@NessajCN 我有一块 open-isa.cn 送的 RISC-V 开发板，以前有个比赛，免费送
那玩意就提供了一套交叉编译工具链，只支持 Linux
还有一个烧录工具和驱动，只支持 Windows……

@NessajCN 因为 Linux 下没有驱动……

Linux 桌面只有配开发环境舒服，但正常的程序员不会天天配环境……你现在肯定已经配好了环境。
用来办公全是坑，开会投屏都没有能正常用的方案。现有的方案全是抽风的。
很多桌面软件的测试不够充分，有时更新一下依赖库或者软件版本，就有莫名其妙的闪退，无法启动或者菜单弹不出来等问题。要浪费时间去折腾本来不应该折腾的东西。

如果做互联网相关的工作，Linux 相关的开发几乎不会涉及到内核、驱动等。用 WSL 都可以解决几乎所有问题。
做嵌入式开发用 WSL 就更爽了，WSL 下编译，然后直接在 Windows 里烧录。用 Linux 跑 Windows 虚拟机或者用 Windows 跑 Linux 虚拟机都比这个折腾。

我倒是有一些需求，希望有个好用的音乐管理+手机电脑同步功能。

我本地大约有 50000 首歌，体积约 500GB 。

其中有一部分重复歌曲，音频内容差不多，但可能来自不同专辑或者音质不一样，我希望能把这些歌曲找出来，分组列出列表，附带歌曲的标签、时长、采样率等信息，能预览声谱图。
然后可以对列表中的文件进行这些操作：忽略（下次不会显示在这个列表中）、删除、移动、打开所在目录。

然后我在家里和公司里都有电脑，希望这些歌曲能同步到每台设备上。但 500GB 的歌曲放在云盘里太占空间，价格贵且不方便。每台电脑都存一份不好管理，移动硬盘也不够方便。

但我的手机有 1TB 存储，因此我可以把歌曲都放在手机里。在路上用手机听，用电脑时能播放手机里的歌曲。
当然目前没什么方便的软件，我在 Android 上搭 DLNA Server ，用 foobar2000 装个插件可以听，但操作比较麻烦，而且缺乏媒体库/播放列表同步功能。

因此希望有一个连上同一个网络就可以双向共享歌曲的功能，靠本地存储的名称和密码来鉴权。用电脑直接播放手机上的歌，反过来同理。能同步播放列表，而且能随时切歌和定位，像实时语音通话那样。而且支持多设备连接。

我收集歌曲资源都用电脑操作，但最终都保存到手机里，所以还需要一个在电脑上管理手机上的媒体库的功能。可以导入歌曲到手机里，还能提示可能存在重复的歌曲。有时找到了低音质或者不完整的版本，之后又找到了高音质完整版，这样就可以很方便地用高音质取代低音质版本。

需要支持 Windows 和 Android 平台，不想要 WebView 界面，因为我手头有些电脑配置极低，体验极差。如果使用体验良好（不是界面好看，而是交互和设备连接方面的体验），我愿意为上面的这些功能分别支付两次 50 元人民币。Windows 版本可以不需要后续的系统兼容性更新维护。

如果是开源软件，我愿意给两个平台的版本分别赞助 100 元人民币。

我找了很久，没有找到能满足这些需求的音乐播放器。

shamiko 是闭源的，我一直不太敢用

@eachann 能，上网需要配置：
https://www.cnblogs.com/ZerlinM/p/17062443.html

Android Studio

我用了一圈各品牌的手机
发现其实只有 ColorOS 是这样，16GB 的体验就像 6GB

初略看了一下楼主的文章，大多数内容还是用 Linux 开发时折腾的那些
我当年还在折腾 WSL1 用 Docker 、WSL2 用 Systemd 之类的……

装 Windows ，能用的软件更多

我觉得硬质磨砂塑料的手感就挺好的
比如任天堂的 3DS 、2DSLL 之类的机器
或者 PS 、XBox 的手柄

这种塑料外壳虽然更容易产生划痕，但因为本身不会像玻璃或者金属那样，因为本身外观非常精致，而导致心理上特别在意划痕……

已经有人烧屏了，就在这个论坛里

@Jirajine 用 NVIDIA + Wayland 当然会有坑……
steam deck 本身的坑很少，驱动有官方支持，游戏在统一环境的容器中运行，而且仍然在用 x11 。其实 Steam 的兼容性数据库比 Wine/Proton 的发展要落后。很多已经完美兼容，找不到 bug 的游戏目前还标注为“不兼容”。虽然之前确实都运行不起来。
有一部分游戏的性能比在 Windows 下运行要高一些，我不知道是什么原因。

@bootloaders 我觉得确实是这样，相比打造一款更强大的产品，“使用 Apple Silicon”的优先级要高于一切。因此最终显得处处都是妥协……

因为我之前知道了 x2-9060 的 bug ，所以我买了个规格更低的 x1 颗粒 SATA 协议的致钛
目前还没出问题

前几天跑了这个项目里的还原模型权重的脚本：
https://github.com/zjunlp/CaMA

耗费了 128GB 的 RAM……

whisper 的 base 模型的中文效果其实不太行。而要是用 large 模型的话，那太吃配置了