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我是 chatgpt, claude 和 gemini 的重度用户。很多朋友都跟我说，gemini 3 太强大了，但是我始终 get 不到强大在哪里。论编码能力，不如 opus ；论推理能力和丝滑的使用体验，不如 chatgpt5.2 。 所以，gemini 3 到底在哪个方向上遥遥领先了？ 我常用的模型： Gemini 3 Pro （ Deepthink) ChatGPT 5.2 Think ClaudeCode Opus4.5/Sonnet4.5
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Windows 系统盘清理利器，专注于释放 AppData 目录占用的巨量空间。 它能扫描出占用空间大的软件数据文件夹，一键迁移到其他磁盘（如 D 盘）， 并自动创建目录联接，确保软件无缝运行，就像从未移动过一样。 核心功能 智能扫描: 自动分析 %LOCALAPPDATA% 和 %APPDATA%，快速定位占用超过 10% 空间的“大户”。 无缝迁移: 跨盘移动文件后，自动在原位创建 Junction 链接，软件无需重新配置。 安全可靠: 占用清理: 自动检测文件占用，支持自动结束相关进程（使用 Windows Restart Manager 技术），非底层实现，有些不一定可以清理，但基本不影响空间释放效果。 失败回滚: 迁移过程中若发生错误，自动尝试恢复，保障数据安全。 人性化体验: 极速性能: 基于 Rust 开发，多线程并行扫描，速度飞快。 智能缓存: 二次扫描无变动时秒出结果。 可视化进度: 精确到字节的进度条，实时显示传输速度和剩余时间预估。 中英双语: 界面支持中英文一键切换。 暂停/继续: 大文件传输过程中可随时暂停。 使用方法 以管理员身份运行 WindowsClear.exe 。 点击 “扫描大文件夹”。 在列表中勾选你想要迁移的软件（建议先从不重要的软件开始尝试）。 选择 目标根目录（例如 D:AppData）。 点击 “执行迁移”，等待完成即可。 https://github.com/tanaer/WindowsClear
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在数字世界中，垃圾信息就像城市中的垃圾，如果不及时清理，就会影响我们的网络环境。而我们的智能垃圾检测系统，就像一支高效的清洁队伍，正在默默守护着我们的网络空间。这支队伍有两位核心成员：经验丰富的”老专家”贝叶斯，和聪明能干的”新人”AI 。让我们来看看他们是如何配合工作的。 贝叶斯：经验丰富的老专家 想象一下，贝叶斯就像一位资深的垃圾分类专家。他拥有丰富的经验，能够快速判断一条消息是否是垃圾。他的工作原理很简单： 学习经验：每次看到一条消息，他都会记住其中的关键词 计算概率：根据过去的经验，计算这条消息是垃圾的可能性 快速判断：基于概率，做出是否是垃圾的决定 比如，当他看到”转手”、”出售”、”价格”这样的词时，就会提高警惕，因为这些词经常出现在垃圾消息中。 贝叶斯的优点： 速度快：能够瞬间做出判断 经验丰富：随着时间推移，判断越来越准确 稳定可靠：不会因为一两条消息就改变主意 贝叶斯的局限： 有时候经验不足，对新型垃圾把握不准 需要不断学习才能保持最佳状态 AI：聪明能干的新人 而 AI 就像一位刚毕业的高材生，拥有最新的知识和强大的分析能力。当贝叶斯对一条消息的判断不够自信时，AI 就会接手： 深度分析：AI 会仔细阅读整条消息，理解其中的含义 上下文理解：不仅看关键词，还理解整个句子的意思 综合判断：结合常识和逻辑，做出更准确的判断 比如，对于”转手私人学生 M🐕🦺，每个月给 2k 就行”这样的消息，AI 能够理解这是在出售服务，并给出详细的理由。 AI 的优点： 理解能力强：能够理解复杂的句子和隐含的意思 适应性强：对新型垃圾有很好的识别能力 解释清晰：能够说明为什么判断一条消息是垃圾 AI 的局限： 速度稍慢：需要更多时间进行分析 成本较高：需要更多的计算资源 完美搭档：贝叶斯与 AI 的配合 我们的系统之所以强大，正是因为这两位搭档的完美配合。在实际代码实现中，这种配合体现在三个关键阶段： 第一轮筛查：贝叶斯先快速过一遍，处理掉明显的垃圾 // 贝叶斯检测代码片段 const bayesResult = await bayesDetector.checkMessage(request); if (bayesResult.confidence >= config.bayes.directSpamThreshold) {
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目前使用的是 RouterOS 物理机+OSS 物理机旁路透明代理 目前是使用 OSS 部署 PaoPaoDNS 配合 Xray 的 fakedns 进行分流，PPDNS 设置参数强制使非 CN 域名的上游 DNS 服务器为 Xray 的 DNS 入口，所有设备 DNS 设置为 PPDNS ，网关为 ROS ，ROS 将指定设备 Address-List 到 fakeip 段连接通过 PBR 到 OSS 的 Xray 的 Tproxy 入口。 之前有试过 ROS 维护 CNIP 表通过 Socksify 或 PBR 进行分流，效果不太理想，一来不知道是当时思路不够成熟有配置错误还是其他原因，访问网页会卡顿，二来 cnip 列表很难维护，依靠网上现成不够全面的列表会导致有些应用不能使用，如某买菜 app 等，为了修复这个问题，我写了个脚本读取 OSS
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过去一年，OpenAI推出的多款消费级产品吸引了大量关注。上周，该公司首席执行官萨姆・奥特曼在旧金山召集了迪士尼首席执行官鲍勃・艾格及其他企业高管，传递出一个明确信号：OpenAI正郑重布局企业客户市场。据一位知情人士透露，在这场配有美酒佳肴的多道式豪华晚宴上，奥特曼向与会者表示，OpenAI能够成为满足企业所有人工智能需求的一站式服务商，旗下产品矩阵覆盖聊天机器人ChatGPT、代码生成工具Codex，以及用于工作流自动化的各类模型。（新浪财经）
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https://sym.gg/legacy/index.html?game=bf6&page=charts
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近期感觉不需要那么快的速度。想要将 NAS 里的 SSD 拆出一个来。目前的配置为： – 一个系统盘 SSD 250G 。 – 两个机械盘 单块 4T ，做了 Raid1 ，全部分配为一个厚卷。已使用 2.7T ，剩余 1.2T 。 – 一个缓存 SSD 500G 给两个机械盘的阵列加了超高速层，一起形成了一个 Qiter 存储池。需要移除的就是这个。 在存储池管理的“移除超高速层”提示“其余 Raid 组还额外需要 430G 才能存储超速层中的数据。”感觉很奇怪： – 1.超高速层的数据不都是机械盘 Raid 组上移进去的，应该差别不大，怎么还需要这么多存储空间？ – 2.目前厚卷还有 1.2 个 T ，装 430G 是没问题的，为什么不能直接向下转移数据后卸载超高速层？ 希望各位大佬能给解惑，先行谢过！
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多个在线旅游平台数据显示，海口、三亚跻身国内热门目的地。2026年春运自2月2日开始，至3月13日结束，为期40天。据预测，海南控股旗下海南机场集团岛内海口美兰、三亚凤凰、琼海博鳌三大机场旅客吞吐量将突破817.5万人次，有望继续创历史新高。其中海口美兰机场旅客量预计将达到438.5万人次，三亚凤凰机场旅客量预计将达到349.3万人次，琼海博鳌机场旅客量预计将达到29.7万人次。海南机场方面指出，春运客流时序特征鲜明，除夕前客流量将呈稳步增长态势，2月13日前后达到入岛高峰；预计将在2月21日（初五）至23日（初七）、3月3日元宵节前后出现两轮返岗返学小高峰。
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LLM 能否将 Python Pandas/Polars 代码转换为 SQL
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花 2 年时间自研的终端工具，产品对标 Termius ，目前除了多人协作没有，其他全部功能都有了支持 Mac/iPhone/iPad纯 swift 语言 + 手工打造，性能体验一流，吊打一众网页套壳 ssh Claude CLI 分屏 智能提示 下载链接： https://apps.apple.com/app/id6479238971 10 个 1 年期兑换码送上，用过的说一声，方便后人，有任何使用建议，欢迎评论 J66736LXNLFPLK3LTH6H39EPP9RWW4KN9EKA4XNHH7E4JX3AAJ7YRLY33KXY9FJPTAFTWYXTW636KAE9JKA96L4H7YFEAHMERJ63PLRTA4RM6TN76Y7MYL47