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回复总数  3456
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2023-11-07 02:01:13 +08:00
回复了 Cloud200 创建的主题 信息安全 被 Microsoft Authenticator 坑惨了,所有 2FA 全丢了
@03 #41
人无远虑,必有近忧
都是做过项目的人,应该分得清轻重缓急,做事多向前想两步就已经是巨大的差别

人的视野不足 180 度,需要靠转身补足,腾出回旋空间,可以转身、后退,路才好走
向前一步可以看到更远,但向后一步则是拓宽视野
2023-11-07 01:01:51 +08:00
回复了 Cloud200 创建的主题 信息安全 被 Microsoft Authenticator 坑惨了,所有 2FA 全丢了
我有时真的很疑惑这个究竟是不是[高]技术人员聚集的地方
分析新闻个个都头头是道,什么都能质疑,但盲信品牌的大有人在

TOTP 是个极容易备份的东西,就是字符串而已,却很多人在这上面栽跟头,全盘备份都能搞定,几个字符串就……
这些帖子看得我一头雾水
看完好像只是单位没有 ping 通(进|出),其他都 ping 通了?这就跟电信家宽没关系了吧
你试试手机 5G 互 ping 单位?
2023-11-06 14:21:22 +08:00
回复了 wxd21020 创建的主题 NAS 手机 照片 NAS 备份终极方案
没有终极方案,因为每个人的需求都不同

我一直好奇,备份就是备份,有必要备份时同时整理么?做到不重复就算好了
整理、分类、查找、修改、删除这些需求其实是会随时变的,所以需要一个中间件数据库,把 id(也就是 path)和检索需求对应起来
想免数据库检索,目前常用的方案就两种:
1. 备份目录建一个描述文件,通过该文件检索
2. 写入各文件 meta ,meta 是支持自定义数据的,但大部分成品工具只会考虑 meta 中的标准字段,别人不知道你的自定义数据是什么,除非定制或提供 api
2023-11-06 12:12:15 +08:00
回复了 lucifer518 创建的主题 程序员 gitee 账号被封
纯好奇,“具体参数请阅官方文档”,然后链接到某个引用包的官方文档,这样也不行么?
2023-11-06 12:06:00 +08:00
回复了 renyixu 创建的主题 生活 关于存量房贷小弟有一事不懂
这里有逻辑和非逻辑两个事,逻辑的上面都说了
非逻辑的,你已经还的款在别人口袋里,你还想别人掏出来补贴给你?
循两个方向找相关模型:排序、量化
首先要把会影响顺序的因素量化,然后排序,有序自然就能分类

如果不能自动量化,例如由人的意志决定顺序,那肯定需要交互手动量化的操作
看样子保护隐私的推广还任重道远

如果你自己各种注册时不做记录,而是期望能在广域查到,这个思路……
社工库呗,给点钱应该可以
2023-11-06 11:37:51 +08:00
回复了 qinjiang 创建的主题 生活 取快递狂躁症
@zhoust #6
这里凡是涉及人际关系的,答案“分”是主流,包括且不限于父母、兄弟、夫妻、恋人、劳资、熟人……
别人不重要,自己才重要 🐶
2023-11-06 01:33:20 +08:00
回复了 MajestySolor 创建的主题 互联网 双十一是怎么来的,为什么会选十一月十一日
1111 四条棍,光棍,没有约会就买东西犒劳自己……
最初是叫光棍节,跟购物没关系,那时还没电商
2023-11-05 17:27:30 +08:00
回复了 missuo 创建的主题 互联网 我决定将数据迁移到 Mega 16TB
看不出是因为怕翻车迁移数据,只感到你在两辆行驶中的车辆之间横跳,似乎车辆本身比你这个行为更安全些
2023-11-04 14:37:49 +08:00
回复了 jiminjohn0402 创建的主题 Python Python 目前用哪个版本好,离线使用该如何操作
@fbichijing #13
我也讨厌 anaconda 标准版,装 miniconda 好了,就装了个 conda 环境和自带编译器,啥都没有干干净净
我搞不定 Windows 编译环境(不是这家的),经常遇到编译错误,说什么 cl.exe 找不到,明明就在 PATH 里面
我写的东西是大型玩具,不是给别人用的,不想花时间在配置环境上面,尤其要搞清编译问题,对我来说没一头半个月不行
2023-11-04 13:35:16 +08:00
回复了 jiminjohn0402 创建的主题 Python Python 目前用哪个版本好,离线使用该如何操作
呃,%$%*(()_++_
activate 居然打错了
conda activate 环境名
才对
2023-11-04 13:30:02 +08:00
回复了 jiminjohn0402 创建的主题 Python Python 目前用哪个版本好,离线使用该如何操作
上面#9 ,python=py 版本,格式为 python=3.10 这样
另有一些 typo ,不一一查了,能读懂就行
2023-11-04 13:22:02 +08:00
回复了 jiminjohn0402 创建的主题 Python Python 目前用哪个版本好,离线使用该如何操作
用什么版本要看你项目的依赖,如果依赖是旧的,装新版也没用,一跑就报错,选所有依赖都能跑的最新版

anaconda 需要教程(因为预装一堆包及有界面),anaconda 预装包太多,自己也装很多包的话容易有问题,参考下面“补充”
miniconda 不预装依赖(有 cpython 之类,几个),不需要教程,就两三条命令就能用了,搞清目录结构就行

miniconda 先安装好官方文件,先不要装任何包
输入命令 conda create --name 环境名字[建议纯英文] python=py 版本
这样就在 miniconda/envs 文件夹里面新建了各文件夹名为[你刚刚指定的环境名称],这个文件夹里面的结果几乎跟外面一样,也是和外面分开的,必要时把相关路径添加到系统环境参数 PATH

输入命令 conda actvice 你刚刚指定的环境名称
这样就进入这个环境(说的不是路径 cd 的进入),然后跑 pip install, conda install 或者脚本,都是用这个环境的 py 版本,依赖包也是装在 envs/xxx/Lib/site-packages 里面
注意:如果某个项目跟随环境,运行前 “conda actvice ...”命令是必须的

补充:在环境内用 conda install 还是 pip install ,区别参考网文,一般建议都是用 conda install ,但在实际使用中,我的经验是 conda 服务器不好连,国内源有时会跟官方不一致(虽然概率低,但我遇到了),而且 conda 每个包安装后都要将依赖轮询一遍,确保稳定性,好处明显,但包多的话,这个轮询很慢,甚至达小时级(冻住?),国外经常有人吐槽这个;我实际使用中,用 pip install 也能正常使用,导出环境参数也没问题,我基本是遇到编译错误的包,才用 conda install ,因为 conda 源是预编译的

参考网文如何更改默认环境,原来默认是 "base",不在 envs 里面,就是 miniconda 首次安装时的版本,不用跑 active 命令就能用的版本,个人建议 base 不要作为项目运行环境,而且包容易版本冲突,包增多时越装越乱,base 应该作为一些通用脚本的运行环境,例如简单的文件批量处理,一些依赖很少的计算……

至于 export/import 某个环境(仅参数),可参考网文,要保证不同设备一致性,就每次相同环境都装相同的包(含包的版本)
一些要编译的包,直接 copy 不能保证一致性,虽然大部分是可用的,离线的话建议找跟 os 和 python 版本对应的 whl 文件安装

以上说的是 Windwos ,linux 或类似架构,根据用户权限,环境的路径会不同,一般在用户文件夹内
以上基本能用了,更详细的命令,再慢慢看文档好了
2023-11-03 13:06:03 +08:00
回复了 mutoudaren 创建的主题 随想 大家是怎么理解隐私的?
隐私核心点不在隐,在私,所有“隐”的行为,也只有私在做
我的姓名手机收货地址,只有我在隐,连我老妈都不隐,更别说别人寄件过来时会考虑这个了

除了身体上特有的东西外,大部分隐私都不是自己的,身份证是国家政府给的,地址是市政给的,手机号是运营商给的,……换言之除了自己,至少还有另一人知道并有使用权,所以重点在谁授权

拥有权和使用权是分开的,例如一个帖子或回复一个帖子,发布人的拥有权是著作权,但使用权(版权)就是发布人和该平台了(协议一般都有写),发布人和平台都能把相同内容发到其他地方,如果“不许转载”,则表示这个版权授权是专属授权,甚至发布人自己也不再拥有版权(具体看授权协议),这个对应 @cairnechen #8

那么问题来了,一些物权不在个人的隐私信息,个人是否拥有专属使用权,就连物权主如政府也不能再授权三方使用?我不知道,我只知道我的微信号物权在腾讯,并非专属使用权,腾讯也能授权他人使用,并能随意撤销对我的授权

授权是由自身权利衍生出来的次级权利,如果一个地方连自身权利都不能保障,就更别谈其衍生权利了
2023-11-02 13:14:42 +08:00
回复了 jiminjohn0402 创建的主题 Python Python 的大文件解析
@jiminjohn0402 #10
首先看你写的,并不需要 pandas ,逐条读取,提取客户编号作为判断,然后写到 xlsx ,加几个计数器的事,当然这样没有排序,但可以不同客户编号用不同输出

或者倒入 sqlite ,后面就不用说了

然后说这段代码
1.sort_values 应该加上 ignore_index=True ,重排 index
2.你这个完全可以用 groupby ,不用 sort ,2000w 条为了分编号 sort 没必要
3.有个 more_itertools.chunked ,不用自己算切片
4.也可以用 while + dataframe.head ,每次 drop 已完成的部分

看整个流程关键点是排序,而且你这个也仅仅是客户编号排序而已,如果这不是必须的,选择方式就很多了
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