V2EX volvo007
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V2EX 第 493517 号会员,加入于 2020-06-06 12:28:35 +08:00
下班前往窗外一望,好家伙 nv 和 amd 作伴了
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    上海    volvo007    2025 年 9 月 27 日    最后回复来自 softnero
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    请教 openwrt 的编译问题
    OpenWrt    volvo007    2024 年 5 月 13 日    最后回复来自 lostman1337
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    这两天升级到 14.1 beta 版 playcover 不能用了
    macOS    volvo007    2023 年 10 月 5 日    最后回复来自 shuianqingfeng
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    Ventura 自带几个键位调整功能 例如 caps + ctrl
    macOS    volvo007    2023 年 2 月 16 日    最后回复来自 volvo007
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    Ventura vscode 下 C++ 代码不能补全了
    问与答    volvo007    2022 年 12 月 1 日    最后回复来自 volvo007
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    volvo007 最近回复了
    废掉好几个,那就是说已经有焊接经验了只是焊接不好而已。不妨试试差生文具多的策略,先搞设备,搞好一点的(

    我自己都是买敏维 miniware 这一家的

    烙铁 TS101, 属于 T12 类型的焊接头,type-c 最大 65w 好像,平时用刀头,可以配一个尖头以防万一
    但是你要焊电子元件的话,0603 、0402 都比较小,一般的刀头可能也不好焊。我就又买了 MHP50 这个加热台,锡浆一打元件放好然后加热就行。
    这个加热台,可以配一个 SA210 焊台手柄,就是电气接口一样但是末端功能不一样(我觉得这个设计不错),这个手柄可以配 TS21 烙铁头,这个尺寸的特别细特别小,专门用来焊小零件的

    锡丝买老 A 的就完事了,都说好用。但是需要注意一下直径,一般默认 0.8mm 的,不过我觉得焊小的电子元件的话,0.6 可能会更好一些。省得控制不好手感搞多了

    松香或者助焊剂我觉得都是要备的,不过这个我下来差别不大随意买吧

    高温海绵泡水要搞好,保养擦干净的烙铁头才容易上锡

    关于元件焊接,我的经验是:如果使用 type-c 烙铁,其功率往往不如焊台,所以失温也快。所以即使对于含铅的低温焊锡丝,也可以开到 300°,临时用可以短时间加热到 370 度都 ok 的。你要做的就是尽快融化锡丝,然后趁着锡丝里的松香还没挥发的时候,尽快让锡流动到该去的地方。你温度低了,反复拖延,松香挥发了,烙铁头也氧化了,手感就非常差,很容易出问题

    另一个可能用 type-c 烙铁容易忽略的问题是,Type-C 供电往往是由充电头供电的,但充电头往往又是两相的…… 这会导致烙铁的电路中耦合 Y 电容的震荡进来,由于设备均未接地(浮地),这个耦合的感应电压可以高达 110V…… 稍微运气不好就可能击穿你要焊接的芯片…… 所以 TS101 这样的电烙铁,其实提供了接地螺丝,你可以自己接地……
    2 天前
    回复了 shenjialun 创建的主题 Apple 40w 动态充电头好用吗?
    我买了个 Thinkpad 的桌上充电器,有三个插座,和 3c1A 的 140w 充电口。单口最高可以到 140 ,不过貌似插拔时候会断电。另外买了个 140w 小电拼,有点贵但插拔不断电
    5 天前
    回复了 Rrrrrr 创建的主题 问与答 畅想机器人续航问题
    微波定向无线充电
    感觉差别不是很大,24G 做不好的 32G 也够呛吧……当然相对来说可以多开一个虚拟机。我数据分析不行,太容易爆了
    @rwecho 跨平台同步啊……难道你在手机上用 vscode 吗……
    为啥 obsidian 不行, 你不开那些插件的话也就是普通 md 编辑器啊
    @gigishy 那也是未来几年的事情, 特别是眼镜. 你既然都认为 8g 跑端侧模型紧张, 眼镜上多大内存? 现在内存价格又贵, VisionPro 刚碰壁完, 这块苹果应该倾向保守而不是激进. 除非厨子退休, 不然今年 17 卖这么好我干嘛要冒风险呢, 平稳做完最后几年拿退休金完事了啊
    @gigishy 放弃吧 “ 苹果铁心在端侧 ai 上功” 没有迹象表明这一点啊……
    我记得很早之前好像 Thinkpad 也有类似功能,那个好像也挺好用。逻辑不知道是否类似,我记得那个就是电池回落到设定电量后再用电源供电
    @yifangtongxing28 大部分传统行业,还是仅限于安装传感器并收集,很多行业内基本没有资源和能力对这些数据进行分析,所以找我们这样的外包呀。包得再全一点的就是页面也一块做了,一般需要和对方的其他平台融合;再强一点的就是传感器和数据链路也外包,这种单子就大了。大部分时间都花在数据合规上。近几年情况好了一些,有资源的公司开始给全职的数据分析岗位,但又有一个新问题就是数据分析的往往没有行业背景,很多情况下要迭代很久才能摸到门路。整体的进展和 ai 这边的欣欣向荣相比还处于早期
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