现在银联国内信息卡就可以支持了

铁锅肯定可以洗，洗 5 年多了也没生锈

你想复杂了，出个简单方案吧，教师端用 obs studio 推流，服务端用 mediamtx 或者 zlmediakit 协议转换成 fmp4 over websocket ，然后学生端基于 web 开发走 mse 播放(如果要原生开发，就是 libmpv 播放)，全部都是成熟的直播开源方案，你又不要多对多，不要搞 webrtc/p2p 了，把问题搞复杂了

https://github.com/jitsi
https://github.com/bigbluebutton
https://jami.net/
https://openmeetings.apache.org/
https://element.io/
基于 webrtc 启动开发，后面上 mesh/mcu/sfu ，而且你这个在线教育，学生端只要播放教师端视频就行了吧，做成直播会更简单

不要用 flv 已经淘汰全是魔改没必要用，hls 延迟高，用 mediamtx 或者 ZLMediaKit 将 rtsp 协议转换成 fmp4 over websocket 或者 wetrtc

fork 的 nektos/act ，支持自定义 macOS 和 Windows 容器吗

怎么可能，不是你 workflow 写的有问题，就是你脚本有问题，我一天自动跑几十个 workflow ，近半年都没有遇到，自己仔细看日志

不用模型，把字幕下载好，做分词索引更简单的就是 tire 树，然后根据字幕时间轴和关键帧做好映射

github action ，cargo-zigbuild ，cargo-cross ，clang 交叉编译

有 docker kvm 的，你有硬件可以测试吗，同感兴趣能不能跑平板微信 https://github.com/budtmo/docker-android

用 libmpv 启用 hwdec=auto ，或者使用 ffmpeg 硬件加速+libplacebo ，播放器非常复杂，要颜色映射，hdr/sdr ，还要向上向下缩放，还有同步策略和丢帧策略，做不好不是卡就是画面偏色或者资源占用高

@bler docker+qemu+kvm 装 windows, macOS 。https://github.com/dockur/windows ，https://github.com/dockur/macos

我跑 visual studio 2022 和 rust 自动化 runner ，用来编译代码，tiny10/tiny11 没有问题，是在 linux 下 qemu 跑的，不是物理机 https://github.com/dockur/windows

建议用 https://github.com/rust-cross/cargo-zigbuild 或者 https://github.com/cross-rs/cross 静态链接 musl ，不要静态链接 glibc ，可以动态链接 2012 年的 glibc2.17 ，就可以在主流相同指令集的 linux 上跑起来，比如 cargo zigbuild --target aarch64-unknown-linux-gnu.2.17

不是 DLNA ，AirPlay 镜像是屏幕声音录制，编码，加密，传输，显示端接收、解密，解码渲染，加密和编码有硬件加速，具体耗电量还得结合码率、画质看

楼上用的哪里的国补啊，我看北京的用不了啊

@bli22ard 实现在这里，就是很简单的 Arc 和 clone
```rust
/// Owned read half of a [`TcpStream`], created by [`into_split`].
///
/// Reading from an `OwnedReadHalf` is usually done using the convenience methods found
/// on the [`AsyncReadExt`] trait.
///
/// [`TcpStream`]: TcpStream
/// [`into_split`]: TcpStream::into_split()
/// [`AsyncReadExt`]: trait@crate::io::AsyncReadExt
#[derive(Debug)]
pub struct OwnedReadHalf {
inner: Arc<TcpStream>,
}

/// Owned write half of a [`TcpStream`], created by [`into_split`].
///
/// Note that in the [`AsyncWrite`] implementation of this type, [`poll_shutdown`] will
/// shut down the TCP stream in the write direction. Dropping the write half
/// will also shut down the write half of the TCP stream.
///
/// Writing to an `OwnedWriteHalf` is usually done using the convenience methods found
/// on the [`AsyncWriteExt`] trait.
///
/// [`TcpStream`]: TcpStream
/// [`into_split`]: TcpStream::into_split()
/// [`AsyncWrite`]: trait@crate::io::AsyncWrite
/// [`poll_shutdown`]: fn@crate::io::AsyncWrite::poll_shutdown
/// [`AsyncWriteExt`]: trait@crate::io::AsyncWriteExt
#[derive(Debug)]
pub struct OwnedWriteHalf {
inner: Arc<TcpStream>,
shutdown_on_drop: bool,
}

pub(crate) fn split_owned(stream: TcpStream) -> (OwnedReadHalf, OwnedWriteHalf) {
let arc = Arc::new(stream);
let read = OwnedReadHalf {
inner: Arc::clone(&arc),
};
let write = OwnedWriteHalf {
inner: arc,
shutdown_on_drop: true,
};
(read, write)
}
```