2025年3月11日14:09分，已经卖完了 = = 今天搬瓦工推出了一款性价比非常高的机器，这边和大家分享一下。 📦 搬瓦工上新 MEGABOX PRO 限量套餐，位于美国洛杉矶（DC1）数据中心，当前回程为电信/联通 CN2 GIA 线路，移动 CMIN2 线路。 CPU: 2 AMD vCore 内存: 2 GB 硬盘: 40 GB SSD 流量: 2000 GB @ 2.5 Gbps 🏷️ 价格: 49.00/年（优惠后 45.68/年） 🔖 优惠码: BWHCGLUKKB （6.77%） 🛒 购买链接： https://gao.ee/megaboxpro 此前购买 BiggerBox Pro 的用户可后台补差价升级至该套餐。大家可以根据自己需要升级（直接升级貌似会贵2刀）或者再买一个。（之前的流量使用不到10%可以申请退款） 我已经购入一台： 服务器综合测试 测试脚本： export noninteractive=true && curl -L https://cdn.spiritlhl.net/https://raw.githubusercontent.com/oneclickvirt/ecs/master/goecs.sh -o goecs.sh && chmod +x goecs.sh && bash goecs.sh env && bash goecs.sh install && goecs 测试详情URL：https://paste.spiritlhl.net/#/show/NzPRc.txt

阿里推出了新的推理模型QwQ，但由于本地硬件限制，用户可能无法顺利运行。为解决这一问题，推荐使用CNB平台，提供免费云端算力支持，帮助用户高效运行QwQ模型。文章详细介绍了如何在CNB上创建组织、启动项目并使用WebIDE进行开发，同时提供了进阶体验的步骤，帮助用户充分利用QwQ模型的性能。

Docker Push 在推送镜像时存在效率问题，主要原因是同步压缩与推送机制、单线程压缩算法瓶颈以及压缩与传输耗时的叠加。相比之下，工具如 Skopeo 采用先压缩后推送的策略，能够显著提升网络占用率，缩短镜像推送时间。通过使用 Skopeo，用户可以绕过 Docker 的限制，实现更高效的镜像推送。

本文介绍如何在Halo博客中配置密码访问并实现自动跳转至爱发电付费页面。需准备Halo系统、付费Tools插件及加密样式（可自编码或购买），通过插件开启文章密码访问功能并绑定自定义模板，在爱发电后台创建商品并设置自动回复密码，最终将商品链接与文章密码访问参数关联。需确保文章密码与爱发电商品自动回复密码一致，若遇CDN缓存导致页面异常，需将文章路径缓存时长设为0。该方案实现了内容付费与密码验证的无缝衔接，完整流程约需10分钟配置。

概念 在 C# 中，SemaphoreSlim 是 System.Threading 命名空间下的轻量级同步原语，用于限制同时访问共享资源的线程数量。 核心特性 轻量高效 专为高性能设计，适用于进程内同步，比 Semaphore 类更高效。 异步支持 提供 WaitAsync() 方法，支持异步编程模型，避免线程阻塞。 并发控制 通过计数器限制资源访问线程数，初始计数（initialCount）表示可用资源数，最大计数（maxCount）为资源上限。 构造函数 SemaphoreSlim(int initialCount); // 初始计数，最大计数默认为 int.MaxValue SemaphoreSlim(int initialCount, int maxCount); // 指定初始和最大计数 说明：initialCount 必须 ≥0 且 ≤ maxCount，否则抛出 ArgumentOutOfRangeException。 常用方法 方法 说明 Wait() 同步等待信号量，计数器减1；若计数为0则阻塞。 WaitAsync() 异步等待信号量，适用于非阻塞异步场景。 Release() 释放信号量，计数器加1（默认释放1次，可指定次数 Release(n)）。 Dispose() 释放资源，避免内存泄漏。 使用场景 资源池管理 如数据库连接池、文件句柄池等，限制并发访问数量。 异步任务协调 控制异步任务并发度，避免资源过载。 生产者-消费者模型 同步生产者和消费者的资源访问节奏。 代码示例 示例1：同步控制（限制3个线程） static SemaphoreSlim semaphore = new SemaphoreSlim(3); static void AccessResource(string name, int seconds) { sem...

抽象类（Abstract Class） 概念 不能实例化：抽象类不能被实例化，它通常作为基类存在，为子类提供一套通用的接口和部分实现。 包含实现：抽象类可以包含具体的方法实现和抽象方法。抽象方法必须在子类中被重写。 单继承：一个类只能继承自一个抽象类（C#中不支持多重继承）。 应用场景 当你希望提供一个通用的基类，该基类定义了一些子类共有的方法实现，并且还有一些方法需要由子类提供具体实现时，使用抽象类是一个不错的选择。 示例 示例1：图形基类 namespace App01 { // 抽象的图形基类 public abstract class Shape { // 抽象方法：计算面积 public abstract double Area(); // 具体实现的方法：显示形状信息 public void Display() { Console.WriteLine("This is a shape."); } } // 圆形类，继承自Shape publicclass Circle : Shape { publicdouble Radius { get; set; } // 重写抽象方法：计算圆的面积 public override double Area() { return Math.PI * Radius * Radius; } } // 矩形类，继承自Shape publicclass Rectangle : Shape { public...

1. 唠嗑 yt-dlp 是一款基于 youtube-dl 开发的开源命令行视频下载工具，支持从 1000+ 个平台获取内容。它不仅能下载 YouTube 视频，还支持包括 B站、网易云音乐、Vimeo、Twitter 等主流平台。 2. ytdlpwebui主要功能 这是一个基于 yt-dlp 的自托管 Web UI 和 RPC 服务项目，专为 NAS 和服务器环境设计。项目通过 Docker 容器提供轻量级部署（镜像体积仅 18MB），支持以下核心功能： 多平台视频下载：支持 YouTube、B站等 1000+ 平台的视频/音频下载，可自动选择最高画质或手动指定格式 任务队列管理：通过 --qs 参数控制并发下载数量（默认 2 个并行任务） 远程控制接口：提供 JSON-RPC 1.0 API 和 WebSocket 实时状态推送，支持 JWT 认证（需配置 --auth 参数） 定制化前端：允许替换默认 Material 风格界面，自定义前端只需符合指定目录结构即可加载 系统集成：提供 Docker Compose 部署模板和 Systemd 服务配置方案，支持 SQLite 数据库存储任务记录 典型应用场景包括 NAS 媒体库自动归档、直播流监控等，项目通过 --driver 参数可指定不同版本的 yt-dlp 执行文件，最新版本已适配 2025 年 YouTube 的 HDR10+ 格式下载需求。 3. 相关地址 官方GitHub地址：https://github.com/marcopiovanello/yt-dlp-web-ui (全新项目，目前1.1个star，欢迎大家去给项目点星星！） 4. 搭建环境 服务器：这边强烈建议用非大陆的服务器，不然很多网站访问不了，咕咕这边用的香港的腾讯云轻量应用服务器，建议服务器内存1G以上，当然你也可以选择其他高性价比的服务...

前言 近期我完成了一个项目，该项目需求是在连接了双显示器的设备上，对屏幕显示设置的更改进行监听。具体而言，当显示设置调整为 “复制这些显示器” 时，程序要自动隐藏；而当显示设置变为 “扩展这些显示器” 时，程序则需显示在非主显示器的第二显示器上。接下来，我会对此次项目中的业务逻辑进行简单记录，希望能对你有所助益。 解决方案 启动程序时通过调用ShowInSecondScreen2()方法，将窗口移动至非主显示器上面。 private double left = 0; private Rectangle primaryRect; private Rectangle secondRect; private double top = 0; private void ShowInSecondScreen2() { this.Dispatcher.Invoke(new Action(() => { this.WindowState = WindowState.Normal; //获取所有显示器的信息 Screen[] screens = Screen.AllScreens; //确定主显示器的分辨率，用于计算副显示器的起始位置 primaryRect = Screen.PrimaryScreen.Bounds; //将窗口放置在第一个找到的副显示器上 bool placed = false; foreach (Screen screen in screens) { if (screen.Primary == false) //找到的是非主显示器 { ...

问题 在近期项目中，我使用了 WPF 原生的 MediaElement 媒体控件来播放视频。然而，当我的笔记本连接外接显示屏时，程序中 MediaElement 控件播放视频会出现短暂卡顿，尤其是在每次实例化该控件并自动播放视频时。而当我断开外接显示屏后，MediaElement 控件则能正常播放视频。经过仔细研究，我发现笔记本在外接显示屏的情况下运行该程序时，会自动调用 GPU 加速。由此我得出结论： 在 WPF 中使用 MediaElement 控件时，其自动调用 GPU 加速是导致视频卡顿的原因。 解决 1. 禁用硬件加速 在需要禁用硬件加速的页面中，可以在App.xaml.cs的OnStartup方法中设置RenderOptions.ProcessMode属性为SoftwareOnly。这样可以确保MediaElement在停止播放后不再出现卡顿现象。但需要注意的是，禁用硬件加速可能会导致播放时仍然出现卡顿，尤其是在高分辨率（如8K）或复杂场景下，WPF默认的硬件加速可能成为性能瓶颈。可以通过以下代码在特定页面禁用硬件加速： RenderOptions.ProcessRenderMode = System.Windows.Interop.RenderMode.SoftwareOnly; 并在离开页面后重新启用硬件加速以恢复其他功能的性能。此方法能显著缓解UI卡顿，但可能影响播放时的流畅度。 2. 关闭透明效果 将AllowsTransparency属性设置为False，避免透明层叠加带来的额外渲染开销： <Window AllowsTransparency="False">

前言 维度 传统知识库 具有AI的知识库 数据存储方式 结构化数据为主（表格、文档），依赖手动分类和标签 支持非结构化数据（文本、图片、音视频），利用嵌入技术（Embedding）自动编码为向量存储 检索机制 基于关键词匹配或固定规则（如SQL查询） 支持语义搜索，通过向量相似度匹配理解用户意图（如“性价比高的手机”≈“低价高性能手机”） 交互方式 用户需输入精确关键词，返回静态结果 支持自然语言对话（如提问“如何解决打印机卡纸？”），生成动态答案或分步骤指导 知识更新 依赖人工录入和定期维护，更新滞后 支持自动学习新数据（如爬取最新行业报告），部分系统可结合RAG（检索增强生成）实时整合外部知识 推理能力 无自主推理能力，仅提供已有信息 通过LLM（大语言模型）进行逻辑推理、总结归纳（如分析故障原因并推荐解决方案） 应用场景 企业文档管理、FAQ库等静态场景 智能客服、个性化推荐、自动化报告生成等动态场景 相比传统的知识库，AI知识库具有更高的智能化程度。它不仅能够理解用户的查询意图，还能根据用户的历史行为和偏好进行个性化推荐。此外，AI大模型知识库还具备知识推理、问答生成等高级功能，能够为用户提供更加智能、个性化的知识服务。这使得AI大模型知识库在教育、医疗、金融、客服等多个领域具有广泛的应用前景。 云端AI知识库可能涉及敏感数据泄露风险，因此企业更倾向本地化部署以保障数据安全。为帮助用户实现这一目标，本教程将基于Windows系统，通过Ollama（本地模型管理） + DeepSeek（开源中文模型） + AnythingLLM（私有知识库框架） 的组合方案，逐步演示如何构建安全可控的本地AI知识库。 简介 Ollama（本地模型管理） Ollama 是一个开源的本地大语言模型运行框架。 基本概念 核心功能：Ollama 专注于在本地机器上便捷部署和运行大型语言模型（...