云服务 free tier

AWS EC2 750 小时的运行时间,Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) 是一种 Web 服务,可以在云中提供安全并且可调整大小的计算容量。 S3 对象存储服务 5G 存储 20000 GET 2000 PUT RDS MySQL、PostgreSQL、MariaDB、Oracle BYOL 或 SQL Server 的托管关系数据库服务。 750 小时 / 月 20G SSD 20G 备份 Amazon DynamoDB 快速灵活的 NoSQL 数据库,具有无 Read more ...

2020-01-05 cloud , aws , amazon , tencent

在 Linux Mint 上使用 PlayOnLinux 安装网易云音乐

虽然网易云音乐发布了 Linux 版本的客户端,但网易隐藏的云音乐的上传入口只有 Windows 版本的也有,所以这里记录一下如何在 Linux Mint 下使用 PlayOnLinux 来安装网易云音乐 Windows 客户端。 准备工作 Linux Mint 中准备好 PlayOnLinux,并准备好 3.x 以上版本的 Wine 下载好网易云音乐的 exe 安装包 安装 安装过程比较简单,我个人使用 Wine 3.20 版本,然后按照 PlayOnLinux 提示的步骤一步步执行即可。 Read more ...


2019 读书记录

2019 年没有系统性阅读,只是把早先想看的书,看到什么感兴趣就直接看了,也没有目的性,有政治的,有历史的,也有专业书,还有小说。 原来是想在 2019 年 12 月底来整理这篇文章的,大纲已经列好,但是一直躺在了草稿里面,现在是 2020 年年底的时候突然想起来,就着大纲,以及今年在重新整理自己的笔记之后,重新回顾一下自己的 2019 。 之间几年的读书笔记: 2018 读书记录 2017 读书记录 2016 读书记录 2015 读书记录 通识 言论的边界 五星推荐,这本书是我关于[[言论自由]]进行认知的第一本启蒙书,之 Read more ...

2019-12-31 reading , book , douban

关于 Rime 输入法思考和整理

很多年前写过一篇 Rime 配置,这几年陆陆续续,用过搜狗,也用回过 Rime,还试过 Linux 上其他的输入法,但是最后终于在 2019 年完全的切换到 Rime 下,并且经过一系列的折腾发现 Rime 的能力远远超过我的想象。其实输入法是一个及其有依赖性的工具,输入习惯,输入的常用词等等,都累积在了输入法中。这些年输入法引入了云同步功能,但我倒是觉得带来的便利性甚至不如其带来的缺点,唯一的好处是记录输入习惯,和常用词库,但是实际上可能带来的问题更多,比如 隐私没有得到有效保护,有没有发现有的时候输入了某些词,可能一会儿广告就来了 安全问 Read more ...

2019-12-30 rime , linux , input-method , fcitx

终端的输入历史以及管理

配置终端历史文件地址 bash 会将所有终端的输入历史保存在 ~/.bash_history 中,同理,zsh 会保存在 ~/.zsh_history 中。 zsh 使用 HISTFILE 变量来管理保存的 zsh_history 文件,默认一般保存在 ~/.zsh_history 中。 配置 zsh 中记录的终端历史条数 在 zsh 的配置中:1 说明: HISTSIZE 是终端历史中保存的最大行数 2 SAVEHIST 是保存在历史文件中的最大行数 https://unix.stackexcha Read more ...

2019-12-26 terminal , history , clear , command , cli

重拾 Wikipedia

时隔这么多年再来说 Wikipedia, 甚至显得有些落伍,毕竟这个时代,甚至说起 Wikipedia 就像是再谈论一个上世纪的东西,但是其实想想 Wikipedia 诞生也快靠近 20 年。就像之前发出的感慨一样,这些年用了很多的应用,很多的网络服务,但仔细想想曾经 Web2.0 所谓的人人可贡献,就我自己的感受来说,那些我曾经大量使用的服务, 在 Google+ 上分享的内容,在 Google Reader 上分享的文章,都随着关闭烟消云散,反而是我曾经不经意间在 Wikipedia 写下的词条,上传的照片这么多年还依然在,并且曾经的词条在经过更多人 Read more ...

2019-12-26 wikipedia , wiki , knowledge

kswapd0 占用 99% 的 CPU

这两天办公用的 Ubuntu 总是在内存将用尽的时候死机,所有的界面卡住不同,进 tty 用 top 看一眼后发现 kswapd0 这个进程竟然占用 90~100% 左右的 CPU,网上一查说这个进程是用来管理虚拟内存的。 一般的 Linux 都会有 RAM,swap, 和 EXT4 这几个部分,EXT4 分区就是用来存放一般的文件,可以在机械硬盘或者 SSD 上划分出 ext4 分区来保存文件,相对 RAM(内存)来说要稍微慢一些,RAM 就是日常所说的内存,用来做程序运行时的高速缓存,而 SWAP 是交换分区,一般在物理内存比较小的机器上会划分一块 Read more ...

2019-12-23 swap , linux , memory

优秀开源项目推荐:BookStack 一款高效简单的 Wiki 系统

已经忘记了什么契机,BookStack 就存在了我的 ToDo List 中,一直想要找一款能够快速记录一些常用到的,但是却不太容易记住的东西,原来的方法就是用 markdown + git, 或者如果手边有笔记本,或者手机就记录在 WizNote 中,但这样一来很多内容都散布在各个不同的软件或者应用中,以前也整理过 gitbook 但是一直没有那么系统的想要说整理出一本书这样,所以一直依赖还是用这个博客,记录点点滴滴的学习笔记。 Info GitHub 地址: https://github.com/BookStackApp/BookStac Read more ...


BT 站点收集整理

不以引进正版为理由的打击盗版都是文化审查。 BT BT 是 BitTorrent 的缩写。 公开的 BT 站点,请当心 DMCA 钓鱼。 Zooqle 拥有 500 万验证种子文件。 https://zooqle.com/ eztv http://eztv.ag rss http://eztv.ag/ezrss.xml btbtt 广告很多,记得开启浏览器的广告屏蔽插件,AdBlock, uBlock。 https://www.btbtt.us/ unblock https://unbl Read more ...

2019-12-17 bt , bittorrent , movie , piratebay , copyright

Spring AOP 笔记

Spring AOP 指的是 Aspect Oriented Programming(面向切面编程),AOP 是一种编程范式,AOP 提供了不同于 OOP 的另一种全新的软件架构思考方式,目的是为了通过分离切面问题来增加程序的模块化,同通俗的话讲就是不修改代码的情况下给程序增加额外的行为。Spring AOP 就是这样一个框架,可以提高我们切面编程的效率。 Spring AOP 的几个常用的使用场景: 事务,transaction management 日志,logging 安全,security Spring 中有两种方式来使用 Read more ...


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  • 在 OpenClaw 中配置 Longbridge CLI 与 Skill 打造对话式量化交易工作流 最近我一直在折腾自己的投资工作流,想把 AI Agent 和真实的行情、持仓、交易动作接到一起。手里一边是 [[Longbridge]] 账户,一边是 [[OpenClaw]] 这类可以扩展 Skill 的开源 Agent,单看都不缺能力,问题是它们原本不在一个工作界面里。查行情要切 App,下单要切网页,想做一点自动化分析还得自己补脚本。直到我把 Longbridge 官方的 longbridge-terminal 和 OpenClaw 里的 Longbridge Skill 接上,这套东西才终于顺了起来。现在我可以直接在终端里问 AI 一句话,让它去查报价、看持仓、整理数据,必要的时候再把下单命令准备好。这篇就把我自己跑通的过程和一些实际感受整理下来。
  • CLIProxyAPI 把 Claude Code、Gemini CLI、Codex 订阅包装成统一 API 的开源神器 最近在折腾自己的 AI 工具链时,我遇到了一个非常现实的痛点。手里同时握着 [[Claude]] Pro、ChatGPT Plus、Gemini Advanced 这几个订阅,每次想在自己的脚本或小工具里调用它们的能力,都只能望洋兴叹——订阅账号给的是网页端或 CLI 工具的使用权,而不是 API Key。如果想走 API 路径,就得额外付一次费,而且 API 的定价往往比订阅贵得多。于是我一直在找一个能把订阅账号的额度转化为 API 调用能力的方案,直到最近发现了 [[CLIProxyAPI]] 这个项目。今天就聊聊这个工具到底解决了什么问题。
  • LM Studio:在本地运行大语言模型的最佳桌面工具 自从各类大语言模型开始开源以来,我就一直在尝试在本地运行它们。早期折腾 [[llama.cpp]] 的时候,需要手动编译、手动下载模型权重、在命令行里敲参数,对于非技术背景的用户来说门槛相当高。直到我发现了 [[LM Studio]],才算是真正体验到了”把 AI 装进自己电脑”的顺畅感。用它运行本地模型,就像在 App Store 下载一个 App 一样自然。