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1、德扑之星刷数据透明挂要选好，如果一排也开不了，这局机会就不大了。

2、发了三次牌以后，整个德扑之星刷数据辅助应有点样了，如果还是乱乱的，就是开局没弄好。

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4、相同德扑之星刷数据必胜技巧有机会就弄到一块，有时可能就差一张牌的位置。

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1、一开始要很贪。发第一张牌时尽量德扑之星刷数据外挂，把底下的牌都翻出来，并力求挖一个空位出来。深挖洞广积粮。这样你才能站得高看得远，才能运筹帷幄，才能先发制人，才能暗渡陈仓。

2、后面不要太贪。不要太有洁癖，别看见可以叠的德扑之星刷数据软件透明挂就屁颠屁颠去叠了。要眼观八路耳听四方，多看看，能消的先消掉再说。剩下就会好办一些。贪得无厌只会断送全局。我以前经常把很多牌一队一队的理顺了，但是没法消。

3、要尽量留后路，不要只顾眼前爽快，把各种德扑之星刷数据有辅助的牌都乱七八糟叠一起了，到时候叫你死得好看。

4、无论如何不能让德扑之星刷数据插件这种老大级的牌挡在前面，要把他们解决掉。（消掉或搬到空位上去。）

5、在发最后一张牌之前冷静理牌，切忌悲观绝望轻易放弃。发了最后一张以后，就听天由命了，但仍要相信奇迹。

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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。