小天管理

我家里最近在装修，了解了一下新风系统，发现“热交换”是一个很麻烦的事情。以室外 40°C ，室内 25°C 为例，就算从屋内排出去的空气和从屋外引进来的空气在充分热交换之后温度一摸一样，吹进来的空气还是有三十多度，还是很热。空调在这么热的室外温度下，外机工作已经很不容易了，这样对空调很不友好。 所以我在想，有没有厂商把室内排出去的冷空气给到空调的外机用。或者是，我有点好奇这样降低外机得到空气的温度，能不能降低压缩机的功率，间接实现“热交换”的目的？

!!频道必读： 本频道 24h 推送基于 Vegas 隧道策略的信号（数字货币、美股、黄金、原油、外汇....等等可能会分多频道），关于 Vegas 策略请自行 Google 了解。简单来说它的特点如下： 1.盈亏比高：高盈亏比意味着多笔止损可以被一笔止盈覆盖 2.胜率适中：策略非左侧交易，是右侧入场，是有明确的信号出现才入场 3.明确的止损位：一般设在踩通道的低点处 4.顺应趋势：通道反映着趋势，顺势而为总是最轻松的 下面简单介绍 Vegas 通道策略： 均线组：使用的是 EMA12(过滤线)、EMA144 和 EMA169 组成通道，EMA576 和 EMA676 组成四倍通道。短周期均线反映短期趋势，长周期均线反应长期趋势。 对于多头，当均线组同向运行，价格碰到通道后收盘于 EMA12 之上且 EMA12 不触碰到通道则信号产生。 若此时四倍通道也同向，则发生通道共振，信号有效性增加。频道没有过滤四倍通道不共振的原因是如果过滤则信号过少。 均线周期：频道推送的周期有 15min,30min,1h,2h,4h,6h,12h,1d,2d,3d,1w 。5min 不做推送。 注意：不是所有推送过来的信号都做！信号只是一种辅助手段，通常会判断通道过往表现、在大周期的位置、以及目前的结构...某些方面来说非常适合本身就有一点分析能力的朋友，因为总不可能 24h 盯盘，当信号产生后如果能及时知晓是非常有用的！我开发这个推送系统的初衷就在于此。 下面介绍关键术语： 通道表现： 意思是过去价格碰到这个通道时发生的反应，如果反应不强，甚至没有反应，那么这个通道的有效性是没有保证的。 通道交叉： 1.EMA12 与 EMA144 交叉，此周期通道失效。 2.EMA144 与 EMA169 交叉，通道有效性减弱。反映震荡或是趋势不明朗 3.EMA144 与 EMA576 交叉，通道有效性减弱。若通道与四倍通道同向则叫做四倍通道共振，反映强趋势，短期长期都是同趋势。 通道回踩： 1.指之前被验证过的通道，价格后续又运行到该通道附近，左侧可以直接入，右侧等再次收高/低。前提是综合结构判断可以入。 2.如果是几根 K 线内刚出现收高/低后就出现的回踩，就属于右侧，还在收高/低的信号内。 其他：除了 Vegas 信号推送，本频道还会推送以下几种信息/信号（持续优化中）： 1.辅助提示信息：底部结构/顶部结构（双底/双顶）成立发生时推送、成立后回踩颈线推送。所有周期均包括。（成立的条件是 0.5 回撤幅度以上，后破颈线，仅作为辅助信息提示，不作为信号） 2.信号：急速大幅上涨/下跌情况下，被 EMA12 过滤线支撑/压制情况下的后续 EMA12 收低/高。幅度参数仍在调整，例如，跌的很深，几个小时跌去 10%，一直位于 EMA12 之下，随后底部价格反弹收盘在 EMA12 之上，此时认为信号产生。此类信号需要结合具体位于的结构位置，可能会止损多次，新手需要谨慎参与。你可以等待右侧结构出现再入提高胜率，也可以信号出现后挂单回踩位置获取高盈亏比。 关于止损：采用固定止损方式，即每一单止损时损失相同，参考 0.25%-1%，新手不宜超过 1%。 关于推送中的止盈止损位置：自动推送给出的止盈止损位置仅属于参考位置，可能会有计算错误，请自行对照图表。止损设于回踩通道的高/低点，止盈看个人喜好，一般 1：1 减持一次，移动止损位置低风险博弈。或是趋势跟踪，等待通道失效才出场。失效的条件是 EMA12 踩穿通道。 关于长期盈利：关键在于始终如一的执行与一套正期望的交易系统。要求你像机器人一样丢掉情绪，按照系统逻辑做，该止损就止损，该止盈就止盈。该做的交易就要做，不要感觉来了做，没感觉就不做。 关于结构分析：这里仅简单说明，若想学，Youtube 上面打不死的交易员的教程讲的很清楚。我主要使用斐波拉契扩展与回撤，1:1 涨跌幅确定是买区还是卖区。结构分为两种，多和空，多头结构成立的标志是两个低点，第二个低点高于第一个低点，从中间的颈线高点回撤到第二个低点的位置的幅度至少大于 38.2%，后续颈线突破则结构成立，空头同理。结构的最终目标是斐波拉契扩展 2-2.618 的位置，这个区域出现的空头信号就可以参与了。始终牢记一个原则：只在卖区内做空，只在买区内做多。 关于平台：加密货币 BINANCE,OKX,Bitget 等，听都没听过的小平台不要参与。外汇股票类可以用 Exness 外汇、股票、黄金 可以直接 USDT 从交易所入金出金： 需要注意的是 exness 的手续费收取是有不同方式的，默认账户是通过点差来收取，也就是设置止损时需要额外放远一点覆盖点差，具体可以 google 了解。 关于多品种相关性：尽量不要同时做两个相关性很高的品种的单子，否则如果止损会同时止损，数字货币基本上都是跟着 BTC 和 ETH 走的，所以不需要都做，做一个就足够了！做小币也要参考 BTC 和 ETH 的目前走势！外汇股票同理。当一个单子移动止损使得风险极低或已经没有风险时才可以继续做同周期的单子。总之一次性不要做太多。 最后，我想告诉大家，信号只是辅助，决定能否长期盈利的还是盈亏比和固定的止损设置、以及上面提到的长期有纪律性的执行下去。一单交易，盈亏比和胜率你总要占一个，否则没有必要做。 此外，我可能也会在信号下面留言评论，我个人来说小周期的比较少做，新手推荐小时级别以上，对于高手就随意了。 以上是频道置顶,欢迎点击加入 加密类 黄金外汇股票类 一起讨论，来者不拒。 后续打算优化参数，加入更多信号、提示，虽然我感觉目前已经差不多够了。 注意，跟量化完全不沾边，只是辅助通知，操作完全靠你自己分析来了信号做不做要不要过滤要不要放小风控等等

刚刚上线，前端页面使用 claude 写的，不过好像移动端还有点问题，需要修改 功能方面能用，但是还不是很稳定 https://tiktok-voice-generator.com/

现在用的是 MBA M1 当初的买的 256 存储已经完全不够用了 有计划上 MAX 只是在考虑等 M4 还是买 M3 听说可能上 OLED ？

看到很多人在讨论...但这玩意有啥作用，工作这么多年完全没 get 到

如题，挂了一个网心云，直接显示离线了。问了同镇区域另外一个朋友也一样。不知道是全省市性的还是只针对跑 pcdn 的人？

我正在做个 AI 员工的系统，想要真正实现 AI 自举的从头到尾自己干活，自己 review 自己的工作表现，自己优化自己的绩效，这么循环着来。 在 AI 的帮助下，判断了下，准备先从对逻辑严密性要求比较低，并且整个业务链闭环比较好打通的社交媒体营销的市场营销员工开始。 后面逐步往客户、销售、行政这些岗位扩展，最后再做我们的牧言低代码平台的开发员工的工种（因为开发对逻辑严密性要求最高，所以我理解是最难的） 以推特为例子，我想象的一个流程大概像下面的流程图一样，其中人类介入的审核等等流程，都准备做成可选的，换句话说理想情况就是 AI 从头到尾把所有活全干了，还能按照 tweet API 返回的触达和互动的数据，定期优化自己的绩效。真正实现躺着把活干了 对了我现在的 landing page 网站是 www.getAiAlly.com (这个域名也是 AI 帮忙选的） 大家觉得实现难度上怎么样呢，然后你觉得这个点子能赚钱不~~ 我现在是整天让 AI 帮着干活，写网页，做 SEO ，写代码，评估早饭健不健康，用的工具从 cursor 到 claude.ai 到 monica ，感觉整个人已经木了……

用了 vite 之后 react 启用好快啊

比如外卖之类的

有没有 mac 上自动提取视频内容转换成文字的 app ？或者网页也可以。 视频有可能有字幕，也可能没有字幕。

首先 mysql 环境是我购买的腾讯云学生 TDSQL,1c1g60G 。 最开始我创建了一张表： -- auto-generated definition create table phishtank_database ( id int auto_increment primary key, phish_id int not null, url varchar(2048) not null, url_sha256 char(64) not null, phish_detail_url varchar(2048) not null, submission_time datetime not null, verified varchar(255) not null, verification_time datetime not null, online varchar(255) not null, target varchar(255) not null, created_at timestamp default CURRENT_TIMESTAMP not null, etag varchar(255) not null, constraint url_sha256_unique unique (url_sha256) ) charset = utf8mb4; 因为为了保证 url 是唯一的，给 url_sha256 加了唯一约束，我是有一个 github action 定时抓取最新的 url 到数据库中的，已经执行了好几个月没有问题。但是突然最近疯狂报错，我一看是现在批量 insert 的速度太慢。我的批量 insert 模板就是： insert ignore into phishing_intelligence.phishtank_database (phish_id, url, url_sha256, phish_detail_url, submission_time , verified, verification_time, online, target, etag) values (?, ?, ?, ?, ? , ?, ?, ?, ?, ?),(?, ?, ?, ?, ? , ?, ?, ?, ?, ?),...... 我测试了单个 insert into 需要 2s 出头，有一次批量插入 300 余条记录花费了 18min 。 然后我看腾讯云控制台中有一次慢 sql 执行竟然扫描了 7 亿多行。 我很自然会想到由于是需要检查唯一索引 url_sha256 每次插入都需要全表扫描+重建索引。随着数据量增加（但其实现在这个表中也只有 10w 出头的行）执行时间逐渐变长。而且我现在手动执行一次上述 instert 语句然后在实时监控中看到每秒的 innodb_rows_read 在 10w+。 但是我转头一想，既然 url_sha256 是唯一索引，那我这条语句岂不是逻辑上可以分两步： 先检查本条 url_sha256 是否存在，存在就直接 ignore （我理解的因为有索引的存在这个过程应该很快） 如果不存在就直接在表尾插入新数据。（因为我的主键是自增 ID ，按照聚簇的话是不是新数据就追加在最后面？） 如果按照上述逻辑的话是不是就不应该有大量全表扫描的操作了？难道是插入完毕后重建索引的操作需要大量的全表扫描？ 原谅我数据库知识太欠缺了，我知道上面很多推测只是我片面认识的结果，希望能有大佬帮忙解答一下: 上面的逻辑是不是存在问题 是不是我购买的低配置的 tqsql 硬件配置制约了插入的速度？必须提升硬件配置才有可能解决 大佬有没有其他解决方案可以赐教

随着 ChatGPT 的广泛应用，越来越多的用户希望升级到 ChatGPT Plus ，以获得更佳的使用体验。ChatGPT Plus 是 ChatGPT 的会员版本，用户升级后可以享受多项优质服务。不仅能获得更稳定的服务支持，且使用字数不再受限，响应速度更快，答案的准确性也显著提高，整体使用体验大幅提升。 本文将详细介绍如何仅通过「支付宝」开通 ChatGPT Plus 会员。 两种方式：（ 1 ）礼品卡（ 2 ）国外虚拟信用卡。 特别提示：本教程已实际测试，确保真实有效。当前已稳定使用「 ChatGPT Plus 」超过一年，从未遇到任何问题。此外，整个开通流程仅需十分钟即可完成！ 购买和充值 ChatGPT Plus 前的准备工作包括： 一款稳定的科学上网工具； 一个尚未升级的 ChatGPT 账号； 一张国外虚拟信用卡（国内信用卡无法使用）。 大家都知道，ChatGPT Plus 的费用为每月 20 美元。然而，目前 OpenAI 尚未向中国用户开放直接支付功能，因此即使使用国内的双币信用卡也无法完成支付。接下来，我们将一步步教你如何仅通过支付宝获取一张可长期稳定使用的国外虚拟信用卡。 注意：市面上存在许多 ChatGPT Plus 共享账号或代充值服务，但这些方式往往不安全、不稳定，或者存在反应迟缓、限制较多的问题。因此，自己申请一个专属的 ChatGPT Plus 账号，使用起来会更加安心和舒适。 2024 年使用支付宝充值购买 ChatGPT Plus 的操作步骤： 虽然市面上有很多国外虚拟信用卡平台，但真正安全且易用的平台并不多。我们之前尝试了多个国外虚拟信用卡平台，发现它们要么操作复杂，要么开卡费用高昂，或者需要填写大量私密信息。接下来，我们将推荐一个操作简单、开卡费用低的国外虚拟信用卡平台。该平台无需填写过多的私密信息，仅需提供一个手机号即可立即获取一张国外虚拟信用卡，然后通过支付宝为其充值，并使用它来支付 ChatGPT Plus 的会员费用。 （ 1 ） 访问 WildCard 官网，并点击右上角的“登录/注册”按钮。 WildCard 官网地址： https://wildcard.com.cn/i/GPT99999 （复制该网址）。 （ 2 ） 使用+86 手机号码完成账号注册。 （ 3 ） 进入后台，点击左侧导航栏中的“我的卡片”。选择卡片使用期限，并扫码支付虚拟信用卡年费。 注意：通过本文提供的链接 https://wildcard.com.cn/i/GPT99999 进入 WildCard 官网，或使用邀请码“GPT99999”，可以优惠！ （ 4 ） 再次点击“我的卡片”查看虚拟信用卡的全部信息。 （ 5 ） 点击“充值”按钮，并按照提示使用支付宝进行充值。 ChatGPT Plus 的订阅费用为每月 20 美元，因此你的充值金额应不少于 20 美元。 （ 6 ） 在左侧导航栏中点击“ChatGPT Plus 一键升级”按钮。 （ 7 ） 选择订阅类型：Plus 或 Team 。 （ 8 ） 在新浏览器窗口中登录你的 ChatGPT 账号，点击左下角的“升级套餐”。 （ 9 ） 复制 ChatGPT Plus 订阅费用支付页面的完整网址。注意，进入支付页面后，无需填写任何信息，直接复制完整网址即可。 （ 10 ） 返回 WildCard 后台，将复制的网址粘贴到输入框中，并点击“一键升级”。 根据系统提示完成后续操作，即可成功升级并开通 ChatGPT Plus 。 国内使用支付宝升级开通 ChatGPT Plus 的步骤总结： 使用+86 手机号注册 WildCard 账号。 申请并开通国外虚拟信用卡（使用邀请码“UPGPT”可立减 2 美元）。 使用支付宝为虚拟信用卡充值（最低充值 20 美元）。 一键完成 ChatGPT Plus 的升级。

平时办公用 office 全家桶，需要处理 300 页以内的文档，用 Origin 画画图，偶尔用 PS 修个照片，不打游戏，娱乐项目就是看看电影、B 站视频、虎牙/斗鱼直播。 想买个满足日常需求的轻薄本，优先考虑性价比高的，请教大家什么型号比较好

如题，小后端一枚，写后端写腻了，懂一点 html+css ，想问下 2024 年了，前端要学哪些技术，可以折腾一些小项目。技术包括但不限于基础技术、框架等

在我家的某个角落，有一台被时代遗忘的战马——MacBook Pro 2015 。它曾经是速度的象征，但随着时间的流逝，它变得像老马一样喘息，连打开个网页都能让它“热舞”起来。于是，它被我无情地打入了冷宫，默默地吃灰。 不久前，我入手了一台 n100 ，打算让它在 PT 的世界里驰骋。但很快我发现，n100 那小巧的 CPU 就像小马拉大车，根本撑不住。CPU 的负载表直接爆表，让我意识到，这不是长久之计。 灵光一闪，我想到了那台被遗忘的 Mac 。何不让它重出江湖，承担起 PT 的重任，让 n100 只负责轻量级的软路由任务呢？说干就干，我给 Mac 装上了 Docker ，准备让它在 PT 的海洋中扬帆起航。但命运似乎总爱开玩笑，Mac 在读写 NTFS 硬盘时遇到了难题，CPU 的负载再次飙升至 100%，我几乎陷入了绝望。 就在我准备放弃的时候，一个大胆的想法冒了出来：为什么不试试 Linux 呢？网上的评论褒贬不一，有人说 Linux 在 Mac 上的表现并不如人意，驱动问题一大堆。但我想，不试试怎么知道呢？毕竟，有时候，最不可能的路，可能就是通往成功的捷径。 于是，我决定冒险一试，给 Mac 装上了 Ubuntu 。结果，奇迹发生了！ Ubuntu 在 Mac 上的表现出乎意料地好，PT 的下载速度轻松突破 100M 大关。不亲自动手，你永远不知道会发生什么惊喜。

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十月中可以帮带一台日版 iPhone 16 ，可以使用 chatgpt 4o 版本的 apple intelligent 。 9.10 发布会，13 左右抢单。 非国行价格偏低、功能无阉割，有想法可以冲一波。 TG(base64)：aGFpX2x2X3Rn

服了，电瓶车能不能讲一点交通规则啊；现在就算是绿灯过马路也需要时刻提防着，生怕突然就有一辆电瓶车冒出来！太恶心了

我之前开发了个 GUI 工具，但是发现在 1080 和 2k 4k 上显示效果都不太一样。 用 electron 是不是可以避免？

https://linux.do/t/topic/199051 变色龙 bianselong 3 小时 最新发布于凌晨的 MisakaX 项目 (GitHub - straight-tamago/misakaX 24)为国行设备开启使用 Apple Intelligence 带来了可能 食用指南： 下载项目后运行 iTunes 运行快捷指令 (Shortcuts 5)：将生成文件传输到电脑后利用软件打开 3.勾选 修改拍照声音和 Apple Intelligence 的按钮 应用更改后手机会重启 在界面选择保留设置-不从 iCloud 备份中恢复 修改系统语言 Siri 语言为英文 开机设置登录美区 ID 7.加入名单十分钟后即可享用 警告:warning:：此操作可能出现数据丢失风险 请谨慎谨慎谨慎操作！语言只能在英文下才能实现有关功能！尝试前一定要备份！！！ GitHub (GitHub - straight-tamago/misakaX 24)

写程序工作很多年了，但英文一直都是渣渣，特别是听与读。 比如今天与同事沟通一个事，然后我知道 model / controller / action / service 这几个单词的意思，默写我也知道怎么写，但最后 action 这个单词我知道啥意思就读不出来。 最后是直接说：“把 A C T I O N 那啥动作行为放在一起。” 一个字母一个字母直接读出来。 哈哈，像这种情况发生很多次了，感觉有点丢脸。 像这种会写，但不知道怎么读的英文，应该去哪一份内容呢？先背音标，然后去学习自然拼读吗？ 求指点，感谢。 另外一个题外话，当我把单词在翻译软件读出来的时候，这个单词的发音一听就很熟悉。之前还在读书的时候，去那个衣服专卖店（森马还是以纯忘了）。当时正好在作活动，那些员工很活力，一有人进来就喊 action ，当业绩达到 XXX 的时候，就会发广播，然后所有员工就一起大喊 action ，或者啥好消息一发广播，所有员工就喊 action ，转了一圈，衣服没买只剩下满脑子 action 就出来了。所以对这个词很有印象，但是，刚在聊工作的时候，action 是啥意思我知道，就是说不出来。T^T

中学生优秀作文-意林作文素材

Vgo 介绍 📖 Vgo 是一款基于 Gin 开发的开源服务端框架。 使用了 Redis 、Mysql 、JWT 、队列、等技术栈。 比较适合 Golang 初学者作为学习项目学习。 当前框架内实现了基本的 Rbac 权限管理（使用 casbin ）、队列、websocket 、文件日志等功能。 后续将陆续增加更多功能，欢迎大家共同参与进来。 本项目主要是为了学习 Golang 而开发的，所以代码中难免有不足之处，还请大家多多包涵。 代码仓库 ⭐(记得 Star⭐) Vgo-Github： https://github.com/xuewuzhiijngych/vgo.git Vgo-Gitee： https://gitee.com/yan_chunhao_admin/vgo.git VgoAdmin-Github： https://github.com/xuewuzhiijngych/vgo-admin.git VgoAdmin-Gitee： https://gitee.com/yan_chunhao_admin/vgo-admin.git 安装使用步骤 📔 下载： git clone -b https://github.com/xuewuzhiijngych/vgo.git 安装： 使用 Mysql8 ，导入根目录的 go_study.sql 文件。 准备 redis 修改根目录下的 config.yaml 文件，配置 Mysql 、Redis 、JWT 等信息。 根目录的 asynq.yml 文件是配置 asynq 命令工具的，不使用，忽略即可。 执行以下命令安装依赖包： go mod tidy 运行： go run main.go 项目目录 📚 Vgo ├─ app # Vite 配置项 ├─ AdminUser # 模块 │ ├─ Bapi # Bapi 后台接口 │ ├─ Api # Api 前台接口 │ ├─ Model # Model 模型 │ ├─ Router # Router 路由 ├─ bootstrap # 框架启动文件 ├─ core # 框架核心文件 │ ├─ ... # 后续出详细介绍（亦可以自己通过源码了解） ├─ job # 队列 ├─ route # 路由 ├─ storage # 日志或静态资源 │ ├─ logs # 日志 ├─ asynq.yml # asynq 配置文件 ├─ config.yaml # 框架配置文件 前台使用 🌎 基于本框架的接口，实现了一个拥有简单 Rbac 的后台管理系统，具体使用方法请参考 VgoAdmin 项目。 前端项目地址： https://github.com/xuewuzhiijngych/vgo-admin.git 代码生成 🏢 生成基本增删改查的 golang 代码，可使用命令： go run vTools.go --module=Product --note=产品 执行代码后，会在 app 目录下生成一个 Product 模块，里面包含了增删改查的相关代码。 随后需要自己在根目录 route/router.go 文件中注册路由。 [后期实现自动注册] 后续计划 🔮 后续将陆续增加更多功能，欢迎大家共同参与进来。 如有任何问题，请联系作者：601266867@qq.com

很久以前学习 C 语言时写的一个练手项目，在常规的进制转换上做了些改进。 https://github.com/EtherDream/base36_914 进制转换一般分两种。一种将整个输入数据当做一个大数，然后不断模 N 和除 N ，将大数分解成一堆 N 以内的数据，从而实现 BaseN 。这种方案空间效率最高，借助大数库实现也不难，只是大数运算非常耗性能。 另一种方案则是每次取 4 或 8 字节到寄存器中，然后不断模 N 和除 N 进行分解。这种方案性能高，实现简单，但空间利用率可能不高。 本方案 Base36 编码时每次读取 9 字节到一个 u8 和 u64 中，利用除法和取模上小技巧，只需少数计算即可将其分解成 14 个字符。空间利用率为 64.2%，相比 Base36 的理论效率 64.6% 只差 0.5%。（不考虑尾块填充的情况下） 在线演示： https://etherdream.com/base36/ 如果存在 BUG 或者有更好的改进方案，欢迎提出建议。