Linux 安装 nodejs

nodejs 安装其实非常简单,大部分情况下 Debian/Ubuntu 下只要使用包管理直接安装 sudo apt-get install nodejs sudo apt-get install npm 即可。 脚本安装 可是今天网络环境太差,不是 npm package not found 就是 update 半天不动。 官网 提供的安装方式 curl -sL https://deb.nodesource.com/setup_8.x | sudo -E bash - sudo apt-get install -y nodejs 也是网 Read more ...

2017-10-18 linux , nodejs , npm , js , javascript

使用 mutt 在 Bash 中发送邮件及附件

在编写定时备份脚本时遇到一个需求,就是在 Bash 脚本中发送带附件的邮件。于是找到了 mutt。 Mutt 是一个命令行的邮件客户端,Mutt 能够轻松地在命令行发送和读取邮件。 Mutt 支持 POP 和 IMAP 协议。 尽管 Mutt 是基于命令的,但也同样有一个友好的界面。 如果不使用界面,使用 Mutt 命令发邮件也非常方便,只需要一条命令即可发送或者批量发送邮件。 功能说明 E-mail 管理程序。 语法 mutt [-hnpRvxz][-a 文件][-b 地址][-c 地址][-f 邮件文件][-F 配置文件][-H 邮件草稿] Read more ...

2017-10-17 linux , email , mutt

Podcast 频道推荐

Podcast 作为一种特殊的借助声音传播的媒体,有着特定的适用场景和范围。对于我来说每当我需要放空我自己,而又需要使用眼睛和手的时候,比如长时间走路,开车,再比如乘坐地铁等等情况下都会不自觉的打开一集播客。对于固定时间的上下班时间会听固定时长差不多在 1h 左右的内容,而其他时刻根据不同的时长可能会有短到 10 分钟,或者长 30 分钟的内容。 拿播客跟传统电台广播相比,播客的制作可能会更加精良,主题更加集中,信息密度更大一些,大部分往往是针对某一个话题进行介绍或者讨论。 推荐使用通用性客户端订阅收听,比如 Google Podcasts,或者 P Read more ...


在 Spring Boot 中使用 Swagger 生成接口文档

在使用 Spring Boot 构建一套 RESTful 接口的时候经常需要手工维护一份接口文档以提供给不同的客户端使用,有的时候手工维护成本太高,今天发现了一套自动化生成 RESTful 接口文档的工具 Swagger 。 Swagger 能根据 Spring Controller 接口自动生成一个文档页面,在代码中使用注解将接口文档注释,非常方便。 Swagger 整合到 Spring boot 项目中也非常方便。 添加依赖 io.springfox >= 3.0 <dependency> <groupId>i Read more ...


每天学习一个命令: Linux 查看磁盘信息命令 di

平时在 Linux 上查看磁盘信息都使用 df -lh , -l 显示本地文件系统, -h 来表示 human readable 。虽然 df 在一定程度上能够满足查询磁盘剩余空间的需求,但是这里要介绍一款强大于 df 的命令 —- di 。 使用如下命令安装 sudo apt install di di 命令是 disk information 的缩写,直接运行 di 会有如下结果 di Filesystem Mount Size Used Avail %Used fs Type / Read more ...

2017-10-16 linux , 磁盘管理 , disk , df

SonarQube continuous code quality

关键字提取,开源,代码质量管理,多语言支持。 SonarQube is an open-source platform developed by SonarSource for continuous inspection of code quality to perform automatic reviews with static analysis of code to detect bugs, code smells, and security vulnerabilities on 20+ programming languages. 开 Read more ...

2017-10-11

jenkins setup and introduction

Jenkins 是什么 Jenkins 是一个独立的开源自动化服务器,可用于自动化各种任务,如构建,测试和部署软件。Jenkins 可以通过本机系统包 Docker 安装,甚至可以通过安装 Java Runtime Environment 的任何机器独立运行。 Jenkins 有什么作用 用于持续、自动构建,测试项目,监控外部任务运行等。 模板类型 新建模板类型 Freestyle project 基础功能,执行构建任务 Pipeline,真实工作环境可能会包含,代码检查,编译,单元测试,部署等等任务,这个模板就是串行执行任务 Mul Read more ...

2017-10-10 jenkins , ci-cd , ci

mockito 使用

单元测试的目的是在不涉及依赖的情况下测试代码(隔离)。一个设计良好的系统需要遵循 SOLID 原则。 (S) Single responsibility principle 单一职责 (O) Open/closed principle 开闭原则,对修改关闭,对扩展开放 (L) Liskov substitution principle 里氏替换原则,子类和父类表现一致 (I) Interface segregation principle 接口隔离原则,不要依赖不要使用的方法,或者在设计时尽量将大接口拆开 (D) Dependen Read more ...

2017-09-27 mockito , unit-test , java , mock

从 Clonezilla 恢复系统学习 Linux 启动过程

最近又一次使用 Clonezilla 来克隆系统,和以往不同的是,这一次我是备份了整块硬盘到镜像,然后从镜像恢复系统到另外一块硬盘,而不是以往是复制一个分区,所以又产生了一些问题,所以有了这篇文章,一方面来记录一下中间遇到的问题,另一方面也学习巩固一下关于 Linux 启动过程中的必要流程。 基础知识 关于最基础的计算机启动过程也就不展开说,阮一峰,和网上大部分文章已经讲的非常清晰了,这里只简单的列举一些基础名词,必须要知道的概念。 BIOS 全称是 Basic Input Output System,也就是一块被写入开机程序的只读内存,电脑通电之后 Read more ...

2017-09-25 linux , boot , mbr , uefi , bios , clonezilla

每天学习一个命令:使用 grep 查找文件内字符串

一直都知道 grep 很强大,但是一直都没有办法来定义它,直到看到 man 介绍第一行,非常简洁精炼 “print lines matching a pattern”,一下子就知道了 grep 的作用。 grep 全称是 Global Regular Expression Print。grep 的工作方式是这样的,它在一个或多个文件中搜索字符串模板。如果模板包括空格,则必须被引用,模板后的所有字符串被看作文件名。搜索的结果被送到标准输出,不影响原文件内容。 grep 可用于 shell 脚本,因为 grep 通过返回一个状态值来说明搜索的状态,如果模 Read more ...

2017-09-23 grep , linux , egrep , command , regular

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。