遥想当年国内还没接手时参加过印象笔记的发布会，送的还有 T 恤现在还留着，当时感觉印象笔记是个有技术有温度的软件，尤其是剪藏功能用过最好的，一直开着高级会员。到现在已经完全放弃了，因为有更好的存在

@0374 #13 我是 18 年高位接盘的，现在商贷利率已经 4 左右了吧，而且我们小区二手房每平降了 1000 多

PyQt6 或 PySide6 能满你的需求，可以打包成 exe ，并可引用 dll ，就是打的包有点大，包含了整个 Python 环境，设计页面也比较方便，可以使用 Qt Designer 可视化拖拽组件，就是有些属性不太好找

顶一个，以后可以支持 rss 吗？

貌似是的，TODO ，outlook ，bing.com 都打不开了

现在学校都进不去了吧

现在可以买了，利率降到 5 以下了

幕布做笔记贼爽

开一个菜鸟驿站

分布式架构最少的两台吧，保证可用性，为啥不整 2 台 4C8G?

Weibo==>Share

可以开个 websocket,等消息队列消费后，向 websocket 返回数据，应该是可行的

@daozhihun 嗯，深感认同，确实只有分析源码才能真正明白背后的原理。每个人精力也是比较有限，大部分时候只能管中窥豹，有可能窥的还不一定是豹。。。

@daozhihun 嗯 我明白你的意思，不过应该是在没有连接条件的情况下在语义上是与笛卡尔乘积是等价的吧，其他的情况下查询优化器实际运行的情况会很复杂，没有完全按照某种固定的顺序执行

@dingyaguang117 引用《高性能 MySQL （第 3 版）》 6.4.3 查询优化处理章节的列表 “IN()的比较”

> 在很多数据库系统中,IN()完全等同于多个 0R 条件的子句,因为这两者是完全等价的。在 MySQL 中这点是不成立的, MySQL 将 IN()列表中的数据先进行排序 ,然后通过二分查找的方式来确定列表中的值是否满足条件,这是一个 O(logn)复杂 度的操作,等价地转换成 OR 查询的复杂度为 O(n),对于 IN()列表中有大量取值的时候, MySQL 的处理速度将会更快。

但是这个二分查找是怎么加快处理速度的，还理解不了，也没找到相关资料，你看看这个能理解不

@dingyaguang117 是的 所以不知道网上那些文章是不是有什么统一的出处，或者是历史原因？我看这些都没有用笛卡尔乘积解释 EXPLAIN 的查询计划是怎么运行的，而且面试时也经常会被问到这种问题，答案跟这些文章也是一样的

大佬 现在不能用了？网站半天打不开

@fuyufjh 嗯，之前也有这样想过。但是使用“笛卡尔积再过滤”就无法很好的解释 EXPLIAIN 里的内容。在 EXPLAIN 里可以清楚的看到查询计划每个表使用什么索引、表扫描的顺序、预估的行数等，如果使用“嵌套循环关联”的思想，可以很好的理解 EXPLAIN 了，而之前“笛卡尔乘积”这种会让人陷入误区，我之前也是百思不得其解。我感觉这种语义可能会把事情太简单化，其实对实际的查询优化没有帮助，而且会误导。

我感觉还是不要说了吧，要不然有的 hr 会问的你怀疑人生，就像你这情况，事比较多的 hr，可能会问为什么要跟同事去创业，如果以后遇到这种情况会不会再次去创业，在创业公司为什么待了三个月就想辞职，辞职的原因是啥。。。。会考察你对企业的忠诚度，所以与其解释半天，还不用直接找个堵死的理由直接谈正事