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我注意到，如果真要说有什么普遍适用的、贯穿所有领域、关于自律、关于动力的建议，那一定是：成长。<p>简单明了。<p>成长的过程是如此微妙，很容易被忽略，远看似乎微不足道，但长期下来却会追上你。我注意到，我从前点餐都会紧张到满头大汗，到现在可以和任何人侃侃而谈。但这并非有意识地实现的，而是在经历了无数次失败、平庸的体验，以及我从未想过会带来任何结果的交流之后才发生的。至少从我的经验来看，它绝对不是线性的。所以我很好奇，大家认为最好的成长方式是什么？

嗨，HN 我最近开发了 URL Unshortener Pro，一个免费的 Chrome 扩展程序，它可以： * 展开缩短或混淆的 URL（如 bit.ly、t.co 等） * 显示完整的重定向链（处理 HTTP、meta-refresh、基于 JavaScript 的重定向） * 标记已知的跟踪域 * 突出显示并删除跟踪参数（utm\_source、fbclid 等） * 通过智能缓存快速运行 * 100% 专注于隐私，无跟踪、无广告、无外部分析。 我开发它的初衷是出于对社交媒体和新闻网站上不透明、跟踪严重的链接的个人不满。 Chrome Web Store 链接 (<a href="https:&#x2F;&#x2F;chromewebstore.google.com&#x2F;detail&#x2F;url-unshortener-pro&#x2F;mibajemffcbpbailkjgliajhplhcnnho" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;chromewebstore.google.com&#x2F;detail&#x2F;url-unshortener-pro...</a>) 欢迎任何反馈、功能建议或错误报告。谢谢！

大家好，我是Keval，Pebble Falcon背后的AI团队成员之一。<p>什么是Pebble Falcon：<p>两个长期运行的agent，部署在您的k8s集群内部。<p>&gt; PerfectFit:<p>- 实时监控pod / VM / GPU的利用率<p>- 计算剩余资源<p>- 生成JSON补丁，用于调整CPU、内存和存储的大小<p>- 可选的人工审批步骤<p>&gt; EcoAgent<p>- 轮询实时电网碳排放数据，重新配置GPU节点和pod，以最大限度地利用清洁能源。<p>- 将批处理作业重新排队到gCO₂/kWh最低的区域，同时满足您的延迟SLA要求<p>一个轻量级的Web UI显示节省的成本、避免的功耗以及30天预测。<p>数据不出集群；唯一的输入是公共碳排放强度数据。<p>我们为什么构建它：<p>我们一直看到GPU节点空闲率低于20%，而ETL作业却在碳排放高的地区运行。手动“调整大小冲刺”永远无法跟上需求。<p>试点结果（40个节点GPU集群，30天）<p>消除了70%的空闲计算资源<p>避免了4160公斤CO₂排放（≈六次纽约到伦敦的航班）<p>Pebble Falcon需要访问集群，因此目前还没有公开的沙盒。我们录制了一个3分钟的agent概述。<p>视频演示：<a href="https:&#x2F;&#x2F;youtu.be&#x2F;DTpHxAmVrAo" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;youtu.be&#x2F;DTpHxAmVrAo</a><p>如果您有兴趣试用，请留言，我们会与您联系，并将您添加到我们的试点测试中：<a href="https:&#x2F;&#x2F;www.gopebble.com&#x2F;sign-up" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;www.gopebble.com&#x2F;sign-up</a><p>欢迎提问，关于AI工作负载的能源、成本和计算感知调度。