如果不介意配置低，z2pro 功能上可以很舒服的满足你。所谓配置低是指：z2pro 的 cpu 是 arm ，mem 只有 4g

肄业

@jacksonj297
之前在 12315 处理过天猫虚假宣传的纠纷，结果还挺好的。就是周期有点长倒也能理解。

互联网企业投诉中心这个还没有了解过，感谢提醒

@idragonet 100 元优惠券我这里还是能看到的，显示到这个会员周期结束。不过从我自己的体验来说，越来越多的商品不能使用东券了。所以也没太当回事

@IvanLi127 运费券可以抵的，两周内还用过一次

博物馆。空调足，新鲜感强

@oldhan 上行怎么有这么多？我看介绍页 500 兆的宽带上行只有 30
互斥这个之前还真不清楚，非常感谢！

@blufaux 这个是个什么活动？没看到。我看介绍页要消费满 198 才有千兆

我把这个问题丢给了 GPT ，以下是他的回答（还给了个代码，太长了不贴了。。。）

要实现一个高性能的图片相似度计算方案，可以使用以下方法：

1. 使用深度学习模型：使用预训练的深度学习模型，如 VGG, ResNet 等，可以更高效地提取图像特征。这些特征可以用于计算相似度。
2. 特征向量降维：使用 PCA 或 t-SNE 等方法对特征向量进行降维，这样可以减少计算量，提高相似度计算速度。
3. 近似最近邻搜索：对于相似度计算，可以使用近似最近邻搜索（ Approximate Nearest Neighbors ，ANN ）算法，如 Annoy 、Faiss 等库。它们可以在保持搜索质量的同时大大提高搜索速度。
4. 多线程 /多进程：使用 Python 的 multiprocessing 或 concurrent.futures 模块来实现多线程 /多进程并行计算。

10 亿美金的错误

简单来说
有两个 index L 和 R ，现在有个 K 要插入到这俩中间，只需要 K=random(L,R) 就可以了
数值可以用 bigint ，基本不会出现相撞，出现的时候重排一下就行了
当然，最靠谱的还是单独存。。

@mywaiting
赞，清爽简单
提个小建议，输入名字后敲回车会换行，换成保存是不是好一点？

之前看过一个法律同学写的，可以参考下 https://mp.weixin.qq.com/s/mmo9ZPSxH0UFMLb3sqMf2g

出于好奇想问一下题主，wsl2 是踩到啥坑了嘛？求分享？

不知道阮一峰出于什么考虑。

仅回复一下上面的讨论，其实做起来很容易，现在广告联盟太多了。基本上就是一键接入，会有专门的平台做各位说的工作。

推荐一下二手的 macmini，非常不错。
低功耗，性能不错

@jim9606 对，存储全关确实不行。所以感觉就是它这个相册限制功能有问题