香港只是中转站：普通人过来读水硕中转一下学历，投资和热钱中转一下身份，有钱人过来中转一下护照等大略如此。除了个别职业和特殊机遇，香港完全没有吸引力。
1. 居住环境很差，我住的 20 平米公寓，月租一万三以上。
2. 生活消费高。两个人下馆子，轻轻松松 400+，同等餐饮下，深圳不到这个价格的一半。
3. 医疗就算了，不谈了。自己多买点保险，实在不行就去深圳看病。
4. 职业与收入不匹配。由于没有第一和第二产业，导致医生和律师最香，竞争压力也最大。别的专业，就算上完大学也受限于产业，一路读到博士的不在此类。中位数收入属于有点钱，但是买不起车买不起房，只好出去玩玩买点奢侈品的状态。
4. 关于孩子上学的问题，如果是信了网上说的，孩子轻轻松松申请清北，还是死了那条心吧，内地普通公司不会愿意折腾手续特意雇一个香港的清北毕业生，香港本地也不缺名校背景的人。
5. 语言看你的行业，内地人多的、公众性的就可以不会说粤语，~~英语是用来吵架的~~。
总而言之，香港属于：如果在深圳一个月 2 万，到了香港就是 10 万的，那这就是机遇，一定不能放过。不然，就算收入翻一番到 4 万，也就那样，生活质量说不定还下降了。

陶片放逐法？历史证明这个方法的缺点太多了：投票要不要权重、权重比例应该怎样设置、如何确保不会被利用。现代国家都是用的以法而治类型的，取一个公约数，大家都遵守，这样更合理一些，也符合社会发展的需求。

风干，然后做羊肉火锅。

@weijancc 1#
@jtacm 2#
楼主是 vs code 团队的，能直接和产品组交流问题。

@ljx626 2#
肯定是有效果的，但是最终质量极其依赖训练的数据量。粗略估计，即使精馏，也得有个 20G 数据才行得通。

导入整个项目进行提问（单个文件有现成的 copilot chat 和 codium chat ），需要使用基座模型进行训练和精调。无论是全量预训练或者使用 LoRA ，对于个人而言，都是不现实的：
1. 没有那么多的数据；
2. 硬件要求很高。
比如，llama2-13b 只训练 LoRA 参数，单卡显存要求大于 20G ；全量预训练没有四张 V100 以上的卡基本没法高效开展。实在想尝试，可以看看 Chinese-LLaMA-Alpaca-2 我记得有现成的脚本可以上手微调，光加个中文就用了 50K 词表和 100G 纯文本。

可惜 V 站没有私信功能，不然我肯定出一个绝妙的域名给你.jpg

缺省就是默认，默认就是缺省。缺少用户输入的参数，所以使用了默认值。也不是不同领域的叫法不同，就是早期计算机术语翻译的问题，那时候计算机还是小众场景，用的词尽可能的追求精准和原理性解释。

@Timk 118#
供应链完全没有消息了。此外，三星已经要求一周一议 NAND 价格，后面大概率是涨价，短时间内，没有便宜的固态了。

@yanyao233 1# 我一直很好奇怎么做到大规模盗号的

首选 Typecho ，1G 内存即可运行，配合 sqlite 和 lighttpd 甚至 256M 都行。默认效果参考 https://pa.ci

@jonathanchoo 13# 岛小人少，游客聚集区可能有小偷，其他尚可。

@hay313955795 7# 口音没差别，但是听不懂我说话。

@EngAPI 6# 我特意挑人少的时间和地方拍的照片，游客区的人还是很多的。

有老婆的支持，失业了，老婆担心颓废而不是数落；自己水平也还行，找不到工作也只是暂时的。平心而论，只要不是太折腾，现在的困难只会是以后回忆的调味料。

4 代 i5 可不是五六年前，我的 r5 1600 才是。拆机回收吧，零散件，价格地点肯定能出掉，几百块钱吧，聊胜于无，权当别人帮忙处理垃圾还能倒找钱。

@liuzimin 4#
以日本公司的名义招人，实际上在泰国或者菲律宾。