法国大革命前夕的舆论与谣言 读书笔记

怎么知道的这一本书 在疫情的初期,我非常厌恶一个词「辟谣」,原本这是一个非常正面的词语,用「正确」的事实来反驳谣言。而事实是,大量使用这个词的行政机构,把「辟谣」作为了一个收束话语权的工具,造成了社会只有一家之言。而这一家之言在大部分的情况下,也并不是事实。这就造成了社会上大量民众认知的失调。 至今为止,当我听到上面的这一段播报的时候也还是会不寒而栗。 当我不断被「谣言」,「辟谣」这些词汇轰炸的时候,在豆瓣上刚好看到了这一本叫做《法国大革命前夕的舆论与谣言》的书,很少有书能够在名字上如此贴近现实,就把他加入了待看列表。 什么是谣言 什么是谣言? Read more ...


使用 glab 提交 Merge Request

glab 是一款使用 Go 语言实现的和 GitLab 实例交互的命令行工具。 之前是在 GitHub 上开发,但在 2022 年 11 月 22 之后,被 GitLab 官方采用,变成了官方支持的 cli 工具。 https://gitlab.com/gitlab-org/cli Installation macOS & Linux 使用 Homebrew: brew install glab config 配置文件的地址在本地 ~/.config/glab-cli/。 ❯ cat .config/glab-cli/co Read more ...

2022-07-19 gitlab , git , cli , gitlab-cli , golang

Netdata outbound_packets_dropped_ratio 告警

一直使用 Netdata 来作为 VPS 的监控,配合 Netdata Cloud 来作为监控面板体验一直都不错。不过最近有一台机器经常发送邮件告警: outbound_packets_dropped_ratio 看这个告警一头雾水,虽然每个词都懂,但就是不知道表示的什么含义。所以搜罗各种资料学习一下。 什么是 outbound packets dropped ratio 详细的解释 Netdata 也给了出来: Details: ratio of outbound dropped packets for the network i Read more ...

2022-07-13 netdata , monitor , vps , network

工程代码挑战网站 CodeWars 使用体验

CodeWars 是一个面向工程的代码挑战网站。不同于 [[LeetCode]] 侧重于考察算法,CodeWars 更注重与工程代码,提供了基础的单元测试,以及不同语言的实现。 https://www.codewars.com/ 相较于 LeetCode CodeWars 上面的问题相对比较直接,有些甚至可以用来学习一些编程语言的特性。和 LeetCode 一样带有讨论版,可以通过讨论版来学习。 适合的场景 学习新一门新语言,通过完成题目来熟悉基础的语法 想通过解题来了解语言的特性,比如 Java 中 stream Co Read more ...

2022-07-12 codewars , leetcode , coding , programming

Eu.org 免费域名申请

eu.org 是欧盟组织下面的域名,EU 代表欧盟,Paul Mockapetris 在 1996 年的 9-10 月份创建了这个域名的 DNS 服务器。现在对个人和组织是免费注册的。 “EU.org, free domain names since 1996”。 eu.org 是 Google 认可的顶级域名。 优点: 历史悠久; 支持 NS 记录,意味着支持所有域名记录; 稳定,可长期使用; 没有任何限制 缺点: eu.org 在国内使用 http 会被被强行重置,配合 HTTPS 才可正常访问。 注册账号 Read more ...

2022-07-11 eu-org , domain , free-domain

利率史 读书笔记

怎么知道的这一本书 在看上一本 [[金融的本质]] 时突然对利率的变动比较好奇,所以就发现这一本《利率史》,一本关于利率变化历史的书籍。 在 [[金融的本质]] 一书中可以看到美联储可以通过影响隔夜拆借利率进而来影响整体市场的利率,从而通过利率来调控宏观经济。为什么利率对整个经济有如此巨大的影响?美联储加息成为了 2022 年全球经济的关键字。而国内房地产市场萧条,央行为什么通过调整房贷利率进而进一步影响房地产市场?这些问题都是我想通过这一本书想要了解的。 关于作者 本书的作者是[[悉尼 霍默]],债券经纪人,职业早期创办了自己的债券公司,开了固定 Read more ...


Elasticsearch 导入数据

Elasticsearch 既然作为一个全文检索引擎,那么自然需要将数据导入,让 Elasticsearch 去索引。 Elasticsearch(后简写为 ES) 的基本单元是文档,使用 JSON 来描述。 有很多方法可以把数据导入到 ES: RESTful 接口 Bulk API 批量导入 elasticsearch-dump Logstash 将收集的数据导入 Prerequisite 导入数据前要了解的知识。 Cluster,集群,通常由多个节点组成 ES 集群 Index,通常称为索引,文档的属性 D Read more ...

2022-07-08 elasticsearch , kibana , import-data , csv

使用 Docker 安装最新 8.x Elasticsearch 和 Kibana

[[Elasticsearch]] 是基于 [[Lucene]] 开源的全文搜索引擎。提供 RESTful 接口,可以实现精确快速的实时检索。 [[Kibana]] 是一个基于 Web 的可视化前端。还有一个 [[elasticsearch-head]] 也是一个 Elasticsearch 的前端,不过这里因为 Kibana 使用场景更加广泛,就选择 Kibana。 Installation 创建 network: docker network create elastic 这里仅演示单节点的 Elasticsearch 搭建过程,如果要搭 Read more ...

2022-07-07 docker , elasticsearch , kibana

FFmpeg 使用指南之 concat demuxer 串联多个文件

FFmpeg 可以使用 -i 参数来输入一个或多个文件,但有些时候会有一些将多个文件串联成一个文件的需求。比如将多个视频合并成一个视频文件,将多个音频文件合并和一个长音频文件。这个时候就需要使用到 FFmpeg 的 concat demuxer。 concat demuxer 是 FFmpeg 1.1 引入的。主要可以用来合并多个媒体文件。 串联多个相同编码的文件 FFmpeg 有两种方式可以串联相同的文件: the concat “demuxer” the concat “protocol” demuxer 更加灵活,需要相同的编码 Read more ...

2022-07-06 ffmpeg , linux , video , encoder , ffmpeg-concat

Linux 服务器控制面板 HestiaCP 使用

Hestia CP 是一个开源的 Linux 服务器控制面板(Control Panel),HestiaCP fork 自另一款流行的控制面板 VestaCP 。由于 VestaCP 开发和维护趋于停止,很多安全问题和漏洞没有及时修复,所以有人从 VestaCP 拉出新分支进行开发和维护。Hestia 可以作为 aaPanel(宝塔面板)的很好的开源代替。 HestiaCP 提供了一个简单干净的网页界面,给网站维护人员提供了更加简单的方式维护网页服务器。HestiaCP 提供了很多功能,包括 管理部署网站(Nginx, Apache,PHP) Read more ...


最近文章

  • herdr 一个窗口调度多个 Coding Agent 什么是 Herdr
  • Claude Code 第三方 API 代理配置 Headroom 最近在给自己的 AI 编程工作流加入 [[Headroom]] 上下文压缩工具时,遇到了一个需要特别注意的配置问题。相信有不少人和我一样,为了降低成本或者改善访问体验,已经在 [[Claude Code]] 或 [[Codex]] 里配置了第三方 API 代理,比如一些第三方聚合平台或者自建的转发服务。这时候想再套上一层 Headroom 做 Token 压缩,就需要特别注意配置细节,不然两层代理会打架。
  • Headroom:让 AI Agent 少花冤枉钱的上下文压缩工具 最近一段时间我在深度使用 [[Claude Code]] 做开发工作,用得越多,账单就越触目惊心。一次稍微复杂一点的任务,比如让它读取几个文件、搜索一下代码、跑一下测试,轻轻松松就能烧掉超过 100K 的 Token。更让人无奈的是,这 100K 里面有相当大一部分是重复冗余的内容——工具调用的输出、日志、搜索结果,它们被原封不动地塞进上下文,再一次次地发给模型,而模型其实只需要其中很小一部分关键信息。
  • 用 Harbor 搭建私有 Docker Registry:从安装到日常使用的完整实践 我维护过几个跑在自己服务器上的小项目,构建出来的 [[Docker]] 镜像最早都是直接推到 [[Docker Hub]] 上的。用了一段时间之后开始觉得别扭:一些只在内网跑的服务镜像,没必要也不应该传到公开的仓库;Docker Hub 对匿名拉取做了限流之后,CI 流水线偶尔会因为触发了速率限制而失败;再加上想给不同的项目、不同的同事分配不同的访问权限时,公共仓库这套体系根本满足不了。折腾到后来我意识到,是时候在自己的机器上搭一个真正能用的私有镜像仓库了。
  • 用 New API 打造个人 AI 网关:统一管理所有大语言模型接口 这段时间我同时用着好几个大语言模型服务:日常写作和代码靠 [[Claude]],轻量任务交给 [[Codex]],搜索增强用 [[Antigravity]],还有几个本地跑着 [[Ollama]] 的小模型供离线场景使用。每个平台各自的 API Key 散落在项目环境变量里,月底要去好几个后台分别对账,想横向对比两个模型的输出还得打开不同的网页或客户端来回切换,很费事。