Gson 使用笔记

Gson 是 Google 发布的一个用于序列化和反序列化 json 的工具库，可以非常轻松的实现 json 到 java Object 的转变，也同样非常简单的可以将一个 Java 实例序列化为 json。 Gson 包中主要的类有 Gson, GsonBuilder, JsonParser 等等。 基本类介绍 JsonParser JsonParser 是将 json 串解析成 JsonElement 的工具类。JsonParser 有三个 parse() 方法，分别接受不同类型的参数： String Reader JsonRe Read more ...

2018-01-09 java , gson , json , google

小米路由器 3G 开启 SSH 安装 MT 工具箱

下面是小米路由器折腾记录，包括开启 SSH，然后安装 MT 工具箱，主要是为了其中的两个插件，一个是去广告，一个是 SS 代理，不过附带竟然发现了 frp 插件，开心啊。下面就是具体的记录。 小米路由器刷入开发版 下载 开发版，在后台点击上传安装开发版的 bin，然后等待重启，完成开发版安装。 小米路由器开始 SSH 小米帐号绑定小米路由器，设置路由器可正常上网，并使用手机版小米 WiFi 绑定路由器，然后在绑定小米账号的前提下，进入 https://d.miwifi.com/rom/ssh 这个网站，然后找到 SSH 登录的 root 密码，之后会 Read more ...

2018-01-07 router , xiaomi , ssh , frp , shadowsocks

斐讯 k2p 刷机

以前也整理过一篇 TP LINK MR12U 刷 Openwrt ，路由器刷机和手机刷机异曲同工。不过刷机需谨慎，稍有错误就有可能导致硬件损坏。前些时候入手了一个斐讯的 K2P， 大致分为几步，第一步开启 telnet，刷入 uboot，然后通过 uboot 刷入新固件。 因为新版本固件 V22.7.8.2版本及之后 需要使用 特殊工具 才能开启 telnet ，所以先要使用这个工具来开启 telnet。然后再使用 a大 的脚本安装 breed。 Opboot 及 Breed进入方法： 如果你当前是官改或其他第三方固件，请在opboot或bree Read more ...

2018-01-06 k2p , 路由器 , router , openwrt , linux , phicomm

CollectionUtils

Apache commons 包中 CollectionUtils 常用方法介绍。 org.apache.commons.collections.CollectionUtils; 将所有元素添加到一个集合 addAll(Collection<C> collection, C[] elements) 将后面的元素添加到集合中，或者是添加一个非空元素 addIgnoreNull(Collection<T> collection, T object)。 Collate (整理）两个列表 将两个有序的列表合二为一，使用 collat Read more ...

2018-01-03

2017 年读书笔记

又到一年的年末，2017 年对于我来说是变化最大的一年，这一年里完成了身份的转变，自此步入社会。这一年年初的时候定下目标年度 100 本书，看来又是无法完成了，现在看豆瓣的标注，也仅仅只有 30 本左右，距离目标甚是遥远。这里也不想再找借口，2017 年中，很大一部分时间共享给了王者荣耀和荒野行动，这两个手游占据了原本打散的碎片化时间。今年也一度差点荒废了 Kindle，Kinde10000 的消失，曾一度让 Kindle 在床头吃灰。 2017 年的读书记录如果再按照以前的分类划分的话，也没太多的变化，唯一增加的分类可能是增加了金融相关的一些书籍。那 Read more ...

2017-12-31 book , reading , collection

Open Falcon 使用和介绍

OpenFalcon 是一款企业级、高可用、可扩展的开源监控解决方案，提供实时报警、数据监控等功能，由小米公司开源。使用 Falcon 可以非常容易的监控整个服务器的状态，比如磁盘空间，端口存活，网络流量等等。 最近有些监控需求所以看了一下其中涉及到概念。 一些基础概念 Open-Falcon，采用和 OpenTSDB 相似的数据格式：metric、endpoint 加多组 key value 的 tags，举两个例子： { metric: load.1min, endpoint: open-falcon-host, tag Read more ...

2017-12-29 monitor , log , open-falcon , warning

argparse的使用介绍

argparse 模块可以轻松的写出友好的命令行交互，让使用者轻松定义命令行参数及使用参数。 简单使用 首先创建一个parser 首先通过 argparse 来创建一个 ArgumentParser 对象： parser = argparse.ArgumentParser(description='Process some integers.') ArgumentParser 对象会保存命令行基本的信息。 再添加参数 构造好了 ArgumentParser 对象之后使用 add_argument() 来往其中添加参数。 >>& Read more ...

2017-12-28 python , argparse , linux , command

Mastering Google Photos

前段时间 Google 1T 空间到期，这几年积累的邮件，照片，Drive 中的内容已经超过了了 20+GB，突然一下子 Google 的空间就满了，Gmail 提醒我空间不足可能无法接收邮件，Drive 无法上传文件，而我查看了一下空间占用，发现 Google Photos 占用超过了 12G，网上搜了一圈，发现 Google Photos 提供一键压缩，然后瞬间就可以继续无限存储了。 因此诞生了这样一篇文章，来看看现在的 Google Photos 怎么来管理照片。其实到现在为止我还是很怀念被关闭的 Picasa，虽然数据无缝的同步到了新的 Goo Read more ...

2017-12-26 经验总结 , Picasa , Google , Google Photos

h5ai 目录列表程序

h5ai 自己的介绍说自己的是为HTTP WEB服务设计的一款现代化的文件索引，主要面向文件，提供了现代化的可视化界面。他是一款功能强大的文件目录列表程序，由德国开发者 Lars Jung 主导开发，提供多种文件列表呈现方式，支持多种主流WEB服务器，可以在线预览文本，图片，音频，视频。 依赖：PHP 5.5+ and works fine with Apache httpd, lighttpd, nginx and Cherokee 在没有 h5ai 之前，我都使用 nginx 的自带的显示文件列表配置 location / { audo Read more ...

2017-12-20 linux , php , nginx , h5ai , file

最有用的 Chrome 快捷键提高数倍效率

本文总结一下我常使用的 Chrome 默认快捷键，Chrome 默认的快捷键已经非常全面，几乎可以不用鼠标操作浏览器的一切行为，我总以为使用不管是使用鼠标还是手势来进行网页浏览是非常耗时的一件事情，如果能够像 Vim 的哲学一样，不用离开键盘来浏览网页，不仅提高的是效率，也能够培养起，不再做内容的消费者，而是做内容的产生者这样的意识。 首先需要申明一下的是这些都是在 Linux 环境下，Mac 系统及 Windows 系统可能略微有差别，具体请查阅 Google 官方的 Help 下面是 Chrome 自身的一些常用默认快捷键 Read more ...

2017-12-19 chrome , shortcut , efficiency

电子书

本站提供服务

文章分类

最近文章

  • herdr 一个窗口调度多个 Coding Agent 什么是 Herdr
  • Claude Code 第三方 API 代理配置 Headroom 最近在给自己的 AI 编程工作流加入 [[Headroom]] 上下文压缩工具时，遇到了一个需要特别注意的配置问题。相信有不少人和我一样，为了降低成本或者改善访问体验，已经在 [[Claude Code]] 或 [[Codex]] 里配置了第三方 API 代理，比如一些第三方聚合平台或者自建的转发服务。这时候想再套上一层 Headroom 做 Token 压缩，就需要特别注意配置细节，不然两层代理会打架。
  • Headroom：让 AI Agent 少花冤枉钱的上下文压缩工具 最近一段时间我在深度使用 [[Claude Code]] 做开发工作，用得越多，账单就越触目惊心。一次稍微复杂一点的任务，比如让它读取几个文件、搜索一下代码、跑一下测试，轻轻松松就能烧掉超过 100K 的 Token。更让人无奈的是，这 100K 里面有相当大一部分是重复冗余的内容——工具调用的输出、日志、搜索结果，它们被原封不动地塞进上下文，再一次次地发给模型，而模型其实只需要其中很小一部分关键信息。
  • 用 Harbor 搭建私有 Docker Registry：从安装到日常使用的完整实践 我维护过几个跑在自己服务器上的小项目，构建出来的 [[Docker]] 镜像最早都是直接推到 [[Docker Hub]] 上的。用了一段时间之后开始觉得别扭：一些只在内网跑的服务镜像，没必要也不应该传到公开的仓库；Docker Hub 对匿名拉取做了限流之后，CI 流水线偶尔会因为触发了速率限制而失败；再加上想给不同的项目、不同的同事分配不同的访问权限时，公共仓库这套体系根本满足不了。折腾到后来我意识到，是时候在自己的机器上搭一个真正能用的私有镜像仓库了。
  • 用 New API 打造个人 AI 网关：统一管理所有大语言模型接口 这段时间我同时用着好几个大语言模型服务：日常写作和代码靠 [[Claude]]，轻量任务交给 [[Codex]]，搜索增强用 [[Antigravity]]，还有几个本地跑着 [[Ollama]] 的小模型供离线场景使用。每个平台各自的 API Key 散落在项目环境变量里，月底要去好几个后台分别对账，想横向对比两个模型的输出还得打开不同的网页或客户端来回切换，很费事。