@plko345 #4 你可以先试着把数据库的内存压榨到 99%，最简单的加缓存，只要是业务上提升出色且因为效果好还有提升需求，那就加，否则真没必要
linux 上跑着，除非卡硬盘 IO 或者你还跑了其他重要占内存的服务，否则还真没其他影响，不会有什么卡顿的

每次谈到学习，评论都一片祥和，真是人间美景（。

看完又想到了 linus 的名言

以 pgsql 为例，每行数据 hash 一下加上主键（单一主键或者联合主键都行）后再比较最好
如果下面的 sql 一次跑不出来，先分别生成两张表然后用那两张新表去做最后的 join 比对

with t1 as(
select f.primary_key,
md5(CAST((f.*) AS text)) as hash
from foo1 f
)
, t2 as(
select f.primary_key,
md5(CAST((f.*) AS text)) as hash
from foo2 f
)
select t1.primary_key
from t1 join t2 using (primary_key)
where t1.hash = t2.hash

@plko345 #1 70%算什么高，抠门公司可以直接给你压榨到 99%（。
不过除非你数据库因为缓存不够大日常卡在硬盘 IO ，否则真没必要

不懂你说的 invisible text 是啥，但感觉你把 dir(answers_list[0])了之后全试一遍就行......

看你的意思，是转换 5022*4200 像素的灰度图片，到 rgb 色彩空间？

往这方面搜搜，看有没有结果
www.google.com/search?q=python+图像+色彩空间+转换

上面第一条搜索结果 https://blog.csdn.net/hallobike/article/details/120385129 里，有“读入灰度图片”

中文搜不到也可以去搜英文
www.google.com/search?q=python+color+space+convert

每个星期都能在 v 站上被奇葩实现刷新三观
今天见到用 XML 当持久化大型数据库的了👍而且还要在 1g 内存的机器上解析

本来想说👧🙌🐶☁️📏🌍♾️
算了，还是祝贺吧

5#的分组匹配是最简单的，但 4#的后行断言里英文句号也得加上转义，否则会匹配出来 888

正则可以在这个网站里快速上手，要不了你 20 分钟
https://regexlearn.com/
上手完要实际用了，想不起来可以去 playground 里测试，不是那种 debug de 到死的正则需求也要不了几分钟
https://regexlearn.com/playground

APP 会取代操作系统吗？🐶

挺好，可以把黑历史持久化（。

突然想到，有没有人基于区块链做一个公共事件记忆库，这样只能 patch 不能 delete ，就算反转再反转也能留个案底🐸

@huaes #82 我前面是想说家里是不是有个渲染农场，实时导出渲染结果到某个外部地址😂还想感慨科技进步成这样了

？？？
完全不能理解干嘛禁 refer
这是当站友都是纯小白，连复制个链接在新窗口打开都不会吗？
也不出来解释，做贼心虚？

很想见识一下除了 BT 之外的其他能用上这么大上行带宽的使用场景
比如高速跨域实时渲染？

喜欢安卓
讨厌国产 app 厂商，
不只是它们的安卓 app ，它们的 ios app 我也讨厌
钉钉的 ios app 我可以喷它一万遍