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| OneDrive 家庭版拼车，目前还剩 2 个座位 拼车 • GGMM • 90 天前 • 最后回复来自 Pixel4xl | 3 |
| iPad 2018 32g 银色版，与 apple pencil 一起打包出 二手交易 • GGMM • 2022-08-17 10:42:30 AM • 最后回复来自 GGMM | 10 |
| 安卓摄像头录制 60fps 并使用 MediaCodec 编码成 H.265 的视频 Android • GGMM • 2021-08-23 03:43:12 AM • 最后回复来自 bitdepth | 11 |
GGMM 最近回复了
4 天前 回复了 pigzilla 创建的主题 › NVIDIA › 现在 2000 以内的预算，买啥 N 卡跑 AI 最划算？主要是测试各种 AI 相关的软件，大模型也会试试。 |
1 、如果看 GPU ，买显存最高的版本，可以不关注算力。那可能就是 3060 12g 或者 4060 16g ，后者会超预算。
2 、如果是推理，不训练，可以看看一些计算棒（ NPU ）或者换 CPU
2 、如果是推理，不训练，可以看看一些计算棒（ NPU ）或者换 CPU
9 天前 回复了 happydayandnight 创建的主题 › 生活 › 想问下大家每个月给女朋友多少生活费 |
为啥要给钱，喝几杯奶茶意思意思差不多了
95 天前 回复了 DonnyChao 创建的主题 › 职场话题 › 即将 28 岁的人生关键节点，回湖南三线城市老家还是继续留在长沙 |
个人认为还是在长沙略好。老家 5K 一平，长沙在梅溪湖也就一万二三吧，选望城啥的也很便宜，不会超过一万；算上长沙带来的城市功能，应该是比老家更好的。
可以试着能用表示详细地对比两地的情况，从 OP 自己的角度来给每个点打分。倒不是一定要比个高低，搞明白自己想要的就可以了。举个例子：
```md
| 老家 | 打分 | 长沙 | 打分 |
|------------|------|--------------------|------|
| 副业 18K | | 国企 5K + 副业 18K | |
| 有家人朋友 | | 孤独、无力 | |
| 找对象简单 | | 彩礼高 | |
| 5k / m2 | | 1w2k / m2 | |
```
PS：贪心算法也挺好的
可以试着能用表示详细地对比两地的情况，从 OP 自己的角度来给每个点打分。倒不是一定要比个高低，搞明白自己想要的就可以了。举个例子：
```md
| 老家 | 打分 | 长沙 | 打分 |
|------------|------|--------------------|------|
| 副业 18K | | 国企 5K + 副业 18K | |
| 有家人朋友 | | 孤独、无力 | |
| 找对象简单 | | 彩礼高 | |
| 5k / m2 | | 1w2k / m2 | |
```
PS：贪心算法也挺好的
280 天前 回复了 112211aabbcc 创建的主题 › 投资 › 房地产这是要回暖了？ |
@storyxc #1 我买我不买😂
309 天前 回复了 wanmyj 创建的主题 › 职场话题 › 刚入职，想加个端口映射方便回家远程工作，被以内网安全为由一口拒绝 |
@CodeLaunchur 我们实验室有过因为暴露了公网端口被攻击的情况，病毒/脚本通过暴力搜索 3~5 位的用户名和弱密码攻入了内网，导致实验室内部的机器全部都中了病毒，CPU 永远满载，个人能力有限只能重装系统。
316 天前 回复了 zycojamie 创建的主题 › 程序员 › 最近使用 kimi 这个 AI，有个疑问，它是如何获取网页内容的？ |
https://www.deeplearning.ai/the-batch/issue-243/
这篇博客简单介绍了 LLM 如何访问网页，以及总结信息，也就是二楼说的 RAG 技术。用原本搜索引擎拿到的结果作为上下文给 LLM 使用，降低模型胡言乱语的程度。
这篇博客简单介绍了 LLM 如何访问网页，以及总结信息，也就是二楼说的 RAG 技术。用原本搜索引擎拿到的结果作为上下文给 LLM 使用，降低模型胡言乱语的程度。
330 天前 回复了 MoHen9 创建的主题 › Android › 为什么 adb 无法直接安装，但是 Android Studio 运行源码可以安装？ |
我猜测：Android Studio 一般安装 Debug 版或者非签名的 Release 版，这种系统就直接通过了
336 天前 回复了 superedlimited 创建的主题 › Apple › 事实证明， MacBook Air， m3 8+256 编程完全够用的。 |
对我来说肯定不太够，目前用 Windows ，32G 内存，占比如下：
1. VSCode 2.4G
2. WSL 2.2G
3. Edge 2.2G
4. 网易云 0.3G
5. 桌面 0.7G
6. WSA 0.3G
列出了 8.1G ，所有程序总占用 24G （ 75%）
1. VSCode 2.4G
2. WSL 2.2G
3. Edge 2.2G
4. 网易云 0.3G
5. 桌面 0.7G
6. WSA 0.3G
列出了 8.1G ，所有程序总占用 24G （ 75%）
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