@xstress 不如我们先创建一个文件夹？

咖啡肯定是陶瓷优选啊，因为不会有异味还特别好清洗。

其实我挺想做一款英文麻将游戏的……用 GO

@esee 赛博算命，虽迟但到

@WuDiHaiTai 这个网站没备案

只要是违规解除劳动合同，引起的官司不需要聘请专业的律师。

一律去劳动大队寻找“法律援助”（也是律师来的，比较新手），他们可以为你提供各种建议，对于我们来说也很专业。

@thoo61871

其实是 2 个点：
1. 口腔臭味（口腔内因发酵或口腔溃疡引起的臭味，口腔溃疡也是咖啡的锅？算是吧……如果口腔溃疡是因为喝深烘咖啡喝多了引起的上火，就属于是咖啡的锅）
2. 胃酸返流（咖啡因刺激胃部引起，属于胃功能比较脆弱的人群的通病）

PHP 真是风险越高回报越高啊

可以做一个搞笑的 APP 在 4 月 1 日发布。

啊……远程吧…… Y3JhenlwaHBlcgo=

你可以说是表亲找你帮个忙，平时关系特别好，所以很晚了还在帮忙弄演示视频。

桌椅、电脑、打印机等，大家可以分配一下。

@default996 期待，后续请踢我。

@happy32199 现在的前端模板无外乎就是 element-ui ，antd ，bootstrap 这些。这些 UI 本身不是丑，是前端缺乏 “1 像素”精神去契合设计稿（或者根本没有设计稿，233 ）。 众口难调，你说的颜值在线，很难评的。


@michaeljackson 这种也只能依托浏览器的插件了，而且必须在当前页面。2333


@webszy 这是个大类，现存的开源普遍不贴合实际场景呀。

boss 直聘搜索“远程” + “角色” 出来的都是乱七八糟的……

自己训练模型去吞 40w 数据不现实，我更推荐你联系国内 AI 云商提供商业报价，它们来就是干这个的。
关于硬件资源这一点，你老板就很难 hold 。

以下内容摘自 GPT：
要训练 40 万条数据，所需的硬件资源取决于几个关键因素，如模型的大小、数据的复杂性、训练时长以及所需的精度目标。以下是一个大致的硬件配置建议：

### 1. **GPU**
- **高端 GPU**：建议使用 NVIDIA A100 、V100 或 RTX 3090 等高性能 GPU 。这些 GPU 在深度学习任务中表现出色，并且可以加速训练过程。
- **多 GPU 集群**：如果数据量很大，使用多个 GPU 来并行训练会更加高效，特别是当你需要缩短训练时间时。

### 2. **CPU**
- **多核 CPU**：如 Intel Xeon 或 AMD EPYC 系列，配备多核可以加快数据预处理和加载的速度，虽然深度学习的主要计算任务还是依赖 GPU 。
- **充足的缓存**：更大的缓存能有效提升数据预处理的效率。

### 3. **内存 (RAM)**
- **大容量内存**：建议至少 64GB ，甚至 128GB 或更多。大容量内存有助于处理大批量数据，尤其是在训练前的数据预处理阶段。

### 4. **存储 (Storage)**
- **SSD**：使用 NVMe SSD 来存储数据和中间结果，以确保数据加载和存储的快速响应。
- **足够的存储空间**：确保至少有几 TB 的空间用于存放原始数据、模型权重、检查点等。

### 5. **网络**
- **高速网络连接**：如果使用分布式训练，确保集群之间的网络连接速度足够快，以免在数据传输时成为瓶颈。

### 6. **散热和电力**
- **有效的散热系统**：高性能的 GPU 和 CPU 在满负载下会产生大量热量，需要有良好的散热系统来维持硬件的稳定性。
- **充足的电力供应**：确保电源能够支持所有硬件满负荷运行，避免因电力不足导致的意外中断。

### 7. **软件环境**
- **深度学习框架**：如 TensorFlow 或 PyTorch ，这些框架都有优化的 GPU 加速支持。
- **驱动和库**：确保安装最新版本的 CUDA 、cuDNN 等驱动和相关库，以充分利用 GPU 性能。

### 8. **云计算资源**
- 如果本地硬件资源不足，可以考虑使用云计算服务如 AWS 、Google Cloud 或 Azure 来租用高性能 GPU 和其他资源。这些服务通常可以按需扩展，并且有较好的计算资源管理工具。

### 训练时间
训练时间可能从几小时到几天不等，具体取决于数据的复杂性和模型的大小。使用上述配置，可以有效地处理和训练 40 万条数据集。

准备好这些硬件资源后，你就可以开始模型的训练过程，并确保在训练中不断监控资源使用情况，以优化性能和效率。