菜市场真的便宜，重点是还能砍价送点姜葱什么的

> 良好的抗压能力

我滴乖乖

@chiu #4 hyphen 和 dash 不一样，前者是破折号，表示语义转折或停顿，比如 this case—as we explained earlier 。

后者是连字符，具体地 dash 还分 n-dash （与小写 n 一样宽的连字符）和 m-dash （与小写 m 一样宽的连字符）。前者用于常见的连字或断行，比如 good-looking ；后者一般表示「范围」，比如 2–3 天。

（ LaTeX 用户的碎碎念

端上 AI 推理，对于需要极细粒度优化的算子，很多都是手排汇编

盲选到了每天在用的 JetBrains Mono 🎉 大脑喷射 yyds

关掉 5G 或者开飞行模式

Premier 已经是 11 了。如果还在读本科，可以花一个假期完整过一遍 premier 和里面的习题，对提升基本功很有帮助。之后再过一遍 efficient modern c++ 就够咯

clash 规则可以设置 process-name，让微信流量单独走一路代理就行

但是 WSL with CUDA 是真的香啊 [手动狗头]

BT/PT 用 qBittorrent，其他就用浏览器或是 curl 。CDN 覆盖越来越广，感觉迅雷 /aria 这些专用下载工具加速效果越来越不明显了。

256G Xs 感觉毫无波动，S4 能再用一年。watchOS 的全键盘看起来倒是挺有意思的

考虑 nv 不？我自己做模型压缩也挺久了，邮箱在我主页的 GitHub 能找到

好玩！感觉很适合小孩子学编程呀

不能，因为股票、基金的过往业绩不预示其未来表现。机器学习只是一类统计工具，如果你的数据和你的目标之间毫无关联，那再完美的机器学习算法也无济于事。

如果硬要上机器学习，那输入数据应该是公司财报、行业年报、相关政策法规这类和公司盈利相关的数据。不过处理这些数据、设计相关算法的复杂度应该会顶天 = =

总结下来就是：量入为出，适度消费。

读研时有国家+学院+老板的补贴，基本没什么开销，实习的工资都存下来了。19 年底存了人生的第一个十万，确确实实地存出来的。

20 年毕业，毕业前按照 offer 的薪资提前估计了每月的存款上限，每月工资到账后按照估计的存储额购买 T+1 的低风险基金（不敢冒亏本金的风险）。仔细了解股票的原理和运作流程后，开始把工资的小一部分以员工优惠价购买公司股票，长期持有作为存款和基金的补充。到现在还是存了不少了。

尽可能避免不必要的消费，必要的消费一步到位，综合下来算是省钱、效率和个人愉悦感的帕累托最优。

收获就是驱动自己了解了一点点金融学的基础知识，开始建立最基本的理财意识，会仔细看公司的季度财报。另外，今年初根据自己收入和公司股价的浮动期望仔细量化估计了下未来的财产变动，对未来有了一个相对清晰的图景，感觉安心踏实了很多。

应该是大二时看的《 MATLAB 在数学建模中的应用》，觉醒了内心的程序员之魂 (bushi)，随后开启了数学建模-推荐系统-xgboost-传统 cv-人工智障的升级打怪之路

加密敏感数据挺 tricky 的，需要同时保证数据的秘密性和完整性，即 authenticated encryption (AE)

正确地实现 AE 非常难，楼主可以搜下 Java 下有没有可信赖的现有实现，毕竟密码学的基本原则之一就是不要自己造轮子。我自己之前的玩具项目用的是 Python cryptography 库的 Fernet 实现

算法，最好是硬核的通用底层算法，全世界就几十上百个人会搞的那类