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你的codex使用定制皮肤了么，发来看看

刚才坐电梯，有个老太婆从负一楼坐上来，我刚进电梯，就看到电梯里面两条黑狗，不知道是什么品种，没带嘴套，没牵绳，狗又站在电梯门口正中间，老太婆说这个狗不咬人，天气太热了，我就没牵绳。。。我心里都想笑了，每次这种情况都是这个狗不咬人。没出事之前都是这样说，出了事就算把狗杀了也无事于补。真的素质太低了，还有些违法养大型犬，烈性犬。真的是圣母，如果坐电梯遇到那种大型犬，金毛、哈士奇不牵绳，不带嘴套，我心里还是虚得很，有条件都选择坐下一个电梯。真的大部分养狗人的素质很一般。前段时间看到一个视频，两个狗撕咬一个小孩儿，看着真的很气愤，我要是家长，我可能想把狗主人米西米西了，求求养狗的人了，有点基本素质，出门必牵绳，带嘴套，你不晓得你的狗什么时候就发疯了 
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很多人学 C++，不是被“难”劝退的，而是被“碎”劝退的。 
今天学了 namespace ，感觉懂了。 
明天看到缺省参数，又觉得也不难。 
后天碰到函数重载、引用、 inline 、 nullptr ，脑子里开始打架： 


为什么 C++ 非要搞个命名空间？ 


默认参数到底怎么给才不出错？ 


重载不是“同名函数”吗，怎么一不小心又歧义了？ 


引用和指针到底是不是一回事？ 


inline 写了是不是就一定会展开？ 


nullptr 不就是换了个名字的 NULL 吗？ 


问题就出在这里。 
很多基础文章把这些知识点讲成了“一个个零件”，却很少告诉你： 
这些零件为什么会同时出现在 C++ 里，它们到底在解决什么共同的问题。 
其实答案很简单： 

C++ 做的很多事，都是在给程序“立规矩”。 
不是单纯为了语法更花，而是为了让代码更清晰、更安全、更适合大型工程。 
...

最近几天 Codex 升级之后，电脑出现非常严重的卡顿。我按了论坛收到的办法去让 Codex 修复自身卡顿问题，但是什么作用也没有起到。 
今天，我不让它修 Codex 本身的卡顿的问题，让它修复整个 PC 的卡顿问题。我告诉他： 
“最近几天，我这个 PC 运行感觉会卡顿！你能检查一下，看看会是哪个方面有问题吗？是硬盘太小了，内存占用太高了，还是什么原因。” 
他经过分析找到了几个问题： 
1、Windows 搜索索引异常和突发 I/O——最直接的卡顿来源。 
2、pc-agent 在 OneDrive 目录持续写日志，引发 OneDrive 同步和搜索索引连锁负载。 
3、OneDrive 同步积压、Chrome/Codex 多进程——放大卡顿。 
4、CPU E 核固件限频——可能是次要影响。 
5、硬盘容量、内存不足、SSD损坏——目前均可排除。 
我让他按情况修复这几个问题。他修...

世界杯，阿根廷对决西班牙，有没有大佬分析一下的

之前害怕降配了，但是好像没降配的也没扣费呀 😂，没看见有人讲过被扣费的问题

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mihoyo还是忘不掉他的Gemini 🫪

那个大佬给一下黑与白公益站的网址，我注册过忘了地址了

最好是电影， 
突然变很强那种，各种爽的剧情

如题，想知道L站有没有这样精神分裂（？的同类佬？现实里也是一个都不认识（本来两个圈人都很少 重叠的更少了） 
或者走之前也可以留下对你帮助大的一本书…

太好笑了，太会骂了，我将逐帧学习👍 
是不是AI的不清楚，但是攻击力挺强的 
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之前就有人拿我自己写的的在线文档，直接复制粘贴到自己那里，还一副理直气壮的嘴脸，我都写的不咋滴，还搬运，跟我说什么没有用在别的地方，没有盈利什么的，我管你用在哪，我管你盈没盈利，反正抄了我的东西，我就喷你，写那么烂还抄，自己是没脑子吗？ 
更别说一些打着美名其曰什么信息差，把别人辛辛苦苦写的免费公益的东西，拿去捞钱，如果是提供技术支持，情有可原，把免费的东西拿去捞钱，是真不要个脸了，人真是赚不到道德以外的钱。。。 
既然敢抄我写的烂玩意儿，就得做好被喷被到处挂的准备😄 
还有写幻兽帕鲁mod管理器的佬的帖子 
小黑盒原帖： 
https://api.xiaoheihe.cn/v3/b...

英国gg粉色信封手机卡，有两三张多的，国内现货可以走xy 
非偏远45r包邮 
【未激活】，自行了解激活攻略（以及貌似需要10英镑作为卡内余额）

IT之家 7 月 16 日消息，NVIDIA（英伟达）当地时间今日宣布联手日本政治、经济两界发布全球首个国家级人工智能基础设施。 
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NVIDIA 将与 Noetra 合作基于 DSX 平台打造一座 140MW 国家物理 AI 工厂。该工厂将采用 Vera Rubin NVL72 机架，部署 13750 块 Vera CPU 和 27500 块 Rubin GPU，采用 Spectrum-X 以太网互连。 
这座 AI 工厂数据中心将用于开发各类物理 AI 开放权重模态基础模型，支持 T 级模型训练，为日本 FRONTia（以 AI 机器人和物理人工智能为重点的多模态基础模型开发）项目提供算力基础。 
Noetra 的多模态基础模型的预训练权重将与 NVIDIA 的 Nemotron、Cosmos、Isaac ...

今天刚拿德国地址证明开了个BybitEU，卡也下来了，但是由于我自己有一个GPT的plus会员了，这个返现额度留着又浪费，现寻找个佬友给用了，可以走平台，赚我等值200的u，我再给你转回扣完手续费约等值140的u，不过这个返现好像要点时间，有意向的佬友私聊

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爽之爽之。。。

在经过深思熟虑之后，我做出了一个巨大的决定，我决定将我自己开源！ 
是的，我要将自己开源，在此之后，和我月跑在月光下一起跑步都不需要付出任何一分钱，只需要包全程的机票即可，限制使用条件是长得好看的男的或者好看的女的

如题，更新到 cli 最新版本之后贼丝滑，切换会话也不会卡了

现在本地、云端各类Code代码模型越来越多，大家大多只用它写脚本、补全代码。 
想和各位Linux运维、开发大佬聊聊，除了基础写代码，CodeX系模型还有哪些小众高效用法

大家的chrome UI也是这样吗？我感觉还挺方便的 
换上去以后没有不适感 
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2026年本地部署开源大模型已经不再是小众折腾，无论是日常办公、代码开发、运维脚本编写，还是离线私人AI辅助，轻量化量化模型都能完美适配个人主机。本人自用32G内存台式主机，搭配中端独立显卡，近期完整实测了目前社区热度最高的三款开源模型：Qwen3、Llama3、GLM4，涵盖日常最常用的代码生成纠错、显存/内存占用、推理速度、运维&办公适配度四大核心维度，给想入坑本地部署、纠结选型的佬友一份真实落地参考。 
本次测试全程基于Ollama+llama.cpp部署，统一开启4-bit量化、32K上下文窗口，关闭多余后台进程，保证测试环境公平，数据均为本地真实跑测，无跑分虚标，贴合个人日常使用场景。 
一、硬件门槛 & 资源占用实测（32G内存环境）
很多新手部署本地模型最容易踩坑：只看模型参数，忽略量化开销、KV缓存占用，导致运行卡顿、爆显存、CPU满载降速。本次统一测试8B主流参数版本，适...