传统的方法是 collectd

冬天了，相当于免费热风机

有点闲，docker image 本身就是压缩的

https://docs.docker.com/build/exporters/#compression

docker buildx build \
--output type=image,name=<registry>/<image>,push=true,compression=zstd .

Emby 我记得是有概率 api 里汇报内网地址，或者源站公网 ip
你需要在服务器里设置下

出生
王怡凌
1968 年 11 月 24 日（ 56 岁）
就…台湾没人了吗？

感觉不大行 有点江郎才尽了
就一个不好玩的谐音梗，玩了一整首歌，感觉自觉趣，特别尴尬。
比起早期的海南岛和东京喷涌差多了。
演员也不行，女演员就整容失败的 50+大妈，选角下次上点心吧。

应该就是买流量+故意起的名字
毕竟最后俩字谐音罗翔

供需关系
糙米赛道是健康，肯定贵，而且糙米不是不脱壳，而是脱不彻底，所以理论上工艺也不一样
新工艺 产量小 相对的成本也会高

自研是啥？

你这问题直接问 llm 就完事， 属于简单难度问题。看了下这几个方面基本上你们一个也没有。

计算资源:
- 训练大型 AI 模型通常需要数百到数千个 GPU/TPU,持续时间从数周到数月不等
- 对于较小规模的模型,至少需要几十个 GPU 进行分布式训练
- 需要高性能计算集群和存储系统的支持

数据资源:
- 高质量的训练数据至关重要,规模从几 TB 到数百 TB 不等
- 需要专业团队进行数据收集、清洗、标注等工作
- 特定领域的数据获取可能面临难度

人才资源:
- 核心研发团队需要机器学习、算法、系统等专业人才
- 工程团队负责训练框架、分布式系统等基础设施
- 领域专家提供行业知识和应用场景指导

资金投入:
- 硬件设施投入可能达到数千万到数亿
- 人力成本每年至少数百万到上千万
- 还需要考虑数据采购、计算资源租用等费用

社会稳定。

域名不错

最简单办法，把所有命令串起来放到一个 run 里，就小了

27 感觉刚好合适，觉得 1 个不够的可以放 2-3 个。主要是 27"2k 不用缩放，省好多事。

@ixcode 据说是无期，除非中途越狱。