我好奇没有 Kindle 硬件的前提下，怎么把 Kindle 的书导出成 epub 呢？

@dcsuibian
我想起这个暴论当年竟然还很流行。普通用户就算了，程序员也这么迷信的话，建议找个电子厂转职上班算了。

assert：这个错误不应该出现，出现就表示程序写错了
exception：这个错误有可能出现，但可能性不大，并且我也没办法直接解决
if：这个错误很可能出现

Combine 是 SwiftUI 的核心呀，为什么会被弃用呢

单用笔记本有俩问题：屏幕太小，如果不放支架的话脖子会不舒服。而至于双屏，如果两个显示器大小不一样或者色差过大，用着也难受，所以我选择合盖插显示器。

正常情况下我们说 Flutter 跨平台，指的是跨 iOS 和 Android ；而楼主的描述里有「 Flutter 也能在 MacOS 上执行」这句话，说明楼主想要的跨平台大概率是指跨 iOS 和 macOS ，或者说至少要包括 iOS 和 macOS ，这样的话，SwiftUI 其实是个不错的选择。

SE 这个熊猫色真不能忍，我喜欢正面白色的

首先，Swift 的语法糖虽然多，也不一定要都看过了才能上手 SwiftUI 吧。和 SwiftUI 主要相关的语法糖就是 Function Builder 和属性装饰器：前者很像 React ，看起来是声明式结构，实际上是若干 buildXXX 的函数调用；后者是一个语法糖，让你写各种 State<XXX>的时候能方便一点。

然后关于几个属性装饰器的区别，看 /t/857084 应该能清楚些。

其实如果你有前端 MVVM 框架的经验的话，到这个阶段已经可以自己写小 App 了，遇到什么问题多用英文搜搜 StackOverflow. 虽然国内 SwiftUI 热度不高，但国外经过这几年，资料已经比较丰富了。有一点理解之后，看看去年 WWDC 的 Demystify SwiftUI 这个 session ( https://developer.apple.com/videos/play/wwdc2021/10022/).

SwiftUI 实现数据绑定的核心是 Combine 这个库，它的理念比较值得学习。再然后就是一些架构方面的东西（比如 TCA ？）其实和前端框架的学习路线挺像，但因为 Swift 语言本身要素很多，且原生平台 API 更丰富，所以能玩出更多花样

今年 WWDC 苹果有个 Sample App ，源码在这里： https://github.com/apple/sample-food-truck

macOS 12.3 给网盘设计的 FileProvider API 就支持仅读取文件部分内容： https://developer.apple.com/documentation/fileprovider/nsfileproviderpartialcontentfetching

@rpish
多年前在大学门口遇到过一个维吾尔族新生和他母亲，本来他们用的是维语，结果说到地铁买票时突然蹦出字正腔圆的支付宝三个字，所以如何处理外来词应该是所有语言都要面对的难题。其实英语也不例外，但由于万物皆可拉丁化且英语在世界占主导地位，所以问题不大。

最近还有个新闻，是法国要在游戏语境里用传统的法语词取代引入的英语词来保证「语言纯洁性」（ https://www.theguardian.com/world/2022/may/31/france-bans-english-gaming-tech-jargon-in-push-to-preserve-language-purity ）。这种事国内也一直在做，甚至有点极端（比如新闻里不能叫 NBA ，一律说「美职篮」，苹果产品功能的中文翻译应该也是因为受到了某种压力）。

作为技术人员，感觉汉语引入外来词最大的问题，其实是从业人员低下的语文能力。技术领域太多令人费解的翻译了。「虚拟现实」达不到「雅」，好歹能称得上「信达」。

英语里的是 reinvent the wheel ，翻译成「重复造轮子」不是很准确，重新造轮子和重新发明轮子还是不太一样的

类型安全的正则表达式这个想法太妙了，不知道其他静态语言有没有类似做法的

刘海的终极解决方案是用 SwitchResX ，把系统分辨率设置成没刘海的 16 寸 MBP 的，这样刘海那一行就会被永久留黑，菜单栏下移。既然论坛里总有人说刘海空间是送的，那我不要总可以吧？

听闻骚扰广告已经从家庭 App 延展到查找 App 了，楼主这个可能和这有关系。这玩意需要严肃处理，如果说以前 iMessage 啥的只是垃圾广告的话，现在这个方式已经严重威胁用户隐私了

挺好的，我也准备过两年便宜了收个 2 手 M1 当小服务器。Mac 当 NAS 还有点生态加成，除了 AirPlay 、AirDrop 啥的，局域网里的 Mac 设备可以缓存 iCloud 和 App Store 的下载，还能当媒体中心。

是这样的，只是个人备份，没有企业需求的话，加密用国内网盘其实挺好的

最最最简单的情况：

一个班的学生考试成绩出了，但公布的分数被老师改过。现在你有一批原始分数和改后的分数，你可以把这批分数遍历一遍，算出这些学生实际分数和公开分数差值的平均值。现在你有另外一些学生的公开分数，通过前面的平均数，你可以估计这些学生的实际分数。

在这个情景里，那个差值平均数就是模型，训练模型就需要遍历数据集计算，而使用模型只需要在新数据上加上这个平均数就好了，所以计算量小很多。这样好理解了吧？