@yagamil #5 你可以看看西瓜书，我印象中以上来就讲的挑西瓜对西瓜分类。比如西瓜有很多性状，根蒂曲直，瓜皮花纹，瓜皮颜色，瓤颜色等等，瓤颜色有红色、青色、分红三种，这一个特征做完 onehot 就是 001,010,100,最终结果恰好是红色的就是熟瓜，那么这个特征熵最低，从这里分裂可以使结果误差最小，那么其他特征都可以不用，只用到瓜瓤颜色 onehot 后的三列特征即可 100%预测准确了。

更常用的是 one hot 方法，特征处理是为了让计算机知道怎么区分，通常连续数字不需要做处理，分类 /非连续内容需要做处理，或者说不可以比较大小的都需要处理，能比较大小的直接替换为数字就能用。

之前用 obsidian,后来试了试 logseq,有大纲模式（原生非插件），也挺好用的，现在还在对比，没确定用哪个呢

alias cclear="find ~/.cache/ -not -path '~/.cache/vimfiles/*' -type f -atime +10 -size +1M -delete"

pyactive() {
source /opt/venv/$1/bin/activate }


pydeactive() {
active_file=$VIRTUAL_ENV/bin/activate
if [ -e "$active_file" ];
then
deactivate "$active_file"
fi
}

sshtoabc() {
ssh -p 22 [email protected]
}

connectxyz() {
sshpass -p 'password' ssh jdblj
}

最后这个要配合~/.ssh/config
```
Host jdblj
HostName xx.xx.xx.xx
User yourusername
Port 60022
```

通常都是用大学的源，清华和 ustc

为什么评论里不是爆就是不爆，就不能有个折中说吗，部分地区会爆，核心城市核心区域还会继续涨。还有未来房产税出来了，地方 zf 的财政收入可能就不是卖地收入了，所以即使房价下降，只要不影响金融系统稳定肯定是能接受的，毕竟未来 10 年鼓励二胎三胎也是非常重要的任务。

先看看数据有没有周期性规律，有规律简单点就 garch, arma，复杂点就 RNN，self-attention,transformer

API 上面说的差不多了，自己部署的话 easyOCR 和 PaddleOCR

我先再试 J3455+omv，稳定运行 2 年了，要是让我再选一次，我会选成品，不一定是群晖，威联通也可以考虑。

@ershierdu #17 df.fillna(inplace=True)，这么写也是可以的，原地操作还会更快一点。

@allanpk716 #14 你要的这个字段有，但是我的 nas 里不是每一个电影都有 nfo 文件，而且 nfo 文件和影片下载时间明显不一样，所以我不确定是被盒子修改过还是 plex 修改的

https://i.imgur.com/bxBKYg5.png

https://i.imgur.com/Z5QV9Ri.png

@allanpk716 #8 哦对了我想起一个问题，在 plex 上搜索或载入本地字幕，只能选 srt，选择 ssa 这种高级字幕会崩溃，所以未来能不能加个选项，设置字幕格式优先级？

@allanpk716 #4 那你要这么说我就不折腾了，本来我以为很智能。我现在手机上看用 plex，带手动字幕下载，不过有几率搜索不到。在家都是用芝杜的盒子看，也有手动字幕搜索。我只是单纯的想节约手动点的那几下。

我先试试你的 docker 镜像。

昨天刚好整理我的 docker，搜到了 sleele 那篇文章，想上个 bazarr，然后就看到你的文章了哈哈

早期在 Namecheap 被坑过，年代久远已经记不清什么原因了，反正现在都在 Namesilo