suuuch

只有一台机器的话，手动加 host 指向 IP ，IP 上带 nginx 之类的转发到端口。
多台就是内网 DNS 转发到 IP ，IP 上带 nginx 端口转发。或者 #5 的路由域名劫持。

这里面的 3 应用服务这个，我现在是用一个树莓派 + 移动硬盘实现的 Jellyfin 、BT/PT 下载（ Qbittorrent ），NasTools 、Alist/NextCloud ，一天 24 小时开机，开了好几个月。电费里面看不出来变化。
缺点也比较明显：jellyfin 网页看高清视频会一卡一卡的，只能 potpolay 播放链接来看。

unraid 之类的系统貌似可以做硬盘休眠，不知道硬盘休眠状态下的待机。。不然的话，这么多硬盘估计很费电。

怎么开发快怎么来。
比如说 PHP + jquery ， 有人一下午能搞个 demo 出来，有这效率干啥不行。

我本身学历不咋地，简要提及下听说过的东西，不代表我本身的观点或者立场，我只是觉得这个挺有道理的。

我听闻过一个说法，高考考上 C9 的人，大概率是需要智力水平会比普通人高一点点的（除开特殊优待招生的）。
其余学校能否考上，学习方法，学习态度，自律自控，这些对成绩的影响更大。。。

这一说法反过来说就是：假如一个人学历有问题，排除掉智力问题之后。大概就是学习方法、学习态度、自律、自控这些一项或者多项有问题。。。

到了职场中，学历越高的，我是能感受到他们做事情态度更好，自律自控都很不错，干自己不喜欢干的事情，也能把事情做到 80 分。。做事情更讲究方法论，并严格按照方法论执行，不会天马行空。

看了上面的评论我说我的观点。
这篇文章里面有个时间尺度，接下来 10 年，因为拉长时间尺度来看的话，科技的发展是完全可以超脱我的想象力的，我无法对此做出合理的推断和假设。
所以也就讨论接来下来 10 年好了。

当前情况下的 AI 主流是多模态。多模态的模型起核心是要基于训练数据来推断上下文的概率关系，推断出最有可能出现的内容。。这一模型我认为是有很大的局限性的，也就是基于已知的内容做概率运算，模型本身的创造力是有限的。

换言之，AI 辅助变成也是对已有信息的高效整理和归纳，主力应该解决信息的收集整理，并不具备类人的逻辑能力，也就是他是没办法从语言处理变成逻辑推理。


期待模型的进一步演变。

买个 onedrive ，财务的文件都是直接挂在 onedrive 目录 里面，实时上传。