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光猫连接路由器，路由器再连接 mac mini ，测速，下行接近千兆。光猫直连 mac mini ，测速，下行只有百兆。 测速是用的江苏电信测速网： http://speedtest4.jsinfo.net/ 光猫先连接路由器，路由器再连接 mac：> ifconfig en0 | grep media media: autoselect (100baseTX <full-duplex>) 光猫直连 mac：> ifconfig en0 | grep media media: autoselect (1000baseT <full-duplex,flow-control>) 光猫侧是同一根网线和端口
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我也不清楚这个问题是否有解，我平时工作实在太忙，技术又更迭得非常快，实在抽不出精力去做功课，所以来请教 V 友们。 我目前开的是一辆纯油的领克 01 ，领克对底盘的调教我是很喜欢的，对路况的反馈到位，也不属于那种生硬。最近几年坐过同事的电车，有的型号的底盘实在太软了，晃得我很晕，所以我对新车的要求有两个：一是智驾能进入第一梯队（注：四线城市），二是地盘调教较好。 感谢！
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最近做了个小项目，叫 Image2 Ads Studio 。 GitHub： https://github.com/kwistzzqq-byte/image2-ads-studio 它不是一个 Prompt 合集，也不是完整的 AI 画图网站。 是用 OpenAI 把用户很口语化的商业需求，整理成适合 Image2 生广告图的 Prompt 。 起因是我最近在试 AI 广告图、电商主图、门店宣传图的时候，发现一个问题： 很多客户其实不会写 Prompt 。 他们会说： “帮我做一张奶茶海报。” “产品图做得高级一点。” “我要一张电商主图。” “参考这个风格，但不要太像。” “门店活动要发朋友圈。” 这些需求听起来简单，但真要生成一张比较稳定高级的广告图，需要补很多东西：行业、尺寸、构图、产品位置、光线、材质、背景、文字区域、参考图使用方式等等。 所以我做了这个工具。 现在的流程大概是： 输入一句商业需求 → 解析用途和行业 → 匹配广告模板 → 用 OpenAI 改写 Prompt → 输出给 Image2 测试。 目前主要覆盖这些方向： 电商主图； 产品广告图； 品牌海报； 门店宣传图； 门头店招； 易拉宝；…
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之前站上找了运维，现在稳定合作中项目是量化机器人懂钱包策略交易的最好
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准备的子弹是 50w ，但是一个月只定投 1w ，这样的话今年开始的话，其实只有 6 个月，所以预留了 10w ，6w 拿来定投 1w ，4w 拿来补充回撤
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单位环境不能装 vpn ，但我自己账户还是订阅了 codex 等服务。想问下有没有什么优雅的方式使用原版服务呢？我目前有两种想法： 海外搞个服务器，上面跑一个 CLI ，本地通过 ssh 连接 海外服务器上部署 CLIProxyAPI 把 codex 转成 api 然后本地 codex 修改供应商到这个 api 这两种办法有尝试过吗？感觉第二个更方便但第一个更安全？大佬们有什么经验吗？
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从中国国家铁路集团有限公司获悉，5月1日，全国铁路发送旅客2484.4万人次，创单日旅客发送量历史新高，运输安全平稳有序。5月2日，全国铁路预计发送旅客1970万人次，计划加开旅客列车1222列。截至5月2日8时，铁路12306已累计发售五一假期运输火车票11718万张。（人民日报）
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正在犹豫要不要续订
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伯克希尔·哈撒韦年度股东大会将于当地时间5月2日在美国奥马哈如期召开。与往年不同的是，尽管沃伦·巴菲特仍将以公司董事长身份出席大会，但备受关注的问答环节将由新任首席执行官（CEO）格雷格·阿贝尔承担核心发言职责。具体来看，首场问答环节将由格雷格·阿贝尔与公司副董事长、保险业务负责人阿吉特·贾恩共同回答问题。在第二场问答中，格雷格·阿贝尔还将与其他伯克希尔旗下公司负责人一同参与交流。（财联社）
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想起茴香的茴子有四种写法，孔乙己先生是高明的，他如果生在这个时代，就能用不同的思路让 AI 帮他解决问题了。 Python 列表去重的 20 种实现方式 列表（数组）去重是最常见的算法，非常简单，但不同实现方式背后的差异巨大。AI 时代，可以不手写代码了，但需要知道代码背后的原理，这样才能更好地指导 AI 编程。 最简单的思路 新建列表，遍历原列表，当原列表的元素不在新列表的，则添加到新列表中。 def unique(data): # 新建 list new_list = [] for item in data: # 原 list 中的项是否存在于新 list 中，不存在则添加。这是 O(n)操作 if item not in new_list: new_list.append(item) return new_list 这种写法最直观易懂，但每次 not in 都要遍历整个 new_list，复杂度为 O(n²)。 如何降低复杂度呢？可以从以下角度思考： 哈希集合 / 字典：把查询从 O(n) 可压到 O(1)，整体 O(n) 先排序：相同元素两两比较再去重，O(nlogn)，但会破坏原顺序…