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zictos 最近回复了
@helloword001 #10 正山小种
茉莉花茶喝多了是有点恶心的感觉,偶尔喝一下还不错。
我比较常喝的是红茶,比较温和,也比较暖的感觉,不过我现在即便夏天也很少喝绿茶类的了,感觉还是红茶好。
18 小时 2 分钟前
回复了 bitduke 创建的主题 Android 百度网盘存储文件丢失。
阿里云 OSS 500G 只要 100 多啊!不过好像只能买一年
root 后用 adb shell 命令应该可以设置最大亮屏时间,好像无上限,手机的设置界面一般是最大 30 分钟。
我有时候临时需要保持一段时间亮屏,我会用写一个 tasker 任务,需要时点击运行,会提示输入需保持亮屏的时间(比如 45 分钟)。然后 tasker 会去按我的要求对系统进行设置,并且任务保持循环运行,一旦检测到手机已息屏或锁定,那么就恢复默认的 30 秒左右的亮屏时间的设置,并退出任务。
1 天前
回复了 Guidoo 创建的主题 加密货币 刚才经历了一次爆仓
如果你是做空,并且不止损,那就算一倍杠杆也可能爆仓。
不管开多少倍杠杆都是一样的(推荐开最大,提高资金利用率,无论多少倍杠杆,只要仓位一样,那亏损金额都是一样的)。所以主要是仓位大小,以及止损位置,亏多亏少完全是可以由自己控制的。
6 天前
回复了 kisshere 创建的主题 问与答 一个人租住公寓,一日三餐怎么解决?
@yufeng0681 #54
冷冻的东西可以多备一点,比如奥尔良腿排、奥尔良鸡翅、小酥肉、包子馒头之类的。
鱼罐头没见过很好吃的,不知道有没有其他好吃的肉类罐头,现在也有很多红烧肉罐头和牛肉罐头,都没试过。不过有一款鸡汤罐头很不错,我经常吃。
炒米、炒黄豆、炒绿豆或各种其他米类和豆类,先炒熟(可以放很久),然后加开水用破壁机打一两分钟就可以了。不过很难清洗,特别是米糊。而且一般都需要加很多水才不粘稠,等于要喝很多水,不然实际吃到的固定物是非常少的,绿豆相对好一点,没那么粘稠。
6 天前
回复了 kisshere 创建的主题 问与答 一个人租住公寓,一日三餐怎么解决?
早餐:面包、牛奶、鸡蛋、水果,面包和牛奶和水果都是能买了直接吃的,鸡蛋如果是荷包蛋也就两三分钟,煮的话稍微久一点。
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中午和晚上
主食:玉米、土豆、红薯、粉条、面条、速冻水饺、速冻馄饨都可以,大部分都可以蒸。
肉:现在网上有那种氮气大鸡腿,好像几乎没有任何额外添加剂。健身之类吃的即食鸡胸肉也可以,不过好像添加剂更多,也不太好吃。
蔬菜水果:可以多吃水果代替蔬菜。蔬菜要做的话也简单,焯水,再加点生抽就行。炒蔬菜的话我一般是多放点油,然后放点蒜末,最后再放点盐和鸡精就不用放别的了。
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我一个人还经常喜欢放将近 10 种左右的菜一起炒,每种放一点点就可以,炒出类似麻辣香锅的样子。看那些香锅的店里都有什么,自己也学着都备一点放冰箱。同样的食材也可以做火锅配菜。
我还在用 Proxy SwitchySharp ,2020 年 3 月之后就没更新过了
8 天前
回复了 mk3s 创建的主题 宽带症候群 养了个轻量无忧服务器当 ipv4 中继
@likeflower #33 能
8 天前
回复了 bybyte 创建的主题 分享创造 暴力搜索 CloudFlare 节点 IP
@bybyte #15 下载不能测太多,要不太占资源,也太占 cf 的流量,CloudflareST 这个程序是默认只测延迟最低的 10 个 ip 的下载速度,排序要综合考虑,而不是单纯按下载速度或延迟排序。

CloudflareST 生成测速结果的 result.csv 文件的格式如下
IP 地址,已发送,已接收,丢包率,平均延迟,下载速度 (MB/s)
104.18.17.65,4,4,0.00,173.89,15.90
104.19.139.124,4,4,0.00,156.60,15.80
104.19.244.185,4,4,0.00,156.82,14.50
104.16.120.31,4,4,0.00,157.34,14.30
104.21.233.134,4,4,0.00,157.53,14.21
104.18.27.152,4,4,0.00,158.02,13.20
104.18.29.225,4,4,0.00,158.45,13.12
104.21.228.41,4,4,0.00,159.05,12.50
104.18.125.115,4,4,0.00,159.28,11.50
104.19.132.67,4,4,0.00,160.25,11.00

# 找出上述 ip 的最优 ip 的 python 代码
import pandas as pd
df = pd.read_csv('result.csv') # 读取 result.csv 文件
total_latency = df['平均延迟'].sum()
total_download_speed = df['下载速度 (MB/s)'].sum()
df['Latency_Percentage'] = df['平均延迟'] / total_latency
df['Download_Speed_Percentage'] = -(df['下载速度 (MB/s)'] / total_download_speed)
df['Composite_Score'] = df['Latency_Percentage'] + df['Download_Speed_Percentage']
best_ip_row = df.loc[df['Composite_Score'].idxmin()]
first_ip = best_ip_row['IP 地址']
print(first_ip) # 输出 104.19.139.124
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