@serco #30
说得对，crate json 要比 serde_json 快一倍（ AMD Ryzen 7 5800U ）

```rs
// build with cargo build -r
use std::fs::File;
use std::io::{Read};

use serde_json::Value;
use json;

fn parse_json(contents: &Vec<u8>) {
let now = std::time::Instant::now();
let _: Value = serde_json::from_slice(&contents).unwrap();
let elapsed = now.elapsed();
println!("serde_json: {:?}", elapsed);
}

fn parse_json2(contents: &str) {
let now = std::time::Instant::now();
let _ = json::parse(&contents).unwrap();
let elapsed = now.elapsed();
println!("json: {:?}", elapsed);
}

fn main() {
let contents = {
let mut vec = Vec::new();
// https://github.com/json-iterator/test-data/blob/master/large-file.json
File::open("large-file.json").unwrap().read_to_end(&mut vec).unwrap();
vec
};
for _ in 0..10 {
parse_json(&contents);
}
for _ in 0..10 {
// create json str from contents
let contents = String::from_utf8(contents.clone()).unwrap();
parse_json2(&contents);
}
}

```

```
serde_json: 182.566705ms
serde_json: 157.330185ms
serde_json: 151.551179ms
serde_json: 150.997928ms
serde_json: 158.290287ms
serde_json: 151.983899ms
serde_json: 152.493476ms
serde_json: 150.337436ms
serde_json: 151.174303ms
serde_json: 150.424319ms
json: 71.080736ms
json: 73.125015ms
json: 80.531158ms
json: 82.744729ms
json: 79.73645ms
json: 80.040878ms
json: 80.30521ms
json: 79.455428ms
json: 79.702968ms
json: 72.22127ms

________________________________________________________
Executed in 2.42 secs fish external
usr time 2.36 secs 0.00 micros 2.36 secs
sys time 0.06 secs 464.00 micros 0.06 secs
```

当然，你换个编程语言也可以比 serde_json 更快

```fs
/// build with dotnet build -c Release
open System.IO
open System.Text.Json
open System.Diagnostics

let json = File.ReadAllText("large-file.json")

for i in 1..10 do
let sw = Stopwatch.StartNew()
let jsonDocument = JsonDocument.Parse(json)
sw.Stop()
// print in ms
printfn "Elapsed: %dms" sw.ElapsedMilliseconds

printf "Done"
```

```
Elapsed: 185ms
Elapsed: 74ms
Elapsed: 73ms
Elapsed: 70ms
Elapsed: 75ms
Elapsed: 74ms
Elapsed: 67ms
Elapsed: 69ms
Elapsed: 73ms
Elapsed: 73ms
Done
________________________________________________________
Executed in 963.57 millis fish external
usr time 881.76 millis 0.00 micros 881.76 millis
sys time 86.87 millis 387.00 micros 86.48 millis
```

用最熟悉顺手的编程语言就好了，先把工具写出来，再考虑优化。

https://i.imgur.com/jjNYfBH.png

Wayland +KDE 可以，但是存在一些不是特别影响使用的问题

你能说出 Windows 有哪些影响你使用的痛点吗？如果不能，为啥要换成 Linux ？

另外， 还不支持在输入框使用 fcitx5 输入法

Linux Wayland hidpi 缩放有问题，没有跟随系统设置缩放。

https://i.imgur.com/HiPaISw.png

不是字体的原因，是 JetBrains 家的 IDE 还不支持原生的 wayland ，sway 会强制缩放应用界面，得到的效果就是界面模糊。印象中有一个对 sway 的 patch ，可以支持 XWayland 自行缩放。

去深圳街头，把一万块钱分享给你认为有需要的人，这就叫做，助人为乐

https://twitter.com/Vincent_Song/status/1648633093614604289 成都最近导游都不够用了，我大概能想象到你五一到成都的场面 2333 。 不过你可以试试反向操作，住打工人上班位置附近(天府 1-5 街，天府大道，剑南大道)，假期人流会比较少，地铁交通方便，餐饮也多。

预算有限的话，当然买配置高的，预算充足的话为什么还要做选择呢？

桌面上我用的声笔双拼，编码风格类似自然码，这个输入法最大的特点就是，重码率低，支持自动上屏，编码好记、好推导，我从微软双拼转过来，上手很快。

「你们试着了解一下形码啊，它那么的努力。」
「 nimfsizelcjxyixwxymava,taonamed_nuli 」

输入效率的话，对我个人而言，跟搜狗双拼+云拼音输入效率差不多（跟打每分钟 60 字），但是使用声笔双拼会让我的心态更好，因为重码率低，很少需要翻找候选词，不容易烦躁。

---

手机上用的 Gboard 九宫格，主要是我手指太粗了，用 26 键的声笔双拼很容易误触

**A1: 牺牲公平，提高效率**
社会在追求经济高速发展的时候，牺牲了一部分打工人的利益

**A2: 最终受益者**
经济高速发展做大了蛋糕，我认为中国社会大多数人都享受到了收益，或多或少。然而，「不患寡而患不均」，「不均」是目前阶段值得关注的问题。

部署香港其实并不会封号，我目前就在通过香港的 VPS 访问 openai 的接口

@GiantHard 3. 及时奖励自己，形成正反馈，比如，喝完一口水后，在心里告诉自己「又省下了一笔将来治疗肾结石的钱」

1. 降低难度，比如把水杯放在手边
2. 建立行为锚点，比如告诉自己「从座位上站起来的时候就要拿起水杯」

微信连同步聊天记录的存储空间都不愿意免费给用户，也就不可能无偿提供 ai chat 工具。
微信几乎占据了国内社交场景聊天工具大部分的市场，提供有偿的 ai chat 好像也并不能带来更高的用户流量，加上国内用户的软件付费意愿低，微信提供有偿 ai chat 的可能性也很低。

综上，微信不会推出自己的 ai chat 服务。

mobx ，mobx 的 reaction, computed, autorun ，比 React 自带的 useXxx 维护负担要小很多

@EngAPI 工作时会使用的软件包括：

Webpack Dev Server
WebStorm （ 180kloc TypeScript 项目）
Vivaldi 浏览器（通常控制在 30 个标签以内）
Firefox 浏览器（通常控制在 3 个标签以内）
飞书 Linux 客户端
Telegram

有时候天气好，就会出门办公晒太阳，这个时候就需要笔记本稍微有些续航能力了

@liuxu 用充电宝吗？