布隆过滤器？

你这样子配好像就是不可能实现二和三，因为你在异地的 b 是不可能通过另一个异地 a 的局域网 ip 来访问的，你只能通过 zerotier 提供的虚拟 lanIP 来访问对应设备。还有一点，国内 zerotier 在不同运营商环境下直连有差异，我之前用官方的也经常有设备失联，后面自己搭建一个 moon 节点就好了

自己本地挂 alist 配合 emby 做个家庭影院，一次折腾完，终身受用

我双手有腱鞘炎，发病时只能甩手缓解一下。我曾经的师傅有骨质增生，好像只能做手术解决，要不然只能多休息和矫正坐姿来缓解

就现在这个市场，基本上首先会排除报班的，其次看学历和年限，之后再看有没有实际项目经验，最后才是以前的技术筛查，因为他妈的 java 人太多了

@Nasei 稍微有点迷信，其实也算是每天贪杯解馋

我习惯一天 2L 左右的凉白开和一瓶可口可乐，可口可乐为了预防结石和防止早上起来饥饿感喝的，话说时过境迁这么多年可口可乐还是没怎么改变过啊

@lhbc 主要是我添加了这个规则后它还是再反复尝试请求这个东西，后面在不允许的域名里加了这玩意才掩耳盗铃的消停了

@KevinDo2 运气好吧

闭眼 ubuntu ，虽然臃肿但是稳定，折腾的东西比较少。debain 的话太精简了容易缺胳膊少腿让人抓狂

不会算法，以前项目内卷搞过一次贪心算法的研讨会，反正东西也没用在项目里现在也完全不记得怎么写了。排序只重写过 compare()方法，也没搞过什么高级的排序。因为我经历的项目就是每个机子每个月只有几十个活人，半年过去合服机子又少一半，很多时候都用不到高并发，没有足够多且持久的客户，基本上业务就是 crud 就能解决的屎山代码

不是兄弟你干啥工作的这么能抗风险，老板都不舍得裁你

@sanyang001 海外的话好像简单一点，trie 树似乎可以试试，字典的数据要剔除无意义字符（,.、这种不可能产生图示意义的符号）加空格，全部最小化，这个规则也对查询的对象使用进行入参清洗，然后是相似度判断是不是敏感词，清洗后的入参应该可以通过关键字，前后缀什么的识别出一些简单的有问题的东西，或者把入参打印成图像再通过图像识别类似于降噪处理啥的丢弃一些无关键的对象来清洗获得一个比较简单的图像识别的文字结果，之后通过人脸识别的机制来进行相似度匹配，这个大部分场景的物体识别还是很成熟和准确的，它允许丢弃不少细节。入参的筛选还可以通过盲审核这句话能不能通读成日常交流语来减少进入上述复杂匹配机制，这个感觉需要 ai 还是啥？

几十万条必须要设计特殊的 trie 树结构字典来减少判断基数字典（把几十万跳规则里剔除基本不可能有交集的规则，参考 adguardhome 的那种对域名进行的结构拆分），然后匹配规则肯定需要相似度百分比阈值，前缀，后缀，去除基础无意义符号（空格,.、_-这种）,这个在各种智能识别里算是最基础的。最主要的是这个字典应该是精简的，无垃圾无意义符号加空格的

可以玩玩