Verne in GitHub

Drools Kie 简单使用

Drools 是一个 Java 的商业过程实现，这是 Bob McWhirter 所编写的一个开源项目，由 JBoss 和 Red Hat Inc 支持。 Drools 提供一个核心的 Business Rules Engine(BRE) 和一个网页编写规则的管理系统（Drools Workbench）和 一个 Eclipse IDE 的插件，一同构成完整的 Drools 生态。 Drools 是一个 Java 实现的开源[[规则引擎]] (Rule Engine)，或者又被称为 Business Rules Management System(BRM Read more ...

2018-10-25 drools , rules , java , rule-engine , kie , rete , jbpm

Netty 简单实用

Netty 是异步、事件驱动的网络框架，可以用于开发高性能的网络服务器程序。 传统的多线程服务端程序是 Blocking （阻塞的），也就是接受客户端连接，读数据，发送数据是阻塞的，线程必须处理完才能继续下一个请求。而 Netty 的 NIO 采用事件机制，将连接，读，写分开，使用很少的线程就能够异步 IO。Netty 是在 Java NIO 的基础上的一层封装。 Netty 的官方文档和入门手册已经非常详细了，几乎是手把手的实现了 DISCARD ，ECHO 和 TIMESERVER 的例子，把官方的例子实现一遍对 Netty 就会有一点的了解了。 Read more ...

2018-10-24 netty , nio , java , jdk , network , programming

由 libevent 库开始学习 Linux IO 模型

在看 Java 的 Netty 的时候，了解到了 NIO，从 NIO 了解到了 C 语言实现的 libevent 。我们为什么需要这样一个库，他的出现是为了解决什么问题。对于熟悉网络编程，或者多线程的人来说，都会知道一个普遍存在的问题，CPU 要远远快过 IO。所以如果我们要同时处理多个任务，而当前的任务阻塞了 IO，那么理想的状态应该是让 CPU 执行其他任务，而让阻塞 IO 的任务放到后台执行。 libevent 库提供了一种事件响应机制，当事件发生在用户关心的文件描述符上时，通知用户，并且隐藏后台真正使用的方法（select,epoll,kque Read more ...

2018-10-23 libevent , c , nio , non-blocking , epoll

Java 查漏补缺之 jvm

JVM 设计者将 JVM 内存结构划分为多个区域，每个内存区域有各自的用途，负责存储各自的数据类型。有些内存区生命周期和 JVM 一致，也有些和线程生命周期一致，伴随着诞生，伴随着消亡。 Java 源代码文件会被编译为字节码（.class)，然后由 JVM 中类加载器加载类字节码，加载完毕后，交给 JVM 执行引擎，整个程序郭晨中 JVM 会使用一段内存空间来存储执行过程中需要用到的数据和信息，这段空间一般被称为 Runtime Data Area，也就是 JVM 内存。 线程共享内存区 允许被所有线程共享访问的内存区，包括堆，方法区，运行时常量池 Read more ...

2018-10-22 java , jvm , gc

Go 语言学习笔记 3：基础类型

和大多数强类型语言一样，Go 也有自己基本的类型系统。Go 语言的类型大致可以分为四大类： basic types 基础类型（basic types）包括 numbers,strings,booleans aggregate types 聚合类型（aggregate types）包括 arrays , structs reference types 引用类型（reference types) 包括不同组，包括 pointers , slices, maps, functions, channels ，他们都是程序变量或者状态的引用 Read more ...

2018-10-19 golang , programming

服务器监控整理

手上的 VPS 多余一台的时候总是想着通过一个统一的界面来监控管理。 需要监控的项 VPS 及服务在线时间 从某地到该 VPS 的 ping 值稳定程度 [[smokeping]] 该 VPS 各项资源的使用情况，包括 CPU，内存，IO，网络带宽使用 之前也有分享过两个很不错的服务器监控程序 nodequery 和 netdata。之后又陆陆续续发现了其他一些不错的监控程序，所以就顺手整理一下。 商业方案，也就是提供服务在线监控，并且如果超过一定使用量向用户收取一定费用的服务： [[SyAgent]] [[EHEH] Read more ...

2018-10-18 server , monitor , collection , linux

由 WebM 格式学习常见的容器和编码格式

因为使用 YouTube 所以接触到了 WebM 格式，这个格式 Google 开源的一个媒体容器格式，常见的文件后缀名是 .webm，他设计的目标是为了给 HTML5 提供视频和音频。Google 发起的 WebM 项目还有一个姊妹项目 WebP 是提供图像编码的。BSD 协议开源。1 编码格式和容器格式 我们平常所见的媒体格式，有 avi，mp3，mp4，mkv 等等，但是这些都是媒体文件容器的扩展，WikiPedia 有一份比较完整的媒体容器列表，在这份列表中我们也能看到其实 webm 格式就是 Matroska 容器的一层“皮”，mkv 格式也 Read more ...

2018-10-17 webm , youtube , google , video , ffmpeg , mp4

读万字访谈后感：软硬件公司的差别

9 月份一次出门在路上看了这篇万字采访，这篇文章主要以 Osterloh （Google 硬件部门 Leader）为脉络梳理了 Google 这几年在 硬件方面的尝试。文章中的观点并不是那么直白，但是看完却有一股气憋在心中不得不抒。作为用 Google 产品这么多年的忠实用户，Galaxy Nexus，Nexus 6 也是陪我度过了很多年，而 Google Glass 当年如何的红火，但是不得不说在 Google 在硬件确实不如其软件行业的发展，现在音箱被 Amazon Echo 压着打，手机不管是 Nexus 还是 Pixel 丝毫无法动摇 iPhon Read more ...

2018-10-16 google , apple , amazon , software , hardware , android

Jupyter 简单使用

Jupyter 是一个为了支持多语言交互式编程的项目， Jupyter Notebook 是一个开源的网络程序，允许用户创建和分享包含代码，视图，方程式，文本的文档。 Notebook documents 是应用产生的文档 Jupyter Notebook App 是一个服务端应用，可以让用户在浏览器编辑和运行 notebook documents Notebook Kernel 是计算引擎，执行 Notebook document 中的代码 Dashboard 控制面板 Jupyter 支持超过 40 中编程语言，可以轻松通过各 Read more ...

2018-10-13 jupyter , python

GraphQL 初识

在开发服务端接口的时候接触到 GraphQL 这个名词，故而有了这篇文章。因为初始，所以整理过程难免有些错误和疏漏，请留言告知。在我们面对一个新的名词，或者一门新的技术时，了解的过程可以分成这么几部分，他是什么，他解决了什么问题，他和目前同类型的技术相比优势在哪里，这样几个部分去看也就能够比较粗略，但是快速的了解一样新东西了。所以这篇文章的组织结构也以这样的方式进行。 GraphQL 是什么 GraphQL，很容易让人想起来 SQL，其实也很类似，可以理解为是一门查询语句，但和 SQL 不同的是，SQL 是查询关系型数据库，而 GraphQL 是查询 Read more ...

2018-10-12 graphql , restful , api , github , facebook

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  • 入手 GL.iNet Comet Pro（RM10）：支持 Wi-Fi 6 的远程 IP KVM 家里的 [[Homelab]] 一直是一台 4 盘位的小主机跑 [[Proxmox VE]]，上面跑着 Ubuntu 虚拟机、一堆 Docker 服务和下载机。平时远程管理全靠 SSH 加 [[Tailscale]]，只要系统还活着基本没什么问题。真正让我不放心的是系统起不来的时候：升级内核后卡在启动界面、改网卡配置时手滑导致网络没起来、BIOS 被重置后不再从正确的硬盘启动，这时候 SSH 连不上，Tailscale 也不会在线，人不在家就只能干等。最近正好赶上一波促销，我入手了 [[GL.iNet]] 的 Comet Pro（型号 GL-RM10）远程 [[IP KVM]]，叠加各种限时优惠之后实际支付 590.76 元，算是把 Homelab 远程管理的最后一块短板补上了。
  • 呆呆面板 MCP 配置教程：让 Claude、Cursor 用自然语言管理定时任务 前两天写了一篇 呆呆面板 daidai-panel：轻量级青龙面板替代品介绍与 Docker 部署教程，在那篇文章里我提到呆呆面板和 [[qinglong 青龙面板]] 最明显的代差是内置了 [[MCP]] 服务，但只是简单带过。面板搭起来、脚本陆续迁移进来之后，我每天早上要做的第一件事就变成了打开面板，挨个看昨晚哪些任务失败了、报的什么错、是 Cookie 过期还是网站改版。这种重复又琐碎的巡检，恰好是 AI 最擅长替人做的事情。所以这一篇就专门聊聊呆呆面板的 MCP 怎么配置、怎么接入不同的客户端，以及在权限上应该怎么取舍。
  • 呆呆面板 daidai-panel：轻量级青龙面板替代品介绍与 Docker 部署教程 Homelab 里跑久了，总会攒下一堆零散的小脚本：每天早上抓一次汇率发到 Telegram，定时检查几个网站的证书有没有快过期，隔一段时间把某个 API 的数据拉下来存一份，再加上各种网站的自动签到。最开始我都是直接写进服务器的 crontab，时间一长就发现问题很多，脚本散落在不同的机器上，日志不知道去哪看，失败了也没人通知，Python 依赖装在系统里还经常和别的东西打架。几年前我为此折腾过 [[qinglong 青龙面板]]，最近在 GitHub 上又看到一个定位几乎一样、但更轻量的新项目，叫呆呆面板（[[daidai-panel]]）。
  • RAGFlow：以深度文档理解为核心的开源 RAG 引擎介绍与部署使用教程 这两年我陆陆续续接触过一些 RAG 小工具，从最早自己用 [[LangChain]] 拼一个 demo，到后来用 [[AnythingLLM]]、[[Dify]] 的知识库功能，有一个体验几乎每次都会重演：拿几篇 Markdown 测试的时候效果惊艳，一旦换成真实的业务材料，比如一份带合并单元格的财报 PDF、一份双栏排版的论文、几页扫描的合同，回答马上就开始胡说八道。追查下去会发现问题根本不在大模型，而在最前面的解析和切块环节，表格被拍平成一串没有表头的数字，左右两栏的文字被交错拼接在一起，模型拿到的上下文本身就是错的。也正是因为这个痛点，我在调查 ESP32 小智 AI 后端的时候发现了 [[RAGFlow]]，一个可以「深度文档理解」的开源 RAG 引擎。
  • Git 本地忽略文件：.git/info/exclude 的作用与使用技巧 由于本地 IDE、插件、Agent 的差异，所以经常打开项目之后会出现一些只属于我自己的文件，AI Agent 和一些 MCP，Skill 也喜欢在项目根目录里面添加文件。每次 git status 都能看到这一串红色的 untracked 文件，看着很烦，又不太好意思为了自己的习惯去改项目的 .gitignore。这时候我想起了 .git 目录里一个存在感极低的文件 info/exclude，它刚好就是为这种场景设计的。