记录时代的洪流下,自我转变、家庭规划的十年。
最早的时候使用QQ空间,哪里曾经是我们全家的生活记录的家园。记录儿子的成长,我们曾经的困惑,记录下了两地分居期间的思考和努力。但是随着QQ的各种收费,以及微博兴起,在网络世界中也越来越习惯于碎片化的的内容记录,再也没有心思静下心来书写长一点的文章。再往后头条、微信公众号越来越被网民接受,微博也逐步失去了它的热度,特别是不再被年轻人所关注。但是由于我们全家包括父母、兄弟都在微博上,这里似乎是除了回去大家饭桌上交流之外的了解彼此动态的一个持续至今的途径。但是随着网络平台的割裂越来越严重,词语审核的不断加强,再次动了逃离这些网络平台,重新回归近乎“原始”的博客平台。在这里无拘无束的记录我的感悟,生活的点滴。希望未来可以想现在回看QQ空间的文章一样重新认识一个过去的自己。未来我将经营三个博客:1、继续经营一个公众平台,将完全以技术和财经为主,并于google adsense关联,赚取一点网络收益,弥补网络运营的成本;2、一个与自媒体关联的wordpress工作平台,实现通过文章自动发布视频,只作为中文编辑工具,并提供中文转为英文和葡萄牙语的网络服务;3、将是这里的这个博客空间,将作为微博式的生
什么是全天侯投资策略 全天候投资理念(All-Weather Investing)是一种旨在在各种市场环境下都能实现稳定增长的投资策略。这个理念最著名的实践者是美国投资者雷·达里奥(Ray Dalio),他创立了全球最大的对冲基金之一,桥水基金(Bridgewater Associates)。 全天候投资策略的核心思想是通过分散投资来降低风险。这种策略通常包括投资于股票、债券、商品和现金等不同资产类别,以平衡各种经济条件下的表现。其目的是在经济增长期和衰退期都能保持投资组合的平稳增长,从而在不同的市场环境中都能保护和增长投资者的资本。 具体到投资配置上,全天候投资策略强调: 股票 - 代表经济增长的潜力和通胀的影响。 长期债券和中期债券 - 提供逆经济周期的保护,并在利率下降时增值。 黄金和大宗商品 - 作为对冲通胀和货币贬值的手段。 现金和短期债券 - 在经济不确定性期间提供安全垫。 通过这种方式,全天候投资策略试图在各种经济环境中实现资本的安全和适度增长。这种策略适合那些寻求长期稳定回报、风险相对较低的投资者。 全天侯代表: 为什么选择全天侯策略
不知不觉,2025 年已经走完。踏入 2026,再回头看这一年,心里只有一个简单而笃定的感受——值得被铭记的一年旅行篇:一家人在路上2 月份,全家前往欧洲,进行了为期两周的深度旅行。那段时间,难得地避开了日常生活中“一家三口各忙各的”状态,而是真正切换到了全家在一起的生活节奏。最让我欣慰的是,儿子主动承担起了行程规划和对外交流的任务。几乎所有沟通都由他完成,我们反而成了“被照顾的人”。在葡萄牙,有两件小事至今让我印象深刻。第一件是在酒店里,我起身太急,不小心把旁边桌子上的饮料瓶碰倒,饮料洒到了旁边一位女士身上。我一再道歉,对方却始终微笑着说“没关系”。事后我一直很后悔,当时没有坚持为对方把单买了,哪怕再点一杯饮料。虽然事情已经过去,但它提醒我:对人友善,宽容也是风度。第二件发生在一个小城市。因为司机英语不好,我们一度在山里找不到预订的民宿。司机一边用翻译软件和我们沟通,一边在山路中反复寻找,最终不仅帮我们找到了地方,还主动联系了房主。更难得的是,整个寻找过程并没有被计入额外里程,最后只收取了很少的费用。我们坐在欧洲小别墅的泳池边,真正感受到了那种优雅、善意的“nice”。运动篇:骑行,
人活到一定年纪,最大的财富不是丰厚的存款,体面的工作。而是思考的习惯,坚韧的心态,以及随时都饱满的精力~这个世上只有一种破产,那就是精神储蓄的清零….
OverviewThis article will briefly discuss CNNs, a special variant of neural networks designed specifically for image-related tasks. The article will mainly focus on the implementation part of CNN. Maximum efforts have been made to make this article interactive and simple. Hope you enjoy it.Happy learning!!Image SourceIntroductionConvolutional Neural networks were introduced by Yann LeCun and Yoshua Bengio in the year 1995 which later proved to show exceptional results in the domain of images. So
今天,我给自己的 Obsidian 做了一次大扫除。清理掉了一批当时记录得热火朝天,但后来戛然而止的内容。看着这些“半途而废”的笔记,反而像在回看自己思路的进化史。其中最显眼的,是 2024 年 4 月关于 「大模型微调」 的系列记录。当时的我,满腔热忱地想用专业知识去“训练”一个模型。1. 2024年的执念:打造一个“数字同事”在 2024 年 4 月 23 日的笔记里,我曾勾勒过一个朴素的愿景:希望模型像一个刚入职的大学生。 它拥有极强的通用基础,但缺乏行业背景和业务逻辑。我当时坚信,“微调”是把它带进岗位的唯一路径,通过注入行业知识和规则,把它从一个通用模型演变为一个行业模型。为了这个目标,我在 4 月 27 日配置了专门带英伟达显卡的独立电脑;5 月 8 日,我经历了环境配置、显存限制、数据清洗等一系列“折腾”后,终于让模型在本地跑了起来。那种“掌控模型”的成就感,在当时看来就是技术的终点。2. 判断的转向:微调不再是“默认路径”然而,用现在的眼光回看,大模型生态的演进速度超出了所有人的预料。当我今天重新审视这些笔记时,我发现自己的核心判断已经发生了结构性位移:能力溢出: 通用
日期: 2026-02-05环境: macOS Sequoia / Sonoma故障描述:无法访问局域网内的 NAS 设备(IP: 192.168.5.154)。尝试 ping 或 traceroute 该地址时,系统持续报错 sendto: No route to host。即使在同一个物理网络下,流量也无法到达目标地址。一、 深度排查过程链路基本测试执行 ping 192.168.5.154,返回 No route to host。这表明问题不在于设备关机,而是 macOS 系统根本不知道该从哪个网卡把数据包发出去。路由追踪分析执行 traceroute -n 192.168.5.154,第一跳即报错。这确认了流量在离开本机协议栈之前就被拦截或丢弃了。系统路由表检查 (核心发现)执行命令:netstat -nr | grep 192.168.5。发现异常: 该网段的路由指向了一个名为 feth3656 的虚拟接口,而不是物理网卡(en0)或预期的网络隧道。原因定位: feth (Fake Ethernet) 接口通常由广告过滤类 App 的“透明代理”驱动程序创建。即使该 App
过去,录制一个课程可能要消耗我数天的时间。但这次,我尝试了一套全新的 AI 协作工作流,效率发生了质变。我的“三步走”AI 协作方案第一步:结构为王——编写提纲一切从深度思考开始。在 Gemini 的帮助下,我先梳理出了课程的核心逻辑。AI 就像一个资深的策划编辑,帮我查漏补缺,确保内容的严密性。心得: 不要让 AI 代替思考,而是让 AI 优化你的思考。第二步:内容填充——整理逐字稿有了提纲后,我将口述的内容或原始素材整理成逐字稿。这一步是整个课程的“灵魂”,决定了输出内容的厚度。第三步:魔法时刻——NotebookLM 深度加工这是最关键的一步。我将整理好的提纲和逐字稿全部喂给了 NotebookLM。自动生成演示框架: 利用 NotebookLM 对长文本的超强理解力,它迅速帮我提取了演示文稿的核心要点。智能关联: 它能精准地从我的素材中摘取金句和案例,生成的文稿与我的原始想法高度统一,几乎不需要二次大改。最终成果:高效录制虽然我已经有了本地部署的声音克隆的AI能力,但是遇到中英文混杂还是会露馅,为了表示对课程的认真态度,我还是选择了用自己的声音录制。因为有了逻辑严密的演示文稿作
1. 起因:在 Windows VPS 上跑 Linux 应用的尴尬由于需要 Linux 环境,本想在我的 Hyonix VPS 上安装 WSL2。技术撞墙: 在安装过程中不断报错,查验后发现我的系统版本是 1809。这个版本是 Windows Server 2019 的早期版本,原生仅支持 WSL1,并不支持 WSL2。进退两难: 如果想升级到支持 WSL2 的 Windows Server 2022,现有的 25GB 总空间 扣除系统占用后已所剩无几,根本无法支撑系统的跨版本升级。2. 转机:意外发现的“翻倍”福利在网上搜索“Hyonix 空间不足”时,无意间看到有网友提到通过提交工单 (Ticket) 可以申请硬盘空间翻倍。抱着试试的心态: 虽然我这台机器是 2022 年买的老古董,但还是尝试发了一封英文工单给客服。超预期的响应: 客服 Nikkie 的回复速度惊人。尽管是 4 年前的老机器,对方不仅没有任何推诿,还非常爽快地直接在底层将硬盘配额从 25GB 提升到了 50GB。3. 操作:手动唤醒“沉睡”的空间硬件侧扩容完成后,Windows 内部并不会自动识别。磁盘管理:
在连续两天的高强度使用过程中,我一边使用、一边不断修正问题,也在这个过程中,清晰地感受到了 moltbot(原 clawdbot)带来的巨大变化。这种变化并不是某一个功能点的优化,而是一次范式级别的转变。一、AI 改变的不是工具,而是使用者的“开发习惯”在传统的软件体系中,我们早已习惯了一条固定路径:部署 → 配置 → 使用 → 排错 → 再迭代即便在所谓的“低代码”“自动化”体系下,这条路径本质上并没有改变,只是步骤被包装得更友好了一些。但在 moltbot 这里,情况开始发生变化。AI 不再只是被动执行配置,而是开始理解“意图”。我给它的不是精确到每一步的操作说明,而是一个目标、一种预期行为:为什么没有按时提醒?任务是否真正被触发?是否存在配置遗漏?系统是否可以自我验证?接下来的事情,并不需要我再逐条排查。二、从“被动等待”到“主动唤醒”:系统开始自我修正从图片中可以看到,moltbot 在一次验证中完成了几件关键事情:自动检查任务为何未触发识别问题源于 被动唤醒模式(next-heartbeat)将任务统一调整为 主动唤醒(now / Wake Mode)补齐遗漏的定时任务对所有
目标:在拥有优质美国 IP 但只有中国信用卡的条件下,成功注册 GCP 并获取 Gemini API Key。第一阶段:环境与身份准备 (基础层)网络环境 (关键成功因素)IP地址:保持 100% 伪装度的美国住宅 ISP IP(极力推荐大家使用https://iproyal.com/?r=1174007支持无限流量,家庭地址的纯洁度也非常的高)。一致性:浏览器时区(America/Phoenix)、语言(English-US)与 IP 地理位置严格对应。操作禁忌:在注册和激活期间,严禁频繁切换节点或跳回国内 IP。账号准备邮箱:推荐使用 Gmail(权重高于 Outlook)。养号策略:注册 Gmail 后,不要立即去注册 GCP。建议至少间隔 2-24 小时,期间在当前 IP 下观看 YouTube 视频、使用 Google 搜索,增加账号“真人活跃度”。地址信息:在 Google Maps 上寻找一个与 IP 所在城市(Mesa, AZ)一致的真实住宅地址。邮编 (Zip Code):必须精准匹配(如 85210),这对于通过风控至关重要。第二阶段:注册与支付验证 (攻坚层)填写
1. 背景与起因原始需求: 长期使用 clawdbot 调用 Google Gemini 免费额度。遭遇问题: 免费接口频繁触发 Google 的频率限制或安全审查,导致账号被反复“冷冻”处理,严重影响自动化流程的稳定性。决策方向: 为获得更稳定的 API 响应和更高的配额,决定弃用免费版,转为订购 Google 官方付费付费会员/服务。2. 账号注册与付费操作地区选择: 由于 Google Cloud 及相关付费服务不对中国大陆地区开放,为确保合规访问及服务完整性,决定注册 Google 美国区账号。支付详情: * 支付金额: 30.00 美元。当前交易状态: 银行侧显示为“境外线上销售授权”(Authorized / Pending),代表资金已锁定,尚未正式结算入账。3. 风控触发与账号停用事件描述: 账号支付完成后不久(2026年1月29日),系统判定该账号为“由计算机程序或机器人创建”或“与多个账号关联”,导致账号被即刻停用。原因分析: 可能是由于新账号在短时间内完成“异地注册+绑定境外卡+大额消费”,触发了 Google 全球安全防御系统的初级风控逻辑。4. 当前处理进展申
一、背景说明博客运行在 腾讯云轻量应用服务器(Lighthouse) 上,使用 Typecho 作为博客系统。当前状态是:http://mcetf.cn 可以访问https://mcetf.cn 也可以访问这在安全和 SEO 上都不理想,因此目标是:强制所有 HTTP 请求跳转到 HTTPS,并统一域名入口为 https://mcetf.cn二、运行环境确认1. 确认 Web 服务类型ps -ef | grep nginx输出显示:使用的是 Nginx路径为 Lighthouse 自带版本:/usr/local/lighthouse/softwares/nginx/三、定位 HTTP(80)入口配置1. 搜索 80 端口配置grep -R "listen 80" -n /usr/local/lighthouse/softwares/nginx/conf关键结果:/usr/local/lighthouse/softwares/nginx/conf/include/typecho.conf:2: listen 80 default_server;说明:HTTP 的
walker
万事随性而为,因好而研,因趣而学,从心所欲。脱离依赖,谋划将来,避免经济之险,迈向希望之光。