配镜是个整体服务，验光和配镜技术比镜架镜片材料品牌重要的多，但目前的配镜市场还不太能支撑这一认知。所以买卖双方都只能从材料的好坏、品牌来绑定整个服务的质量，这种绑定明显不合理，但当前似乎也没有别的评价体系。

淘宝搜关键词。二手服务器 5 千差不多够用了，3 千预算应该也够，就是要选再老一点的服务器，DDR3 内存的。学习环境建议优先考虑内存容量，CPU 差不多就行。

还是需要 VIP 的。高可用场景是逃离不了 VIP 这个东西的，因为底层是基于 IP 通信的。在 k8s 场景里，VIP 这个东西往往放到 loadbalance 来一起做，导致对高可用、负载均衡、VIP 这些概念理解起来比较混乱。事实上，也可以指定 externalIP 为 VIP 来绑定 NGINX 服务。

云上的话自然是全托管或更进一步 Serverless ，但总有一些自建场景，目前仅用过 kubeadm ，官方维护，老实可靠吧。部署的多了，也是想要一些更有效率的部署工具。

山水风景，人间烟火。
其实真就是“出去走走”。从床上起来，出门，出小区门，顺着街道、小巷子就这么走一两个小时，听放松的。一个人的时候，跟现实交互和不跟现实交互的状态非常不一样。

非常有意义。
我们有一个场景，点击按钮后，要立即编译并部署运行，返回可访问地址。这个时间越短越好，曾经花了很多资源在这里优化上。AOT 也是一个优化方向，事实上并不理想。除了代码上的适配调整外，AOT 更多的是把启动时间转移到了编译时间上，在我们这个场景上基本无效。

印象中看过一个小说，应该就是 13 楼说的这个设定。封神榜是一个黑名单，不是一个白名单。自由自在修行是最优选择，不慎陨落的话就可能会上榜，至于上榜是好事还是坏事可能每个修行者的判定都不一样。可能类似于陨落转生可以再搏一搏，上榜就是虽然铁饭碗但一眼望到头。

一个疑问，纯电车队一起长途出游会有中途补能位置不够的问题吗？可能和车队规模有关，感觉概率不小吧。

看场景 CPU 到算不上性能溢出，内存应该是真不够，建议加满 64 或 128 。学习 k3s 高可用环境，3 个主节点 3 个工作节点，这内存看着不太够。启动一下学习集群就要把跑的 docker 服务关一批也挺难受。

生产环境内网搭一个 harbor ，和 UAT 的 harbor 做镜像或缓存代理；做好镜像分层，确保变更层尽量小。

方便是挺方便的，过于谈不上，幸福就更动态了。如果实现了全人类的解放，这些问题可能才会有答案。什么时候全面实施 ubi 才算看到点曙光吧。

OP 可以重点关注#27 的回复，应该是最接近真像的一个说法了。
如果非要在赛博迷信的设定下思考问题，录音的语义分析还有商业价值，旋律分析到底是为了什么呢？免费赠送听音识曲吗？

一般户型超五跑 10Gbps 是没问题的，除非开发商实在偷工减料或者穿线有问题。可以拿 iperf 简单打一下看看，排除一下头子盒子问题，也许就满足要求了，省不少事。

如果只是数量级上的简单估算，有一个快速方法。
商贷 30 年，本息基本一致，即贷 100W ，最终还本息合计 200W
公积金贷 30 年，利息基本为本金一半，即贷 100W ，最终本息合计 150W

只是作为一个常识进行粗略估算，利率和年限都会对利息有影响，基本在二三十万左右波动。准确结果可以拿房贷计算器计算，一般和银行的差不太多。

年纪大就应该更厉害这个朴素的观念会随着年龄的增长逐渐崩塌。

没什么应该不应该的，我的重心是折腾本身，所以各种都会试试。如果你的重心是服务和数据本身，那应尽量避免折腾。或者，至少做好数据安全的情况下折腾。
如果做网络共享存储，仅仅文件存储（ SMB 、NFS ）应该是不够的，至少还需要一个块存储（比如 iSCSI ），有些服务对权限比较敏感，调试比较费劲，直接上块存储省事。最后往往还会再拉一个对象存储，这就差不多齐活了。

markdown+vscode+gitea ，可以套静态页面生成器，blog 、wiki 应该都有实现。

能避开早晚高峰的话，开车便利很多。
无法避开的话，做好预期管理。

设想有一种语音计数器，能统计每次开车说 XX 的次数。