@RRyo 数据中心哪有用 2.5G 的。正常机房 10G 光，脑残机房 10G 电，怎么也轮不到用 2.5G 的……

2.5G 方案很贵的，我觉得比 10G 要贵得多，而且寿命也短，没几年又要升 5G ，再没几年还是回到 10G 。用的还是双绞线，速度越快功耗越大，网卡交换机都成电耗子。你要么就现在加钱上 2.5G ，要么再等个一两年等交换机价格慢慢降。

（反正让我选，我宁愿直接上 40G 内网。）

@chenqh 固定 16G 的话就是你内存只能吃 32G 。超过 32G 就会出现 OOM 。
（大部分的人都以为用 16G 内存时内存占用 90%就是用了快 15G 了。不，如果 16G 内存经常出现占用 90%，大概率你已经用了 30-40G 了。如果真的只用了 15G 的话，内存占用应该在 40-60%附近。）

我司之前有个缺心眼的高管开了个机器结果忘了关了，每个月多扣好几千，扣了几个月被我们财务发现了。后来找客服，客服帮我们把这台机器关了然后把几个月前到现在的钱都退了回来。

你不是 aws 的目标用户，不要去用。
aws 的目标客户是(1)月消费至少 5 位数，也就是一万美金以上，(2)服务器停机一次就是巨大损失，不管发生什么都不愿意停机和停止服务，(3)有专门的员工或者团队对接 amazon 处理服务和账单问题。
这跟你有毛线关系吗？

1. 月消费高，信用卡扣款是最方便的做法之一，可以信用卡返现，而且钱用完了就能自动扣款，不用担心服务器停机一次造成几十万几百万美元的损失。大客户的话额度更多，可能到了几万美元了才会刷你一次信用卡。以前我司这种小客户基本上用到几百美元就要扣信用卡了。
2. 很多公司的核心业务都放在云上，停机一次的损失巨大。不管是被攻击或者是欠费，他们宁愿付钱（甚至可能是付几十万）也不愿意你把他们的机器停了。
3. 如果出现扣费问题，你司的财务可以直接找对面的客服对接处理。比如说你不小心开了个机器忘了关了，多花了 1000 刀，那你可以和客服说，客服可能就给你把这 1000 刀直接免了。

这些大厂本来就在提供非常优秀的退款机制。不管什么原因你现在被扣款 20 刀，只要和客服联系，关掉所有的扣费服务，客服可以把钱全额退给你。在美国你和大厂做交易几乎从来不用担心钱的问题，只要不是滥用，哪怕是已经花掉的钱也有几率给你退回去。（比如你账号被盗了拿去挖矿欠了好几千，只要能证明你确实是账号被盗，一分钱都不需要你赔。）

你是不是在中国被一些无良商家坑惯了以后不习惯正规厂商了？这边建议你还是继续用国内商家，就是那种忘记付费一天直接删你机的商家，非常适合你上面描述的消费习惯。

穷就多加虚拟内存。16G 内存加 64G 虚拟内存就能让你跑 80G 的程序。

@zed1018 #5 没虚拟内存的话内存早就爆了。

@zed1018 #6 你 16G+16G 都会出现 OOM 的话说明你日常内存使用已经接近 32G 了。
要防止 OOM 的话只能使劲加物理内存或者虚拟内存。
我现在没虚拟机日常内存使用率 40G/72G 。

@cshlxm 多了一根显示器的电源线，少了一根笔记本的电源线啊？显示器是固定硬件，笔记本是便携硬件，哪有便携硬件给固定硬件供电的道理。

> 印象里 SMTP 在发邮件前没办法判断目标地址是否存在

？

@tkHello #13 既然是游戏那就 139 呗，没有生产力不担心折腾大小核调度，又对 Win10 没有硬性需求，没有必要上 Zen4 。办公的话，就算给你全调度去小核也不会影响多少速度。AVX512 看上去你也没有需求。

@cshlxm 首先，要实现你这个要求，得显示器只用 20-30w 的功率才行。
有很多显示器是不止这个数的。比如我家里用的 LG 38GN95B-B ，最大能吃到 140w 功率，请问你打算给笔记本的充电器加多少功率呢。
而且现在显示器连笔记本也就只要一条 Type-C 线，不懂你从一条线变成一条线是怎么个简洁法。

@cshlxm 给我弄不会了。
你的意思是，现在的显示器内置大功率充电器然后充笔记本用起来不舒服，想要反过来天天背着大功率充电器和笔记本去点亮一台放着不动的显示器？

只要不公开，不让人知道，就没什么大问题。
如果公开，那就不能让人知道是你干的。
比如说账号不能和你的个人信息关联起来，不要发帖宣传，等等。

怕出事可以选择买保险。
不走保险可以选择加倍小心。
又不想用保险又不小心出了事，也就只能认了。
说来，租车不是应该都带保险的吗？

「有版权风险」？这是彻头彻尾的版权侵害。
歌词文字是有版权的，而你在分发版权物并制作其衍生作品。

@LeeReamond 软硬都不推荐。
家用本身就没有太多需要用 RAID 的地方。与其组 RAID ，不如把另一块盘拿来做备份用。

没什么影响，就是当你加功能和修 bug 的时候浪费你的生命是以指数速度增长。
维护一个几千行的线性 Python 代码，修一个 bug 可能要花掉你几十个小时时间。