演唱会散场后，留下的不止是歌声看完演唱会的你是开心的，快乐的，纯粹的。纯粹到你不需要思考任何事，只记得自己喜欢洛天依。你以为只是结束了一场演唱会，一场音乐剧，一场大型活动。但你会在某个日出/午后/下午/夜晚时突然想到你在演唱会前后的所作所为，你期待的心情，收无料时的开心，排场贩的等待，和其他老师们的合照，和p主们的签名，每一刻记忆都会对现在的你出现巨大的割裂。你会伤心会怀念会流泪。你会发现你有多么真真正正的喜欢这个女孩。你会患得患失，会无比怀念，会不断翻看自己和他人所记录去回忆那美好一天。
就像演唱会结束后的空荡荡的心情，像是丢失了什么重要的东西。 这种感觉会在之后的时间里不断涌现，将你拉回演唱会的那一天，让你更加深刻地体会到那份喜爱。
但正如她给你唱的歌一样:分开后一定会遗憾，记得所有快乐都是真的。演唱会虽然结束，但我们还会再见。
是的，我们终将重逢。
因为热爱，所以奔赴山海天依的每一首歌曲、每一帧动画，从制作到呈现，之所以拥有与血肉共鸣的力量，从来不只是按下既定的播放键。
还有搭建、灯光、乐手、导演、嘉宾等所有staff老师和创作老师们的付出。 他 ...
网页应用技术分析1. 页面逻辑分析访问此项目的Github地址
该网页应用的执行逻辑是一个精确控制的、分阶段的状态流程，具体如下：
初始化与基础检测:
页面加载完成 (DOMContentLoaded) 后，runOnce() 函数启动，调用 detect() 函数执行第一轮基础检测。
UI在此阶段显示加载状态，并通过 addStep() 函数将每一步检测的细节实时渲染到“检测过程”卡片中。
检测结束后，“检测结果”卡片会更新，展示初步识别的操作系统、置信度及各系统得分。
AudioManager 类被实例化，并设置用户交互监听器，为后续音频播放做准备。
用户交互与高级检测:
基础检测完成后，“高级检测”按钮解锁。
用户点击该按钮后，performAdvancedDetection() 函数被调用，启动第二轮高级检测，利用Client Hints和WebAuthn API进行更深度的分析。
结果裁定与篡改分析:
高级检测完成后，程序会将其结果与基础检测的结果进行严格比对。
若结果不一致：程序判定环境可能被篡改。此时会优先采信更可靠的高级检测结果，并通过applyTam ...
哔哩视奸小助手：一款 Bilibili 用户评论分析利器想快速了解一位 B站 用户都在评论些什么？ 今天给大家推荐一款简单易用的桌面应用程序： 哔哩视奸小助手 它可以帮助你轻松抓取指定用户的评论数据，并生成词云图，快速了解用户的评论热点和语言习惯。
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项目简介哔哩视奸小助手 是一款专为分析 Bilibili 用户评论数据而设计的 Windows 桌面应用程序。 你只需要输入目标用户的 UID，程序就会自动抓取该用户的所有评论历史，将其保存为 Excel 文件，并生成一张直观的词云图。
功能特性
图形化界面: 简洁美观的用户界面，操作简单易上手。
一键数据抓取: 输入目标用户的 Bilibili UID，即可自动从第三方 API 获取全部评论数据。
导出到 Excel: 将抓取到的评论数据（包括内容、时间、点赞数等）整理并保存为 .xlsx 格式的文件，方便后续筛选和分析。
智能词云生成: 自动对评论文本进行预处理（如去除表情符号、回复格式），并生成一张高分辨率的词云图片，核心词汇一目了然。
实时进度反馈: 界面内的日志窗口会实时显示抓取和分析的进度， ...
🚀 数字人格克隆：OmniDimen-4B-Emotion 的 LoRA 人格化分支训练
这份笔记旨在帮助你使用自己的聊天数据，通过 LoRA (Low-Rank Adaptation) 高效微调技术，在强大的中文情感模型 OmniDimen-4B-Emotion 的基础上，克隆一个具有特定“人格”的语言模型。你可以将其视为为你所选择的基础模型，训练一个轻量级的、可插拔的“人格分支”。
整个过程被封装在 Google Colab 笔记本中，你只需要按照步骤运行单元格并配置参数，即可开始训练。
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✨ 核心特性
一键运行：点击上方 “在 Colab 中打开” 按钮，即可将完整的训练环境保存到你自己的 Google Drive 并开始使用。
高效微调：采用 LoRA 和 4-bit 量化技术，即使在 Colab 提供的免费 T4 GPU 上也能轻松训练 4B（40亿参数）规模的模型。
智能数据处理：内置两种数据准备模式：
聊天记录自动解析 🧠：可直接处理从QQ/微信导出的 .txt 格式聊天记录，自动转换成训练格式。
强学习手动输入 ✍️：通过简单的 ...
Agent-Dockerapp.py：基于 Docker 的哪吒探针多合一部署方案一直想在云服务器上部署一个监控探针，但又不想占用太多资源？ 这是一个基于 Docker 的哪吒探针持久化部署方案。 这个项目可以将哪吒探针部署在各类免费或付费的容器托管平台（如 Koyeb, Claw Cloud, Render, Zeabur 等），充分利用资源。
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项目简介Agent-Dockerapp.py 是一个轻量级的解决方案，旨在简化哪吒探针的部署流程。 它通过 Docker 容器化技术，将探针及其依赖项打包成一个独立的单元，从而实现快速、便捷的部署和管理。
这个方案内置了 Flask 伪装页面 🎭 和多探针支持 🚀，可以在一个免费服务中高效、稳定地运行多个探针。
项目特性
容器化部署: 基于 Dockerfile 构建，方便迁移和部署。
多探针支持: 在一个服务实例中，通过环境变量即可同时运行多个探针，节省资源。
网页伪装: 内置一个基于 Flask 的精美伪装页面，有效应对部分平台的闲置策略和审查，避免服务被意外停止。
自动构建: 集成 GitHub ...
Website Mirror Script 🌐这是一个Python 脚本，用于创建指定网站的本地离线镜像。它会从一个起始 URL 开始，递归地下载所有同域名下的页面、样式表、脚本和图片，并重写链接以便在本地进行浏览。
完成镜像后，脚本会自动启动一个本地 Web 服务器，让您可以方便地在浏览器中预览结果。
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功能特性 ✨
递归下载: 从一个入口 URL 开始，自动抓取整个站点的结构和资源。
链接重写: 智能地将页面中的绝对链接（如 href, src）转换为相对链接，确保镜像站点可以完全离线工作。
资源处理: 能够下载 HTML、CSS、JavaScript 文件以及图片等多种资源类型。
遵守 robots.txt: 可配置是否遵守目标网站的 robots.txt 爬虫协议，做一个“有礼貌的”爬虫。
支持抓取延迟: 如果 robots.txt 中定义了 Crawl-delay，脚本会自动遵守，避免对服务器造成过大压力。
内置 Web 服务器: 镜像完成后，一键启动本地服务器，立即在 http://localhost:PORT 查看效果。
路径清理: 自动处理 ...
天枢监控 - 网易云数字专辑销量监控工具 💿访问此项目的Github地址
一款基于 Python 和 Tkinter 的图形化工具，专用于实时监控网易云音乐上指定数字专辑的销量。当销量达到或超过您设定的预警阈值时，它会立刻通过声音、桌面弹窗和微信推送（Server酱）向您发出警报。
✨ 功能特性
📈 实时销量监控: 自动定时刷新，获取指定ID专辑的最新销量数据。
🖼️ 图形操作界面: 简洁直观的 GUI 界面，所有配置项一目了然。
🔔 自定义预警: 自由设定销量阈值，一旦达标立即触发警报。
多元化提醒:
🔊 声音警报: 支持播放多种音频格式 (如 .mp3, .wav, .ogg 等) 作为提示音。
💻 桌面弹窗: 在电脑屏幕上弹出醒目的警报窗口。
📱 Server酱推送: 通过 Server酱 将通知推送到您的微信，让您随时随地掌握动态。
🌐 支持网络代理: 可配置 HTTP/HTTPS 代理，以应对不同的网络环境。
💾 自动保存配置: 关闭软件时，所有设置（包括窗口位置和大小）会自动保存到 config.json 文件中，下次打开时无需重新配置。 ...
Sketchbook 安卓版高级功能解锁：基于截图的逆向流程记录背景偶然发现 Sketchbook（安卓版）的新版本似乎包含了需要购买才能使用的高级功能（在界面上可能显示为“高级版捆绑包”或类似字样）。由于购买途径似乎受限于 Google Play 商店，这给无法或不愿使用该商店的用户带来了不便。因此，尝试通过逆向工程来分析和修改应用，以期在本地解锁这些功能。
目标应用： Sketchbook (安卓版)目标： 解锁应用内的高级功能。初始状态： 应用内有高级功能区域，但显示为锁定状态，需要购买。
使用工具：
NP 管理器: 用于 APK 分析、修改、资源查看和代码编辑。
声明： 本文仅记录基于截图的操作过程，用于技术交流和学习。修改应用可能违反用户协议，并可能导致应用不稳定。请尊重开发者劳动，支持正版。
逆向修改步骤1. 准备工作：应用共存与提取为了方便修改且不影响原版应用，首先使用 NP 管理器对 Sketchbook 应用进行处理。
打开 NP 管理器，找到 Sketchbook 应用。
使用其“应用共存”功能（或类似的提取安装包功能），生成一个独立的、可供修改的 APK ...
前言Serv00.com最近比较火热，因为号称提供10年免费并无限流量的虚拟主机服务确实很吸引人，我手上已经有一个账号了，如何注册大家自己试试，主要是看IP的干净程度。今天写一篇用Serv00.com自带的邮箱系统搭建自己的”Serv00 域名邮箱”，使用自己域名进行邮箱操作，包括收发邮件、邮件转发、Catch-all、无限别名、自定义发件人身份等。
为了写文方便，先定义一下
自己的主域名：geekyes.eu.org；子域名：mail.geekyes.eu.org；DNS解析托管在cloudflare.com
注册成功后，进入面板或通过注册邮件查看账号基本信息
我这里的邮箱信息是mail8开头，教程里也就以mail8为例，以后注册到了mail9、mail10请自行替换。
一、部署收发邮件
新建站点
我使用子域名mail.geekyes.eu.org，也可以直接使用主域名。
查看站点ip，二选一用哪个都行，复制备用。
在cloudflare面板新建一个A记录，解析到刚才查看的ip地址。
回到serv00面板，E-mail栏下，选择“add new e-mail”，填 ...
深入剖析 PyTorch 训练脚本一个用于图像分类（以水稻图像为例）的 PyTorch 训练脚本。虽然它看起来可能是一个标准的迁移学习流程，但仔细观察会发现其中蕴含着一些值得学习的设计理念和实用技巧。本文将带你解读这份代码的独特之处、关键原理以及可能的“创新点”（或者说，是值得借鉴的优秀实践）。
核心流程概览在深入细节之前，我们先快速浏览一下脚本的核心功能：
环境设置：设置随机种子以保证实验的可复现性。
数据准备：自动将原始数据集 (rice_images) 按比例（默认 80/20）分割成训练集 (train) 和验证集 (val)，并存放到 data 目录下。如果 data 目录已存在且非空，则跳过复制。
数据加载与增强：
使用 torchvision.datasets.ImageFolder 加载数据。
定义了强大的数据增强 (data_transforms) 策略，特别是对训练集应用了多种随机变换（裁剪、翻转、旋转、仿射、颜色抖动、透视变换），以提高模型的泛化能力。验证集则使用标准的中心裁剪和缩放。
使用 torch.utils.data.DataLoader 创建 ...
