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2025

硬盘突然坏掉，我花了半个月才把数据救回来…（附数据恢复工具）

硬盘崩了？数据恢复折腾半个月，最后捡回大部分残骸。MFT坏了只能干瞪眼？先镜像再扫描，工具堆里找活路。备份？下次记得多来几个副本，别等丢完才叫苦。

#2025#AI#前端+4
2025-09-276,028
2025-09-27
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2025

AI时代的全栈框架：独立开发者的机会与挑战

独立开发者终于能全干了？AI帮忙还愁生态？一体性是王道，但选什么框架还得自己纠结。AI写代码真靠谱？

#2025#AI#前端+4
2025-09-12507
2025-09-12
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Django

Django过时了吗？从ASGI到AI时代的思考

Django过时？技术趋势变了而已，异步支持短板在AI时代更明显。生态工程化再稳，也挡不住轻量框架和ASGI的冲击。独立开发者该考虑新选择了？

#Django#AI#前端+4
2025-09-121,315
2025-09-12
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手机

怎么2025年还有人买 iPhone16 啊？使用了一个月之后，我居然成为果粉了

标题党罢了，三月入的iPhone16。小屏手感尚可，A18芯片总算不烫手了。iOS依然教用户用手机，但这块OLED屏实在辣眼睛。

#手机#AI#前端+4
2025-10-283,599
2025-10-21

最新文章

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数字生活

给热水器装上“电量显示”：用 Shelly Gen4 脚本实现零改装水量预测

把热水器功率当电量玩？还行，至少比拆机漏水强。Gen4本地脚本算个虚拟水量，误差5%以内——这活儿初中物理就能干，但你们就是想不到。代码解决生活焦虑？呵，我早用上了。

#数字生活#AI#前端+4
2026-05-254,439
2026-05-25
Mac

macOS 微信多开太麻烦？我用 DeepSeek 写了个工具一键搞定

知乎那套手动改Bundle ID再签名的操作，每回更新都得重来，不嫌烦？一行 `wechat-clone create 3` 搞定三开，还带TUI界面——写个Go工具十分钟，省得你终端敲坏键盘。

#Mac#AI#前端+4
2026-05-238,948
2026-05-23
DevOps

code-porter 代码工作区迁移工具

换电脑几十个项目手动拷？你不是懒就是蠢。写了code-porter，自动扫描、智能打包（bundle/zip），脏仓库也能保留未提交改动，一行uvx搞定。零依赖跨平台，U盘一插完事。别问我为什么不用rsync——它懂你项目结构？

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2026-05-228,749
2026-05-22
StarBlog番外

StarBlog番外(5) 从1.6到1.10，Publisher的半年进化之路

StarBlog Publisher半年从v1.6滚到v1.10.7，核心就三件事：AI塞进去（封面/关键词/标题模板）、图片处理自动化（压缩/正则匹配/画廊）、框架升到.NET 10外加Scoop安装。20多个版本硬是把“能用”磨成了“好用”。别的工具还在手动找图，它已经能抢Prompt工程师的活了。

#StarBlog番外#AI#前端+4
2026-05-216,026
2026-05-21
AI-炼丹

你的显卡能跑多少算子？用 55 个检查项，给 PyTorch GPU 环境做一次冒烟测试

一个破脚本能测的只是输出是否还在cuda上，跟真正的gpu性能有个毛线关系。跑出来54/55的“通过率”就敢吹ROCm完美？麻烦先去搞清batch_norm为什么挂，再看看你那些操作到底调了哪个后端的kernel。

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2026-05-20
LLM

LLM探索：离线部署Ollama和one-api服务

离线部署Ollama？手动下载上传，导入模型文件，啧，麻烦。one-api用Docker，tiktoken需下载重命名，更烦。添加渠道？简单。

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2025-02-18
LLM

LLM探索：大模型背后的向量魔法，Embedding技术初探

Embedding技术从Word Embedding发展到动态预训练模型，无处不在，但本文只是过时的基础。LLM时代，向量魔法如此关键，作者却拖更太久，内容早该更新了。

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2025-02-07
LLM

LLM探索：为ChatGLM2的gRPC后端增加连续对话功能

给ChatGLM2的gRPC后端硬塞了连续对话功能，改了proto、C#客户端和Python服务端代码。OpenAI格式转ChatGLM格式？真够折腾的，幸好有loguru。搞定了，但调试gRPC还是麻烦，考虑改OpenAI接口了。

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2023-10-19
LLM

ChatGLM-6B本地部署

下载项目代码 git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B.git 创建虚拟环境，建议使用 conda 管理 conda create -n chatglm python==3.8 安装依赖 conda activate chatglm pip install -r requirements.txt conda install cudatoolkit=

#LLM#AI#前端+4
2026-05-091,332
2023-04-23

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