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2025年8月16日
Ubunutu终端全方位配置增强(ZShell,HomeBrew,lsd,fzf,Yazi)
摘要: 目录最终成果zshell安装 zshell设为默认终端安装 oh-my-zshDracula 主题安装 zsh 插件autosuggestionsautojump zsh-syntax-highlighting安装 NerdFront 字体安装 lsd安装 homebrew安装 fzf安装图片预览工
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posted @ 2025-08-16 15:17 Miaops
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2025年8月6日
zerotier进行内网穿透
摘要: 创建虚拟局域网 进入Zerotier官网,点击 Start for Free,注册账号然后按照提示创建一个Network。 虚拟局域网配置 可以配置局域网名称,Network ID是虚拟局域网的ID,用于后续连接。 可以选择虚拟局域网的网段。 设备连接虚拟局域网 点击右上角的Download,然后下
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posted @ 2025-08-06 18:31 Miaops
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Switch进行moonlight串流
摘要: 下载Moonlight 到github页面下载switch的moonlight。 传输到Switch 把Moonlight-Switch.nro文件放到switch目录下。 进入串流 按住右肩键,打开任意游戏,进入Moonlight界面。 选择主机开始匹配 连接主机 成功串流 设置 同时按住 +和-
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posted @ 2025-08-06 18:30 Miaops
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2025年8月4日
利用GeminiBalance搭建Gemini API号池
摘要: 原理 每个谷歌账号可以在AI Studio创建多个Project,每个Project可以申请多个API,通过多注册几个谷歌账号,可以获得许多免费API。 每一个AP每分钟调用的次数有限,通过Gemini-Balance项目,可以搭建API号池,对API进行轮询调用。 前提条件 使用服务器部署时,需要
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posted @ 2025-08-04 15:44 Miaops
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2025年6月12日
MacOS cmd tab增强
摘要: 问题背景 在日常使用mac时,经常会使用cmd w关闭窗口或是cmd m最小化窗口,但是使用cmd w或cmd m后,会导致在cmd tab时,虽然会显示该应用,但是无法重新唤起窗口。 比如,使用cmd w关闭spotify或者chatgpt后,cmd tab无法唤醒。 解决方法初探 尝试搜索cmd
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posted @ 2025-06-12 01:32 Miaops
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2025年6月9日
TUF系统概述:Docker镜像安全分发的背后功臣
摘要: TUF基本介绍 TUF 是一个为软件更新系统设计的安全框架,最初由纽约大学的 Secure Systems Lab 提出。它的目标是解决传统软件更新过程中的各种安全问题(如中间人攻击、回滚攻击、密钥泄露等),通过多角色职责分离、多签名机制和密钥轮换机制来提高软件供应链的抗攻击能力和韧性。 具体案例:
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posted @ 2025-06-09 16:37 Miaops
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2025年2月3日
Make your ternimal more useful
摘要: 目录引入Iterm2配置和Zshell配置TmuxVim配置基本使用插件配置Coc默认配置快捷键说明NerdTree快捷键分屏:Buffer, Windows和Tab 引入 本着好程序员要用好终端的信念,加之在使用mac过程中对快捷键依赖度增加,对鼠标的依赖逐渐减少,所以打算尝试配置终端的代码编写环
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posted @ 2025-02-03 10:55 Miaops
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2025年1月31日
MacOS修改应用快捷键并绑定到触控板手势的一般思路
摘要: 具体步骤为: 使用CheatSheet软件查看菜单项名称 在系统设置中修改菜单项的快捷键 举个例子:修改Chrome中左右切换tab的快捷键(系统语言为英文,中文同理) 默认采用Control Tab和Control + Shift + Tab(或Command Shift [和Command Sh
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posted @ 2025-01-31 23:48 Miaops
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2025年1月26日
西电嵌入式操作系统内核原理与分析大作业(实现最近截止时间优先调度算法)
摘要: 实现方法 最近截至时间优先算法 最近截止时间优先算法(Earliest Deadline First, EDF) :一种基于任务的实时调度算法,会根据任务的 截止时间 来排序任务,截止时间最早的任务拥有最高优先级,优先执行。 最长运行时间:任务执行一次的最长时间 最近截止时间:任务截止的时刻 抢占式
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posted @ 2025-01-26 18:45 Miaops
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2024年12月11日
神经网络学习
摘要: 感知和学习 Rosenblatt Perceptron计算流程: 初始化:随机初始化权重 \(\mathbf{W}\) 和偏置 b 。 循环训练: 从训练集中随机选择一个样本$ (\mathbf{X}_i, y_i)$ 。 检查分类结果是否正确:如果 $y_i \cdot (\mathbf{W} \
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posted @ 2024-12-11 09:29 Miaops
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