小天管理

用过 PD 的，都知道，是没法使用 Master3 的侧边两键的，但通过取巧的方法，终于实现功能了（针所有 Windows 需要设定快捷键软件） 目标软件：PD 中 Windows 的 AutoCAD 。 实现正交（设定快捷键 F3 ），对象捕捉(设定快捷键 F8) 先在 PD 中将 AutoCAD 快捷键设好，然后在 Mac 的安装好的 Logi Options+软件中“添加应用”，选中 Parallels Desktop ，将侧键设定为 F3 和 F8 。 然后就可以愉快地使用了，其他软件类似，只要将想要的功能快捷键设定为 F3 和 F8 ，就可以完美操作 我是一个又写代码，又要用 CAD 插件改图的苦逼打工人....

这次真的要对外。。。公众号的名字都改了，应该是在华为大会那一天。这次能坐稳国产编程语言的第一把交椅吗？在宣传和包装上下了挺多功夫的，好多学校都说有联合仓颉的编程实践课？看来是要从娃娃抓起（摸头问号?)

看那个描述，甚至都不知道自己是有什么毛病，自己也感觉没有什么异常。就算想进一步搞清楚，也不知道挂什么科室比较好。

背景：本人普通二本，科班出身，自学了点 Java 和 react 、vue （用来做毕设的全栈水平），出于兴趣学了 blender 给自己做点东西，平时在力扣用 go 刷刷题同时也是做二手准备，但是不知道什么时候才能用到，当作是活络一下脑子 情况：从春招到现在投过了很多简历，转眼间就要毕业了，也没有找到工作。虽然 Java 岗位多但是卷 Java 的人更多，加上我没有什么技术优势和学历优势，找工作也是难上加难。 心里虽然一直对码代码有热情，但找了这么久的工作现在自己也很迷茫以后的路，是要在 it 这一行苟几个月继续找下去，试试行内其他的岗位；还是直接转行，为了生活直接找份工作凑合做下去，虚心求教 v 站里各位有经验的大佬指点一下小弟

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报名考事业编，岗位要求中级职称，以为软考中级就是中级职称了。 笔试第一而且甩了第二名 5 分。 资格审核才知道有了软考中级还要满足 5 年的工作年限，才具备中级职称资格。 查分有多开心，听到这个要求人都懵逼了。 之前公务员笔试招二排三，面试表现一般，没翻盘。 迷茫了，呆在这公司又被穿小鞋。

网址： https://www.zgzcw.com/hongdan/index.html 欧洲杯想着搜一下有没有线上买足彩的，发现上面那个网站，刚开始没仔细看以为是合买彩票，网页上显示新手不中退全款，价格也只要 9.9 ，想着被坑也就 9.9 ，就找了个榜首的付款了；付完款才发现是购买彩票方案，更搞笑的是彩票方案：阿尔巴尼亚让 3 球克罗地亚，克罗地亚赢；这方案傻子都能编。

岗位职责： 1 、负责下单主流程场域的商品推荐前台规划、设计和推进落地，通过用户需求、竞对调研以及推荐导购增长机会点洞察，制定商品推荐用户体验改进方案，并完成产品功能优化升级； 2 、深入理解用户商品推荐的动线和体验，充分理解业务指标，制定相关体验并作用于业务指标，完成不同用户和业务指标实验并持续优化业务指标； 3 、能够基于不同品类差异，设计品类差异化商品推荐体验，以及牵引业务输入行业知识提升策略准确度，提高用户推荐购买的成功率与多样性，同时降低商品推荐购买体验问题； 4 、负责商品推荐体验产品的全生命周期管理，包括需求收集、设计、开发和上线， 与采销、运营、算法、工程等团队紧密合作，实现体验升级的快速复用和迭代。 任职资格： 1 、全日制本科及以上学历，5 年以上互联网工作经验，其中不低于 3 年互联网大厂经验； 2 、具备大型电商推荐 C 端产品经验经验者优先； 3 、具备大型电商数据分析能力、良好的沟通协调能力和团队协作精神，有较强的责任心和抗压能力； Base：北京总部 薪资：对标 p6/p7 投递邮箱：OTcxNjQxODcyQHFxLmNvbQ== (找个在线的解 base64) 还有其他岗位，欢迎投递。

听说外企假期福利待遇，没有年龄焦虑

职位描述 1 、负责线索经营场景建设，包括线索官网，直播间等，深入与产品形成协同，提升系统的前瞻性，达成产品业务目标； 2 、持续维护、改进现有产品及模块，对用户体验负责； 3 、不设边界，与上下游兄弟团队持续探索线索业务的新思路，新玩法； 4 、研发流程持续性优化，指导初、中级工程师。 职位要求 1 、工作经验不限，有良好的前端理论功底与实战经验，至少有如下储备： 具备移动端 WEB 开发能力，能解决移动端兼容性问题及性能问题，熟悉主流移动浏览器的技术特点； 对主流前端框架（ React\Vue\Angular 等）至少一种有深入应用并理解其设计原理； 熟悉 W3C ，ECMAScript ，CommonJS ，ES6 等相关技术标准； 熟悉 MVC ，MVVM ，flux ，redux 等相关工程知识；掌握诸如 Webpack 等构建工具的使用； 2 、具备较强的业务发散能力，能够从技术视角给出产品优化，同时落地执行，快速验证； 3 、具备高效、快速的学习能力，积极主动的业务推进能力； 4 、额外加分项：活动营销类业务开发、设计经验。 联系方式 v: VHJ1bWFuQ29vbA== email: dHJ1bWFuZ3UxOTk4QGdtYWlsLmNvbQ==

如图，安装 Zed 后无任何配置修改，新建或打开 Plain Text 、Markdown 格式时，右侧会有大块的分隔出的区域不知道有什么作用，如何取消。 非常影响体验，可编辑或展示区域就在左边这一点。请问这是什么情况？

@photoswap_bot 以图换图，发一张图片交换一张图片，然后可以评分，评分之后可以评论。图片发布者可以收到评论并且回复。

最近越来越觉得在内网上刷不到什么有价值的信息了, 环境也越来越恶劣, 反而越发花更多时间在外网的交流社区 想了下应该有这几个原因 信息爆炸 互联网设备是如此的普及, 什么人都有, 年龄更是层次不齐 还有各种营销内容, 机器人 海量的广告 这导致信噪比非常低 内容审查 内容审查是逐年加剧的, 已经到了人人会自我审查的程度了 这很大程度抑制了思辨性内容的产生, 或者说思考是不被鼓励的 有思辨性的内容要么是被扼杀在了萌芽, 要么是出生后就被杀死 平台为自保会更严格自查, 个人发声渠道一再被限制, 渐渐就没有声音了 封闭的各个平台 原本的互联网变成了一个个 app, 各自封闭, 内容不可被搜索引擎获取 app 本身的搜索能力要么没有, 要么有限, 甚至会加上严格的审查 通常严重依赖推荐机制, 而推荐机制的目的是最大化变现能力, 而不是内容质量 如何应对 现在这样垃圾的网络环境无疑构成了一个全新的挑战 该怎么面对这样的环境? 垂直的小圈子 可以观察到的现象是垂直的小圈子通常有高质量的内容和友好的环境 垂直小圈子的缺点是通常难以被发现, 而且知识专一性高 这意味着要解决不同的问题需要寻找对应的小圈子, 这非常令人疲惫 小圈子如果某天引入了大量流量, 质量就会劣化 外网 用英文搜索知识类内容的效率目前来说是远远高于中文的, 至少个人体验如此 这并不是说英文环境就很好, 比如 quora 已经烂到没法看的程度了, reddit 目前还可以看 善用 llm 自从 23 年 chatgpt 的冲击后各家 llm 层出不穷 llm 也融入了日常的工作中, 无疑大大提高了信息获取的效率, 虽然准确性存疑, 这是另一个值得注意的问题 llm 的最大价值之一是可以非常迅速地帮助人建立起对某个新事物概念的从 0 到 1 的认知 建立从 0 到 1 的认知在 llm 以前是通常是缓慢困难的, 需要人去大量搜索拼凑获得的信息 各位还有什么好想法吗?

疫情后，在一家养老公司呆了三年，月薪 1.2w ，平时工作就就纯堆业务代码，朝九晚五开发。需求也是和流水线一样，前后端代码都会写，也会上 linux 运维一下部署的项目（部分项目涉及客户本地化，需要远程堡垒机部署）。 近期因为家里原因(原因就不细说了)可能要换个城市发展，现在在上海青浦这块未来可能要往南京或者苏州去。承认自己惰性太强，没有花太多时间研究技术上，朝九晚五，回家打打游戏看看小说书。到真正需要找工作的时候，发现情况非常的窘迫。已经工作四五年，也说不上技术上有什么专精的地方，就是什么都会点，什么都沾点，但是没有一个特别深的技术。而且毕业后也没经历过面试了。之前的工作都是内部流转（主管跑路，跟着主管换了一个小公司，然后小公司又合并到了新的主公司这样，并没有自己尝试换过工作）。 回归问题，这个高并发经验如何获取，通过 b 站视频一类学习自己编码，或者在 github 上拉个项目去学习一下这种方式可行吗。

刚买车的时候,在地下车库追尾了别人,当时也没报警,就是我主动打了保险公司电话,然后保险公司人员打电话过来让对方开车去某某 4S 店修理就完事儿了.. 全程交警没来,保险公司人员没来,打完电话就散场了,我也没陪着对方车主去 4S 店修车,他自己开车去的. 现在想起来有点细思极恐的感觉,人与人之间信任度这么高吗? 若将来某一天我作为无责方遇到这种情况,对方认责并声称已报保险,然后让我自己去某某 4S 店修车,如何保证不是骗我的呢??? 万一去了 4S 店发现根本没这回事,保险公司也没收到通知,双方也早就不在现场了.岂不是追诉无门? 不过现在大部分事故发生后,双方都对责任划分都有异议,这样扯到报警的话,交警出了责任认定书倒是不怕赖账了.

DigitalVirt 香港 Plus 三网直连，大陆优化线路： 电信 4134 ，联通 4837 ，移动 cmi itdog 三网 ping ，测试如图 配置： 1 核 cpu 2g 内存 20g 高速固态 nvme 600 Mbps 带宽 2000 GB 流量/月 续费价格，395/年 25 年 5 月 31 到期 明盘 555 ，带邮箱 联系方式，WX 与 TG 同号：brunuhville

一台低配服务器 跑了一套 mysql+wordpress ，可以说，什么访问量都没有。wordpress 就启用了 mobile 插件和反垃圾评论插件 一个 postgresql 实例 一套爬虫脚本在用，存储的数据量肯定比 mysql 大得多 mysql 占用内存几百 M ，postgresql 却没见到出现在 top 里 所以，mysql 本身就相对占内存？ 如果把这个没什么访问的 wordpress 的数据库，切换到 polardb mysql ，按存储空间计费，性价比如何？

家里一直有一台类似 NUC 大小的 All in One 主机用来当下载机，跑几个常用的 docker ，照片和文档备份则是用笔记本 + 移动硬盘离线备份。最近想搞一台 NAS 玩玩，纠结了很久决定买个四盘位半成品 NAS 或者国产 NAS 刷系统，因为： 比群晖便宜，觉得群晖要么新的太贵，要么旧的性能怕不够，还没 2.5G 网口。威联通担心漏洞问题。 集成度高，体积小，电视后面，柜子里都能放 比 DIY 相对稳定，耗电少(?)，DIY 同性能貌似也不能省太多钱 需求： 四盘位，计划两个 RAID 1 放重要图片和文件，另外两个 RAID 0 放电影啥的 机身价格 <2000 RMB 代替 AIO ，能装 PVE / Unraid （不会用原厂系统），跑些 docker + 虚拟机（ WIN 下载机，黑群晖） 至少 2.5G 网口 现在纠结在这么几个选项里面： 天钡 WTR Pro ，N100, DDR4 单通道（据说因为是老主板设计），单 M2 SSD ，2.5G 网口，价格 1349 ，618 刚发货还没看到什么评论或者拆机视频，最担心品控和硬盘横放散热问题（虽然听说横放噪音小） 绿联 DXP4800 ，N100 ，DDR5 单通道，双 M2 SSD ，2.5G 网口，价格 1900 左右(?)，不用他家系统，最担心硬盘共振噪音，CPU 温度（没单独风扇）和哪天他们把 BIOS 锁了 绿联 DX4600, N5105, DDR4 双通道，双 M2 SSD ，2.5G 网口，价格等等也许能到 1700 ，最担心 CPU 过两年不够用 海康威视 R1 ，N100 ，DDR5 单通道，双 M2 SSD ，2.5G 网口，价格带 16G 内存是 1999 ，貌似出货量很少一直缺货，也看不到太多文章，设计有点奇怪（透明侧板，小屏幕），担心稳定性 求大家帮忙分析，或者看看我还漏看了什么选项。目前倾向天钡 WTR Pro 。

有没有较为全面的评测，测试两款浏览器的报告

预算 2000 左右，单间，独卫，能做饭，离上班地点越近越好，大家都是哪里找的房子呢

有多少 V 友上班喜欢喝茶的 有什么推荐的吗 我喜欢喝茉莉花茶,不过最近越来约找不到好喝的茶了 张一元的金罐,银罐最近感觉不如以前香了 这次 618 又新入了吴裕泰的 1887 还没来得及喝不知道咋样 有什么好的推荐吗

目前有一个需求是这样子的 计算一个网格里面有几个点。 总共是两张表 CREATE TABLE `city` ( `id` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT, `poi` geometry NOT NULL, PRIMARY KEY (`id`), SPATIAL KEY `city_poi_IDX` (`poi`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=10100024 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci; CREATE TABLE `diy` ( `id` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT, `poi` geometry DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=2 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci; INTO diy (poi) VALUES (ST_GeomFromText('POLYGON((121.578 29.9177, 121.527 29.9508, 121.47 29.9763, 121.415 29.9984, 121.407 29.9978, 121.403 29.9976, 121.401 29.993, 121.402 29.9905, 121.401 29.9898, 121.399 29.9898, 121.397 29.9925, 121.393 29.9943, 121.389 29.9918, 121.387 29.9845, 121.385 29.973, 121.379 29.9675, 121.359 29.9633, 121.371 29.9589, 121.377 29.9569, 121.383 29.9562, 121.391 29.9583, 121.402 29.9521, 121.387 29.9279, 121.383 29.9136, 121.375 29.9066, 121.37 29.9039, 121.361 29.906, 121.35 29.9098, 121.356 29.9138, 121.355 29.9173, 121.344 29.9123, 121.338 29.9041, 121.326 29.9105, 121.33 29.9157, 121.327 29.9188, 121.326 29.9231, 121.326 29.9285, 121.323 29.9287, 121.301 29.9088, 121.282 29.9104, 121.258 29.891, 121.255 29.8844, 121.248 29.8844, 121.244 29.881, 121.248 29.872, 121.24 29.8611, 121.237 29.8493, 121.203 29.8434, 121.194 29.8211, 121.181 29.8167, 121.18 29.7989, 121.182 29.7879, 121.168 29.7863, 121.17 29.7927, 121.167 29.7946, 121.162 29.7935, 121.154 29.7867, 121.158 29.7631, 121.156 29.7545, 121.157 29.75, 121.172 29.7463, 121.18 29.7431, 121.181 29.7362, 121.192 29.7335, 121.208 29.7343, 121.222 29.7306, 121.233 29.7333, 121.238 29.7389, 121.247 29.7381, 121.249 29.7391, 121.253 29.7319, 121.256 29.7364, 121.258 29.7396, 121.26 29.7427, 121.266 29.7426, 121.265 29.7351, 121.27 29.7352, 121.29 29.7355, 121.333 29.7375, 121.373 29.7455, 121.38 29.7352, 121.384 29.7353, 121.386 29.7383, 121.388 29.7388, 121.389 29.7367, 121.392 29.7371, 121.393 29.7394, 121.391 29.7439, 121.394 29.745, 121.398 29.7443, 121.404 29.7439, 121.405 29.7454, 121.402 29.7475, 121.404 29.7517, 121.415 29.7476, 121.416 29.7432, 121.424 29.7457, 121.427 29.7467, 121.43 29.7479, 121.432 29.7499, 121.432 29.7545, 121.43 29.759, 121.432 29.761, 121.434 29.762, 121.439 29.7623, 121.437 29.7662, 121.437 29.7709, 121.441 29.7776, 121.456 29.7768, 121.466 29.7665, 121.478 29.7597, 121.477 29.7489, 121.474 29.7339, 121.48 29.7171, 121.485 29.7131, 121.489 29.7083, 121.499 29.7079, 121.502 29.7064, 121.505 29.7108, 121.511 29.7098, 121.511 29.7162, 121.518 29.7132, 121.527 29.7088, 121.532 29.7107, 121.543 29.7051, 121.543 29.7003, 121.551 29.6971, 121.561 29.6964, 121.572 29.7048, 121.584 29.6952, 121.577 29.6833, 121.582 29.6758, 121.569 29.6752, 121.568 29.6503, 121.571 29.6354, 121.586 29.6384, 121.629 29.64, 121.646 29.6342, 121.657 29.6261, 121.725 29.6396, 121.756 29.6446, 121.781 29.623, 121.789 29.6115, 121.819 29.6396, 121.859 29.67, 121.937 29.6996, 122.015 29.7709, 122.189 29.9079, 122.068 29.9079, 121.952 29.8999, 121.936 29.9299, 121.836 29.956, 121.806 29.971, 121.769 29.981, 121.73 29.9537, 121.708 29.9513, 121.692 29.9292, 121.669 29.9218, 121.656 29.9084, 121.649 29.9006, 121.642 29.9069, 121.638 29.9142, 121.62 29.9097, 121.6 29.9112, 121.578 29.9177, 121.578 29.9177, 121.578 29.9177))')) 统计语句 select count(1) from diy left join city on St_contains(diy.poi , city.poi) = 1 目前 city 表的数据是 100 多万 在我的 mac book 里面执行大概要 50s 请问 v 友们有什么优化策略。 city 造数的 python 脚本 import random import mysql.connector # 配置数据库连接信息 config = { 'user': 'root', 'password': '12345678', 'host': 'localhost', 'database': 'test', 'port': '3306', # 默认 MySQL 端口 'raise_on_warnings': True, } def generate_random_coordinates(): latitude = random.uniform(29.86, 53.55) longitude = random.uniform(90.66, 123.05) return latitude, longitude try: # 连接到数据库 conn = mysql.connector.connect(**config) # 创建游标对象，用于执行 SQL 语句 cursor = conn.cursor() # 插入一些示例数据 # 测试函数 for i in range(10000000): latitude, longitude = generate_random_coordinates() print("随机生成的经纬度：") print("纬度:", latitude) print("经度:", longitude) cursor.execute("INSERT INTO city (poi) VALUES (ST_GeomFromText('POINT(%s %s)'))", ( longitude, latitude)) # 提交事务 conn.commit() # 查询数据 except mysql.connector.Error as err: print(f"Error: {err}") finally: # 关闭游标和连接 if 'cursor' in locals() and cursor: cursor.close() if 'conn' in locals() and conn: conn.close()

apple 全家桶，有 infuse 看电视的习惯，在家特别安静，考虑入 homepodmini 白天当音响听歌，想电视组 earc 晚上看电视 1 、咸鱼 450 左右，性价比来说值得吗？ 2 、有没有平替的产品？ 3 、电视是小米 miniled55 ，有没有组 earc 成功的指导一下平常用稳定性如何？

硬件 宏基的 Swift 14 AI 晓龙 X Elite 芯片 12 大核 问题 试了很多个启动盘,都起不来 grub 不回应键盘 linux 内核启动过程中大部分都是直接卡住,有的重启 唯一一个官方提供的 debian 镜像,因为 grub 没有等待时间,不能自动启动. 试过的启动环境 gentoo, grub 登台 10 秒自动进, 启动内核之后就无响应了 fedora,grub 等待 60 秒自动进的, 会重启 debian(linaro 提供的)卡在 grub ventoy 直接卡在菜单动不了 计划解决方案 用 wsl 跑 gentoo 或者别的滚动发行版,从头编译一个安装镜像.