OpenStack刚开始只有nova（计算）和swift（存储）两个核心组件，尤其是nova，几乎负责了云主机生命周期的所有操作，包括cpu、内存、磁盘、网络等，后来随着功能越来越多，项目越来越庞大，社区才把镜像管理（novaimage）服务、存储管理（novavolume）服务、网络管理（novanetwork）服务等独立出来，于是有了glance、cinder、neutron等服务。在OpenStack里有两个概念：组件和服务。我们把每个完成独立功能的项目称为一个组件，比如nova、cinder、glance、neutron。每个组件里会细分很多个服务，用来承担不同的职责，比如nova里会有novaapi服务，负责api请求的处理；novascheduler服务负责宿主机的调度；novacompute服务负责与虚拟化软件进行交互，来操作云主机。

TiDB体系中三大组成部分：PD、TiDBServer、TiKV

随着AI技术的飞速发展，特别是大模型的出现，传统的程序员角色正在经历深刻的变革，我们不得不重新对自己进行审视和思考。通用领域大模型的“泛化能力”在过去的二十年内，AI领域的大部分研究和应用都集中在完成一项特定的任务中，例如：分类图片、总结文章、多语言翻译等

Kotlin中的循环结构让你能轻松遍历数组或范围内的元素。使用for循环结合in操作符，可以简洁地访问数组中的每个项，如字符串数组或整数数组。对于范围，可以用..来定义一系列连续的值并进行迭代。此外，Kotlin支持通过break和continue控制循环流程。函数则允许封装可复用的代码块，你可以定义接受参数并返回值的函数，利用简写语法使代码更加紧凑。例如，myFunction(x:Int,y:Int)xy简洁地定义了一个计算两数之和的函数。

FunctionCalling赋予大语言模型调用外部工具的能力，弥补其缺乏行动力、信息滞后等缺陷。它像“指挥家”般，理解用户意图，选择合适的工具执行操作，并将结果反馈给用户，从而连接虚拟与现实。这一机制让大语言模型如虎添翼，更好地服务于人类。

AI设计能够在瞬间分析海量的数据和图像，从中汲取灵感，创造出令人惊叹的视觉效果。无论是精美的平面设计、富有创意的插画，还是复杂的3D模型，AI都能以其高效的运算能力和独特的算法，为设计师提供丰富的创意选择。

随着互联网的快速发展，网页上的内容变得越来越丰富，尤其是图像资源。对于需要大量图像资源的设计师、内容创作者或数据分析师来说，手动下载这些图片不仅耗时耗力，而且效率低下。因此，自动化网页图像下载成为了一个迫切的需求。本文将通过一个实践案例，详细介绍如何使用R