爱沙尼亚电子公民身份启动及邮件转发

今年 6 月份的时候申请 了爱沙尼亚电子居民卡,其实一个月左右就已经审批通过了,但是一直懒得没有去拿,直到 9 月底,终于抽出空来去了趟东京的爱沙尼亚大使馆,领取了实体卡片。 领取卡片 在申请审批通过之后会收到一封邮件,告诉卡片会寄往选择的大使馆,等到了大使馆之后,会再接受到一封通知邮件,在 6 个月之内去大使馆领取即可。在东京大使馆需要提前在网页预约,在预约的时候发现东京的大使馆竟然只在周一和周三上午 10:30 到 12:30 工作,大使的这一份工作也太轻松了,真正的每周工作 4 小时! 在预约的时间到大使馆之后,按门铃,说明来意,会有人接待并 Read more ...

2024-09-30 estonia , e-residency , e-id , id-card

使用 Tailscale Funnel 暴露本地服务

之前我介绍过 Tailscale,也介绍过如何使用 Tailscale 的出口节点功能配置流量出口,今天再介绍一个 Tailscale 的功能 Tailscale Funnel,可以将本地服务完全地暴露在互联网上。Tailscale Funnel 允许将运行在私有 Tailnet 上的 Web 服务与公共互联网共享,提供了一种简单的方式,无需配置复杂的网络。 因为最好正好有一个需求需要接收并处理一个 Webhook,想在本地代码调试,查看 Webhook 的内容,所以想到了使用内网穿透的工具,之前其实知道 [[ngrok]],frp 这样的工具,但是配 Read more ...

2024-09-28 tailscale , tailscale-funnel , frp , ngrok

我购买了一台懒猫微服

前些天写了一篇文章,表达了一下我对懒猫微服 的一点看法,但是前两天没忍住还是在微信小程序上下了单,与此同时我还在京东购买 [[SER8]],准备将两台微型主机放到一起对比一下,并根据自己的需求分别给这两台机器不同的作用,懒猫微服在购买之前我就已经打算将其作为照片存储的一个备份,我在之前的文章中也提过一些我的疑虑,在机器拿到手之后有一些疑虑依然还是没有打消,尤其是数据安全性方面的问题,如果这个问题无法解决,那么我最多也只能将其作为照片备份的一个存储。另外就是会将懒猫微服作为家用的服务器,不折腾放在家中。但是 SER8 我则会根据之前我配置的 NAS 重新安 Read more ...


American Express 信用卡免费两年 MyUS Premium 会员

MyUS 是一家提供美国商品转运的公司,这是我正式使用的第一家美国转运公司,MyUS 提供美国和英国两地的地址。 选的免费的 Single Package 一次体验,如果是 annual membership 的话年费是$60,或者选择 monthly 的$7,这两种都可以免费存储包裹 30 天。转运地址在佛罗达州,是免税州!可选的快递公司有 DHL、FedEx 和 UPS。 会员等级及价格 MyUS 一共有三个会员级别:SINGLE PACKAGE、PREMIUM 会员和 BUSINESS 会员。 每个会员级别都有不同的服务和优惠。普通会员可以 Read more ...


微信香港钱包开通方法

本文记录一下如何使用香港信用卡来开通微信香港钱包,当然如果有香港手机号,香港银行账户或者香港身份证也可以按照本教程完成开通。 优点 香港钱包可以像大陆的微信钱包一样使用,但是不占用个人的外汇额度,并且可以直接使用香港信用卡或银行卡中的余额。 很多场景都可以使用微信钱包 线上线下二维码付款 P2P 收款 缴纳水电煤,电话费,政府账单等 领取香港政府消费券 使用乘车二维码,包括香港本地港铁,大陆的乘车码 支持跨境支付,包括大陆和澳门 支持在菲律宾,印尼等地使用 开通条件 开通微信香港钱包需要满足以下条件之一: Read more ...


EmotiVoice 网易开源的中英文 TTS 引擎

EmotiVoice 是网易有道 AI 团队开源的一个强大的 [[TTS]] 引擎,支持中英文双语,包含 2000 多种不同的音色,以及特色的情感合成功能,支持合成包含快乐、兴奋、悲伤、愤怒等广泛情感的语音。上线一周时间便获得了 4000 多星的成绩,并且荣登了 GitHub Trending 榜首。 首先我们来解释一下什么是 TTS,TTS 是 Text-to-Speech 的缩写,就是「文本到语音」的技术,是一种将文本内容转换成语音输出的技术。 功能 中英文双语 2000 多种不同音色 情感合成,语音更有表现力 网页界面,提供 Read more ...


升级 Mastodon 从 4.1.19 至 4.2.x

记录一下 Mastodon 实例维护,为 4.1.19 升级至 4.2.x 的过程。因为之前的版本还在 4.1.x 所以先按照官方的教程升级到了 4.1.19 最新的版本,然后开始研究如何跨版本升级,之前已经成功将 Mastodon 从 V3 升级到了 V4 版本,我大致猜测应该也差不多,但是为了数据安全起见,还是做了好充分的备份。 备份 首先是数据库备份 docker exec mastodon-db-1 pg_dump -Fc -U mastodon mastodon > ~/20240914mastodon_backup.dump Read more ...


自托管的开源视频分享平台 MediaCMS

MediaCMS 是一个现代化的开源的视频和媒体 CMS,使用 Django 和 React 实现。 MediaCMS 也提供了完善的 RESTful API 接口。 特点 可定制,提供了丰富的插件和主题,满足不同用户的需求 响应式布局:良好的显示效果 内容管理功能,丰富的内容管理功能,包括视频,图片和音频,支持创建,编辑,分类,删除等 支持多种音频格式,包括 MP4,MKV,AVI 等 RESTful API 接口,方便二次开发和集成 完善的用户管理,提供了用户注册权限控制 高级视频播放器,支持多分辨率和播放速度控制 Read more ...


使用 pyVideoTrans 自动进行视频翻译及配音

前两天分享过一款通过 macOS 本地芯片实时生成字幕的 [[YPlayer]] 播放器,也分享过通过 [[MemoAI]] 来生成双语字幕,后来来发现了一款叫做 Fig Player 的播放器,也可以通过 Whisper 模型来生成双语字幕,但是这一些工具的底层原理基本上都是通过 OpenAI 发布的 Whisper,以及其衍生的模型来完成音频转字幕的,这一个过程叫做 Transcript,但是今天要介绍一个更加强大的工具 [[pyVideoTrans]],这一款开源,免费的项目完全实现了上述所有的产品的功能,并且更加强大。 pyVideoTrans Read more ...


我购买了一台迷你主机零刻 SER8 8845HS

去年国家补贴看到迷你主机零刻 SER8 有非常大的折扣,AMD 8845HS 16GB 1TB 的版本补贴之后 2689.59 人民币,算还是比较划算,所以就买下了,但一直放在了国内,这一次来日本把 SER8 带来回来。顺便也把之前的 Mac Mini M1 给卖了,腾了一个位置给它。我家里面本来就有一台非常迷你的低功耗软路由,安装了 [[Proxmox VE]],以及一台 Ubuntu 虚拟机,在 Ubuntu 虚拟机上安装了 Swizzin ,以及相关的 Flexget 等等工具,挂载了一个 8TB 的硬盘作为一个日常的下载机。普通的 Python Read more ...


最近文章

  • 利用 mise 替换 asdf 的迁移方案
  • Field Theory CLI:把 X Bookmarks 同步到本地,变成可搜索的个人知识库
  • 在 OpenClaw 中配置 Longbridge CLI 与 Skill 打造对话式量化交易工作流 最近我一直在折腾自己的投资工作流,想把 AI Agent 和真实的行情、持仓、交易动作接到一起。手里一边是 [[Longbridge]] 账户,一边是 [[OpenClaw]] 这类可以扩展 Skill 的开源 Agent,单看都不缺能力,问题是它们原本不在一个工作界面里。查行情要切 App,下单要切网页,想做一点自动化分析还得自己补脚本。直到我把 Longbridge 官方的 longbridge-terminal 和 OpenClaw 里的 Longbridge Skill 接上,这套东西才终于顺了起来。现在我可以直接在终端里问 AI 一句话,让它去查报价、看持仓、整理数据,必要的时候再把下单命令准备好。这篇就把我自己跑通的过程和一些实际感受整理下来。
  • CLIProxyAPI 把 Claude Code、Gemini CLI、Codex 订阅包装成统一 API 的开源神器 最近在折腾自己的 AI 工具链时,我遇到了一个非常现实的痛点。手里同时握着 [[Claude]] Pro、ChatGPT Plus、Gemini Advanced 这几个订阅,每次想在自己的脚本或小工具里调用它们的能力,都只能望洋兴叹——订阅账号给的是网页端或 CLI 工具的使用权,而不是 API Key。如果想走 API 路径,就得额外付一次费,而且 API 的定价往往比订阅贵得多。于是我一直在找一个能把订阅账号的额度转化为 API 调用能力的方案,直到最近发现了 [[CLIProxyAPI]] 这个项目。今天就聊聊这个工具到底解决了什么问题。
  • LM Studio:在本地运行大语言模型的最佳桌面工具 自从各类大语言模型开始开源以来,我就一直在尝试在本地运行它们。早期折腾 [[llama.cpp]] 的时候,需要手动编译、手动下载模型权重、在命令行里敲参数,对于非技术背景的用户来说门槛相当高。直到我发现了 [[LM Studio]],才算是真正体验到了”把 AI 装进自己电脑”的顺畅感。用它运行本地模型,就像在 App Store 下载一个 App 一样自然。