好处是，抓紧时间学习夹缝中生存，千载难逢的机会，别的公司没有，下一个公司一定会比这个好
坏处是，在这生存不了的话，去外面也不好找

总有个 main 吧，main 接收信号再传出去

水灾，涉及主要产瓜地，且运输道路不畅

两个阶段，30+，体力下降明显；一阳后，虽然没有什么大病大痛，但出现好多奇奇怪怪的小症状（也可能是进入人生后 1/3 的原因）

好奇，nas 要不要装绿坝，改名要不要联网检测？

质检涉及很多变量，不仅是外观，材质这些是需要检测设备的
而外观是主观感受，完整的“瑕疵”定义复杂，只能做基础定义，而且是每批分别定义；即使 AI 完成检测，可能还需要人工过一遍
所以，量少的批次并没降低多少成本，量大的批次好像也没必要，因为量大的多数是面向低消费客户，例如工厂的厂服，只要不是生产流程出问题，一般次品不多，客户端调节或反馈即可

大家可以想想某些软件裁撤测试部门，就是这个意思，只要不是大 bug ，靠客户反馈即可

今天看到“三连骗”，tg/微博/闲鱼

报警了么？笑

9 天前没热度的帖子，怎么还置顶起来了？

@ladypxy #34
国内如果不是大厂，没人做得起图片审核，以前做相册相关的站点，现在几乎死光了

@kyznever #35
我不是你的目标用户，只是身边有爱随手存图的人
我本地图片都 50T 了，只会整批下载，分类是按整套的，不是按张

需求并非小众，相当于文摘，只不过目标是图片(甚至可以做短视频)，不是文字，很多人喜欢这样做 —— 不是什么珍贵图片没必要存本地
不过有法律问题
肯定不能分享(版权问题)
且这个传的过程也要考究，用户发个地址，贵站抓取就相当于爬虫，只能用户亲自传，但这用起来就变得麻烦了，用户估计用脚投票，考虑一下浏览器扩展读缓存再手选后上传？

管理模块就更麻烦了，但这个做得好的话，会吸引很多用户，因为单纯保存的话，各家大同小异，做不出特色

作为一个集图者，图片自动分类(tag)是强需求，例如什么样的风景、什么样的壁纸、什么样的人……，有个 AI 识别足够强，但钱烧了能不能回本，呵呵
还有去重、相似……就是 —— 需求很多，奈何机器不够

“脱……水……”

java 不懂，但这个用 pandas 很容易写，性能的话，因为都是纯数字，可以用 numba 优化

A1,A2,Q15B Q15R P15B P15R 这些，只要当期结果出来，就可以计算，然后作为当期数据的附加字段一并存入数据库，以后就只是读取而已
现在就是不知道这个 C618 要算多复杂，反正从次数上看，计算量其实很少，而且是可以并发的
如果 C618 对每期来说也是定值的话，就是第 C618[n+1]计算出来后，C618[n]还是不变，那这个 C618 也是可以入库的，以后无需计算

基本上 pandas rolling 就可以

单身选近的，两口选大的，三口之家选配套好的

是你一个人决定的才需要问啊，两个人决定的事为何问第三方？