沉浸式翻译插件就可以吧。

目前内存下降到 70M 以内。使用 sqlite3 优化之前内存占用 100 多 M 。

@plasticman64 @mapleleaf2023 感谢反馈和支持！

@KepaThings PIME 确实有各种问题不够完善，不过好处是支持使用 Python 和 Nodejs （甚至是任何你喜欢的编程语言）来写输入法，入门非常简单。

搜狗、微软拼音这种属于闭源商业软件，财大气粗是比不了，但是它们的英文输入效果也是一般般，没有用心好好做。

Weasel 小狼毫和 RIME 绑定太紧，要基于它来定制开发或者基于 yaml 词库配置搞文章，感觉并不简单，我也尝试过（浅尝辄止）。相关的项目之前看过台湾人搞的 https://github.com/shewer/rime-english

@northbrunv 联调家庭宽带怎么申请 ipv6 ？上次问了客服都说没有。

@xixibb 咸鱼买的二手。使用完全没有问题。

@nianlifeixing FRP 反向代理，我有公网 vps 。

16G 内存 256G ssd ，3000 买了一台 M1 mac mini 放家里。

https://www.hetzner.com/cloud/ 4.51 欧元/月。

你这种情况只能剑走偏锋：
参与 1~3 个 github 知名开源项目，成为核心贡献者。或者自创项目，目标是攒 1 千个 star 以上；
学好英语（最关键是强化听力，听不懂别幻想流畅沟通了），关注外企。
好好利用 AI ，想办法创业。

我最近刚买了个二手 M1 mac mini ，通过 HDMI 连接电视（电视作为显示器）做了基本配置，设置了 frp 转发 ssh 和 mosh ，这样我用其他机器（ M3 Max ）随时可以通过 ssh 访问，需要注意的是设置 mac mini 不自动休眠。

另外也试了 chrome remote desktop 这种远程控制方案，基本可用吧，需要翻墙的。

方便好用。加油！

Mac 上推荐 Maccy ，开源程序。

我之前给网友定制 iOS 输入法使用过上面提到的 bert 模型。

这个我测试过，最好用的是 berth 模型，响应时间快，资源消耗小。不太长的短句输入足够了。

开源的可以参考 https://github.com/renatoviolin/next_word_prediction ，下载模型需要可以翻墙，或者设置 HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com 使用国内镜像。

英文的使用 bert-base-uncased 模型，中文使用 bert-base-chinese 模型比较好。我之前在阿里云上部署测试过，网络延迟 200ms 左右，本地部署的话 50ms 左右延迟（当然我本机是 M3 Max ，计算性能高很多）。

设置 mosh-server 运行在 60003 端口：
mosh-server new -p 60003

在 frpc.toml 添加 mosh 配置
cat frpc.toml
```
serverAddr = "45.63.1.1"
serverPort = 7000
auth.token = "update your auth token here"

[[proxies]]
name = "ssh"
type = "tcp"
localIP = "127.0.0.1"
localPort = 22
remotePort = 2222

# Adding Mosh configuration
[[proxies]]
name = "mosh"
type = "udp"
localIP = "127.0.0.1"
localPort = 60003 # You can adjust this port if needed
remotePort = 60003 # Same port range on the server

在其他电脑上连接（假设 ssh key 为~/.ssh/macmini2024 ）：
mosh --ssh="ssh -p 2222 -i ~/.ssh/macmini2024" [email protected] --port=60003

frp 转发请求,设置 auth token 保护