主要的区别就是ggml优点支持q4的量化，这样可以使得它可以在较低配置的机器上跑大模型。onnx好像是不行的。
ggml缺点是它的模型文件只有权重信息，没有网络结构，这导致你必须自己手写代码来实现网络结构，onnx的模型是包含网络结构的，不用从头手撸网络结构。ggml的网络结构定义写起来很繁琐，不知道为啥没有人实现ggml动态的网络结构定义。

sudo docker image prune --filter="dangling=true"

用VSCode连接remote docker，报告下面的错误

Docker not running on Ubuntu WSL due to error cannot connect to the Docker daemon at unix:///var/run/docker.sock. Is the docker daemon running? [closed]

https://stackoverflow.com/questions/61592709/docker-not-running-on-ubuntu-wsl-due-to-error-cannot-connect-to-the-docker-daemo

原因：Docker Desktop每次升级完之后，会把默认连接WSL2的Ubuntu引擎给去掉，不知道为啥，还需要手工重置一下，真tmd烦人。

https://forum.amd-osx.com/threads/mac-os-install-on-amd-ryzen-vmware-opencore.4696/

docker rmi $(docker images -qf dangling=true)

很久以前就发现使用sdl_mixer播放的声音音量相比SDL变小了，以前sdl_mixer 1.2的时候没有这个问题，这个问题困扰我很久，我一直以为是sdl_mixer2.x的regression bug。

5.1放假正好有空研究了一下sdl_mixer的代码，终于发现问题的原因了，现在我们注册一个effect，不会直接修改输出的声音流，而是跟原始的声音做一个resample，因为原始声音都是0，所以mix后音量就变小了。看了一下代码，要想直接改原始的声音流，可以通过注册一个music effect来实现，改了以后测试了一下，声音确实变大了。

我测试了一下，感觉比bilinear，bicubic啥的要好很多。

https://pytorch.org/docs/stable/onnx_torchscript_supported_aten_ops.html

onnx很多pytorch的operator还不支持，很多模型无法导出为onnx

晕死，带CUDA支持的分发包基本都是1G以上

https://github.com/pytorch/pytorch/issues/34058

以前一直在用lockbox2做rsa加密，这玩意有严重的bug，加密后的文本经常无法解密。

今天试了半天lockbox3，tmd一堆bug，完全没法用，查了一下网络上用的人也非常少。RSA这么常见的算法，就没有一个靠谱的原生的库来处理。我晕，最后还是不得不使用openssl来做rsa的加解密。还是C的生态靠谱。

追记：CnPack Crypto Library 这个也对应了RSA，改天有空试试。