是复交的话要去就去北美，去港新欧都不太划算

平时办公用 tailscale 组内网，终端用 hyper.js ，连接服务器直接输服务器的别名，通过 tailscale 的 magicdns 解析，现在有新服务器连 ssh config 都懒得加了

上海联通 39 套餐送的千兆带宽
https://www.speedtest.net/result/14956350999.png
梯子很便宜一年 200 的套餐

排除含有“账号：123123123” 这种的短信，不然腾讯云发的短信每次都会提醒

@ZedRover 找到了这个 https://cloud.feitsui.com/lightsail

问一下上海联通到 日本、新加坡和韩国的 lightsail 哪个延迟最低呢？

@PHPer233 还以为现在是 19 年呢

@mikaelson #18 开启 verify_clients 之后就行了，需要服务器上有 tailscale 并且登录自己的账号，这样别人就算能 在 acl 里加你的节点也没法用

前两天用这个 https://github.com/yangchuansheng/docker-image/blob/master/derper/Dockerfile 在腾讯云部署的，教程参考的也是这个博主的，上海延迟 20ms 。没遇到自建中转节点不能打洞的问题，docker 容器连续运行也没有什么报错的问题。服务器懒得备案直接开的 10000+的端口也没遇到问题。

mac 建议永 parallels client 代替 RDP 客户端

@hsir #3 之前买加密货币就 1k 块钱，第二天派出所上门宣传反诈，给我看到的表格上亲密联系人我朋友的微信手机和身份证全都一清二楚，看到之后才意识到我俩平时聊天多

你可以使用 Pandas 的 sort_index 函数来实现这个目标，但是在此之前，你需要确保'id'列的数据类型是整数。如果不是，你可以使用 astype 函数将其转换为整数。以下是一个示例：


import pandas as pd

# 假设你的 DataFrame 是 df
# 首先，确保'id'列是整数类型
df.index = df.index.set_levels(df.index.levels[1].astype(int), level=1)

# 然后，对索引进行排序
df.sort_index(level=['time', 'id'], inplace=True)
这样，你的 DataFrame 将根据时间和 ID 进行排序，每 5 分钟内的 ID 将按升序排列。此操作还将影响 DataFrame 的行顺序，因此数据将与新的索引一起被重新排序。

需要注意的是，sort_index 函数的 level 参数允许你指定要排序的索引级别，你可以传入一个级别的列表来按照多个级别进行排序。在这个例子中，我首先按照'time'级别排序，然后按照'id'级别排序。inplace=True 意味着原地排序，也就是直接修改原始 DataFrame ，而不是创建一个新的 DataFrame 。

另外，使用 set_levels 函数可以修改 MultiIndex 的某一级别，这里我将'id'级别的值转换为整数类型。

@putyy #53 能让客服给你换一张卡么还是重新开了一张?

中

@ggvm 还有邀请码么老哥

@iovekkk 16g 不太够用吧,我用 vscode remote 写代码, chrome 页面 20 个以内, 再开点其他的应用就剩下 2g, swap 还有几 g

借楼同出,v: wangyu_1415

@ZedRover 已满

同出有两个车位 OP 先
d2FuZ3l1XzE0MTU=