买过 2 个平替，问题多多，已放弃。
1. 用不了多久就没电（ 2 ～ 3 个月？）。
2. 一次 iPhone 系统升级后，之前添加的 airtag 不见了，而且再也连不上。
3. 其中一个折腾半天终于连上了，弹出一个类似隐私说明的东西，没仔细看就确认了。之后就添加失败，而且再也没有连上过。

日志管理和具体语言没多大关系。
配置一个 SysLogHandler 的 handle ，将日志发给 syslog ，由 syslog 做多服务器的日志汇总。
如果要便于查询可以加个 Loki 。

AI 公司还有一个工作，模型的适配。
比如找了个开源模型，无法按常规方式转换成目标推理框架，这时候要对模型做一些适配工作。
不过这些都是很工程化的工作。
简单来说：在我看来在缺乏算力支持的小公司，涉及的训练、调参、模型适配等一系列工作都和算法没多少关系，都是很工程化的东西。换句话说，下公司用不上真正的算法工程师（特指深度学习的算法工程师）。

0 到 1 研究过模型网络。这个得要算力，没有算力根本没有做验证。
在我看来对于一般的小公司，训练+调参已经是极限了。
在没有足够算力的支持下自己设计的模型要比开源模型优秀的概率几乎为 0 。
另外就 GitHub 上深度学习的项目看，大多算法工程师的工程能力确实比较弱，毕竟方向不一样。

@CEBBCAT 不摘墨镜，隧道里非常黑，视线很不好。翻盖夹片或套镜都可以较方便取下和重新戴上，近视墨镜就很逆天了。

@CEBBCAT 不要配近视墨镜，全是缺点，我已经丢了。
1. 出于包裹需求，镜片比较大。只要度数稍高，镜片就老厚了。
2. 进入室内或开车进隧道，这个眼镜摘也不行，不摘也不行。

在我看来应为喜欢而买，但实用价值不大的都算玩具。
微单、无人机、osmo pocket 、orange pi5 、手电筒、小折刀、手电筒、收音机

没啥问题，我以前都是晚上跑的，唯一的问题是偶尔会遇狗。
现在改成下班和周末跑了。

移动设备更关心的是能耗吧。
我是不太明白苹果为啥要在移动设备上卷 AI 算力。
现在 7B 的 LLM 效果也不怎么样，真涉及到大模型还是走远程 API 更现实一点。
考虑到续航时间，iPad 上的 AI 模型应当不会太大。

1. 上咸鱼和二手群免费送（当时我的旧沙发，挂了几个月才送掉）。
2. 拉到废品站当塑料卖。
3. 实在处理不了就只能付费丢了。

我有个品胜一代的低自放电充电电池，应当有快 20 年了吧。
现在给剃须刀用，还挺耐用。从来没有想过电池也可以用这么久。

把电影放 NAS ，或买个可以挂硬盘的路由器就好了，为啥要单独的硬盘播放机？

阿里云似乎为了照顾企业用户的体验，很多功能弄的很复杂。
从个人用户的角度看腾讯云的用户体验比阿里要好很多，如果是企业用就不确定了。

多多很多微瑕的热泵烘干机，价格不到 ¥1500 。
我买了个 吉德 的，用下来没发现啥问题。
据说是小米的代工厂，米家 APP 里会当成小米的烘干机，不过无法完成设备的添加流程。