前天的时候写了一份申请很遗憾并没被屎黄佬通过 因为没看到发的邮件，今天想着再投一次试试吧，哈哈哈依旧是了无音讯 ，本来已经想着放弃了，刷到了其他师傅的帖子，也是注册了几次才成功，我就想着搏一搏最后一次了，不通过也许就无缘了，下午申请的时候我以为这次也会石沉大海，晚上不知道为啥突然想看看邮箱，嘿！一登陆就看到了，您已被批准加入 LINUX DO！，哈哈哈这叫一个激动，也许是始皇佬可怜我吧这次，也是终于进来了

在Lofter上看到的关于《葬送的芙莉莲》的一篇文章。真的好有感觉欸!从里面扒拉了两句给佬友们分享分享
你说生命的意义。人类确实像樱花一样短暂，但我们从不为“明年还会开”而停止欣赏今年的花。

“于是乎勇者从沉默的人群里走出,是为不能作战的人而战。 
   一切结束后再走进喧哗的人群,是为淹没自己沉默的呼号。”

我试了市面上两个大牌子的接码网站了，不是过多就是无法接码！我用自建梯子依旧不行！
大佬有无解决办法？

It’s down to the second level, if you can, help give it a thumbs up 掉二级了 佬友可以的话帮忙点歌赞 可以领取7天最高
  
      

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Gemini 企业版不行了？？？

请问各位大佬，现在想要开发一个ai应用网站，对于后端ai的api我觉得有两种选择：
①应用端实现多key轮询
②使用开源的聚合项目
我觉得1的维护成本比较高，所以比较倾向于2的实现。请问各位佬友有没有更好的解决方案？或者推荐的项目？

AI自动生成笔记的B站-YouTube视频总结小工具 - 个人玩具分享
从阅读到视觉笔记的个人效率探索
分享一个我在效率探索路上的小玩具——一个基于大模型的视频总结工具。
它不是一个成熟的产品，而是我个人LLM辅助学习工作流的最新一步实践。
心路历程：从阅读到视频的效率迁移
大概半年前，我开始尝试用 LLM 来辅助我阅读硬核资料。我的策略是：先让 AI 提取主干脉络，再带着问题和结构去阅读冗长的原文。 事实证明，这能极大地提升效率。

比如这篇对《Real-Time Rendering, Fourth Edition》的章节总结：Chapter 11 Global Illumination。

最近，我决定把这套行之有效的方法迁移到视频学习 中。
最初的用法很简单：

用工具提取视频字幕稿。
将字幕稿喂给 Gemini进行总结。
带着这份总结稿（提前知晓视频要讲什么 ），去观看视频。

这样可以：

定向加速/跳过 视频中已了解的部分。
提前理解 复杂概念的背景，降低认知门槛。
减少“口音折磨” ，集中精力于内容本身。

效果让我感到满意，比如这些游戏引擎相关的笔记：Delta_UFSH2025，GAMES104 07。
进阶：如何让总结“看得见”
纯文字总结仍然有局限性。如果想要做到单纯看笔记，就能快速了解到讲座的大部分内容，截图和画面必不可少的。
但这部分做起来很复杂，充满了权衡：

上下文长度和成本的博弈：
我发现，输入给 Gemini 的文本长度控制在 10 分钟视频量 左右时，总结效果最好，细节保留完整。再长，AI 就会开始省略。
最理想的做法是把带时间戳的 SRT 字幕全丢给 AI，让它自己挑关键时间点截图。不过一方面这样上下文多了，不知道效果会怎么样，另一方面我心疼token（）。
“权衡”之后的 HACK 做法：
我退而求其次，写了一个比较 Hack 的版本，实现了目前对我来说“够用”的效果：
步骤一：切片总结。 将视频字幕切割成多段（每段 3-10 分钟效果都还不错，可以根据个人需要进行调节），对每段分别进行 Gemini 总结

以物种兵方式奔赴香港，线上申请成功了中银香港的卡，收到审核通过的短信后，第一时间登录 App，用我脑子里记得的那个用户名和密码登入，结果显示用户名和密码错误，悲催的是，这是我记忆中唯一能想到的用户名和密码，也无法通过别的方式重置密码，只能再去香港线下分行重置。
幸亏另外申请的几个银行都能正常使用，暂时还不影响，但真的是血的教训，佬友们要去办卡，造成记得带一只笔和纸，申请的时候填的用户名和密码当场写下来，好记忆不如烂笔头

是不是就可以放心绑卡了

我今天买了个 tarekcloud 家的小鸡，然后我用 x-panel 配置 warp 的时候，我发现 ip 是西安的，可是我这个机子是美国的啊。这对吗？？？

试了下，分辨率不高，中文的话，低分变率还是不行，要4K的才可以。

这个会有什么影响吗（因为我在两家买了，一家是没问题，一家是超载到8人了）