共赴良策

Cloudflare R2 调用次数飙升 最近为了增强博客浏览体验，最终上了cdn，做了国内外分流。国内使用的是腾讯云EdgeOne，有一说一挺烂的，居然不支持自动部署证书，还得手动申请一个再关联上。。。对比Cloudflare的小黄云体验极差。 回到正题，众所周知，cloudflare R2按调用次数算，看了下数据，几天已经5w多次调用了，骇的我感觉考虑其他方案。 大盘鸡 原先我的图床搭建在家里得nas上，因为刷pt上了运营商黑名单，上传带宽只有50M，也就是上传速度就剩6.25了。所以也就将图片迁移到了Cloudflare R2上。因为上述原因加上一些其他考虑，最终还是决定弄个大盘鸡吧。 选择 正好cnfaster做活动，花了420多买了一个如下配置的香港VPS： 价格还是挺便宜的，就是不知道会不会跑路。流量8T，1000G硬盘放国内云厂商我都不敢想，这还是香港vps，可以打科学上网。 有需要的可以自己去看看 https://cnfaster.com/recommend/v5g7bb2wrgaV 迁移脚本 回到正题，Cloudflare...

deepseek R1的本地化部署可以看我前篇内容，这篇跳过了 效果对比 这是没有问到没有训练过内容的效果 这是训练过内容，但是因为某种原因不能公开的效果 我就不把深度思考内容点开了，因为ai都知道不能说，我也不敢说 这是越狱版的效果 如何下载部署 部署方式和非越狱版一致，只是命令稍有不同。 模型所在地址: https://ollama.com/huihui_ai 总共有7b、8b、14b、32b、70b五种（单指deepseek），这次我用的是4070Ti的台式机部署的，12g显存，所以下载了14b的版本。上篇文章用的是mac mini 16g内存所以用的是8b版本。 1ollama run huihui_ai/deepseek-r1-abliterated:14b 当然如果你有4块4090，或者mac高内存的话，可以尝试用70b版本。比如小黑96g的mac M2 max试了一下70b版本，效果要明显好于32b，但是每秒只有几tokens。

DeepSeek-R1 是一款强大的自然语言处理模型，适用于多种任务，如文本生成、问答系统、对话生成等。 设备 我是用的mac mini 2023款的，M2芯片，16g内存。苹果的芯片比较特别，是统一内存架构，CPU、GPU和神经引擎都共享同一内存池，所以用来部署ai模型还是比较方便的。 Ollama Ollama 是一个开源平台和工具，使用非常非常简单。Ollama旨在让用户更方便地在本地部署和运行大型语言模型（如GPT等）并进行推理。其目的是通过简化部署流程，让开发者和研究人员能够更容易地将AI模型（尤其是大型语言模型）集成到自己的应用中，而不必依赖于云服务提供商。 下面以Mac平台为例，windows和linux差不多。 下载 https://ollama.com/download?utm_source=lobehub&utm_medium=docs&utm_campaign=download-macos 配置 Ollama 允许跨域访问 由于 Ollama...

网络拓扑 graph TB Modem[光猫] StudyRouter[书房主路由] LivingRouter[客厅子路由] Switch[2.5G交换机] NAS[群晖923+] IndustrialPC[N100软路由] MiniPC1[迷你主机1] MiniPC2[迷你主机2] TV[TV] PC[4070Ti主机] SwitchConsole[智能设备网关] AppleTV[Apple TV] DesktopPC[4060主机] Modem -->|网线| StudyRouter StudyRouter -->|网线| LivingRouter StudyRouter -->|光纤| Switch StudyRouter -->|网线| PC Switch -->|LAN| NAS Switch -->|LAN| IndustrialPC Switch...

前景提要 今天突然发现github无法通过ssh推送或者拉取了，研究了以下找到了一个解决办法。 提交时的错误如图，ssh密钥已经配置进GitHub了，仓库的权限也没有任何问题，但是就是无法进行ssh的操作。 解决办法 在ssh密钥的储存目录新建一个config文件，内容如下 1234Host github.comHostname ssh.github.comPort 443User git 然后重新进行git的操作，就可以正常进行了。

前言 最近有时序库的需求，我常用的是influxdb和timescaledb，influxdb是专门的时序库，timescaledb是在postgresql上的时序库，因为写法更接近于mysql，后端服务做动态库切换挺方便的，所以我选择了timescaledb。 安装 准备 因为众所周知的原因，docker源被墙了，所以群晖里面如果想用，必须要用到镜像源。我是自己利用cloudflare自己搭的，你们有需要也可以使用。 我的镜像源地址为: https://dockerhub.allbs.xyz 群晖中的配置方法为: 修改后别忘记点击使用按钮，使其生效。 搜索安装 因为我的群晖直接在搜索框中筛选出结果，所以我只能使用命令行安装了，如果可视化面板操作没问题的可以跳过我这一步。 1docker pull...

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功能说明 因为最近有脱敏的需求，所以就趁着这个机会自己实现了一个。肯定还有不少开源库有这种功能，但是考虑到不一定满足自己的需要，所以就自己造了一个轮子自己用。主要功能包括 接口返回内容的脱敏，包含json序列化方式和aop的两种实现。 json序列化方式只能用于接口数据返回，在程序内部和数据库并不脱敏。 aop的方式，在程序内部和接口数据返回时可以脱敏，但是数据库不脱敏，且速度是慢于序列化方式的。 根据自己的需求来实现脱敏规则，比如有些人的手机号脱敏是中间四位，有些人又只保留初始和末尾一位。 自定义脱敏字符，默认为*。 请求体数据自动过滤，比如你传向前端的数据是包含脱敏字符的，正常的做法是前端判断时候包含脱敏字符，如果包含则该字段不往后端传输。我这边实现的是，如果请求体传过来的数据内容跟改字段的脱敏规则一致则不接收该字段内容，不，准确的说是在接收该字段内容之前转为null。 使用示例 总共有四种使用场景： 1.作用与方法上的aop注解 12345678910111213141516171819@Desensitizes({@Desensitize(field =...

前言 本来想先搭载一个平台给大伙试试，但是考虑到很吃显卡需要GPU相关的服务器。买云服务器太贵，用自己家里面电脑跑的话又涉嫌对外提供Web服务，会被运营商封号，加上的模型能够生成你们懂的的那种图，这下好了，buff叠满，没一丝的可能搭载给你们体验。只能把教程发出来教你们自己去尝试了。前排提示，末尾有生成效果和我打包好的可以直接使用的包，包内内置三种低端点的模型，缺少最高端flex-dev的模型，需要的话vb自己去找资源。 模型区分 Flux Pro: 顶级模型只能通过API调用 Flux Dev: 开源但是不能商用，质量效果和pro类似 Flux Schnell: 高度提炼版，速度快，能商用。 开始搭建 首先考虑到很多用户并不具备api调用的能力，所以先要准备一个ui交互的界面来方便操作。ComfyUI是一个具有高度可配置、支持多种模型、跨平台支持等特点的节点式界面。 ComfyUI的下载使用 开源地址:...

包含的主要功能和示例 创建bucket 删除bucket 文件上传 拷贝文件 删除文件 文件下载 设置文件标签 上传文件指定时间自动删除 上传文件并加密 分片上传 断点续传 生成预签名url，直接前端上传不经过后端 源码地址 源码地址 使用demo地址 demo地址 前置测试环境 首先使用docker-compose安装了最新的minio用于测试 123456789101112131415version: '3' minio: image: minio/minio container_name: minio restart: always ports: - "9000:9000" # api端口 - "9001:9001" # 控制台端口 environment: MINIO_ROOT_USER: "miniouser" # 设置你的访问账户(用于控制台访问) MINIO_ROOT_PASSWORD:...