akaHenry

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V2EX 第 511376 号会员,加入于 2020-10-07 15:47:45 +08:00
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akaHenry 最近回复了
推荐 rye 吧. 也是前 flask 作者出品.

https://github.com/astral-sh/rye


1. 目前 应该是唯一良好支持 workspace 模式的(类似 rust cargo), 比较方便管理 monorepo.

2. 功能已经覆盖 poetry + pdm + pyenv. (这样可以完全替代 pyenv + poetry)

3. 集成 uv(替代 pip), 安装包速度更快.


成熟可靠方案: pyenv + poetry + 全局 venv 模式.

1. 过去长期使用 pyenv + poetry. 比较偏好 pyenv 的全局管理的 venv. 不过 rye 的 local venv + workspace, 就很棒, 完美规避 venv 管理的麻烦. (没有 workspace, local venv 很难管理)


不推荐: pdm

1. pdm. 短暂使用, 就弃用. 有不少 bug. 和 pyenv 协调性很差, 终端自动激活 venv, 始终有 bug.

2. 功能完备度低于 poetry, 目前更是不如 rye. (题外: 就算不用 rye, 我也不会用 pdm, 那么多人吹, 我的体验就很差)
58 天前
回复了 houhaibushihai 创建的主题 macOS 2024 年了, macOS 外接显示器推荐哪些?
起步 27 寸 4k ,建议上 34-40 寸 5k 带鱼屏,不建议 24 寸。

自用优派 vx 2880 (28 寸,和 27 没差)。

我用 4K 都 6-7 年了,早先买过 3 台 AOC 24 寸,都出掉了。 明确说:27 寸 4k 和 24 寸,使用感受上,没区别。(不必纠结数值游戏)

iMac27 5K ,我也有,5K 自然比 4K 更细腻,但是,你不俩一起,不停切换,是感知不到的,人眼适应能力很强。

27 寸 4K 足够好。 想要更舒服,就*2 ,或者搞 5K 带鱼屏,34-40 寸,不建议再大。 桌子宽度和脖子晃来晃去受不了。
某宝/鱼,买二手 Mac Mini ,或者买 无头 MacBook Pro (显示屏断掉,只有尸体),外接显示器用。

16G+256G ,也就 2-3K 。

黑果,大都是电子垃圾,稳定性很差,少数还要自己折腾驱动,没必要犯病折腾。(时不时崩溃重启,搞心态)

bugOS 目前自家硬件,都经常 crash 重启,黑果稳定性?笑话。🤦‍♂️
58 天前
回复了 shervy 创建的主题 Apple 做个调查:升级 macOS14 的体验
我一台 mbp13 2019 升挂了,硬盘格式化了,都装不了。待拿到天才吧,重装。wtf

本来也不打算升,只是为了使用 swift 某个 API ,只在高版本 OS 有,so ,毫不意外。

手里,有另外一台 M1 Max ,不然就日狗🐶了。

没事别手贱升,bugOS 现在 .2 小版本,都不可靠。wtf
82 天前
回复了 findwho 创建的主题 Python Python 封装为 exe 问题
1. 不用打包模型, 只打包源码.

2. 把模型上传到某个公开可以访问的网盘, or aws s3 这种.

3. 运行 main, 自动检测某个全局目录(比如 user/documents/your-app-cache 路径) 是否存在模型, 如果不存在, 自动下载. 存在, 直接调用模型 + 执行后续逻辑.

4. 关于步骤 2, 也可以 zip 打包: 模型文件 + 项目.exe + 一个 sh/bat 脚本, 运行 sh/bat 脚本, 自动把模型解压 + copy 到某个固定目录.

5. 结束.
# 2024-01-06 更新:

- 新完成几个指令.
- 修复一些小 bugs, 待发布.

## 已完成:


- ✅ mod new xxx-project: 创建新项目
- ✅ mod add xxx-lib: 添加依赖包
- ✅ mod remove xxx-lib: 删除依赖包
- ✅ mod mojo: 代理 mojo 指令, 方便执行 mojo 指令.
- ✅ mod poetry: 代理 Python poetry 指令, 方便管理 Python 包.


## 正在开发中:

- ❎ mod install: 安装依赖包
- ❎ mod build: 编译
- ❎ mod hack build: 编译依赖包
B 站的粉丝, 不值钱. 转化率低. (用户画像决定)

相同的精力, 不如去做抖音和小红书.
83 天前
回复了 askfermi 创建的主题 分享创造 去中心化的大模型 LLM 服务
想法很不错, 畅想一个方案:

1. 可以构建一个"LLM 算力/计算资源共享的去中心网络", 基于 Token 付费.

2. LLM 算力池: 所有 LLM 算力节点, 汇集到 LLM 算力池(pool).

3. LLM 挖矿节点: 执行 LLM 任务 + 共识确认.

4. LLM 任务调度机制: 矿工排队接计算任务(类似外卖抢单), 单任务多派发(避免单点失败) + 加权分润.


存在的问题:

1. LLM 网络, 是强实时系统, 对相应速度和并发性能很敏感. 这是 P2P 网络的短板.

2. P2P 比较适合分时+异步任务, 适合对实时反馈不敏感的 Job/Task.

3. 隐私泄漏: 消费者侧的 Task 数据, 容易泄露到 矿工侧, 可能存在 Task 数据加/解密问题.

4. 去中心网络模型退化: 类似 SOL, BSC 链. 可能会退化到 "半中心化网络", 才比较具备可用性. (但这样, 影响力也是降低的)
84 天前
回复了 ill 创建的主题 Vue.js Vue ui 组件库选择
quasar +1

国产几个 UI 项目, 各有各的问题. 完成度都不如 quasar.
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