其中人的 DNA 有效基因不会超过 10%，有很多没表达的基因——有效基因这种概念似乎不太合适，即使是不表达的基因本身也可能参与启动子、增强子、基因沉默区域，以及在遗传的过程中发生突变以后，也可以重新直接参与表达。

DNA 翻译成蛋白质会造成信息的损失——实际上不存在信息的丢失，反而在翻译过程增加了信息的复杂度，翻译过程中 rna 和蛋白质都有各种相互变化和作用，可以直接影响最后的基因功能

以及 3d 基因组、表观遗传这些东西，实际上也说明现代遗传学作为一门类似逆向研究工程，还存在大量未知的领域。

节哀🤣

——回复来自于 2018 产圣手二代双模红轴

@inzufu 这玩意一眼就是算法推理服务，nodejs 加载模型文件跑算法推理，你这不是难为算法同学吗？

这代码里面一眼看去就是模型资源全局变量跑，十几个并发，要是没有 gpu 没有显存，就是需要大内存的。再就是推理接口一般也都是 batch 推理，并发可以利用 batch 来缓解压力。

简而言之，要么懂算法、要么懂 python 后端，两者都不精通，算法服务能跑起来已经谢天谢地，就不要苛责性能了

江汉路逛完，尽头是一片老汉口街区也是可以逛逛，然后走到江滩看看江，然后坐个轮渡，到对面汉街再逛逛，汉街离武大、东湖也不远，逛完吃个宵夜👋

开发环境用 conda ，确定要用的包加到 requestments.txt 。部署的时候一个 dockerfile ，一行：pip install -r requestments.txt -i XXX.COM

不针对茅台。白酒是真的难喝呀

爬虫本质都一样，都是发出 http 请求得到想要的数据。
但面向的需求场景不一样，比如有这样的一个需求：
请采集维基百科特定分类下的所有主题页面，大概 700W 个页面，要求一周内交付数据？
- 首先：浏览器插件已经不在考虑范围内了，使用一个浏览器翻完维基百科，你等得了用户可能等不了
- 其次：纯 selenium 处理这类弱反爬的网站也没有什么优势了，且不说无头浏览器的速度慢，如果开 1000 个无头浏览器，一般的也需要海量的内存了。
- 剩下的就是爬虫代码自行编写了，用 scrapy ，或者自己造轮子最后实现类似 scrapy 的框架的功能，对接 ip 池来进行并发爬取。（中间也可能用到 selenium 搭配处理一些反爬策略）

用哪个？看需求吧：
- 海量数据+长期需求=自己写爬虫
- 少量数据+临时需求= 数据采集器搞一下交差

Linux 装个桌面，然后再装个浏览器，打开浏览器，然后 python 截取系统屏幕🤣类似 rpa 吧

JetBrain 可能没有想到居然还有程序员世家的用户🤣

之前看了一眼这个项目，就是写个脚本把一个 github copilot 的 token ，共享给所有人用。。。这项目还放在 github🤣等于直接贴脸开大，果然 github 马上就给 ban 了

跟上暴叔的节奏吧。资源和核心装备（英语），但是需要自己努力和家里支持，200 多分，如果花个一两年只卷英语，能够出国的还行

硬算就是慢吧，好歹用一下 GIS 特性

杭州的事情，建议上 1818 黄金眼，还是很有效的

试用过一段时间 Pycharm + WSL2 ，主要是不够丝滑，处处都不够丝滑。后面我还是选择直接装个 ubuntu 双系统

加班领域，被领导 pua 领域，背低绩效领域

开源对象存储使用在云服务的对象存储作为底层存储，上一次见到这么离谱的事情还是：VMware 跑在 docker 里面

😎 https://yance.wiki

久坐——现在公司标配是升降工作台，坐久了自己升起来站着办公呗。以前的单位办公桌固定的，大概 30%的同事会自己带一个升降台，离职了也带走。

加班——主要还是看个人，大部分人在公司加班也就是水时间，只有项目排期出问题了才加班多，那种确实累。