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我使用 Qt 创建了一个窗口，将窗口句柄传给了 SDL ， 使用 SDL 在这个窗口句柄上渲染视频。目前遇到了问题，具体描述为： 如果是直接把这个窗口的句柄传给 SDL 渲染，初始启动渲染正常，SDL 中获取到的窗口的大小和渲染区域的大小也是正常的。分辨率大小改变时，SDL 中获取的窗口大小就变成了整个窗口大小（+菜单栏），导致渲染变成了整个窗口，将菜单栏覆盖了。 上面的渲染问题，可以通过在这个 Qt 的窗口中放一个 QLabel ，然后将 QLabel 的句柄传递给 SDL 进行渲染，这样就解决了上面的渲染问题。但是又会导致另一个问题，如果传递 QLabel 的句柄到 SDL ，SDL 会捕获不到键盘事件，而上面的方案 Qt 和 SDL 都能捕获到键盘事件，但是渲染会有问题。 这个该怎么解决？或者有做过的朋友没，这个方案能不能走通。 PS： 目前有两个解决方案备用 在 Qt 中捕获到键盘事件后，使用 SDL 的事件转换一下发送出去，但是需要在 Qt 的项目中额外依赖 SDL ，不太想用。 将图像传递出来，在 Qt 中进行单独渲染，不使用 SDL 了，这样就改变了原来的方案，所以也是备选。

小孩上幼儿园了，但是老师只通过钉钉群发视频图片等。 因为想分享给长辈看，一个一个保存非常的麻烦，有没有其他的办法？ 首先群里肯定是无法加入机器人的，只能我和老婆的钉钉号加入，钉钉平时也不怎么用，不知道有没有什么办法？应该有人遇到同样问题的吧😂

2024 ，0902-0908 要不是苹果发邮件了，我都不知道苹果秋季发布会马上就要开了。 不知道是我没怎么关注，还是真的就是爆料很少，感觉这次发布后的新品没什么消息呢。 不管怎样，今年都会第一次使用“年年焕新”。 收入下降 App Store 这周收到了苹果关于 8 月的财务报告邮件，比 7 月的下降了不少。一开始还很沮丧，但是通过群友才知道，原来苹果的财务日历上 7 月有 5 个星期，比 8 月多了一个星期。原来如此，心情好了一些。 国内安卓市场 8 月份国内安卓市场下降了 19%，导致这个月给安卓小哥的分成再创新低…… 我分析了一下 8 月份各个 App 的付费数量，发现下降的主要原因还是极简时钟的付费量减少很多，我猜测可能是暑假的原因。查了一下前两年的 8 月收入，确实都比上一个 7 月要少一些，但今年这次下降幅度是最大的。 次要是极简便签的付费量也有所减少，不知道是不是因为价格上调导致的。不过看下载量，极简便签似乎达到了瓶颈，在连续五个月上涨后，日下载量从 8 月开始下滑了。 Ship-A-Ton 第四周 这周的番茄钟的完成数量是 45 ，比前两周都多了很多。 这一周的大部分工作都是在实现 UI 上面，现在差不多实现了 90% 的 UI 设计。 现在进入了第五周，只剩 10 天了。我还需要留几天时间用来做上架 App Store 的准备工作，所以真正的开发工作可能也就只有一周了，所以不得不砍掉几个功能模块了，其中就包括最重要的 AI 功能。 再入轮回 黑神话·悟空 一周目通关了，双结局，耗时 62 小…

之前上大学的时候都是送束花，买两件衣服（优衣库）啥的，前两天和我妈视频的时候她说别的事情的时候顺带提了一嘴她生日要到了，她不说我就忘了。 但是不知道送点啥，希望能推荐推荐，偏实用主义。 目前考虑的有金首饰。

目前 jar 包转 exe ，是通过 exe4j 制作的； 制作安装包，是通过 innosetup 制作的； 问题： 在线升级有一个触发的接口，因为是一个 Springboot 项目，所以使用了启动回调机制 CommandLineRunner ，但是我想实现无缝升级。从服务器直接替换 exe 。然后在运行程序

我是打 12366 给公司施压折腾了几个月才拿到的，太不容易了，刚刚已经拿到了盖章赔偿协议和离职证明

预览 简介 很多时候我们觉得阅读很吃力，很可能只是没有遇到合适的书籍；简单快速发现高质量的书单，确定自己的下一本读物。「下一本读什么」致力于收集高质量书单，绝大多数书籍都在豆瓣 8 分以上，按照不同主题进行分类，也可以一键随机选书，选择困难症的福音。 相关链接 「下一本读什么」： https://xiayibendushenme.com 大家可以看看给给意见/建议

关于 ChimerAI ChimerAI 是一家致力于打造基于品牌基因的服装设计生成式人工智能代理系统的创新企业。我们的目标是通过设计引领，推动生产和销售的服装开发平台，帮助时尚爱好者、自媒体创作者、品牌主理人、独立设计师及 ODM 企业，共同构建一个全新的服装产业生态。 ChimerAI 背靠香港中文大学（深圳） GAP Lab ，拥有中国首个百万量级服装数据集，积累了丰富的数据和技术经验，专注于品牌风格化企划设计生成、基于面料和版型的服装生成、穿搭视频 AI 生成以及 AI 自动制版等领域。 我们的愿景是让每个人都能通过服装表达自我与美好。ChimerAI 的研发团队汇聚了来自香港中文大学（深圳）、哥伦比亚大学、伦敦中央圣马丁学院、清华大学、斯坦福大学、香港理工大学和中国科学技术大学的优秀人才，致力于将人工智能与时尚设计深度融合，推动服装产业的智能化转型。 招聘全栈开发工程师 职位描述 我们正在寻找一位全栈开发工程师，加入 ChimerAI 的团队，参与开发我们的服装设计生成式人工智能代理系统。你将负责前后端的开发与维护，确保我们的产品能够提供卓越的用户体验，推动服装产业的新生态。 职位要求 精通技术栈： 熟练掌握 JavaScript 、HTML 、CSS 精通至少一种现代前端框架，如 React 、Vue 或 Angular ，并具备实际项目经验 熟悉后端开发，掌握 Go 、Node.js 、Python 或 Java 等语言，拥有独立开发经验 开发经验： 了解敏捷开发方法，能够快速迭代并交付高质量的代码 有前端性…

用的是 esxi+爱快+openwrt ，给公司使用，人数有 60 人左右。 爱快发 DHCP 指定 openwrt 为网关，openwrt 网关指向爱快。 开始用的是 passwall ，非常稳定，大概运行了 2-3 年，没有出现故障。唯一的问题是无法设置规则，不能设置域名/IP 走代理还是不走代理，试过各种方式无效。 后面换了 passwall2 ，它用的是分流的方式，这个可以规则生效。但是发现 passwall2 非常不稳定，运行一段时间后会有会出现各种问题，包括 openwrt 界面信息不显示、passwall2 卡死（似乎是连接数过多，无法关闭，只能进 ssh 强制杀进程）、需代理的网站提示无效证书等等。以为是哪里有冲突，重新编译了好几次 openwrt 固件，但依旧有奇奇怪怪的问题。我注意到，passwall2 出现问题的概率随着使用人数的增加而增加，如果这个 openwrt 下面只有几个用户，那么几乎不会出现问题，或者是很久才出问题。 也试过 SSRP+，但给我的感觉就是简化版 passwall 的,也是不能自定义规则。 是不是我哪里出了问题，各位大佬有没有现成的方案我抄一下。最好是经过几十个用户考验的。

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目前的需求是修改 configMap 实时更新对应挂载的文件(不重启 pod),但目前测试下来，只能让 configMap 挂载整个目录，没法以 subPath 的形式挂载进去,这个是设计如此还是由于什么原因导致的，有没有办法实现实时的更新配置？因为挂载整个目录确实麻烦。

希望新款价格不要太离谱, 所谓的 AI 功能, 似乎也没那么吸引人

这个故事要从去年年底开始说起... 一个疯狂的想法 去年年底的时候，玩了 1 年 chatgpt 的我决定辞职创业，投身的方向是 AI Coding ，em 就是现在在硅谷卷疯了的赛道，那时候 cursor 还是个玩具，GitHub Copilot 崭露头角，但我想做一个能够让写代码这件事从手工走向规模化的产品，所以 copilot 模式并不适合我，因为在我的想法里，这玩意必须是能够独立工作，就像工厂中的机器，大部分通过 chat 模式就能搞定，小部分则靠 GUI 实现精准控制。 为此我需要做一个疯狂的风险很高的测试，那就是所有代码都由 AI 编写，因为只有这样我才知道 AI Coding 这件事靠不靠谱，如果失败了，那我就是无数先烈的一部分，如果成功了，那未来将很不一样。 我搞了十多年的软件，有前端，有后端，有客户端，在大厂待过，独角兽待过，创业公司，传统公司，作坊公司我都待过，事实上我一定程度上见证了至少是互联网软件行业发展的大部分周期，代码是我们现代数字社会的基石，数字社会的生产力本质上就是代码的生产力，而培养一个合格的代码手工业者的成本是很高的。技术更替速度快，作为“码农”我们需要不断的学习新的知识，淘汰旧的知识才能一定程度上编写合格的代码。 在某种意义上，“码农” 是真的 “码农”，和工业革命前夕的纺织工非常像，我们是工业社会的先进生产力，但是对于数字社会我们属于落后生产力。 而 AI 才是真正掀起数字革命，推动工业社会像数字社会转变的关键工具 而 AI Coding 又是 AI Build 一切的源头 聊创业之前…

DJI Neo 看起来很便宜，值得入手吗？

小弟之前工作写了点 go 的服务，想深入学习理解一下 go ，也便于跳槽，大佬们有没有推荐的书籍？ 基本的语法书就不需要了，有没有深入讲数据结构原理、锁、内存、协程等内容的，最好还能面向点面试或者涉及相关内容。 难度最好介于基本语法书和“深入了理解 Java 虚拟机”的难度之间。 当然 go 版本也最好新一点。 非常感激各位大佬，小弟跪谢（ '▿ ' ）

看爆料，16 的电池大小是 3561mAh,16Pro 是 3577mAh 。考虑到高刷和其他硬件的功耗，16Pro 的续航岂不是会比 16 低？

北京 中厂互联网，做全球海外广告业务 广告算法 薪酬福利待遇好，年度体检、五险一金+商业保险、带薪病假、企业医生问诊、免费健身设施，夜间打车补贴等 早 10 晚 7 ，不卷（是真的不卷） 岗位职责： 1 ）负责设计客户机制（如智能出价算法），流量与平台机制（如实时调控算法，预估校准算法等）算法，支持广告收入的稳定增长； 2 ）负责多种预估模型的能力建设，包括流量成本预估，流量价值预估以及深度转化事件概率预估等； 3 ）研究机器学习领域的前沿技术来解决于广告投放中的问题。 任职要求： 1 ）计算机/软件，自动化，电子等相关专业； 2 ）逻辑能力，问题抽象与建模能力，数据分析能力强； 3 ）机器学习，运筹学，控制算法，计算广告学好手； 4 ）良好的工程代码能力, 有扎实的技术功底； 5 ）有计算广告或推荐系统的实践经验者优先。 2 年以上经验就行 搜索算法 职位描述： 1 、负责搜索排序模型的研发工作，持续迭代提升转化效果和用户体验。 2 、专研搜索业务特点，探索适用于业务的搜索算法和模型，提高搜索结果质量和效率。 3 、设计和实现高效的搜索算法，优化搜索结果的排序逻辑。 4 、分析用户搜索行为数据，挖掘用户需求和搜索意图，以改善搜索体验。 5 、评估和优化现有搜索算法的性能，包括但不限于准确性、召回率和响应时间。 6 、与数据科学家、软件工程师和产品经理紧密合作，确保算法解决方案的有效实施。 7 、跟踪最新的搜索算法和技术趋势，持续改进搜索算法。 8 、编写高质量的技术文档，确保算法的可维护性和可扩展性。 职位要求 1…

问题 之前每次业务那边找过来导各种数据，写 sql 总是觉得很麻烦，没什么技术含量，就是写起来很累，跟体力活一样。 思考 最近耐着性子用了 cursor ，发现它很强。 我的思考是：只要有规则有逻辑，AI 就能辅助提效。 AI 有自然语言理解能力，也有 sql 理解能力，所以，如果我把表规则也告诉 AI ，那不就能通过自然语言让 AI 给我写 sql 了吗。 解决 为了让 AI 能理解我的表结构，我选择了几个表，将每个表字段描述都完善了，然后得到建表语句，都放一个文件里。 然后在 cursor 里，我简单描述下字段，让 AI 给我生成 sql 就可以了。 优点： 节省时间：生成的 sql 越多，节省的时间越多。 节省脑力：虽然 sql 手写不难，但也要消化脑力。 ai 的 sql 水平高：ai 对 sql 理解更全，子查询什么的都不是问题，过程中我还学习到了 sql 的几个新写法。 理解与修改能力：描述的越简单，ai 理解的越可能出现偏差，这时你只要指出来就可以了，ai 就能给你修改生成的 sql ，非常方便！ 其他功能：比如我让 ai 根据我的建表语句，看看这个查询都用到了索引没有（有的查询关联的表多，关联字段就多，人工看着累） ps AI 如果理解的不到位，那大概率是你的文档写的不到位，文档不仅是给 AI 看的，也可以给新人看，所以完善文档的过程我认为也是有意义的。 如果觉得写文档的过程太繁琐，其实 AI 也可以帮忙，你要做的就是在 AI 生成文档后，将 AI 理解有偏差的地方改一改就好了。 未来我觉得 AI 上下文…

鉴于 16 即将发布，想问一下 14 的价格会下调吗？如果会，那预计会下调到多少？另外现在 14 是否还值得入手？

用过 NIFI ，感觉界面风格不够高级，操作习惯有点别扭，还有覆盖到数据采集、清洗、开发、存储、可视化的开源平台么？

它自带的维基百科就是能访问网络的. 为什么自制的词典不能访问网络? 有没有大佬知道的?

最近老板要搭个 WAF ，开源的最好； 目前了解的有 ModSecurity WAF 和 Coraza WAF ， 请问各位大佬有什么推荐的吗？ 以及 WAF 的核心功能集中在 L7 应用层； L3 网络层、L4 传输层的防御采用什么方案比较好呢？ 感谢🙏

请 深度使用两者 的小哥给一个比较中肯的说法。 在有标题这个说法之前，代码实时提示插件无疑 Github Copilot 是最牛逼的 但是最近不少人吹 Cursor 我想看看到底哪家强哈。

https://imgur.com/a/K9BLWVG 如图所示，出现这种屏幕重叠情况时（一般在一项运动结束点击关闭同时点击开启下一项运动时发生）。 此时必须重启 app 才能正常使用，已经经历过数次版本更新，苹果开发团队愣是没发现这个 bug ？