@3dwelcome #15 确实，本质上就是找到一种特征提取方法，比如直接统一缩放为 32*32 ，相似的图像这时肯定这个 32*32 的缩略图也相似，这个缩略图就可以作为特征（哈希值）。

哈希有雪崩效应，输入变一个比特输出会面目全非，你这种需要使用能够将相似图像映射为相似哈希值的专用函数。

一个思路是，直接使用别人在大规模图像数据集上预训练的图像分类模型作为这个专用函数，将这个模型最后一个隐藏层的输出作为该图像的哈希值，然后每个图像哈希值之间的欧氏距离就可以表示相似度。

金属离子矿物质等只有上千元的 RO 反渗透机能过滤，不同价位对应不同流量效率，其他都是智商税。

个人经验，喉咙异物感也有可能是颈椎压迫，建议骨科拍片看看。

@vh2h #20 看了下，联想京东自营预售 4799 ，拼多多百亿补贴现货 4699 。

@vh2h #20 前两天 11.1 京东自营就是 4.7k ，现在可能没货了，拼多多百亿补贴看看。

对 React 了解不多，但好像 React 的设计哲学就是纯函数、不可变、无状态。

楼主这种写法感觉有点那种 java 程序员写 javascript 时每个文件 class 起手一样，让人感到不地道。

京东 4.7k ，闲鱼 4k

有台式机了笔记本就轻巧精致点平常远程桌面就可以了吧，yoga13s

对比看看，有的线引脚不齐全

windows 本身就有 v2ray.exe ，就算起个 docker 也不难：

```
version: "3.9"

services:

v2ray:
image: v2ray/official
restart: always
network_mode: host
volumes:
- ./config.json:/etc/v2ray/config.json
- /etc/localtime:/etc/localtime
```

刚也发现了，终于稍微好用一点了

纯应试方法，先把答案勾出来再听，连听三五套，就能掌握答案出现的时间规律，实战就不会有录音放了半天还没听出答案的恐慌。

发现我代码里 resolve 漏了对括号，会导致无人调用 resolve 无限等待，我猜你应该明白该怎么改正。

async 只是 promise 的语法糖，await 本质上必须等待一个 promise ，如果 await 一个立即数，则会立即 resolve 。
setTimeout 返回的是 timer 的 id ，是一个立即数，所以会立即 resolve ，你必须返回一个 promise 。

```
const job = new Promise((resolve, reject) => {
setTimeout(() => resolve, 3000)
})

console.log('start')
await job()
console.log('done')
```

了解一个人的能力需要很高的成本，而通过学历这个 POW 证明，就可以低成本快速估计出普通人的能力均值，虽然还是存在方差影响，但比街上随机抓人的期望稳定得多。

更重要一点，大厂 HR 不愿意冒风险背锅。

看描述感觉你好像是在用 Matlab 、PyCharm 那种交互式的、可以保持上下文的执行工具。

模块化的做法是：
A 文件里内容写成一个大函数，B 文件里内容也写成一个大函数，然后建立一个`main.py`文件，导入 A 、B 文件内的两个函数，于是你就可以先执行 A 先获得中间结果：`data = A()`，再将中间结果喂给 B：`result = B(data)`。

未来直接运行`main.py`即可。