最近看到一个比较神奇的，用 godot 游戏引擎做桌面应用。。。

只要是明明白白写出来的都好说。最麻烦的是写的不明不白的，随机审核的。。

@ZSeptember 我的理解很简单的。
既然选择低风险的活着，就要接受低收益。
选择高风险的活着，就要选择接收最坏的情况。就是俗语说的，光惦记贼吃肉，忘记贼挨打了。。
贼这个词引申一下就好了。


没有那么多既要又要全都要的完美生活。

frp, 梯子, 数据库，爬虫, streamlit page , openai 转发, slack 机器人， 小飞机机器人

大概就这些。。。

不要玩文字游戏。。就国内这几代人可以说是安分守己、遵守各种道德、法律、号召的代表了，结果依旧要为生计奔波。。反而是不遵守的人更有机会。你觉得是啥原因？

主要是户口不在上海，然后想在上海交。貌似小微企业注册和存续一年花不了多少钱？

注册小微企业，自己给自己交，有人现身说法没？

大概几种情况
1. 确实工作太忙
2. 招聘刚放出来，岗位不着急，手上没有更好的，你也有一些缺点，想等等看有没有更好的
3. 招聘刚放出来，岗位不着急，手上有其它候选人，你也有一些缺点，想等其它候选人多面两次再对比决定
4. 招聘刚放出来，岗位可招可不招，想捡漏一个比较厉害的

colab pro 可以先充值一个月试试看，只做推理的话，还是够用的，还可以免得冲动消费。。

我也发表下个人的看法：
在某种意义上来说，各种技术方案、编程语言，都是在应对人。计算机本身并不关心这些二进制的是什么，换言之任何技术方案、编程语言、术语、岗位都是在解决人的问题。

纯粹从技术上去考虑这些，确实是没什么区别的，每种方案都可以完成目标。区别在于这些方案对应的其它成本，比如机器成本，人力成本，时间成本这些显性成本。还有一些隐性成本，比如沟通成本之类的。

数据仓库这些东西，确实就是 收集数据 -> 整理数据 -> 输出数据，这个链路。更抽象点的就是数据的输入和输出。
抽象到这里的时候，所有的程序、系统都可以抽象的理解为 数据的输入和输出。



至于提到的其它问题：

“什么是数据库，什么是数据仓库”：数据库是对应软件系统，数据仓库是一种概念上的，并不对应到具体软件上。

“数据仓库有什么优势”：数据仓库的优势取决于对比系统，业务系统要求高并发，数据仓库要求高吞吐量。

“ELT 和 ETL 的区别”：这两者的区别在于数据处理数据速度和数据传输速度之间的关系，决定采用哪种方案看场景。


“数据治理的好处”：数据治理也是特定场景下的，互联网里面确实不多。传统企业里面多，有些传统企业里面的系统有 dephi ，c#，java 诸多版本，整个建设周期可能比程序员的生命周期都长，各种奇奇怪怪的数据和定义，这种背景下数据治理的好处才能被切身体会出来。

试试转游戏呢？

@L13 前段时间收到推送的，我刚搜了下，发现找不到了。。。

1. 玩游戏得话，4060ti 差不多大部分游戏可玩。

2. 跑模型得话，B 站上有人买三张 4060ti 跑模型，看参数性能是大于 4090 的。。折衷下，买两张 4060ti 看看行不行。