增强器应用程序编程接口（Advisors API）Spring AI Advisors API 提供了一种灵活且强大的方式，用于在 Spring 应用程序中拦截、修改和增强由人工智能驱动的交互。通过利用增强器 API，开发人员能够创建更复杂、可重用且易于维护的人工智能组件。其主要优势包括：封装重复出现的生成式人工智能模式，对发送至大型语言模型（LLMs）以及从大型语言模型接收的数据进行转换，并在不同模型和用例之间提供可移植性。建议使用构建器的方法在构建时注册增强器。 ...继续阅读 (2)

ChatClient 提供了一套流畅的 API，支持与 AI 模型进行同步和流式交互。通过构建 Prompt，用户消息和系统消息被传递给 AI 模型，其中用户消息是直接输入，系统消息用于引导对话。Prompt 可包含占位符，运行时根据用户输入进行替换，定制 AI 响应。ChatClient 通过 ChatClient.Builder 创建，支持自动配置或编程方式构建。在需要与多个聊天模型协作的场景中，可以手动创建多个 ChatClient 实例，或为不同模型类型定义单独的 ChatClient bean，并 ...继续阅读 (2)

[social4i size="small" align="align-left"][This article was first published onRtask, and kindly contributed toR-bloggers]. (You can report issue about the content on this pagehere)Want to share your content on R-bloggers?click hereif you have a blog, orhereif you don't.You can read the original post in its original format onRtaskwebsite by ThinkR here:Mock Them All: Simulate to Better Test with testthatUnit testing in R. You know, those small functions that ensure your code works flawlessly—even when you’re on vacation or writing new modules at 2 a.m.But let’s be honest: when it comes to test ...继续阅读 (9)

ImageFlow 是一个为现代网站和应用程序设计的高效图像服务系统。它能根据设备类型自动提供最合适的图像，并支持 WebP 和 AVIF 等现代图像格式，显著提升网站性能和用户体验。主要特性API 密钥认证：安全的 API 密钥验证机制，保护您的图片上传功能自适应图像服务：根据设备类型（桌面端/移动端）自动提供横向或纵向图片现代格式支持：自动检测浏览器兼容性并提供 WebP 或 AVIF 格式图片图片过期功能：支持设置图片过期时间，过期后自动删除（支持本地和 S3 存储）简单的 API：通过简单的 API 调用获取随机图片，支持标签过滤用户友好的上传界面：支持拖拽上传，具有暗黑模式、实时预览和标签管理功能图片管理功能：通过直观的管理界面查看、筛选和删除图片自动图像处理：上传后自动检测图像方向并转换为多种格式异步处理：图像转换在后台进行，不影响主服务高性能：优化的网络性能以减少加载时间易于部署：简单的配置和部署流程多存储支持：支持本地存储和 S3 兼容存储（如 R2，不支持MinIO）Redis 支持：可选的 Redis 集成，用于元数据和标签存储，提高性能项目地址Yuri-NagaSaki/ImageFlow快速部署使用 docker compose 快速操作镜像:soyorins/imageflow国内镜像:ccr.ccs.tencentyun.com/k7scn/imagef ...继续阅读 (16)

随着人工智能技术的飞速发展，软件开发领域正经历一场深刻的变革。传统的开发模式和工具正在被重新定义，以适应AI代理和智能系统带来的新需求。AI正在深刻改变产品传统的开发方式，这个进度远超你想象。此前，YC管理合伙人贾里德·弗里德曼透露：W25中，1/4的创业公司，用AI生成代码库。随着越来越多AI编程工具的崛起，AI已经不仅仅是开发者编写代码的工具，甚至成为软件构建的基础设施。不久前，a16z就发布了一篇文章关于AI变革软件开发模式的文章。文章里探讨了9种新兴的开发模式，这些模式很好地切准了用户的痛点，虽然它们仍然处于起步阶段，但未来大有可为。这些模式涵盖了从重新思考AI生成代码的版本控制，到LLM驱动的用户界面和文档。接下来，就让我们一起去看看吧。01 AI原生Git：为AI代理重新构想版本控制随着AI代理越来越多地编写或修改应用程序中的大量代码，开发者所关注的重点也开始发生变化。我们不再执着于每一行代码是如何被写出来的，而更关心输出的行为是否符合预期：这次更改通过了测试吗？应用是否仍然按照预期运行？这颠覆了一个长期存在的思维模型：Git的设计初衷是为了追踪手动编写的代码精确的历史变更，但在引入编码代理之后，这种细粒度的追踪开始变得不那么有意义。开发者通常不会再去逐行审核每一个差异——尤其当改动很大或者是由AI自动生成的时候 —— 他们只关心新行为是否与预期一致。因此，曾经作为“代 ...继续阅读 (7)

前言前往openrouter ai申请一个免费的 key，然后使用ew-chat我写的这个ai聊天，就可以完成一个聊天会话网页。在线地址。在线地址由于没有api\_key,所以询问问题会报错。效果如下图所示:聊天会话的数据都使用永久会话存储在本地，以下是这个聊天会话的详细功能介绍。说明：这个项目是使用trae编辑器帮忙编写，然后本人再修补一些trae处理不了的问题完成的。功能分析这个聊天会话包含了多个功能。多语言切换主题切换，包含深色和浅色2种主题模式下载ai回答记录。可以刷新回答，也可以停止会话。上传文件并发送。新增会话，编辑会话名字，删除会话，清除历史会话等。内容渲染基于markdown，包含代码高亮，复制等功能。响应式网站。技术栈highlight.js来实现代码高亮ew-message消息提示框插件ew-responsive-store实现永久会话存储marked来实现内容渲染具体功能具体功能如下图所示:核心api原理核心api请求主要是如下这一段代码。const response = await fetch('https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions', { method: 'POST', headers: { 'Authorization': `Bearer ${API_K ...继续阅读 (29)

背景起初是早上收到安全同事发出的一个问题整改单，说是提供在预发环境的公网接口存在风险，看到单子里面的内容是https://xxxxx/openapi.json 存在泄露数据风险然后我也访问看了下返回的内容确实存在一定的危险，之前开发的api接口都是在内网，也不存在泄露的问题，这次项目特殊需要走公网接口，web api 使用fastapi 开发。解决方法在 FastAPI 中，如果你想关闭 OpenAPI 文档接口（/openapi.json），你可以通过在创建 FastAPI 实例时将 openapi_url 设置为 None 来实现：from fastapi import FastAPI app = FastAPI(openapi_url=None)这将禁用 /openapi.json 接口，也会间接关闭 Swagger UI（默认依赖该接口）。如果你还想进一步关闭 Swagger UI 和 ReDoc 文档界面，也可以通过设置：app = FastAPI( openapi_url=None, docs_url=None, redoc_url=None )这样将完全禁用 FastAPI 的所有自动生成文档功能。 ...继续阅读 (10)

随着大语言模型（LLM）的快速发展，LM Studio作为一款本地化部署工具，以其简单易用的图形化界面和强大的模型管理能力受到广泛关注。本文深入探讨了如何利用LM Studio实现多模型并行运行，重点聚焦于DeepSeek系列模型与其他开源模型的协同部署。通过详细的安装配置、模型加载、资源优化和API调用实践，结合丰富的代码示例和数学推导，本文为开发者提供了一套完整的解决方案。文章涵盖了硬件要求、环境准备、模型并行运行的优化策略，以及如何通过LM Studio的API实现外部应用集成，助力开发者在本地高效运 ...继续阅读 (17)

这两天我使用Cursor开发了一个新闻网站的前端+后端。在开发的过程中，我总结了一些适合于我自己的最佳实践。这些方法让我在使用Cursor的时候，几乎没有遇到任何阻碍，非常顺利，非常流畅地完成了网站的开发。我的开发经验，总结起来一句话就能说清楚：多写文档少聊天。下面我来详细说一下具体方法。我全程使用Cursor的agent模式，模型使用Claude 3.7 Sonnet。这个项目是一个新闻网站，需要写前端+后端。前端我首先使用Trickle生成了页面。大家也可以使用Bolt.new或者lovable，效果都差不多。需要和后端交互的地方都先使用假数据模拟。生成好以后，把代码下载到本地。改写前端代码使用Cursor打开下载的前端代码，让它阅读代码，并使用Next.js+tailwind css+shadcn/ui改写代码。并特别提醒，新版本的shadcn/ui对应的命令应该是npx shadcn xxx，让他不要再使用老版本的写法。改写完成以后，执行npm run dev预览前端页面，确保改写以后的效果跟你之前的一样。创建临时API文档由于前端页面本来就是你设计的，因此你肯定很清楚这个前端页面在哪些地方需要跟后端做交互。现在，在代码根目录创建一个markdown文件，例如叫做api_desc.md，然后在里面描述你的后端API。这里描述不需要写得很细节，关键是要写清楚api的 ...继续阅读 (4)

自飞牛 OS 支持虚拟机后，很多使用飞牛的小伙伴会询问杜老师有关 DDNS 的问题。希望可以白嫖一个二级域名，支持 API 变更解析值，且支持 IPv6 解析。恰好杜老师发现了一个网站，支持多后缀的二级域名白嫖，这里分享给需要的小伙伴们！什么是 dynv6dynv6 是一款免费的动态 DNS 服务，其专为 IPv6 设计。它允许用户将公共主机名轻松分配给私有主机，从而实现对私有主机的远程访问。dynv6 对所有用户免费开放。可以选择一个免费的主机名开始使用，或者将自己的域名委托给 dynv6。然而，需要注意的是，dynv6 目前并不提供企业级的 DDoS 防护和 SLA。因此，dynv6 适合用于非关键服务。强大的 API 支持dynv6 提供多种方式来更新区域，满足不同用户需求。其中包括 REST API 和 SSH 以及 DNS 更新。这些 API 的存在，使得 dynv6 的使用更加灵活、方便。无论是开发者还是普通用户，都可以根据自己的需求选择合适的 API 来更新 DNS 记录。此外，dynv6 支持 Webhooks 功能。当 IP 地址发生变化时 Webhooks 可以用来更新外部服务。官网地址dynv6 的官网地址如下：官网地址https://dynv6.com/使用截图打开上面的官网后，点击右上角 Sign up 进行账号注册：完成账号登录后会自动登录，也可通过右上 ...继续阅读 (14)

随着大模型技术的广泛应用，MCP（模型上下文协议）和API（应用程序编程接口）成为与大模型交互的两种主要方式。然而，它们在功能、技术实现、性能和数据安全等方面存在显著差异。本文深入对比了MCP和API的特点，探讨了它们在不同应用场景中的优势和局限，并提供了选择建议。最近各类文章对MCP铺天盖地，但是和大模型API调用有哪些区别，可能很多人还是有点模糊不清。模型上下文协议（MCP）和API（应用程序编程接口）都是与大模型“对话”的重要方式，但它们各有“脾气”和“特长”，用对了才能事半功倍。先认识这两位“小伙伴”MCP就像一个贴心的“小管家”，特别擅长记住你和大模型之间的“聊天记录”、使用场景和各种背景知识。比如你在和大模型聊旅游攻略，它会默默记下你之前提到的想去海边、预算有限这些信息，让大模型更懂你的心思，给出的攻略也更合心意。API则像是一个“快递窗口”，你把需求写好“订单”递进去，它就按照标准流程，把大模型生成的结果给你“送出来”。它不怎么管你之前提过啥，每次都像重新认识你一样处理新请求。从实际需求出发“挑人”看谁更懂“前情提要”就拿智能客服来说，想象你在网上买了东西，问客服“我的快递到哪了”。要是用MCP，它就像个记忆力超强的客服主管，会把你之前的下单记录、询问历史都“翻出来”，大模型一看就知道你说的是哪单，立马告诉你准确的物流信息。但要是用API，它就像个刚来的客服新手，只能 ...继续阅读 (9)

随着大语言模型（LLM）的广泛应用，其安全性问题日益凸显。DeepSeek作为中国领先的开源AI模型，以低成本和高性能著称，但近期暴露的数据库泄露、越狱攻击和DDoS攻击等事件揭示了其安全架构的脆弱性。本文深入分析DeepSeek的安全漏洞，包括数据存储合规风险、API接口滥用、模型越狱及供应链攻击等，结合实际案例探讨攻击原理与影响。同时，提出多层次防护措施，包括API安全加固、数据加密、本地化部署及模型安全对齐等，并通过大量代码示例和数学推导展示具体实现。本文旨在为企业和开发者提供全面的安全参考，推动AI ...继续阅读 (20)

拒绝内耗的最好途径是说 no，但平时我们碍于面子等原因不好意思直接说 no，这个 API 可以随机返回一些冠冕堂皇的原因，让你更体面的说 no感觉可以基于这个 API 快速出一个网站，更适合普通用户使用，另外也可以让 DeepSeek 给出一些更适合中文的理由。API 地址🫘：https://ouo.io/2w6Ev0F ...继续阅读 (14)

# One API系统架构与实现笔记## 一、系统概述One API是一个大模型API管理与分发系统，通过统一的OpenAI API格式来访问不同类型的大语言模型。它具有以下特点：1. **基础架构**:– 依赖MySQL作为核心数据库（2c4g配置下QPS上限约1000）– 未来计划集成Redis以提高性能– 存储向量信息但不进行向量计算，主要存储用户相关信息2. **请求处理**:– 每次请求涉及约6次select操作和2次update操作– 已开启批量update配置以优化性能3. **模型支持**:– 支持多种模型类型：embedding、LLM、代码生成等– 所有模型请求均需通过One API进行转发– 大模型一般最高支持100 RPS (每秒请求数)## 二、系统架构### 分层结构系统采用多层次的组织结构：用户(User) --> 分组(Group) --> 渠道(Channel) --> 模型(Model)### 渠道定义渠道(Channel)是One API系统中的关键概念：1. **功能定位**：– 作为不同模型服务的接入点– 连接分组和模型，直接与模型关联– 是模型调用的直接管理者2. **配置灵活性**：– 一个渠道 ...继续阅读 (5)

😀看到网上爆出 clash-verge 存在提权漏洞，简单复现下。https://github.com/clash-verge-rev/clash-verge-rev/issues/34280x00 定位漏洞已知是提权到system的漏洞，那直接看 service 相关代码就好。在clash-verge-rev/src-tauri/src/core/service.rs可以看到33211端口有 http 服务存在 4 个 api 接口并且没有任何鉴权机制。/start_clash启动Clash核心，接受POST请求，需要在请求体中提供JSON格式的配置信息，包含以下参数：core_type: 核心类型（如"verge-mihomo"）bin_path: 二进制文件路径config_dir: 配置目录路径config_file: 配置文件路径log_file: 日志文件路径一看就很有问题，文件路径是自己指定的，用powershell请求下试试看下任务管理器，system权限的notepad进程已经启动了。启动参数如下：利用cmd的一些特性，可以构造如下参数执行任意命令。0x01 进一步分析和之前 clash 的漏洞一样，尝试使用浏览器js访问，不过不同于 clash 的api，服务的 api 受到 CORS的限制，不允许读取响应以及不允许设置Content-Type为applicat ...继续阅读 (3)

随着深度学习在各个领域的应用日益增多，如何将训练好的深度学习模型高效地部署到生产环境中，成为了开发者和数据科学家的重要课题。本文将详细讲解如何使用Python将训练好的深度学习模型部署到生产环境，主要介绍了基于`Flask`和`FastAPI`构建API服务的方式。我们将通过一系列示例代码，从模型训练开始，到如何通过Flask或FastAPI暴露API接口，最后将其部署到服务器进行生产化应用。文章重点介绍了API的构建流程、模型的加载与推理、以及如何保证部署系统的高效与稳定性。适合有一定深度学习基础的读者 ...继续阅读 (10)

网站的图片和静态资源使用 CDN 加速是常见的操作，并且很多许多对象存储的服务商都提供了「免费」的额度，看起来很爽，但是万一被刷之后就很不爽了：那么有没有一款不怕被刷的对象存储呢？答案是有的，还是你熟悉的赛博善人CLoudFlare的R2对象存储。CLoudFlare R2R2 是 Cloudflare 推出的对象存储服务，主打零出口费用（也就是免流量费）和与 Amazon S3 兼容的 API，适合存储大量数据且需频繁访问的场景，完美解决传统图床的痛点：✅ ​不怕被刷流量：下载请求1000万次/月免费，超限后仅$0.36/千万次✅ ​全球加速：虽不及国内CDN，但实测白天可达50MB/s（速度测试截图）✅ ​完全兼容S3 API：适配所有主流图床工具（如PicGo、WordPress插件）更重要的是并且 R2 的免费额度非常的大，以下是R2的核心定价和免费额度：​罗列了个表格：类别内容免费额度超出部分费用💾 存储存储空间10GB/月 免费可存5万张2MB图片每增加 1GB 收费 $0.015 美元（约 $15/TB）🔄 A 类操作上传、列出100 万次/月 免费每天3.3万次每增加 100 万次 收费 $4.50 美元🔁 B 类操作下载、读取1000 万次/月 免费每天33万次每增加 1000 万次 收费 $0.36 美元⏬ 出口流量访问数据时的流量全免无任何费用出口费用全免！当 ...继续阅读 (5)

想不想拥有一个完全个性化的电视直播体验？告别卡顿，享受秒播的快感？IPTV-API就是你的答案！这是一个可高度定制的IPTV接口更新项目，实际上就是此前笔者介绍过的tv-driver升级版。可以让你轻松拥有自定义频道菜单，自动获取直播源，测速验效后生成可用的结果，实现“✨秒播级体验🚀”。🚀IPTV-API，到底牛在哪里？IPTV-API之所以如此受欢迎，主要有以下几个核心优势：✅ 高度自定义：你可以根据自己的喜好，自定义频道菜单，打造专属的电视直播列表。✅ 自动获取直播源：无需手动搜索，IPTV-API会自动帮你获取最新的直播源，省时省力。✅ 测速验效：IPTV-API会对获取的直播源进行测速和验证，过滤掉无效的接口，确保播放的流畅性。✅ 多种获取源方式：支持本地源、组播源、酒店源、订阅源、关键字搜索，总有一种方式适合你✅ EPG功能：支持EPG功能，让你提前了解频道预告内容，追剧更方便。✅ 偏好设置：你可以设置IPv4、IPv6、接口来源排序优先级与数量配置、接口白名单等，让IPTV-API更符合你的使用习惯。✅ 多种运行方式：支持工作流、命令行、GUI软件、Docker等多种运行方式，满足不同用户的需求。⚙️核心配置，玩转IPTV-API想要玩转IPTV-API，了解其核心配置是必不可少的。以下是一些常用的配置项：配置项描述默认值open_driver开启浏览器运行，若更新无数 ...继续阅读 (14)

中的开源 AI 编程助手插件，旨在通过结合大语言模型（如 Claude 3.5 Sonnet、DeepSeek V3、Google Gemini 等）和工具链，为开发者提供自动化任务执行、智能代码生成、错误修复等功能，显著提升开发效率。安装之后需要提供API的提供商和Token.Cline 是一款深度集成在。 ...继续阅读 (10)

2025年4月22日，W3C隐私友好广告技术工作组发布隐私保护归因（Privacy-Preserving Attribution: Level 1）首个公开工作草案。该规范定义了一种用于衡量广告效果的浏览器API，其目标是在不泄露个人用户隐私的前提下，生成广告转化效果的聚合统计数据。该API通过整合来自多个网站的用户行为数据进行分析，但这一过程可能涉及隐私风险。为有效控制风险，所收集的信息会通过一个受用户代理（如浏览器）信任的聚合服务进行汇总，且仅能在严格限定的范围内执行聚合计算，并在生成的聚合数据中添加噪声，以实现差分隐私保护。网站可以从用户代理提供的经过认证的聚合服务列表中选择合适的服务。更多内容，参见消息原文。 ...继续阅读 (9)

之前的几年我一直在使用K3s + Rancher的组合来管理网站服务，不过前段时间迁移到了Dokploy，在这儿记录一下要点。为什么迁移？K3s + Rancher 的组合挺好，几年来一直运行稳定，不过对像我这样的非专业运维来说还是有点太复杂了，事实上几年来，我一直只在使用这个组合的一些最基础的功能。去年看到有人介绍 Dokploy，了解了一下之后，发现它非常适合我的使用场景，同时又足够简单，于是花了一点时间做了研究，并最终决定迁移到 Dokploy。除了 Dokploy 之外，还有Coolify等产品也不错，而且功能更多一些，读者朋友如果有需要也可以试一试。云服务还是自托管？Dokploy 提供了云服务，订阅之后可通过他们的云服务管理自己的服务器。云服务听起来是个不错的选择，可以减少自己运维的时间成本，我也花了 $4.5 订阅了一个月体验了一番。不过 Dokploy 的云服务在海外，我的服务器在国内，两者之间通讯不畅，因此体验并不是很好。最后，我选择了自托管服务，将 Dokploy 和网站服务安装在同一个网络中。安装 DokployDokploy 的安装很简单，在一台干净的服务器上运行以下命令即可：curl -sSL https://dokploy.com/install.sh | sh为了确保 Dokploy 能顺利运行，这台服务器建议至少要 2 CPU + 2 G 内存。如果 ...继续阅读 (29)

MCP的出现，标志着AI从「模型能力竞争」转向「生态协同共建」。它不仅是技术协议，更是一种「连接范式」——通过标准化降低集成成本，通过开源吸引多元参与，最终让AI像水电一样便捷接入各类数据与工具。无论是开发者、企业还是普通用户，MCP都在重塑人与AI、AI与世界的交互方式，其价值将随着智能体生态的爆发持续显现，所以这篇文章打算从MCP来龙去脉和MCP可视化调试两个方面进一步的研究MCP。1. MCP来龙去脉1.1 起源：解决LLM集成碎片化的「AI连接器」需求技术背景：LLM落地的核心痛点2023年前后，随着ChatGPT等大语言模型（LLM）爆发，企业和开发者发现：数据孤岛：LLM需接入本地文件、数据库、云端API等多源数据，但每个数据源接口不同（如SQL、REST API、GraphQL），集成成本高；工具割裂：调用代码补全、支付处理、文档生成等工具需单独开发适配器，且依赖特定厂商（如OpenAI Function Call仅支持自有生态）；厂商锁定：切换LLM供应商（如从GPT-4到Claude）需重新开发整套接口，灵活性差。Anthropic（由OpenAI前员工创立，专注安全AI的公司）意识到，需要一个标准化协议来统一LLM与外部资源的交互方式，类似USB-C统一电子设备接口，这就是MCP的核心设想。核心理念：「连接即标准化」MCP的设计目标不是替代现有API，而是在其上 ...继续阅读 (18)

文章链接到标题技术链接到标题Why our 5.2k-star K8s platform struggles overseas while thriving in China? Need your brutal feedback : r/kubernetes[[Rainbond]] 在海外推广遇到了困难，他们观察到的 3 个明显问题是：声称自己是 “Heroku for Kubernetes” 替代品Open Source != TrustDeployment Culture Clash: 75% of Chinese clients demand air-gapped installs (even on edge nodes!), while Western teams expect SaaS-first.这好像几乎是国内特有的情况了？评论区中提到了 [[Harbor]] 在世界范围内被采用，是因为他们隐藏了是中国地区开发的。我觉得可能不是主要原因，当时 Harbor 是顶着 [[vmware]] 的光环在的，大家看重的更多应该是 [[vmware]]。对于评论区中的产品选型原因，感觉和行业或者技术壁垒有直接关系，比如 [[TiDB]] 那么多海外用户，[[Clickhouse]] 背后的投资人 [[Yandex]] 是俄罗斯公司，[[Deepseek]] ...继续阅读 (6)

该渲染由 marked 生成，可能存在排版问题，最佳体验请前往：https://xxu.do/posts/geek/rssIntroRSS（Really Simple Syndication 或 RDF Site Summary），是一种消息来源格式规范，用以聚合多个网站更新的内容并自动通知网站订阅者。能看到这篇文章，想必你大概知道 RSS 是什么了，不过多赘述了。本解决方案使用以下服务：RSSHub：用于将大多数服务转 RSSWeWe RSS：用于将微信公众号转 RSSFreshRSS：用于定时抓取，替代 InoreaderReeder：一个简洁舒适的 RSS 阅读器Feed Creator、PolitePol：通过可交互的方式将网站转 RSS本解决方案的好处是：将信息中心化：无需在多个网站、APP 或者社交媒体反复刷新，在一个地方看到你想看的所有内容可控的抓取频率：即便发布的内容因为各种原因被下架和谐，只要已经被抓取过，你的服务器上就保存有这些内容，可供查看完全自建：不担心信息泄漏，所有内容保存在本地或服务器上完成这一切你只需要一台服务器，废话不多说，我们现在开始。安装 RSSHub安装 Docker[object Object]通过 Docker Compose 安装 RSSHub[object Object]RSSHub Radar是一个 Chromium 内核浏览器插件， ...继续阅读 (5)

即使你想说你们的App并不打算支持在除手机以外的Android设备上运行，但是别忘了，现在的折叠屏设备是可以瞬间从手机模式切换成平板模式的。首先，只有targetSdk指定到了36及以上的App，运行在Android 16的大屏设备上时，才会出现限制屏幕方向和比例的API失效的情况。只是Android大屏设备的保有量并不高，许多中小型App开发者的适配积极性不足，这也导致直到今天仍然还有许多App在大屏设备上的运行体验是比较差的。再具体一点，就是在最小宽度大于等于600dp的设备上，上述API才会失效。 ...继续阅读 (4)

LibreTV是一个开源的在线视频搜索与观看平台，它汇集了多个视频源，让你可以免费观看电影、电视剧等内容。无需注册，即开即用，支持多种设备访问。本文将带你深入了解LibreTV的功能特性、部署方式以及自定义配置，让你轻松搭建自己的免费追剧平台。🚀 LibreTV的核心优势LibreTV以其独特的优势，成为了众多影音爱好者的首选。以下是LibreTV的几个核心优势：免费使用：无需支付任何会员费用，即可畅享海量视频内容。多源搜索：聚合多个视频源，提供更全面的搜索结果。跨平台支持：支持电脑、平板和手机等多种设备访问。纯静态部署：无需后端服务器，部署简单快捷。广告过滤：内置广告过滤功能，提供更干净的观影体验。🔍 功能特性详解LibreTV的功能非常丰富，可以满足用户各种观影需求。多源视频搜索：LibreTV可以同时搜索多个视频源，让你轻松找到想看的内容。响应式设计：LibreTV采用了响应式设计，可以完美适配各种屏幕尺寸的设备。自定义API接口：LibreTV支持自定义API接口，你可以根据自己的需求添加或修改视频源。本地存储搜索历史：LibreTV会将你的搜索历史存储在本地，方便你下次快速查找。键盘快捷键支持：LibreTV播放器支持多种键盘快捷键，让你可以更方便地控制播放。🛠️ 快速部署指南LibreTV的部署非常简单，你可以通过以下几种方式进行部署：Cloudflare Pages部 ...继续阅读 (16)

手里乱七八糟的域名实在是有点多，而这些域名，多数都解析到了同样的站点。或者说是回源是同样的站点，最开始其实并没有套 cdn，中间有段时间连这种 301 302 跳转都被打，就变得很尴尬。301 跳转都能让沙雕给打挂，也的确什么好办法了。后来发现盾云的 scdn性价比的确不错，于是一股脑的全部套了 scdn，不过，有的也的确没什么流量，于是一些没那么重要的东西放哪里就有些浪费：所以，思索再三，几天申请了一台 99 块钱的海外轻量，每个月 1t 的流量，感觉应该足够应付这些乱七八糟的服务了。当然，最主要的还是要套上南墙 waf，直接裸奔感觉也不大行。当然，waf 后面的回源多数还是家里的服务器。这就需要有个工具来更新 waf 的回源地址，今天又完善了一下南墙的 api 接口，代码直接提交 github 的，有需要可以自取。功能特性 证书管理获取证书列表检查证书提交证书配置删除证书站点配置获取站点列表更新站点配置用户认证用户名密码登录支持双因素认证（OTP）环境要求 Python 3.x必需的 Python 包：requestsjwturllib3安装说明 克隆仓库：git clone https://github.com/obaby/baby-nanqiang-waf-api-toos.git cd baby-nanqiang-waf-api-toos安装依赖包：pip instal ...继续阅读 (5)

OpenAI今晨推出了 GPT4.1，这是官方介绍：https://openai.com/index/gpt-4-1/以下是关于GPT-4.1的详细介绍，基于官方网页内容：GPT-4.1 简介GPT-4.1 是 OpenAI 最新推出的 GPT 系列模型，具有以下核心特点：性能提升：在编码、指令遵循和长文本处理方面显著优于 GPT-4o 和 GPT-4.5。支持长上下文：支持处理高达 100 万个 token 的上下文（比 GPT-4o 的 128,000 token 大幅提升）。模型家族：包括 GPT-4.1、GPT-4.1 mini 和 GPT-4.1 nano，分别针对不同性能和成本需求优化。知识截止日期：更新至 2024 年 6 月。性能提升编码能力SWE-bench Verified：GPT-4.1 在该基准测试中得分为 54.6%，比 GPT-4o 提升了 21.4%（绝对值），比 GPT-4.5 提升了 26.6%（绝对值）。代码生成与修改：GPT-4.1 在生成代码、处理代码差异（diff）和前端开发方面表现出色，减少了不必要的修改，并能更可靠地遵循格式要求。实际案例：Windsurf：GPT-4.1 在内部编码基准测试中得分比 GPT-4o 高出 60%，代码修改接受率更高，重复修改的可能性降低 50%。Qodo：在代码审查任务中，GPT-4.1 在 200 个实 ...继续阅读 (5)

byzhangxinxufromhttps://www.zhangxinxu.com/wordpress/?p=11620本文可全文转载，独立域名个人网站无需授权，但需要保留原作者、出处以及文中链接，任何网站均可摘要聚合，商用请联系授权。一、caretPositionFromPoint特性的语法和作用caretPositionFromPoint是浏览器支持不久的一个新特性，可以基于当前的光标位置，返回光标所对应元素的位置信息，在之前，此特性使用的是非标准的document.caretRangeFromPoint()方法实现的。caretPositionFromPoint()方法和elementsFromPoint()方法的区别在于，前者返回节点及其偏移、尺寸等信息，而后者返回元素。比方说有一段元素文字描述信息，点击这段描述的某个文字，caretPositionFromPoint()方法可以返回精确的文本节点以及点击位置的字符偏移值，而elementsFromPoint()方法只能返回当前元素。作用caretPositionFromPoint()的作用场景比较小众，一般用在分词分句这种交互场景中。例如制作视频封面的时候，书封标题的文字需要中断，此时，就可以直接点击实现。语法语法如下所示：const range = document.caretPositionFromPoint(x, ...继续阅读 (3)

byzhangxinxufromhttps://www.zhangxinxu.com/wordpress/?p=11620本文可全文转载，独立域名个人网站无需授权，但需要保留原作者、出处以及文中链接，任何网站均可摘要聚合，商用请联系授权。一、caretPositionFromPoint特性的语法和作用caretPositionFromPoint是浏览器支持不久的一个新特性，可以基于当前的光标位置，返回光标所对应元素的位置信息，在之前，此特性使用的是非标准的document.caretRangeFromPoint()方法实现的。caretPositionFromPoint()方法和elementsFromPoint()方法的区别在于，前者返回节点及其偏移、尺寸等信息，而后者返回元素。比方说有一段元素文字描述信息，点击这段描述的某个文字，caretPositionFromPoint()方法可以返回精确的文本节点以及点击位置的字符偏移值，而elementsFromPoint()方法只能返回当前元素。作用caretPositionFromPoint()的作用场景比较小众，一般用在分词分句这种交互场景中。例如制作视频封面的时候，书封标题的文字需要中断，此时，就可以直接点击实现。语法语法如下所示：const range = document.caretPositionFromPoint(x, ...继续阅读 (9)