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这几天把PC机硬盘划出一块，把最常用的jupyter转到Win10系统下了。
我这些年来运行服务器系统，都是避开Windows系统的，倒不是网上高手们所说的装13，只是早期学习应用中有过比较，同样硬件配置，Linux下正常流畅运行的无论虚拟机，还是数据库，转到Windows系统下，简直是自虐。
不是有偏见，术业有专攻，同样非要在Linux系统下模拟Windows的桌面，照猫画虎，同样是自虐。
这次换系统的原因，是为了使用kite软件。这款jupyter的辅助软件，无论是代码提示，还是变量记忆，服务快捷周到，效率提升，对我这样的低手来说，简直有种飞起来的感觉。
上一次为了软件更新系统，还是PAL。

近期倒腾数据，使用Excel多了点，发现虽然版本命名规则混乱，也不知道升级了几代了，诸如字符集等老毛病一样没改，而新问题又不断出现。
index函数，这是我使用次数最多，最熟练的函数了，居然总提示我嵌套错误。害得我恨不得逐字符检查，最后才发现，原来Excel把自增长序号，也认为是函数了。
估计也就是凭借系统垄断，否则这烂软件公司早倒闭了。
而另一个用的多的vscode，现在连网页编辑都设为默认软件了。它可是怎么看都不像是微软家的产品，简便、开放，快平台，真心不收费。
真不知道微软高层还有内部部门，怎么看待这个另类的自家产品。

这几天被流氓软件烦透了。整天提醒别人装软件要小心，结果自己中招了。
因为新服务器安装完后，为了方便数据备份转移，需要用到U盘，结果没用多少次的台电优盘，插到电脑上总是提示找不到设备。
因为心疼再买U盘的钱，准备使用软件把U盘量产低格，但官网现在没有提供量产软件，脑子一时短路，选择下载了搜索引擎前列的软件。
软件还没有安装完，桌面上就出现了大量的快捷方式图标。
先后安装了腾讯、金山的清理软件。不知道是流氓软件水平高了，还是清理软件十年多没有技术升级提高，还是说同流合污，蛇鼠一窝，清理下来，连流氓软件都找不到。
而那一个个什么大师，某某精灵还在层出不穷的在系统右下角弹出。
不过流氓软件虽然流氓，也有自己的规矩，那就是虽然在系统安装软件列表中隐藏，逃避卸载，但安装文件夹中，还是有卸载的程序。估计这规矩也是怕真正监管部门动真格的。
于是直接打开C盘下的软件安装文件夹，看到哪个文件夹可疑，进去卸载掉，宁可错杀，也绝不放过。
今天算是清净了。

昨天的DIY新服务之所以拖延一日，主要是老“服务器”的原因。原本前天晚上是准备完成数据处理工作后，乘兴将装机完成的。

结果在工作中，jupyterlab运行异常卡顿，敲代码居然都一顿一顿的。使用计算机这么多年，我一向是不怕慢就怕卡，因为卡起来直接影响思路和心情，否则也不会也分不清睡前还是梦中想出来如何设计数据模型。

当年我面对杂七杂八的机器，五花八门的问题，一般一手掂着螺丝刀，一面心中念咒：不行就拆了你，大不了就报废下岗。念完咒，机器能好了一大半。

按理说面对下岗，老机器应该更卖力才对，看来这招只是对公家机器可行，对自家机器不管用。

昨天上午终于忙完，看着这宁死不屈的待下岗机器，不由心中有愧，脑子也清醒了。心想机器效率再差，也不至于如此之慢。

后来一分析，估计不是硬件、系统问题，应该是软件问题。于是卸载了jupyter的代码辅助插件lsp，果然，系统顿时恢复正常了。

网上曾有网友调侃，装上lsp后，两分钟后才出现代码提示。由此看，果然不虚。

本来想安装lsp来提高效率，没想到拖后腿不说，还差点冤杀了老机器。

昨天购买的机器配件到货齐全，把准系统开包后，本想一鼓作气把机器组装起来，但因为有工作急着需要处理，装机工作只能推迟到今天。

下午回家，首先把CPU拆包检查。这可是本次装机的配件中最贵的，也是机器的核心，装机的主角。

CPU选择的是服务器志强的E3 1265LV3，跟我上一台机器用的E3 1230V3是同门兄弟，都是4核8线程，TDP只有45w，考虑到集成了核显，所以在服务器运行中功耗肯定还会降低不少。

拆开机箱，安装CPU，涂抹硅脂，扣上散热片及风扇。散件安装完毕，将从京东购买的内存跟SSD也安装上了。

毕竟也算是DIY老手了，不一会机器安装完毕，直接连接到客厅电视上开机。运行正常，但在安装系统中电视屏幕找不到信号。应该是电视机太老了，而且联想准系统只有dp接口，通过转换口连接HDMI，估计电视在分辨率转换中不能正常识别。

于是转移阵地到电脑桌上，这次正常安装完系统。安装过程中机器噪音很低，散热片只是温温而已。

安装后摆上书架，跟原先使用思科路由器机箱的服务器相比，高大上了许多，性能应该更不是一个档次了。

完美的一次DIY装机。

前年这个时候，小外甥来济南，提到想跟我学DIY电脑。

外甥想跟舅舅学，自然很高兴。当时我计划中是先买一台准系统进行DIY，这样可以更简化地入门学习。

但两年过去，计划没有变化快。

前几天，家中的j1900服务器不止在处理PDF文件时已经不堪重用，就连ftp传输大量文件，CPU占用都接近满负荷，实在忍无可忍，于是DIY计划推后也罢，提前也罢，立即付诸行动。

只不过准系统由原计划中的戴尔9020改为联想M93P，无他，便宜尔。

机器到手，还没有一同从菜鸟驿站领回的泡菜沉。打开包装，基本算是全新的机器，而体积更是比我想象中还要小巧。

下一步就要看运行情况了。

现在逛书店少之又少了，从网上买计算机类的书，有如隔山买牛。

之所以还要拼运气拼人品买书，主要是书籍相对网上的资料更具权威性，虽然只是相对而言。

网上技术类网文搜索下来，前面热门几页里面，重复率极高，基本都是采集后再发布。更有甚者，现在搜索排名靠前的链接中，很多都是搜索再链接的集合。

而这些转来转去的文章，已经不知道最初的老妈生在哪个年代，处在什么环境。即便原创，除却权威性，严谨性也非常欠缺，毕竟网文随意性太强了。

这次凑单买的MongoDB的书籍，虽然版本还停留在3，但能再版到第三版，也称得上权威了。买这本略显过时的书的动力，是因为近期学习中，看到网上颇火的一篇文章，在提到在建立集合的时候，要建立关联的集合，说这样可以避免臃肿。

虽是初学者，但我还是带着脑子。既然是nosql数据库，有别于传统关系型数据库的就是关联性，在nosql还注重关联性，那岂不是自毁武功？

买到这本书后第一件事，就是翻看有没有相关的内容。果然很快找到了其列出的经验法则：尽可能地使用内嵌数据。这种方式要高效得多，并且是可行的。

这也印证了我的理解。

在我理解中，传统数据库相当你进入一个档案室，给你一个号牌，你到各个分门别类的档案盒中查找资料，找到一个，根据手中号牌还有新找到的号牌，再找另一个。

每个档案盒相当于一个表，里面每份档案则是一条记录。

而nosql数据库如MongoDB，则是一个号牌直接从一个档案柜里拿出一份档案袋，基本的资料都在里面了。档案柜不叫表，而是集合，而档案袋则可以称为文档。

看来我还不算笨。

搬家后读书少了，自然也有借口。一是没有沙发，可以随时窝着读书；二是原先常读书之处，没有了放书或者kindle的地方。

最近找到放书的地方，看书，主要是计算机类书籍也就多起来。

对计算机书，虽然最近国内作者的书买的多了点，但我也不是崇洋媚外。国外很多作者写的也很一般，有的甚至让人厌恶。

计算机最讨厌买到那种照抄官方教程的，不少翻译水平也就是谷歌机翻的水平。这种基本属于花钱买气受。

我最近看不下去的《docker深入浅出》，属于另一种。那就是书中涉及到操作，无论是安装还是运行代码，都要把不同操作系统都摆出来罗列。重要的一次两次也就罢了，通篇都是如此，不止是生厌，而是有些抓狂了。

作者这样要么是显摆自己见多识广，要么是重复、重复再重复，增加书籍厚度，骗取稿费。

总而言之，不怀疑水平，也怀疑其人品。

申请Oracle免费云的时候，除了2个1G内存的传统云虚拟服务器，还有4个基于Arm的核心和24GB内存的服务，可用作一个虚拟机或最多4个虚拟机。

后者说起来有些绕，简而言之就是最多可以建4个服务器，服务器加起来不超过核心和内存数上限就可以。但同时又有服务时长的限制，怕被绕进去掉坑里，还是小心建了一个2核心8G内存的服务器先运行。相比起1G内存的服务器，已经很宽裕了。

在前天通过docker在家里机器部署完成Odoo之后，不免动了使用云服务器部署Odoo的念头。今天早上干的第一件事就是登录Arm服务器，顺利安装完Docker，但在满怀期待pull odoo的时候，却发现镜像不支持linux/arm64。又到Odoo Nightly查看了一下，也没有arm版本的安装文件。

Oracle之所以如此大方的提供Arm服务器，显然是为了培养、发展Arm系统及其相关软件生态圈。这就像最初的安卓系统一样，现在谁还会说x86商业生态圈坚不可摧？