每太理解楼主的需求。
楼主的意思是，楼主是教师，然后需要同屏浏览 pdf+笔记+白板，然后投屏出去？
那么这可以拆解成四个需求：1 、分屏，2 、pdf 浏览笔记，3 、白板，4 、投屏会议。

1 、目前的 ipad pro 支持台前调度，可以直接使用多个 app 分屏使用。
2 、pdf 笔记应用各有优劣，楼主可以自由选择。
3 、白板直接用系统自带应用“无边记”即可。
4 、投屏出去可以使用会议软件。比如企业微信，zoom 等，但是也同理，各有优劣。

@tool2dx 所以问题的核心在于代码结构设计，和呈现媒介没有任何关系。
出于安全性以及程序复杂度上考虑，一个良好的程序架构，前端应该只负责数据可视化以及数据交互。

实际生产环节中前端承载过多的业务内容，从整个软件工程角度讲，都是出于成本、偷懒等原因做的过度妥协。
换句话说，代码腐败速度过快，在系统架构设计的时候，就已经命中注定了。

也就是说，前端“乱、杂、不好修”，是一个基于事实原因的既定结果，而不是原因。

楼主通篇的句式都是“前端的诞生初衷”，“远超前端承受能力”
所以这跟浏览器有什么关系？

换句话说，什么模式的 UI 呈现，和浏览器呈现有本质区别？

1 、手机的拍照功能硬件提升，而且因为终端算力更强，导致有更强的 AI 摄影加持。从而受众越来越多。导致相机机型参数越来越偏向高端。也就意味着平均实际售价提高。

2 、中低端相机因为与手机摄影拉不开绝对差距，导致其从实用属性向文化属性转换。

3 、相机市场萎缩，导致产量降低。

4 、生产工具属性的用户，对价格不敏感，或者说议价能力不强。

@fredweili “北京公立幼儿园很少么？”

不少，但是居住地和户口所在地不同的人很多（东西城核心区的实际居住体验很差）。
幼儿园因为孩子年龄的限制，更多的只能选择实际居住地附近的幼儿园。

我本人是出于以上条件，以及期望孩子受到更好的照顾、情绪引导与习惯养成的角度考虑，选择的私立幼儿园。大概一个月是 9000 左右。

再加上各种活动和外出的额外费用，大概楼主孩子一学期的花销是我孩子一个月的实际费用。

@fredweili
@sagaxu

普惠是私立园+政府补贴的一种模式。
本质上还是私立幼儿园，只是政府帮你补贴一部分的学费。和公立幼儿园的体制环境完全是两个赛道。

所以可以理解为，普惠聚集了公立、私立幼儿园的所有缺点。算是幼儿园中的最差选择。

1 、因为资金不完全来源于家长，所以学校做好服务的动力不足。
2 、因为没有体制约束，师资力量与教学环境在没有高收入的情况下难以支撑。
3 、因为去普惠的家长普遍对教育资源的支出不重视，所以学校也没有动力提升教育质量。

@NULL2020
@fe619742721

我的意思就是这个价格非常合理，甚至有些让我担心这个价格的服务水平。
普惠是有政府补贴没错，但因为补贴是政府侧的，与家长侧的服务并不直接挂钩，所以服务质量不能依赖补贴。

我尊重每个人对孩子的教育的资金成本重视程度不同，但是我想说的是，在条件允许的前提下，尽量少质疑学校的收入。毕竟这些收入都是会兑现到老师的教育态度以及师资质量上的。

换句话说，楼主，你一共一个月只花费 2000 元，让人带你孩子一周五天的吃喝拉撒教育体育。你放心么？

一学期 5 个月，一年 10 个月。
三年一次性用品一个月：122.6 元。
阅读一个月：198 元。
体育一个月：120 元。

月度花费：2090.6 。

楼主，我给你一个月 1 万，你帮我带 5 个孩子，吃喝拉撒、教育、体育全包，你干么？

“怎么做到?”
很好做到。按照一天工作 8 小时，一年有 250 个工作日来计算，一年就是 2000 小时。5 年就是 1 万小时。
事实也确实如此，5 年以上工作经验的人，最起码在自己工作的领域会有一些自己的理解与领悟。

至于说“是否是某个领域的顶级人才”，这个有多方面的影响。
1 、“顶级”的定义。
2 、研究强度是否饱和。
3 、这个领域是否有上升的空间和可能性。
等等。

翻译：
clash 订阅的 proxy 策略，和楼主的需求不匹配，应该怎么调整。

1 、网线是双绞的。
2 、双工通信可以抵消串扰。
3 、RJ45 的定义，就是 3 、6 为接受信号正负。

雪茄不过肺。
所以简单来讲，抽雪茄 ≈ 口腔粘膜吸收+二手烟。

可以简单粗暴的对应成软件开发领域的编译机、或者操作系统开发。
而且 AI 比以上更难的一点是，你的实践机会无限接近 0 。

openAI 的每次模型训练的成本都是几个亿人民币这个量级。以至于他们在实践中会使用一个低成本小模型来预测大模型的收敛结果。即便是这个小模型，训练成本也是千万人民币。

这也就导致现阶段直接接触统计学 AI 的人才，都是“学阀团体”。
因为外人根本没法融入，团体也没有人相信你，也没有那个资金来让你试错。

现实的例子：楼主可以看看“Transformer 八子”，可以说他们是目前统计学 AI 的奠基人，看看他们的个人实力。

你其实每周都在和亿万失之交臂。
你只需要掏两块钱买双色球。

字里行间不承认有大公司病，但自己又很诚实的写了一篇大公司病文章。

4 、某员工，因不了解某些既定代码的使用方法，用尽全力通过反射等方式，绕过了既有代码的数据初始化与 setter 逻辑，使得代码再缺乏启动参数的情况下半残运行，并沾沾自喜。

以上都是我工作十余年来，看到的真实案例。