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都是豆腐渣，宣传就是打脸

当然，如果要定量分析的话需要知道热水器的模型，还得查一些热辐射损失的公式，就不深究了。

另外，因为加热单位体积的水需要的时间变长了，因为热量损失无时不刻的存在，所以热量浪费的多了，也就更费电。

很有意思的问题，非专业的解答。
电热水器的功率是 W = U^2 / R 。
水垢会影响 R ，让 R 变大，在电压 U 不变的情况下，电热水器的功率 W 会变小。
这个带来的问题就是在单位时间内，电热水器能够加热水到一定温度的量会变小。
所以说，如果楼主的电热水器的体积够大，足够一次洗澡用的，且里面的水都提前加热好，那是可以无视水垢的。
但是就怕洗澡洗到一半，提前加热好的水不够用，需要新加热水，那么就很可能洗到一半水温迅速下降变成洗冷水澡了。

我们写底层代码，并行代码，很多生成的代码非常难懂，而且不少有隐藏的 bug ，很多时候我还是愿意自己亲手写而不是让 AI 生成。

其实这些工具都没啥必要，就像楼上说的，得靠人 review 代码，而且人 review 代码已经成了整个过程的瓶颈，其他环节的效率有所提高对整体的过程帮助不大。

还没发布呢

生物+材料，可以的

@levelworm 所以很多时候人生最重要的不是后天的努力，而是机遇。打个最简单的比方，如果你上大学上研究生，专业是个傻逼专业，导师是个弱智，那你后天再怎么努力可能都翻不了盘。

工作和兴趣能够（完全）统一是很罕见的事，从大数据角度来说

softmax with temperature

学术造假是一种习惯。

虽然有几年没做这个了，生疏了，但感觉你做的 Jenkins 这些东西可以用一样的原理解决问题。

很多年前，我就是 SSH 到一个部署在 Docker 里的 TensorBoard 看模型训练的：
https://leimao.github.io/blog/TensorBoard-On-Docker/

虽然我不是这方面专家，但是我感觉可以在 host 上专用一个 port map 给 Docker container ，然后这个 port 就用来和其他的 node 通信。