@Imivan 都 dd 成纯净系统了，没有监控脚本自动报告了，除非人工监控，连接数、流量别太夸张，没那么多资源来人工监控你

dd 纯净系统，然后梯子端口不要用缺省的，没啥问题。

看到这个帖子，综合大家的看法，刷了个官方的 EEA 版，装了酷安市场，APP 主要用酷安装，找不到的用 Play 商店装，基本没啥大问题，银行 APP 、股票 APP 等等都能用，最主要的是广告少了很多很多很多。

几个缺点：
1. 负一屏没国行的好用，比如微信扫一扫，微信付款码等都没法添加，要用只能打开微信
2. 来电归属地，号码标记没有，也就不能按标记拦截骚扰电话了
3. 还有一些习惯了国行的功能但是 EEA 版没有的，不过不伤大雅，不一一列出了

不知道是不是 7.0/7.0.1 的 redpill 引导的梗，特别是直通阵列卡的情况，调整 DiskIdMap 和 SataPortMap 识别硬盘和调整正常顺序能弄死人。建议没有特别想用的功能，就留在 6.22 得了。

@OwO233
我的情况是，命令行执行 /usr/bin/python3 /home/yaleyu/autosign.py 一切正常，但是 crontab -e 一定要添加 SHELL 和 PATH ，比如下面三行才能正常执行

SHELL=/bin/bash
PATH=/usr/local/bin:/usr/bin:/usr/sbin
0 1 * * * /usr/bin/python3 /home/yaleyu/autosign.py

支持 NVME+SATA 的 J4125 软路由，没其他需求的话直接装个 debian （有其他需求的话装 PVE ，里面装个 debian ，硬盘直通给 debian ），配置 nfs, samba, webdav

我遇到过脚本只加 PATH 不能正常运行，加 PATH 和 SHELL 才能正常运行的情况，好奇怪。

看标题我以为是淘宝的 88VIP 呢，淘气值够就 88 元，如果淘气值不够就要 888 元

@black11black IDM 很神奇，不知道用了什么技术，在不支持 Range 的下载点（比如各大网赚盘）也可以实现分片下载。

@heguangyu5 哎呀，谢谢谢谢，应该仔细看 man page

‘and is given 2 or 3 command-line arguments’ 太有用了

@levin1001 谢谢提醒。

看了一些脚本，基本上是 cron 定时运行 mdadm --detail /dev/md...，然后里面如果有 error/warning 就发送告警。

但是没找到 mdadm --monitor --program 参数主动发送的例子。

如果是 python 通过企业微信发送，是类似于下面这样的调用，其中 text 参数是收到的内容
···
send_msg_url = f'https://qyapi.weixin.qq.com/cgi-bin/message/send?access_token={access_token}'
data = {
'touser': wecom_touid,
'agentid': wecom_aid,
'msgtype': 'text',
'text': {'content': text},
'duplicate_check_interval': 600
}
requests.post(send_msg_url, data=json.dumps(data))
···
主要问题是这个 text 从哪里得到？

Emby 解君愁

刚刚从 xshell 转到 tabby ，觉得很不错，Windows/macOS/Ubuntu 全部设置成一样，这样不同平台获得同样的体验

@shanguo 对的，曾经也是被莫名其妙被远程重启光猫，变成内网 IP ，打电话去 10000 号，说要监控，需要公网 IP ，然后过会重启光猫就好了，他们估计做了个设置，以后多次重启，也没再被变成内网

个人觉得，太复杂的正则，用来学习不错，写到代码里面，别说别人很难理解，过段时间自己再看估计都要迷糊了

@Unmurphy 哈哈哈，我前一辆就是骚绿尚酷，现在路上看到同样的还是觉得很亲切。对的，停产了，也没后一代推出。

@HelloViper 原来的代码跑出来有错，没考虑到 A，稍微改了一下
```
a = df.A.to_list()
b = df.B.to_list()
c = df.C.to_list()
d = []
first_false = 0
for i, (x, y, z) in enumerate(zip(a, b, c)):
if a[i] != a[i-1] and not z:
first_false = i
if z:
d.append(sum(b[first_false: i+1]))
else:
d.append(0)
df['D'] = d
print(df)
```
居然性能是最快的：
226 µs ± 4.2 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

@zone10 这个和在 stackoverflow 求助得到的一样了，我把思路套进实际数据比对一下，谢谢

@necomancer 666