本文主要实现在 Windows 系统下通过 Miniconda 手动创建 Python 运行环境，本地部署 Deepseek 和阿里 Qwen，并在桌面环境中使用，包括 Text Generation Web UI（简称TGW，通常被称为“oobabooga”）创建类 StableDiffusion WebUI前端交互界面，Cherry-Studio 客户端，与 VS Code 集成。

旧版本 homebrew 采用 git 管理，随着时间推移，git 仓库规模越来越大，目前 core/cask 的 .git 目录加起来已经超过 1G 大小。

homebrew 从 3.5 开始提供新的 API 方式，一个仓库只使用一个 json 文件，用户只需更新这个 json 文件。4.0 开始这种方式成为默认。但是一直使用旧版用户仍需手动切换一下。

Django 整合 Celery，实现异步任务、定时任务。组件版本

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Django                3.2
celery                4.4.7
djangorestframework   3.12.4
django-celery-beat    2.2.0
django-celery-results 2.0.1

vimspector

require：vim 8.1.1264, neovim 0.4.3

OS: Linux / MacOS

题目

合并 k 个排序链表，返回合并后的排序链表。请分析和描述算法的复杂度。

示例:

输入:

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2
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4
5

[
  1->4->5,
  1->3->4,
  2->6
]

输出: 1->1->2->3->4->4->5->6