vercel ，cloudfare ，fastly 几个平台的 DX （开发者体验）都做得非常好。
部署 nextjs 起来都是无脑点点点，确实非常的方便。

podcast

看你要不要虚拟机要不要 ui 。
我不需要 Ui ，hyperv 毫无压力

一堆网站和应用作恶，不支持 firefox

创业基本就是这么干的

续航不太行。mac 在这块暂时没有对手。
如果 windows 把续航搞到 15 个小时以上，那就真的是乱杀了

Rich 和 texualize

https://github.com/Textualize/textual

可以选个比较土鳖的 OCR 包，但是把扫出来的内容扔给 chatgpt ，你把表头信息告诉 chatgpt ，让他整理成 json 或者表格的格式。
我试过，效果还不错的

因为你不推荐你穿好多马甲，希望你堂堂正正做自己。

主要是利润率。当你有一台印钞机的时候，说实话下面员工几岁这事儿你就不那么关心了。当你自己赚钱也是省吃俭用的时候，你作为周扒皮就会在乎长工一顿吃几碗饭

wasabi -- https://wasabi.com/cloud-storage-pricing/#three-info
$5.99 / TB * month

你不是说你用一些库好熟练么，这些库要是开源的，研究研究这些库怎么写的，不也是挺好的学习教材么

@perfectlife 我觉得大部分学生应该会觉得 kubeflow 反人类。。声明式的任务，非常的反直觉

LZ 你需要的就是 literate programming 。边写程序边研究下面怎么干。

如果你想写出比较健壮的代码，可以采用测试驱动编程。

比如先写特征处理的代码，然后把形状、结果的数字什么的编写到测试里。然后再去做代码实现。
跑测试的时候，可以整个测试数据集，数量小一些，可以比较快的得到结果。

自己用用没问题的。
网络问题需要设置一下。可以用 consul 这种 mesh solution （ https://www.consul.io/）

记得多关注一下流量的问题。节点间通讯流量有时候很客观的，账单会令人瞩目

SLA 不一样的。后面 2 个 9 和 4 个 9 的稳定性，成本是差很多的。

千万别 all in 一门语言。
如果你要选择 all in 一门语言，建议 all in 大部分语言的爹 -- C

mesh (比如 consul) + grpc