探讨把工作视窗转换到Linux上的可行性

作者难以全面转到Linux工作,办公软件、字体是问题,但输入法、浏览器等工具可用。Linux有防火墙、系统更新工具,测试Oracle备份恢复比Windows方便。虽UI有提升,但堆积木式工作方式缺乏应用软件标准。Linux企业应用大潮已至,在Oracle数据库方面有先机。
全面转到Linux上 ?

下了很久的决心

还是不能全面转到Linux上进行所有的工作,这里面办公软件是个问题。

其他的么,到似乎都可以克服:输入法用scim,足够我的输入速度了;
浏览器用Opera 的,经过定制,可以显示的很好。其他一些常用的工
具Linux 都有提供。IM工具采用gaim界面不够友好,没关系,能即时
通信就可.

telnet/ssh/ftp等工具都是轻量级的,比较顺手。

有一个比较头疼的就是字体的问题,总是不能和Windows下的相媲美。
参考别人的方法,拷贝windows 的字体过来,还要改 很多配置文件。
这里面也涉及到版权的问题.

linux 发行套件一般都有防火墙,配置一下也就可用了。没有那么多烦
人的邮件病毒拉。

系统更新可以用yum ,Kamus 说这个好用,不过感觉这个工具如果能
P2P 多点下载就好了,回头一想 ,扯淡,那样安全问题不好解决。

升级到KDE3.2 ,界面也算是比较华丽了。KDE 还有很多工具,但是那
个Koffice真是没法用。估计英语用户还是可以习惯的。反正用vi 吧 。
一般,都是编辑文本。

测试Oracle 的备份恢复等操作很顺手。感觉比Windows 下舒服得多。
至少查看日志什么比Windows下方便.

即使是这样,每天也最多有耐心用30%的工作时间。看来习惯不好养
成阿。

其实如果单算UI的话,Linux现在已经达到甚至超过Windows 2000的
水平了.不过.Linux这种堆积木的工作方式让人很担心,比如:安装一个
GTK+往往还
有很多依赖性,你要安装这个库先,安装这个还必须要安装....

折腾下去,很烦人.说白了,就是缺乏应用软件标准.

以前看过别人有文章描述Linux是万能的.甚至说,宁肯用Linux也不用
Windows,我觉得有些偏执了.不过,Linux企业应用大潮已经到来.熟悉
一下上面的环境也算是技术储备了。还有,万一有一天,我们没有
Windows可用,恐怕Linux是不二选择.

其实,真正令人关心的,还是Linux上企业应用的表现。至少,在Oracle
数据库这一块,Linux已经取得先机。

这段闲言碎语最初发在www.itpub.net 上.还有不少朋友参加了讨论:

http://www.itpub.net/242232.html

AI 代码审查Review工具 是一个旨在自动化代码审查流程的工具。它通过集成版本控制系统(如 GitHub 和 GitLab)的 Webhook,利用大型语言模型(LLM)对代码变更进行分析,并将审查意见反馈到相应的 Pull Request 或 Merge Request 中。此外,它还支持将审查结果通知到企业微信等通讯工具。 一个基于 LLM 的自动化代码审查助手。通过 GitHub/GitLab Webhook 监听 PR/MR 变更,调用 AI 分析代码,并将审查意见自动评论到 PR/MR,同时支持多种通知渠道。 主要功能 多平台支持: 集成 GitHub 和 GitLab Webhook,监听 Pull Request / Merge Request 事件。 智能审查模式: 详细审查 (/github_webhook, /gitlab_webhook): AI 对每个变更文件进行分析,旨在找出具体问题。审查意见会以结构化的形式(例如,定位到特定代码行、问题分类、严重程度、分析和建议)逐条评论到 PR/MR。AI 模型会输出 JSON 格式的分析结果,系统再将其转换为多条独立的评论。 通用审查 (/github_webhook_general, /gitlab_webhook_general): AI 对每个变更文件进行整体性分析,并为每个文件生成一个 Markdown 格式的总结性评论。 自动化流程: 自动将 AI 审查意见(详细模式下为多条,通用模式下为每个文件一条)发布到 PR/MR。 在所有文件审查完毕后,自动在 PR/MR 中发布一条总结性评论。 即便 AI 未发现任何值得报告的问题,也会发布相应的友好提示和总结评论。 异步处理审查任务,快速响应 Webhook。 通过 Redis 防止对同一 Commit 的重复审查。 灵活配置: 通过环境变量设置基
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内容概要:本文介绍了基于物PINN驱动的三维声波波动方程求解(Matlab代码实现)理信息神经网络(PINN)求解三维声波波动方程的Matlab代码实现方法,展示了如何利用PINN技术在无需大量标注数据的情况下,结合物理定律约束进行偏微分方程的数值求解。该方法将神经网络与物理方程深度融合,适用于复杂波动问题的建模与仿真,并提供了完整的Matlab实现方案,便于科研人员理解和复现。此外,文档还列举了多个相关科研方向和技术服务内容,涵盖智能优化算法、器学习、信号处理、电力系统等多个领域,突出其在科研仿真中的广泛应用价值。; 适合人群:具备一定数学建模基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事计算物理、声学仿真、偏微分方程数值解等相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习并掌握PINN在求解三维声波波动方程中的应用原理与实现方式;②拓展至其他物理系统的建模与仿真,如电磁场、热传导、流体力学等问题;③为科研项目提供可复用的代码框架和技术支持参考; 阅读建议:建议读者结合文中提供的网盘资源下载完整代码,按照目录顺序逐步学习,重点关注PINN网络结构设计、损失函数构建及物理边界条件的嵌入方法,同时可借鉴其他案例提升综合仿真能力。
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