findex

当然是 Linux 了。要用多核心+N 卡。以后还能玩一下机器学习，如果不考虑机器学习，上 A 卡可以，不要独显也无所谓。内存可以添加的那种笔记本。mbp 会限制你的能力。

我自己做过 linux 发行版，什么 archlinux 之类的都需要提了。多核心+大内存是王道。

@henyi2211 为啥 gitlab 能吃 32G ，你的 gitlab 部署 runner 了吗？

以前刚出 chatgpt 的时候研究过，用 chatgpt 接过 tg bot ，用的很爽。但是后来更新了 cf ，天天得绕过机器验证，改了一个开源的 go 写的程序，加入了聊天记录 log 以及开放多人聊天会话记录的功能，项目懒得维护了。大家去自己用 key 的 api 吧。即便你能绕过 cf ，以后还会几个小时内让你重新登录一下账号。所以，无法完美做到自动登录，有时候登录界面会改，你总得有个人去改一些自动化的代码。

用下自编译版本的 chromium ，chrome 是谷歌出的带一些信息搜集工具。但是 chromium 目前根本不在乎你的内存。我特别反感 chromium 的原因就是内存消耗大户。safari 就是一个很好的平衡，速度也很快。edge 不会用的，ms 这家公司是美 zf 最好的合作伙伴，出于安全原因，怎么可能用 edge 呢。

我觉得 yubikey 可以配合用。bios 层加个密（开机需要密码，第一层防护，虽然这个不会加密文件）。
其次，硬盘分区的时候直接选择加密。veracrypt 是否会利用到 tpm 不知，你可以试试。或者整个需要 authenticator 的那种 2fa 的登录方式。总之，可以套很多层了，就看你怎么搞了。之前我讨论过自建 gitlab 选择版本的问题。你选的是 CE 版，还是直接上的 EE 版？

支持一下

@williamchen2023 这个没用过，但是感觉没问题。因为 edraw 官网已经声明出 universal 跨平台版本了。即便是下载 intel x86_64 版本，在 Apple Silicon 芯片上运行也没有啥问题。

@squarefong17 手边有个 R7 5800H 的笔记本 8 核心 16 线程。感觉还挺不错的。我还是喜欢 x86 ，因为服务器基本上都是 x86 的，用 m1 的 mac 做 x86 的 docker 就是灾难，性能差，体积大，反应速度慢（因为用了 qemu ）。而且有些 x86 的组件在编译的时候给我 segmentation fault ，换了 x86 的打包 docker 就没事了。兼容性这点上，m1 还有很远要走。13 代还有 zen3 以后的 cpu 性能确实暴涨。看了一款 intel i9 13980hx+4090 的 msi 游戏本，性能爆炸，价格也是 m1 ultra 的好几倍。13980HX 是真的强。7950x 也很不错。这两年的电脑 CPU 性能可是暴涨（被逼）。

shred -uz