vmware虚拟机安装开发系统的时候，一般都会多预留点磁盘空间，用的时间长了，本地占用的磁盘空间远超虚拟机实际文件的内容。

国内的资料，基本都在推荐秋叶大佬的一键部署包，想着都是基于Python的开源项目，部署也不会很复杂，试试从零开始。

折腾AI生成图，特意更换了显卡，3060 12g入门版本；服役七年的960光荣下线

核心的pytorch cuda安装，以前编写pyhton游戏辅助脚本时，本地安装过，没想到还是碰到坑，cuda加密一直无法激活。

one loop thread，耗时已经在微秒层面，更换服务器，从最多积压六万数据包，到几乎没有积压

在单线程循环处理数据的场景中，CPU的性能取决于主频、缓存大小、指令集架构等因素。一般来说，主频越高、缓存越大、指令集架构越先进的CPU在单线程处理数据时性能越好

就如当年学习搜索引擎的技巧，我们也需要学习一些和AI沟通的技巧，给出合理且充分的限定条件，高效的获取需要的答案。

如果你换个角度呢，当前的AI属于一个记忆力很好的小孩子，它拥有过目不忘的能力，有抄作业的能力。我们需要做的是学会如何正确、有效的和AI沟通，精准的描述需求，帮助AI生成预期的结果。

微信小程序介绍与开发准备

行政通知，办公位变动，从原本的二楼，迁移到十五楼，普普通通的一次工位迁移

提到嵌入式，脑海里还是当年学校实验室的51单片机和飞思卡尔。

GitHub Copilot 发布也不到两年时间，ChatGPT 问世了，不是很懂背后的原理，都用了一段时间。两个工具的辅助层面完全不同，但是都做到了大幅提高生产力。

太复杂的事情，AI还做不到，毕竟他们没有逻辑，有套路的或者说范式固定的事情，训练的语料足够，AI的效果能打个九分。