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19 天前
回复了 dbfox 创建的主题 职场话题 夜聊 35
夜聊聊点实在话了,老哥实在人。至于 v2 的环境,现在的环境不说比早期,比几年前也是比不得的,戾气自然是很重,因为程序员群体里你不得不承认之前很多是靠风口吹起来的人。没学历,没技术,没研究,没文化,但是肯干,而且靠自己肯干赚到了钱,自己的世界观非常自洽,突出一个看全世界和自己不一样的都要嘴两句。

这也是没啥办法的事情,互联网平台就是这样普遍性的劣币驱逐良币的过程。20 年互联网能看到的所有这些非资本平台,早期能发迹的就是一开始有那么一群先进分子,他在社会上占据高层地位的,无偿地在输出一些优质内容。他有剩余价值他不在乎的。然后靠着优质内容,人越聚越多,内容质量不可避免地下降,争吵也都来了,除非之后再资本化去对抗这种内容质量下降,否则就是要变差的,这是客观规律。

计算机技术也是个比较奇怪的课题,照理来说和芯片设计产业之类的,甚至说和实体资产,像什么造车盖楼之类的,我觉得原理上也是没啥区别。你一行代码积累下来就是比别人跑得快,一个企业实现的一个什么数据结构就是比别人跑得快,或者别人有个什么功能实现不了,我能实现,那照理说也是有无差别智慧劳动的价值,这和芯片制造其实没有本质区别,毕竟国外很多高等教育 cs 和 ee 都混在一块教的,cs 写 verilog 写得好的也不少。

但是现实是具体表现就变成了所谓 ee 越老越吃香,cs 就吃青春饭。我倒觉得不是工作本身有什么差异,还是所谓的行业护城河,cs 最大的优势是边际成本极低,最大的劣势也是边际成本极低。像现在前端程序员中很多为什么在鄙视链底端,因为做的确实不是控制学和逻辑设计的工作,像很多学文科学商科的什么男的女的,毕业找不到工作,上了三个月培训班,建立里面写上全是假的就开始找工作了,买台电脑浏览器里打开 F12 这生产工具就有了。别的行当行吗,芯片设计那绝对的资本集中,流一次片少说 8 位数打底的,你普通人上哪学去。不是你学得会学不会,不会 ee 当不了芯片工程师的问题,绝大多数泥腿子出身压根就没那机会去当 ee 工程师。所以依我看,还是万事万物离不开阶级,就是有些行当的阶级性防护比较强,然后我们历史在特殊的时间有特殊性,一方面社会生产有极大空缺,另一方面过去一二十年里某国实现了极低的教育成本,让一部分人靠教育实现了往上层阶级的流动。然后被剩下的人就想说我当初要是学这个就好了,学那个就好了,我当初选专业当大夫就好了,我觉得都是迷思,对于绝大部分人来说,你以为你有机会,实际上你从头到尾没机会的。就算真的有机会,只是时代赋予的美丽意外,到 2024 年了现在学历流通的作用是很弱了,未来会更弱。
21 天前
回复了 serafin 创建的主题 NAS NAS 全盘加密,实现秒删数据。
1. 想法挺好
2. 以目前的密码学,除非量子计算机实用化,否则算力提升恐怕不能实现宣称的 30 年后 10 分钟破解
3. 考虑到数据存储介质有自然衰减,断电的机械硬盘恐怕也无法在几十年的维度完整保有数据,恐怕破解可能仅存于理论上猴子直接用键盘打出莎士比亚。
4. 然而没有实用价值,对于实现加密原有硬盘内的数据,与其他方法无本质区别,甚至不进行多次擦写的话无法对抗 FBI
@ohayoo 每期基本都能学到或者长见识。只不过现在搞开发相关的学习确实也不主流了,所以没人回帖
常见策略是堆上的内存释放了但是堆本身是不释放的,未必是泄露
psutil.net_io_counters 有没有系统调用或者 IO 行为,它是同步的还是异步的,你用 asyncio 和速度变快有任何关系吗?
1. 密码登录和 root 登录不是好习惯
2. 虽然但是,root 强密码几乎不认为有安全问题,前提是你确定你的密码足够强,局域网的暴力破解速度也不慢。
3. 如果遇到 sshd 的暴力破解 varlog 和 history 里应该会有明显特征,大概
4. frp 业务比较单纯,另外最近似乎没听说有什么漏洞爆出。
5. 所以照楼主描述反正我是感觉基本上是 web 业务的问题,可能也用了数据库的权限。
这倒确实是个方向。
勤思考,善于提问确实重要,大模型时代下可能更重要
@Maboroshii 确实不多,自走棋游戏首先都会限制棋子上限,任务的数量级靠硬怼也能搞。只是我是想后面有没有可能跑大量测试和数据分析,所以性能上想尽量基线做高点
@kylebing 主要是管住嘴,我现在每周一般还有 5 小时以上的有氧,饮食不控制意义不大,只能锻炼心肺。
可以看出 op 不是广东人,你 10 大见闻里挺多让人挺无语的,比如有一条叫“东西也没多便宜”,所以还是很便宜?
@ETCartman OK ,感谢老哥经验,大概是啥价位?
@HarveyLiu 问题是框架都没法做,难道要我一个用户去全学一遍吗...
@NoOneNoBody 循环出现重新错误倒是可以理解,因为目前位置编码外推性似乎仍不足以清晰标示远距离文本权重,模型的线性层能记住的知识也有限,似乎确实容易出现文本过远就失重。不过感觉这不是 llm 助手的常见使用情况,通常错误超过两次用户就会觉得模型没能力解决该问题。

@huluhulu 一看就不是搞算法的吧,兄弟
@NoOneNoBody 单就你说的这个问题,告诉他 A 是错的他就不回回答 A ,我觉得现在参数比较高的几个模型应该都没这个问题
@lithiumii 比如我一直搞不清楚的一个地方就是 ubuntu 的防火墙到底是用 ufw 管还是 iptables 管,要写复杂规则的话 iptables 起码我是肯定要边 google 边写的,你叫我裸写肯定记不住。。以前图形界面都搞完了倒是也不操心。。。。
@drymonfidelia 我从高中码到现在超过十年,仔细想了一下我个人实践的所有项目,恐怕加在一起也就二十万到三十万行之间,而且我自觉算是很勤奋的了。企业里正常程序员计算绩效,别管用什么语言,一天提交超过 200 行就算满状态工作了,算下来你十年不停,总共也就能开发 70 万行代码。

不知道你这几十万怎么出来的,几十万哥问出内存计数问题属实是让人见识物种多样性了。
@huohuang 有那么点道理,但是目前来看似乎只是在生产过剩的领域继续过剩而已。比如 llm 适合用来让一个白领完成三个白领的工作,只是问题是我们现在白领本来已经严重过剩。蒸汽机大量解决急缺领域的生产力问题,如果 AI 能开启火星殖民那可能还差不多
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