VoceChat 一款可以自托管的在线聊天室

VoceChat 是一款使用 Rust(后端),React(前端),Flutter(移动端)开发的,开源,支持独立部署的在线聊天服务。VoceChat 非常轻量,后端服务只有 15MB 的大小,打包的 Docker 镜像文件也只有 61 MB,VoceChat 可部署在任何的服务器上。

特色

前端可以内嵌到自己的网站下,VoceChat 从 Slack, Discord, RocketChat, Solid, Matrix 等产品和规范中博采众长,适用于团队内部交流,个人聊天服务,网站客服,网站内嵌社区的场景。

在当今众多聊天工具中,VoceChat 以其轻量、安全和易用性脱颖而出。作为一款开源的即时通讯软件,VoceChat 为个人和小型团队提供了简洁高效的沟通解决方案。

  • 支持 Android、iOS 端
  • 支持 Docker 安装,部署极其简单
  • 备份简单
  • 支持第三方登录(比如 GitHub、MetaMask、Google 等)
  • 支持访问控制 & 访客模式
  • API 文档详细
  • 支持自建频道
  • 支持邀请用户
  • 支持语音
  • 支持网页挂件
  • 支持 iframe 嵌入网页

安装

安装的配置文件可以参考我的 dockerfile

Nginx 代理,或者直接使用 [[Nginx Proxy Manager]] 设置

server{
 server_name vocechat.yourdomain.com;
 location / {
    proxy_pass http://127.0.0.1:3010;
    proxy_redirect off;
    proxy_set_header    Host  $host;
    proxy_set_header    X-Real-IP    $remote_addr;
    proxy_set_header    X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
    proxy_next_upstream error timeout invalid_header http_500 http_502 http_503 http_504;
    proxy_max_temp_file_size 0;
    # SSE
    proxy_http_version 1.1;
    proxy_set_header Connection '';
  }
}

优点

轻量

之前我也分享过 Chatwoot 另外一款客户支持工具,但是相较于这一款 Voce,明显 Chatwoot 更重,虽然功能也能更强大,自带 Wiki 系统,自带 HelpDesk,支持团队等等,但是部署需要创建七八个容器,而 VoceChat 只需要一个容器。

美观

相较于其他商业性质的产品,VoceChat 更显得美观,而不像其他商业级别的应用那么端庄正式。

支持语音

VoceChat 通过 [[Agora]] 实现了语音和视频对话,Agora 每个月提供 1000 小时的免费在线语音通话,足够目前使用了。

屏幕分享

VoceChat 还自带了一个屏幕分享,可以分享当前的屏幕窗口和网页内容。

一些限制

群组人数限制

免费版本群组有 20 人使用限制,当然付费可以解决这个问题。

kgZL_ofXFj

Bot

最后

如果想要体验,可以访问我的实例

  • [[Mattermost]]
  • cinny+matrix 服务端
  • [[Tailchat]]

reference


2024-07-15 vocechat , chatwoot , business-messaging , chatroom

结合了 Google 和 AI 的对话搜索引擎:Perplexity AI

在日本,因为 SoftBank 和 Perplexity AI 开展了合作 ,所以最近大量的使用 Perplexity ,这一篇文章就总结一下 Perplexity 的优势和使用技巧。

Perplexity AI 介绍

Perplexity AI 是一家成立于 2022 年的人工智能公司,总部位于美国加州旧金山。该公司由 Aravind Srinivas、Denis Yarats、Johnny Ho 和 Andy Konwinski 共同创立,致力于开发基于人工智能的对话式搜索引擎。如果简单的去理解,可以将 Perplexity AI 认为是一个结合了 Google 和 ChatGPT 等 AI 的对话式搜索引擎。以我最近的使用体验而言,基本上已经代替了 Google。

Perplexity AI 的主要产品是一款会话搜索引擎,能够理解和回应模糊或抽象的语言,提供准确的答案和相关链接。用户可以使用自然语言提问,Perplexity AI 会自动从互联网和其他数据源中收集、分析并呈现相关信息。

和传统搜索引擎的优势

自然语言搜索

我可以不再使用关键字,而使用自然语言进行搜索,Perplexity AI 会自动将自然语言转换提取关键字,然后进行搜索,然后使用大语言模型来组织结果进行返回,并且在右侧也会进行图片检索,返回最相关的一些图片。

1i5hqvQAdR

更甚至借助 AI 的识图能力,可以直接发送一张图片,然后询问图片中的内容,或者相关的问题,在之前的文章 里面,我就举例,我发送了一张图片给 Perplexity AI,然后令我惊讶的是他返回的结果非常准确,从型号到使用方式完全正确,我创建了一个分享,也可以在这里 查看结果。

图片搜索及图片生成

传统搜索引擎只能返回互联网上既存的资源图片,但是 Perplexity 可以通过 Prompt 或者提问来生成一个相关的图片。

xDw1uKlb8E

但是这个生成图片的功能目前还是比较弱,相较于 [[Midjourney]] 等专业的图片生成工具还是有一定的差距。

相较于 ChatGPT 的优势

引用和可信度

使用 ChatGPT 或 Claud 等对话式 AI 的时候,我有一个非常大的担心,就是害怕他们创造不存在的,或者可能是错误的内容。而 Perplexity AI 则做到了每一条内容都有直接的引用,如果觉得内容存在问题,那么可以直接点击引用的内容来进行再次确认。这里就要吐槽一下 Google Gemini(Bard) 了,很多的情况下 Google 给出来的引用都是一些奇奇怪怪的链接,甚至在正文内容里面也会存在一些 「移除了无效网址」。

时效性

ChatGPT 的另外的一个缺点就是它的训练数据时效性问题,即使是最新的 4o 模型也做不到互联网上刚刚产生的信息就立即被索引,所以 ChatGPT 也需要一些插件和工具来实现最新内容的呈现,但是对于 Perplexity AI 而言,它天然就是实时的,因为他会根据搜索引擎的结果,整合之后在进行结果的返回。我甚至测试了一下我自己的博客,如果使用关键字甚至可以在几个小时之后索引到我自己的博客中的内容。

其他功能

Collection 功能

在左侧 Library 中可以创建 Collection,Collection 是一个集合,在这个集合中提出的所有问题,都会默认带上创建时的 AI Prompt。 afUvbeOvoQ

创建 Collection。 i7f3-hRFqW

同样这个 Collection 还可以要请另外的用户进行一起检索。比如这里我创建了一个去台湾旅行的 Collection,那么就可以要请同行者一起来检索,计划旅行。所有的搜索和结果都会汇聚在一个 Collection 中。

分享搜索结果

就像上面我分享过的结果一样,所有的检索结果都可以一键分享出来,拿到链接就可以分享给所有的感兴趣的人。

Pages

Perplexity AI 也可以将搜索结果一键转成 Page,那么 Perplexity AI 一下子就变成了一个在线笔记本,甚至这个笔记本也可以共享一起编辑,然后也可以通过分享将页面共享出来。

d76xMsPgrh

缺点

速度稍慢

如果要说缺点的话,那么就是 Perplexity AI 的返回速度有点慢,相较于 Claude,Google Gemini,甚至 ChatGPT 来说等待的时间稍微有一点慢。

最后

Perplexity AI 在我最近的使用中确实是一部分代替了 Google,尤其是我想要直接的结果时,或者使用它来计划旅程等等情况下,Perplexity AI 在一定程度上也比 ChatGPT,Gemini 等 AI 返回结果更好一些。但是确实是比较慢,所以我会立即将搜索的内容再打开一个标签页放到 Claude 里面搜索。


2024-07-12 perplexity-ai , chatgpt , google-search , search-engine

在阅读时借助 Yomichan 将日语单词一键保存到 Anki

我一直都有这样的需求就是将不认识的日语单词查询字典之后,立即自动存入 Anki,以便于复习。在学习日语之前,学习英语的时候也有类似的需求,虽然之前借助字典应用部分解决了这个需求,但是问题一直还存在,因为 Anki 毕竟还是比字典自带的背诵记忆要强大很多,并且可自定义的部分很多。

那么今天介绍的这一款 Yomichan 就是这样的一个解决方案,Yomichan 是一个开源的日语查词插件,但是它有一个强大的地方就是他可以连结 Anki,在查询完成之后可以一键将查询内容以及结果保存到 Anki 中,完美地解决了我当前的问题,唯一的遗憾就是 Yomichan 这一款插件已经不再更新,作者也在自己的官方主页上说了,之后不在维护,但好在代码是开源的,并且截止目前为止依然还可以在我本地完美的工作。

编译安装 Yomichan 插件

可以从 Yomichan 的 GitHub 页面拉取代码 ,然后根据官方的教程编译 Chrome 插件,然后通过 Chrome 安装插件。

借助 AnkiConnect 完成和 Anki 连接

AnkiConnect 是一个 Anki 插件,它给 Anki 暴露了一个本地的 RESTful 接口,这使得外部的应用可以通过 API 来和 Anki 交互,在 Anki 上安装此扩展,并启用。

在 Yomichan 的设置中和 Anki 进行关联。然后打开 Yomichan 的监听粘贴板。在使用连接之前还需要在 Yomichan 中设置发送到 Anki 的字段,比如在 Anki 中想要有多个字段,比如日语,ふりがな,日语解释,英语解释,例句等,可以分别在 Yomichan 中做关联,那么 Yomichan 会根据查询的内容,将这些字段发送到 Anki 模板对应的字段中。

vPml

那么如果遇到想要查询的日语词,直接复制,就会弹出一个查询的结果框,点击上面的 + 号就可以直接将查询的内容发送到 Anki 中。

一些小遗憾

初步的使用体验已经非常完美的接近了我的工作流,但是还是存在一些小的遗憾,我通常在桌面端会使用 GoldenDict,GoldenDict 中有一些我非常喜欢的日中字典,比如说小学馆等,但是这些字典都无法在 Yomichan 上使用。


2024-07-01 github , open-source , japanese , anki , chrome-extension , japanese-language , japanese-learning , language-learning

通过 Mighty Networks 构建专属在线社区

Mighty Networks 是一个为创作者和品牌提供可以共创和发展社区的专业平台。创作者可以通过 Mighty Networks 维系粉丝,举办活动和在线直播课程。

Mighty 为用户提供了一个平台,像创建电商独立站一样创建社区,和 Shopify 一样,Mighty Networks 也在为数字订阅和数字支付领域做贡献,只不过不是电商,而是从内容。

功能

  • 社区创建,可以轻松创建和管理一个专属的社区网络,类似 Facebook 小组,但更具定制化和独立性
  • 课程和培训,支持创建和销售在线课程,适用于教育者和培训师,可以包含视频,测验等
  • 会员管理,提供会员订阅和收费功能,创作者可以通过会员制盈利
  • 事件活动,支持在线和线下的活动组织和管理,包括活动通知,签到和互动
  • 内容发布,支持发布文章,视频,播客等
  • 支持 iOS 和 Android

Price

最低 41 USD 美元每月。

vXPO7jlGwa

  • [[Circle]]
  • [[BetterMode]]
  • [[Thinkific]]
  • [[Kajabi]] 是一个在线课程平台
  • [[Podia]]

2024-06-30 mighty-networks , mighty , community , google-plus , facebook-group

记一次磁盘日志满导致 Redis AOF 文件格式错误的问题

记录一次 VPS 被日志写满,VPS 重启后,导致 Redis 备份文件格式错误的问题。

今天早上起来的时候就收到了一台服务器服务的告警,但是没怎么注意,还以为是网络波动,但是到中午发现服务无法访问了,上到管理面板看了一下,发现日志写到 99%,幸好此时还可以登录,所以赶紧 ssh 登录上去,使用 gdu 扫描一下,发现 /www/wwwlogs/ 文件占用了超过 60 GB,然后再一看网站的访问日志就写了超过 30GB,所以立马 less 排查一下没发现异常,就把文件清理了,但是 Ubuntu 下有一个问题,即使清理了文件,一时间系统也无法感知到文件被删除了,可能因为 Nginx 还在不断占用文件句柄写文件中,所以无奈只能临时重启一下服务器。

但是重启之后问题就出现了,首先是 Redis 无法启动

❯ sudo /etc/init.d/redis-server status
● redis-server.service - Advanced key-value store
     Loaded: loaded (/lib/systemd/system/redis-server.service; enabled; vendor preset: enabled)
     Active: failed (Result: exit-code) since Wed 2024-06-26 14:42:18 CST; 13s ago
       Docs: http://redis.io/documentation,
             man:redis-server(1)
    Process: 6918 ExecStart=/usr/bin/redis-server /etc/redis/redis.conf (code=exited, status=0/SUCCESS)
   Main PID: 6919 (code=exited, status=1/FAILURE)

Jun 26 14:42:18 gc4 systemd[1]: redis-server.service: Scheduled restart job, restart counter is at 5.
Jun 26 14:42:18 gc4 systemd[1]: Stopped Advanced key-value store.
Jun 26 14:42:18 gc4 systemd[1]: redis-server.service: Start request repeated too quickly.
Jun 26 14:42:18 gc4 systemd[1]: redis-server.service: Failed with result 'exit-code'.
Jun 26 14:42:18 gc4 systemd[1]: Failed to start Advanced key-value store.

然后我根据 Redis ,查看了 /var/log/redis/redis-server.log 之后发现,原来是 AOF 文件的问题。

8882:M 26 Jun 2024 14:43:42.161 * Reading RDB preamble from AOF file...
8882:M 26 Jun 2024 14:43:42.257 * Reading the remaining AOF tail...
8882:M 26 Jun 2024 14:43:42.935 # Bad file format reading the append only file: make a backup of your AOF file, then use ./redis-check-aof --fix <filename>

因为这一台服务器的 Redis 是直接通过 apt 安装,所以 AOF 文件默认被放在了 /var/lib/redis/appendonly.aof ,使用命令行

# back up aof file
cp appendonly.aof appendonly.aof.bak
redis-check-aof --fix appendonly.aof

然后再重启 Redis

sudo /etc/init.d/redis-server start

即可。


2024-06-26 redis , vps , log , ubuntu , linux , redis-server , aof

Voicenotes 一款 AI 语音笔记应用

前两天偶然间收到一个推送,说有一款 AI 语音的笔记应用叫做 Voicenotes,今天终于有时间试用了一下,我的简单使用体验来说,这是一款通过语音来记录想法,备忘录的工具,它与其他笔记,备忘录的区别就在于 AI 的加持,Voicenotes 只允许通过语音输入,录音会通过识别转录成文字(AI),然后记录的所有内容都可以通过和 AI 提问的方式进行回顾,总结,或者进行 brainstorm。

Voicenotes 是跨平台的,目前提供了 Android 和 iOS 以及 Web 端,并且作者承诺之后会推出 Watch 版本。Voicenotes 的数据也是跨平台同步的。

功能介绍

每一个语音笔记都会自动生成一个标题

qNb9bPVCft

Voicenotes 会根据上一次的录音生成提问。

XU_-yOc0mi

目前及未来 Voicenotes 将支持超过 55 种语言。

fLva4I2KOR

所有提及的名字都会被识别并记录下来以防止未来的误用。

MwsTTlijLM

为了给笔记爱好者保留习惯,Voicenotes 还是提供了标签功能,并且可以通过 AI 自动生成

cvUgzZ1cOX

可以通过搜索,快速检索所有录音笔记。

ad8JOKjsGg

作者还提供了一个图表来记录每天的笔记,以及为了「炫耀」截图

rdKouPSyCa

简单地了解一下之后才发现,原来 Voicenotes 是 [[buymeacoffee]] 的作者 Jijo Sunny 和他妻子 Aleesa 的作品,他们目前也在官网进行了承诺,会保护用户的隐私,所有的音频内容及文字都不会被用来训练 AI,并且为了防止外部投资的影响,目前是通过 self-funded 方式来支持项目,并且作者也希望一直将项目进行下去。

GbW7a_zt57

目前 Voicenotes 免费用户可以每次都录制长达 1 分钟的录音,付费用户可以录制更长的录音。现在升级 Voicenotes 是 10 USD 每个月,现在可以 50 USD 购买终身授权。

pRXHYKBezB

  • [[alog]] 开源的语音转录应用
  • Dinox 一款 iOS 语音转录笔记应用
  • [[Whisper]]
  • [[VOMO AI]]
  • [[letterly]]
  • [[Oasis]]

2024-06-20 voicenotes , ai , note , ios , ios-app , android , 产品体验 , 录音 , transcript , 转文字

Apple silicon M 系列芯片区别及购买推荐

虽然日常一直在用 MacBook,但是说实话我是没有去了解 M 系列芯片的具体性能的,虽然之前从 Intel 转向 M 系列芯片的时候有看过几个视频,说 M 系列的芯片确实在散热,省电和性能上碾压了 Intel,但是之后也没有继续再关注,直到前段时间在小红书上看到有闲着没事干的人分享了一个图片,图片内容是历年了 Apple 在 WWDC 上说的和前一代相比 CPU 性能又提升了多少,于是他把 M1 芯片作为基数 1 ,然后依次给不同系列的芯片乘以倍数,得出了一个非常有意思的图。

| 芯片 | CPU | GPU | NPU | | ——– | —- | —- | — | | M1 | 1 | 1 | 1 | | M1 Pro | 1.7 | 2 | 1 | | M1 Max | 1.7 | 4 | 1 | | M1 Ultra | 3.4 | 8 | 2 | | M2 | 1.18 | 1.35 | 1.4 | | M2 Pro | 1.9 | 2.6 | 1.4 | | M2 Max | 1.9 | 5.2 | 1.4 | | M2 Ultra | 4.08 | 10.4 | 2.8 | | M3 | 1.35 | 1.65 | 1.6 | | M3 Pro | 2.21 | 2.8 | 1.6 | | M3 Max | 3.06 | 6 | 1.6 | | M4 | 1.77 | 1.65 | 3.4 | 免责声明,此基数及倍数全部由 WWDC 官方宣传图得来,但具体实际性能还需要实际使用才能知道。

Apple silicon 简短历史

Apple silicon 的故事可以追溯到 2010 年,Apple 推出了首款自主研发的芯片 (Soc) —- Apple A4 ,芯片使用 ARM 架构,出现在第一代 iPad 和 iPhone 4 中。这个是 Apple 设计芯片的开端。

之后 A 系列的芯片被用在 iPhone,iPad 以及 Apple TV 中,A 系列的芯片也出现在已经停产的 iPod Touch 以及 HomePod 中。随着 Apple 不断地改进,提升核心数量,集成图形硬件和速度,逐渐拥有了媲美笔记本和台式机的性能。

随着技术积累,苹果决定脱离自 2006 年以来为 Mac 提供处理器的 Intel。2020 年宣布 Mac 全系列转向自家设计的芯片,于是 M 系列处理器的时代展开了。

Apple 自从 2020 年 WWDC 宣布将 Mac 全系列切换成 Apple silicon 过去已经有 4 年了,第一台搭载了 M 系列芯片的 Apple M1 MacBook 在 2020 年 11 月 10 号发售,直至今天所有的 Mac 产品线已经全部更换为 Apple silicon 芯片。

M 系列芯片

Apple M 系列的芯片至今为止也已经迭代了 4 代,短短的几年时间里面 M 系列芯片性能提升也非常巨大,苹果也一跃称为了顶尖的芯片制造商。

在目前的 M 系列芯片中包含了如下型号

芯片 发售日期
M1 2020.11.10~2024.05.07
M1 Pro 2021.1018~2023.01.17
M1 Max 2022.03.08~2023.06.05
M2 2022.06.06~
M2 Pro 2023.01.17~
M2 Max 2023.01.17~
M2 Ultra 2023.06.05~
M3 2023.10.30~
M3 Pro 2023.10.30~
M3 Max 2023.10.30~
M4 2024.05.07

介绍

  • M1,M2,M3 是标准版本,兼顾了性能和电量消耗
  • M1 Pro,M2 Pro,M3 Pro,增加了额外的 CPU,M1 Pro 和 M2 Pro 芯片则相较于 M2 和 M3 芯片有更多的内存带宽(memory bandwidth)200 GB/s,M3 Pro 芯片则只有 150 GB/s
  • M1 Max,M2 Max,M3 Max,则是在 GPU 上比 Pro 系列增强,并且比 M1 Pro ,M2 Pro 有两倍的内存带宽 400 GB/s,用更好的图形处理性能
  • M1 Ultra 和 M2 Ultra 则是在 M1 MAX 和 M2 MAX 上同时提升了 CPU 和 GPU 性能,并且拥有 800GB/s 的内存带宽

产品线

芯片 标准版 Pro Max Ultra
M1 MacBook Air(2020)
Mac mini(2020)
MacBook Pro(13-inch 2020)
iMac(2021)
iPad Pro(2021)
iPad Air(2022)
MacBook Pro(14-inch and 16-inch, 2021)
MacBook Pro (14-inch, 16-inch, 2021)
Mac Studio(2022)
Mac Studio(2022)
M2 MacBook Air(2022, 2023)
MacBook Pro(13-inch, 2022)
iPad Pro(2022)
Mac Mini(2023)
Vision Pro(2024)
MacBook Pro(14-inch, 16-inch, early 2023)
Mac mini(2023)
MacBook Pro(14-inch, 16-inch, early 2023)
Mac Studio(2023)
Mac Studio(2023)
Mac Pro(2023)
M3 MacBook Pro(14-inch, late 2023)
iMac (2023)
MacBook Air (13-inch, 15-inch, 2024)
MacBook Pro (14-inch, 16-inch, late 2023) MacBook Pro(14-inch, 16-inch, late 2023)  

核心数

CPU 和 GPU 的核心数影响了 Apple silicon 芯片的整体性能,以及多任务处理的能力。核心数越多在多任务处理,尤其是 CPU 和 GPU 资源消耗的任务来说有优势。

不同系列的芯片在核心数上也有不同的差别。

芯片 标准 Pro Max Ultra
M1 4 高性能核心
4 高能效(energy efficient)
7, 8 核 GPU
两个版本
6 个高性能核心 + 2 个高能效核心 + 14 核 GPU
8 个高性能核心 + 2 个高能效 + 16 核 GPU
8 高性能
2 高能效
24 或 32 核 GPU
16 高性能
4 个高能效
48 或 64 核 GPU
M2 4 高性能
4 高能效
8,10 核 GPU
6 或 8 个高性能
4 个高能效
16 或 19 核 GPU
8 高性能
4 高能效
30,38 核 GPU
16 高性能
8 高能效
60 或 76 核 GPU
M3 4 高性能
4 高能效
8,10 核 GPU
5,6 核高性能
6 高能效
14,18 核 GPU
10,12 高性能
4 高能效
30,40 核 GPU
 

单核性能

芯片 (Standard) Pro Max Ultra
‌M1‌ 2,330–2,350 2,360–2,370 2,380–2,400 2,384
‌M2‌ 2,570–2,630 2,640–2,650 2,740–2,800 2,760–2,770
M3 3,010 3,120 3,120  

多核性能

芯片 (Standard) Pro Max Ultra
‌M1‌ 8,250–8,390 10,300–12,200 12,180–12,430 17,810
‌M2‌ 9,630–9,650 12,100–14,250 14,500–14,810 21,180–21,320
M3 11,763 14,010–14,410 19,160–21,215  

M1、M2 和 M3 芯片在单核和多核任务中的性能逐步提升,尤其是 M3 芯片在各方面表现出更高的性能。然而,值得注意的是,基准测试并不能完全反映实际使用情况。基准测试专注于特定任务和合成负载,无法准确捕捉真实世界的使用场景和变化。

统一内存架构

Apple Silicon 芯片采用统一内存架构,意味着内存直接与处理器相连,以实现最大速度和效率。这意味着所选的芯片决定了可用的内存选项,且内存无法在后期进行升级。

芯片 (Standard) Pro Max Ultra
‌M1‌ 8GB
16GB
16GB
32GB
32GB
64GB
64GB
128GB
‌M2‌ 8GB
16GB
24GB
16GB
32GB
32GB
64GB
96GB
64GB
128GB
192GB
M3 8GB
16GB
24GB
18GB
36GB
36GB
48GB
64GB
96GB
128GB
 

决定需要多少内存取决于你的具体任务和使用模式。对于大多数用户来说,8GB 内存已经足够,但如果有更高强度的多任务需求,升级到 16GB 或 24GB 是合理的。超过 32GB 的内存通常适用于非常高要求的工作流程。

总结

总体来说,如果是 Apple Silicon 的新用户,还不确定选择哪款芯片,可以参考以下原则:

  • 如果需要良好的价格、性能和电池寿命平衡,并且有日常计算需求,选择 M1、M2 或 M3。
  • 如果需要专注性能以应对稍强的工作,比如编程,设计做图,选择 M1 Pro、M2 Pro 或 M3 Pro。
  • 如果需要额外的图形性能来处理图像、视频、图形设计或游戏,比如视频剪辑,渲染视频,选择 M1 Max、M2 Max 或 M3 Max。
  • 如果需要最高的整体性能以应对极高强度的专业工作,选择 M1 Ultra 或 M2 Ultra。

通常来说,从任一 M1 芯片升级到其直接继任者并不值得。如果你已经是 M2 用户,可能更好等到 Apple 在未来几年推出 M4 系列芯片再进行升级。


2024-06-19 apple , apple-silicon , macbook , macbook-air , macbook-pro , mac-studio , apple-m-chips , apple-cpu , gpu , cpu , computer

Felo 一款实时同声传译应用

很早就在 Twitter 上知道了 Felo 这样一款同声传译的工具,这个工具让我在刚来日本,拨打日语客服的时候起到了非常重要的作用,我用一个手机拨打客服电话,然后用另外一个手机实施翻译客服说的内容,最近也为我解决了乐天银行无法登录的问题

这两天又发现一款语音转文字的应用 Voicenotes 就又想起了 Felo 这一款翻译工具,语音转文字这一个领域在最近非常火热,可能是因为 OpenAI [[Whisper]] 的原因,让语音识别在准确率,以及上下文识别中的可用率提升了非常多,

一句话说明 Felo 的功能的话,就是可以选择两种语言,然后实时在两种语言之间做语音识别转文字,然后进行翻译。

deO30BIn7E

Felo 团队还开发了一个网页版本

缺点

如果说缺点的话就是 Felo 的定价,普通人使用起来确认比一般的订阅制应用要高,在日区一年的订阅费用是 37000 日元,美元也接近 240 美元了。但是翻译的需求普通人也不是每天都存在,所以可能 Felo 还是定位成 ToB ,在跨国会议,多地区人交流沟通的高频度场合比较适合。

如果你看到这里对 Felo 感兴趣,可以点击我的邀请 注册账号之后,你我都可以体验 60 分钟的 Felo 转译。


2024-06-18 felo , translator , transcript

期权策略:Bull Call Spread

Bull Call Spread,可以翻译成牛市看涨价差策略,这是一个期权交易策略。

Bull Call Spread

这个交易策略由两个看涨期权(call option)组成,购买一个远期看涨期权,同时卖出一个相同到期日但是执行价更高的看涨期权。

使用这个策略的交易员期望投资标的以一个缓慢的趋势看涨。

优点

  • 该期权交易策略可以避免持有资产并且资产大幅下跌的风险
  • 可以认为是以打折的价格购买一个看涨期权,减少了部分买入看涨期权所花费的期权费
  • 适合在远期(几周,几个月)看好的标的上进行操作。
  • 该期权最适合在那些稳步上涨的股票中进行操作,在不持有正股的情况下也可以享受上涨的收益
  • 牛市看涨价差期权比仅购买看涨期权更便宜
  • 该策略将拥有资产的最大损失限制为策略的净成本

最大风险

  • 股价跌落,丧失期权购买费用
  • 另外就是如果股价突然上涨很多,那么该策略的最大收益也是封顶的,不会跟随着股价上涨而增加

如何构建牛市看涨价差策略

为了构建一个牛市看涨价差策略需要执行以下的一些操作

  • 首先要确定一个资产,这个资产最好是会稳步上涨的,并且提供足够的期权交易市场(期权交易流动性好),这个资产可以是股票,指数或者是现物(Currency)
  • 购买一个看涨期权,首先购买一个价内的看涨期权,这个期权可以是一个价内(In the money),具有内在价值的看涨期权。
  • 卖出一个同样到期时间的,价外看涨期权,重点在于同样到期时间,并且行权价更高的看涨期权。该看涨期权的价格肯定没有买入的看涨期权价格高,只能抵掉一部分(相当于一个折扣)
  • 监控持仓和市场,Bull Call Spread 策略建立之后,交易者可以监控期权的价格。
  • 结束持仓,如果行权日期临近,可以决定是否行权,或者通过卖出 Long Call 和买入 Short Call Option 的方式来关闭此策略。如果行权日时,股票的价格在卖出去的看涨期权行权价之上,那么此策略可以获得最大的收益。

需要注意的是,Bull Call Spread 策略的最大收益受限于两个看涨期权中间的价差减去期权价格,而最大的风险就是损失构建策略的期权购入价格。

一个例子

假如有一个股票叫做 ABC,当前的价格是 50 USD,交易者认为该股票会在下个月上涨,所以想要建立一个 Bull Call Spread。

首先购买一个在下个月到期的 50 USD 行权价的看涨期权,这个看涨期权叫做 at-the-money option,因为行权价就是当前的交易价格,期权的价格是每股 3 USD。

同时卖出了相同行权日,行权价 55 USD 的看涨期权,这个期权叫做 out-of-the-money 期权(价外期权),因为价格高于当前交易价格。

完成交易后,就构成了 Bull Call Spread。

波动性对牛市看涨价差的影响

因为同时买入和卖出了看涨期权,一定程度上波动性被抵消了。

当波动性上升时,两种期权的价格都会上涨,这意味着多头看涨期权的价值会增加,同时空头看涨期权的价值也会增加。但是由于这个策略是做多一个期权,并做空另外一个看涨期权,波动率在一定程度上被相互抵销了。

用期权的语言来说,这通常被称为「near-zero vega」,Vega 衡量期权价格对波动性变化的敏感度,接近于零的 Vega 意味着,假设其他因素保持不变,波动性发生变化时,Bull Call Spread 的价格变化很小。

但是需要指出的是,牛市看涨价差并不完全不受到波动性变化的影响,确切的影响可能还取决于其他因素,包括期权处于价内或价外的程度,以及距离到期的时间。

时间对牛市看涨价差的影响

时间对 Bull Call Spread 的影响,也称为时间衰减或 theta,这个有点复杂,该策略包含两种看涨期权,这两种期权对时间的流逝都有不同的反应。

期权总价值的时间价值部分随着行权日期临近而减少,这个称为时间侵蚀(time erosion)或时间衰减(time decay)。

对于多头看涨期权来说,时间衰减是有害的,随着时间推移,在其他条件相同的情况下,所购买的期权的价值会下降。这是因为该期权实现盈利的时间较少,价值较低。

另外一方面,对于空头看涨期权,时间衰减对卖出方有利,随着时间推移,出售的期权价值会下降,交易者对该期权负有义务,如果空头看涨期权到期时一文不值,交易者将保留出售该期权所获的全部权利金。

时间衰减对牛市看涨价差策略的总体影响取决于股票价格与价差执行价格的关系。如果股票价格接近或低于多头看涨期权(即执行价格较低的看涨期权)的执行价格,那么牛市看涨价差策略的价格会随着时间的推移而下降,发生亏损。多头看涨期权最接近交易价格,并且比空头看涨期权价值下降更快。

如果股票价格接近或高于空头看涨期权(即执行价格较高的看涨期权)的执行价格,那么牛市看涨价差策略的价格会随着时间的推移而增加,发生盈利。空头看涨期权现在比多头看涨期权更接近交易价格,价值下降得更快。

最后,如果股价处于执行价格的中间,那么时间侵蚀对牛市看涨价差的价格几乎没有影响,因为多头和空头看涨期权以大致相同的速率衰减。

资产标的价格变化对牛市看涨价差的影响

标的资产的价格变化对牛市看涨价差有重大的影响,当标的资产的价格上涨时,会获利。

如果资产价格大幅上涨并超过空头看涨期权的行权价,那么策略达到最大利润。多头看涨期权的价值增加,空头看涨期权则被标的资产价格的上涨所抵消。

另外一方面,如果标低价格温和上涨,并且在到期时处于多头看涨期权行权价和空头看涨期权行权价价格之间,该策略仍然会获利,但是不是最大收益。多头看涨期权的价值增加了,但是空头看涨期权的价值也开始增加,降低整体利润。

最后,如果标的资产价格下跌,或者没有涨幅,该策略产生净损失。如果到期时价格低于多头看涨期权的执行价,那么两个期权将在到期时毫无价值,并且建立策略时的权利金。

其他考虑和风险

该策略还有一些隐含的需要考虑的内容

  • 提前行权风险,美式期权可以在到期前任何时间行权,空头期权的持有者无法控制时间,随时都可能被要求履行义务。该策略中的空头看涨期权面临提前转让的风险,特别是当其接近到期日,且标的资产价格高于空头看涨期权的执行价格时。如果发生转让,交易者可能需要以空头看涨期权的执行价格出售标的资产
  • 股息,如果标的资产支付股息,可能会影响空头看涨期权提前分配的可能性,时间价值小于股息的实值看涨期权可能被提前分配
  • 不可避免的交易成本,买卖期权的成本可能会增加,特别是在交易者使用少量期权的情况下,成本可能会侵蚀交易的利润
  • 市场条件,牛市看涨价差最适合在适度看涨的市场中使用,如果市场波动很大或看跌,那么该策略可能不是最佳的选择
  • 到期日的选择,到期日的选择可以显著地影响牛市看涨价差的结果,如果到期日太早,标的资产可能没有足够的时间来实现预期的价格变动,如果到期日太远,期权费用可能很贵,构建该策略可能需要更多的资金。
  • 执行价格的选择,多头和空头看涨期权执行价格的选择也很重要,执行价格之间的价差越大,潜在的利润也越高,但是潜在的损失也越大。

Bull Call Spread 策略可以限制风险,最大的可能损失就是构建策略的成本,但是这个策略也限制了潜在的利润。

如何实施

Bull Call Spread 策略可以选择未来一段时间(几天,几周或几个月)小幅升值的资产来实现。

  • [[牛市看涨期权价差策略]]
  • [[牛市看跌期权价差]]
  • [[熊市看跌期权价差]]
  • [[熊市看涨期权价差]]

如果你也对交易,期权感兴趣,可以加入群组一起讨论呀。

相关工具

如果你在日本


2024-06-14 call-option , option , option-trading , bull-call-spread , investment , invest , 期权 , 投资

使用 Quartz 发布 Obsidian 笔记库

自从使用 [[Obsidian]] 以来就一直想要有一个开源版本的 [[Obsidian Publish]] 代替,过去这几年也尝试了不少方案,比如 Jekyll 静态网站生成,比如使用 [[Logseq]] 生成网站, 然后还想过从 Obsidian 同步到 Notion 里面,然后再使用 [[NotionNext]] 来生成网站。

下面是所有我尝试过的方案

  • [[Nolebase]] 一款基于 VitePress 的在线知识库
  • [[Obsidian Digital Garden Plugin]] 一款 Obsidian 插件,结合 GitHub 仓库可以实现快速分享笔记
  • [[Digital Garden Gatsby Template]] 一款 Gatsby 模板
  • [[Digital Garden Jekyll Template]] 一个 Jekyll 模板
  • [[Gatsby Theme Primer Wiki]]
  • [[MindStone]]
  • [[Obsidian-mkdocs template]] 基于 [[mkdocs]] 的知识库
  • [[Obsidian PKM]]
  • [[Jekyll Garden Template]]
  • [[Perlite]]
  • [[Pubsidian]]
  • [[flowershow]]

但是以上的方案我尝试之后都不是一个我认可的完善的方案,或多或少有一些问题,也不能和我自己的工作流程结合起来。

但是很多年前看到过一个静态网站分享的方案 Quartz,没想到发展了几年之后发布的 v4 版本,可以完美的融合到我的工作流中,并且可以非常方便地分享我的本地 Obsidian Vault。

什么 Quartz

Quartz 是一个静态网站生成工具,可以用来发布 Markdown 的笔记,和 Obsidian 搭配使用绝佳。

Quartz 发布 4.x 版本之后可用度大大提高,并且可以直接作为 Obsidian Publish 的开源代替存在。

Quartz 需要 Node v18.14 以及 npm v9.3.1

功能

  • 自动生成双向链接 Automatically generated backlinks
    • 支持 wikilinks,backlinks, Latex, 语法高亮
  • 支持 Graph View
  • 链接预览 Link Previews
  • 本地关联图 Local graph
  • 支持两种链接 Markdown and WikiLinks
  • 支持 Table of Content
  • Dark & light mode

Cons:

  • No sidebar Navigation

界面

vMM9

安装

通过克隆代码本地安装

git clone https://github.com/jackyzha0/quartz.git
cd quartz
npm i
npx quartz create

在执行了上面的命令之后,会在命令中选择是否要创建一个全新的仓库,还是直接使用 ln -s 来软链接一个既存的文件夹。

然后再运行

npx quartz build --serve

就可以直接启用一个本地的在线预览。

最后效果可以参考这里

reference


2024-06-12 obsidian , obsidian-publish , obsidian-vault

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