Gamer, Listener, Developer.

起因 “想参与到某个开源项目”这个念头最早应该可以追溯到刚加入 NyaaCat Community 的时候，发现原来之前在其他 Minecraft 服务器玩到的 RPGItem 插件 原来是开源的！并且一直有在积极维护，这也太酷了吧！ 但是这个时候的我并没有编程基础，更喜欢把时间花在使用这些插件以及玩游戏上面。 第一份工作 我的第一份工作的主要职责之一就是基于一个 Django 框架的开源项目进行二次开发，在这之前我没有任何实际的 Web 后端开发经验。 但是开源社区的文档和当时的 Leader 教会了我很多 Web 相关的基础知识，直到现在都受益匪浅。 这个时候我就开始想着，我应该如何才能对帮助过我这么多的“开源社区”做一些贡献呢？ 但是直到第一份工作结束，我也没有尝试对开源社区提交过一次 Issue 和 PR 。 第一次贡献 在某论坛闲逛时，发现了一个作者在推广自己开源的轻量级的 Web 文件服务器，当我尝试部署到本地时，发现缺少了依赖，于是我提交了我的第一个 Issue和PR 。 于是我开始焦急的等待，想着作者什么时候会合并呢？想着自己终于迈出了第一步。 大概三小时后，邮件提示我 Issue 和 PR 都被关闭了。 作者回复我说 注意到了这个问题，并自己修复了。 虽然是一个微不足道的修复，但是被这样关闭有一种莫名其妙的沮丧感。 第一个开源项目 其实写 ncmp 这个脚本的念头在大学时就产生了。 在某次查看私信时偶然发现获得了网易云音乐合伙人资格，刚开始还会兴致勃勃认认真真的去评分，到后面由于歌曲质量/重复操作很无聊等等原因，每天每首歌都开始评3分摆烂，想着能维持资格就行。 在第一个 PR 被拒绝后，我开始写我自己的开源项目。 参考了其他脚本的实现方式，并使用我更熟悉的 Github Actions 去实现定时任务。 于是我第一个真正意义上对其他人有用的开源项目 ncmp 就这样诞生了。 Dify 最开始了解到 Dify 是在前司研究 Agent 平台时，尝试过 Dify / Flowise / Bisheng 等项目，但是 Dify 的体验在我这里绝对是断层式的领先。无论是在 说明、文档、社区支持、UI还是代码质量上，综合体验与其他开源平台拉开了很大的差距。 所以即使 Dify 的 Lisence 有一些限制，也还是说服公司选择了 Dify 。...

饥荒服务器配置（2025/02/15更新） 基于腾讯云轻量的饥荒服务器配置 解决启动服务器时下载Mod提示DownloadServerMods timed out with no response from Workshop...的错误。 机器配置 主机配置 系统版本：Windows 11 23H2 服务器 腾讯云轻量级服务器 配置：2C4G 存储：SSD云硬盘 70GB 流量：600GB/月（带宽：6Mbps） 镜像：Ubuntu22.04-Docker26 推荐使用Termora进行SSH连接。 Termora is a terminal emulator and SSH client for Windows, macOS and Linux. 一、下载 steamcmd 1、安装相关依赖 安装steamcmd和饥荒服务器需要用到的依赖 sudo add-apt-repository multiverse sudo dpkg --add-architecture i386 sudo apt update sudo apt install libstdc++6 libgcc1 libcurl4-gnutls-dev:i386 lib32z1 2、安装 steamcmd 在根目录下创建 Steam 文件夹 mkdir ~/Steam && cd ~/Steam 下载 steamcmd wget https://steamcdn-a....

本文档旨在给对于从来没有接触过GitHub Actions以及Cookies相关的网络知识的萌新提供简单易懂的网易云合伙人脚本基于GitHub Actions部署的操作方式。 准备工作 Github账号，点此注册并登录 有音乐合伙人权益的网易云音乐账号，点此登录 实操步骤 1. Fork ncmp 仓库 项目地址：https://github.com/ACAne0320/ncmp 进入ncmp仓库点击Fork(前提已登录) 创建仓库 仓库名称，可以随便填写 点击创建 2. 获取脚本所需相关参数 网易云Cookies获取 首先登录网易云音乐网页版，登录后按F12（或者鼠标右键）打开开发者模式 切换到网络页面 此时随便点击一下网页，发起请求（比如点击我的音乐） 在Network页面按照步骤操作 打开搜索框 在搜索框中搜索_csrf或者MUSIC_U 找到需要的两个参数_csrf和MUSIC_U，复制下来，后面会用到 邮箱通知设置（以QQ邮箱为例） 进入QQ邮箱->设置->账号->打开POP3/IMAP/SMTP/Exchange/CardDAV/CalDAV服务 记住该授权码，后续会用到 此授权码仅用于自己给自己发送Cookie过期提示短信，请勿暴露 3. 设置GitHub Actions Secret 在项目仓库的Settings->Security->Secrets and variables中设置Secret 然后将步骤2中获取的参数一一填写进去。 Name Secret MUSIC_U 网易云音乐 MUSIC_U CSRF 网易云音乐 csrf NOTIFY_EMAIL 你的邮箱地址（此例中为 [email protected]） EMAIL_PASSWORD 邮箱授权码（在上面步骤中获取的授权码） SMTP_SERVER smtp.qq.com（如果是qq，直接使用这个） SMTP_PORT 465（同上） 创建CSRF 创建MUSIC_U 其他参数同理填写。 4. 手动运行脚本 点击进入Actions页面 点击I understand my workflows, go ahead and enable them 进入Auto Score，点击Enable workflow启用工作流 手动运行测试一次 可以点击进去查看详细日志 如果在前面的步骤中，设置了邮件相关参数的话，当Cookie过期时，会发送邮件提醒。此时再去Sercet中更新网易云音乐的两个Cookie 即可。...

前言 不知不觉2024年也过去了一大半了，公司的各种变动让我丧失了对工作的热情，学不到新的技术，没有新的需求，要做的仅仅是运营简单的机器学习项目，我时常思考这样的工作能为我带来什么？我的领导对我很好，我也很感谢他对我的培养，但是…… 鼓起勇气 在听闻需要调整薪资时，我脑袋里一片空白，之前想着公司在我最困难的时候愿意让我进去学习，而我能为公司做些什么呢？能陪伴他多久呢？现在看来，对于我本就不高的工资，在压力巨大的今天，抛去房租等日常开销，都不能随心所欲的想吃什么就吃什么了。 承诺的一年调薪两次也并没有做到，甚至还要降薪。好像是我不能接受的，我思来想去。 在收到薪资调整意向的一个月之后，我才下定决心找下一份工作。 看不到技术进步的工作、一趟一个半小时的通勤、需要调整的薪资，是压死骆驼的最后一根稻草。 努力……会有回报吗？ 我不知道。 下班的路上，同事和我说： “我们是在这里干了这么久了，也不太好找下家。你不一样，趁着你还年轻，去拼一下吧。” 是啊，还年轻，是时候拼一下了。 第一次面试网易外包给我的打击太大了，我发现我好像什么都不会。于是这一个月以来，七点起床，一两点才睡觉，每天都很疲惫，下班后修改简历、背八股文、看书了解Python高级用法(Fluent Python)、了解k8s/Docker等等…… 几乎没有其他额外开销的我，居然也攒不下什么钱，勉强够下一个月的房租。 我甚至怀疑是不是我的水平只够一份月薪7500的工作？噢不……甚至还要降。 在面试了几家之后，我觉得我的水平对应的薪资远不止如此，我觉得我可以有更大的天地……如果我面试不紧张能把脑子里的知识都好好表达出来的话。 勇敢迈向未来 我开始疯狂投简历找面试的机会，我想给我自己/给我爱的人更好的生活，累点苦点也无所谓。 我从未想过在工作了这么久之后，还是在天天吃泡面，不敢多花钱，更别说攒下一笔钱了。 既然选择了，就努力的去实现它，无论结果如何。 过程永远都会让你切实地感觉到你自己的进步。 Truth the Process. 结语 希望在你迷茫的时候，找到一个目标，无论目标有多难，首先得先去做。在执行的过程中，一步一步接近自己的目标，回头来看，你会感谢那个勇于尝试的自己。

项目github地址：https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory?tab=readme-ov-file 项目hugging face地址： 一、环境构建 1、基础虚拟环境构建 git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git conda create -n llama_factory python=3.10 conda activate llama_factory cd LLaMA-Factory pip install -r requirements.txt 如果要在 Windows 平台上开启量化 LoRA（QLoRA），需要安装预编译的 bitsandbytes 库, 支持 CUDA 11.1 到 12.2, 请根据您的 CUDA 版本情况选择适合的发布版本。 pip install https://github.com/jllllll/bitsandbytes-windows-webui/releases/download/wheels/bitsandbytes-0.41.2.post2-py3-none-win_amd64.whl 2、在虚拟环境中安装cuda、cudnn 在新建的虚拟环境中使用conda安装cuda和cudnn。 conda install cudatoolkit cudnn 安装完成后，进入python环境进行验证，检测pytorch中CUDA是否能正常使用。 import torch torch.cuda.is_available() 如果返回True，则cuda安装正常。 如果返回False，请检查cuda和pytorch版本是否符合。 使用步骤1中的requirements.txt安装时，可能安装的是cpu版本的pytorch，使用conda list命令查看安装的pytorch包，如果是cpu版，则需要重新安装对应cuda版本的gpu版pytorch。 进入虚拟环境中执行以下命令，安装gpu版本的pytorch，下述演示的命令安装的为适配cuda11.8版本的pytorch，请按需选择版本。 pip3 install numpy --pre torch --force-reinstall --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu118 二、启动LLaMA Board GUI 1、设置环境变量 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python src/train_web.py 在Windows系统下，请设置系统环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES的值为0。...