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本文介绍了如何在极空间NAS上通过Docker部署Excalidraw手绘白板工具，并实现公网访问。主要内容包括：1.使用Docker拉取Excalidraw镜像并运行容器，将80端口映射到5000端口；2.在局域网内通过极空间IP加5000端口访问Excalidraw；3.安装cpolar内网穿透工具，为Excalidraw创建随机和固定的公网访问地址；4.配置固定二级子域名，获得永久可访问的U
「极客头条」—— 技术人员的新闻圈！
储能站或车队电池包的运维里，最怕的不是曲线变多，而是曲线已经在变坏，系统还只给出一堆历史记录。电压、电流、温度、SOC、充放电倍率、循环次数每天都在写入，单看某一个点位很难判断电池是不是正在异常衰减。到真正需要处理时，往往已经出现容量下降、单体温差扩大、充电时间变长，甚至某些单体提前进入高风险区间。TimechoAI 官方文档把电池健康管理列为典型场景之一，关注点包括从充放电时序数据预测健康状态变
<think>我们只需要按要求写摘要，≤150字。内容概述Natapp内网穿透使用教程。用简洁中文。</think>Natapp提供免费内网穿透方案，无需公网服务器。注册实名后，下载客户端、购买隧道（推荐TCP VIP2）、获取authtoken启动。可设访问令牌与IP白名单，并通过远程桌面实测内外网连接，兼顾便捷与安全。
亮数据云端Browser API让自动化框架更高效。
这次一共用了 6 份文件：采购方的需求 Word 和点位 Excel，以及甲、乙、丙、丁四家供应商提交的 Excel、Word 和 PDF。经过 TextIn xParse 逐份解析，四家的有效含税报价、B-01 频率、交付周期、质保期限和风险等级被放进了同一张综合评估表，另外还列出了 7 项勾稽异常与口径问题。这份结果没有直接把最低价排在第一位。供应商乙报价最低，但 B-01 的 0.8Hz 低
这一期视频播客我最喜欢的，是它没有停留在「AI 很厉害，你要被淘汰了」这种情绪上，而是老老实实地把「一个普通人怎么用 AI 挣到钱」这条路径，从心态、到方法、到组织形态，完整地铺了一遍。王利杰自己就是最好的样本：他不是科班工程师，他是个 vibe coder；他每个月花 1000 美金，产出 1 万美金；他一个人管着若干条工作流，每一条都在持续帮他产出。这套东西没有任何秘密，也不需要什么天赋。它需
这工具现在常驻我 Mac 了，哪个服务在跑，打开扫一眼就知道，不用再 lsof 一条条查。回头算账，从下午甩牢骚到晚上拿真实项目测，就一个下午，中间大半时间它自己在 loop 里转，我该干嘛干嘛。token 烧了 4900 多万，数字唬人，但套餐 5 小时的用量预警一次都没弹过，49.9 的票绰绰有余。对我来说最实在的是，这东西不是搞个 demo 截完图就扔，这两天手头项目的启停我都是在它里面点的
WAIC释放的轻量化落地信号，本质是AI生产力重构创业门槛：过去创业拼资金、团队、算力，2026单人AI创业拼行业认知、精准细分、现金流把控。单人创业不是"低成本躺平"，而是把AI作为数字员工，聚焦大厂忽视的垂直细分赛道，避开通用红海赛道；严格执行12周需求验证流程，拒绝套壳伪产品，提前管控算力成本与合规风险，依托政策红利降低启动门槛。普通人不用再被"几十人团队、千万投入"的AI创业固有印象劝退，
我平时习惯待在终端里，所以正式开工走的是 CLI。edgeone -v # 我装的是 1.6.14浏览器弹出来授权一下就好。这里顺带说下鉴权体系，CLI 登录成功后会自动在控制台生成一个 API Token（我截图里那条就是），如果你在 CI/CD 这种非交互环境部署，也可以在控制台「设置 → API Token」手动创建一个，通过-t参数或环境变量传给命令。edgeone makers crea
画系统架构、整理项目流程或者临时记录想法时，普通文档和表格并不总是方便。很多内容更适合直接在一块自由画布上拖动、连线和标注，修改起来也更加直观。Excalidraw是一款采用手绘风格的开源白板工具，可以用来绘制流程图、架构图、思维导图和简单草稿。相比安装桌面软件，它可以直接在浏览器中使用，更适合在不同设备之间切换。如果家中已经有一台持续运行的极空间，可以把Excalidraw页面部署在自己的设备上
早知道这招我开题能少熬一周：夸克AI写文献综述，主打一个听劝
成熟的 AI 跨模态鉴伪系统应当坚持五条边界：不把置信度冒充事实；不把 AIGC 来源等同于恶意；不把公开论文架构包装成企业私有原理；不以单一模型替代证据链和人工复核；不因一次高分忽视开放世界中的持续退化。
MongoDB安装与安全配置指南 摘要：本文详细介绍了在Linux环境下安装和配置MongoDB数据库的全过程。从下载安装包、解压部署、目录准备到配置文件编写，重点强调了安全加固的必要性，包括端口保护、认证开启和密码设置等关键措施。文章还涵盖了systemd服务配置、账号权限管理（管理员和普通用户创建）以及远程访问方案（推荐使用cpolar隧道而非直接暴露端口）。通过MongoDB Compass
文章摘要： 本文介绍了如何利用Prometheus和Alertmanager构建有效的监控告警系统。首先通过Python编写自定义Exporter暴露业务指标（如待处理任务数），配置Prometheus采集并设置告警规则。随后部署Alertmanager进行告警管理，实现分组、路由和抑制功能，避免告警风暴。文中提供了从环境准备、Exporter开发、Prometheus配置到Alertmanage
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企业级 RAG 的工程复杂度不在 LLM，在检索。大模型 API 是 RAG 链路的最后一公里，但你得先让前九十九公里跑通了，这一公里才有意义。前九十九公里包括：文档怎么进来、怎么被切、怎么被检索、检索结果怎么被精排和补全、整个链路怎么被观测和优化。这个项目是为中小企业在"第一天就用正确架构"而准备的——不是 Demo，而是一条从 0 到 1 的工程基线。你可以在这条基线上换模型、换向量库、换前端
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网站想加个在线客服，一搜全是坑——Intercom每月几百美元、Zendesk企业版更贵、免费版功能砍得只剩一个壳，多渠道接入要加钱、数据报表要加钱、AI客服更是企业专属。更难受的是，所有对话记录存在人家服务器上，哪天平台涨价或者倒闭，你一点办法没有。后来找到了Chatwoot，才知道这东西原来可以免费用。
拍完照片发现背景不对，想换个背景但手动抠图抠到崩溃——边缘毛躁、发丝细节丢失、半透明区域处理得一塌糊涂。这种事情但凡做过海报或者电商主图的人都经历过，用Photoshop钢笔工具一点点描轮廓，半天时间就过去了。image-matting解决的就是这个具体问题。基于AI模型的人像抠图，上传照片之后系统自动识别主体和背景的边界，连发丝、半透明边缘这些传统算法处理不好的细节都能精准保留。全程跑在群晖NA
