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因为最近我能够在Netflix上完整观看一集节目，而不需要去查看代理的情况，有时候那集节目长达40分钟！<p>我看电视的时间真的比实际工作还多，但我的工作效率仍然是去年的三倍！<p>我甚至还没有跟上进度；有些人醒来后告诉代理该做什么，然后又继续睡觉。
有人对 latitude.sh / datapacket.com 有什么经验吗？网络质量和停机时间怎么样？谢谢！
实际上，这个实现并没有什么特别之处。只是用Rust编写的另一个事件循环，旨在用于教育和乐趣。
在测试中，它显示出我的爬虫框架与uvloop的无缝迁移，相关链接为：<a href="https://github.com/BitingSnakes/silkworm" rel="nofollow">https://github.com/BitingSnakes/silkworm</a>。
在使用API（fastapi）时，它显示出唯一的优势：更好的p99性能，而uvloop在合成运行中速度快约10-20%。
目前，我正在win分支上进行分叉，以为uvloop缺乏的Windows支持提供支持。
一个轻量级的基于终端的语音录音器，使用Python编写，具有暂停/恢复、实时预览、垃圾箱/回收站、质量预设和基本文件管理功能——没有图形用户界面，没有多余的功能。只是一个有趣的项目，没有什么严肃的内容。<p><a href="https://github.com/chistev/voice-recorder" rel="nofollow">https://github.com/chistev/voice-recorder</a>
我是一名具有超过40年经验的诊断放射科医生。在诊断测试中，使用了许多术语来描述测试对疾病或障碍的检测效果。例如，“敏感性”、“特异性”、“预测值”、“比值比”、“似然比”等等。在文献和医学报告中，这些术语的使用往往缺乏一致性；作为一名医生，在听取或阅读研究时，我常常对这些术语如何“相互关联”感到困惑。
我的解决方案是发明了视觉2×2图或真相图，作为诊断测试中标准列联表的图形替代方案（Johnson 1999）。上述概念及许多其他概念以图形方式表示，其相互关系可以清晰地可视化。
与其在网格中显示四个数字，不如在坐标系统中用一个单一的矩形通过其位置和形状编码2×2表的所有四个单元格。每个半轴对应一个单元格（见下图）。垂直高度对应于患有该障碍的受试者数量，水平宽度对应于没有该障碍的受试者数量。一个低而宽的框表示该障碍的低流行率；一个高而窄的框表示高流行率。
该图使得能够将敏感性、特异性、阳性预测值（PPV）、阴性预测值（NPV）、似然比，甚至贝叶斯定理视为几何关系——长度、面积、斜率和比例，而不是抽象的公式。
拖动或调整框的大小可以看到单元格值的变化。该应用中的其他课程解释了每个术语及其在图中的表现。任何这些屏幕都可以保存用于演示和出版目的。
请查看，并随时给我反馈。
参考文献：
Johnson KM. The two by two diagram: a graphical truth table. J Clin Epidemiol. 1999;52(11):1073-82. [PubMed] [ResearchGate]
Johnson KM, Johnson BK. Visual presentation of statistical concepts in diagnostic testing: the 2×2 diagram. AJR Am J Roentgenol. 2014;203(1):W14-20. [PubMed] [ResearchGate]
Johnson KM. Using Bayes’ rule in diagnostic testing: a graphical explanation. Diagnosis (Berl). 2017;4(3):159-67. [PubMed] [ResearchGate]