我试了一圈，最后还是用 windows server 2022+hyper-V 方案。原因：

1. 虚拟机内存支持动态分配。例如：你可以给每个虚拟机最大 32GB 内存，每个虚拟机实际占用物理内存是根据自己的程序运行情况的。虚拟机里关闭某个程序后，内存会自动还给主机给其他虚拟机用。虚拟机内存动态分配支持 windows ，也支持 ubuntu 和 debian 。

2. 硬盘“删除重复数据”功能。例如：1 个 Win 虚拟机占硬盘 50G ，5 个 Win 虚拟机合计占硬盘也就 60-70G 左右。虚拟机支持实时完整备份，删重后备份数据几乎不占硬盘空间。(虚拟机快照是给测试环境用的，生产环境备份一般都不用快照，而是实时完整备份）

3. 硬件驱动程序中，windows 版本的驱动程序通常是最好的。因此硬件兼容性好，能发挥出硬件的最大性能。

4. 微软 hyper-v 对 ubuntu 和 debian 最新版本做了特别优化，运行效果不错。

Windows Server+Hyper-V 的“内存动态分配”和“硬盘删除重复数据”秒杀其他 vm 软件，对 linux 支持也好，容易维护，值得推荐。

对于 vscode+remote 开发，建议是 Windows Server + Hyper-V + Debian/ubuntu
对于 docker ，建议 Wiindows Server + Hyper-V + Debian/ubuntu + Docker CE+portainer

生成.ssh 目录，可以直接 mkdir ~/.ssh ，不一定需要使用 ssh 。

@icaolei 服务在容器里，有 3 种配置方法：
(1) bridge 网络，-p 127.0.0.1:8000:8000 ，容器内的服务绑定到 0.0.0.0:8000, docker 映射到主机 127.0.0.1:8000 ，nginx 直接 proxy 到 127.0.0.1:8000
(2) host 网络，不设-p 参数，容器内服务绑定到 127.0.0.1:8000 ，nginx 直接 proxy 到 127.0.0.1:8000
(3) 建立 docker 虚拟内网，容器使用虚拟内网固定 ip 地址，不设-p 参数，容器内服务绑定到内网 ip:8000 ，nginx 直接 proxy 到内网 ip:8000

方式一：比较常见，但在超大流量下会有性能问题
方式二：高性能，适合超大流量使用
方式三：如果部署多个容器联动(程序容器、数据库容器、redis 容器等)，所有容器都使用虚拟内网固定 ip ，都不设-p 参数，部署方便且安全。

正解是：监听 44301 网站配置的问题，加下面一行即可解决问题。
absolute_redirect off;

另外，你的 nginx 配置还有 2 个优化的地方。

1.网站程序无法获得浏览器的 IP 地址，解决的方法是启用 proxy_protocol 协议。调整如下：

server {
listen 443 reuseport;
listen [::]:443 reuseport;
proxy_pass $name;
proxy_protocol on;
ssl_preread on;
}

然后监听 44301 的 listen 改成：
listen 44301 ssl http2 proxy_protocol;

2.建议去掉 map 的 default 行，提升 tls 安全。客户端必须提供正确域名才会建立 tls 连接，能抵御网络盲扫后攻击。

“安娜的档案” ;-)

用企业邮箱试试

@Oilybear 不需要 gevent

@Oilybear Gunicorn+gthread 更合适。

写一个 sh 文件，使用 rsync+ssh 同步到各个服务器，例如：
run.sh =================
rsync -azvP /home/code [email protected]:/home/code
ssh [email protected] docker restart mycode
rsync -azvP /home/code [email protected]:/home/code
ssh [email protected] docker restart mycode
rsync -azvP /home/code [email protected]:/home/code
ssh [email protected] docker restart mycode

运行 sh 文件即可。

使用 Gunicorn + Gevent ，如果长时间无 io 的密集计算，需要定期运行 gevent.sleep()，把控制权交回 gevent 的事件循环，允许其他协程运行。同时，启用多个 workers 来提升并发量。

Gunicorn 是一定要用的，Gevent 要具体分析。Gevent 是基于协程的，需要连续 2 次 IO(例如：数据库、redis 、文件等)之间没有长时间的密集计算，否则会卡卡的。如果有长时间封闭式密集计算，Gunicorn+thread 更好些。
对于第二个问题，Gevent 模式不区分 gpu 和 cpu ，只考虑协程模式下，多协程能否有效运行。

卷技术的话，有个 35 岁的盖子。如果是二三线城市，有房且无贷款或贷款压力不大，本地事业单位上岸最为稳妥。还有就是维持好人脉，让大家觉得你的人靠谱、技术过硬，大学同学、老同事都是在你 35 岁之后可以拉你一把的人。

excel 数据导入 sql 数据库，通常是在 excel 某列里写一个 insert （ sql 语句）的字符串公式，一拖然后复制到 mysql workbench 执行的。（ mysql 要使用 utf8 ）

我觉得，直接使用“金山文档(wps)” 或者 “腾讯文档” 等在线多人协作的系统应该就能满足你的需求。

@pista 米国已经有公司要测试应聘者的 gpt 的使用能力，也就是：能根据业务需求，使用准确的语言表达给 ai ，并根据 ai 反馈进行有效交流，以解决实际问题的能力。不是所有应聘者都有这个能力的。

ai 导致程序员失业，不是指 ai 把程序员的活给干了。而是指：原来 1 个大牛带 5 个普通程序员，现在只需要 1 个大牛带 2 个普通程序员+ai 辅助，6 个人的 team 变成 3 个人的 team ，少了 3 个人的工作岗位。

M1 跑 amd64 windows 是无解的。你可以试试：M1 安装 arm windows ，然后跑 x86/x64 的 windows 程序；或者是弄一个 intel/amd 的电脑。

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nanopi r4s 安装 openwrt 做主路由，外接一个或多个 wifi 路由器(切换到交换机模式)