Akasha Terminal: dev🍃

小米云服务一不小心开了 2T 的，现在还有 1 个位置（共 8 个，每人 256G ），有没有人上车 本频道订阅者每人 35（ edit：还有 1 个位置

转转上门抢劫，mbp 也没卖掉，添点钱全款买了新的（ 在这里同出一个 M1 Pro 的 MBP，银色，16+1T，10 核 CPU+16 核 GPU，美版，Apple Intelligence 已经可用 成色自定义 9 成新： A 面有个非常小的凹坑（剪刀不小心砸到了），ACD 面有一些正常使用的细小划痕，键盘祖传打油（售后可以免费换，过保也行），电池健康 98% 左右 转转报价 6k，闲鱼均价 7.5k，群友优惠按均价立减 -500 某人看我换了之后自己也想换，所以后面可能还会出个 MBP14（…

从没睡这么爽过😐

？

DDR5 单根 64G 的内存近期开始逐渐上市了，首批好像频率都比较低（5600-6000） 美光原厂笔记本 5600 频率 JD 自营 1199 一根（

#抱枕🙈

某人图床想优化一下，反代的方案毕竟无论如何都会引入额外百毫秒级别延迟。 本来想压缩成 WebP, 我说要不要试试 AVIF, 然后我们就试了一下。 不试不知道，同为 CPU 默认软件压缩算法的情况下，压缩耗时 AVIF 会比 WebP 长 10 ~ 20 倍…… 不过我还是倾向于使用 AVIF, 反正离线任务丢上去在后台跑就完事了，不能让 Epyc CPU 的 VPS 闲着（ 难怪那些用 AVIF 做业务的大厂直接上 ASIC 了（ 还搜到了这个，小破站其实早就全面切换到 AVIF 了： https://www.bilibili.com/opus/775386423432839251 结论可以直接拿来用： 2022 年以前，B 站主流图片格式为 WebP，在对基础设施成本做回顾的过程中，定位到静态资源 CDN 成本是重要的组成部分。随着业界技术的逐渐成熟，经过相关调研，我们认为 AVIF 在 B 站大规模落地存在可行性。 在相同格式相同编码器下，可以简单的认为编码速度、图像质量与图片体积构成一个不可能三角，需要通过调整编码速度参数（下称 speed）与图像质量参数（下称 quality），在三者之间做取舍。 我们选取了三百万线上真实的缩略图请求，于实验环境进行回放，尽可能贴近 B 站实际使用场景。对同一个缩略请求，我们会使用线上现有编码参数，生成 PNG 和 WebP 两个版本，并用几个不同档位的 speed 和 quality，生成若干个 AVIF 版本，其中 PNG 被认为是无损格式，用作比较基准。 PSNR 可以被用于衡量原图与编码后图片的差异大小，一般大于 30 dB 即可认为人眼较难察觉出图像差异，大于 20 dB 被认为人眼观感差异不明显。PSNR 不能代替人类主观评价，但定量实验中，我们需要一个客观指标。无特别描述的前提下，下文提及 WebP/AVIF 的图像质量时，指的是 PSNR ( PNG → WebP ) 和 PSNR ( PNG → AVIF ) 的数值大小。 经过持续数天的流量回放实验，我们有以下定性结论： 1. speed 对编码耗时影响显著，对图像质量与图片体积影响不大。 2. 相同 speed/quality 的前提下，图片越大，AVIF 相对 WebP 的体积优势越明显。 3. 相同 speed/图片大小 的前提下，质量(quality)越高，AVIF 相对 WebP 的体积优势越明显。 对齐图像质量（PSNR 差值不超过 1）的前提下，我们有以下定量结论： 1. B 站主流缩略图场景下，AVIF 相比 WebP 平均体积优化在 35% 左右。 2. B 站主流缩略图场景下，AVIF 相比 WebP 耗时增长 4 ~ 5 倍，图片越大，耗时增长越明显，视频预览图等超大图场景，耗时增长 20 倍以上。 B 站主流缩略图场景下，AVIF 4 线程编码耗时约为单线程的 73%，CPU 开销是单线程的 115%，且进一步增大并发度的收益不高。

出生啊，我前一秒还在想这小狸花猫挺可爱的，后一秒就发现这 b 崽子拿我电动车座位当猫抓板

我要是个超级美少女就好了。别人借愚人节表白喜欢的人，我也借愚人节表白所有人，等对方答应之后说愚人节快乐，这样一定很好玩儿。

拌不下，只能拿锅了😐

自转时间 26h be like

搬家电动猫砂盆忘记拿专用集便袋了，也没拿猫砂铲。 现在电动猫砂盆只能当普通猫砂盆用，还铲不了，两只喵分分钟拉满。 这样下去不是办法，我开玩笑说：要不我拿这个先铲两天吧，洗干净之后给你油炸继续用。 某人：好，我接受能力很强的。 我：？