MISC
未读Sun API 介绍
Sun API 是一个低价的 gpt 中转 API，支持 gpt3.5 gpt4 Claude3 全系列模型。
价格优惠，仅需 0.85元即可购买 1 美刀额度，只要官方价格的 十分之一
官方同等计费方式，不限时间，按量计费，明细可查，每一笔消耗都公开透明。
官网地址：Sun API (dzqc.link)
支持模型
如何充值
支持微信、支付宝付款，前往 充值页面 输入金额，点击相应付款方式，付款成功即可完成充值。
计费规则
总的来讲，就是我们后台用美元计费，与 open AI 的模型价格保持一致，折扣体现在充值的时候。目前是 1 折 1 美元只需要 0.85 人民币，详细以充值页面价格为准。
请求明细查看
在本网站的日志界面可以查看到每一次调用的明细
提示是用户使用时输入到模型的所有信息消耗的 token 数，补全是模型输出的所有信息消耗的 token 数 ，提示和补全都是要扣费的。
所有模型的计费方式，就是基于消耗的多少token来计算价格。 大部分情况下，你都可以使用 1 汉字 = 2 token 来近似估算中文聊天的中文所需 token 数。但这并不 ...
在Linux中，有几种方法可以统计文件夹下的文件数目：
使用ls命令结合wc命令
统计当前目录下的文件数（不包括子目录中的文件）：
1ls -l | grep ^- | wc -l
ls -l 列出详细信息
grep ^- 过滤出以“-“开头的行（即普通文件）
wc -l 计算行数
使用find命令
统计指定目录及其子目录中的所有文件数：
1find /path/to/directory -type f | wc -l
只统计指定目录（不包括子目录）中的文件数：
1find /path/to/directory -maxdepth 1 -type f | wc -l
按文件类型统计
统计指定目录中特定类型的文件数（例如.txt文件）：
1find /path/to/directory -name "*.txt" | wc -l
折腾了很久笔记系统后，觉得还是大道至简，回归到 Typora + MarkDown，但是这样就要面对一个笔记多端同步的问题。
因为主要还是在 Win 下写笔记比较多，最终决定使用 GitHub 同步笔记，手机端和 IPad 端只用 GitHub APP 查看笔记。
同时为了避免手动同步笔记的麻烦，本文就介绍了一种使用 Git 自动同步笔记的方案。
自动同步脚本
首先写一个 auto_save.bat 脚本用于 commit 并 push 到 GitHub 仓库，脚本内容如下：
12345D: cd D:\\study\\notegit add . git commit -m "auto save" git push
将脚本中的盘符（我这里是 D:）和路径更换成自己的就行，"auto save" 可以更换成别的 Git Message
但是这个脚本会有一个问题，每次执行的时候都会弹出来 cmd 窗口，为了解决这个问题，我们还需要写一个 auto_save.vbs 脚本，内容如下：
12set ws=WScript.CreateO ...
传统文件传输
传统 I/O 的工作方式是：
数据的读取是在用户态发起 read() 系统调用，从内核空间将数据拷贝到用户空间，而内核空间的数据是通过操作系统层面的 I/O 接口从磁盘中读取；
数据的写入是在用户态发起 write() 系统调用，从用户空间将数据拷贝到内核空间，再通过操作系统层面的 I/O 接口写入到磁盘。
如果我们想要用传统的 I/O 方式来实现服务端的文件传输，我们需要先将磁盘上的文件读取出来，然后写入到网卡，由网卡通过网络协议将文件发给客户端。
一般会涉及到两个系统调用：
12read(file, tmp_buf, len)write(socket, tmp_buf, len)
首先，期间共发生了 4次内核态与用户态的上下文切换，因为涉及到两个系统调用，每次发起系统调用时，都会从用户态切换到内核态，系统调用结束后又会切换回用户态，频繁的上下文切换会带来极大的开销。
其次，整个过程涉及到 4次数据拷贝：
首先，从磁盘中读取文件时，DMA 会将数据从磁盘文件拷贝到内核缓冲区
然后，CPU 会将数据从内核缓冲区拷贝到用户缓冲区
发送文件时，CPU 又会将数据从用 ...
代理模式介绍
代理模式是一种设计模式，通过代理对象访问目标对象，这样可以在不对原来的目标对象作修改的情况下扩展其功能。
代理对象在客户端和目标对象之间充当中介，负责将客户端的请求转发给目标对象，同时可以在转发请求前后进行额外的处理。
Java 提供了三种代理模式，分别是静态代理，动态代理，CGLIB 代理。
静态代理
这种代理模式需要代理对象和目标对象实现一样的接口，从而实现多态，并保证代理类和被代理类的方法一致性
优点：可以在不修改目标对象的前提下扩展目标对象的功能；
缺点：
代码冗余，代理对象要实现与目标对象一致的接口，会产生过多的代理类；
不易维护，一旦接口增加方法，目标对象和代理对象都要进行修改。
举例：计算方法执行时间的静态代理实现
UserService 接口
123public interface UserService { void insert();}
UserServiceImpl 实现类 insert 方法模拟插入用户数据
1234567891011public class UserServiceImpl implements UserServi ...
问题描述
当在 Windows 11 系统通过 Git Bash 使用 Zsh 时，会出现以下 Conda 相关异常：
命令行提示符（prompt）无法显示当前 Conda 环境
执行 conda activate/deactivate 命令失效
使用 conda init zsh 初始化后报错：
1(eval):10: parse error near `^M'
问题根源
Windows 与 Unix 系统的换行符差异导致：
Windows 使用 \r\n（回车+换行）作为换行符
Unix/Linux/macOS 仅使用 \n
Zsh 将 \r 解析为 ^M 字符引发语法错误
核心解决方案
步骤 1：修改 Conda 初始化配置
打开 ~/.zshrc 配置文件
定位由 conda init zsh 生成的配置块（通常标记为 # >>> conda initialize >>>）
替换为以下优化后的配置：
1234# >>> conda initialize >>># !! Contents wit ...
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项目
Ollama-OCR
一个强大的 OCR 包，通过 Ollama 使用最先进的视觉语言模型从图像中提取文本。既可用作 Python 包，也可用作 Streamlit 网络应用程序。
支持多种视觉模型，多种输出格式以及批量处理。
saveweb/review-2024: 你在期待什么？你在失望什么？
大家的 2024 年度总结。可以看看别人上一年都在做什么，从什么方向去总结，或许可以给自己的生活找找新方向。如果你还没有写，现在动笔还不晚，这真的很值得。
工具
📋Qwen OCR Pot 插件
基于 Qwen Chat 提供的强大 OCR 功能所开发的 Pot 插件，能够基准识别公式，输出 Latex 代码。
完全免费，无本地硬件要求，并且对公式和文字的混合识别作了优化，能够无缝粘贴到 Markdown 编辑器中，完美渲染。
在线简历生成工具
一个模块化的在线简历生成工具，可通过拖拽模块的方式快速生成简历，支持静态部署。
Midscene.js：浏览器自动化利器
由自然语言驱动（需要 ...
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项目
Gemini Search - 一个基于 Gemini 的 AI 搜索引擎
一个由 Google 的 Gemini 2.0 Flash 模型支持的 Perplexity 风格搜索引擎，通过 Google 搜索进行基础支持。获取由 AI 驱动的答案，包含实时网络来源和引用。
chclt/oh-my-wechat: 微信备份与年度数据报告
这是一个为微信设计的备份阅读器，总体上还原了微信，但又有一些新的设计，并提供了微信年度数据报告功能。
PDFMathTranslate
一款开源的 PDF 文档翻译及双语对照工具
📊 保留公式、图表、目录和注释
🌐 支持多种语言和诸多翻译服务
🤖 提供命令行工具图形交互界面以及容器化部署
Slidev
一款基于 Markdown 的演示工具，可使用 Vue 组件创建交互式幻灯片，具有实时编码、LaTeX 支持和各种格式导出选项等功能。
工具
Notion 推出的头像生成工具
Notion 推出的一款头像生成工具，支持自定义肤色、五官、头发、 ...
最近发现在使用下列命令启用单机多卡训练模型时，nohup.pid 文件只会记录下主进程的 pid。
1python -m torch.distributed.launch xxx.py > nohup.log 2>&1& echo $! > nohup.pid
当 kill 掉主进程时，仍然会有如下图所示的子进程残留
使用下列命令可以查看当前占用内存最多的 10 个进程并得到上图的结果
1ps -aux | sort -k4nr | head -10
下面是对命令的逐步解析：
ps -aux：
ps：显示当前系统中运行的进程信息。
-aux：
a：显示所有用户的进程。
u：以用户友好的格式显示（包括用户名、CPU、内存使用率等）。
x：显示不依赖于终端的进程（如后台进程）。
|：
管道符，将前一个命令的输出传递给下一个命令作为输入。
sort -k4nr：
sort：对输入内容进行排序。
-k4：按第 4 列进行排序（ps -aux 的第 4 列通常是 内存 使用率 %MEM）。
n：按数值排序（而不是按字母表顺序）。
r：按降序 ...
方法一
1pip freeze > requirements.txt
这种方式会将当前虚拟环境中的所有依赖加入到 requirements.txt 文件 中
可能会存在一些我们项目中没有使用的依赖
不推荐使用
方法二（推荐）
推荐使用 pipreqs
可以指定我们需要生成 requirements.txt 的项目，只添加项目使用的依赖
12345# 安装pip install pipreqs# 使用pipreqs /home/project/location
如果出现报错 UnicodeDecodeError: ‘gbk’ codec can’t decode byte 0xae in position 406: illegal multibyte sequence
则需要指定项目编码为 utf-8
1pipreqs /home/project/location --encoding=utf8--force
