@lynan 404 了👀

新版的 magisk 早就没有内置的 manager 了，安装模块只能自己下载 zip 包刷

@Syiize 而且似乎 linux 版没有这些杂七杂八的功能

archlinux 上用了好久了，aur 有别人打包的用 bubblewrap 隔离的包，使用系统的 electron ，用着还不错

简单的方法就是将旧版本 D 包更名后安装，然后修改 B 使其使用旧版本的 D

这个东西怎么记录赚的钱啊，自己设定每小时的钱数吗

pyqt 打包后体积会非常大，不是特别依赖 Python 的一些功能的话，qt 会小一些，而且打包还方便。

@julyclyde 在 Windows 上安装 conda 的时候会有一个选项，把 conda 的 Python 注册为系统解释器。Linux 上没有这个选项

@julyclyde 不是覆盖，而是把 conda 里面的 Python 当作系统解释器来用

@Syiize 倒是 tensorflow 一直不支持 A 卡

AMD 的 ROCm 不是对标 cuda 的吗，而且 PyTorch 用在 A 卡上的时候，to_device("cuda")就可以把向量转移到 GPU 里

@Syiize 另外记得刷好系统以后再固化一下 twrp ，否则重启的时候还是只能进入 fastboot

你这是 recovery 没有固化吧，通过 fastboot boot 进 recovery ，在高级选项卡里面应该有一个刷入当前 recovery ，这样你重启以后也可以进入 recovery 。K30 我忘了是不是 AB 分区的了，如果是的话，必须先通过线刷的方式刷入一个临时的系统，然后刷入 recovery ，通过卡刷刷新的系统。不过楼主这是线刷都失败了啊。

可以先尝试用 fastboot 刷入一个临时的系统，然后再刷入 twrp 固化，把 PE 的刷机包 USB 传入手机，重启到 recovery ，卡刷刷入系统。

@freepoint 好的。我换个美国地区的 Google 账号试试

2 ，3 选项随便选，如果你发现 2 选项里面找不到 conda 的话就选 3 ，因为 conda 安装的时候已经把 conda 自带的解释器注册为系统解释器了（如果你没有更改默认选项的话）。

这两种都没差，区别仅仅在于选 3 的话，在 pycharm 里安装 Python 包的时候默认用 pip 。

PS：多一句嘴，我认为 conda 在 Python 包管理器方面做得不太合格，但是安装其他的依赖包很方便。在我帮我同学修过好几次环境之后我得到的结论就是：能用 pip 就用 pip ，pip 搞不定再用 conda

我这里显示 country not supported ，楼主用的什么节点，账号地区是哪里的

楼主可以先尝试一下换绑手机号。我大概两三年前用两张卡申请了两个 Google 帐号，但是后来其中一张卡被我注销了，为了换绑手机号我向 Google 客服发送了邮件说明情况，并且还提供了一些账号内购买记录的单号作为证据证明我是账号所有者。最后 Google 给我回了邮件说原来的手机号解绑成功，然后我就成功的换绑了手机号。

人工降雨要有条件的，首先需要检测空气的状态，空气要含有较多的水汽，然后在预计形成云、雨的高度风不能太强，否则会将云吹散。这样满足条件后，可以通过飞机或者发射炮弹向天上打碘化银等催雨的物质。碘化银见光易分解，一方面吸收热量降温促进水汽凝结，一方面提供凝结核，这样如果水汽充足的话很快就会降雨。

以我所知道的 deb 包举例，安装和卸载逻辑都是写在包里的安装和卸载脚本里的，所以想卸载的时候留东西很容易，只需要卸载脚本里不删除就可以了，包管理器并不知道软件包到底安装在什么地方。在比较开放的 Linux 世界里题主的要求比较难做到。