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RSS订阅原创 Manus AI与多语言手写识别：突破技术壁垒
本文深入探讨了Manus AI在多语言手写识别领域如何突破技术壁垒。通过分析多语言手写识别面临的挑战，详细介绍了Manus AI的架构设计、关键技术以及相应的代码实现，并展示了运行结果。
2025-05-05 10:25:10
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原创 三、【LLaMA-Factory实战】模型微调进阶：从LoRA到MoE的技术突破与工程实践
PEFT系列：LoRA/QLoRA适合快速迭代和资源受限场景全量微调：搭配DeepSpeed实现大模型深度优化前沿技术：MoE/APOLLO为复杂任务提供技术突破实践建议从LoRA开始调试，确认数据质量后逐步尝试QLoRA/全量微调使用Web UI生成基础配置，再通过命令行添加高级参数（如MoE配置）利用工具分析显存/计算瓶颈通过合理选择微调策略，开发者能在不同硬件条件下释放大模型的最大潜力。后续教程将深入模型部署与监控，敬请关注！
2025-05-05 10:18:13
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原创 二、【LLaMA-Factory实战】数据工程全流程：从格式规范到高质量数据集构建
核心结构（三元组）"instruction": "用户需求描述", // 任务指令（如“生成SQL查询”）"input": "任务相关输入（可选）", // 上下文信息（如数据库表结构）"output": "期望的模型输出" // 正确响应（如具体SQL语句）代码示例（生成标准Alpaca数据）# 原始数据列表("生成Python代码", "计算斐波那契数列", "def fib(n): ..."),("翻译英文", "Hello world", "你好，世界")# 格式转换在。
2025-05-05 10:12:23
632
原创 【LLaMA-Factory实战】1.3命令行深度操作：YAML配置与多GPU训练全解析
通过YAML配置文件和多GPU训练技术，LLaMA-Factory实现了从实验级调试到生产级部署的无缝衔接。YAML配置：标准化参数管理，支持复杂训练策略定义分布式训练：通过torchrun/DeepSpeed突破单机算力限制，支持70B+模型训练生产级工具链：包含显存监控、故障排查、跨节点通信等工程化能力下一步实践建议从官方示例库获取不同场景的配置模板在单卡环境调试YAML配置，确认无误后逐步扩展到多卡集群结合Web UI生成基础配置，再通过命令行添加分布式训练参数。
2025-05-03 20:51:53
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原创 【LLaMA-Factory实战】Web UI快速上手：可视化大模型微调全流程
在llamafactory/webui/plugins/data_parser.py中添加自定义解析器# 实现自定义格式校验逻辑pass# 格式转换逻辑passLLaMA-Factory的Web UI通过可视化交互大幅降低了大模型微调的技术门槛，开发者无需编写复杂代码即可完成从模型准备到训练监控的全流程操作。后续教程将深入讲解数据增强、多模态微调等进阶功能，敬请关注。# 快速启动Web UI通过本文的实战指南，您已掌握LLaMA-Factory Web UI的核心操作。
2025-05-03 20:49:12
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原创 程序员转型方向：AI时代的智能架构师与跨界创新者
通过技术深耕（如AI/ML）、管理升级（如技术管理）、跨领域融合（如金融科技）和自由职业（如AI调度专家），程序员可构建不可替代的价值锚点。未来的竞争焦点不再是“是否会写代码”，而是。等高阶能力需求激增。程序员需从“代码执行者”转型为“智能架构师”“技术决策者”或“跨界创新者”，通过。AI技术的普及正在重塑程序员的职业边界，传统编码工作逐渐被AI工具接管，但。AI时代程序员的转型并非“被取代”，而是。
2025-05-02 22:21:35
1040
原创 低代码/AI是否会取代前端开发？
开发者需从“代码实现者”转型为“系统架构师”和“AI协同者”，通过技能升级在效率提升与价值创造之间找到平衡点。未来的竞争焦点不再是“是否会写代码”，而是。正如图灵奖得主Donald Knuth所言：“工具的发明者永远比工具的使用者更接近问题的本质。低代码/AI工具不会取代前端开发，但会。
2025-05-02 22:18:34
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原创 1.1探索 LLaMA-Factory：大模型微调的一站式解决方案
通过本文的介绍，你对 LLaMA-Factory 的基础入门部分有了更深入的了解，包括硬件要求、框架优势以及相关的代码示例和结构图。在后续的文章中，我们将继续探索 LLaMA-Factory 的更多功能，如数据处理、模型微调等。希望本文能帮助你快速上手 LLaMA-Factory，开启大模型微调的之旅。以上就是关于 LLaMA-Factory 基础入门部分的详细介绍，如果你有任何问题或建议，欢迎在评论区留言。
2025-04-29 22:10:31
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原创 大模型微调之LLaMA-Factory 系列教程大纲
无论是企业开发者还是学术研究者，均可基于此框架快速构建行业级大模型应用。持续优化，探索更多前沿技术（如多模态微调、安全对齐）。通过本系列教程，你将掌握。
2025-04-29 22:06:07
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原创 CVPR2025:单图生成全视角！LFP让视图合成真实感暴涨40%，速度提升20倍。AR/VR必备！遮挡、强光全不怕！超越NeRF！LFP用1/10参数实现更优视图合成，移动端也能实时渲染
LFP通过光照场先验与轻量级神经隐式表征的结合，首次实现了“单图输入→高质量多视角合成”的高效推理，在真实感、泛化能力和计算效率上达到新平衡。其“先验知识+轻量模型”的设计思路，为资源受限场景下的视觉合成提供了可复用的方法论。随着AR/VR、自动驾驶等领域对实时视图合成的需求激增，LFP有望成为下一代智能视觉系统的核心组件，推动神经渲染技术从“实验室原型”走向“规模化应用”。参考资料从技术原理到落地应用全面解析了最新视图合成技术。
2025-04-28 08:26:53
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原创 CVPR2025:遮挡、低光全不怕！Pose2ID让行人重识别在极端场景也能“看得清、认得出”。零训练碾压SOTA！Pose2ID让行人重识别准确率暴涨50%+
Pose2ID通过特征中心化理念，打破了“依赖大规模训练数据”的传统范式，证明通过合理的特征聚合与生成增强，无需重新训练即可显著提升身份表示能力。其在跨模态、遮挡场景的卓越表现，为复杂现实环境中的行人重识别提供了通用解决方案。随着生成模型与无训练技术的结合深化，未来可期待更高效、泛化的视觉识别系统，推动智能安防、人机交互等领域的跨越式发展。
2025-04-28 08:21:08
1093
原创 CVRP2025：双剑合璧！MonSter让立体匹配在遮挡区域精度暴涨49.5%，五大榜单集体刷新
MonSter通过单目深度与立体匹配的深度协同，首次实现了对不适定区域的系统性优化，在精度与泛化能力上达到了新高度。其“双向引导+迭代优化”的设计思路，为多模态融合提供了可复用的方法论。随着自动驾驶、元宇宙等领域对高精度深度感知的需求激增，MonSter有望成为下一代视觉感知系统的核心组件，推动立体视觉从“有限场景可用”走向“全场景鲁棒”。参考资料。
2025-04-27 17:03:09
1031
原创 CVPR2025:具身智能破局！通用动作空间如何让千台机器人共用一套控制语言？0.5B参数逆袭14X大模型！UniAct开创跨机器人控制新纪元
UniAct通过通用动作空间打破了具身智能的“数据孤岛”，在轻量化、跨实体泛化和快速适配方面实现了三大突破。其0.5B模型超越14倍参数SOTA的表现，证明了“结构创新”比“单纯堆参”更高效。多模态融合：结合触觉、听觉等更多传感器数据，增强复杂环境下的动作决策能力。终身学习：支持机器人在运行中持续学习新动作，构建动态更新的通用动作码本。边缘部署：针对Jetson等嵌入式平台优化模型架构，实现“端云协同”的实时控制。
2025-04-27 16:55:46
1600
原创 6.2腾讯产品岗2025面试新要求：AIGC、产业互联网与全球化能力解析
2025年腾讯产品岗的核心竞争力，在于能否将AIGC技术转化为可落地的用户价值、把产业互联网需求解构为SaaS化解决方案、让全球化运营兼顾文化差异与商业目标。985/211同学需聚焦腾讯核心业务场景（如微信生态、腾讯云行业解决方案、WeTV海外运营），用「技术场景化、需求颗粒化、方案腾讯化」的准备策略，在面试中展现对「用户价值-商业逻辑-技术实现」的全链路理解。当你的产品方案能自然衔接腾讯的混元大模型能力、企业微信生态、全球化基础设施，便能在这场变革中脱颖而出，成为腾讯需要的「未来产品经理」。
2025-04-26 10:40:56
916
原创 6.1腾讯技术岗2025面试趋势前瞻：大模型、云原生与安全隐私新动向
2025年腾讯技术岗面试的核心逻辑，是考察候选人能否用「腾讯技术栈思维」解决真实业务问题——从混元大模型的提示词优化到腾讯云边缘节点的延迟优化，从联邦学习的数据合规处理到Serverless架构的成本控制。985/211同学需聚焦腾讯最新技术布局，用「趋势案例化、技术场景化、方案腾讯化」的准备策略，在面试中展现与腾讯技术体系的高匹配度。当你的技术方案能自然衔接腾讯的混元大模型、TKE容器服务、联邦学习平台，便能在这场技术浪潮中稳占先机，成为腾讯眼中的「天选开发者」。
2025-04-26 10:37:05
1071
原创 5.3腾讯企业文化与价值观深度解析：正直进取背后的成长密码
腾讯的企业文化不是悬挂在墙上的标语，而是渗透在反腐行动中的「零容忍」、赛马机制中的「敢为天下先」、公益实践中的「科技向善」。对于985/211同学，理解这些价值观如何驱动业务决策（如微信的克制商业化）、人才培养（如内部活水机制），将帮助你在面试中展现深度文化认同，在职业发展中找到与组织同频的成长路径。当个人目标与企业价值观形成共振，便能在腾讯的生态中获得持续进化的能量，实现从「优秀个体」到「生态共建者」的跃迁。这篇博文通过结构图和案例解析，将腾讯价值观转化为可感知的行为准则与成长路径。
2025-04-25 23:24:01
717
原创 5.2腾讯职业发展路径规划：技术/产品路线解析与内部活水机制
腾讯的职业发展路径本质是「能力复利」——技术线通过解决亿级用户问题积累架构经验，产品线通过生态协同提升商业思维，内部活水则打破部门壁垒，让人才在多元场景中快速进化。对于985/211同学，关键是在入职初期明确方向：选择技术线则深耕腾讯主流技术栈，选择产品线则吃透微信生态开放能力，同时善用内部活水探索跨界机会。无论哪条路径，腾讯庞大的业务版图与前沿的技术场景，都将为你提供从「执行者」到「决策者」的成长舞台。
2025-04-25 23:20:49
832
原创 CVPR2025:轻装上阵，MobileMamba引领移动设备视觉革命
MobileMamba作为一种轻量级多感受野视觉Mamba网络，通过引入多感受野结构和轻量级设计策略，在多个视觉任务中取得了优异的性能。其在资源受限环境下的优势使其具有广泛的应用前景。随着技术的不断发展，相信MobileMamba将在更多领域发挥重要作用。
2025-04-24 10:38:39
579
原创 CVPR2005：超越Transformer！MambaVision开启视觉骨干网络性能新巅峰
MambaVision作为一种创新的混合视觉骨干网络，通过融合Mamba和Transformer的优势，在多个视觉任务中取得了优异的成绩。其分层架构和高效的特征建模能力，为计算机视觉领域带来了新的解决方案。随着研究的不断深入和应用的拓展，相信MambaVision将在更多领域发挥重要作用，推动视觉技术的进一步发展。
2025-04-24 10:24:38
799
原创 2025CVRP:低光增强天花板！ReDDiT用8步采样刷新10大数据集SOTA，暗部细节清晰到“离谱”
2步采样：在LOL-v1数据集上，PSNR达27.32，SSIM达0.865，性能接近传统方法20步采样结果，推理速度提升10倍以上；8步采样：在10个基准数据集（LOL/SICE/MEF等）上刷新SOTA，PSNR平均提升1.2-2.5dB，LPIPS降低15%-20%（见表1）。ReDDiT通过反射率感知的轨迹优化，首次在2步采样下实现可用性能，8步采样刷新SOTA，打破了扩散模型在低光增强中的效率瓶颈。视频级增强：扩展至视频序列，解决帧间一致性问题；跨模态融合。
2025-04-23 10:29:55
1279
原创 CVPR2025:低光图像增强天花板！HVI 技术让红色噪声减少 63%，PSNR 突破 29.57
HVI颜色空间与CIDNet网络通过解耦颜色与亮度处理，突破了传统低光增强的噪声与色彩平衡难题，在10+数据集上刷新SOTA。视频级低光增强：扩展至视频序列处理，解决帧间一致性问题；轻量化部署：针对移动端优化模型结构，实现端侧实时增强；多模态融合：结合红外、深度等信息，构建跨模态低光增强框架。随着AIGC与影像处理的深度融合，HVI技术有望成为下一代低光视觉解决方案的核心引擎，为智能终端、安防、医疗等领域提供更可靠的视觉基础。
2025-04-23 10:22:37
1061
原创 5.1腾讯业务版图解析：核心事业群、战略产品与投资生态全景图
腾讯的业务版图本质是「流量×技术×生态」的乘法效应：WXG掌握流量入口，IEG验证技术变现能力，CSIG拓展产业边界，投资生态则不断填补业务拼图。对于求职者，关键是找到个人能力与腾讯业务的「价值交集」——无论是优化微信的亿级并发架构，还是设计腾讯云的行业解决方案，亦或是探索视频号的商业化路径，清晰的业务认知将帮助你在腾讯校招中精准定位，实现职业发展的「生态级跃迁」。这篇博文通过结构图和数据表格清晰呈现了腾讯业务版图，涵盖核心事业群、战略产品及投资生态的关键数据与岗位机会。
2025-04-22 19:15:43
531
原创 4.3腾讯校招面试复盘与模拟全攻略：结构化复盘+高效模拟工具
面试复盘与模拟是一个不断发现问题、解决问题的过程，通过使用结构化的复盘模板、高效的模拟工具和优质的学习资源，考生能够全面提升自己的面试能力。在腾讯校招的竞争中，做好面试复盘与模拟准备，将使你在面试中更加自信从容，增加获得offer的机会。后续我们还将分享更多校招相关的实用内容，敬请关注！
2025-04-22 19:09:52
795
原创 4.2腾讯校招压力面与行为面应对攻略：STAR法则+经典问题拆解
压力面的本质是“压力测试下的逻辑自洽”，行为面的核心是“用STAR故事证明能力匹配”。通过系统化的应对策略、数据化的案例准备、价值观的深度共鸣，985/211同学能够在腾讯面试中展现出“抗压能力强、逻辑清晰、与腾讯同频”的综合素质。下一章节将聚焦“终面谈薪与Offer选择”，教你如何与HR高效沟通，欢迎持续关注！这篇博文通过结构图清晰呈现了压力面与行为面的应对逻辑，结合腾讯真实场景提供可复用的STAR案例和避坑指南。需要调整案例细节、补充更多问题类型或优化图表布局，随时告诉我！
2025-04-21 23:50:57
943
原创 4.1腾讯校招简历优化与自我介绍攻略：公式化表达+结构化呈现
学校专业：哈工大计算机科学与技术硕士（GPA 3.8/4.0）核心优势算法能力：LeetCode刷题500+，腾讯2023秋招算法题满分通过项目实战：在腾讯IEG实习期间，优化《和平精英》客户端内存泄漏检测工具，定位效率提升60%岗位匹配：熟悉腾讯游戏技术栈，希望用C++与引擎优化经验助力移动端游戏性能突破信息过载：“之前介绍包含5个项目，导致岗位匹配点不突出” → 聚焦2个核心项目，强化与腾讯岗位的关联性数据缺失。
2025-04-21 23:45:48
1128
原创 首次捕捉 “面部特征漂移“！这项 CVPR 2025 新技术让跨算法伪造视频现原形
本文提出的**视频级混合增强（VB）和时空适配器（StA）**技术，首次将FFD伪影引入数据合成，并通过轻量级架构实现高效时空特征融合，在跨域检测中展现出卓越泛化能力。多模态融合：结合音频、文本信息进一步提升检测鲁棒性；轻量化部署：适配移动端设备，支持实时视频流检测；对抗攻防：针对更高级的动态伪造技术（如时序一致化生成模型）优化算法。论文代码预计在CVPR 2025开源，相关技术已在腾讯优图实验室等机构落地，为构建可信数字内容生态提供了关键技术支撑。
2025-04-20 13:24:50
691
原创 CVPR 2025 爆点！中科大团队用事件相机改写低光成像规则，RETINEV 让暗场图像秒变高清
在低光成像领域，如何有效利用事件相机的独特优势提升图像质量一直是研究热点。本文聚焦中科大团队发表于CVPR 2025的论文《Low-light image enhancement using event-based illumination estimation》，深入解析其提出的RETINEV框架。该方法通过事件相机的“时间映射事件”估计光照，结合Retinex理论实现低光图像的高质量增强，为低光视觉任务提供了全新的技术路径。
2025-04-20 00:16:14
1456
原创 A股周度复盘与下周策略 的deepseek提示词模板
以下是反向整理的，采用结构化框架+数据占位符设计，可直接套用每周市场数据：请根据一下markdown格式的模板，帮我检索整理并输出本周股市复盘和下周投资策略。
2025-04-19 22:39:56
615
原创 MCP认证难题破解：常见技术难题实战分析与解决方案
协议设计：用标准化Schema和ContextTag体系确保接口兼容性分布式优化：通过强化学习与服务网格实现性能与稳定性平衡安全对齐：构建“权限控制+隐私保护+抗攻击”的立体防御体系通过本文的实战解析，考生可快速掌握高频难题的破解思路，结合配套的架构图与代码示例，将理论知识转化为可落地的解决方案。备考过程中，建议结合MCP官方模拟器进行全真模拟，重点验证接口设计、负载均衡策略、安全配置的实际效果，最终实现从“通过认证”到“精通技术”的能力提升。
2025-04-19 12:00:35
732
原创 论文降重GPT指令-实侧有效从98%降低到8%
适当引入主观表达，如“我们可能会发现...”或“值得注意的是...”。删除或替换连接词，避免使用“此外”、“所以”、“因此”等常见连接词。不使用“总体来看”、“综上所述”等可被查重系统识别的固定短语。确保输出内容符合优化要求，避免口语化，并保持字数相近。减少“进行 + 名词”的表达方式，直接使用动词。对文本进行初步分析，识别文本的基本结构和风格。适当调整语序，使文本更随机化，避免模式化表述。收集用户对优化后文本的反馈，进行必要的调整。避免使用AI标志词，采用更自然的表述。输出优化后的文本，并收集用户反馈。
2025-04-19 09:25:04
852
原创 3.4 群面实战策略-腾讯校招群面实战策略-角色分工+经典题型+高阶技巧
Recorder展示思维导图，重点突出“微信生态融合”“低功耗设计”两大差异化优势；Timer补充时间把控亮点：“我们预留3分钟应对突发争议，确保关键节点不超时。腾讯群面考察的不是个人英雄主义，而是“能否在团队中找到独特定位，并用结构化思维推动共识达成”。通过精准的角色选择、扎实的题型训练、高阶的协作技巧，985/211同学完全可以在群面中脱颖而出，展现与腾讯“正直、进取、合作、创新”价值观匹配的综合素质。下一章节将聚焦“简历优化与自我介绍”，教你用数据化表达抓住面试官眼球，欢迎持续关注！
2025-04-19 09:09:43
786
原创 3.3 行业热点追踪-腾讯校招行业热点追踪-大模型、元宇宙与企业服务的破局之道
行业热点追踪的本质，是理解技术趋势如何重塑用户需求、竞品如何抢占先机、政策如何划定边界。对于腾讯校招候选人，需将宏观趋势转化为具体的技术方案（如大模型微调策略）、产品逻辑（如元宇宙社交功能设计）、合规思维（如数据安全技术实现）。唯有将行业认知与岗位能力深度绑定，才能在面试中展现“与腾讯同频”的战略视野，最终突破重围，拿到理想Offer。
2025-04-19 08:27:38
696
原创 MCP 协议：AI 世界的 “USB-C 接口”，开启智能交互新时代
MCP协议的出现，不仅是技术层面的突破，更是AI生态思维的革新。对于开发者、企业和研究者而言，理解并掌握MCP协议，将成为抢占AI互联赛道的关键。期待在MCP协议的推动下，AI世界能真正实现“连接即智能”，为人类带来更高效、便捷的未来。如果你对MCP协议的技术细节、实践案例或发展趋势感兴趣，欢迎在评论区交流探讨，一起见证AI生态的变革！
2025-04-18 20:33:14
705
原创 3.2 数据与商业分析-腾讯校招数据与商业分析全攻略：从方法论到实战工具
在腾讯产品岗与商业分析岗校招中，数据与商业分析能力是核心考察维度。本文将围绕及三大模块，结合腾讯微信、腾讯视频等真实业务场景，拆解A/B测试、漏斗模型、订阅制设计等核心考点，帮助985/211同学掌握数据驱动决策与商业逻辑设计的面试通关技巧。
2025-04-18 20:29:44
1015
原创 3.1 产品思维培养-腾讯校招产品思维培养全攻略,需求分析、产品设计与经典案例精读
在腾讯产品岗校招面试中，产品思维是决定候选人能否脱颖而出的核心能力。本文将围绕需求分析、产品设计两大核心模块，结合KANO模型、用户画像、MVP等方法论，并通过微信朋友圈、腾讯视频会员体系等腾讯经典产品案例进行深度拆解，帮助985/211同学构建系统化的产品思维框架，掌握应对面试的实战技巧。
2025-04-18 20:28:14
558
原创 2.4 腾讯校招通关指南-项目经验深度挖掘
在腾讯技术岗面试中，项目经验深度挖掘是占比25%的关键考核点，它能直观反映候选人的技术实力与解决实际问题的能力。本文将通过STAR法则复盘项目、竞品分析以及对项目优化方向和未来技术趋势的思考，助力985/211同学在面试中脱颖而出，展现独特的技术见解与潜力。
2025-04-17 07:55:07
987
原创 第10课：MCP与多智能体技术前沿
MCP与多智能体技术前沿领域展现出了巨大的潜力和创新空间。动态协议优化、自主智能体和跨模态智能体的发展，不仅将推动多智能体系统性能的飞跃，更将为各行业带来深刻变革。希望本文能为广大技术爱好者和从业者打开一扇通往未来智能协作世界的大门，共同探索和创造更多可能。我已重新梳理了代码结构，确保各模块间的连接和注释清晰。如果你希望在架构图中添加更多细节，或者调整模块呈现方式，欢迎随时告诉我。
2025-04-17 07:46:11
1041
原创 2.3腾讯校招编程语言与框架通关攻略：主流技术栈解析+实战避坑指南
腾讯面试核心考点容器选择vector（连续存储，适合随机访问，如游戏角色列表）list（双向链表，适合频繁插入删除，如战斗场景中的技能队列）（哈希表，适合快速查找，如《王者荣耀》铭文属性映射）内存管理unique_ptr（独占资源，如游戏对象销毁） vsshared_ptr（共享资源，如场景管理器）自定义内存池：IEG自研引擎中，通过内存池将对象创建耗时从100ns降至10ns实战案例：STL容器性能对比操作类型vectorlist随机访问O(1)O(n)插入/删除。
2025-04-16 17:30:38
652
原创 2.2腾讯校招通关指南-系统设计与工程能力通关攻略：分布式架构+高并发实战+可视化工具
分层思维：任何复杂系统都可拆解为接入层、逻辑层、数据层，每层独立优化场景适配：根据腾讯不同事业群调整方案（WXG重用户体验→侧重缓存优化；CSIG重B端→强化分布式事务）可视化表达：用架构图替代文字描述，用UML图清晰呈现模块关系，让面试官快速抓住设计亮点掌握系统设计能力，本质是学会用工程师的思维解决真实业务问题。通过研究腾讯真实技术方案、针对性训练典型案例、强化可视化表达，985/211同学完全能够在面试中展现出超越同龄人的架构视野，为拿下OC（Offer Call）奠定坚实基础。
2025-04-16 17:27:13
950
原创 2.1 腾讯校招通关指南-算法与数据结构
题型拆解：按动态规划/图论/树/哈希表分类，掌握每类题的「通用解法+腾讯变形」真题研磨：从LeetCode标签和牛客网获取腾讯近三年真题，还原面试考核点细节打磨：边界条件、复杂度优化、代码可读性，这三项是拉开分数的关键在腾讯面试中，算法能力不仅是「会不会」，更是「能不能在工程场景中高效实现」。通过系统化的题型训练、真题复现和细节优化，985/211同学完全可以在这个核心考核项上拿到高分，为后续的项目深度和系统设计环节奠定基础。
2025-04-15 20:29:58
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