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V2EX  ›  SJ2050cn  ›  全部回复第 6 页 / 共 9 页
回复总数  163
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2021 年 7 月 26 日
回复了 SJ2050cn 创建的主题 生活 关于近两天经历的吐槽
@v2mm 不行,一定要求得回去
我的 master 2s 17 年双十一买的,当时 399, 看了一眼现在的价格,还要 399,用了快 4 年一切正常,听你们描述感觉我运气真好。
2021 年 7 月 20 日
回复了 SJ2050cn 创建的主题 问与答 firewalld 防火墙是如何工作的?
@zhangsanfeng2012 我目前就是这样干的,把 docker0 的网卡加入到 public 里
2021 年 7 月 20 日
回复了 SJ2050cn 创建的主题 问与答 firewalld 防火墙是如何工作的?
@avastms 我知道最后都是在改 iptables,但就没法用 firewalld 防火墙管理了吗,因为 firewalld 管理比较方便简明,iptables 又是一大串规则。
2021 年 7 月 20 日
回复了 SJ2050cn 创建的主题 问与答 firewalld 防火墙是如何工作的?
@AoEiuV020 主要不懂 docker 到底动了防火墙啥,我现在将 docker0 网卡加入到 public zone,在 public 中如果不给定端口是默认阻拦的,算是曲线完成我的目标
2021 年 7 月 17 日
回复了 sarlanori 创建的主题 硬件 求推荐笔记本和工作站,预算分别为 1.5W 以内和 5W 以内
我就是从事科学计算的,目前用的笔记本为 HP 战 99-p2,年初买 1w6,15.6 的 4k 屏,CPU 时 i9-10885H,显卡时 quadro T2000, 硬盘是一块 1T ssd,官方称是移动工作站,所以续航很好,有着类似游戏本的性能,还有轻薄本的轻便与续航,是当初我找到的性能和轻便的最佳平衡体。至于工作站的话,5w 预算还是自己配吧。
2021 年 7 月 12 日
回复了 zzzain46 创建的主题 问与答 有没有比较优雅的开源在线相册?
推荐 photonix,预览地址 https://demo.photonix.org/,github 地址 https://github.com/photonixapp/photonix,支持 docker 安装,很方便。
2021 年 7 月 11 日
回复了 SJ2050cn 创建的主题 问与答 如何记录 Linux 端口的出口 http 请求并统计
@ik 请问这个可以单独命令行安装和运行吗,服务器没配置图形化界面,上网搜了一下 charles 的教程都是在图形化界面下进行的。
2021 年 7 月 11 日
回复了 SJ2050cn 创建的主题 问与答 如何记录 Linux 端口的出口 http 请求并统计
@cdlnls 有啥功能全的 waf 防火墙推荐吗,我目前机子用的 verynginx,很简陋。
2021 年 6 月 12 日
回复了 ljsh093 创建的主题 iOS 今天被 iOS 这个功能震惊了
@CEBBCAT 被子公司裤衩都抄没了
聚合图床呀
2021 年 6 月 8 日
回复了 Stoulla 创建的主题 iPad 日经贴: 11 寸平板拿来看论文和看文档怎么样?
我 10.3 的电纸书看论文也看得很舒服
更改 ssh 的端口,再把 root 密码改了,然后创建一个普通账户
2021 年 5 月 25 日
回复了 louchenabc 创建的主题 互联网 是不是没有比掘金更好的技术写作社区了?
博客园,可以自建主题
2021 年 5 月 20 日
回复了 SmartIoTLab 创建的主题 推广 [涂鸦开发者活动] 0.01 元得价值 69 元的智能小夜灯!
试试
2021 年 5 月 20 日
回复了 bthulu 创建的主题 Windows 21h1 千万别升, 血的教训
预览版的我表示 21h1 用了很长一段时间了,没啥感觉
2021 年 5 月 10 日
回复了 man9820 创建的主题 剧集 最近好无聊,有人推荐几部电视剧吗?不要科幻、偶像剧
禁忌女孩 2
2021 年 5 月 6 日
回复了 huzhikuizainali 创建的主题 Python pypy 优缺点是什么?
@SlipStupig 没用过这些库,不清楚,大概率不支持
2021 年 5 月 5 日
回复了 huzhikuizainali 创建的主题 Python pypy 优缺点是什么?
pypy 在 io 处理上确实快很多,我试了开 100w 个协程,每个协程要做的也很简单,就是休息 1s,最后统计 100w 个协程结束时间,同样的代码用 pypy 和 cython,pypy 基本在 1s 稍微多一点,cython 就得好几 s,pypy 处理原生数据结构是真的快,但处理像 numpy 底层本来就是用 c++/fortran 写的,貌似感觉不出太多差距,并且好多库还不支持 pypy 版本,例如科学计算常用的 scipy 库,不过 numpy 已经有 pypy 版,未来肯定适配的越来越多。总而言之,pypy 就是让你在不改动任何代码情况下提升性能的手段,如果有代码运行确实慢,可以先无脑试试这。
2021 年 4 月 10 日
回复了 WangLiCha 创建的主题 问与答 现在从零开始学习 C/C++最合适的 IDE 是什么?
初学推荐用 codeblocks
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