为了避免耽误大家的时间，下面简单介绍下这款日志 App ，如果正好是你需要的，欢迎参与测试，再次强调，此为封闭式测试，无法通过公开链接获取 App ，必须要有 Google Play 账号（一般是 Gmail 邮箱）从 Google play 商城获取。
App 介绍
简单来说，它是一个强调文本记录的日志 App ，它的设计完全贴合我的个人使用习惯，算是比较有个性的一个产品。不同于传统的日志 App ，它主要有以下特性：
一天一篇，多合一维度记录
是的，一天一篇，最初的设定即如此，首页不再是列表，而是当天。基于这个设定，督促我把每天都点亮。即便哪天忘了，我也会努力回忆，补齐当天发生的事情。
除了常见的图文，日志中支持待办记录、事件（重要时刻）记录，未来计划支持每日消费支出、时间开销等记录形式。
纯本地存储，应用可离线使用
对于数据这块，从一开始我便设计为本地储存，至于为什么这么设计，就无需多说了。同时，整个应用也是支持离线运行的。
数据也完全自主可控的，支持明文导出，不加密，不转码，自己的数据，自己做主，自己负责。
待办清单 & 事件列表
日志按每日拆分了，自然也能合并展示，每日待办可以统一页面管理，事件也可以按照日期或按照事件类别，进行展示及统计。
随机回顾，全局搜索
这个日志 App 的常规功能，不过多介绍了。
全年统计，趋势报表
数据统计，也算是日志 App 的常规功能，不过多介绍。
感谢
再次说明：此次测试为封闭式测试，收到邀请的账号才能够下载 App ，所以，务必提供 Google Play 账号给我，我加到测试用户列表中，才会收到 App 的测试通知。
另外，该应用目前只测试了安卓 15 ，15 以下的系统版本，能够使用，但可能会有一些 UI 视觉上的问题，请见谅。
再次感谢参与测试的小伙伴，务必在评论区留下你的 Google 账号。
]]>我都服了，整个 EA 平台就这个接口不能直连。
玩个游戏怎么这么恶心人。
黑神话悟空这么火，Steam 还是不解封，真的恶心。
我现在都有点怀疑是这些加速器厂商故意举报封的，这块蛋糕太大了。
]]>大家如何应对？
1 、继续使用无所谓；
2 、升级 windows11 ；
3 、我用 Windows7 或更早系统；
4 、先凑合用，坐等 windows12 ]]>
主板：华硕 B360M 淘宝 205 元
CPU：119 元 拼多多 i3 8100 或者 9100
内存：80 元咸鱼 二手 8G DDR4
电源：50 元咸鱼 450w 安钛克
硬盘系统盘：70 元 256G 固态
机箱：拼多多 50 块
合计约：575 元
自己有一块 4T 盘，可以先用着，各位 NAS 大佬,这个配置还有什么需要避坑和优化的地方吗？
]]>- 计算机专业，毕业两年，体制内
- 想打发时间
- 给自己留一手艺，有备无患
目前仍还在维护的就是自己拿 Typecho 跑的博客吧，从高一一直弄到现在，主题和一些插件是自己搞的。
虽说站点只是进入到了维护状态了，但重新基于这个，来拓宽自己技术栈的话，看样子也成。但考虑到 PHP 这玩意基本上也没什么人热衷这个技术了。而且要把它改成前后端分离的话....相当于推倒重做了。
前些日子看了一阵移动端开发，包括 Flutter 在内的，但感觉就是没什么动力，而且还要新学一个从未接触过的 Dart 语言，再加上自己也不知道要做出一个什么样的 APP 去实践出一个东西出来，显得就是很迷茫吧。
求大家给个思路，空闲的时间就靠这个打发了。
]]>
2024-2025 一年时间涨了 20k 多，试看将来的环球，必将是 Godot 的世界
如果微信、抖音小游戏官方可以适配 Godot ，国内的 Cocos 、Laya 等游戏引擎没有学习的必要了
]]>- 自由线程（ PEP 779 ）特性已稳定支持。之前在 Python 3.13 中，这一特性需要显式指定编译选项。不过，全局解释器锁（ GIL ）依然是可选的，而是否要彻底移除 GIL 仍在讨论中（ PEP 703 ）；
- 多解释器（ PEP 734 ）特性已支持。现在，可以在同一个进程中运行多个解释器，每个解释器都有独立的 GIL 。作为 Python 并行编程中减少对
multiprocessing依赖的又一步，还添加了InterpreterPoolExecutor来帮助管理多个解释器的并行； - 官方发布的 macOS 和 Windows 版二进制现已包含 实验性 的即时编译（ JIT ）器（ PEP 744 ）。该 JIT 编译器尚处于早期开发阶段，性能表现存在波动：启用后根据工作负载不同，可能产生 10% 的性能下降至 20% 的性能提升；
- 模板字符串（ t-string ，PEP 750 ）支持。这一功能主要是对 f-string 的补充，允许从类似字符串字面量的写法直接创建一个字符串模板对象；
- 增量式垃圾回收。循环垃圾回收器现在采用增量式处理。这意味着对于较大的堆内存，最大暂停（ Stop The World ）时间将减少一个数量级或更多；
- 交互式 Shell 支持语法高亮。除非显式禁用，否则从 Python 3.14 起，Python 交互式环境（ RHEL ）将默认在终端中渲染代码高亮。此外，Shell 还增加了对
import ___的自动补全； - asyncio 内省能力。可以使用
python -m asyncio <ps|pstree> <PID>功能来检查正在运行的异步 Python 程序的 async task 树。
更多可在这里看到： https://docs.python.org/zh-cn/3.14/whatsnew/3.14.html
]]>但是在这个比例下 windows 的字体渲染其实效果一般，我本人又是近视，即使戴着眼镜，看屏幕还是觉得有些费劲。我个人自己最终实践发觉，200%才能达到这个屏幕尺寸下的比较好的字体渲染效果——接近了苹果系统的清晰度。
但是现在另外一个问题来了，绝大部分网站不是为这种缩放比例设计的，虽然字体清晰了，但是排版会或多或少的出问题。有强迫症的我就很痛苦，又不想放弃 200%下缩放的字体渲染效果。
各位你们的显示器的缩放策略是什么？ ]]>
- 安卓上打开微信会“转圈圈”吗
- 安卓上微信收消息、视频延迟吗
- 12GB 内存 vs 16GB 内存差异大吗
有几个问题想和用过 webpush 的大佬讨论讨论
1 、Chrome 订阅时返回的数据说明订阅成功了，我做了完整的日志记录，前后端一切流程全部正常处理，但是 Chrome 无法接收到推送，是墙的原因吗？
2 、国产安卓手机自带的浏览器能使用 PWA 吗，能使用 webpush 吗？ ]]>
aicoding 的成长历程 0 到 1
最近看到不少留言，很多大佬对 aicoding 表示兴趣，也多次在群里讨论。感谢 V 友们的鼓励。借这个机会，把我们从 0 到 1 的经历整理一下。
0x00 缘起
几个发起的小伙伴原本都是同事。真正的"起点"，要追溯到那场口罩事件之后——那段时间，外部环境的风向急转直下。虽然工资照发，但精神压力和危机感不断累积。一方面是"后浪"的能量汹涌而来，另一方面是现实的物质压力让人喘不过气。其实那种不安的感觉，早在更早之前就已经出现了。
我们几个人在国内 TOP 级别厂待过：某度、某团、某物、某条、某站、某纸、某书、某里……可能很多 V 友也有类似经历：被 HR 谈话的理由总是那句话——
"不是你不努力，而是别人更努力。"
在这样的环境下，某局选择睁一只眼闭一只眼，而"某法"的存在，也愈发显得讽刺。
0x01 最初的火花
那段时间，大家都处在一种焦虑和迷茫的状态。白天写需求、开会、复盘，晚上刷 Twitter 、看 AI 论坛，那时 ChatGPT 正在全球爆火，但在国内却几乎用不上。
于是我们几个就起了个念头：
"要不自己搞个镜像站？能用上就行。" (目前已关停)
最开始连名字都没想，纯粹是为了方便大家能上去试试，看看这玩意儿到底是不是真的那么神。没想到，这个临时起意的小玩意儿居然成了我们后面一切的起点。
镜像站上线的那一周，访问量出奇地高。有人在群里说 "能用上 ChatGPT 太爽了"，也有人开始拿它写代码、写周报、甚至生成 API 文档。那时我们第一次真切感受到：AI 已经不只是"潮流"，而是生产力的一部分。
0x02 从实验到产品
镜像站运转一段时间后，V 站有个（真）大佬联系上了我们，打通了一系列链路：
-
支付链路
三方 老外（大家猜得到，敏感词，原谅我不能写）
用户付费开* 收一笔佣金，充值收一笔手续费。 -
截流充值
引至镜像站，镜像站做几个策略：- hack ChatGPT client
- 三方渠道
- AWS API
至此，已经闭环，逐步实现单一 GPT 产品月度利润 60 万+（ RMB ）[收入峰值]，稳步运转。
0x03 当头一棒
就在我们，三个"电话"几乎在同一周内砸了下来。
-
第一个电话，来自上游渠道
帽子叔叔："涉及**业务，一刀切，私企无资质，不得经营。"
大量账户被冻结，充值业务受限。 -
第二个电话，来自 OpenAI 。
正式要求关闭所有未经授权的镜像及代理服务。 -
第三个电话，来自国内的监管部门。
违规。
再者，此时国内新贵 DS 瞬间引燃流量核爆，虹吸巨量流量，收入断崖下跌。
那一刻，我们才知道以为的技术问题，其实早已潜伏在前。
我们在群里沉默了很久，然后一致决定：暂停一切相关业务，全部下线。
那天晚上没人睡得着。一个跑通的系统、一条盈利的路径、一个让人燃起来的团队，在不到 72 小时内归零，归零，归零（回音）。
但也正是这次当头一棒，让我们重新思考：如果镜像不是终点，那接下来要走的路，应该是什么？
0x04 重启
"我们没倒下，只是换了种姿势继续前进。"
此时 VibeCoding 的浪潮还刚刚开始。
- Shlomo 此时还在短短的 6 个月的时间洪流中（ 6 个月买了 8000 万美金）。
- 25 万用户
- 点面线逐步推进
- 重点在点，不贪大
国外 Cursor 、Bolt 、Lovable 等 AI 编程工具大杀四方；国内字节、阿里也都在推出自己的 AI 编辑器。
AI 辅助开发，已经从"概念"变成"标配"。专业开发者群体也不再需要被"教育"AI 是什么——大家都知道它能干什么，区别只是：你怎么用、用到多深、能不能用好。
"就这个方向"
能复用、能协作、能持续改进、高付费、高可用。
链路解决
-
claude max 200$ 号
- 订阅链路
- IP 问题
- 支付问题
- 封号问题
- 渠道链路
- 官方 API 链路
- 订阅链路
-
codex 号
- 订阅链路
- 渠道（号）链路
- team 链路
- 官方 API 链路
-
转发
- 用户量 / 预估值 = 需要补充的号
- 用量分流
-
友商攻击问题
- CF
- 国内线路分流
- 付费用户 VIP 路线独占
-
用户触达
- 社群
- 各站
此时第一版 aicoding 上线（此时 codex 还没有出现）
- 第一天便迎来了 V 友的付费
- 第一个月归正
进行中和小伙伴产生了第一次分歧点 用户群体
- coder vs 大众
我坚持都要做。
第二个月 VibeCoding 的浪潮突然快速前进。站内迎来了大量中小公司 CEO/CTO/产品经理/非 coder AI 从业者/个人从业者。还接触了一个湖南公益事业的用户，完全不懂代码，在做 NFT （此刻我已经惊呆了）。非 coder 群体比例上升，1v1 远程用户如何安装 cc codex 。
第三个月迎来了第二个月群体用户的企业订单，给团队 coder 付费，提高生产力。
0x05 增长
-- 待续
]]>说人话就是，现在机器 A 和机器 B 组网，网段为 100.64.1.x/24 ，现在机器 A 搭建节点，机器 C 的小猫咪配置规则 - IP-CIDR,100.64.1.0/24,🚁 机器 A 。然后现在机器 A curl -v http://100.64.1.12:5666/ 正常返回，机器 C curl -x http://127.0.0.1:7890 http://100.64.1.12:5666/ 返回 502.
小猫咪看日志确实是匹配了规则。
]]>用 office 自带的 2016 ，发现笔记分类完全不一样，以为是没更新，都点击更新了，仍然不一样。
用网页版查看和 onenote for win10 笔记内容和分类是一样。
说明 2016 版本的没更新，请问有何解决办法么。。。。。 ]]>
每个人都有自己的一段旅途，也欢迎你来分享你的三十五。
]]>原文：
2025 model-year DiskStation Plus, Value, and J Series running DSM 7.3 will support installation and storage pool creation with third-party drives
Creation of M.2 based storage pool and cache still requires drives on the HCL.
]]>
今天惊奇的发现
比如一个文件夹中有以下文件名的文件
A123B56.txt A97B00.txt 在按文件名排序(升序或者降序)时 他会把这个主文件名当作四个"排序单位"进行比较
A 123 B 56 A 97 B 00 按文件升序排列时
因为 97<123 第二个文件会排到第一个前面
历史庞大的数据归档文件夹里为了兼容以前旧的历史数据(完全按位 ascii 比较)设计的文件夹架构 全乱套了
]]>这是综合考虑价格，手机性能和 ROM 丰富度的选择。
有其他推荐吗？
]]>因此想要把文字版的 pdf 书籍自己翻译成中文手稿。
目前想象的思路就是：
1. 利用 pdf 工具把所每页都处理成 markdown ，图片提取出来也用 markdown 格式进行排版。
2. 调用 LLM API 逐个文档翻译。
3. 为了便于校对翻译质量，采取一段一段的上英下中的对照式翻译。
上面的方案中唯一不确定性的在于：
1. pdf 解析库是否能力足够高质量的把 pdf 解析成 markdown?
2. 至于 llm 翻译的部分，翻译本身就不需要太长的上下文，就一段一段的慢慢放到后台调 api 并发翻译，然后拼接起来就好了。 ]]>
谢谢
]]>不使用 deepseek/deepseek-chat-v3.1:free 模型更换一个付费模型就不报错，我怀疑是 openrouter 不让用这个免费模型了。
有遇到一样问题的小伙伴吗？除了换模型还有其它解决方法吗？
]]>看来这种强行附加 DNS 的做法正在扩散，以后说不定还要禁止 DoH 。
]]>手机的规则是没有泄漏的，但不能应用到路由的 shellcrash ，有哪位能提供一个没有泄漏 dns 的规则吗？
]]>前言
ELK 的一大缺点就是这东西最初是没有登录机制的，只要拿到了 url 地址，kibana 看板谁都可以访问一下。后来 ELK 自带了一套 xpack 进行登录认证，可是除了账户名密码登录这种最原始的方法，剩下的高级功能，比如 oauth, oidc, ldap ，统统都是收费的.....总不能给每个人都专门搞一个 kibana 账户名密码吧......
所以呢，这里有一个基于 casdoor 的 elk 鉴权解决方案，不要钱，开源的，还有人维护呢~。Casdoor 是一个基于 OAuth 2.0 / OIDC 的 UI 优先集中认证 / 单点登录 (SSO) 平台，而 casdoor/elk-auth-casdoor 这套解决方案，则是一个反向代理，他可以拦截所有未经登录的前往 elk 的 http 访问流量，并且引导未登录用户进行登录，而且这个反向代理对已登录用户是完全透明的。
仓库地址 https://github.com/casdoor/elk-auth-casdoor
QQ 群：645200447
如果您有更多相关的特殊需求可以加群，我们会有专人对接~ （可以联系 ComradeProgrammer ）
casdoor 是什么
Casdoor 是一个基于 OAuth 2.0 / OIDC 的 UI 优先集中认证 / 单点登录 (SSO) 平台，简单点说，就是 Casdoor 可以帮你解决 用户管理 的难题，你无需开发用户登录注册等与用户鉴权相关的一系列功能，只需几个步骤，简单配置，与你的主应用配合，便可完全托管你的用户模块，简单省心，功能强大。
仓库地址： https://github.com/casbin/casdoor
演示地址： https://door.casbin.com/
官网文档： https://casdoor.org/
QQ 群：645200447
Casdoor 还支持 ldap ，saml 等诸多功能.....
Casdoor 目前作为 Casbin 社区项目统一使用的鉴权平台，项目已开源，希望得到大家的一些建议和 Star~，我们会及时跟进反馈并改正问题哒
Casdoor 又有哪些特性？
- 支持普通的账户密码注册登录，也支持各种常见的第三方认证，例如 GitHub 、Facebook 、Google 、Wechat 、QQ 、LinkedIn 等等，截止目前共 9 个平台，并在不断听取用户建议对更多的平台提供支持。
- 管理方便。Casdoor 内部将模块分为了 5 大类，Organization 、User 、Application 、Token 和 Provider 。可以同时接入多个组织，组织下有不同应用，用户可以通过应用或组织分类，单独管理任何组织、应用或用户的 Token 令牌，轻松管理复杂系统，目前已部署在 Casbin 社区各种系统当作鉴权平台。
- 自定义程度高。Casdoor 可以随意修改登录方式，例如是否允许密码或第三方登录，自定义应用的注册项数量，是否启用两步验证，以及是否允许各个 Provider 登录、注册等等，高度可插拔。
- 具备 Swagger API 文档。清晰的 API 介绍，无需阅读源代码即可直接方便调用各个 API 接口，提供定制化功能。
- 前后端分离架构，部署简单。作为统一认证平台，除了性能，稳定性，新特性之外，易用性也是考量的重要标准，Casdoor 后端使用 Golang 语言开发，前端使用 React.js 框架，使用者只需启动后端服务，并将前端工程文件打包，即可直接使用，操作简单，上手难度低。 ...
大家好，我是一诺。国庆假期回老家带了几天，鬼天气忽冷忽热的 我和儿子都生病了。
也没有出去玩，除了在家带娃，空闲时间开源了能豆 ai 批改助手
说下产品背景
我有个朋友是英语老师，常熬夜批改作文。平时在用 DeepSeek 批改作业，可没办法批量修改，很特别麻烦。就希望能有个可以统一管理作业，沉淀教学数据的工具。
于是就有了"能豆 AI"这个产品，集成 DeepSeek 分析能力 ，实现了学生在线提交作业 → AI 实时批改 → 教师人工核实批改的完整业务闭环。
核心功能-ai 批改作业
为什么叫能豆 AI 。
我在设计 logo ，不知道叫什么好。这时我儿子在扶着墙学走路，他刚 9 个月刚会爬就想尝试走~ ，那就叫"能豆 AI"吧，因为我儿子的小名叫豆豆。
在线预览
在线体验 http://ai.dslcv.com/
仓库地址
- github ➡️ https://github.com/yinuoguan/nengdou-ai-review-helper-web
- gitee ➡️ https://gitee.com/wang-tians-laboratory/nengdou-ai-review-helper-web
- 接口文档 http://124.222.166.174:3002/api/docs
架构图
总体架构图
业务流程
技术选型
前端技术栈
选择 Vue 3 + TypeScript 作为前端框架，之前一诺维护的老项目都是 vue2 ， 这次全面使用 Vue3 开发，发现用 Composition API 写起来更灵活，特别是处理复杂的业务逻辑时。
Vuex 用来管理全局状态，比如用户登录信息。局部状态还是放在组件里，这样代码更清晰。
Element Plus 是因为组件比较全面。配合 Tailwind CSS 做一些个性化的样式调整，开发速度很快。
后端技术栈
后端用的是 NestJS，说实话一开始也考虑过 Express ，但 NestJS 的装饰器和模块化设计确实香，代码组织得很清晰。
JWT 做身份认证，无状态的，扩展性好。Swagger 自动生成 API 文档。
数据存储
MongoDB 选择的原因很简单：作业数据结构比较灵活，不同类型的作业字段差异很大，用文档数据库比关系型数据库方便多了。而且 MongoDB 的查询也够用，性能也不错。
Redis 主要用来缓存一些热点数据和存储用户会话，毕竟内存数据库速度快，用户体验好。
AI 大模型
DeepSeek 是主力，性价比真的很高，批改质量也不错。关键是 API 调用稳定，价格也能接受。
后来又集成了豆包，主要是想让 AI 的反馈更温馨一点，豆包在情感表达这块做得比较好，学生看到反馈不会那么有压力。
两个模型配合使用，DeepSeek 负责专业的内容分析，豆包负责鼓励和引导，效果比单用一个模型好很多。
核心模块
1.班级管理
这是系统的基础模块，解决了教师管理多个班级的痛点：
核心功能：
- ✅ 创建班级：支持自定义班级名称、描述和邀请码
- ✅ 学生管理：通过邀请码机制，学生可以自主加入班级
- ✅ 状态管理：可以暂停/激活学生，灵活管理班级人员
- ✅ 实时统计：学生数量和作业完成情况一目了然
2. 作业提交与批改模块
状态流转管理：
核心特性：
- 学生端：专用提交和查看功能，界面简洁易用
- 教师端：批改和统计管理功能，支持批量操作
- 管理员端：AI 批改和日志管理，系统监控
3. AI 批改集成
这是系统的技术亮点，与 DeepSeek 的深度集成：
AI 批改能力：
mindmap root((AI 批改)) DeepSeek 语法检查 逻辑分析 内容评估 豆包 情感识别 温馨反馈 学习引导 评分 多维度评价 个性化建议 数据洞察 AI 批改流程：
批改质量保障：
- 多轮提示词优化，确保批改一致性
- 人工复核机制，AI + 人工双重保障
- 批改日志记录，便于分析和改进
- 异步处理机制，不阻塞用户操作
4. 权限管理系统
graph TB A[超级管理员] --> B[系统配置] A --> C[用户管理] A --> D[数据监控] E[教师] --> F[班级管理] E --> G[作业发布] E --> H[批改审核] I[学生] --> J[加入班级] I --> K[提交作业] I --> L[查看成绩] 功能展示
管理员端功能
主要功能：
- 系统配置管理：AI 模型参数调整，批改规则配置
- 用户权限管理：教师和学生账号管理，权限分配
- 数据统计分析：批改效率统计，系统使用情况分析
- 批改日志查看：AI 批改过程追踪，质量监控
控制台看板
大模型配置 && 用户管理
教师端功能
主要功能：
- 班级创建与管理：一键创建班级，邀请码分享
- 作业发布与管理：灵活的作业类型，截止时间设置
- 批改结果查看：AI 初评结果查看，人工复核操作
- 学生成绩统计：班级整体表现分析，个人进步追踪
工作台
创建班级
添加学生
发布作业
配置 AI 批改规则
作业详情
批改作业
学生端功能
主要功能：
- 班级加入：通过邀请码快速加入班级
- 作业提交：支持草稿保存，多次修改提交
- 批改结果查看：详细的 AI 评语和教师点评
- 学习进度追踪：个人作业历史，成绩变化趋势
激活账户
学习中心
班级作业
提交作业
查看结果
AI 点评和老师批注
谷歌是不是应该限制衍生了？生态也铺的差不多了。
]]>https://stickergeneratorai.com ]]>
我的需求是文件存储，能够 smb 访问，支持 NVR ，监控视频能直接存 nas 上，能满足这两个需求就行。
至于远程访问，我自己有服务器，之前用飞牛也都是 frp 映射的，这个在 Windows 上完全没问题。
]]>-
如果要重构，一定要先提交代码，保证能回退到没有重构之前的状态！
-
哪怕让 AI 梳理代码逻辑形成文档，哪怕自己调试代码跟着走一遍，然后记笔记，也不要让 AI 直接重构代码！
-
AI 写的代码，能用就行，千万不要随便重构！
国内还没全面复工的情况下，各种转商已经顶不住了。
潜伏在几个人，已经开始有发布涨价的了
最少的翻一倍，有一个 Duck 的中转直接翻 6 倍，用不起了
小一点的中装商直接倒闭。
]]>- 只有音量变化才会有噔噔噔的声音，单纯点击音量不改变大小是不会发出声音了
- 拖动音量的时候只要停顿就会噔噔噔响
搞不懂阿三的逻辑😅
]]>家里其他设备也没有问题 ]]>
- https://grapheneos.org/releases#2025092500
- https://discord.com/channels/1176414688112820234/1176434723430608916/1420996640369541171
GrapheneOS 昨天安全补丁更新后有使用中国广电的用户反馈 PixelIMS 崩溃, 无法正常启用 VoLTE. 事后发现是某个补丁封上了覆写运营商 VoLTE 支持情况的方法.
java.lang.SecurityException: overrideConfig cannot be invoked by shell 安全补丁细节由于 Google 新开源政策的关系还未公开, 是 GrapheneOS 通过合作渠道提前拿到且推送的. 在年底前 Google 推送给全体 Pixel 用户后, 极有可能 PixelIMS 这条路就走不通了.
GrapheneOS 开发者称已经准备在系统层面增加开关来让用户强开 VoLTE/VoNR. 但对于 Pixel 原厂系统用户来说, 这个限制本来就是 Google 有意加的(类似运营商白名单), 必不可能给你放开. 现在电信和广电都刚需 VoLTE, 之后怎么办只有天知道.
]]>如果 ios app 是 ai 类的产品，比如 文生图类，基于 gpt-image1 模型，那么上架国内能通过吗？是否需要算法备案？先谢过了！
]]>Authorized users only. All activities may be monitored and reported. Authorized users only. All activities may be monitored and reported. Activate the web console with: systemctl enable --now cockpit.socket Last login: Tue Feb 18 22:59:31 2025 from 192.168.130.102 Welcome to 6.6.0-76.0.0.80.oe2403sp1.x86_64 通过 SSH 登陆，Authorized users only 这个提示打两便，强迫症受不了。
查了下，一个是/etc/issue ，一个是/etc/issue.net,或者是这个/etc/motd
无论如何都不美观，就像一个 web 元素要刷新，非要把整个页面都刷新。在其他系统中也没见过这种搞法。
]]>这个问题我尝试过以下方法：
1 ，通过修改/etc/avahi/avahi-daemon.conf 的 allow-interfaces 来强制 avahi 只为 lan 提供服务，但是这会导没有 lan 网络的设备无法访问本机的服务。
2 ，通过 iptables 阻止其他的双网卡主机通过 eth 来访问本机的 avahi 服务，结果 iptables 的方法也不管用，具体情况如下：
root@server:/home/d# iptables -L INPUT -v -n Chain INPUT (policy ACCEPT 2698 packets, 253K bytes) pkts bytes target prot opt in out source destination 20 4975 DROP udp -- * * 192.168.1.4 0.0.0.0/0 udp dpt:5353 20 4894 DROP udp -- * * 10.0.0.3 0.0.0.0/0 udp dpt:5353 root@server:/home/d# 上面的两条规则阻止了 develop 这台机通过 eth 或 lan 来访问本机的 avahi 服务，结果在 develop 这台机上仍然可以看到本机的 smb 服务：
d@develop:~$ avahi-browse -atp | grep -i server +;lan-br;IPv4;SERVER;_device-info._tcp;local +;eth-br;IPv4;SERVER;_device-info._tcp;local +;lan-br;IPv4;SERVER;_smb._tcp;local +;eth-br;IPv4;SERVER;_smb._tcp;local d@develop:~$ 我完全想不通 iptables 为啥不管用，除了 iptables 我也想不到有其他方法能实现我想要的效果，希望有经验的 v 友能指导一下。
]]>初衷不变： 让终端更聪明一点，也更安全一点
用传统 SSH 工具（ Xshell / MobaXterm ）时，大家可能都有这些痛点：
打开一堆窗口、切换麻烦；
批量执行命令容易出错；
命令输错（比如 rm -rf ）就成灾；
想看主机状态还得自己查命令；
想用 AI 辅助命令，却离终端太远。
我希望终端不仅是“连接工具”，而是一个智能助手 + 安全管家。
新版主要功能：
在新版中，终端的 AI 模块彻底升级：主要在三个位置嵌入了 AI 增强功能： 1)支持 AI 对话，能按用户要求输出命令，并且解释参数 
2)终端模式 AI 增强，能够快速补全，自然语言转换为系统命令 
3)新增了一个轻量的任务管理系统，用于：用自然语言进行批量操作，比如打开多台主机，转换为 DSL ，可以直接批量打开主机并且执行命令。 
4)支持批量导入主机 
界面采用 卡片式 + 动画过渡，支持动态高度自适应，交互非常顺滑。 6)VNC 支持双向复制 7)支持终端全屏，沉静代码中 
8)新增加终端主题 
📦 下载 & 体验
🌐 官网： https://termdev.com
💬 欢迎反馈
Aeroshell 仍在快速迭代中，我非常期待大家的建议与吐槽。 无论是功能需求、bug 反馈、界面建议、还是插件创意， 我都会在评论中认真回复。
如果觉得还不错，也请帮忙点个赞或转发支持一下.
]]>这个是开源的网页书的原文：
“内存屏障技术是一种屏障指令，它可以让 CPU 或者编译器在执行内存相关操作时遵循特定的约束，目前多数的现代处理器都会乱序执行指令以最大化性能，但是该技术能够保证内存操作的顺序性，在内存屏障前执行的操作一定会先于内存屏障后执行的操作 6 。”
这个是不是有所概念混淆了。
内存屏障技术好像和 go 的三色标记法中的混合写屏障技术在概念上就不相干？ ]]>