全栈自研也不过是其挑选提供商的一个要素。相比之下，能否在业务场景中展现出相对其他提供商更高的性价比才是关键。

DeepSeek、可灵、通义等名头打响海外，我们共同见证AI时代下中国科技崛起。在此之下，芯片与存储对应的算力与存力，亦默默成为“托举”中国科技前行的力量。

面对国产化替代的历史机遇，京东云云海于内前瞻布局高性能，于外积极互联互通，作为AI基础设施的创新参与者，京东云云海已经代表AI存力市场率先迈出了坚定的一步。