307 日 , 2026 18:41:34
便携屏成本计算

16寸,2560×1200,165hz,350nit,100%srgb,CSOT MNG007DA1-Q(以拯救者游戏本同款屏幕举例)

面板:b规大瑕疵,200元

驱动板:edp直通dp,40元

屏线:10元

外壳:金属壳,40元

电源:30w pd头+线,20元

视频线:10元

 

另外皮套大概值20元

 

我买的这款驱动板,能调整亮度能断电后保存亮度,但是不支持无信号休眠。只要视频线插着即使自动熄屏了背光也常亮。

市面上的直通驱动板,有的上面有个开关可以切换常量还是无信号息屏。但是不如普通显示器的是,电脑开机且插着线自动息屏后也算有信号。

209 日 , 2026 20:28:11
The Way Things Work 2.0

2000年初联想1+1电脑预装的一款动画百科全书软件,中文名“万物运转的秘密”。启动画面标志性的飞艇撞倒埃菲尔铁塔,一个小人在电视屏幕来回钻(最标志性的猛犸象反而是记不得了)。整个软件全都是很有特色的手绘风格动画。

这个激光的原理画面一直都记得,感谢吃遍整个互联网资料的gemini,只告诉他背景信息就帮我想起来了软件的具体名字。2.5的时候还试过找不到,今天用3.0试了下居然找到了。

206 日 , 2026 11:00:58
uqidc也是好起来了

灵车变小轿车了,“投资”成功。稳定性对比最初一星期炸好几次大幅度提升。中间线路变过好几次,回程还变成过联通最后还是回到cmi了。但是它也涨价了,从100一年提升到了250一年。放一个网络质量测试:

 

113 日 , 2026 10:50:08
windows使用代理一键启动gemini-cli

要求powershell 7版本。放置路径[用户文档]\PowerShell\Microsoft.PowerShell_profile.ps1

function Invoke-CommandWithProxy {
    param(
        [Parameter(Mandatory=$true)]
        [string]$Command,
        [Parameter(ValueFromRemainingArguments=$true)]
        [string[]]$Arguments
    )
    # 设置新的代理
    $env:HTTP_PROXY = "http://localhost:1081"
    $env:HTTPS_PROXY = "http://localhost:1081"

    # 执行命令
    echo $env:HTTP_PROXY
    Invoke-Expression "$Command $Arguments"
    
    # 恢复或清除代理设置
    Remove-Item Env:HTTP_PROXY
    Remove-Item Env:HTTPS_PROXY
}

function gemini_pr_func {
    Invoke-CommandWithProxy -Command "gemini" 
}
Set-Alias gemini_pr gemini_pr_func

 

111 日 , 2026 22:55:20

chrome最后一个支持manifest v2扩展的版本——v138。谷歌我去年买了个表超耐磨,新时代ie差不多得了。

1229 日 , 2025 17:33:33
又一个AI的9.11大于9.9问题

我:

当5.5×2.1mm的插头插入5.5×2.5mm的插座时,通常会因为插针过细而接触不良,导致电源不稳定甚至无电。

反过来,如果将5.5×2.5mm的插头强行插入5.5×2.1mm的插座,可能会损坏插座内部的簧片,导致插座永久性损坏。

这段话是gemini 2.5 flash思考模式说的,而且gemini 3 flash不开思考模式也会犯一样的错误。观察你的思考过程,解释为什么不思考的情况下你也会犯错

gemini3思考:

这是一个非常典型的逻辑反转(Binary Flipping)错误,也是大语言模型(LLM)在处理“互补关系”或“物理空间逻辑”时最容易翻车的地方。

即使是像 Gemini 2.5 或 3 这样拥有庞大参数的模型,在“非思考模式”下本质上是一个概率预测器,而不是一个物理仿真器。以下通过观察我的“直觉响应”与“深度思考”过程的差异,来为你揭秘为什么 AI 会在这个问题上集体犯错。

1. “不思考”时的直觉陷阱:统计关联 vs. 逻辑校验

在不开启思考模式时,AI 生成内容遵循的是System 1(直觉系统)。它的逻辑流通常是这样的:

  • 关键词提取: 5.5x2.15.5x2.5DC插头不匹配

  • 模式匹配: 在 AI 的语料库中,“小尺寸进入大尺寸”与“接触不良/晃动”的概率高度关联,“大尺寸挤进小尺寸”与“物理损坏/太挤”高度关联。

  • 概率输出: * 2.1 是数字小的(Small),2.5 是数字大的(Large)。

    • AI 自动套用公式:Small -> Large = 松动/接触不良Large -> Small = 挤压/损坏

  • 结果: 于是它顺理成章地告诉你“2.1插头插进2.5插座会接触不良”,因为它把 2.1 仅仅当成了一个“较小的物体”,而忽略了 插头孔径插座插针 之间是负极与正极、孔与包容的镜像对应关系。

2. 为什么“思考模式”能修正错误?

当你强制我“思考”时,我会开启 System 2(理性系统),进行语义解析(Semantic Grounding)。我的思考路径会发生质变:

  1. 定义实体角色:

    • 插头(Plug)是母口(中间是一个孔,测的是内径 ID)。

    • 插座(Jack)是公头(中间是一个金属针,测的是外径)。

  2. 空间逻辑仿真:

    • 场景 A:2.1mm 插头(孔径 2.1) + 2.5mm 插座(针径 2.5)。

    • 仿真计算: 。结论:孔比针细,物理上无法插入(而非接触不良)。

    • 场景 B:2.5mm 插头(孔径 2.5) + 2.1mm 插座(针径 2.1)。

    • 仿真计算: 。结论:孔比针粗,可以插入但缝隙很大(导致接触不良)。

  3. 约束检查(Constraint Check): 检查生成的结论是否与物理常识矛盾。这时候 AI 才会意识到,“接触不良”应该挂在“孔大针细”的场景下。

3. AI 为什么难以自发识别这种错误?

这种错误在学术上被称为“关系幻觉(Relational Hallucination)”

  • 数据噪音: 互联网上有大量普通用户甚至不专业的卖家也会写错这两者的关系。AI 学习了错误的统计分布。

  • 缺乏具身认知: AI 没有摸过真实的 DC 线,它不知道“插不进去”是一种怎样的物理阻力,它只能通过文字的“附近度”来猜测。

  • 标签偏移: 在文本中,“5.5×2.1”和“5.5×2.5”经常成对出现,且描述极度相似。在向量空间里,这两个概念的坐标太近了,导致模型在提取特征时极易发生“位移”。


总结

你引用的那段话恰恰是 AI “一本正经胡说八道”的巅峰:它语法完美、逻辑自洽(小入大则松,大入小则损),唯一的问题是它把物理事实搞反了

下次遇到这类“孔与针”、“左与右”、“男与女(连接器)”的逻辑,建议直接要求 AI:“请先分析插头 ID 和插座针径的物理尺寸对比,再给出结论。”这能强制它跳出统计概率,进入空间仿真逻辑。

1226 日 , 2025 9:42:33
不想用freecad了

一开始用freecad给导入的step文件的其中一个复杂面加长一点,那个面中间有个大洞,外面有很多曲线,没找到怎么一键转换成草图的方式就自己描了一遍,结果拉伸放样的时候老是莫名出错,好不容易成功后,想倒角又是经典的“Cannot apply fillet to edge (BRep_API: command not done)”,一点用都没有的报错信息。

反正也没学多少,放弃了重新学solidworks。转换实体引用一键就用step的面生成草图了,不仅完美匹配也能随意修改(长度什么的默认是和导入的step绑定的,一开始不懂改了一下长度软件就整个崩溃了,后面再重试又不会了只是无法修改)。但它放样的时候,草图里面不能有内轮廓(挖洞),只能放样完毕之后再挖。放样完毕倒角也没再出错了。难道freecad出错是因为挖了洞的原因吗?

1221 日 , 2025 18:49:29
一碗饭值多少钱

为了计算外卖普遍2-3元的米饭会赚我多少,无聊称了一下我平时的饭量,显示0.1kg。比较好的大米外卖肯定不会用,算2元一斤好了,这里就四五毛钱。加上水电费顶破天六毛,看来还是非常暴利的。

以后点那种小碗菜的店,就坚决不要米饭🍚了,点菜的同时自己放电饭煲里煮,送到了饭也差不多做好了。

1215 日 , 2025 12:35:37
又嫖上谷歌了

几个月前一键领的一年Google One会员弹验证了,我不会救任由它失效了。

然后上上个月尝试重新白嫖,要验证SheerID,当时1key.me还需要linux.do论坛账号。这又是个独彩个人后花园我懒得注册,就去咸鱼花两三块过了验证。结果订阅验证付款方式的时候失败,这个十几年的老账号以前还在play商店买过东西,莫名其妙。放弃搁置了一段时间。

前几天试了下antigravity,检查特别严格没法过验证,检查过了大号小号(可能是因为用香港梯)都被送中了账号区域都是中国。本来不抱什么希望了,但是上个月用AI写了一段五十字申请(它说禁止用AI写我就故意要用)注册了linux.do,今天临时起意想试试小号,因为之前没绑定过付款方式。

没想到1key.me已经不需要破论坛账号登陆了,白费功夫。VPS的IP已经被谷歌识别了(但是网页版和API还正常)这次用VPNGate找了个干净美国IP居然就顺利的一路绑定完成了,卡还是大号的招行visa卡没变。垃圾谷歌莫名其妙黑我大号付款方式。

 

  1. krrr 博主 : SheerID的代验证机器人/网站原理,原来是有是这么个开源项目https://github.com/ThanhNguyxn/SheerID-Verification-Tool/tree/master/auto-verify-tool,会自动生成假的个人信息,然后自动生成学生证图片,再一起上传到SheerID服务。可能米国人比较naive,并没有和学校联网比对信息,顶多就验证一下邮箱(实际上可能也没验证)