【行业ETF优选】自用国内行业ETF复盘评分优选及量化交易参考
经过2个月改进已经达到能用阶段，自选36个行业标的，按趋势评分，只需关注6分以上的可以看我的持仓，每天晚20时左右更新GitHub，HTML显示。配套了一个偏稳健量化交易参考（还在打磨优化）
每日优选：https://etf.imlam.com
量化参考：https://swing.imlam.com
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via LINUX DO - 最新话题 (author: c0w09)
经过2个月改进已经达到能用阶段，自选36个行业标的，按趋势评分，只需关注6分以上的可以看我的持仓，每天晚20时左右更新GitHub，HTML显示。配套了一个偏稳健量化交易参考（还在打磨优化）
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gpt中转站疑惑
我自己搭建了sub2api号池，这两天codex经常因为502问题卡在workding黑箱，十分钟才重连，可是我用一些中转站时codex却异常丝滑，是不是证明这些中转站是假的？
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我自己搭建了sub2api号池，这两天codex经常因为502问题卡在workding黑箱，十分钟才重连，可是我用一些中转站时codex却异常丝滑，是不是证明这些中转站是假的？
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Claude 突然被 on hold，用了挺久的号，怎么解封
如题，我的 claude 账号用了几个月了都没事，今天突然被 on hold 了，已经提交了 request，有没有大佬分析下啥原因？还有可能申诉成功吗
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如题，我的 claude 账号用了几个月了都没事，今天突然被 on hold 了，已经提交了 request，有没有大佬分析下啥原因？还有可能申诉成功吗
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我想知道L社的每个板块动态发贴量、浏览量...
想看看L社的数据可视化的实时运行状况，目的是想扎堆凑热闹，哪个板块看的人多就去里面发对应的贴，看看自己的百搭能力如何、文字功底及对社会心理学的运用能力。
请各位佬友指点🙏
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想看看L社的数据可视化的实时运行状况，目的是想扎堆凑热闹，哪个板块看的人多就去里面发对应的贴，看看自己的百搭能力如何、文字功底及对社会心理学的运用能力。
请各位佬友指点🙏
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更新了一下PC的微信，微星小飞机把微信也检测进去了，何意味，全局设置成无好了:distorted_face:
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Z386:围绕原始微代码构建的开源 80386
Hackaday – 25 May 26
Z386: An Open-Source 80386 Built Around Original Microcode
There are many ways you can implement an Intel i386 CPU on an FPGA, with the use of original microcode probably being one of the most interesting approaches. This is what [nand2mario]’s z386 …
GitHub - nand2mario/z386: Compact 80386 CPU in SystemVerilog
Compact 80386 CPU in SystemVerilog
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Hackaday – 25 May 26
Z386: An Open-Source 80386 Built Around Original Microcode
There are many ways you can implement an Intel i386 CPU on an FPGA, with the use of original microcode probably being one of the most interesting approaches. This is what [nand2mario]’s z386 …
github.com
[!quote]+
在 FPGA 上实现英特尔 i386 CPU 的方法有很多，其中使用原始微代码可能是最有趣的方法之一。这就是 [nand2mario] 的 z386 项目所做的事情，最近的一篇博文总结了这个 FPGA 项目迄今为止的发展情况。
该项目与之前开发的 z8086 项目类似，大家可能都猜到了，除了英特尔 8086 CPU 之外，该项目也做了类似的事情。通过执行原始微代码，你基本上可以保证与原始硬件的紧密兼容性，当然，8086 和 80386 之间的微代码规模是完全不同的。
它的指令集更大，需要跟踪的内部状态也相应复杂得多，包括内存管理、分页和寄存器调试等所有新奇功能，以及从 i286 开始的保护模式扩展。
目前，z386 可在多种 FPGA（包括 Altera Cyclone V 和 Gowin GW5A）上运行，其性能相当于约 70 MHz 的 i386，但周期效率略低，部分原因可能是 16 kB 缓存有限，而最快的 i386 CPU 拥有 32 kB 以上的缓存。无论如何，它足以运行各种软件，包括 DOOM 等游戏。
需要注意的是，这里的目标并不是要比 ao486 等内核的性能更强，而是要对原始硬件及其与上述微码的交互进行考古重建。
GitHub - nand2mario/z386: Compact 80386 CPU in SystemVerilog
Compact 80386 CPU in SystemVerilog
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今天GPT这么卡的嘛？
今天这个GPT好卡啊，应该不是我节点问题吧，我看着延迟还行呀
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via LINUX DO - 最新话题 (author: Jhone Hunt)
今天这个GPT好卡啊，应该不是我节点问题吧，我看着延迟还行呀
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就这么像女孩子吗？男人都不配么？
今天一朋友说你车上的挂件哪个美女送的？我说自己买的啊，她惊讶的说 怎么可能 ？ 哎，男人就不能精致一些吗？
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via LINUX DO - 最新话题 (author: Jack Xin)
今天一朋友说你车上的挂件哪个美女送的？我说自己买的啊，她惊讶的说 怎么可能 ？ 哎，男人就不能精致一些吗？
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信创数据库更新，新增人工智能训练推理芯片
含往期完整名单：
安全可靠测评结果公告汇总2026-2.csv (16.2 KB)
本次更新名单如下：
附表一、人工智能训练推理芯片（同一等级按产品名称首字笔画为序排列）
附表二、数据库（同一等级按产品名称首字笔画为序排列）
（一）集中式数据库
（二）分布式数据库
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via LINUX DO - 最新话题 (author: Jerryi)
信创处理器、数据库、操作系统整理 中整理了之前的信创相关的产品。今天，中国信息安全测评中心、国家保密科技测评中心公布了最新一期安全可靠测评结果，添加了部分数据库版本，新增了人工智能训练推理芯片。
含往期完整名单：
安全可靠测评结果公告汇总2026-2.csv (16.2 KB)
本次更新名单如下：
附表一、人工智能训练推理芯片（同一等级按产品名称首字笔画为序排列）
附表二、数据库（同一等级按产品名称首字笔画为序排列）
（一）集中式数据库
（二）分布式数据库
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想分享点token，有什么项目吗
如题，在L站也用了不少佬友的中转，比如早期的t佬，随时跑路，薄荷佬等等佬友，现在手上跟着注册机的风也弄了个sub2api的站子给自己和同事用，请问下如何分享给佬友们使用。
站子没用域名，不想把ip暴露出来，问问大家都是怎么发的
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via LINUX DO - 最新话题 (author: yy1111)
如题，在L站也用了不少佬友的中转，比如早期的t佬，随时跑路，薄荷佬等等佬友，现在手上跟着注册机的风也弄了个sub2api的站子给自己和同事用，请问下如何分享给佬友们使用。
站子没用域名，不想把ip暴露出来，问问大家都是怎么发的
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Github Action炸了吗
佬友们，github action是全炸了吗，CI触发不了了
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via LINUX DO - 最新话题 (author: LacYor)
佬友们，github action是全炸了吗，CI触发不了了
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佬们chatgpt plus升级pro 5x是补差价还是重新购买？
另外就是还想问问，pro 5x升级20x又是补差价还是重新购买？时间会重新变成30天吗？礼品卡充的不给提现，要是重新购买，相当于烂在apple store里了
我看到升级页面显示的100/月。
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via LINUX DO - 最新话题 (author: Neptune)
另外就是还想问问，pro 5x升级20x又是补差价还是重新购买？时间会重新变成30天吗？礼品卡充的不给提现，要是重新购买，相当于烂在apple store里了
我看到升级页面显示的100/月。
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Codex session太多不好复盘，如何高效管理session？
Codex每天新建的会话太多了，有些重要的想法和codex的有用反馈，可能分布于几个session的某些中间段落中，复盘会花很多时间。
有没有管理session的好工具或者好的想法？
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via LINUX DO - 最新话题 (author: guxinlengyue)
Codex每天新建的会话太多了，有些重要的想法和codex的有用反馈，可能分布于几个session的某些中间段落中，复盘会花很多时间。
有没有管理session的好工具或者好的想法？
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想到一种思维链防蒸馏的算法
在输出思维链时，在v2w层后加一个随机偏移，偏移到另一个token，同时输出这个偏移值，要求在下一次推理的时候把偏移值数组也带回来。
这样在下一次推理的时候服务侧就可以根据偏移后的token和偏移值反求原token，并且向用户隐藏了真正的思维链，只要v2w的算法没有被破解就是安全的。
不过想了想在乎思维链的厂商现在的策略是直接隐藏/用一个小模型概括思维链（gemini/gpt），所以可能这个方法也没什么实际价值，可以节省厂商缓存思维链或者概括的成本？
从这个方法发散，还可以想到两个使用场景：
1. agent加密：如果AI面向的是agent这类偏向干活而不是聊天的用途，我们甚至可以将非思考部分也一起加密，只明文的本地工具调用和最终结果汇报。
2. 面向开源模型的中转站防窥，可以使用对称防中间人攻击的方式在源站和用户之间协商密钥，通过密钥生成偏移值，然后request和response全程使用偏移值加密，用户侧使用开源模型的v2w算法从加密token反求真实token。
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via LINUX DO - 最新话题 (author: umbrella)
在输出思维链时，在v2w层后加一个随机偏移，偏移到另一个token，同时输出这个偏移值，要求在下一次推理的时候把偏移值数组也带回来。
这样在下一次推理的时候服务侧就可以根据偏移后的token和偏移值反求原token，并且向用户隐藏了真正的思维链，只要v2w的算法没有被破解就是安全的。
不过想了想在乎思维链的厂商现在的策略是直接隐藏/用一个小模型概括思维链（gemini/gpt），所以可能这个方法也没什么实际价值，可以节省厂商缓存思维链或者概括的成本？
从这个方法发散，还可以想到两个使用场景：
1. agent加密：如果AI面向的是agent这类偏向干活而不是聊天的用途，我们甚至可以将非思考部分也一起加密，只明文的本地工具调用和最终结果汇报。
2. 面向开源模型的中转站防窥，可以使用对称防中间人攻击的方式在源站和用户之间协商密钥，通过密钥生成偏移值，然后request和response全程使用偏移值加密，用户侧使用开源模型的v2w算法从加密token反求真实token。
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