作为实验性产品确实可以，作为商业产品还看不出来有什么价值

阿里云经常搞这种套路，确实不能用，用着用着就多出一大堆费用来。道德底线太低了。

你对宏观经济可能有些不了解，我们正处在经济下行的衰退期，创业可能不是好的机会，或者至少要等到衰退的拐点出现再去参与。这个周期从现在看，至少要持续到 30 年，还是建议等等。但不反对这端时间积累个人的能力和人脉。

年纪太大，别干重体力活，做保安或者库管吧。

双向复制的时候，怎么保证 binlog 的一致？应该听谁的？

时代可能变了，未来大量 java 时代做 CRUD 要专场了，未来大量的 IT 应用场景应该是 AI 驱动下的机器智能。嵌入式负责将机器动作和指令连接，AI 再接管这些机器。大量的适配工作就是新时代的 CRUD 。

近二十年，人类最可能取得突破的行业是那些领域？
ChatGPT
近二十年内，人类最可能取得突破的行业包括人工智能、生物技术、可持续能源、空间探索和量子计算。人工智能预计将在自动化、数据分析和智能系统方面带来革命。生物技术可能在医疗健康、基因编辑和疾病治疗领域实现重大进展。可持续能源领域，特别是在太阳能、风能和其他清洁能源技术方面，将是应对气候变化的关键。空间探索有望在深空旅行、火星定居和资源开采方面取得突破。量子计算预计将彻底改变数据处理、加密和计算问题的解决方式。这些领域的进展将对社会、经济和技术产生深远影响。

那未来二十年是做技术研究更好还是去企业？
ChatGPT
选择在未来二十年内从事技术研究还是加入企业，这取决于个人的职业目标、兴趣和技能。技术研究可能提供深入探索前沿科技和解决复杂问题的机会，适合那些对科学发现和创新有深厚兴趣的人。而加入企业，则可能提供将研究成果商业化、解决实际问题以及快速适应市场变化的机会，适合那些对应用技术和影响市场更感兴趣的人。两者各有利弊，关键在于个人的职业规划和对工作满意度的定义。

但我的疑问是，他如何得到成功人士的数据？另外成功人士的行为特征适合个体吗？
ChatGPT
文章没有具体说明如何获取成功人士的数据。这可能涉及隐私和数据获取的伦理问题。至于成功人士的行为特征是否适合每个个体，这通常取决于个人的具体情况和背景。模仿成功人士的行为模式可能在一些情况下有助于个人发展，但也可能需要根据个人的独特需求和环境进行调整。因此，成功人士的行为特征并不一定适合所有人，关键在于找到适合自己的个性化策略。

他提到的挑战是什么？如何解决的？
ChatGPT
文章中提到的主要挑战包括如何精确地识别和模仿成功人士的行为，以及如何根据个人的特质和需求定制推荐。为了解决这些挑战，文章建议使用先进的人工智能技术来分析大量的数据，并从中提取对个人成长有益的模式和策略。此外，文章还强调了持续改进和调整推荐算法的重要性，以确保它们能够有效地适应用户的不断变化的需求和环境。通过这种方式，Xinbox 网能够提供更加个性化和有效的成长路径。

他有没有具体给出他的解决方案是什么？
ChatGPT
是的，文章确实提出了具体的解决方案。它建议使用“Xinbox 网”这个服务来帮助个人成长。这个服务利用人工智能推荐系统为用户提供个性化的成长建议和策略。这些建议基于模仿成功人士的行为和习惯，同时考虑到每个人的特定需求和特质。通过这样的方法，用户可以更有效地克服个人挑战，如拖延症，从而实现个人发展和成功。文章还讨论了在实现和运行这样的服务时可能遇到的挑战，以及如何解决这些挑战。

这篇文章主要探讨了如何通过精神或心灵层面的成长来提高达成各种成功（如财富、权力、名誉和个人满足感）的可能性。文章强调寻找个性化方法和模仿成功人士的重要性，并介绍了“Xinbox 现象”作为一个辅助自我提升的工具。它特别指出了人工智能在推荐系统中的作用，并探讨了一个名为“Xinbox 网”的网络服务如何通过模仿和推荐功能帮助个人成长。文章还讨论了实现此类系统的挑战和可能的解决方案，并涉及到如何应对拖延症、个性特质等个人差异，这些因素会影响自我提升方法的有效性。

你的绩效有多少，你就承担你绩效内的责任。公司如果让一个每月挣 2 千元工资的人去做损失超过 2 亿的决策，那是公司的错误。

我记得这种中间件有人实现过，可以做数据库高可用的代理，做拆库的数据聚合，查询的性能优化。

后端用一个 etcd 或者 zookeeper 管理群集，然后根据客户的 id 用算法映射到群集上，引导客户的连接群集使用的 ip 地址和端口，客户就上了船了。如果群集要下线，发送 websocket 的消息给客户，自己断线然后重新查询群集地址，再连接。

没假期的过完春节跑路就赚到了。