去华人蒸汽买吧, 或者还有一家悦来悦好, 有可以直接国内顺丰的, 前者买了好几年了值得信赖, 后者刚出来一段时间但是贵在便宜
我们家原来很严重, 发现问题有一部分是因为外面排水管会反味, 加了一个防臭的东西(就是类似于地漏那种), 现在好多了, 虽然有臭味, 但是清了很多
尝试了 Spotify, Youtube Music, Apple Music.
Spotify 的问题是曲库和区绑定的, 很多听不了, 比如我听很多旧一点的 ACG 就没有, 用的美区, 港区曲库更不全.除了个别的曲子是灰的, 是比较好的体验, 但是非港区之外, 支付也是一个大麻烦.
Youtube Music 是港区的, 和 youtube 的会员一起送的, 相对于 spotify 貌似全一点, 但是歌曲比较杂乱, 还会和 youtube 本身的收藏混杂在一起, 转移播放列表之后试用了下也放弃了.
Apple Music, 体感上笔 Spotify 稍稍全那么一点点(比如同样是美区, 能听命运石之门的 hacking to the gate),可以用礼品卡所以还好, 国区对我听 ACG 和欧美的摇滚和说唱来说太灾难了, 可以自己上传一些上面没有的曲子, 比较大的程度完整了曲库. 问题是推荐和歌单, 非 macOS 上的 app 没有智能歌单, 歌单编辑什么的不够友好, 要不是苹果不给接口, 都想自己做一个了. 推荐一般般没有 Spotify 做的好. 还有,最近貌似删减了大量曲子, 我有很多古典乐的歌单, 里面维瓦尔第和巴赫的一片一片的灰, 幸亏能替代的其他人演奏的也不少, 不像别的曲子没了就找不到能替换的了.
自己本地搞, 试用过 plex 的 music, 说实话 app 还不错, 但是要一直更新的话, 音乐这种资源比美剧电影动画难找太多了, 特别是好的资源, 而且费时费力太多了,故直接放弃了.
说得腹黑一点, 我是真做 AI 的你是就会调 API 的,但是其实你我大家都是调 api, 不 BB 两句怎么显得我是真做 AI 的?
真稍微懂的人不会 BB 那种没用的东西, 何况机器学习领域, 十年前开始就已经大部分人是调包侠了. 7 8 年前是 model.fit.train.forward 还需要自己写写 model 定义下 loss, 5 年前是 transformer.train 模型里面是啥很多人都不知道, 3 年前会写个 prompt 就觉得自己搞完了.
真在里面塌下心看模型定义,训练细节, 等等的谁有功夫 BB 别人, 技术报告和论文都看不过来.
那些 BB 别人调 API 的所谓的懂 AI 的人, 估计除了 prompt 那些东西之外他也说不出什么来