小天管理

安全稳定的业务, 主要是公司有内推机会, 内推成功之后内推者有奖励( 就是我(^▽^) ).. 简历收到了我就推，免得其他同事把内推奖金赚走了。。 薪资与福利: 18K ~ 27K/月 (根据面试评级定,年底有绩效奖励,dddd) 五险一金， 转正后六险一金 节假日福利，除了特殊上线日以外都是双休 职位描述: 参与网站架构与开发工作 完成响应式布局和主流浏览器兼容性适配，移动端适配，用户交互体验优化。 配合后端接口联调，与运维合作维护项目。 职位要求: 4 年以上 React 或 Vue 实际工作经验, React 至少 2 年。 能独立完成 React 项目开发，能与同事协作维护和解决各种问题。 熟悉 Html 、CSS 效果 大学本科及以上学历,优秀者可放宽条件 (leader 在内部开会是这么说的) 优先条件: 有团队或着技术管理经验 有 Canvas\WebGL 图形可视化开发经验 (加分项) 会 Python 等脚本语言 附加信息: 工作地点：远程/北京/成都/香港（去香港会解决工签,远程薪资会低一点） 面试方式: 3 轮, 非工作地区域会进行视频面试 同事/组长/区域技术 leader 联系方式: 投递邮箱: aHVhbmdxczIwMjJAb3V0bG9vay5jb20= ( <--- 请使用 Base64 解码) 投递的时候标注一下来自 V2EX 就行

AirDrop 的操作路径很短，好用到我从来不想用各种局域网文件分享工具 但每次我想在 Mac 和备用机 Android 上互传文件的时候又很苦恼 [跨平台传输文件] 这是一个刚需，但不频繁的需求 所以我希望有一个工具能满足这个需求之外又能体积/内存占用少，如果操作简单，那更好了 Sharee 从 Electron 到 Rust + Swift 、从 400+ MB 到 8.5 MB 、从一个完整的 GUI 到只有一个全局菜单项 现在你只需要右键你想分享的文件然后点击 “Share by Sharee” 菜单项即可将文件分享到其他设备上，是的，这很 AirDrop Sharee 是支持冷启动的，你需要它的时候不必手动启动。一个好的工具，在你需要的时候它永远都在，否则从不打扰 现阶段的 Sharee 是对 AirDrop 的补足，但是在未来 Sharee 也许是 AirDrop 的替代品 我还有很多想法没有实现，比如把 Sharee 装在家庭服务器上，在 Sharee 的 Web 端管理、查看服务器的文件，比如集成内网穿透，把文件直接分享到公网，比如开发一个客户端互传文件更丝滑速度更快 官网： https://sharee.app （目前免费

Hong Kong 私人地址（英文地址） 只做合法代收业务，提前预定 名额有限。tg 个人 @wofceli123 下单或者通讯地址修改为我们的地址，香港内一周左右收到然后直接转给你（或扫描）。不超过 10 天你就可以拿到原信件。比起内地收取可以提前 20 天以上 。 需要请插眼备用，tg 加群了解 谢谢 。https://t.me/+61zw3AXVvLMyYTk1

每年这个时候，我都很生气，放不起假可以别放嘛，感觉直接是一个拉消费和干活的 牛马！ 但是我今天刷到一个不同国家放假表，数了一下，发现中国的假期居然也不少！ 如图所示： https://holidays-calendar.net/calendar_zh_cn/china_zh_cn.html 我国，除去双休，一共放假 19 天，除去调休 6 天，有 13 天的假期 美国 11 天 英国 8 天 韩国 14 天 日本 14 天 我不清楚这个靠不靠谱，很神奇的是中国假期居然不少

如题，厦门机场租车还车，恳请 V 友分享经验，非常感谢。 内陆人，第一次看海，手动狗头

840 条的备忘录一夜之间文件夹的文件都被归纳到 iCloud 全部备忘录里。之前做的文件夹管理都无效了，好无语无奈心累。感觉用云端来管理笔记还是有很多不可靠不可控的地方。 所以昨天我都切换成本地，用 iA Writer 来做笔记管理了（没用 Typora 是考虑稳定可靠方面）。

我是一名 50 岁的连续创业者，我身边的同龄人大多在享受生活，对于大语言模型的未来将信将疑，我却义无反顾的投身到生成式 AI 的创业之中。在这里，我想分享一下我的创业故事和我们所构建的三个 AI 产品。 项目一：心理聊天机器人 这个项目开始于 2022 年初，那时候 ChatGPT 还没有出现，没有人相信 AI 能发展到今天的地步。我们那时的做法是基于认知行为流派的心理学理论，帮助人们发现思维中包含的认知扭曲，并以更健康的方式进行重塑。由于 AI 技术的限制，我们那时主要采用结构式对话而不是生成式对话，并以非常低的成本打造出一款类似 Woebot 那样的产品，我也很为此而感到骄傲。 但是 ChatGPT 的横空出现改变了一切，生成式 AI 的降维打击让我们之前的对话方式显得过于机械。我们首先想到的当然是基于生成式对现有的产品进行改造，但是我很快发现大模型更擅长的是逻辑推理而不是共情与疗愈。将生成式 AI 用于心理治疗场景，一方面受限于大语言模型的能力，另一方面还需要兼顾伦理和道德问题，这并非像我们这样的小团队现在所能掌控的事情。从某种意义上讲，当前阶段的大模型和人类自身都还没有为此而准备好。 在开发基于生成式 AI 的对话过程中，我们面临的最大困扰是大语言模型生成结果的不稳定性。即使使用同样的提示语，大模型的生成结果都很难预测，更不要说在生产环境中要面临五花八门的用户提问，而且心理场景的聊天还是以多轮对话为主，如果没有好用的评估工具和高效的评估方法，大语言模型的生成稳定性和产品质量就很难把控。 项目二：LLM 应用评估的 SaaS 服务 于是，我决定自己开发一款用于评估大语言模型生成质量，主要面向海外市场的 SaaS 产品，并将其取名为 EvalsOne 。这个过程对于我来说还挺困难的，考虑到成本和新方向对于知识结构的要求，我不得不将团队的规模缩小到了 3 个人，我不仅要学习全新的技术栈（我过去使用较多的是 PHP ，而新的项目则基于 Python+React 构建），我们的评估解决方案也需要不断调整来适应大语言模型能力和生态的进化。 这个过程对于我来说无疑是艰难的，但同时也充满了惊喜和收获。如果没有像 ChatGPT 和 Github Copilot ，像我这样一个零基础的 Python 小白，几乎不可能完成这样一个技术难度相当高的项目。接受和拥抱生成式 AI ，对于每个脑力劳动者和创意工作者来说，是必然的选择和趋势。 这个项目花费了我们几个月时间，当我们开始立项时，市场上还只有寥寥无几的几个评估框架，包括 OpenAI 的 Evals ，而等到我们的产品开始进入 Public beta 时，这方面的产品已经相当多了，既有开源的也有基于云端 SaaS 的。我们发现将大模型作为裁判员用于评估尽管未来前景广阔，但是对于我们这样一个小团队来说，现阶段无法在市场培育教育和组建销售队伍方面投入足够的资源，也缺乏实际的案例形成具有说服力的解决方案。 项目三：生成式 AI 构建者的工作台 作为一个大语言模型的重度使用者，我经常需要通过 ChatGPT 、Claude 来获得帮助、解决问题，但是它们的免费版本都或多或少有着各种限制，即便付费也不总是满足我的需求，比如在 ChatGPT Plus 上只能使用 Dall-e 来生成图片，而 Claude 的 Pro 版本的条数限制和上下文长度很容易被触及。 另一方面，我还是生成式 AI 应用的开发者，需要经常调试不同厂商的 API ，尽管 OpenAI 、Claude 、Google Gemini 等都提供了各自的 Playground ，它们各有特点，但是彼此不能互通，而且支持的功能也不完整，比如 Claude 的 Workbench 中不能调试图片输入和函数调用，而 OpenAI 的 Playground 直到一年之后才刚刚加入了对于函数调用的支持，并且不支持结构化输出的调试。 我很希望有一个更强大、更开放的工作台，能够提供友好的 GUI ，并且通过 API 连接各个主流厂商的模型 API ，不受对话次数和上下文的限制，并且具有全面的功能，让我可以随心所欲的探索大语言模型的能力。我还希望使用成本对于我来说是可控的，最好是按需付费，而不是被迫购买各种厂商的付费计划却不能充分利用。 我们起初在 EvalsOne 中提供了 Playground 的功能，通过它能够调试各个大语言模型的 API 并快速发起评估运行，我们发现它的受欢迎程度甚至超过了 EvalsOne 本身，于是我们决定将它独立出来，作为我们的一个 Side project 来完善，并且给它一个独立的域名：ConsoleX.ai 。 经过了几个月的开发和完善，我觉得是时候对 ConsoleX 做一个正式的介绍了。 我知道目前市场上有很多 AI Chatbot 可供选择，但我们想打造的不仅是另一个 GUI 界面，而是一个专门为大语言模型的构建者和团队打造的超级工作台，它提供友好、统一的界面、全面的功能和丰富的扩展性。 它的主要功能包括： 统一而友好的基于对话的 GUI 界面 可实现 20 多个厂商的 300+大模型的集成 在 AI 助手和开发者模式之间轻松切换 基于多个不同模型使用视觉识别功能 通过工具调用外部工作流，实现图片生成等功能 利用 AI 智能体组建虚拟团队，提升工作效率 通过文件夹整理对话历史，并通过色彩标记 利用提示语库管理常用的系统提示语 在付费模式上，我们提供 freemium 的订阅模式，以及 On-demand 的付费模式。免费的新手计划(Starter Plan)用户可以使用 ConsoelX 提供的对话式 GUI 界面，并集成自己的模型、智能体和工具，还可以基于按需付费方式使用一部分共享模型；而升级后的构建者计划(Builder Plan)可以提供更强大的共享模型、智能体和工具，更大的图片和文件上传尺寸、不受限的对话历史和文件保存时长等。 现在我已经退订了所有模型厂商的付费计划，并将 ConsoleX 作为自己的生成式 AI 工作台。我相信只有首先满足我个人作为用户的需求，才能为更多基于生成式 AI 的创造者们提供有价值的产品和服务。 在生成式 AI 的创业路上我们走了不少的弯路，如今 ConsoleX 从 Side project 变成了我们主要的产品，这个项目对我个人而言也意味着很多，虽然我算是一位“高龄”的生成式 AI 方向的创业者，并且有着很大的生活压力，但我依然感觉自己充满了能量，并且坚信生成式 AI 将会对于我们生活的世界产生深远的改变，我也希望自己能够投入并参与到这个过程中。 这个月以来，我们我们终于开始通过 Stripe 获得一些销售收入，尽管数额不多，但也给我了更多动力和信心，激励我坚持下去，打做一款高质量和有价值的产品。 今天鼓起勇气发出这个帖子，是希望能够获得 V2EX 社区朋友们的反馈，无论你看好或不看好这个模式，无论你的建议是正面的还是负面的，我都会照单全收。如果你和我有着类似的需求，希望尝试使用我们的产品，我当然更加求之不得！每一位给我留言或者发送私信的朋友，我都会向你赠送一个月的 Builder plan 会员资格。 ConsoleX 的访问地址： https://consolex.ai

docker run --restart unless-stopped -it -p 18080:8080 -p 14001:4001 -e IPFS_PATH=/data/ipfs -v ./ipfs:/data/ipfs -d ipfs/kubo 数据缓存在命令执行目录下的 ipfs ,挂载目录这个看情况调整，不挂载也可以 然后访问 http://ip:18080/ipfs/bafybeichypzjch6uuo5pe6btkctcusdwvp77xidgbh5kc2ipowvuaexhiq/

如题， 罗技的 M575 ， 前两年用着非常舒服， 十天半个月的清洁一次， 手感立刻回复。 但是最近无论怎么清洁， 滚球还是会发生卡顿、生涩的情况，到也不多， 似乎绕过那个点又好了，有时候甚至和气温有点儿关系。。。 看到有自己换支点的帖子，但是手残党还是算了。 现在要么再买一个 m575 ， 理论上至少再爽 2 年 要么换个别家的中指大球体验一下，slim blade pro 还有宜丽客的一个。又怕有坑。 用过的同学请指教一下

现在的睡眠模式，都是早上按掉闹钟后自己退出的。 这样听起来很合理，但实际体验中存在问题。 比如你平日里 8 点的闹钟，周末不想闹钟响了，把闹钟设置关闭了。 但到了第二天的 8 点，他就准时把你睡眠模式关掉了。 这时候有各种信息进来就会把人吵醒。 难道周末只能设置勿扰模式吗？勿扰模式他就无法检测到人睡着了？

我遇到一首好歌的时候，我之前是点了个赞，之后我就会发现我赞过的视频和赞过的音乐越来越多，非常杂 我就开始把我听的歌新建一个播放列表保存到那里面 但是我最近又发现了一个保存到媒体库的选项，库里会有专门的歌曲分页，上面会一首一首的展示所有保存到媒体库的歌 以用户使用来讲，我保存到媒体库和点赞，之后都不能轻易的找到我希望听的歌，所以保存到播放列表看起来是最优解，但是好像保存到这里边儿之后，个性化推荐不会更新 并且如果你要下载歌曲，好像只能以一个播放列表为单位

sever 2022 设备 a 登陆用户 A 远程桌面 设备 b 登陆用户 A 远程桌面 可以同时登陆各操作各的 IE 程序就可以同时打开 但是没法同时打开 edge 程序 只能其中一个桌面打开 请教这个怎么解决

条件：没有 JCB 卡，有 HK 的万事达 情况：看到购买 apple care+时的支付方式是 apple pay 或者添加信用卡/储蓄卡进行付款 问：能使用 apple pay 里的香港万事达卡进行支付吗

岗位职责： 1.负责小鹏汽车充电平台 B/C 端业务后端设计与开发工作，包括需求分析、系统设计、代码编写、单元测试及上线等全周期开发； 2.深入理解业务需求，与产品经理、前端工程师紧密合作，提供合理的技术解决方案； 3.负责后端系统的故障排查和定位，优化系统架构，提高系统性能、安全性和可扩展性； 4.编写高质量的技术文档，包括系统设计文档、接口文档等； 5.推动技术研究和创新，引入新技术、新工具，提升团队整体技术水平； 任职要求： 1.计算机科学或相关专业本科及以上学历，3 年以上 Java 后端开发经验，有大型互联网公司、电商平台工作经验者优先； 2.精通 Java 语言及 JVM 原理，熟悉 Spring Boot/Spring Cloud 等主流框架，有微服务架构设计和实施经验； 3.熟悉常见的开源分布式中间件、缓存、消息队列等，熟悉 MySQL ，熟悉 Linux 下的 DevOps ，使用过 MQTT 协议优先； 4.具备良好的问题分析与解决能力，能够独立承担项目模块的设计与开发； 5.有良好的团队合作精神，优秀的沟通协调能力和抗压能力，对技术充满热情，愿意不断学习和探索。 联系邮箱：bGl1ZGMxQHhpYW9wZW5nLmNvbQ==

通过寿险/保险金信托/家族信托资产配置和风险规避，围绕： 1.资产隔离(婚姻相关、债务相关等) 2.财富传承(安全传承并防止子女挥霍、遗产税等) 3.稳健增值(养老金、子女教育金等)

基本介绍 用户来信 早上有用户发邮件过来说付款了，用户中心找不到订单，付款截图如下 md 格式图片预览的时候不知道为啥裂开了 https://github.com/declandragon/img/blob/master/test.png 网站情况 网站对接了 stripe 支付（卡号付款 + 安卓 google pay + 苹果 apple pay ），paddle 支付 没有其他的付款方式了，不知道用户是怎么付的款。 支付平台没订单 去支付平台查了，没有来信邮箱的订单，相同时间内也没有订单，不知道订单去哪里了 处理 跟用户回信说，我们没有收到订单，让他去联系 Zilch 的客服去了 app google play 地址 我是通过截图里面 『 You earned £0.15 of Zilch Rewards 』 这句话才找到的这个 APP https://play.google.com/store/apps/details?id=com.payzilch.app&hl=en_GB&gl=GB&utm_product_line=zilch-up 问题 有了解这个 app 的大佬吗？ 没有对接支付通道，为什么它的付款界面会有我们这边的域名？ 谢谢

看报道，说是很突然， 昨天新闻就发了，今天咋没进水深火热 [ IBM 证实将停止在中国的研发业务，雇员披露或涉及逾千岗位 https://www.voachinese.com/a/ibm-says-will-end-research-and-development-work-in-china-20240826/7757674.html ] 还有提“IBM 已告诉一些员工，公司将在中国以外的地区增加岗位，包括印度班加罗尔。” 这是彻底的大撤离么，各种外资的生产研发投资都在撤。

光纤入户之后可以分出来两根光纤吗？ 还有就是光纤可以直接链接电脑吗？如果再转换成普通的网线之后，信号强度有变化吗？ 另外就是家里原来的网线卡在里面拔不出来了，有啥好办法解决吗谢谢了

我现在发的是其他人发的图片链接 1 2 3

这破玩意儿，真恶心人， 吃枣药丸

净化网络环境，构建同温层，六根清净。 从作为一个私人个体的角度讲，这样做无可厚非吧。

大家觉得长期用下来感觉还不错的规则有哪些呢？ 来分享一下吧？ 我目前用的是 https://adguardteam.github.io/HostlistsRegistry/assets/filter_1.txt https://easylist.to/easylist/easylist.txt https://easylist.to/easylist/easyprivacy.txt https://gitea.com/Cats-Team/AdRules/raw/branch/main/adblock_plus.txt https://raw.githubusercontent.com/jdlingyu/ad-wars/master/hosts https://gcore.jsdelivr.net/gh/xinggsf/Adblock-Plus-Rule@master/rule.txt https://gcore.jsdelivr.net/gh/xinggsf/Adblock-Plus-Rule@master/mv.txt https://raw.githubusercontent.com/banbendalao/ADgk/master/ADgk.txt 目前使用过程中还是有误杀的情况的，需要调整，想顺便问问各位经常使用的规则。

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今天碰到一件非常崩溃的事情，托管在 codepen 上的很多 demo 都 404 了，尝试登录发现账号已经被 block 。 猜测是因为用了俄国的邮箱注册账号（ yandex mail ）,因为手里还有其它不活跃的美丽国邮箱注册的账号，但是都能正常使用。 刚给 codepen 发了 support 申诉，也不知道能不能找回来。 之前听闻美丽国要禁止老毛子使用 windows 系统，还以为离自己很远，没想到一个小前端也会因为一个小小的邮箱翻车，关键是很多 demo 都让我嵌入到在线文档里了，哭死…… 不知道大家还遇到过哪些类似情况（正经使用，机场除外）？

CloudFlare 是一个非常优秀的 CDN 服务，但是 CloudFlare 也有一个大的毛病——大陆访问速度很慢。国外很多网站都在使用 Cloudflare CDN ，但分配给中国内地访客的 IP 并不友好（延迟高、丢包多、速度慢）。 虽然 Cloudflare 公开了所有 IP 段，但想要在这么多 IP 中找到适合自己的，怕是要累死，于是就有了这个脚本。 Cloudflare 优选 IP 每隔 15 分钟更新(IPv6+IPv4) 项目地址 CloudflareIP-dnspod-ddns 优化后示例站点 点击体验 实现逻辑及局部代码 获取优选 IP const res = await fetch("https://api.vvhan.com/tool/cf_ip"); const data = await res.json(); // 数据格式 // { // "success": true, // "data": { // "v4": { // "CM": [], // "CU": [], // "CT": [] // }, // "v6": { // "CM": [], // "CU": [], // "CT": [] // } // } // } 取优选 IP 中的最优选 (延迟比较) // 取最优选 IP IPv4 const CM_IP_V4 = data.v4.CM.reduce((minItem, currentItem) => { return currentItem.latency < minItem.latency ? currentItem : minItem; }, data.v4.CM[0]); const CU_IP_V4 = data.v4.CU.reduce((minItem, currentItem) => { return currentItem.latency < minItem.latency ? currentItem : minItem; }, data.v4.CU[0]); const CT_IP_V4 = data.v4.CT.reduce((minItem, currentItem) => { return currentItem.latency < minItem.latency ? currentItem : minItem; }, data.v4.CT[0]); const DNS_DATA_V4 = { 移动: CM_IP_V4.ip, 联通: CM_IP_V4.ip, 电信: CU_IP_V4.ip, 默认: CT_IP_V4.ip }; // 取最优选 IP IPv6 const CM_IP_V6 = data.v6.CM.reduce((minItem, currentItem) => { return currentItem.latency < minItem.latency ? currentItem : minItem; }, data.v6.CM[0]); const CU_IP_V6 = data.v6.CU.reduce((minItem, currentItem) => { return currentItem.latency < minItem.latency ? currentItem : minItem; }, data.v6.CU[0]); const CT_IP_V6 = data.v6.CT.reduce((minItem, currentItem) => { return currentItem.latency < minItem.latency ? currentItem : minItem; }, data.v6.CT[0]); const DNS_DATA_V6 = { 移动: CM_IP_V6.ip, 联通: CM_IP_V6.ip, 电信: CU_IP_V6.ip, 默认: CT_IP_V6.ip }; 循环替换优选 IP DnsPodDomainList.forEach(async i => { try { const res = await client.ModifyRecord({ Domain, RecordType: i.Type, RecordLine: "", RecordLineId: i.LineId, Value: i.Type == "A" ? DNS_DATA_V4[i.Line] : DNS_DATA_V6[i.Line], RecordId: i.RecordId, SubDomain }); console.log(res); } catch (error) { console.log(error); } });