普京承认正在恋爱中

转自中国新闻社 :distorted_face:

原文链接https://mp.weixin.qq.com/s/LfRRp-Yj8eWviMvnVGuuuA

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via LINUX DO - 最新话题 (author: xiaotianaurora)

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[求助] Claude Code的 Token 消耗机制疑问，单次对话消耗 15k+，以及Claude Code使用的一些推荐

使用Claude Code和2api出来的Gemini-3-pro，安装了大佬推荐的状态栏插件，在项目根目录下运行 Claude Code，仅仅输入了一个简单的测试问题“你是谁”。发现本次 Token 消耗显示为 14.9k tokens。

我的理解是 Claude Code 作为一个 Agent，可能在启动时把项目结构或者部分代码作为 Context 传进去了？ 当前目录下是一个 Python 项目，文件数量不算特别多。

想请教一下大家：

1. 这个 Token 消耗量在 Claude Code 里是常态吗？不过2api的话两个号pro的cil和反重力api压力也不大，但是低强度使用从上午到现在消耗了这些，我也不知道算不算多，以前都是用cursor没有怎么用过api。
2. 是否有办法减少它的 Context 预读取量？
3. 目前cc+2api出来的Gemini3pro算是我能白嫖的最优解吗？虽然有claude，但是应该使用次数不多吧。
4.还有就是请问有推荐的MCP吗，目前装了以下几个，虽然有莫名的报错，实际用到的知道的有fetch，其他的还没用上。

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via LINUX DO - 最新话题 (author: YuCheng)

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好好学习天天向上

各位佬可以把能注册 edu 的大学都分享一下吗？我想进去学习

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via LINUX DO - 最新话题 (author: lynn)

水L站两年了,没有追过等级. 突然好奇三级有什么特别的

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via LINUX DO - 最新话题 (author: luyuan)

求助调用api

大佬们，你们cc是用的终端么，我试了好几个api，说了一个今天天气，一下干出好多，好离谱啊

是需要设置什么吗

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via LINUX DO - 最新话题 (author: 秦羽)

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gemini3api寻找

感觉aistudio智商有点怪怪的（是我的错觉吗，次数也有点少），想要用gemini3proapi，需要大量调用mcp，上下文希望大一点，用量也有点大，智商也希望满血，之前的一些api用mcp时总是干一半突然就断了，所以有佬推荐哪里有适合的api吗，话说社区里的中转站可以支持吗？

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via LINUX DO - 最新话题 (author: a23882)

ACE MCP配置踩坑经验

今天分别给Claude Code , Gemini CLI 和 Antigravity 配置了 Augment Code 的ACE(即augment-context-engine) mcp ,最开始也是L站上看到佬友在用,分享一下今天配置时踩的坑和新学到的知识

我的配置环境是Windows，且augemnt code 账户有积分剩余

在官网文档中
Augment

Context Engine MCP - Augment

Plug Context Engine into any agent via the Model Context Protocol

都有的步骤包括:
1.通过npm 安装Auggie CLI

npm install -g @augmentcode/auggie@prerelease

2.登录Augemnt

auggie login

然后会跳转到浏览器用来验证身份

复制这个到Auggie CLI 中,格式如下：

{"code":"xx","state":"xx","tenant_url":"https://i0.api.augmentcode.com/"}

然后回车，可能会让你选择是否要Index 当前的项目，这里我选择了Index
然后通过 slash command /exit 退出CLI，看了一下Aggie CLI的版本

对于Claude Code ,官网给出的MCP配置指令如下：

claude mcp add-json auggie-mcp --scope user '{"type":"stdio","command":"auggie","args":["--mcp"]}'

运行错误: “Invalid input”

解决方法1：
在powershell中输入以下指令配置：

claude mcp add-json auggie-mcp --scope user '{\"type\":\"stdio\",\"command\":\"cmd\",\"args\":[\"/c\",\"auggie\",\"--mcp\"]}'

原因：
Claude Code 内部使用 subprocess 启动 auggie --mcp, 但是Windows 的CMD/Powershell 在解析外部指令时对 auggie 的路径解析和环境变量继承有时会失败
通过使用cmd /c auggie --mcp ,启动一个新的CMD子进程，在这个子进程中正确解析了auggie，继承了环境变量，然后执行auggie --mcp,并把stdio 管道正确传回给了Claude , 绕过了直接调用auggie 时Windows子进程的坑

其中 cmd /c 是Windows的命令解释器和运行并退出模式

解决方法2：
在用户目录中的 .claude.json (注意不是.claude/settings.json) 中填写（到该文件的最下方填写是user级别的，上面的是project级别的）

"mcpServers": {

    "auggie-mcp": {

      "type": "stdio",

      "command": "cmd",

      "args": [

        "/c",

        "auggie",

        "--mcp"

      ]

    }

  }

保存后退出

进入Claude Code 检查是否配置成功

测试一下，配置成功

对于 Gemini CLI :
我是直接在用户目录中的.gemini/settings.json 添加一下内容：

配置成功

对于Antigravity:

在config文件中填写如下内容：

{

    "mcpServers": {

        "augment-context-engine": {

            "command": "auggie",

            "args": [

                "--mcp",

                "-m",

                "default",

                "-w",

                "/path/to/your/project"

            ]

        }

    }

}

不要忘记修改指定的项目路径，否则会出现如下报错：

重新填写项目路径后，刷新后显示如下:

测试mcp，调用工具codebase-retrieval成功

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via LINUX DO - 最新话题 (author: Max)

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APPSO:人类也逐渐开始染上「“不是，而是”等传染病」，英文领域也同样受到侵袭

不能发链接了
那我直接长截图过来 😋
这样除了露个作者名字外，已经没有引流风险了吧？ 🫠

再不行我手动打个马赛克给作者名消了()
(不过过去实践发现，只要谷歌搜索一下题目，就可以看到一堆一模一样的文章，那些链接就可以发了w)

顺便我去优化一下我的切图工具，把长截图等比拆分整过来 🫠

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via LINUX DO - 最新话题 (author: 欣欣|林可欣)

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罗永浩质疑大金中央空调售后：7 台内机每年维护成本约 1.5 万元 - IT之家
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 𝓵𝓮𝔃𝓲𝓼𝓱𝓮𝓷)

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【抽奖/进行中】Chatgpt k12

第一次发抽奖，给大伙抽个Chatgpt K12

🏆️ 奖品详情：

[奖品]：[Chatgpt K-12]

:three_o_clock: 活动时间：

截止时间：2025年12月20日 23:59

📝 参与方式：

在本帖下回复,内容不限

🔍️ 抽奖规则：

每位用户仅允许参与一次。
使用官方抽奖工具随机抽取中奖者。

⚠️ 注意事项：

本活动将在活动截止时间后关闭回帖，以确保公正性。
中奖者将在活动结束后12小时内在本帖公布，并通过XXXX通知领奖方式。
所有规则及抽奖结果由活动发起人和论坛管理团队最终解释。

期待您的积极参与，祝您好运！如有任何疑问，欢迎随时联系抽奖发起人。

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via LINUX DO - 最新话题 (author: fgy4399)

AI 生成年度总结

水群的时候发现一个好玩的，分享给大家

把以下的提示词或自己设计的提示词发给你的 AI，让它自由发挥，为你生成年度报告/跨年祝福

2025 年要过去了，马上就要 2026 年了。

为未来写一封信。在这封信里，有新的一年想说的话。

（如果是年度报告的话推荐发在自己最常用的那个对话窗口哦）

这里贴出 DeepSeek 和 GPT 写给我的跨年祝福：

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via LINUX DO - 最新话题 (author: 废寝忘食)

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快速上手 Code Agent CLI + MCP 玩一个我电脑里究竟有多少个 Electron/Python

快速上手 Code Agent CLI + MCP

为了快速实践和学习一下各种 Code Agent CLI 和 MCP，几句话来实践一个基于 everything mcp 的 electron detector，当然 python detector 也是可以的。

首先安装 codex，还需要准备一个 openai 的付费账号登录，亦或是 api。

npm i -g @openai/codex

由于 mcp 是典型的客户端-服务端架构，客户端就是发请求的cli，服务端就是提供mcp服务的程序，所以这个服务端就必须存在，一般大家会用 typescript 或者 python 来实现这个服务端，所以为了启动服务端就会使用 npx 或者 uvx 命令，分别对应上述两种服务端实现语言。

而 npx 和 uvx 分别是 nodejs 和 uv 的命令，而他们的作用在于帮你处理好依赖和环境并把你要启动的代码跑起来，每次独立。

这里的 everything mcp 使用的是 mamertofabian/mcp-everything-search — mamertofabian/mcp-everything-search

使用python编写的服务端，所以按照推荐使用 uvx，那么得先安装 uv，可以参照官网教程。

安装好 uv 后可以在命令行中单独启动一次mcp服务的命令

uvx mcp-server-everything-search

没啥报错，也没啥提示，意味着就成功了，注意按照刚才 mcp github 的教程处理好本地的 everything 软件和 SDK，并配置好环境变量。

紧接着把mcp配置加入到codex中，我是windows，找到codex的配置文件在 ~/.codex/config.toml 没有就自己创建，~默认代表家目录，windows下指的是 c:\users\benin 这是我的家目录，你的名字会有不同。

[mcp_servers.everything]
command = "command"
args = ["uvx", "mcp-server-everything-search"]
[mcp_servers.everything.env]
EVERYTHING_SDK_PATH="D:\Tools\Common\Everything-SDK\dll\Everything64.dll"

加入配置到config.toml保存，注意环境变量每个人不同。

打开shell，加入环境变量，启动codex开始vibe coding：

$env:EVERYTHING_SDK_PATH="D:\\Tools\\Common\\Everything-SDK\\dll\\Everything64.dll"
codex

提示词让 cli 使用 everything 统计本机有多少 electron 程序并通过可视化网页展示给我。

这里建议大家如果没有准备很详细的 Prompt，可以提出反问，来反向PUSH自己与AI多沟通。

最后的效果接受度会比不反问要高的多。

python的话这里没有反问，就比较随意了：

最近在探索做一个 Word Agent，帮我调整 Word 那乱七八糟的格式。

可见 CLI 或某个 GUI 程序会成为未来 AGENT 的操作系统，搭配各种 FUNCTION、MCP、SKILLS，帮助我们变得更强！

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via LINUX DO - 最新话题 (author: Benin)

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让各大AI模型做高三卷子

RT，出于对各大AI模型用于学习辅助的能力，以及对国内高考向教育教学相关标准情况的好奇，我们随机选取了校内某一周的 [语文, 数学, 英语, 物理, 化学, 生物] 高三统练试卷并对不同AI模型进行评测。

所有评测采用学校官方对该卷的评标，人工阅卷，严格与评阅学生试卷标准对齐，双判。

为保证视觉美观性，图中未展示模型详细名称，参与评测的模型分别是：Gemini-3-Pro-Preview; GPT-5.1-High; DeepSeek-V3.2（带视觉工具）; Kimi-K2; Qwen-3-Max-Thinking-Preview。全部模型打开思考模式，且不限制思考预算（如有）。

或许能给有类似需求的童鞋在选用模型时提供一些参考？

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via LINUX DO - 最新话题 (author: JennyC)

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小老鼠也能看懂的 Overleaf / Sharelatex 本地部署教程

本贴后续可能会更新一些部署/使用时的避坑指南，也希望佬友们共建~

前排提示：Overleaf和Sharelatex本来是分开的两家，在2017年强强联合后，ShareLaTeX 已经并入 Overleaf，现在通常统一称为 Overleaf，本文后续的所有称呼，都表示为我们需要部署的离线版本，而不是商业版本的Overleaf完整体。

碎碎念

Overleaf / ShareLaTeX 是什么

简单的说，是一个在浏览器里写 LaTeX 的网站。
相比于本地的编辑器，Overleaf提供了便捷的多用户与在线协作功能。

为什么要本地部署

官网的免费计划允许邀请1位合作者，同时具有基础的编译超时限制和Fast（到底有多快）的编译服务。
但是再快的服务遇到几十页的多图论文也会出现编译超时问题。因此单纯为了编译长论文，自建Overleaf服务器就显得尤为重要。
或者当你的团队除你以外有两位小伙伴的时候，官网的免费版本似乎无法满足大家挤一挤的愿望…

部署

可以简单理解Overleaf/Sharelatex是一个网页+数据库的组合，下文展示在windows上部署其的完整流程。

1. 安装WSL

站内已有Windows下详细的WSL的安装教程：WSL 安装和配置指南 使用 Codex 使用 Claude Code 这里就不多阐述了
简单来说，你需要：

1. 打开windows的这个设置
2. 在微软商店安装一个对应系统。例如Ubuntu
3. 使用命令行/可视化WSL配置工具（WSL Settings）进行设置
4. 然后在终端输入wsl进入你的wsl系统!

(可选)WSL 体验优化

● 可以不去迁移储存卷，因为你的C盘足够大的话
● 你也可以选择使用root用户进行后续的所有操作而跳过创建普通用户的阶段
● 本鼠鼠使用mirrored镜像网络模式，配合TUN下的神奇软件。
● 如果你不主动关闭WSL的windowsPath注入（位于/etc/wsl.conf下[interop]appendWindowsPath = true），很有可能会被你windows上装的npm,codex,bun等奇妙的环境变量影响…
文章后续的「安装」都表示在WSL或是你选择的Linux系统上

2. 安装Docker

推荐小老鼠使用一键安装脚本

curl -fsSL https://get.docker.com -o get-docker.sh
sh get-docker.sh

或者使用国内镜像源提供的脚本：

# 毫秒镜像 https://1ms.run/docs/1ms.run/install-docker
bash <(curl -f -s --connect-timeout 10 --retry 3 https://linuxmirrors.cn/docker.sh) --source mirrors.tencent.com/docker-ce --source-registry docker.1ms.run --protocol https --install-latested true --close-firewall false --ignore-backup-tips

# 或者是阿里云镜像
curl -fsSL https://get.docker.com | bash -s docker --mirror Aliyun

你也可以在官方文档下寻找固定系统的安装方式。
然后使用

 docker -v
 docker compose version

检查安装是否成功

3. 下载Overleaf Toolkit

这个是快速部署Overleaf的一套工具包，用官方仓库的话说就是：

The standard tools for running a local instance of Overleaf.This toolkit will help you to set up and administer both Overleaf Community Edition and Overleaf Server Pro.

在下载Overleaf Toolkit之前，需要在系统上安装一个git。
（话说如果没有关闭path附加的话应该是可以直接用

3.1 安装Git

以apt包管理器为例：

apt update
apt install git -y

然后检查是否安装成功：

git --version

会输出例如：git version 2.34.1

3.2 拉取Overleaf Toolkit包

我建议先进入用户目录~ (取决于登入用户，/root或者/home/?) 下再拉取，后续方便定位。
第1步： 使用git拉取仓库到./overleaf-toolkit

cd ~
git clone https://github.com/overleaf/toolkit.git ./overleaf-toolkit

第2步： 检查是否拉取成功（其实失败git也会报错）

ls overleaf-toolkit/

完整的情况下会输出如下：

CHANGELOG.md  LICENSE  README.md  bin  config  data  doc  lib

第3步： 进入./overleaf-toolkit为下一步做准备

cd ./overleaf-toolkit

3.3 切换到完整宏包的Sharelatex环境

GitHub - tuetenk0pp/sharelatex-full: Overleaf docker image with all packages available to tlmgr

这一步可以简化你自行下载宏包的过程（之前我下宏包下了114.514分钟）

唯一的一步： 编辑./config/overleaf.rc，将OVERLEAF_IMAGE_NAME的值更改为tuetenk0pp/sharelatex-full
差不多长这样：

#### Overleaf RC ####

PROJECT_NAME=overleaf

# Sharelatex container
# Uncomment the OVERLEAF_IMAGE_NAME variable to use a user-defined image.
OVERLEAF_IMAGE_NAME=tuetenk0pp/sharelatex-full # <- 这里改掉了!!!!!!!!!!
OVERLEAF_DATA_PATH=data/overleaf
SERVER_PRO=false
OVERLEAF_LISTEN_IP=127.0.0.1
OVERLEAF_PORT=8080

# .... 这边后续的省略

这边的编辑方案有：

1. 在appendWindowsPath的情况下，使用explorer.exe .资源管理器打开，然后自行用任意编辑器编辑文件
2. 使用nano ./config/overleaf.rc,用nano编辑
3. 等等…

以nano ./config/overleaf.rc为例：

● 打开这个文件后，使用上下键移动光标，删除需要改动的内容，在ctrl+v把tuetenk0pp/sharelatex-full复制进去。
● 按下ctrl+x，意味退出
● 此时，如果你发生了更改，会提示Save modified buffer? 意味你是否要保存，输入Y表示保存，输入N表示不保存，按下ctrl+C会取消退出，返回编辑模式。
● 你改完了输入Y，然后按下回车，就会保存，然后会退出到之前的交互终端。

注意： 你可能需要更改OVERLEAF_PORT来更改端口，比如防止默认的80冲突。若OVERLEAF_LISTEN_IP填写127.0.0.1，则只会响应本机访问。而0.0.0.0可以允许局域网/公网访问

3.4 启动!

万事俱备，只欠东风。让我们启动！

# 此时你的位置应该位于:~/overleaf-toolkit 或者任意位置的overleaf-toolkit目录下
bin/up

此时toolkit会帮你拉取镜像…建立容器…初始化数据库…然后你就i可以看到三个服务都完整启动了
例如：

[+] Running 3/3
 ✔ Container mongo       Healthy               12.1s
 ✔ Container redis       Started                1.1s
 ✔ Container sharelatex  Started                1.1s

这时候可以ctrl+C终止进程。若不产生任何配置修改的话，之后只需要用

bin/start

启动即可。因为bin/up的目的是第一次把 Overleaf 所需要的东西全部准备好，包括最重要的docker-compose.yml。

3.5 初始化账号

此时，你的overleaf服务应该都启动完毕了，第一次需要进入http://127.0.0.1/launchpad来设置账户密码。注意，地址根据你的端口号决定，例如我开放的是8080，因此要进入http://127.0.0.1:8080/launchpad

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via LINUX DO - 最新话题 (author: 困困小老鼠)

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似乎gpt 5.2-codex在codex里面使用还不如5.2

5.2-codex居然不会使用gh读取PR的评论，我告诉它可以，它居然还坚称不可以，而且切成5.2codex虽然输出快了，但是很容易一个问题反反复复修改，5.2基本上指哪打哪，基本上都是一次过 😂
（都是xhigh）

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via LINUX DO - 最新话题 (author: lilong555)

自用提升图片和人物清晰度的prompt

自用banana pro 提示词

{ “task”: “portrait_restoration”, “language”: “zh-CN”, “prompt”: { “subject”: { “type”: “human_portrait”, “identity_fidelity”: “match_uploaded_face_100_percent”, “no_facial_modification”: true, “expression”: “natural”, “eye_detail”: “sharp_clear”, “skin_texture”: “ultra_realistic”, “hair_detail”: “natural_individual_strands”, “fabric_detail”: “rich_high_frequency_detail” }, “lighting”: { “exposure”: “bright_clear”, “style”: “soft_studio_light”, “brightness_balance”: “even”, “specular_highlights”: “natural_on_face_and_eyes”, “shadow_transition”: “smooth_gradual” }, “image_quality”: { “resolution”: “8k”, “clarity”: “high”, “noise”: “clean_low”, “artifacts”: “none”, “over_smoothing”: “none” }, “optics”: { “camera_style”: “full_frame_dslr”, “lens”: “85mm”, “aperture”: “f/1.8”, “depth_of_field”: “soft_shallow”, “bokeh”: “smooth_natural” }, “background”: { “style”: “clean_elegant”, “distraction_free”: true, “tone”: “neutral” }, “color_grading”: { “style”: “cinematic”, “saturation”: “rich_but_natural”, “white_balance”: “accurate”, “skin_tone”: “natural_true_to_subject” }, “style_constraints”: { “no_cartoon”: true, “no_beauty_filter”: true, “no_plastic_skin”: true, “no_face_reshaping”: true, “no_ai_face_swap”: true } }, “negative_prompt”: [ “cartoon”, “anime”, “cgi”, “painterly”, “plastic skin”, “over-smoothing”, “over-sharpening halos”, “heavy skin retouching”, “face reshaping”, “identity drift”, “face swap”, “beauty filter”, “uncanny”, “washed out”, “color cast”, “blown highlights”, “crushed shadows”, “banding”, “jpeg artifacts”, “extra fingers”, “deformed eyes”, “asymmetrical face”, “warped features” ], “parameters”: { “fidelity_priority”: “identity”, “detail_priority”: “eyes_skin_hair_fabric”, “realism_strength”: 0.95, “sharpening”: “micro_contrast_only”, “skin_retention”: “keep_pores_and_microtexture”, “recommended_denoise”: “low_to_medium” } }

**

效果：

**

{ "task_type": "img2img_upscale", "model_settings": { "model_id": "stable-diffusion-xl-base-1.0", "upscaler": "4x-UltraSharp", "face_restoration_model": "CodeFormer" }, "input": { "image_base64": "YOUR_BASE64_IMAGE_STRING_HERE", "prompt": "masterpiece, best quality, highres, photorealistic, restored old photo, sharp focus, extremely detailed, detailed skin texture, remove scratches, remove noise, denoise, color correction, clear eyes, 8k uhd, soft lighting", "negative_prompt": "blur, blurry, low quality, worst quality, lowres, noise, grain, scratches, dust, spots, sepia, monochrome, distorted face, bad anatomy, ugly, overexposed, underexposed, artifacts, glitch, watercolor, painting, cartoon", "parameters": { "steps": 30, "guidance_scale": 7.5, "denoising_strength": 0.35, "seed": -1, "width": 1024, "height": 1024 } } }

**

效果：

**

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via LINUX DO - 最新话题 (author: made gaj)

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内存硬盘价格暴涨，Ai最先淘汰的是Diy装机行业

9月份装了台电脑，当时入手的三星 990 Pro 2TB 花了950块钱，当时还觉得一阵肉疼。那会儿完全没想到这是“阶段性低点”，更没想到现在回头看，已经成了难得的好价。短短几个月，整个PC市场就彻底变了样，价格一路起飞。
图吧上的等等党都输麻了，23年那会国产颗粒出来时，200块钱1TB，存储像是白菜一样，大家都觉得后面价格会越来越低，如今1TB已经能卖到1500+了，2x16g的内存条也涨到了千来块。
厂商们根本不care Diy市场和游戏玩家，装机成本指数级上涨，装机市场萎靡，很多自媒体装机博主都开始转型，感觉硬件价格上涨会变成常态化，短时间内不可能降回去了。

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via LINUX DO - 最新话题 (author: Nian Yi)

chinese families’ handwritten letter我恨你

我还以为是书法呢。那还说啥了，给你得了。

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via LINUX DO - 最新话题 (author: 木瓜蛋白酶Tea🎋)

torch 2.9.1 我傻了

把 torch 升到 2.9.1 发现原来的扩散模型跑不通了。然后发现了一个很离谱的问题。

torch.linspace(0, 999, 20).long() 得到的是

tensor([   0,   52,  105,  158,  211,  264,  316,  370,  422,
474,  528,  576,  632,  684,  736,  788,  840,  896,  948, 1000])

怎么超范围了，这个 1000 是啥

前段时间的 sdpa 运算问题也是，感觉 torch 2.9 不是很稳定

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via LINUX DO - 最新话题 (author: 啁啾)

[祝福贴]祝福今天考研的每一位佬友都能成功上岸，一路生花

今天是考研第一天~
我祝福今天考研的每一位佬友都能成功上岸~
许过的愿望都能一路生花~

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via LINUX DO - 最新话题 (author: Eric12)

New Free Game Found - By Reddit Scraper
Banana Hell: Mountain of Madness
Platform: Steam
Game ID: 1493055
Game Url: Banana Hell: Mountain of Madness
free type: Keep Forever
start time: N/A
end time: N/A
Source Url: https://www.reddit.com/r/freegames/comments/1prac8h/steam_banana_hell_mountain_of_madness/
!addlicense asf s/1493055