tywtyw2002

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不如撸成 zsh 插件 配合 fzf 。
配置文件 toml 管理就好了,或者直接 toml 生成 ssh_config
没 AI 的时候,99%的东西不也没人看嘛。

有些人都没考虑明白做出来干嘛就去做,这才是制造垃圾的本质。
@LeeReamond 有些基础理论,你可以问问 AI 去了解下。

对于内存 cpu 的例子,针对大型企业用户的例子是成本指数级下降。
以前大型运算要 openmp ,并且不便宜。2012 年左右成本就已经可控了,不需要搞一机房服务器就能算了,一机柜足以。然后 2018 年,一台服务器对于很多计算都足够了。然后就没人搞服务器了,直接 aws 算了。

ai 基础算法 1990 年代就以及有了。剩下的就是算力。
gemini 写代码不大行。 尤其是复杂的库和小众一些的,还不如手写。
@ydt0728 我搞不出来,没怎么研究这个领域。

有可能就是找特征,麻将的质地应该是不均匀的,可能在特定光谱下,会有特征。这个入手是最容易实现的。
@PublicDNS opennhrp 很老的项目了。 或者 FRR 的 nhrpd 。
动态还 ok ,要看多久换一次 ip 了,小时级的没问题。hub 必须是静态 ip ,spoke 可以是动态的。
@Tink 问题是人工能达到 100%的精确度吗?还是说精确度有多少。

麻将洗牌的时候,完全可以做到 2-3 张牌在被手完全盖住的情况下,调换位置,这个完全没法追踪,只能概率实现。


以前做停车场汽车追踪的时候,同型号汽车不按照车牌识别,但是经过遮挡路段就会完全丢失,只能根据速度和车流时间去猜,猜测结果还不如随机数(可能是水平太差)。最后还得上车牌识别才能追踪。
你先手动试试能不能追踪明白。手动能追踪明白在上 AI 。
否则最后经过几次轨迹概率分析叠加后,结果几乎不可用。
有公网 ip 的话 就跑 dmvpn ,目前开源支持性最好。
没公网 ip ,用 tailscale 或者 cf warp 这类的吧,不折腾。因为 nat 打洞是个大坑。GRE-in-UDP 到现在也没啥不错的实现。
bettermouse 谁用谁知道。
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