此文章是在搭建 cn 站 v2 的过程中的一个小弯路 如果使用服务器连接 OSS，不需要 STS 授权，直接 IP 授权即可。 此方法适用于给用户临时授权， 使用 Spring Boot 搭建授权服务为了方便后续拆分，以及调整，此处将 博客页面和图片 的授权分别放置于不同的模块中。 关于授权的相关概念 什么是STS: https://help.aliyun.com/document_detai

1. 结构设计 2. 准备 ECS 服务器 * 1 OSS 对象存储 * 1 域名 * 1（若服务器在境内，域名需备案） 已安装的 picGo 软件（用于图片上传，可自行选择其他方式） 记事本（随时复制粘贴一些配置以及重要信息） 3. 配置 OSS 对象存储 前往对象存储 Bucket 列表 https://oss.console.aliyun.com/bucket 进入需要操作的 Bucket

此图床已于 2024 年 1 月 28 日停止使用。 图床搭建完成！ 因为在 DCDN 中设置了多重防御，图片可能无法加载 *如果访问权限控制的比较严格，不推荐在文章中内嵌直接指向图库的 cdn 链接，因为一旦被拦截就显示不出来了。如果 cdn 指向网页而非图片，被拦截了也可以通过滑块校验最终正常访问。 后期将调整图像加载策略

ChatGPT 也包括 new bing 和 GPT 4.0 等 ChatGPT 火了相当一段时间了，最近在新领域的探索和学习中 ChatGPT 也帮助了我相当多，我觉得需要进行一个总结和思考。 我是 ChatGPT 此类模型以及 ai 的坚定支持者，也想对那些反对者坦言，其实并不存在支持和反对的选择，这是历史发展的趋势。 使用下来的体验是，ChatGPT 非常适合教育者的工作，尤其是你对

linux-debian-mirror运行以下命令备份软件源并配置镜像源 此命令一并更新了「安全更新软件源」，一般而言，为了更及时地获得安全更新，不推荐使用镜像站安全更新软件源，因为镜像站往往有同步延迟。参考 https://www.debian.org/security/faq.en.html#mirror 但实测，使用原始地址非常缓慢，甚至无法连接，所以还是使用了镜像站的安全更新软件源。如果需

【环境】Ubuntu: 20.04 LTS 1. 备份默认软件源列表1sudo cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.backup 2. 修改软件源列表[方法一] 命令修改配置文件1234sudo sed -e 's|^deb http://archive.ubuntu.com/|deb https://mirror.nju.

1. 使用 阿里云 云效 自动部署 因为我的服务器是阿里云的 ecs 所以使用的是阿里云的 DevOps 服务 总体思路：创建自动构建流水线 这是我第一次使用 云效 如有更佳的方法欢迎探讨 1.1. 代码源 【初始化】使用 token 从 Github 同步到 云效 代码仓库 云效中添加 git ssh 公钥 本地新增 云效代码仓库 远程地址 添加 Webhook 当 指定的云效内的代码仓库变更

1. 获取内存信息1.1. 使用 psutil 获取内存信息 psutil 为 python 内置组件，不需要安装 可以应用于获取实时内存占用等场景 引用 psutil 1import psutil 获取物理内存信息 123virtual_memory_status = psutil.virtual_memory()# 转为字典格式virtual_memory_status = psut

前两天，环境好不容易搭建成功了，本来想着，总算可以跑代码了。虽然 GPU 可以调用，但是总有各种各样的bug，经常显存溢出然后崩溃，搜索也没有什么结果或解决方案；还有其他各种神奇的错误，明明文件在那里，上一个函数还能读取文件的，下一个函数就读取不到了。或许是因为用的是 wsl2，和原生 Linux 还是有些区别的，但是相关资料又太少，总之一山翻过又是更高的一山，很难受。 也没有其他办法，想着安装原

植树节 今天，心情有些不平衡，不，是非常 pro max 的不平衡； 最近除了工作，一直忙着毕设。毕设是图像识别方向，第一步需要搭建环境。但是从接触的第一天开始，各种稀奇古怪的环境问题就不停地困扰着我。进度被拖得断断续续，前段时间，被这些环境问题，折磨的有些 emo 了，焦虑地睡不着。然后就花了完整的几日，想彻底解决这个顽疾，但是 tensorflow-gpu, scikit-learn, n