添加Ollama配置，后续需要转移项目

DeepSeek 开源版本 - 环境和配置.md

@@ -0,0 +1,135 @@
+# DeepSeek 开源版本 - 环境和配置 (V2.0)
+## 1. **DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B**
+
+   **配置：**
+
+- **CPU**：4核及以上
+- **内存**：4GB及以上
+- **硬盘**：10GB
+- **显卡**：集显或拥有独立显卡的机器
+
+   **命令和应用场景：**
+
+- **DeepSeek 版本**：Qwen 15B 参数大模型
+- **命令**：`ollama run deepseek-r1:1.5b`
+- **应用场景**：适用于资源有限的环境，如个人开发者、小型企业或教育机构。能够执行简单的自然语言任务，如问答、摘要和问题回答。
+
+## 2. **DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B**
+
+   **配置：**
+
+- **CPU**：4核及以上
+- **内存**：8GB-10GB
+- **硬盘**：10GB
+- **显卡**：NVIDIA RTX 2060 4GB或更高
+
+   **命令和应用场景：**
+
+- **DeepSeek 版本**：Qwen 70B 参数大模型
+- **命令**：`ollama run deepseek-r1:7b`
+- **应用场景**：适用于需要更多推理能力的应用场景，如客服、智能助手等。
+
+## 3. **DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B**
+
+   **配置：**
+
+- **CPU**：4核及以上
+- **内存**：8GB-10GB
+- **硬盘**：10GB
+- **显卡**：NVIDIA RTX 2080 4GB或更高
+
+   **命令和应用场景：**
+
+- **DeepSeek 版本**：Llama 80B 参数大模型
+- **命令**：`ollama run deepseek-r1:8b`
+- **应用场景**：适用于多语言环境，特别是需要处理多种语言的场景，如文本生成和自然语言任务执行。
+
+## 4. **DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B**
+
+   **配置：**
+
+- **CPU**：8核及以上
+- **内存**：16GB及以上
+- **硬盘**：50GB
+- **显卡**：NVIDIA RTX 3060 6GB或更高
+
+   **命令和应用场景：**
+
+- **DeepSeek 版本**：Qwen 140B 参数大模型
+- **命令**：`ollama run deepseek-r1:14b`
+- **应用场景**：适用于更复杂的自然语言处理任务，如文本生成、代码生成，并能保持较高的性能处理大规模任务。
+
+## 5. **DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B**
+
+   **配置：**
+
+- **CPU**：8核及以上
+- **内存**：16GB及以上
+- **硬盘**：50GB
+- **显卡**：NVIDIA RTX 4080 12GB或更高
+
+   **命令和应用场景：**
+
+- **DeepSeek 版本**：Qwen 320B 参数大模型
+- **命令**：`ollama run deepseek-r1:32b`
+- **应用场景**：适用于需要强大推理能力的应用场景，如研究分析、金融预测、大规模数据处理等。
+
+## 6. **DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B**
+
+   **配置：**
+
+- **CPU**：8核及以上
+- **内存**：16GB及以上
+- **硬盘**：50GB
+- **显卡**：多GPU配置（例如：NVIDIA RTX 4090 24GB x2），显存约40GB
+
+   **命令和应用场景：**
+
+- **DeepSeek 版本**：Llama 700B 参数大模型
+- **命令**：`ollama run deepseek-r1:70b`
+- **应用场景**：适用于需要处理大规模数据并执行复杂推理任务的场景，如大型企业、研究机构等。
+
+
+## 7. **DeepSeek-R1-Zero**
+   **配置：**
+
+- **CPU**：8核及以上
+- **内存**：48GB及以上
+- **硬盘**：250GB
+- **显卡**：多GPU配置（例如：NVIDIA A100 80GB x6），显存约336GB
+
+   **命令和应用场景：**
+
+- **DeepSeek 版本**：DeepSeek-R1-Zer 6710亿参数大模型
+- **命令**：`ollama run deepseek-r1:671b`
+- **应用场景**：适用学术研究和探索纯强化学习训练的潜力，验证在没有监督微调的情况下模型的推理能力
+
+## 8. **DeepSeek-R1**
+
+   **配置：**
+
+- **CPU**：8核及以上
+- **内存**：48GB及以上
+- **硬盘**：250GB
+- **显卡**：多GPU配置（例如：NVIDIA A100 80GB x6），显存约336GB
+
+   **命令和应用场景：**
+
+- **DeepSeek 版本**：DeepSeek-R1-Zer 6710亿参数大模型
+- **命令**：`ollama run deepseek-r1:671b`
+- **应用场景**：适用于需要高精度推理的应用场景，如编程辅助，科学问题解答，教育工具等。
+
+## 9. **DeepSeek-V3**
+
+   **配置：**
+
+- **CPU**：128核及以上
+- **内存**：512GB及以上
+- **硬盘**：1TB及以上
+- **显卡**：多GPU配置（例如：NVIDIA A100 80GB x16），显存约960GB
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+   **命令和应用场景：**
+
+- **DeepSeek 版本**：DeepSeek-R1-Zer 6710亿参数大模型
+- **命令**：`ollama run deepseek-r1:671b`
+- **应用场景**：DeepSeek-V3 可以通过分析客户需求、预算和设计要求，自动生成详细的报价单和设计方案，提高工作效率和准确性。需要人工调试和优化，以实现最佳性能。

Deepseek个人.md

@@ -0,0 +1,33 @@
+### Deepseek 私有部署汇报整理  
+
+#### **一、项目背景**  
+
+在本次私有部署过程中，我们使用 **Ollama** 下载并运行 **Deepseek_7B** 开源模型，进行基本的数据对话测试。由于现有电脑算力有限，暂时无法运行 **671 亿** 参数的大模型，因此选择 **7B** 版本进行实验。  
+
+#### **二、Deepseek 的特点与应用**  
+
+Deepseek 是一个 **推理模型**，仅依靠现有的模型参数难以满足特定行业需求。因此，需要结合行业数据进行训练，并使用适合的提示词（Prompt）优化回答质量。  
+
+要让 AI 具备实用价值，需要做好以下几点：  
+
+1. **明确 AI 需要具备的功能**  
+   - 确定 AI 主要应用场景（如客户服务、文档分析、数据总结等）。  
+   - 设定 AI 需要支持的语言和交互方式。  
+
+2. **提供相关的知识库**  
+   - AI 需要接入特定行业的知识库，才能提供更精准的回答。  
+   - 可以使用企业内部文档、行业报告、技术标准等作为知识来源。  
+
+3. **提供有效的提示词（Prompt）**  
+   - 设计高效的提示词，可以优化 AI 的回答质量。  
+   - 示例：
+     - ❌ “如何提高销售额？” → 可能得到泛泛而谈的答案  
+     - ✅ “针对家电行业，如何利用线上营销提高销售额？” → 得到更精准的分析  
+
+4. **提供行业数据**  
+   - AI 需要通过数据训练才能理解行业特性。  
+   - 例如，在法律行业，可以提供过往案例和法规数据库；在医疗行业，可以提供临床数据和医学文献。  
+
+#### **三、结论**  
+
+要让 Deepseek 在企业或行业中发挥作用，仅仅部署模型是不够的，还需要结合**知识库、专业提示词、行业数据**进行优化。只有这样，才能让 AI 生成更符合业务需求的回答，提高实际应用价值。

Deepseek推荐.md

@@ -0,0 +1,122 @@
+DeepSeek（深度求索人工智能）可以通过其AI能力为你的企业提供**精准决策支持、效率提升、客户体验优化**和**行业竞争力强化**。以下是结合你行业痛点的具体应用场景和落地方法：
+
+---
+
+### **一、客户需求洞察与精准营销**
+#### **痛点**  
+- 客户需求多样化，难以快速匹配设计方案  
+- 广告投放效率低，获客成本高  
+
+#### **DeepSeek解决方案**  
+1. **智能客户画像生成**  
+   - **怎么做**：  
+     - 上传历史客户数据（如预算、户型、风格偏好），用DeepSeek的NLP模型自动提取关键词（如“小户型收纳”“极简轻奢”）。  
+     - 生成动态客户分群标签，自动匹配对应风格案例库。  
+   - **效果**：广告点击率提升20%+（例如向“90后新婚夫妇”推送“小户型婚房爆改方案”）。  
+
+2. **广告文案与素材生成**  
+   - **怎么做**：  
+     - 输入“目标人群：一线城市30-40岁改善型业主”，DeepSeek自动生成小红书/抖音文案，并推荐热门话题标签（如#老破小逆袭）。  
+     - 联动AI绘图生成“前后对比图”“3D效果预览图”吸引点击。  
+
+---
+
+### **二、设计效率革命：从“人力画图”到“AI共创”**
+#### **痛点**  
+- 设计师人力成本高，方案初稿耗时长达3-5天  
+- 客户反复修改导致效率低下  
+
+#### **DeepSeek解决方案**  
+1. **户型图秒级解析与方案生成**  
+   - **怎么做**：  
+     - 客户上传户型图，DeepSeek自动识别承重墙、采光面等结构，10秒生成3版布局方案（如“开放式客餐厅”“三分离卫生间”）。  
+     - 设计师只需微调而非从零开始，设计周期缩短70%。  
+   - **工具**：DeepSeek-Vision（图像识别）+ 室内设计领域微调模型。  
+
+2. **实时风格迁移与客户互动**  
+   - **怎么做**：  
+     - 客户说“喜欢这个案例的色调但想要更温馨”，用DeepSeek的AIGC模型实时调整效果图色彩、材质，生成对比版本供选择。  
+     - 减少沟通往返次数，客户满意度提升30%。  
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+---
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+### **三、项目成本与风险智能管控**
+#### **痛点**  
+- 材料浪费严重，人工成本不可控  
+- 项目延期导致客户投诉  
+
+#### **DeepSeek解决方案**  
+1. **动态材料用量预测**  
+   - **怎么做**：  
+     - 输入设计方案（如地板面积、墙面尺寸），DeepSeek结合历史损耗数据，自动计算瓷砖、涂料等精确采购量，误差率<3%。  
+     - 联动供应商系统自动生成最优采购订单。  
+
+2. **工期风险预警**  
+   - **怎么做**：  
+     - 接入项目进度数据（如水电验收延迟），DeepSeek通过时序模型预测剩余工期，提前7天预警风险。  
+     - 自动推送调整建议（如增加工人班次或替换供应商）。  
+
+---
+
+### **四、口碑裂变与客户生命周期管理**
+#### **痛点**  
+- 客户完工后流失率高，复购率不足10%  
+- 口碑传播依赖人工跟进  
+
+#### **DeepSeek解决方案**  
+1. **智能口碑管家**  
+   - **怎么做**：  
+     - 连接客户微信聊天记录（经授权），DeepSeek自动识别“满意度高且有社交影响力”的客户（如粉丝数>1万的博主）。  
+     - 触发“老客户推荐计划”：自动发送专属优惠码+裂变海报，激励分享案例到社交平台。  
+
+2. **装修后服务自动化**  
+   - **怎么做**：  
+     - 基于装修完成时间，DeepSeek自动推算维护节点（如入住2年后可能需墙面翻新）。  
+     - 提前1个月推送个性化服务提醒（附当时装修效果图对比），复购转化率提升25%。  
+
+---
+
+### **五、市场竞争降维打击：数据驱动的决策大脑**
+#### **痛点**  
+- 竞品策略不透明，难以快速应对市场变化  
+
+#### **DeepSeek解决方案**  
+1. **竞品监控雷达**  
+   - **怎么做**：  
+     - DeepSeek自动爬取竞品报价、促销活动、新品案例，生成日报（如“XX公司本周推出89㎡套餐降价15%”）。  
+     - 结合你的成本数据，AI建议应对策略（如“匹配降价”或“突出环保材料差异化”）。  
+
+2. **趋势预测引擎**  
+   - **怎么做**：  
+     - 分析全网家居内容（如抖音#装修话题TOP100视频），DeepSeek用多模态模型识别未来3个月流行趋势（如“奶油风退潮，美拉德色系崛起”）。  
+     - 提前培训设计师并更新案例库，抢占市场先机。  
+
+---
+
+### **三步落地指南：从“零基础”到“AI赋能”**
+#### **阶段1：轻量级启动（1个月内）**  
+- **工具**：直接使用DeepSeek开放API  
+- **行动**：  
+  1. 开通DeepSeek账号，上传客户咨询记录（Excel/CSV格式），生成首批客户分群标签。  
+  2. 用“AI设计助手”快速生成5套样板间方案，测试客户反馈。  
+
+#### **阶段2：核心业务AI化（3-6个月）**  
+- **工具**：DeepSeek企业版+定制微调  
+- **行动**：  
+  1. 训练专属设计风格模型（输入你的历史案例库）。  
+  2. 部署“智能成本预测系统”，接入ERP数据流。  
+
+#### **阶段3：全链路智能升级（1年+）**  
+- **工具**：DeepSeek+企业数据中台  
+- **行动**：  
+  1. 实现客户从咨询到售后全流程AI协同（如AI跟单员+AI监理）。  
+  2. 建立“家居生态智能体”，预测客户未来需求（如装修后2年推荐智能家居改造）。  
+
+---
+
+### **关键提醒**  
+- **数据安全**：使用DeepSeek的私有化部署版本，确保客户隐私数据不离本地。  
+- **人机协作**：AI处理标准化工作（如图纸生成），设计师专注创意和客户关系。  
+- **快速迭代**：每周用AI分析落地效果，动态调整策略（如发现“侘寂风”方案点击率下降，立即减少推送）。  
+
+通过DeepSeek，你可以将传统装修公司进化为“AI×空间美学”的新型服务商——用1个AI助理节省5名基础员工成本，同时让客户体验从“满意”升级到“惊艳”。

Deepseek运用方式.md

@@ -0,0 +1,42 @@
+为了充分利用DeepSeek的人工智能服务，装修公司需要将其现有的数据库整合到AI系统中。这种整合不仅能够提升AI的学习和预测能力，还能确保AI提供的建议和服务更加贴合公司的实际运营需求。以下是具体的步骤和注意事项：
+
+### 1. 数据评估与准备
+
+- **数据清洗**：首先，需要对现有数据库进行清洗，去除重复、错误或不完整的数据，确保数据的质量和一致性。
+- **数据转换**：将数据库中的数据转换为适合AI系统处理的格式，如CSV、JSON等，确保数据在传输和处理过程中不会丢失或损坏。
+- **数据标注**：根据AI系统的需求，对数据进行适当的标注和分类，以便AI能够更好地理解和利用这些数据。
+
+### 2. 数据整合方法
+
+- **API集成**：如果选择使用DeepSeek的API服务，可以通过编写脚本或使用现有的工具，将数据库中的数据通过API传输到AI系统中。这种方法灵活且适合实时数据同步。
+- **批量导入**：对于较大的数据库，可以选择批量导入的方式，将数据文件上传到DeepSeek的平台中，AI系统会自动处理和整合这些数据。
+- **本地部署**：如果选择在本地部署AI系统，可以直接将数据库与AI系统集成，确保数据的实时同步和高效处理。
+
+### 3. 数据安全与隐私
+
+- **加密传输**：在将数据传输到DeepSeek的AI系统中时，必须使用加密协议（如HTTPS）来保护数据，防止在传输过程中被窃取或篡改。
+- **访问控制**：设置严格的访问权限，确保只有授权的人员和系统能够访问和操作整合后的数据库，防止未经授权的访问和数据泄露。
+- **数据匿名化**：对于敏感的客户信息，可以采用匿名化处理，确保在使用AI进行分析时，个人隐私得到保护，符合相关的数据保护法规（如GDPR）。
+
+### 4. 数据整合后的优化与应用
+
+- **模型训练**：整合后的数据库将用于训练和优化AI模型，使其能够更准确地理解装修行业的业务需求和客户偏好，从而提供更有针对性的建议和解决方案。
+- **实时数据更新**：确保数据库中的数据能够实时更新，以反映最新的业务变化和客户需求，这对于保持AI系统的准确性和实用性至关重要。
+- **数据分析与洞察**：利用AI系统对整合后的数据库进行深度分析，挖掘潜在的业务洞察，帮助装修公司在设计、施工和营销等方面做出更明智的决策。
+
+### 5. 监控与维护
+
+- **性能监控**：定期监控AI系统的性能，确保其在整合数据库后的处理能力和响应速度符合预期。
+- **数据一致性检查**：定期检查数据库与AI系统之间的数据一致性，确保数据的准确性和完整性，避免因数据不一致导致的错误和问题。
+- **系统更新与维护**：根据DeepSeek提供的更新和维护计划，及时更新AI系统，确保其始终处于最佳运行状态，能够充分利用整合后的数据库。
+
+### 6. 预期收益与ROI评估
+
+- **提升设计效率**：通过整合数据库，AI系统能够快速生成个性化的设计方案，缩短设计周期，提高设计效率，从而节省时间和资源。
+- **优化施工流程**：AI系统能够分析施工数据，识别潜在问题，优化施工流程，减少延误和额外成本，提高整体施工效率。
+- **增强客户体验**：利用AI聊天机器人和推荐系统，提供即时、个性化的客户服务，提升客户满意度，增加客户忠诚度和复购率。
+- **数据驱动的决策**：通过对整合数据库的深度分析，AI系统能够提供数据驱动的洞察，帮助装修公司在市场营销、供应链管理等方面做出更明智的决策，从而提高业务的整体绩效和竞争力。
+
+### 总结
+
+将现有的数据库整合到DeepSeek的人工智能系统中，是充分利用AI服务、提升业务效率和客户体验的关键步骤。通过仔细的数据评估与准备、选择合适的整合方法、确保数据安全与隐私，并进行持续的监控与维护，装修公司可以最大化地发挥AI的潜力，从而在竞争激烈的市场中脱颖而出，实现可持续的业务增长和发展。

Deepseek部署方法整理.md

@@ -0,0 +1,71 @@
+
+---
+
+### **DeepSeek人工智能部署与使用方法整理**
+
+以下是三种使用DeepSeek人工智能服务的方法及其详细对比：
+
+#### **方法一：企业部署人工智能**
+
+- **成本**：较高，涉及硬件购买、软件许可、维护和升级费用。
+- **团队需求**：需要具备技术团队，负责部署、维护和升级。
+- **数据安全性**：
+  - **本地部署**：企业可以将人工智能系统部署在本地服务器上，数据完全掌控在企业内部，减少了数据泄露的风险。
+  - **物理安全**：企业可以通过物理隔离和严格的访问控制来保护数据。
+  - **自定义安全措施**：企业可以根据自身需求配置安全策略，例如加密、访问权限管理等。
+  - **缺点**：需要企业具备一定的技术能力和资源来维护和升级安全措施。
+- **优点**：更好地控制数据隐私和安全，确保人工智能的稳定性和可靠性。
+
+#### **方法二：使用DeepSeek人工智能API直接调用**
+
+- **成本**：较低，仅需支付API调用费用。
+- **团队需求**：仍需具备一定的技术团队，负责API的调用和集成。
+- **数据安全性**：
+  - **API安全性**：DeepSeek提供的API通常采用HTTPS加密传输，确保数据在传输过程中的安全性。
+  - **身份验证**：API调用需要身份验证（如API密钥或令牌），防止未经授权的访问。
+  - **数据隐私**：企业可以选择只上传必要的数据进行处理，而不将所有数据存储在第三方服务器上。
+  - **缺点**：数据在传输过程中可能存在一定风险，需要依赖DeepSeek的安全措施。
+- **优点**：快速实现人工智能功能，节省部署和维护成本。
+
+#### **方法三：使用DeepSeek人工智能SaaS服务**
+
+- **成本**：最低，仅需支付订阅费用。
+- **团队需求**：无需技术团队，企业可直接使用服务。
+- **数据安全性**：
+  - **云端安全**：SaaS服务提供商（如AWS、阿里云、腾讯云等）通常具备完善的云安全措施，包括数据加密、访问控制、多重身份验证等。
+  - **合规性**：大多数SaaS服务提供商遵循国际数据隐私和安全标准（如GDPR、ISO 27001等），确保数据的合法性和安全性。
+  - **定期更新和维护**：SaaS服务提供商会负责系统的安全更新和维护，确保漏洞及时修复。
+  - **数据隔离**：SaaS服务通常采用多租户架构，但每个用户的数据是隔离的，确保数据不被其他用户访问。
+  - **缺点**：企业需要信任SaaS服务提供商的安全能力，并依赖其提供的安全措施。
+- **优点**：无需技术团队，直接使用，成本低，且维护更新由服务提供商负责。
+
+---
+
+### **总结**
+
+- **企业部署**：
+  - **适用场景**：适合对数据安全要求极高且具备技术团队的企业。
+  - **优点**：数据完全掌控在企业内部，安全性最高。
+  - **缺点**：成本高，需要技术团队和资源维护。
+
+- **API调用**：
+  - **适用场景**：适合有一定技术能力但希望降低成本的企业。
+  - **优点**：提供了灵活性和较低的成本，快速实现人工智能功能。
+  - **缺点**：需要依赖DeepSeek的安全措施，数据传输过程中可能存在一定风险。
+
+- **SaaS服务**：
+  - **适用场景**：适合希望快速上线、无需技术团队且成本最低的企业。
+  - **优点**：提供了便捷和高效的解决方案，且由专业团队负责安全性和维护。
+  - **缺点**：需要选择信誉良好的服务提供商，并依赖其安全能力。
+
+---
+
+### **数据安全性对比总结**
+
+- **企业部署**：数据安全性最高，完全由企业控制，但需要技术团队和资源。
+- **API调用**：数据安全性较高，依赖DeepSeek的安全措施，适合有技术团队的企业。
+- **SaaS服务**：数据安全性由专业服务提供商负责，适合无需技术团队但对安全性要求较高的企业。
+
+---
+
+根据企业的具体需求、预算和技术能力，可以选择最适合的方法来使用DeepSeek的人工智能服务。

ollama.bat

@@ -0,0 +1,77 @@
+@echo off
+setlocal enabledelayedexpansion
+
+:: 获取实际存在的盘符
+echo 正在搜索可用的盘符...
+set count=0
+for /f "skip=1 tokens=2 delims==" %%d in ('wmic logicaldisk get name /value') do (
+    if exist %%d (
+        set /a count+=1
+        echo !count!. %%d
+        set "drive!count!=%%d"
+    )
+)
+
+:: 如果没有找到可用盘符，退出
+if %count%==0 (
+    echo 未找到可用的盘符，脚本退出。
+    pause
+    exit /b
+)
+
+:: 提示用户选择盘符
+set /p choice=请选择要转移到的盘符序号: 
+
+:: 获取用户选择的盘符
+set "target_drive=!drive%choice%!"
+
+:: 设置默认路径
+set "default_path=%target_drive%Ollama_Models"
+
+:: 提示用户确认路径
+set /p target_path=请输入目标路径 (默认为 %default_path%): 
+
+:: 如果用户没有输入路径，则使用默认路径
+if "%target_path%"=="" set "target_path=%default_path%"
+
+:: 创建目标路径
+if not exist "%target_path%" (
+    mkdir "%target_path%"
+)
+
+:: 假设Ollama模型文件在C:\Ollama_Models
+set "source_path=C:\Ollama_Models"
+
+:: 转移文件
+echo 正在转移文件从 %source_path% 到 %target_path%...
+xcopy "%source_path%" "%target_path%" /E /H /C /I /Y
+
+:: 获取当前环境变量值
+set "current_ollama_path="
+for /f "tokens=2,*" %%a in ('reg query "HKCU\Environment" /v Ollama_Models 2^>nul') do (
+    set "current_ollama_path=%%b"
+)
+
+:: 如果环境变量存在，显示当前值并提示是否修改
+if defined current_ollama_path (
+    echo 当前环境变量 Ollama_Models 的值为: %current_ollama_path%
+    set /p modify_env=是否根据新路径更新环境变量? (Y/N, 默认 N): 
+    if /i "%modify_env%"=="Y" (
+        setx Ollama_Models "%target_path%"
+        echo 环境变量已更新为: %target_path%
+    ) else (
+        echo 环境变量未修改。
+    )
+) else (
+    :: 如果环境变量不存在，提示是否添加
+    set /p add_env=是否将新路径添加到环境变量? (Y/N, 默认 N): 
+    if /i "%add_env%"=="Y" (
+        setx Ollama_Models "%target_path%"
+        echo 环境变量已添加: %target_path%
+    ) else (
+        echo 未添加环境变量。
+    )
+)
+
+echo 文件转移完成！
+pause