Posts

Kong 插件开发语言 Kong 支持使用多种语言开发自定义插件： 语言 方式 说明 Lua 原生支持 Kong 基于 OpenResty/Lua 构建，Lua 是最成熟、性能最好的插件开发语言，官方内置插件均用 Lua 编写 Go Go PDK 通过 go-pdk 库开发，编译为独立进程，Kong 通过 IPC 通信调用 JavaScript / TypeScript JavaScript PDK 通过 kong-js-pdk 开发，运行在独立的 Node.js 进程中 Python Python PDK 通过 kong-python-pdk 开发，运行在独立进程中，适合快速原型开发 WebAssembly (Wasm) Wasm Filter Kong 3.4+ 支持，可以用 Rust、C/C++、Go (TinyGo) 等编译到 Wasm 的语言开发，性能接近原生 除 Lua 外的其他语言插件都通过进程间通信（IPC）与 Kong 交互，会有一定的性能开销。生产环境对性能要求高的场景推荐使用 Lua 或 Wasm。 kong run postgresql docker network create kong-net # 创建 postgresql, 并创建一个实例 kong-db # KONG_DATABASE 数据库类型，必须是 postgres # 初始化 kong 数据库 nerdctl run --rm \ -e KONG_DATABASE=postgres \ -e KONG_PG_HOST=postgresql \ -e KONG_PG_PORT=5432 \ -e KONG_PG_USER=user_0 \ -e KONG_PG_PASSWORD=password_0 \ -e KONG_PG_DATABASE=kong_db \ -e KONG_PASSWORD=password_0 \ kong:3.9.1 kong migrations bootstrap # kong OSS + kong manager OOS nerdctl run -d --name kong \ --network=kong-net \ -e "KONG_DATABASE=postgres" \ -e "KONG_PG_HOST=postgresql" \ -e "KONG_PG_PORT=5432" \ -e "KONG_PG_USER=user_0" \ -e "KONG_PG_PASSWORD=password_0" \ -e "KONG_PG_DATABASE=kong_db" \ -e "KONG_PROXY_ACCESS_LOG=/dev/stdout" \ -e "KONG_ADMIN_ACCESS_LOG=/dev/stdout" \ -e "KONG_PROXY_ERROR_LOG=/dev/stderr" \ -e "KONG_ADMIN_ERROR_LOG=/dev/stderr" \ -e "KONG_PROXY_LISTEN=0.0.0.0:8000,0.0.0.0:8443 ssl" \ -e "KONG_ADMIN_LISTEN=0.0.0.0:8001,0.0.0.0:8444 ssl" \ -e "KONG_ADMIN_GUI_LISTEN=0.0.0.0:8002" \ -p 80:8000 \ -p 443:8443 \ -p 8444:8444 \ -p 8001:8001 \ -p 8002:8002 \ kong:3.9.1 # -p 80:8000 # HTTP 代理端口 # -p 443:8443 # HTTPS 代理端口 # -p 8001:8001 # Admin API HTTP 端口 # -p 8444:8444 # Admin API HTTPS 端口 # -p 8002:8002 # Admin GUI HTTP 端口 curl -i -X GET --url http://localhost:8001/services # Kong Manager OSS http://kong:8002/ load balance # 创建一个 upstream curl -X POST http://192.168.50.31:8001/upstreams --data "name=k8s" # 添加两个 targets 到 upstream curl -X POST http://192.168.50.31:8001/upstreams/k8s/targets \ --data "target=192.168.50.80:6443" \ --data "weight=100" curl -X POST http://192.168.50.31:8001/upstreams/k8s/targets \ --data "target=192.168.50.82:6443" \ --data "weight=100" # 创建一个Service 目标到 Blue upstream # host: upstream name curl -X POST http://192.168.50.31:8001/services/ \ --data "name=k8s-service" \ --data "host=k8s" # 最后, 添加一个 Route 作为一个端点到 Service curl -X POST http://192.168.50.31:8001/services/k8s-service/routes/ \ --data "hosts[]=k8s.wiloon.com" commands curl -s localhost:8001 | jq '.configuration' kong manager add route upstreams name: enx-api targets target address: enx:8080 gateway service new gateway service name: enx-api-service service endpoint protocol: https host: enx-api-upstream ca certificate cert: past the content of ca-cert.crt certificates cert: the content of wiloon.crt key: wiloon.key upstreams Upstream 是在 Kong 中管理后端服务的负载均衡机制。当请求到达 Service 时，Kong 会通过定义的 Upstream 来选择一个具体的后端实例（例如，一个微服务的多个副本）。 如果不使用负载均衡就不需要配置 upstreams 了, 直接在 gateway service 中配置 service endpoint 即可. ...

EDID 简介 什么是 EDID？ EDID (Extended Display Identification Data) 是一种标准化的数据结构，用于显示器向计算机系统描述自己的能力和特性。可以将它理解为显示器的"身份证"或"技术规格说明书"。 EDID 包含的信息： 基本标识信息： 制造商 ID（如 Dell = “DEL”, Samsung = “SAM”） 产品型号代码和序列号 生产日期（周数/年份） 显示能力参数： 支持的分辨率列表（如 1920x1200, 1600x1200, 1280x1024） 支持的刷新率（如 60Hz, 75Hz） 原生（推荐）分辨率 色彩深度和色域信息 物理特性： 屏幕物理尺寸（以毫米为单位，用于计算正确的 DPI） 显示接口类型（模拟/数字） Gamma 值（2.2 是常见值） 系统如何读取 EDID？ 是的，操作系统从显示器读取 EDID 信息。 这是一个自动化的初始化过程： ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 1. 物理连接 │ │ 显示器连接到主机（HDMI/DisplayPort/DVI/VGA） │ │ 硬件检测到连接 │ └──────────────────┬──────────────────────────────────────────┘ ↓ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 2. DDC 通信初始化 │ │ 主机 → 显示器：发起 DDC (Display Data Channel) 请求 │ │ 使用 I2C 总线协议 │ └──────────────────┬──────────────────────────────────────────┘ ↓ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 3. EDID 数据传输 │ │ 显示器 → 主机：返回 EDID 数据（128 或 256 字节） │ │ 通过显示线缆内的专用数据通道 │ └──────────────────┬──────────────────────────────────────────┘ ↓ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 4. 内核处理 │ │ GPU 驱动解析 EDID → 验证校验和 → 提取支持的模式 │ └──────────────────┬──────────────────────────────────────────┘ ↓ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 5. 自动配置 │ │ 选择最佳分辨率（通常是原生分辨率）→ 配置显示输出 │ └─────────────────────────────────────────────────────────────┘ 通信协议细节： ...

EDID 简介 什么是 EDID？ EDID (Extended Display Identification Data) 是一种标准化的数据结构，用于显示器向计算机系统描述自己的能力和特性。可以将它理解为显示器的"身份证"或"技术规格说明书"。 EDID 包含的信息： 基本标识信息： 制造商 ID（如 Dell = “DEL”, Samsung = “SAM”） 产品型号代码和序列号 生产日期（周数/年份） 显示能力参数： 支持的分辨率列表（如 1920x1200, 1600x1200, 1280x1024） 支持的刷新率（如 60Hz, 75Hz） 原生（推荐）分辨率 色彩深度和色域信息 物理特性： 屏幕物理尺寸（以毫米为单位，用于计算正确的 DPI） 显示接口类型（模拟/数字） Gamma 值（2.2 是常见值） 系统如何读取 EDID？ 是的，操作系统从显示器读取 EDID 信息。 这是一个自动化的初始化过程： ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 1. 物理连接 │ │ 显示器连接到主机（HDMI/DisplayPort/DVI/VGA） │ │ 硬件检测到连接 │ └──────────────────┬──────────────────────────────────────────┘ ↓ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 2. DDC 通信初始化 │ │ 主机 → 显示器：发起 DDC (Display Data Channel) 请求 │ │ 使用 I2C 总线协议 │ └──────────────────┬──────────────────────────────────────────┘ ↓ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 3. EDID 数据传输 │ │ 显示器 → 主机：返回 EDID 数据（128 或 256 字节） │ │ 通过显示线缆内的专用数据通道 │ └──────────────────┬──────────────────────────────────────────┘ ↓ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 4. 内核处理 │ │ GPU 驱动解析 EDID → 验证校验和 → 提取支持的模式 │ └──────────────────┬──────────────────────────────────────────┘ ↓ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 5. 自动配置 │ │ 选择最佳分辨率（通常是原生分辨率）→ 配置显示输出 │ └─────────────────────────────────────────────────────────────┘ 通信协议细节： ...

概述 在参与开源项目开发时，通常的工作流程是：Fork 主仓库 → 在自己的仓库开发 → 保持与主仓库同步 → 提交 Pull Request。本文记录这个完整的操作流程。 前置准备 添加上游仓库 首次 fork 项目后，需要添加原始仓库（上游仓库）作为远程仓库： # 添加上游仓库 git remote add upstream <原始仓库的 git 地址>igin https://github.com/your-username/project.git (fetch) origin https://github.com/your-username/project.git (push) upstream https://github.com/original-owner/project.git (fetch) upstream https://github.com/original-owner/project.git (push) origin: 你的 fork 仓库 upstream: 原始仓库（上游） 保持本地主分支同步 在开发新功能前，或定期需要将上游仓库的最新变更同步到本地： 1. 获取上游仓库的最新变更 git fetch upstream 这会下载上游仓库的所有分支和提交，但不会合并到本地。 2. 切换到本地主分支 git checkout main # 或者 git switch main 3. 检查当前状态 git status 确保工作区是干净的，没有未提交的更改。 4. 合并上游主分支 git merge upstream/main 为什么 main 分支用 merge 而不是 rebase？ ...

概述 给开源项目贡献代码是参与开源社区的重要方式。本文记录了从 Fork 仓库到提交 Pull Request (PR) 的完整流程。 前置准备 Fork 仓库 在 GitHub 上打开你想贡献的开源项目 点击右上角的 Fork 按钮 将仓库 Fork 到你自己的账号下 克隆你的 Fork git clone https://github.com/你的账号/仓库名.git cd 仓库名 配置上游仓库 添加上游仓库（只需做一次） git remote add upstream https://github.com/官方账号/官方仓库.git 验证 remote 配置 git remote -v 输出应该类似： origin https://github.com/你的账号/仓库名.git (fetch) origin https://github.com/你的账号/仓库名.git (push) upstream https://github.com/官方账号/官方仓库.git (fetch) upstream https://github.com/官方账号/官方仓库.git (push) 同步上游代码 在开始新功能开发前，确保你的本地代码与上游保持同步： # 拉取上游最新代码 git fetch upstream # 切换到 main 分支 git checkout main # 合并上游的 main git merge upstream/main # 推送到你的 fork git push origin main 创建功能分支 不要直接在 main 分支上开发，应该创建新的功能分支： ...

python basic 数据类型 list array, 列表, 数组 list/dict str to list/dict >>> import ast >>> x = '[ "A","B","C" , " D"]' >>> x = ast.literal_eval(x) >>> x ['A', 'B', 'C', ' D'] >>> x = [n.strip() for n in x] >>> x ['A', 'B', 'C', 'D'] colon syntax # check if two list equal sorted(a) == sorted(b) : is the delimiter of the slice syntax to 'slice out' sub-parts in sequences , [start:end] [1:5] is equivalent to "from 1 to 5" (5 not included) [1:] is equivalent to "1 to end" [:20] from start to 20 # Python 合并两个列表 # 法一： # Python合并两个列表, 相加是拼接 list1=[1,2,3] list2=[4,5,6,7] list3=list1+list2 print('list3',list3)#输出[1,2,3,4,5,6,7] # 注意：Python合并两个NumPy数组，相加时候是对应相加 import numpy as np arr1=np.array([1,2,3]) arr2=np.array([4,5,6]) arr3=arr1+arr2 print(arr3)#输出[5 7 9] #那么NumPy数组怎么拼接呢，使用concatenate arr4=np.concatenate((arr1,arr2),axis=0) print('arr4',arr4) # 法二： l3=[] l1=[1,2,3] l2=[4,5,6] l3.append(l1) l3.append(l2) print('l3',l3)#输出[[1, 2, 3], [4, 5, 6]],注意这里是二维列表,不是我们想要的结果 # 如何才能达到我们要的结果，使用 extend l1.extend(l2) print('l1',l1)#[1, 2, 3, 4, 5, 6] # 总结： # Python合并两个列表，可用两个列表相加存入新列表，或者使用extend在原列表修改 ———————————————— ...

git reset git reset 是一个重置 (reset) 命令， 通过 git reset 命令可以修改 HEAD 指向不同的提交，这个提交甚至都不必是当前分支上的某次提交， 只要是版本库中合法提交都可以使用这个命令进行设置，相应的版本库的内容也会发生对应的变化， 它可以使你正在开发的 dev 分支瞬间变成 master 分支。 版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-NC-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/albertsh/article/details/106448035 # 默认 --soft # 默认 HEAD git reset # 如果本地有没提交到 local repo 的话, 会提示 Unstaged changes after reset, 如果的确是要放弃修改, 可以执行 git reset --hard # 丢弃 工作树 和 索引 的修改 git reset --hard # 等价于 git reset --hard HEAD # reset 最近一次 commit git reset --hard HEAD^ git reset --hard HEAD~1 # reset 最近两次 commit git reset --hard HEAD~2 # reset 到某一个 commit, 退到/进到 指定 commit_id # 默认是 --mixed 模式（保留工作区修改，撤销 commit 和 git add） git reset commit_id # 等价于 git reset --mixed commit_id # hard reset 到指定 commit（危险！会丢失所有修改） git reset --hard commit_id git reset --soft HEAD^ # 重置到远程分支（丢弃本地未 push 的 commit） git fetch origin git reset --hard origin/main # 如果是其他分支，替换 main 为对应分支名 进行了错误的提交，但是还没有 push 到远程分支，想要撤销最近的几次提交 (commit)，可以使用 git reset –-soft/hard 命令。 ...

DDD 领域驱动设计 (Domain-Driven Design，简称 DDD） Domain Layer 领域层 - 业务实体, 值对象, 领域服务 Infrastructure Layer 基础设施层 - 数据访问, 外部服务调用等技术实现 Application Layer 应用层 - 协调领域对象来执行应用用例 Interface Layer 接口层 - API 控制器, 视图 值对象 (Value Objects) 实体对象 (Entity) Repository 模式 - 抽象的数据访问层 聚合根 Factory 模式 Domain Service 值对象 (Value Objects) 代表领域中没有身份标识但有重要意义的概念 不可变性 (Immutability), 一旦创建，不能修改, 只读属性 基于值的相等性 (Value-based Equality), 比较的是值，不是对象引用 无身份标识 (No Identity), 两个值相同的对象被认为是相等的 可哈希性 (Hashable) 生命周期 短暂，可替换 封装业务逻辑: 比如某些固定规则的字符串组合 值对象的使用场景: 复合标识符 实体对象 (Entity) 有唯一身份ID ...

什么是 LangGraph LangGraph 是 LangChain 生态系统中的一个框架，专门用于构建有状态的、多步骤的 AI 应用程序。它通过图（Graph）的方式来定义和管理复杂的 AI 工作流，让开发者能够创建具有循环、条件分支和持久化状态的智能体系统。 LangGraph 的核心理念是将 AI 应用程序建模为状态机，其中节点代表操作步骤，边代表流程控制，状态在节点之间传递和更新。 核心概念 State（状态） State 是在整个工作流中传递和更新的数据结构。通常使用 TypedDict 定义： from typing import TypedDict, Annotated from langgraph.graph import add_messages class AgentState(TypedDict): messages: Annotated[list, add_messages] user_input: str analysis_result: str Node（节点） Node 是执行具体操作的函数，接收当前状态并返回更新后的状态： def research_node(state: AgentState): # 执行研究任务 result = do_research(state['user_input']) return { "analysis_result": result, "messages": [("assistant", f"研究完成：{result}")] } Edge（边） Edge 定义节点之间的连接关系： Normal Edge（普通边）：直接连接两个节点 Conditional Edge（条件边）：根据状态决定下一个节点 from langgraph.graph import StateGraph, END # 普通边 workflow.add_edge("node_a", "node_b") # 条件边 def should_continue(state): if state['done']: return END return "continue_node" workflow.add_conditional_edges( "decision_node", should_continue ) Graph（图） Graph 是完整的工作流定义，包含所有节点、边和状态管理： from langgraph.graph import StateGraph workflow = StateGraph(AgentState) # 添加节点 workflow.add_node("research", research_node) workflow.add_node("analyze", analyze_node) workflow.add_node("respond", respond_node) # 定义边 workflow.add_edge("research", "analyze") workflow.add_edge("analyze", "respond") # 设置入口点 workflow.set_entry_point("research") # 编译图 app = workflow.compile() 核心特性 1. 状态持久化 LangGraph 支持状态的持久化存储，可以实现： ...

什么是 CrewAI CrewAI 是一个开源的 Python 框架，专门用于构建和管理多智能体（Multi-Agent）系统。它允许开发者创建一个由多个 AI 智能体组成的"团队"（Crew），这些智能体可以协同工作，共同完成复杂的任务。 核心概念 Agent（智能体） Agent 是 CrewAI 中的基本执行单元，代表一个具有特定角色和能力的 AI 助手。每个 Agent 具有： Role（角色）：定义 Agent 的身份和职责 Goal（目标）：Agent 要达成的目标 Backstory（背景故事）：为 Agent 提供上下文和个性 Tools（工具）：Agent 可以使用的工具集合 from crewai import Agent researcher = Agent( role='研究员', goal='收集和分析相关信息', backstory='你是一位经验丰富的研究专家，擅长从各种来源收集准确信息', tools=[search_tool, scrape_tool], verbose=True ) Task（任务） Task 定义了需要完成的具体工作，包括： Description（描述）：任务的详细说明 Agent：负责执行该任务的智能体 Expected Output（期望输出）：任务完成后的预期结果 from crewai import Task research_task = Task( description='研究 AI 领域的最新发展趋势', agent=researcher, expected_output='一份包含最新 AI 趋势的详细报告' ) Crew（团队） Crew 是多个 Agent 和 Task 的组合，负责协调整个工作流程： from crewai import Crew, Process crew = Crew( agents=[researcher, writer, reviewer], tasks=[research_task, write_task, review_task], process=Process.sequential # 顺序执行 ) result = crew.kickoff() 执行流程 CrewAI 支持两种执行流程： ...

font, 字体 主流编程字体 等宽编程字体特性 编程字体需要具备以下特点： 等宽设计：每个字符宽度相同，便于代码对齐 字符区分度高：容易区分 0O（数字零和字母O）、1lI（数字一、小写L和大写I）等相似字符 连字支持（可选）：将 ->, =>, != 等组合显示为单个符号 编程符号优化：清晰的括号、引号、运算符显示 舒适的行高和字间距：长时间编码不易疲劳 开源免费字体 Cascadia Code 开发者：Microsoft 特点：Windows Terminal 默认字体，支持连字（Cascadia Code PL 变体），包含 Powerline 字形 适用场景：Windows 开发、终端、VS Code 安装：sudo apt install fonts-cascadia-code (Ubuntu/Debian) 官网：https://github.com/microsoft/cascadia-code JetBrains Mono 开发者：JetBrains 特点：专为开发者设计，字符高度区分，支持连字，行高适中 适用场景：IntelliJ IDEA、PyCharm 等 JetBrains IDE 推荐 官网：https://www.jetbrains.com/lp/mono/ Fira Code 开发者：Mozilla（基于 Fira Sans 和 Fira Mono） 特点：最流行的连字编程字体之一，支持 100+ 连字组合 适用场景：喜欢连字效果的开发者 安装：sudo apt install fonts-firacode 官网：https://github.com/tonsky/FiraCode Hack 特点：基于 Bitstream Vera 和 DejaVu，字符区分度极高 适用场景：注重代码可读性，不需要连字 安装：sudo apt install fonts-hack 官网：https://sourcefoundry.org/hack/ Source Code Pro 开发者：Adobe 特点：优雅的设计，6 种字重，清晰的字符 适用场景：喜欢 Adobe 设计风格 安装：sudo pacman -S adobe-source-code-pro-fonts (Arch) 官网：https://adobe-fonts.github.io/source-code-pro/ DejaVu Sans Mono 特点：基于 Vera Sans Mono，Unicode 覆盖广 适用场景：多语言编程，Linux 默认等宽字体 安装：大多数 Linux 发行版预装 Ubuntu Mono 开发者：Canonical 特点：Ubuntu 系统默认等宽字体，字符清晰 适用场景：Ubuntu 用户 Inconsolata 开发者：Raph Levien 特点：简洁紧凑，适合小屏幕 适用场景：小尺寸显示 官网：https://levien.com/type/myfonts/inconsolata.html IBM Plex Mono 开发者：IBM 特点：现代设计，IBM 企业级品质 适用场景：喜欢 IBM 设计语言 官网：https://www.ibm.com/plex/ Iosevka 特点：窄字符设计，同屏显示更多代码 适用场景：喜欢紧凑布局，小屏幕 官网：https://typeof.net/Iosevka/ 商业付费字体 SF Mono 开发者：Apple 特点：macOS 和 Xcode 默认等宽字体 适用场景：macOS 开发者 获取：随 macOS 系统或 Xcode 提供 Operator Mono 开发者：Hoefler & Co. 特点：优雅的意大利斜体，价格较贵（$199+） 适用场景：追求极致美观 官网：https://www.typography.com/fonts/operator/ MonoLisa 特点：专注可读性和长时间编码舒适度 价格：€139 起 官网：https://www.monolisa.dev/ Nerd Fonts 系列 Nerd Fonts 是在流行编程字体基础上打补丁，添加大量图标字形（Font Awesome、Devicons、Octicons 等）。 ...

Python 3.12 新特性概览 Python 3.12 于 2023 年 10 月发布，带来了多项重要改进和新特性。 主要新特性 1. 更灵活的 f-string 解析器 Python 3.12 重写了 f-string 的解析器（PEP 701），解决了之前版本的引号限制问题。 Python 3.11 及之前的限制： f-string 内部不能使用与外部相同的引号类型 如果外部用双引号 f"..."，内部只能用单引号 '...' 不支持反斜杠转义 不支持多行表达式 Python 3.12 的改进： # 支持嵌套引号 songs = ['Take me back to Eden', 'Alkaline', 'Ascensionism'] # Python 3.11 及之前版本：语法错误！ # print(f"This is the playlist: {", ".join(songs)}") # ❌ 引号冲突 # 必须这样写： # print(f"This is the playlist: {', '.join(songs)}") # ✅ 内部用单引号 # Python 3.12：可以自由嵌套 print(f"This is the playlist: {", ".join(songs)}") # ✅ 支持！ # 支持多行表达式和注释 value = f"{ # 计算总和 sum([1, 2, 3]) }" # 支持反斜杠转义 print(f"换行符: {'\n'}") 2. 改进的错误消息 Python 3.12 提供了更详细、更有帮助的错误消息： ...

bitwarden auto fill Chrome extension> bitwarden> settings> option> autofill> enable auto-fill on page load podman server https://hub.docker.com/r/vaultwarden/server # docker pull vaultwarden/server:1.33.2-alpine podman pull vaultwarden/server:1.35.2-alpine podman run -d --name bitwarden -v bitwarden-data:/data/ -p 8000:80 docker.io/vaultwarden/server:latest docker run -d --name bitwarden --restart=always -v bitwarden-data:/data/ -p 8000:80 vaultwarden/server:1.28.1-alpine 测试一下，直接用浏览器访问 80 端口应该能看到 bitwarden 的登录页面，注册用户的话会被要求通过 https 访问。 client Linux (Arch): pacman -S bitwarden macOS (Homebrew): 桌面应用： brew install --cask bitwarden 命令行工具（CLI）： brew install bitwarden-cli bitwarden ssh key, bw-key download bw-key from https://github.com/haipengno1/bw-key/releases ...

介绍 Taskfile 是一个现代化的任务运行器和构建工具，使用 YAML 格式定义任务，是 Makefile 的替代方案。 task run vs task start 语义区别 run（运行） 强调"执行"程序 通常用于开发环境，直接运行源代码 示例：go run、python script.py 适合开发调试，不需要编译 用于一次性执行任务或脚本 start（启动） 强调"启动"服务 通常用于启动已编译的二进制文件或服务 示例：systemctl start、service start 暗示这是一个长期运行的服务 用于启动后台服务或守护进程 命名建议 在 Taskfile 中定义任务时： 使用 run 命名：开发环境执行、脚本运行、一次性任务 使用 start 命名：服务启动、后台进程、长期运行的应用 示例： version: '3' tasks: run: desc: 运行应用（开发模式） cmds: - go run main.go start: desc: 启动服务（生产模式） cmds: - ./bin/app 参考 Taskfile 官方文档

macOS Basic # uninstal /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/uninstall.sh)" # install /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)" brew install maven diskutil list 快捷键 截屏: Command + Shift + 3 显示隐藏文件: Command + Shift + . 将光标移动到行首：control + a 将光标移动到行尾：control + e 清除屏幕：control + l 搜索以前使用命令：control + r 清除当前行：control + u 清除至当前行尾：control + k 单词为单位移动：option + 方向键 terimnal 快捷键 Ctrl + d 删除一个字符，相当于通常的Delete键（命令行若无所有字符，则相当于exit；处理多行标准输入时也表示eof） Ctrl + h 退格删除一个字符，相当于通常的Backspace键 Ctrl + u 删除光标之前到行首的字符 Ctrl + k 删除光标之前到行尾的字符 Ctrl + c 取消当前行输入的命令，相当于Ctrl + Break Ctrl + a 光标移动到行首（Ahead of line），相当于通常的Home键 Ctrl + e 光标移动到行尾（End of line） Ctrl + f 光标向前(Forward)移动一个字符位置 Ctrl + b 光标往回(Backward)移动一个字符位置 Ctrl + l 清屏，相当于执行clear命令 Ctrl + p 调出命令历史中的前一条（Previous）命令，相当于通常的上箭头 Ctrl + n 调出命令历史中的下一条（Next）命令，相当于通常的上箭头 Ctrl + r 显示：号提示，根据用户输入查找相关历史命令（reverse-i-search） Ctrl + w 删除从光标位置前到当前所处单词（Word）的开头 Ctrl + y 粘贴最后一次被删除的单词 ...

spring basic Spring Shell Spring Shell 是一个用于构建交互式命令行应用程序的 Spring 框架，让开发者能够快速创建功能丰富的 CLI 工具。 核心特性： 注解驱动 - 使用 @ShellComponent 和 @ShellMethod 定义命令 自动补全 - Tab 键补全命令和参数 命令历史 - 支持历史命令记录和回溯 内置帮助 - 自动生成帮助文档 Spring Boot 集成 - 无缝集成 Spring Boot 生态 典型使用场景： 管理工具（部署、监控） 数据库客户端 DevOps 工具 微服务管理控制台 简单示例： @ShellComponent public class MyCommands { @ShellMethod("Say hello") public String hello(@ShellOption String name) { return "Hello " + name + "!"; } } 运行后可在交互式 shell 中执行： ...

SQLite version: 3.44.0 SQLite 通过文件来保存数据库，一个文件就是一个数据库 commands # archlinux install sqlite sudo pacman -S sqlite # ubuntu sudo apt install sqlite3 # 打开一个已经存在的数据库 sqlite3 /var/lib/enx-api/enx.db # 启动 sqlite sqlite3 # 列出数据库文件和名字 .databases # query schema, 列出所有的表 .table # 查看表结构, 注意, 表名后面没有分号 .schema table0 # 创建数据库 sqlite3 /data/rssx/rssx.db # insert data insert into table_0 (name) values ('foo'); CREATE TABLE if not exists table_1 (name varchar(50) collate nocase PRIMARY KEY, create_time timestamp DEFAULT NULL); insert into table_1 (name) values ('foo'); insert into table_1 (name) values ('Foo'); -- Runtime error: UNIQUE constraint failed: table_1.name (19) # help .help # show tables .tables # insert # alter table, rename alter table feed rename to feeds; -- query that returns the size of a table in a SQLite database -- 空表的 size 是 4096 select sum("pgsize") from "dbstat" where name='table0'; -- drop table drop table table0; SQLite，是一种轻型的数据库，是遵守 ACID 的关联式数据库管理系统，它的设计目标是嵌入式的，而且目前已经在很多嵌入式产品中使用了它， 它占用资源非常地低，在嵌入式设备中，可能只需要几百K的内存就够了。它能够支持 Windows/Linux/Unix 等等主流的操作系统， 同时能够跟很多程序语言相结合，比如 Tcl、C#、PHP、Java等，还有ODBC接口，同样比起 MySQL、PostgreSQL 这两款开源世界著名的数据库管理系统来讲， 它的处理速度比他们都快。SQLite 第一个Alpha 版本诞生于2000年5月。 至今已经有12个年头，SQLite 也迎来了一个版本 SQLite 3 已经发布。 ...

archlinux AUR Helper yay https://github.com/Jguer/yay yay 是一个 AUR 助手。它使用 Go 语言写成, 宗旨是提供最少化用户输入的 pacman 界面、yaourt 式的搜索, 而几乎没有任何依赖软件。 yay 安装 pacman -S --needed git base-devel git clone https://aur.archlinux.org/yay.git cd yay makepkg -si # 如果遇到 sudo 权限问题，可以分两步执行： # 1. 构建包（普通用户） makepkg # 2. 安装包（需要 root 权限） su -c "pacman -U yay-*.pkg.tar.zst" # 或者 sudo pacman -U yay-*.pkg.tar.zst pacman -S --needed git base-devel && git clone https://aur.archlinux.org/yay.git && cd yay && makepkg -si Binary If you do not want to compile yay yourself you can use the builds generated by GitHub Actions. ...

Python 3.14 概述 Python 3.14 于 2025 年 10 月 7 日正式发布（当前最新版本：3.14.2，2025年12月5日），带来多项重大改进和新特性。这是 Python 发展历程中的重要里程碑，包括注解系统的重大变革、模板字符串、多解释器支持等令人期待的功能。 核心新特性 PEP 649 & PEP 749: 延迟注解求值 Python 3.14 最重大的变化！ 注解不再立即求值，而是存储在特殊的注解函数中，仅在需要时才求值。 关键改进： 大幅提升运行时性能（注解定义成本最小化） 不再需要使用字符串包裹前向引用 新增 annotationlib 模块用于处理注解 三种注解格式： from annotationlib import get_annotations, Format def func(arg: Undefined): pass # VALUE 格式：求值为运行时值 try: get_annotations(func, format=Format.VALUE) except NameError: print("会抛出 NameError") # FORWARDREF 格式：未定义的名称替换为特殊标记 print(get_annotations(func, format=Format.FORWARDREF)) # {'arg': ForwardRef('Undefined', owner=<function func>)} # STRING 格式：以字符串形式返回 print(get_annotations(func, format=Format.STRING)) # {'arg': 'Undefined'} PEP 734: 标准库中的多解释器支持 突破性功能！ 在同一进程中运行多个独立 Python 解释器的能力现已暴露给 Python 层。 ...

linux 网络监控, NetHogs 推荐工具： bandwhich - 进程级网络监控，显示连接详情（推荐） btop++ - 全能系统监控（含网络） bottom - 轻量级系统监控 nethogs - 经典进程带宽监控 按功能分类： 监控总体带宽使用 - nload、bmon、slurm、bwm-ng、cbm、speedometer、netload 监控总体带宽使用（批量式输出）- vnstat、ifstat、dstat、collectl 每个套接字连接的带宽使用 - iftop、iptraf、tcptrack、pktstat、netwatch、trafshow 每个进程的带宽使用 - bandwhich、nethogs 全面系统监控（含网络）- btop++、bottom nethogs sudo pacman -S nethogs # 刷新频率 5 秒 nethogs -d 5 网络监控工具推荐 bandwhich - 专注网络的监控工具 最推荐用于网络流量监控 - 使用 Rust 编写，2019 年开始开发 核心特点： 🚀 现代化的终端 UI，彩色交互界面 📊 实时显示每个进程、连接、远程地址的网络使用情况 🎯 可同时查看进程级和连接级的流量详情 💡 显示目标主机名（DNS 解析）、端口、协议 ⚡ 性能优秀，资源占用低 🔍 支持排序和过滤功能 适用场景： 排查哪个程序在占用网络带宽 监控异常网络连接和流量去向 查看具体的远程地址和端口信息 # 安装（Arch Linux） sudo pacman -S bandwhich # 使用（需要 root 权限） sudo bandwhich 与 nethogs 对比： ...