找个位置随便坐

在 Ubuntu 上使用 Mihomo 配置代理

2026-10-15T10:08:00+08:00

前提

有个可用的 clash 订阅

使用 root 账号执行以下命令。

本文配置的是 HTTP/SOCKS5 代理，不是 TUN 透明代理；只有支持代理环境变量的程序会自动使用代理。

下面是这套配置的工作路径：

flowchart LR
    APP[支持代理的程序] --> ENV[HTTP_PROXY / HTTPS_PROXY / ALL_PROXY]
    ENV --> MIXED[Mihomo mixed-port\n127.0.0.1:7890]
    MIXED --> RULE{规则匹配}
    RULE -->|LAN / CN| DIRECT[DIRECT\n直连]
    RULE -->|其他流量| AUTO[自动选择\nurl-test 节点]
    AUTO --> PROVIDER[Clash 订阅\nproxy-provider]
    PROVIDER --> NODE[代理节点]

    SSH[SSH 本地转发\n19090] --> API[Mihomo API / Zashboard\n127.0.0.1:9090]

安装和启用流程如下：

flowchart TD
    START([开始]) --> PRE[准备 Clash 订阅]
    PRE --> DOWNLOAD[下载并安装 Mihomo]
    DOWNLOAD --> USER[创建 mihomo 用户和目录]
    USER --> CONFIG[写入 config.yml\n订阅地址 / secret / 代理组]
    CONFIG --> PERM[设置配置文件和数据目录权限]
    PERM --> SERVICE[写入 systemd 服务]
    SERVICE --> CHECK{配置校验通过?}
    CHECK -->|否| FIX[根据错误日志修正配置]
    FIX --> CONFIG
    CHECK -->|是| START_SERVICE[启动并设置开机自启]
    START_SERVICE --> ENV[配置 HTTP/SOCKS5 环境变量]
    ENV --> TEST[使用 curl 验证代理出口]
    TEST --> PANEL[SSH 转发 9090\n访问 Zashboard]
    PANEL --> DONE([完成])

# 按照 mihomo
cd /tmp
MIHOMO_VERSION="v1.19.32"
MIHOMO_ASSET="mihomo-linux-amd64-compatible-${MIHOMO_VERSION}.gz"
curl -fL -o mihomo.gz \
  "https://github.com/MetaCubeX/mihomo/releases/download/${MIHOMO_VERSION}/${MIHOMO_ASSET}"

# 如需升级，只修改 MIHOMO_VERSION，并根据官方 Release 页面补充校验值。
# https://github.com/MetaCubeX/mihomo/releases

gunzip -f mihomo.gz
install -m 0755 mihomo /usr/local/bin/mihomo
/usr/local/bin/mihomo -v

# 创建所需的目录
mkdir -p /etc/mihomo /var/lib/mihomo/proxy_providers
# 调整用户和权限
id mihomo >/dev/null 2>&1 || \
  useradd --system --no-create-home --shell /usr/sbin/nologin mihomo
install -d -o root   -g mihomo -m 0750 /etc/mihomo
install -d -o mihomo -g mihomo -m 0750 /var/lib/mihomo
install -d -o mihomo -g mihomo -m 0750 /var/lib/mihomo/proxy_providers
# 配置
cat > /etc/mihomo/config.yml <<'EOF'
mixed-port: 7890
allow-lan: false
mode: rule
log-level: info
ipv6: false
unified-delay: true
tcp-concurrent: true

# 控制接口只允许服务器本机访问
external-controller: 127.0.0.1:9090
# 这里要改
secret: "change-this-to-a-random-secret"

profile:
  store-selected: true
  store-fake-ip: true

proxy-providers:
  mysub:
    type: http
    # 这里要改
    url: "clash 订阅链接"
    # 这个文件名也可以改
    path: ./proxy_providers/clash.yaml
    interval: 86400
    health-check:
      enable: true
      url: https://www.gstatic.com/generate_204
      interval: 300
      timeout: 5000
      lazy: true

proxy-groups:
  - name: "良心节点"
    type: select
    use:
      - mysub
    proxies:
      - DIRECT

  - name: "自动选择"
    type: url-test
    use:
      - mysub
    url: https://www.gstatic.com/generate_204
    interval: 300
    tolerance: 50
    lazy: true

rules:
  - GEOIP,LAN,DIRECT
  - GEOIP,CN,DIRECT
  - MATCH,自动选择

# 仅使用代理端口时，不会接管系统全部流量。
# 如果需要透明代理，还需要额外配置 tun 和 dns。
dns:
  enable: true
  ipv6: false
  enhanced-mode: fake-ip
  nameserver:
    - https://doh.pub/dns-query
    - https://dns.alidns.com/dns-query
  fake-ip-filter:
    - "+.lan"
    - "+.local"

geo-auto-update: true
geo-update-interval: 24

geox-url:
  mmdb: "https://github.com/MetaCubeX/meta-rules-dat/releases/download/latest/country-lite.mmdb"

# ui
external-ui: ui
external-ui-url: "https://github.com/Zephyruso/zashboard/releases/latest/download/dist-no-fonts.zip"
EOF
# 调整权限
chown root:mihomo /etc/mihomo/config.yml
chmod 0640 /etc/mihomo/config.yml

# 创建 `systemd` 服务

cat > /etc/systemd/system/mihomo.service <<'EOF'
[Unit]
Description=Mihomo Proxy Service
Documentation=https://github.com/MetaCubeX/mihomo
After=network-online.target
Wants=network-online.target

[Service]
Type=simple
User=mihomo
Group=mihomo
UMask=0027
WorkingDirectory=/var/lib/mihomo
ExecStart=/usr/local/bin/mihomo -d /var/lib/mihomo -f /etc/mihomo/config.yml
Restart=on-failure
RestartSec=5s
LimitNOFILE=1048576
NoNewPrivileges=true
PrivateTmp=true
ProtectHome=true
ProtectSystem=strict
ReadWritePaths=/var/lib/mihomo

[Install]
WantedBy=multi-user.target
EOF
# 刷新配置并验证
systemctl daemon-reload
/usr/local/bin/mihomo -t -d /var/lib/mihomo -f /etc/mihomo/config.yml

# 成功后设置开启启动并查看日志
systemctl enable --now mihomo
systemctl status mihomo --no-pager
journalctl -u mihomo -n 50 --no-pager

# 添加环境变量并刷新。以下内容只需执行一次，重复执行会产生重复配置。
cat >> ~/.bashrc <<'EOF'
export http_proxy="http://127.0.0.1:7890"
export https_proxy="http://127.0.0.1:7890"
export all_proxy="socks5h://127.0.0.1:7890"
export HTTP_PROXY="$http_proxy"
export HTTPS_PROXY="$https_proxy"
export ALL_PROXY="$all_proxy"
export NO_PROXY="127.0.0.1,localhost"
export no_proxy="$NO_PROXY"
EOF
source ~/.bashrc
# 验证。通常两个出口 IP 会不同，但也可能因为网络环境而相同。
curl --proxy http://127.0.0.1:7890 --connect-timeout 10 https://ifconfig.me/ip
curl --noproxy '*' --connect-timeout 10 https://ifconfig.me/ip

# 面板只监听本机 9090 端口。如需访问，可通过 SSH 转发到本地 19090 端口：
ssh -N -L 19090:127.0.0.1:9090 root@ip

然后在本地浏览器打开 http://127.0.0.1:19090/ui，并填入配置中的 secret。

如果首次启动后 UI 目录为空，可以手动触发 UI 下载：

curl -X POST \
  -H 'Authorization: Bearer change-this-to-a-random-secret' \
  http://127.0.0.1:9090/upgrade/ui

temporal本地调试服务

2026-09-27T18:19:00+08:00

Temporal 本地开发服务

Temporal Development Server 默认使用内存数据库，服务重启后数据会丢失。

本服务不启用鉴权和 TLS，仅建议用于本机开发。

拉起服务

1. 使用 Temporal CLI

# 7233 grpc 端口
# 8233 UI 端口
temporal server start-dev --ip 0.0.0.0 --db-filename temporal.db

2. 使用 docker

# any db data from cli
# chown 1000:1000 temporal.db
docker run -d --name temporal -p 7233:7233 -p 8233:8233 -v `$PWD`/temporal.db:/home/temporal/temporal.db temporalio/temporal server start-dev --ip 0.0.0.0 --db-filename /home/temporal/temporal.db

开源的s3服务端

2026-09-13T13:28:53+08:00

rustfs

silo

fork 自 minio 并做了优化

mkdir -p /data/silo/data
docker run \
   --restart always \
   -p 9000:9000 \
   -p 9001:9001 \
   --name silo \
   -v /data/silo/data:/data \
   -e "MINIO_UPDATE=off" \
   -e "MINIO_ROOT_USER=ROOTNAME" \
   -e "MINIO_ROOT_PASSWORD=CHANGEME123" \
   pgsty/silo:distroless server /data --console-address ":9001"

lego升级变更(腾讯云)

2026-09-12T14:37:08+08:00

lego 命令 4->5的一些变化

接受参数的方式变了,
部署命令删除(renew)或者变更(list,revoke)

另外删除了 dnspod. 需要调整为 tencentcloud

# 4
lego --email="<email>" --dns dnspod --domains="<example.com>" --domains="*.example.com" run
# 5
lego run --email="<email>" --dns dnspod --domains="<example.com>" --domains="*.example.com"

mac本地embedding

2026-09-03T09:50:28+08:00

安装 ollama

brew install ollama
brew services start ollama

通过 curl 激活

embedding 模型无法通过 ollama run <model> 的形式常驻后台

curl http://localhost:11434/api/embeddings -d '{
  "model": "qwen3-embedding:0.6b",
  "prompt": "test",
  "options": {
    "keep_alive": "9999h"
  }
}'

编程语言测试

# /// script
# requires-python = ">=3.14"
# dependencies = [
#     "openai>=2.44.0",
# ]
# ///

from openai import OpenAI


def main() -> None:
    client = OpenAI(
        base_url="http://localhost:11434/v1",
        api_key="ollama",
    )

    resp = client.embeddings.create(
        model="qwen3-embedding:0.6b",
        input="这是一段需要向量化的文本",
    )

    vector = resp.data[0].embedding

    print(len(vector))
    print(vector[0:3])


if __name__ == "__main__":
    main()

运行测试

uv run embed.py
# 1024
# [-0.0211977306753397, -0.06033015251159668, -0.012153074145317078]

MQTT

2026-09-02T09:12:58+08:00

broker 推荐

emqx

# 18083 是 dashboard 端口. 默认密码是 admin/public
docker run -d \
    --name emqx \
    -p 1883:1883 \
    -p 8083:8083 \
    -p 8084:8084 \
    -p 8883:8883 \
    -p 18083:18083 emqx/emqx:6

nanomq

docker run -d \
    --name nanomq \
    -p 1883:1883 \
    -p 8081:8081 \
    -e NANOMQ_ALLOW_ANONYMOUS=false \
    -e NANOMQ_HTTP_SERVER_USERNAME=admin \
    -e NANOMQ_HTTP_SERVER_PASSWORD=public \
    -e NANOMQ_HTTP_SERVER__HTTP__URL=0.0.0.0 \
    emqx/nanomq:latest

nats

仅支持 3.1.1. 不支持 5.0 相关说明

mkdir -p /data/nats
cat >> /data/nats/nats.conf << EOF
# nats.conf
# 启用 MQTT 并监听默认的 1883 端口
mqtt {
    port: 1883

    # 【生产环境建议】启用认证，设置用户名和密码
    # authorization {
    #     username: "your_mqtt_user"
    #     password: "your_mqtt_password"
    # }
}

# 启用 JetStream 以获得持久化消息能力，这对 MQTT QoS 1/2 很重要
jetstream {
    store_dir: /data/jetstream
}

# 监控端口 (可选)
http_port: 8222
EOF

# 直接覆盖默认的配置文件
docker run -d \
    --name nats \
    -p 1883:1883 \
    -p 4222:4222 \
    -v /data/nats/nats.conf:/etc/nats/nats-server.conf:ro \
    nats:2-alpine

GUI 客户端

MQTTX

k3s单机版本搭建argocd

2026-07-30T16:28:34+08:00

前置条件

一台可用的 Linux 机器，建议使用 Ubuntu/CentOS/Rocky 等
需要 kubectl 可用
如果要使用 argocd CLI 登录，需先安装它
机器上需要能够访问 Kubernetes API

如果你还没有安装 kubectl，可以先安装对应版本的 CLI。

搭建单机 k3s

curl -sfL https://get.k3s.io | INSTALL_K3S_EXEC='--disable servicelb --disable traefik' sh -

安装完成后，先验证节点状态：

kubectl get nodes

安装 ArgoCD

kubectl create namespace argocd

# 加上 --server-side --force-conflicts，避免出现 CRD 注解过长的问题
kubectl apply -n argocd --server-side --force-conflicts -f https://raw.githubusercontent.com/argoproj/argo-cd/stable/manifests/install.yaml

等待安装完成后，检查相关资源：

kubectl get pods -n argocd
kubectl get svc -n argocd

将 ArgoCD 的 Service 调整为 NodePort，便于在宿主机访问：

kubectl patch svc argocd-server -n argocd -p '{"spec": {"type": "NodePort"}}'
kubectl get svc argocd-server -n argocd

获取初始管理员密码：

kubectl -n argocd get secret argocd-initial-admin-secret -o jsonpath="{.data.password}" | base64 -d; echo

登录 ArgoCD UI

如果你还没有安装 argocd CLI，可以先安装：

# macOS
brew install argocd

然后执行登录：

argocd login <服务器IP>:<NodePort> --username admin --password <初始密码> --insecure

如果希望修改默认密码：

argocd account update-password

访问地址通常是：

https://<服务器IP>:<NodePort>

部署示例应用 guestbook

创建一个 ArgoCD Application 资源：

cat > guestbook-application.yaml <<'EOF'
apiVersion: argoproj.io/v1alpha1
kind: Application
metadata:
  name: guestbook
  namespace: argocd
spec:
  project: default
  source:
    repoURL: https://github.com/argoproj/argocd-example-apps.git
    targetRevision: HEAD
    path: guestbook
  destination:
    server: https://kubernetes.default.svc
    namespace: guestbook
  syncPolicy:
    automated:
      prune: true
      selfHeal: true
    syncOptions:
      - CreateNamespace=true
EOF

应用它：

kubectl apply -f guestbook-application.yaml
argocd app get guestbook

也可以直接查看 ArgoCD 里创建的应用：

kubectl get application -n argocd

查看部署结果：

kubectl get all -n guestbook

常见问题

如果登录失败，先确认 argocd-server 的 NodePort 是否正确暴露
如果看不到应用状态，先检查 argocd 的 Pod 是否正常运行
如果 kubectl get all -n guestbook 没有结果，说明应用还没有完全同步完成，可以稍等片刻后再查看
如果提示 secret 取不到，说明 ArgoCD 初始化还没完成，等待几分钟后再执行一次

mcp实践

2026-07-07T11:01:17+08:00

mkdir mcp-demo
cd mcp-demo
uv init .
uv sync

添加依赖

uv add fastmcp langchain-mcp-adapters

实现两个简单的 mcp server

数学计算

# math_server.py
from fastmcp import FastMCP

mcp = FastMCP("Math")


@mcp.tool()
def add(a: int, b: int) -> int:
    """add two number"""
    return a + b


@mcp.tool()
def multiply(a: int, b: int) -> int:
    """Multiply two number"""
    return a * b


if __name__ == "__main__":
    # 默认就是 stdio. 本地调试, 远端部署推荐 http(streamable-http)
    mcp.run(transport="stdio")

获取指定地点的天气

# weather_server.py
from fastmcp import FastMCP

mcp = FastMCP("Weather")


@mcp.tool()
async def get_weather(location: str) -> str:
    """Get the weather of the given location"""
    return f"It's always sunny in {location}"


if __name__ == "__main__":
    # 默认是 http (streamable-http)协议.
    mcp.run(transport="http", show_banner=False)

创建测试客户端

# mcp_agent.py
import asyncio

from langchain.agents import create_agent
from langchain.chat_models import init_chat_model
from langchain_mcp_adapters.client import MultiServerMCPClient


async def main():
    client = MultiServerMCPClient(
        {
            # the server will be started automatically when the agent is created
            "math": {
                "transport": "stdio",
                "command": "python",
                "args": ["math_server.py"],
            },
            # should start weather_server.py before running this script
            "weather": {
                "transport": "streamable_http",
                "url": "http://localhost:8000/mcp",
            },
        }
    )
    tools = await client.get_tools()
    # llm = init_chat_model(
    #     model="deepseek-v4-flash",
    #     model_provider="deepseek",
    #     temperature=0,
    #     extra_body={"think": {"type": "disabled"}},
    # )
    # use qwen3.5:0.8b-mlx model from ollama for testing, the result may be not true
    llm = init_chat_model(
        model="qwen3.5:0.8b-mlx",
        model_provider="ollama",
    )

    agent = create_agent(
        model=llm,
        tools=tools,
    )
    math_response = await agent.ainvoke(
        {"messages": [{"role": "user", "content": "What is (3 + 5) * 12?"}]}
    )
    for msg in math_response["messages"]:
        print(f"{msg.type}: {msg.content}")
    
    weather_response = await agent.ainvoke(
        {"messages": [HumanMessage("What is the weather in New York?")]}
    )
    for msg in weather_response["messages"]:
        print(f"{msg.type}: {msg.content}")


if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

测试

# 先启动 weather server (使用的流式http 协议)
uv run weather_server.py

# 新开终端启动 client, math 的server 会随着 client 启动
uv run mcp_agent.py

03.rag agent

2026-07-07T10:08:30+08:00

RAG

RAG 类型

架构	描述	可控性	灵活性	延迟	适用场景
两步RAG	检索总是在生成之前，简单、可预测	高	低	快	FAQ、文档机器人
Agentic RAG	LLM驱动的Agent在推理过程中决定何时以及如何检索	低	高	可变	可访问多种工具的科研助手
混合RAG	结合两种方式的特点，具有验证步骤	中	中	可变	特定领域具有质量验证的Q&A

两步RAG

检索步骤总是在生成步骤之前执行。这种架构简单且可预测，适用于检索相关文档是生成答案的先决条件的应用程序

agentic rag

Agentic RAG将RAG与基于Agent的推理相结合。Agent在交互过程中逐步推理并决定何时以及如何检索信息，而不是在生成答案之前检索文档。

# webpage_retrieval_agent.py
import re

import httpx
from langchain.agents import create_agent
from langchain.chat_models import init_chat_model
from langchain.messages import HumanMessage
from langchain.tools import tool


@tool
def fetch_url(url: str) -> str:
    """fetch text content from a URL"""
    # resp = requests.get(url, timeout=10.0)
    resp = httpx.get(url, timeout=10.0)
    resp.raise_for_status()
    content = re.sub(r"<script.*?>.*?</script>", " ", resp.text, flags=re.DOTALL)
    content = re.sub(r"<style.*?>.*?</style>", " ", content, flags=re.DOTALL)
    content = re.sub(r"<.*?>", " ", content)
    return content


system_prompt = "Use fetch_url when you need to fetch information from a web-page; quote relevant snippets."

# llm = init_chat_model(
#     model="deepseek-v4-flash",
#     model_provider="deepseek",
#     temperature=0,
#     extra_body={"think": {"type": "disabled"}},
# )

llm = init_chat_model(
    model="qwen3.5:0.8b-mlx",
    model_provider="ollama",
)

agent = create_agent(
    model=llm,
    tools=[fetch_url],
    system_prompt=system_prompt,
)

result = agent.invoke(
    {
        "messages": [
            HumanMessage("""
阅读以下文档。 什么是RAG？ RAG架构有哪些类型？
https://docs.langchain.com/oss/python/langchain/retrieval
""")
        ]
    }
)

for msg in result["messages"]:
    print(f"{msg.type}: {msg.content}")

混合 rag

混合RAG结合了两步RAG和Agentic RAG的特点。它引入了查询预处理、检索验证和生成后检查等中间步骤。典型组件包括：

查询增强：修改输入问题以提高检索质量。例如重写不清楚的查询，生成多种变体或用额外的上下文扩展查询。
检索验证：评估检索到的文档是否相关且充分。如果不是，系统可以细化查询并再次检索。
答案验证：检查生成的答案的准确性、完整性以及与源内容的一致性。如果需要，系统可以重新生成或修改答案。

知识库(knowledge base)

从 nke-10k-2023.pdf 下载文件

添加依赖

# pdf 处理
uv add langchain-community pypdf langchain_text_splitters

# ollama 启用本地嵌入模型
curl http://localhost:11434/api/embed -d '{
  "model": "qwen3-embedding:0.6b",
  "input": "warmup",
  "keep_alive": -1
}'

示例代码

# pdf_search_engine.py
from typing import List

from langchain_community.document_loaders import PyPDFLoader
from langchain_core.documents import Document
from langchain_core.runnables import chain
from langchain_core.vectorstores import InMemoryVectorStore
from langchain_ollama import OllamaEmbeddings
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter

# loader
loader = PyPDFLoader("nke-10k-2023.pdf")

docs = loader.load()
# print(len(docs))
# print(f"{docs[0].page_content[:200]}\n")
# print(docs[0].metadata)

# splitter
text_spliter = RecursiveCharacterTextSplitter(
    chunk_size=1000,
    chunk_overlap=200,
    add_start_index=True,
)

all_splites = text_spliter.split_documents(docs)

# embedding
embeddings = OllamaEmbeddings(
    model="qwen3-embedding:0.6b",
    # base_url="localhost:11434"
    keep_alive=-1,
)

# v1 = embeddings.embed_query(all_splites[0].page_content)
# v2 = embeddings.embed_query(all_splites[1].page_content)
# assert len(v1) == len(v2)
# print(f"Generated vectors of length {len(v1)}\n")
# print(v1[:10])

# vector store
vector_store = InMemoryVectorStore(embeddings)
ids = vector_store.add_documents(documents=all_splites)
# # test
# # query by question
# results = vector_store.similarity_search(
#     "how many distribution centers does nike have in the US",
#     k=5,
# )
# print(results[0])

# # return with score
# results = vector_store.similarity_search_with_score("What was Nike's revenue in 2023?")
# print(f"Score: {results[0]}\n{results[1]}")

# # query with embed doc
# embedding = embeddings.embed_query("How were Nike's margins impacted in 2023?")
# results = vector_store.similarity_search_by_vector(embedding)
# print(results[0])


@chain
def retriever(query: str) -> List[Document]:
    return vector_store.similarity_search(query, 1)


results = retriever.batch(
    [
        "How many distribution centers does Nike have in the US?",
        "When was Nike incorporated?",
    ]
)
print(results)

一个更复杂的例子

添加依赖

uv add markdownify

# doc_agent.py
import httpx
from langchain.agents import create_agent
from langchain.chat_models import init_chat_model
from langchain.messages import HumanMessage
from langchain.tools import tool
from markdownify import markdownify

ALLOWED_DOMAINS = ["https://langchain-ai.github.io/", "https://docs.langchain.com"]
LLMS_TXT = "https://langchain-ai.github.io/langgraph/llms.txt"


@tool
def fetch_documentation(url: str) -> str:
    """Fetch and convert documentation from a URL"""
    if not any(url.startswith(domain) for domain in ALLOWED_DOMAINS):
        return "Error"
    resp = httpx.get(url, timeout=10).text

    return markdownify(resp)


llms_txt_content = httpx.get(LLMS_TXT).text
system_prompt = f"""
You are an expert Python developer and technical assistant.
Your primary role is to help users with questions about LangGraph and related tools.

Instructions:

1. If a user asks a question you're unsure about—or one that likely involves API usage,
   behavior, or configuration—you MUST use the `fetch_documentation` tool to consult the relevant docs.
2. When citing documentation, summarize clearly and include relevant context from the content.
3. Do not use any URLs outside of the allowed domain.
4. If a documentation fetch fails, tell the user and proceed with your best expert understanding.

You can access official documentation from the following approved sources:

{llms_txt_content}

You MUST consult the documentation to get up to date documentation
before answering a user's question about LangGraph.

Your answers should be clear, concise, and technically accurate.
"""

# llm = init_chat_model(
#     model="deepseek-v4-flash",
#     model_provider="deepseek",
#     temperature=0,
#     extra_body={"think": {"type": "disabled"}},
# )
llm = init_chat_model(
    model="qwen3.5:0.8b-mlx",
    model_provider="ollama",
)

agent = create_agent(
    model=llm,
    tools=[fetch_documentation],
    system_prompt=system_prompt,
)

resp = agent.invoke(
    {
        "messages": [
            HumanMessage(
                content=(
                    "Write a short example of a LangGraph agent using the "
                    "prebuilt create_react_agent. The agent should be able "
                    "to look up stock pricing information."
                )
            )
        ]
    }
)

print(resp["messages"][-1].content)

02.sql agent

2026-07-07T09:55:32+08:00

从数字媒体商店示例数据库下载数据库 chinook, 包含艺术家、专辑、顾客、订单等表

添加依赖

# 该依赖已归档, 但仍能使用
uv add langchain-community

示例代码

# 02.sql_agent.py
from langchain.agents import create_agent
from langchain.chat_models import init_chat_model
from langchain_community.agent_toolkits import SQLDatabaseToolkit
from langchain_community.utilities import SQLDatabase

llm = init_chat_model(
    model="deepseek-v4-flash",
    model_provider="deepseek",
    temperature=0,
    extra_body={"think": {"type": "disabled"}},
)

db = SQLDatabase.from_uri("sqlite:///chinook.db")

toolkit = SQLDatabaseToolkit(db=db, llm=llm)
tools = toolkit.get_tools()

for tool in tools:
    print(f"{tool.name}: {tool.description}")


top_k = 5

system_prompt = f"""
您是旨在与SQL数据库交互的代理。
给定一个输入问题，创建一个语法正确的{db.dialect}查询来运行，
然后查看查询结果并返回答案。 除非用户
指定他们希望获得的特定数量的例子，始终限制你的
最多查询{top_k}个结果。
您可以按相关列对结果进行排序，以返回最有趣的
数据库中的示例。 永远不要查询特定表格中的所有列，
只询问给定问题的相关列。
在执行查询之前，您必须仔细检查您的查询。 如果您在
执行查询，重写查询，然后重试。
请勿对任何DML语句（插入、更新、删除、删除等）
数据库。
首先，你应该始终查看数据库中的表格，看看你
可以查询。 不要跳过这一步。
然后，您应该查询最相关的表格的模式。
"""

agent = create_agent(
    model=llm,
    tools=tools,
    system_prompt=system_prompt,
)

q = "平均而言，哪种类型的曲目最长"

for step in agent.stream(
    input={"messages": [{"role": "user", "content": q}]},
    stream_mode="values",
):
    step["messages"][-1].pretty_print()

01.使用tool

2026-07-07T09:11:53+08:00

在使用 tool 装饰工具函数时需提供 doc 注释

# 01.tool_use.py
import random

from langchain.agents import create_agent
from langchain.chat_models import init_chat_model
from langchain.messages import HumanMessage
from langchain.tools import tool

llm = init_chat_model(
    model="qwen3.5:0.8b-mlx",
    model_provider="ollama",
)

@tool
def get_weather(city: str) -> str:
    """获取指定城市的天气"""
    res = random.choices(["晴天", "下雨", "多云"], [80, 15, 5], k=1)[0]
    return city + res

agent = create_agent(
    model=llm,
    tools=[get_weather],
    system_prompt="你是一个天气预报助手",
)

res = agent.invoke({"messages": [HumanMessage("北京的天气怎么样？")]})

for msg in res["messages"]:
    print(f"{msg.type}: {msg.content}")

结果

human: 北京的天气怎么样？
ai: 
tool: 北京晴天
ai: 北京现在的天气是**晴**。

00.环境准备

2026-07-07T09:08:12+08:00

python 环境

brew install uv

ollama 环境

brew install ollama

api_key

# deepseek api_key
export DEEPSEEK_API_KEY=<sk-...> >> ~/.zshrc
# or ollama qwen3.5 0.8b 
# 这是个参数较小的模型, 用于跑通代码, 实际结果可能不理想
ollama run qwen3.5:0.8b-mlx

mkdir langchain-agent
cd langchain-agent
uv init .
uv sync 
uv add langchain langchain-deepseek

测试

# 00.demo.py
from langchain.chat_models import init_chat_model
from langchain.messages import HumanMessage, SystemMessage

llm = init_chat_model(
    model="deepseek-v4-flash",
    model_provider="deepseek",
    temperature=0,
    extra_body={"think": {"type": "disabled"}},
)
# llm = init_chat_model(
#     model="qwen3.5:0.8b-mlx",
#     model_provider="ollama",
# )
messages = [
    SystemMessage("你是一个专业的AI助手"),
    HumanMessage("介绍一下LangChain框架的主要功能"),
]
resp = llm.invoke(messages)
print(resp.content)

两个本地模型

2026-07-04T14:15:12+08:00

在 mba M1 16G 可以运行的

通用模型

ollama run gemma4:12b-mlx
ollama run qwen3.5:0.8b-mlx

code 模型

robit/ornith-vision:9b

embedding 模型

# 0.6b 向量维度为 1024.
# 如果对效果有要求, 可以考虑 4b (2048 维) 或者 8b (4096 维度) 
# 一次性交互
ollama run qwen3-embedding:0.6b "this is a test"
# 后台运行, 通过 api 使用(openai)
curl http://localhost:11434/api/embed -d '{
  "model": "qwen3-embedding:0.6b",
  "input": "warmup",
  "keep_alive": -1
}'

rustfs搭建与使用

2026-06-08T19:39:20+08:00

docker 拉起服务

# 先创建相关目录并调整权限
# mkdir: cannot create directory '/var/log/rustfs/': Permission denied
mkdir /data/rustfs/{data,logs}
chown -R 10001:10001 /data/rustfs/{data,logs}

# 其中 your-access-key 和 your-secret-key 如果不指定的话, 默认均为rustfsadmin
docker run -d \
  --name s3 \
  -p 9000:9000 \
  -p 9001:9001 \
  -e RUSTFS_ACCESS_KEY=<your-access-key> \
  -e RUSTFS_SECRET_KEY=<your-secret-key> \
  -v /data/rustfs/data:/data \
  -v /data/rustfs/logs:/logs \
  rustfs/rustfs:latest \
  /data

程序验证

各编程语言均可使用 s3 兼容的客户端进行访问和操作. 特别说明, js 语言可以使用 s3mini 这个更轻量的库

20260608-20260614

2026-06-08T09:01:45+08:00

minio 的替代品 rustfs

rustfs

markdown 编辑器调研与使用

2026-06-03T08:02:00+00:00

bytemd 实际使用 bug 太多. 底层基于 codemirror 实现
Umo Editor 页面定制化比较严重, 不够轻量. 底层基于 tiptap(prosemirror)
tiptap-markdown 也有问题
md-editor-v3 vue版本, 底层基于 codemirror 实现
milkdown 底层基于 prosemirror + remark 实现. markdown 语法中 code block 基于 codemirror 实现
micromark
remark 基于micromark
TBD

一些 homebrew 包名

2026-06-03T10:17:37+08:00

支付宝小程序IDE mini-program-studio
腾讯文档 tencent-docs
微信小程序IDE wechatwebdevtools
支付宝密钥工具 alipay-key-tool

go 语言内存缓存

2026-06-03T10:09:38+08:00

由 deepseek 总结

特性	ristretto	otter	bigcache	freecache	fastcache	groupcache
仓库	hypermodeinc/ristretto	maypok86/otter	allegro/bigcache	coocood/freecache	VictoriaMetrics/fastcache	golang/groupcache
Stars	6.9k	2.6k	8.1k	5.4k	2.4k	13.3k
主要特点	高性能、高命中率、基于成本的逐出	高吞吐、低内存开销、自适应W-TinyLFU	专为存储大量条目优化，对GC友好	零GC开销，支持存储数亿条目	极快、线程安全、对GC开销小	分布式缓存与填充库，可替代memcached
过期时间	支持	支持	支持 (`LifeWindow`)	支持	不支持	不支持
驱逐策略	SampledLFU (采样LFU)	自适应 W-TinyLFU	基于生命窗口和清理窗口	近似LRU	当达到最大缓存大小时自动驱逐	无显式驱逐，依赖缓存填充机制
GC压力	小	极小	极小 (通过`map[uint64]uint32`和无指针字节切片)	零GC开销 (通过预分配内存和分片)	极小 (通过分片和离堆分配)	取决于使用方式
并发模型	完全并发	高并发下性能优异	分片锁，支持高并发	256个分片，每个分片有自己的锁	多桶(bucket)设计，每个桶有独立锁	分布式，节点间通过一致性哈希协调
内存限制	支持 (`MaxCost`)	支持 (`MaximumSize`)	支持 (`HardMaxCacheSize`)	严格限制 (创建时预分配)	严格限制 (创建时设定)	取决于节点内存
持久化	不支持	支持 (保存/加载到文件)	不支持	计划中	支持 (保存/加载到文件)	不支持
典型适用场景	需要高命中率和成本控制的单机缓存	需要高性能、丰富特性（如异步刷新）的缓存	存储海量数据且对GC延迟敏感的场景	对GC延迟零容忍，需要严格内存控制的场景	追求极致速度、不需要过期时间的场景	构建分布式缓存系统，防止缓存击穿
API 复杂度	简单	配置丰富，API灵活	简单	简单	非常简单	分布式场景下配置稍复杂
Go版本要求	1.21 及以上	1.24 及以上	1.12 及以上	-	-	1.24 及以上 (最新更新)

总结

ristretto: 官方自述为高性能、正确性优先的并发缓存库。通过独特的准入/逐出策略（TinyLFU准入 + SampledLFU逐出）实现了同类最佳的高命中率。支持基于成本的逐出（一个大的新条目可逐出多个小的旧条目）。适用于对缓存命中率和细粒度控制有极高要求的单机服务。
otter: 较新的缓存库，旨在提供极佳的开发者体验和高性能。它实现了自适应W-TinyLFU策略，自动根据负载模式调整，在高竞争下吞吐量表现出色，内存开销低。特性非常丰富，支持过期、异步刷新、统计、持久化等。适用于需要高性能且功能全面（如防缓存击穿、数据刷新）的现代Go应用。
bigcache: 专为解决Go GC问题而设计。通过使用map[uint64]uint32和存储于字节切片中的条目，极大地减少了堆上的指针数量，从而降低GC压力。初始化时需预估窗口内条目数和最大条目大小以优化内存。适用于需要缓存数百万甚至更多小对象，且对GC停顿时间极度敏感的读多写少场景。
freecache: 通过将数据分片到256个段，每个段使用环形缓冲区和索引切片来存储数据，实现了零GC开销。内存完全预分配，访问是线程安全的。适用于需要极致性能、零GC、且能预先分配好大块内存的高并发场景。
fastcache: 从VictoriaMetrics中提取的缓存库，设计追求极致的速度和内存效率。同样通过分桶和64KB的块来减少内存碎片和GC开销。最大的限制是不支持过期时间。适用于不需要过期功能、但对速度有极致要求，且希望代码简单并能持久化缓存的场景（如指标缓存）。
groupcache: 官方出品的分布式缓存库，设计哲学与单机缓存截然不同。它是一组协同工作的客户端库，没有独立的服务器节点。通过一致性哈希分片和singleflight机制，确保同一个key在集群中只被加载一次，从而防止缓存击穿。不支持过期和显式驱逐。适用于需要构建分布式缓存系统、希望简化部署（无需额外缓存中间件）的Go项目，特别是当缓存数据相对静态时。

k3s 安装

2026-06-03T08:05:05+06:00

安装 k3s(使用containerd)

curl -sfL https://get.k3s.io |INSTALL_K3S_EXEC='--disable servicelb --disable traefik'  sh -
# 修改端口
curl -sfL https://get.k3s.io |INSTALL_K3S_EXEC='--disable servicelb --disable traefik --https-listen-port 8443'  sh -s - --docker

配置文件位置

/etc/rancher/k3s/k3s.yaml

实际使用中可插拔组件

Traefik (ingress) --disable traefik (建议关闭)
Metrics Server (指标) --disable metrics-server (建议关闭)
servicelb(自带负载均衡) --disable servicelb (建议关闭)
helm(包管理) --disable helm-controller (建议关闭)
cloud-controller --disable cloud-controller (建议关闭)
Local Path Provisioner(存储) --disable local-storage (建议开启)

一行代码拉起开发容器

2026-06-03T08:02:05+06:00

# mysql
# empty password
docker run --name mysql -p 3306:3306 -e MYSQL_ALLOW_EMPTY_PASSWORD=yes -d mysql:8
# 个人修改版本. 仅保留 innodb 引擎和服务运行必要的文件
docker run --name mysql -p 3306:3306 -e MYSQL_ALLOW_EMPTY_PASSWORD=yes -d lurenyang/mysql-innodb-server:8.4.11
# password
docker run --name mysql -p 3306:3306 -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=<your-password> -d mysql:8
# 同
docker run --name mysql -p 3306:3306 -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=<your-password> -d lurenyang/mysql-innodb-server:8.4.11

# redis
docker run -d --name redis -p 6379:6379 redis:8-alpine redis-server --requirepass <your-password>

# nats
docker run --restart=always -d  --name nats \
 -p 4222:4222 \
 -p 8222:8222 \
 nats --http_port 8222

# clickhouse
docker run -d --name ch --restart=always -p 8123:8123 -p 9000:9000 -e CLICKHOUSE_ADMIN_PASSWORD=ch123456 bitnami/clickhouse:25

# etcd
docker run --restart=always -d --name etcd \
    --publish 2379:2379 \
    --publish 2380:2380 \
    --env ALLOW_NONE_AUTHENTICATION=yes \
    --env ETCD_ADVERTISE_CLIENT_URLS=http://127.0.0.1:2379 \
    bitnami/etcd:latest

# mongo
# -e ALLOW_EMPTY_PASSWORD=yes 密码为空
docker run --restart=always -d --name mongo \
  --publish 27017:27017 \
  -e MONGO_INITDB_ROOT_USERNAME=root \
  -e MONGO_INITDB_ROOT_PASSWORD=root123456 \
  mongo

# S3
# silo
docker run \
   --restart always \
   -p 9000:9000 \
   -p 9001:9001 \
   --name silo \
   -e "MINIO_UPDATE=off" \
   -e "MINIO_ROOT_USER=ROOTNAME" \
   -e "MINIO_ROOT_PASSWORD=CHANGEME123" \
   pgsty/silo:distroless server /data --console-address ":9001"

# rustfs
docker run -d \
  --name s3 \
  --restart unless-stopped \
  -p 9000:9000 \
  -p 9001:9001 \
  -e RUSTFS_ACCESS_KEY="ROOTNAME" \
  -e RUSTFS_SECRET_KEY="CHANGEME123" \
  -e RUSTFS_ADDRESS=":9000" \
  -e RUSTFS_CONSOLE_ADDRESS=":9001" \
  -e RUSTFS_CONSOLE_ENABLE=true \
  -e RUSTFS_OBS_LOGGER_LEVEL=error \
  rustfs/rustfs:latest \
  /data


# kafka(-native) 没有认证
docker run -d \
  --name kafka \
  --restart unless-stopped
  -p 9092:9092 \
  apache/kafka-native:4.2.2

给 alacritty 替换 logo

2026-06-03T07:50:05+06:00

新仓库

fork 原仓库
从 logo 仓库获取 logo fig. 导出 png 图片 1024*1024.png. 实际这个过程可以导出下面要用的图片集合
制作 icns. 也可以使用 logo 仓库下载的

# 必须以 .iconset 结尾
mkdir tmp.iconset
sips -z 16 16 alacritty.png --out tmp.iconset/icon_16x16.png
sips -z 32 32 alacritty.png --out tmp.iconset/icon_16x16@2x.png
sips -z 32 32 alacritty.png --out tmp.iconset/icon_32x32.png
sips -z 64 64 alacritty.png --out tmp.iconset/icon_32x32@2x.png
sips -z 128 128 alacritty.png --out tmp.iconset/icon_128x128.png
sips -z 256 256 alacritty.png --out tmp.iconset/icon_128x128@2x.png
sips -z 256 256 alacritty.png --out tmp.iconset/icon_256x256.png
sips -z 512 512 alacritty.png --out tmp.iconset/icon_256x256@2x.png
sips -z 512 512 alacritty.png --out tmp.iconset/icon_512x512.png
sips -z 1024 1024 alacritty.png --out tmp.iconset/icon_512x512@2x.png

iconutil -c icns tmp.iconset -o alacritty.icns

新增 extra/logo/compat/alacritty-macos.png 用于仓库展示
替换 extra/osx/Alacritty.app/Contents/Resources/alacritty.icns 用于mac 平台的图标
调整 github actions 的上传物料部分细节

20260601-20260607

2026-06-03T09:01:45+08:00

ssh 警告处理

ssh -o "UserKnownHostsFile=/dev/null" -o "StrictHostKeyChecking=no" -i ~/.ssh/id_rsa

等同于在 ~/.ssh/config 配置

Host *
  StrictHostKeyChecking no
  UserKnownHostsFile=/dev/null

swap 分区关闭

# 临时关闭
sudo swapoff -a
# 永久关闭（注释 /etc/fstab 中的 Swap 行）
sudo sed -i '/swap/s/^/#/' /etc/fstab
# 验证
free -h  # Swap 行应全为 0

linux 清除缓存并释放内存

# 0：不释放（系统默认值）
# 1：释放页缓存
# 2：释放dentries和inodes
# 3：释放所有缓存
sync && echo 3 >> /proc/sys/vm/drop_caches

mac 将flutter 生成的 `hello.app` 构建成 `hello.dmg`

create-dmg --volname "hello" --window-pos 233 233 --window-size 500 400 --icon-size 120 --icon "hello.app" 170 140 --hide-extension "hello.app" --app-drop-link 330 140 --text-size 12 hello.dmg build/macos/Build/Products/Release/hello.app

使用 lego 申请腾讯云 https

测试环境地址: https://acme-staging-v02.api.letsencrypt.org/directory 正式环境: https://acme-v02.api.letsencrypt.org/directory 使用的 DNS 方式，支持泛域名*.example.com DNSPOD 文档

# tencent old -> dnspod
export DNSPOD_API_KEY="<DP_Id>,<DP_Key>"
# tencent new -> tencentcloud
export TENCENTCLOUD_SECRET_ID=<your-id>
export TENCENTCLOUD_SECRET_KEy=<your-key>
lego --email="<email>" --dns dnspod --domains="<example.com>" --domains="*.example.com" run

git 清理本地存在但远程不存在的分支

# 清理本地存在(之前在远程也存在的分支)
git branch -vv | grep ': gone]'  | awk '{print $1}' | xargs git branch -d

七牛云 cdn ssl 更新

上传域名ssl 文件. (crt, key)
自定义源站域名 -> 配置 https -> 下拉.调整为新的
域名管理 -> 配置 -> HTTPS 配置 -> 修改配置 -> 下拉调整为新的

三大运营商查询携号转网资格

发送短信 CXXZ#姓名#证件号码 到 10086(移动), 10001(电信), 10010(联通)

docker 找到一个镜像的子镜像

docker inspect --format='{{.Id}} {{.Parent}}' $(docker images --filter since=<image_id>-q) | grep <image_id> | awk '{print $1}' | cut -d: -f2

openssl 生成32位随机密码

openssl rand -base64 32 | tr -dc 'a-zA-Z0-9' | head -c 32

lefthook git 钩子 (husky)

doc

brew install lefthook
echo alias lj='lefthook' >> ~/.zshrc
lj install

golang lint

curl -sSfL https://raw.githubusercontent.com/golangci/golangci-lint/HEAD/install.sh | sh -s -- -b $(go env GOPATH)/bin

fnm (node 版本管理)

# ubuntu 需提前安装 curl 和 unzip
curl -fsSL https://fnm.vercel.app/install | bash
source ~/.bashrc
# 安装 node
fnm install v24.14.0

使用alpine制作mariadb镜像

2026-06-03T08:27:16+08:00

Dockerfile

# 基础镜像
FROM alpine:3.23

LABEL maintainer="lurenyang@outlook.com"

# 环境变量
ENV MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 \
    MYSQL_DATA_DIR=/var/lib/mysql

# 只安装 mariadb 服务端 + 时区（清理缓存）
RUN apk update && \
    apk add --no-cache mariadb tzdata && \
    mkdir -p ${MYSQL_DATA_DIR} /run/mysqld && \
    chown -R mysql:mysql ${MYSQL_DATA_DIR} /run/mysqld && \
    rm -rf /var/cache/apk/*

# 复制启动脚本
COPY docker-entrypoint.sh /usr/local/bin/
RUN chmod +x /usr/local/bin/docker-entrypoint.sh

# 数据持久化
VOLUME ["${MYSQL_DATA_DIR}"]

# 暴露端口
EXPOSE 3306

# 启动
ENTRYPOINT ["docker-entrypoint.sh"]

docker-entrypoint.sh

#!/bin/sh
set -e

# 首次初始化数据库
if [ ! -d "${MYSQL_DATA_DIR}/mysql" ]; then
    echo ">> 首次启动：初始化 MariaDB..."

    # 1. 初始化数据库文件（服务端自带工具，无需客户端）
    mariadb-install-db --user=mysql --datadir=${MYSQL_DATA_DIR} --force --skip-test-db

    # 2. 关键：用服务端自带参数直接初始化 root 密码（不需要 mysql 命令！）
    # 这是纯服务端初始化方式，完美解决 mysql: not found
    mariadbd --user=mysql --datadir=${MYSQL_DATA_DIR} --bootstrap << EOF
FLUSH PRIVILEGES;
ALTER USER 'root'@'localhost' IDENTIFIED BY '${MYSQL_ROOT_PASSWORD}';
CREATE USER 'root'@'%' IDENTIFIED BY '${MYSQL_ROOT_PASSWORD}';
GRANT ALL ON *.* TO 'root'@'%' WITH GRANT OPTION;
FLUSH PRIVILEGES;
EOF

    echo ">> 数据库初始化完成，root 密码已设置！"
fi

# 前台启动服务
echo ">> 启动 MariaDB 服务..."
exec mariadbd --user=mysql --datadir=${MYSQL_DATA_DIR} --socket=/run/mysqld/mysqld.sock --port=3306 --skip-networking=OFF

k8s小问题

2026-06-03T08:24:27+08:00

top 命令

# 前提 k8s 开启了Metrics Server, 不然又如下错误提示
# error: Metrics API not available
# 查看 pod 
k top po <pod> -n <namespace>
# 查看 node
k top node <node>

续签问题

~/.kube/config 需要更新

cp /etc/kubernetes/admin.conf ~/.kube/config
# 如果是非 `root` 用户, 注意使用 `sudo`。 并修改 config 文件的所有者
sudo chown $(id -u):$(id -g) ~/.kube/config

合并 config 文件

# konfig 本身是一段脚本
k krew install konfig
k konfig import -s new-config.yaml

删除无效的 replicaset

kubectl delete $(kubectl get all | grep replicaset.apps | grep "0         0         0" | cut -d' ' -f 1)

删除异常状态的 pod

# 其中 Evicted 也可以是其他状态
kubectl get pods | grep Evicted | awk '{print $1}' | xargs kubectl delete pod

删除 pv

# 查看 pvc 的状态
kubectl describe pvc <pvc-name>
# Used By: <none>
kubectl delete pvc <pvc-name>

# 查看 pv 的状态
kubectl describe pv <pv-name>
# Retain -> Status: Released. 确定 Source.Path 中的资源不再需要
kubectl delete pv <pv-name>

ingress class

k8s 有多个ingress 的情况下，最好手动指定 ingressClassName. 如果仅有一个话，可以不提供

20260525-20260531

2026-05-30T14:21:05+06:00

测试 TCP 端口的连通性

telnet <ip> <port>
# or
nc -zv <ip> <port>
# windows
Test-NetConnection <ip> -Port <port> -InformationLevel Quiet

lightpanda-io/browser

无法截图与录屏

几个开源项目

databasus/databasus 数据库备份
pressly/goose 数据库迁移
t8y2/dbx 全能数据库 GUI 软件
TableProApp/TablePro 全能数据库 GUI 软件(仅 macOS)

阿里云云效 git 配置

echo machine codeup.aliyun.com login <username> password <paasword> >> .netrc

vscode 中 go 调试与测试环境变量配置

2026-05-19T15:00:00+00:00

使用的 VSCode UI 交互操作

如果需要读取全局的系统环境变量, 尤其是刚在 zsh 或者 bash 中配置的, 需要重启 VSCode

以下内容是在平时使用 VSCode 开发 go 代码时有关调试和测试的环境变量的总结

1. 调试(debug)

创建 .vscode/launch.json, 通过 env 直接配置或者 envFile 引用文件

{
    "version": "0.2.0",
    "configurations": [
        {
            "name": "main",
            "type": "go",
            "request": "launch",
            "mode": "auto",
            "program": "${workspaceFolder}/main.go",
            "envFile": "${workspaceFolder}/.env.test",
            "env": {
                "PA": "env from launch.json"
            }
        }
    ]
}

2. 测试(test)

创建 .vscode/settings.json, 通过 go.testEnvVars 直接配置或者 go.testEnvFile 引用文件

{
    "go.testEnvFile": "${workspaceFolder}/.env.test",
    "go.testEnvVars": {
        "PA": "env from settings.json"
    }
}

3. 建议

可以通过 .env.test 文件 (gitignore 屏蔽掉) 维护调试和测试都需要的公共环境变量, 然后在各自的 key-value 配置中维护自定义的部分

20260309-20260315

2026-03-11T12:34:05+06:00

alacrrity 的小问题

在 macOS 上使用 alacritty 远程 ssh 到 linux 主机时. 可能出现 'alacritty': unknown terminal type.

解决办法

# 从 macOS 上同步至远程
infocmp > alacritty.terminfo
scp alacritty.terminfo  ...
ssh ...
tic -x alacritty.terminfo

# 官网方案
curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/alacritty/alacritty/master/extra/alacritty.info | sudo tic -xe alacritty,alacritty-direct -

# 临时方案
echo "export TERM=xterm-256color" >> ~/.zshrc
source ~/.zshrc

caddy 开启静态服务

caddy file-server --listen :8080 --browse --root <path/to/serve>
# 短命令风格
caddy file-server -l :8080 -b -r <path/to/serve>

ubuntu 安装软件后烦人的needrestart 弹窗

修改 /etc/needrestart/needrestart.conf

#$nrconf{restart} = 'i';
$nrconf{restart} = 'a'

浏览器 beforeunload

无法完美的区分 刷新 和 关闭
无法自定义弹窗

nginx 转发 sse

# 禁用响应缓冲，确保数据流立即发送到客户端
proxy_buffering off;
# 允许Nginx处理的最大响应头的大小（防止头部被缓存）
proxy_cache_bypass $http_upgrade;
# HTTP/1.1 协议支持，防止默认使用HTTP/1.0
proxy_http_version 1.1;
# 防止Nginx在长连接时设置 "Connection: close"
proxy_set_header Connection '';
# 设置请求头
proxy_set_header Host $host;
proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;

python 获取本机的 ip

import socket

s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM)
s.connect(("8.8.8.8", 53))
ip = s.getsockname()[0]
s.close()
print(ip)

js 后端 s3 client 多一个选择

明确说明不支持浏览器端

s3-mini

docker-pussh 一个 docker plugin

作用: 将本地的镜像直传远程服务器使用方法

# 注册成 docker plugin 后
docker pussh test:1.0 root@xxx:22

大致原理

在远程架设了一个简版的 unregistry 服务

建立本地和远程 unregistry 的 ssh 通道 (不用通过本地的 docker daemon 中转. 不然 insecure-registries 的配置绕不过去)

docker push 到远程的 unregistry

重新 docker tag

删除推送至 unregistry 的镜像

删除 unregistry 容器服务

telegram 登录问题

安卓平台: 新设备登录- 收不到验证码. 下载 telegramx, 验证时邮箱可能出现 EMAIL_NOT_ALLOWED . 更换成gmail 解决问题

不同 docker 桌面版本信息

主要区别: Client 中的 Context 不同查看版本信息 docker version

colima on mac

Client:
 Version:           28.2.2
 API version:       1.47 (downgraded from 1.50)
 Go version:        go1.24.3
 Git commit:        e6534b4
 Built:             Fri May 30 12:07:35 2025
 OS/Arch:           darwin/arm64
 Context:           colima

Server: Docker Engine - Community
 Engine:
  Version:          27.4.0
  API version:      1.47 (minimum version 1.24)
  Go version:       go1.22.10
  Git commit:       92a8393
  Built:            Sat Dec  7 10:39:01 2024
  OS/Arch:          linux/arm64
  Experimental:     false
 containerd:
  Version:          1.7.24
  GitCommit:        88bf19b2105c8b17560993bee28a01ddc2f97182
 runc:
  Version:          1.2.2
  GitCommit:        v1.2.2-0-g7cb3632
 docker-init:
  Version:          0.19.0
  GitCommit:        de40ad0

docker desktop on mac

Client:
 Version:           28.2.2
 API version:       1.50
 Go version:        go1.24.3
 Git commit:        e6534b4
 Built:             Fri May 30 12:07:35 2025
 OS/Arch:           darwin/arm64
 Context:           desktop-linux

Server: Docker Desktop 4.43.1 (198352)
 Engine:
  Version:          28.3.0
  API version:      1.51 (minimum version 1.24)
  Go version:       go1.24.4
  Git commit:       265f709
  Built:            Tue Jun 24 15:44:06 2025
  OS/Arch:          linux/arm64
  Experimental:     false
 containerd:
  Version:          1.7.27
  GitCommit:        05044ec0a9a75232cad458027ca83437aae3f4da
 runc:
  Version:          1.2.5
  GitCommit:        v1.2.5-0-g59923ef
 docker-init:
  Version:          0.19.0
  GitCommit:        de40ad0

orbstack on mac

Client:
 Version:           28.2.2
 API version:       1.50
 Go version:        go1.24.3
 Git commit:        e6534b4
 Built:             Fri May 30 12:07:35 2025
 OS/Arch:           darwin/arm64
 Context:           orbstack

Server: Docker Engine - Community
 Engine:
  Version:          28.2.2
  API version:      1.50 (minimum version 1.24)
  Go version:       go1.24.3
  Git commit:       45873be
  Built:            Fri May 30 11:31:12 2025
  OS/Arch:          linux/arm64
  Experimental:     false
 containerd:
  Version:          v2.1.1
  GitCommit:        cb1076646aa3740577fafbf3d914198b7fe8e3f7
 runc:
  Version:          1.3.0
  GitCommit:        4ca628d1d4c974f92d24daccb901aa078aad748e
 docker-init:
  Version:          0.19.0
  GitCommit:        de40ad0

adb 常用命令

# 获取设备列表
adb devices

# 获取已安装的包列表
# -3 仅显示用户安装的应用
# -s 仅显示系统应用
adb shell pm list package

# 卸载应用
adb uninstall <package>

macOS 快速拉取 nodeJS 开发环境

curl -fsSL https://fnm.vercel.app/install | bash
fnm ls-remote
fnm install v<x.x.x>

macOS tar 打包的问题

# mac tar 会打包隐藏文件
## ._xxxxx
export COPYFILE_DISABLE=1

## linux tar 解压时会有警告: Ignoring unknown extended header keyword 'LIBARCHIVE.xattr.com.apple.provenance'
alias tar='tar --no-xattrs '

github actions 本地测试

2026-01-05T13:04:05+06:00

测试环境

操作系统：macOS 26.2
处理器：Apple M2 Pro
内存：16GB
docker: orbstack
act: 0.2.84
vscode + github local actions 插件

安装和使用podman

2025-09-11T08:34:54+08:00

mac 系统

不好用, 尤其是M系列芯片. 不如 orbstack(大公司内部无法使用)

brew install podman
podman machine init
podman machine start
echo "alias docker=podman >> ~/.zshrc"

ubuntu 系统

22.04 最新的 podman 版本为 3.4.4

24.04 最新的 podman 版本为 4.9.3

# 其中 podman-docker 用于生成 docker 别名, podman-compose 用于替换 docker-compose
apt install podman podman-compose podman-docker

# 屏蔽 `Emulate Docker CLI using podman. Create /etc/containers/nodocker to quiet msg.`
touch /etc/containers/nodocker

# 国内更换源

cat >> /etc/containers/registries.conf  << EOF
unqualified-search-registries = ["docker.io"]

[[registry]]
prefix  = "docker.io"
location = "docker.io"          # 主源
[[registry.mirror]]
location = "docker.m.daocloud.io"   # ① 无 https://  ② 无空格
[[registry.mirror]]
location = "hub-mirror.c.163.com"
[[registry.mirror]]
location = "docker.nju.edu.cn"
EOF

# 测试 hello-world
docker run hello-world

podman 需要搭配 Quadlet 来实现类似 docker --restart=always 的功能, 因为 podman 没有 daemon 进程. 只能通过 systemd 托管

又有新的 podlet

命令行警告处理

echo "export PODMAN_COMPOSE_WARNING_LOGS=false" >> ~/.zshrc

mac 备忘录

2023-05-20T15:30:00+00:00

以下变更会优化使用 macOS 的使用体验

安装 brew

# /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"

软件

以下软件都可以通过 brew 安装

使用方式 brew install xxx
1. alacritty 开源终端软件
2. ~~appcleaner 软件清理, 另一个是腾讯柠檬~~ 推荐mole
3. iina 开源视频播放器
4. foobar2000 音频播放器
5. localsend 多平台(flutter)文件传输. 如果只是苹果生态, 直接使用 airdrop 就好
6. maczip 解压缩软件
7. ~~raycast 免费版本基本够用. 对标 alfred, 而 alfred 为了干掉苹果自带的 spotlight~~ 自己写了个 meow
8. ~~shottr 小巧好用的截图软件~~ 收费了
9. skim 小巧好用的 pdf 阅读器
10. stats 小巧好用的系统资源监控
11. coteditor 轻量级的文件编辑器

关闭和启用 spotlight 的索引

# 关闭
sudo mdutil -a -i off
# 启用
sudo mdutil -a -i on

ubuntu 备忘录

2023-05-20T15:00:00+00:00

以下变更会优化使用 ubuntu linux 的使用体验

换源

# 阿里云源
sed -i "s#\(archive\|security\).ubuntu.com#mirrors.aliyun.org#g" /etc/source.list

时区

export TZ=Asia/Shanghai
ln -snf /usr/share/zoneinfo/$TZ /etc/localtime
echo $TZ > /etc/timezone

证书问题

wget --no-check-certificate
apt install ca-certificates

关闭 swap (k8s)

sed -i 's@/swap@# /swap@' /etc/fstab
rm -rf /swap.img

关闭登录成功后的更新等提示内容

# 注释 /etc/pam.d/login 和 /etc/pam.d/sshd 中的如下两项
# session    optional   pam_motd.so motd=/run/motd.dynamic
# session    optional   pam_motd.so noupdate

# 确保 /etc/ssh/sshd_config 中如下选项
PrintMotd: no

卸载 cloud-init

apt purge cloud-init
rm -rf /etc/cloud /var/lib/cloud

卸载 snapd
```
apt purge snapd
```

GPG 报错

GPG error: The following signatures couldn't be verified because the public key is not available

# 复制报错提示的密钥
gpg --keyserver keyserver.ubuntu.com --recv A4B469963BF863CC
gpg --export --armor A4B469963BF863CC | apt-key add

通过 ppa 源安装最新版本

# 安装 add-apt-repository
apt install software-properties-common
# git
add-apt-repository ppa:git-core/ppa -y
apt update
apt install git
# vim
add-apt-repository ppa:jonathonf/vim
apt update
apt install vim
# neovim
add-apt-repository ppa:neovim-ppa/unstable
apt update
apt install neovim
# 删除 ppa 源
add-apt-repository --remove ppa:xxx/yyy

# 安装 gcc/g++, x is version. ie. 7, 9
add-apt-repository ppa:ubuntu-toolchain-r/test
apt update
apt install g++-x

alpine 备忘录

2023-05-20T14:30:00+00:00

以下变更会优化使用 alpine linux 的使用体验

换源

# 清华源
sed -i 's#dl-cdn.alpinelinux.org#mirror.tuna.tsinghua.edu.cn#g' /etc/apk/repositories
# 阿里云源
sed -i 's#dl-cdn.alpinelinux.org#mirrors.aliyun.com#g' /etc/apk/repositories
# 中科大源
sed -i 's#dl-cdn.alpinelinux.org#mirrors.ustc.edu.cn#g' /etc/apk/repositories

时区

export TZ=Asia/Shanghai
ln -snf /usr/share/zoneinfo/$TZ /etc/localtime
echo $TZ > /etc/timezone

虚拟依赖包(容器中)

# xxx 为三方包
apk --virtual .build-deps xxx

# 用完删掉
apk del .build-deps

clang 相关

apk add clang clang-extra-tools

win 10启用ssh并配置免密

2023-05-20T11:20:00+06:00

默认配置文件位置 `%PROGRAMDATA%\ssh\sshd_config`

# 确保如下开启
PubkeyAuthentication yes
AuthorizedKeysFile	.ssh/authorized_keys
PasswordAuthentication no
# 确保如下关闭
#Match Group administrators
#       AuthorizedKeysFile __PROGRAMDATA__/ssh/administrators_authorized_keys

启动 ssh 服务

命令行

net start sshd

在服务中开启

其他机器连接

# 默认使用 cmd 终端, 很难用. 可通过 -t 指定
# -t "powershell"  win 自带的 powershell 5.1 也不太好用
# -t "pwsh" 需要额外安装 powershell 7.x
ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub user@x.x.x.x -t "pwsh"

3.mysql 函数

2023-03-18T11:20:05+06:00

函数类型

数学函数
字符串函数
日期和时间函数
条件判断函数
系统信息函数
加密函数

数学函数

绝对值 abs(x)

select abs(-1);

返回圆周率的函数 pi()

结果保留 7ww 有效数字

select pi();

平方根函数 sqrt(x)

select sqrt(4);

求余函数 mod(x, y)

select mod(5, 2);

取证函数 ceil(x), ceiling(x), floor(x)

# ceil 与 ceiling 一样. 向上取整
select ceil(3.1);
# floor 乡下取整
select floort(3.1);

随机数 rand(), rand(x)

# 不带参数的在一次查询中, 每个结果都不一样. 结果区间 [0,1.0]
select rand(), rand(), rand();
# 带参数的在一次查询中, 如果参数一样, 则结果也一样
select rand(10), rand(10), rand(11);

四舍五入函数 round(x), round(x, n), truncate(x,n)

# round(x) 保留整数
select round(2.5);
# round(x, n). 保留n位小数. n 如果为负数, 小数点左边对应位直接置零
select(12.525, 2);
# +------------------+
# | round(12.525, 2) |
# +------------------+
# |            12.53 |
# +------------------+
select(12.525, -1);
# +-------------------+
# | round(12.525, -1) |
# +-------------------+
# |                10 |
# +-------------------+

# truncate(x,n) 直接截断至n位. n 如果为负数, 小数点左边对应位直接置零
select truncate(1.95,1);
# +-------------------+
# | truncate(1.95, 1) |
# +-------------------+
# |               1.9 |
# +-------------------+

符号函数 sign(x)

# 负数为-1, 0为0, 正数为1.
select sign(-10), sign(0), sign(10);
# +-----------+---------+----------+
# | sign(-10) | sign(0) | sign(10) |
# +-----------+---------+----------+
# |        -1 |       0 |        1 |
# +-----------+---------+----------+

幂函数 pow(x, n), power(x, n), exp(x)

# pow(x, n) 返回x的n次幂.
select pow(2,3);
# exp 特指 以e为底的指数
select exp(1);

对数函数 log(x), log10(x)

# 以 e 为底
select log(1);
# 以 10 为底
select log10(10);

角度与弧度转换 radians(x), degrees(x)

# 90度 = pi/2
select radians(90);
# pi = 180度
select degrees(pi());

三角函数 sin(x), asin(x), cos(x), acos(x), tan(x), atan(x), cot(x),

字符串函数

计算字符数和长度 char_length(s), length(s)

# 计算单子节字符时两者结果一致
select char_length('data');
select length('data');

合并字符串 concat(s1, s2), concat_ws(c,s1, s2)

select concat("Hello", " world");
# concat_ws, 可以指定额外的分隔符 ws => word separator
select concat_ws(" ", "Hello", "world");

替换字符串 insert(s1, x, len, s2)

# 将字符串 s1 中的起始 x 位置处开始 len 长度的部分替换成字符串 s2. 如果超出返回原字符串
select insert("Hello", 2, 4, "obby");

字母大小写转换 lower(s), lcase(s), upper(s), ucase(s)
获取指定长度的字符串 left(s,n), right(s,n)
填充字符串 lpad(s1, len, s2), rpad(s1, len, s2)
删除字符串的左右空格 ltrim(s1, s2), rtrim(s1, s2), trim(s)
删除指定字符串的 trim(s1 from s)

select trim("o" from "hello");

生成重复字符串 repeat(s, n)
空格函数 space(n)
字符串替换 replace(s, s1, s2)
字符串比较 strcmp(s1, s2)
获取字符串字串 substring(s, n, len), mid(s, n, len)
匹配字符串开始的位置 locate(s2, s1), position(s2 in s1), instr(s1, s2)
反转字符串 reverse(s)
获取指定位置的字符串 elt(n, s1, s2, s3, ..., sn)
获取指定字符串位置 field(s, s1, s2, ..., sn)

select field("Hi", "hihi", "hey", "Hi", "bas") as col;

获取子串位置 find_in_set(s1, s2)
选取字符串 make_set(x, s1, s2, ..., sn)

# 5 => 0101. 寻取"1"位
select make_set(5, "a", "b", "c", "d", "e") as col;
# +-----+
# | col |
# +-----+
# | a,c |
# +-----+

日期函数

获取当前日期 curdate(), current_date()

# 结果格式 YYYY-MM-DD
select curdate();
# curdate() +0. 返回仅数值型结果. 下同

获取当前时间 curtime(), current_time()

# 结果格式 YY-MM-SS

获取当前日期和时间 current_timestamp(), localtime(), now(), sysdate()

# 返回格式 YYYY-MM-DD HH:MM:SS

UNIX 时间戳 unix_timestamp(), unix_timestamp(s). from_unixtime(s)
utc 日期和时间 utc_data(), utc_time()
获取月份 month(d), mounthname(d)
获取星期 dayname(d), dayofweek(d), weekday(d)
获取星期数 week(d), weekofyear(d)
获取天数 dayofyear(d), dayofmonth(d)
获取年份 year(d)
获取季度 quarter(d)
获取小时 hour(d), 分钟 minute(d), 秒 second(d)
从给定日期截取 extract(type from date)

select extract(year from now());

时间和秒转换 time_to_sec(d), sec_to_time(s)
时间计算 date_add(d, interval), adddate(d, interval), date_sub(d, interval), subdate(d, interval)
计算时间差 datediff(d1, d2)
格式化 date_format(d, format)

条件判断函数

if(expr, v1, v2)

expr 若 true 为 v1, 否则 v2
ifnull(v1, v2) v1 不为 null 为 v1, 否则 v2
case expr when v1 then r1 [when v2 then r2] ... [else rn+1] END

系统信息函数

查看 mysql 版本 version()
查看当前连接数次数 connetcion_id()
查看正在运行的线程

show processlist;
show full processlist;

查看当前数据库 database(), schema()
获取用户名 user(), current_user(), system_user(), session_user()
获取字符串的字符集 charset("a"), 排序方式 collation("a")
获取最后一个自动生成的 id 值 last_insert_id()

加密函数

md5(s)
sha(s)
sha2(s, hash_length)

其他函数

格式化函数 format(x, n)
格式转换 conv(n, from_base, to_base)

select conv(10, 10, 2);

ip 与数字转换 inet_aton(ip), inet_ntoa(n)
加锁 get_lock(s) , 解锁 release_lock(s), 检查锁 if_free_lock(s), 状态 is_used_lock(s)
重复执行函数 benchmark(count, expr)
改变字符集 convert(s using type)
改变数据类型 cast(x, as type), convert(x, type)
窗口函数

1.mysql 入门

2023-03-18T09:17:05+06:00

快速安装环境

mysql 版本: 8+

拉起服务

# root 无密码, 临时学习
docker run -d \
    --hostname mysql \
    --name mysql \
    -p 3306:3306 \
    -e ALLOW_EMPTY_PASSWORD=yes \
    bitnami/mysql
# 查看服务是否正常
docker ps
# 或者
docker logs -f mysql

进入容器使用命令行

docker exec -it mysql -u root

查看已有数据库

# 以下命令均在 mysql 的 bash 中执行
show databases;
# 可以看到 mysql 默认自带的四个数据库
# +--------------------+
# | Database           |
# +--------------------+
# | information_schema |
# | mysql              |
# | performance_schema |
# | sys                |
# +--------------------+

创建数据库

create database test_db;
# 查看建表
show create database test_db;
# 查看引擎
select distinct(engine) from information_schema.tables;
# 默认使用的引擎是 InnoDB, 支持事物, 而不是 MyISAM
# +--------------------+
# | ENGINE             |
# +--------------------+
# | InnoDB             |
# | NULL               |
# | PERFORMANCE_SCHEMA |
# | CSV                |
# +--------------------+

删除数据库

drop database test_db;

2.mysql 表操作

2023-03-18T09:17:05+06:00

在 mysql shell 中操作后续命令. 进入方式

docker exec -it mysql mysql -u root

创建表

无主键

# 切换数据库
use test_db;
create table tb_empl(
    id int(11) not null,
    name varchar(25),
    deptId int(11),
    salary float
);
# 查看已有的表
show tables;
# +-------------------+
# | Tables_in_test_db |
# +-------------------+
# | tb_empl           |
# +-------------------+

唯一主键

create table emp2(
        id int(11) primary key,
        name varchar(25),
        deptId int(11),
        salary float
);
# 或者
create table emp3(
        id int(11) ,
        name varchar(25),
        deptId int(11),
        salary float,
        primary key(id)
);

多字段主键. 假设没有主键 id, 通过 name 和 deptId 联合起来作为主键

create table emp4(
   name varchar(25),
   deptId int(11),
   salary float,
   primary key(name, deptId)
);

约束

# 非空. not null
# 唯一. unique. 该列唯一, 允许为空
# 默认. default 为字段提供默认值
# 自增. auto_increment 只能有一个字段使用. 且该字段必须为主键的一部分. 类型需为 *int.

unique 与 primary key 的区别: 一个表中只允许一个字段声明为 primary key, 且该字段不能为空. 但是可以有多个字段声明为 unique, 且允许空值存在.

查看数据表结构

基本结构

describe tb_tmpl;
# 或者
desc tb_tmpl;
# +--------+-------------+------+-----+---------+-------+
# | Field  | Type        | Null | Key | Default | Extra |
# +--------+-------------+------+-----+---------+-------+
# | id     | int         | NO   |     | NULL    |       |
# | name   | varchar(25) | YES  |     | NULL    |       |
# | deptId | int         | YES  |     | NULL    |       |
# | salary | float       | YES  |     | NULL    |       |
# +--------+-------------+------+-----+---------+-------+

详细结构. 可以额外查看表

# \G 格式化输出
show create table tb_empl\G;
# 结果略

修改数据表

修改表名
```
alter table tb_empl rename to tb_emp1;
```

修改字段的数据类型

alter table tb_emp1 modify name varchar(22);

修改字段名

alter table tb_emp1 change deptId deptmentId int;

添加字段

# 默认在表尾添加
alter table tb_emp1 add phone varchar(11);
# 添加到第一列
alter table tb_emp1 add column1 int(11) first;
# 在指定字段之后添加
alter table tb_emp1 add column2 int(11) after name;

删除字段
```
alter table tb_emp1 drop column1;
```

修改字段顺序

# 将 name 字段调整为第一个字段
alter table tb_emp1 modify name varchar(22) first;
# 将 name 字段调整至 column2 后面
alter table tb_emp1 modify name varchar(22) after column2;

修改表的存储引擎
```
alter table tb_emp1 engine=MyISAM;
```

删除数据表

# if exists 可选. 如果有就删除. 否则啥事不做
drop table if exists emp4;

实际使用中, 可能删除的表是父表. 如果直接删除会显示失败, 需要先删除与之关联的子表, 在删除父表. 或者取消外健约束, 再单独删除父表. 案例如下:

# 新建父表
create table tmp_dept(
  id int(11) primary key,
  name varchar(22)
);
# 关联子表
create table tmp_emp(
  id int(11) primary key,
  name varchar(25),
  deptId int(11),
  salary float,
  constraint fk_emp_dept foreign key (deptId) references tmp_dept(id)
);
# 尝试删除父表
drop table tmp_dept;
# ERROR 3730 (HY000): Cannot drop table 'tmp_dept' referenced by a foreign key constraint 'fk_emp_dept' on table 'tmp_emp'.
# 解除关联子表的外建约束
alter table tmp_emp drop foreign key fk_emp_dept;
# 再删除父表
drop table tmp_dept;

卢仁洋的简历

2022-11-11T13:04:05+06:00

基本信息

男/1993
学历: 硕士
邮箱: lurenyang@outlook.com
电话: (+86) 13192728958
工作经验: 4 年

求职意向: golang / python 开发工程师 (远程亦可)

目前状态: 离职-考虑机会

地点要求: 南京/远程

教育信息

扬州大学/本科/信息与计算科学(2011-2015)
扬州大学/硕士/计算数学(2015-2018)

工作经历

南京烽火天地通信科技有限公司

python 开发工程师 2018/07-2020/08

工作内容
- 智能问答后端服务的设计, 开发, 运维和客户端对接工作
- 组内机器资源的管理工作
- 代码版本控制和审查工作
诚迈科技(南京)股份有限公司(vivo 外包项目)

python 开发工程师 2020/09-2021/08

工作内容
- 文本翻译后端能力的工程服务化和性能优化工作
- 图片翻译服务的早期架构设计工作
- 基于内部 PAAS 平台的服务部署工作
上海国音智能科技有限公司

golang 开发工程师 2021/09-2022/11

工作内容
- 自动语音识别(ASR)服务开发工作
- 其他语音相关服务开发工作
- 以图搜图服务开发工作

项目经历

基于知识图谱概念的智能问答项目
- 基于知识图谱进行概念设计, 相关数据存储使用 PostgreSQL 数据库
- 利用深度学习模型结合规则完成对输入文本的分类, 实体提取等文本处理任务
- 基于 Flask 框架完成服务接口开发工作
- 基于 Redis 数据库完成存储上下文对话信息的功能
- 基于 Docker 完成服务的编译, 打包和测试
- 运维和客户端对接
文本翻译项目
- 基于 Flask + gRPC 完成服务的工程化
- 基于 Gitlab 推动代码规范和版本管理, 自动化部署(gitlab ci)和测试(pytest)
- 对接内部 PAAS 平台完成服务的对接发布
自动语音识别项目
- 基于 Gin 完成对离线识别服务的接口开发
- 基于 Gin 和 Websocket 完成流式识别服务的接口开发
- 协助完成 c++ 端项目的内存泄漏排查和稳定性测试工作

专业技能

编程语言
- Python3
- Golang
数据库
- Postgresql, Sqlite
- Redis
扩展
- Docker, Docker Compose, Kubernetes, DevOps
- Git, Shell
- Vim, Tmux
- Linux, macOS
- 英语: CET-6

自我评价

坚持质量准则, 对代码质量和项目质量要求高
热爱编程, 关注行业动态, 乐于探索新事物
工作态度认真, 有良好的团队合作精神, 乐于分享

markdown 语法测试

2022-11-11T13:04:05+06:00

以上为摘要

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1993-07-07T13:04:05+06:00

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code 模型

embedding 模型

rustfs搭建与使用

docker 拉起服务

程序验证

20260608-20260614

minio 的替代品 rustfs

markdown 编辑器调研与使用

一些 homebrew 包名

go 语言内存缓存

总结

k3s 安装

安装 k3s(使用containerd)

配置文件位置

实际使用中可插拔组件

一行代码拉起开发容器

给 alacritty 替换 logo

20260601-20260607

ssh 警告处理

swap 分区关闭

linux 清除缓存并释放内存

mac 将flutter 生成的 hello.app 构建成 hello.dmg

使用 lego 申请腾讯云 https

git 清理本地存在但远程不存在的分支

七牛云 cdn ssl 更新

三大运营商查询携号转网资格

docker 找到一个镜像的子镜像

openssl 生成32位随机密码

lefthook git 钩子 (husky)

golang lint

fnm (node 版本管理)

使用alpine制作mariadb镜像

Dockerfile

docker-entrypoint.sh

k8s小问题

top 命令

续签问题

合并 config 文件

删除无效的 replicaset

删除异常状态的 pod

删除 pv

ingress class

20260525-20260531

测试 TCP 端口的连通性

mac 将flutter 生成的 `hello.app` 构建成 `hello.dmg`

默认配置文件位置 `%PROGRAMDATA%\ssh\sshd_config`