2025-04-17 01:47:00
在商场遇见一个排场很大的庆生活动,写着“秦彻生日快乐”。我诧异谁家土豪这么高调,走近了才发现是个虚拟形象。我马上用手机查了一下,原来是游戏人物。
秦彻(Sylus、シン),一款由叠纸游戏研发的女性向3D恋爱手游《恋与深空》中的男主角之一。
我没听过这款游戏,更不认识这个秦彻。但是他都这样火到我面前了,对流行事物的无知让我有莫名的危机感,便决定探究一番。
我首先在附近转了一下,发现只有这一块区域有布置,所以猜测不是商场主题活动,而是运营公司或粉丝行为。询问商场安保,他表示不知情。于是我搜商场公众号,找到服务台电话打过去,对方不清楚,但是给了我场地/广告位负责人的电话。我继续打电话询问,证实了我的猜测,这不是商场行为,而是外部活动。他不愿透露租借场地的是公司还是个人,但是解答了相关费用问题。商场只出场地,物料和安装人工自理,日租金 2 万元。不过若能带来一定规模的客流量,可酌情减免费用。
我亲自负责过运营活动,清楚这种巨幅布景物料价格不菲,而场地租金大大超出我的预料。这个活动持续 7 天,也就是费用至少超过 15 万。那么我就好奇这是商业活动还是粉丝行为,很快就在社交平台找到了答案。
我找到了信息集中发布的源头,微博账号秦彻Sylus_0418生贺组。看了微博我才知道在全国很多城市都有秦彻生贺应援,并且也找到了我所在商场的活动介绍。公开信息显示这个生贺组由粉丝自发组成,相关推文的标题有:
二次元消费狂潮:月薪三千的粉丝如何撑起百万级纸片人庆生?
月薪3000的打工人,花几百万给纸片人男友庆生
为“自推”过生日,成为当代二次元们的硬核浪漫
最后我还学到了一个无用的知识——这个布景叫做“痛楼”。相关话题是“秦彻生日痛楼”。
我的探究便到此结束了,对这个新事物了解个大概。我对真人追星都不能理解,更不用说虚拟偶像崇拜。唯一的领悟就是虚拟偶像经济是物理存在的。
2025-04-14 11:48:00
外婆于清明前一周去世,享年89岁。事发当天直接送至殡仪馆,放入冰棺。没有安排遗体告别,火化时只有舅舅等少数家属可以入场。我没能见外婆最后一面。
外婆是典型的中国祖母,从来没见她发过脾气,也没拿过主意,就在外公身后做个顺从的家庭主妇。外公是“老人协会”负责人,在村里有一定影响力,早年间水电费是由他出面收缴的。外公在外忙碌,家务便都丢给了外婆。而当时外公还经营家庭旅馆,接待跑商的小生意人,都是老客。所以外婆除了伺候家里人,还要顾着住客吃喝,自然比一般人要劳累很多。
外婆辛劳一辈子,不过一直身体康健。直到外公突然去世,外婆仿佛瞬间老去,在很短的时间内到了生活无法自理的地步。精于厨艺的外婆,几次被发现烧焦了饭菜,舅舅便不敢再让她自己做饭。自此外婆空闲下来,情况反而更糟糕,不久我妈就在电话里告诉我外婆大概老年痴呆了。等到我回老家看外婆,她已经卧床多时,脸上没了颜色。我用手机留下影像,心想这可能是最后一次见外婆。一语成谶。
外婆对我有实质的养育之恩。小时候爸妈赶集摆摊,每天很晚回来。初中住校之前,我中饭和多数时候晚饭是在外婆家吃的。大概因为缺乏父母陪伴,我那时自卑胆小,而这性格就逆反出窝里横发作在外婆身上。如果懂事,我应该在饭点主动去外婆家。但是我故意每次等着外婆来叫我,甚至有时不应答,让外婆三催四请。那么多年,日复一日,因为我的小性子,外婆走了那么多路,喊了那么多声。而我从始至终没有给过外婆任何回报。
亲人离世不是骤然的暴雨,而是漫长的潮湿。从听闻噩耗,到参加火化、出殡,我麻木地听从指令行动。脑中空空,生不出哀伤的情绪。直到一切结束,回到杭州,那个晚上临睡前我突然崩溃。悲从中来,难以自持。
外婆去世后,我与老婆两家祖辈这道墙全部倒塌,阻隔生老病死的防御落到了父辈这道墙上。这是生命的必然,也是家族的史诗。
外婆,一路走好!
2025-04-12 11:08:34
本篇将天翼云电脑公众版(8 核 16G)与腾讯云服务器(下称 CVM)进行对比实测。具体流程见《服务器对比实测评分方案》。
测试服务器由天翼云提供。
产品信息 | |
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名称 | 天翼云电脑(公众版) |
CPU | 8核 |
内存 | 16G |
下行带宽 | 50M |
上行带宽 | 4M |
系统盘类型 | 普通IO |
系统盘大小 | 120G |
标价 | 158元/月 |
CPU 信息 | |
---|---|
Model name | Intel Xeon Processor (Skylake, IBRS) |
Vendor ID | GenuineIntel |
Architecture | x86_64 |
CPU op-mode(s) | 32-bit, 64-bit |
Address sizes | 46 bits physical, 48 bits virtual |
CPU(s) | 8 |
CPU family | 6 |
Model | 85 |
Thread(s) per core | 1 |
Core(s) per socket | 1 |
Socket(s) | 8 |
Stepping | 4 |
BogoMIPS | 5985.69 |
L1d cache | 256 KiB (8 instances) |
L1i cache | 256 KiB (8 instances) |
L2 cache | 32 MiB (8 instances) |
L3 cache | 128 MiB (8 instances) |
Hypervisor vendor | Microsoft |
Virtualization type | full |
在 Docker 中限制资源使用,模拟 2 核 2G 的表现。
文件 | 耗时 | CVM 耗时 | 性能对比 |
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JPG 449K | 0.0437s | 0.0466s | ✓ |
JPG 1.9M | 0.1409s | 0.1676s | ✓ |
PNG 750K | 0.3787s | 0.4122s | ✓ |
PNG 3.8M | 0.4471s | 0.4824s | ✓ |
BMP 1.5M | 0.0140s | 0.0130s | ✗ |
BMP 6.0M | 0.0393s | 0.0393s | ✓ |
文件 | 耗时 | CVM 耗时 | 性能对比 |
---|---|---|---|
JPG 449K | 0.0342s | 0.0360s | ✓ |
JPG 1.9M | 0.1069s | 0.1296s | ✓✓ |
PNG 750K | 0.0543s | 0.0560s | ✓ |
PNG 3.8M | 0.0881s | 0.0864s | ✗ |
BMP 1.5M | 0.0198s | 0.0203s | ✓ |
BMP 6.0M | 0.0260s | 0.0262s | ✓ |
GIF 417K | 0.0638s | 0.0672s | ✓ |
GIF 1.8M | 0.2576s | 0.2773s | ✓ |
文件 | 耗时 | CVM 耗时 | 性能对比 |
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JPG 449K | 0.2912s | 0.3062s | ✓ |
JPG 1.9M | 1.0017s | 1.0643s | ✓ |
PNG 750K | 0.0938s | 0.1008s | ✓ |
PNG 3.8M | 0.2930s | 0.3095s | ✓ |
BMP 1.5M | 0.0511s | 0.0545s | ✓ |
BMP 6.0M | 0.1932s | 0.2096s | ✓ |
GIF 417K | 0.2701s | 0.2887s | ✓ |
GIF 1.8M | 0.5799s | 0.6153s | ✓ |
文件 | 耗时 | CVM 耗时 | 性能对比 |
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MP3 137K | 0.2912s | 0.2928s | ✓ |
MP3 939K | 1.2144s | 1.1947s | ✗ |
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文件 | 耗时 | CVM 耗时 | 性能对比 |
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MP4 9.4M | 0.0884s | 0.0917s | ✓ |
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文件 | 耗时 | CVM 耗时 | 性能对比 |
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MP4 2.4M | 0.3185s | 0.3297s | ✓ |
MP4 9.4M | 0.2794s | 0.2952s | ✓ |
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MOV 29M | 7.7762s | 11.1678s | ✓✓✓ |
文件 | 耗时 | CVM 耗时 | 性能对比 |
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MP4 2.4M | 53.1289s | 79.7153s | ✓✓✓ |
MP4 9.4M | 50.2361s | 72.3739s | ✓✓✓ |
MOV 7.7M | 44.8573s | 71.5808s | ✓✓✓ |
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分类 | 得分 |
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图片处理性能 | 105.99 |
音频处理性能 | 99.27 |
视频处理性能 | 138.94 |
综合处理性能 | 115.48 |