剛剛在 NHK World Premium 看到「ラーメン JAPAN」（拉麵日本）節目，這集介紹的是釜石拉麵（かまいしラーメン）。
找了一下釜石拉麵的網上介紹，這樣的拉麵就是我想做的…很接近原始中華そば、醬油拉麵的調理方式。
另外一種我想做的拉麵，是琉球新麺通堂的雞清湯底風味。
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樸實注音鍵盤 3.4.0 版釋出＆調整開發步調
3.4.0 版最大的更動，是把長期使用下來最後一個連自己也覺得困擾很顯著（特別是在輸入 TOTP 驗證碼時）的毛邊打磨掉：在輸入數字時，應該自動切換到英數鍵盤。
至此我覺得我對樸實注音鍵盤沒有什麼需要再打磨的了。
當然想提 issue 的人還是可以提 issue，但是我不會再像過去那般積極、燃燒熱血卻在「健康且有文化的最低限度生活」這點難以為繼，除非是影響可用性幅度極大的、或攸關資訊安全的 issue。
且說到我這麼勤於更新，結果還有這麼多人死守在一個一季之前的舊版本，我是為誰辛苦為誰忙？其實在某個時間點，這個軟體的功能就已經能滿足很多人了，近期做的一些改動，甚至只是滿足單一用戶的特異環境需求，連我自己都用不到。
看到這裡你可能會想問：「115 人很多？」是的，很多，因為我經營這個專案這麼久，也才 2,000 出頭的安裝數而已。
如果不是手機王的那篇報導，樸實注音鍵盤的安裝數甚至是直接砍半的。
不，我不是在抱怨說我的 App 沒人用，而是我拿出真本事、真工夫，努力了這麼久，卻也失業了這麼久，什麼六度分隔理論、社群的力量、talk is cheap, show me the code，好像對我都沒有了效力。
所以我決定去做別的事情了。
🔭聯邦宇宙對此表示：
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TensorFlow 使用 CPU 加速指令集 (e.g. AVX-512) 的自訂編譯
This TensorFlow binary is optimized to use available CPU instructions in performance-critical operations.
To enable the following instructions: SSE3 SSE4.1 SSE4.2 AVX AVX2 AVX512F AVX512_VNNI AVX512_BF16 FMA, in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags.使用 pip 直接從 Python Package Index 安裝 TensorFlow，之後 import 時，會冒出上面這則提示。
我目前使用的 CPU 是 AMD Ryzen 5 8500G，雖然內建的 GPU 不在 TensorFlow 支援之列（更嚴謹地說，是不在 AMD ROCm 框架支援之列），但是既然 CPU 有 AVX-512 指令集可用，那聊勝於無、不用白不用。
但是為了要啟用 AVX-512，就得自己編譯 TensorFlow，並指定需要的編譯旗標。
網上不少過時、無效的指引，這篇也不知道何時會過時、無效，純粹做個筆記。
- 用 virtualenv 安裝目前 TensorFlow 支援的 Python 3.12 版本（發文當下 Python 最新正式版是 3.13，不過 TensorFlow 還不支援）。裝好後，在 terminal 下啟用 (activate) 這個 virtualenv。
- 裝 LLVM & Clang 17（是的，發文當下 TensorFlow 也只支援 Clang 17 版）
- 裝 patchelf
- 裝 Bazelisk 這個 TensorFlow 使用的建置系統 Bazel 的版本管理器兼指令 wrapper（有點拗口？）
- 下載 TensorFlow 原始碼
- 找一處容量比 OS 預設的 /tmp（暫存檔專用目錄）更充裕的地方，建個目錄，設定
export TMPDIR=$PWD，不然最後在打包 wheel package 階段，會因為 /tmp 容量不足而失敗 - 進到 TensorFlow 目錄下，執行
./configure回答幾個配置問題，如果前面幾點都有妥當安裝配置好，應該是一路 Enter 使用偵測到的預設值即可 - 執行
bazelisk build //tensorflow/tools/pip_package:wheel --repo_env=WHEEL_NAME=tensorflow_cpu --copt="-march=native"讓它建置出「偵測到可用、但預設未啟用」（如原始訊息所示）的那些 CPU 加速指令集的 TensorFlow，這步驟需要一點時間。 - 順道一提，如果好奇
-march=native背後做了哪些工，可以跑bash -c 'echo | clang-17 -E - -march=native -###'（如果缺乏這樣的好奇心，我覺得也…沒事） - 先解除安裝既有的 TensorFlow，改安裝剛剛建置好、產出的 wheel package：
pip install bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/wheel_house/tensorflow_cpu-2.20.0-cp312-cp312-linux_x86_64.whl
之後
import tensorflow as tf時，理應就不會看到最上面那段訊息了。 -
樸實注音鍵盤新改動：將新酷音函式庫打包為 Android App Module (AAR)
從 1.9.50 版開始，樸實注音鍵盤將新酷音函式庫 (libchewing) 原本以 Git submodule 嵌合進專案目錄結構的作法，改成分離為獨立的 Android App Module (AAR) 專案：libchewingAndroidAppModule，再引入此專案建置出的 .aar 模組檔。
初始動機是新酷音函式庫自 v0.8.0 開始，預設採用 Rust 版的程式碼來建置，樸實注音鍵盤這邊不想跟不上這個變革，這不是為做而做，初衷仍是為了 Rust 主打的 memory safety 特性，以及新語言較豐富的表現力。
目前新酷音函式庫仍保持著 C & Rust 雙軌並行相容，所以 libchewingAndroidAppModule 暫時仍是拿 C 語言實作版本來建置，然後嘗試轉換至 Rust 語言實作版本。
我預想這不是一件太容易的事。一來樸實注音鍵盤對於舊設備有「在能力範圍內盡力支援」的方針，所以至今仍至少支援 Android 6..0 (API Level 23)；也因此樸實注音鍵盤為了已有些年代的設備，會盡力支援 Android（仍）支援的 4 種硬體平台架構：armeabi-v7a, arm64-v8a, x86, x86_64，而對應的 Rust 當前硬體平台架構支援程度 (tiers) 是略有紛歧的。
就努力看看，行不通的話，變通方法還是很多啦（大概）。
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日本終於不再堅持使用 3.5 吋軟碟片
從 iThome〈日本政府終於不再強制使用3.5磁碟片〉看到的消息。
我國小的時候，以為 3.5″ 軟碟是「硬碟」，因為家裡只有 5.25″ 軟碟，相較之下，3.5″ 軟碟至少在外殼這部份「硬」多了，不過還好有長輩（不知是我爸，還是電腦公司的人）當場教育我，我才沒有繼續抱著錯誤認知鬧笑話。
升上國中之後，我很喜歡去逛宜蘭市內各間電腦公司，偶然瞥見店面有販售用壓克力盒包裝的單片 3.5″ 軟碟，沒忍住，買了一片，收在書包裡，如珍寶般帶著上下學。那時我最常看到的 3.5″ 軟碟，是超級任天堂玩家拿來拷貝遊戲的媒體。
印象沒錯的話，之後直到大學畢業時，我都還用著 3.5″ 軟碟，但是那時候，像是 Zip Drive、CD-R 以及抽取式硬碟，已經有逐漸取代 3.5″ 軟碟的趨勢。
在我當兵時，離我從大學畢業也才沒幾個月，USB 隨身碟就已經成為各業務士兵最主流的儲存媒體了。
日本也實在撐得夠久的了。
