搭建tailscale自建derp

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tailscale比较好用，而且免费用户福利也没有什么大幅度缩水，由于国内网络和国外不互通，所以官方的DERP服务并不好用，有必要自建一个国内的私有DERP给自己用，几年前我就建过一个，最近整理服务器迁移事宜，所以写了一个更详尽的文档记录一下

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Finder右键添加快捷方式

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我偶尔会写一些方便操作的小脚本，统一放置到/usr/local/script/目录，为了防止忘记，该目录还有一个readme文件，记录了每个脚本的源码位置和简短描述

几乎每个脚本都是在命令行里面执行的，今天心血来潮，是否能很方便的将脚本移植到文件管理器的右键点击菜单栏那里。摸索了一番还挺简单。记录一下，主要是使用Automator完成。

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Turso 安利

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我是一个Sqlite爱好者，作为世界上最广泛使用的数据库，它着实有很多优势，特别是对于小型项目来说。SQL语法兼容、项目成熟、每个语言毫无疑问都支持、速度也不慢、不需要运维。我有好几个小项目都用了Sqlite替代postgresql。但是在有些场景，因为它是嵌入式数据库，也影响了它的发挥

比如我有一个小项目，需要同时在多台电脑上运行，它们都需要数据库。按照数据量大小，新建一个postgresql是不合适的，但是sqlite又不能被多台电脑共用，就很遗憾。直到今天看了https://turso.tech/libsql ,觉得颇有新意，仔细读了一下它的文档，并把一个小项目迁移到了上面，完美符合我的需求…… 关键是免费, 成本极低。所以…. 我决定安利一下

创新点

很简单，将sqlite改成了允许CS架构，并增强了它的WAL能力。让它可以多副本同步，主要应用在serverless场景，用来给边缘计算提供快速的数据库访问，降低全球用户访问延迟。改成CS架构后，原有的编程语言SDK后就得适配。当前提供了TypeScript、Rust、Python、Go SDK。而且TypeScript的支持是最完善的。也可以看出对serverless的支持是它们的核心目标

有了多副本能力，它的推荐架构就有了读写分离这种套路，本地时刻保留了一个可用的副本(理想情况下延迟几秒钟)。写的时候写到主数据库，再同步到本地，这样就能更快的返回数据

看计划好像还有直接写到本地数据库，本地自动写到primary(不知道它的冲突问题准备怎么解决)

我这种使用它避免数据库运维的用法大概率是异类……

迁移已有Sqlite数据库超简单

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turso db create --from-file olddb_file newdb

其他

该数据库当前的计费方案也可谓是相当的良心，你只需要为你的存储和对数据的读写付费。这基本就是运行sqlite所需要的东西了，没有扣多余的费用。你所写的查询效率越高，触发的数据库查询读越少，成本越低。相对于RDS那种强制按月付费的服务，可谓是大善人…. 免费用户有9GB存储空间，每个月10亿读(并不是查询10亿次，而是查询触发对硬盘块读操作)，对于个人小项目基本是够用了….. 只希望别被羊毛党薅光了…..且用且珍惜

其次，该项目服务端、SDK、CLI代码都是开源的。意味着可以自己部署，自己改进，还是挺友好的

就当前，免费的serverless不少，搭配这种免费的serverless 数据库。意味着CPU资源+存储资源都有了。个人写点小项目想部署到serverless上面是没什么问题的，可谓是十分有想象空间了

当然，缺点也不是完全没有的，因为该项目运营才半年时间。SDK未必有那么完善。没什么GUI(比如Datagrip)支持对它查询，只能自己使用typescript SDK sync api同步完整的数据库到本地(当前CLI不支持下载数据库)，再使用当前工作流的工具对数据库进行操作

总之~~~ 我觉得这个服务很不错，特别是它当前的收费计划👍

参考

Introducing Embedded Replicas: Deploy Turso anywhere

提到了一种方案,搭配Postgresql的逻辑流复制能力将数据同步到Turso

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北斗网格编码

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博客断更很久了，来水一篇(惭愧惭愧😭)…….
最近在GIS群看到有人在谈论北斗网格编码，我还是对北斗高精导航很有好感的，于是乎就看了这个编码，嗯嗯，确实是过于简单了，然后就练手写了个demo
如果你熟悉GIS中的RTree、四叉树、八叉树、GeoHash等，那原理几乎是不变的
我能想到它的唯一优点，应该是做政企项目的时候，政企统一了编码规范
代码如下，从Github上的java代码翻译得到，简单起见，忽略了高度编码

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ChatGPT解答2023高考数学题

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昨天高考结束了，最近这半年AI实在太过火热，我也每天都在使用AI工具。高考过后肯定会有人尝试使用AI解答高考题目，我就自我先测试一下，看看ChatGPT能力如何，我个人只测试了2023年全国新高考一卷的8个选择题，将题目转换成latex，分别测试了ChatGPT4+Wolfalpha plugin和Google Bard

结果就是ChatGPT4一次交互回答答对6题，有两题回答无法解决，有一个回答存在明显错误(2倍根号2小于根号5)，在指出它的错误后，就给出了正确答案，还有一题三角函数我也无法给出提示，所以实在是解答不出来，所以综合来看可以认为它8道题对了7道，还有一道也不能判它错(它明确说了它不会，而不是直接胡说八道给了错误答案)

针对Bard，由于它不支持中文，所以我用GPT4将中文转成英文让Bard解答，Bard的结果就是8对4，每个回答都充满了自信

ChatGPT4+Wolfalpha的准确率确实是让我震惊了一上午，已经预料到它准确率会挺高，没想到能这么高。但是也可以看到它虽然给出了正确答案，但很多时候和正常做题的思维方式不一样，能计算的就直接暴力计算求解，不会和真正的考生一样，主要靠换算推理

另外也能直观的感受到，AI有它擅长的地方，也有不擅长的地方，作为用户应该学会如何扬长避短，至少要有一定的review能力，判断AI给出的方案是否合理，这样才能和AI友好合作发挥出它最大的能力

点击全文查看和AI的交互全过程

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英语渣,又想看源码?

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有没有像我一样的，英语渣，翻源码看大段大段的注释有点慢，又必须得看，有时候会不得不把注释使用翻译引擎翻译一下，今天我就遇到了，后来我转念想了下，是否可以使用AI进行翻译呢！然后我直接把当前代码发给网页版GPT4，直接让它翻译注释，不能说效果不好，只能说响应很慢，另外配合上网页版GPT4那个4k版本的上下文，输出一点点内容就直接中断了，让它继续也接不上，总结而言就是能很好的处理将注释翻译成中文的任务，但是有诸多限制

因此ChatGPT确实可以很好的理解代码，也能很好的翻译，那如果我自己把代码的注释提取出来让ChatGPT翻译是不是也行，在网页版测试了下，也行~~~，所以只需要提取出注释部分，再发给ChatGPT让它翻译，它就能得到不错的结果，又快，又省了上下文开销

花了一点时间，使用tree_sitter解析得到注释，用GPT翻译，再替换原代码注释部分就可以了，以下是效果

翻译效果

可以看到效果还行

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个人文件夹备份

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虽然现在各大云存储遍地，但是将自己的重要资料在资金允许的情况下，多异地备份几次不会有错，毕竟，电脑有价资料无价。今天写了个备份目录到backblaze的小脚本，分享记录一下

流程很简单，使用tar打包，使用zstd压缩，再使用age加密，最后上传, 成功后让pushover给自己发通知

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net.Dial限速

发布在 伪技术

访问外网的时候为了避免被风控，所以长久以来，我是用了一台廉价的vps作为固定出口ip的，有多廉价呢，每月1T流量，192M内存，单核，OpenVZ，每年15刀。因为是几年前买的，现在甚至都停售了。但是日前使用上出了问题，表现为网速过快的时候会断网几分钟，遇到后还觉得挺神奇，后来登陆上去用wget下载文件测试了下，稳定复现，下载热门资源，速度很容易跑到50M/s+，最后询问客服得知，对外部进入的流量做了限制，说是防止DDOS攻击…. 但是说真的，明眼人都能看得出来，是觉得价格太低，所以服务降级，不允许大流量下载

因为贫穷，加上它这个网络质量+ip质量还可以，我就琢磨着自我限速得了，一开始打算用tc之类的，后来发现openvz对这方面有很大限制，后来，就直接改一下代理源码得了

得益于ss的源码质量挺高，也挺好改，直接在对外部进行read的时候限速就好，在令牌桶和漏桶之间选择了漏桶，因为令牌桶允许瞬时流量超过阈值，漏桶没有这个情况，添加代码如下

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import (
	"go.uber.org/ratelimit"
)

type GlobalLimit struct {
	limiter   ratelimit.Limiter
	readBytes int
	lock      sync.Mutex
}

var globalLimit = GlobalLimit{
	limiter: ratelimit.New(1024 * 25),
}

type RateLimitedConn struct {
	net.Conn
}

func (rlc *RateLimitedConn) Read(p []byte) (int, error) {

	n, err := rlc.Conn.Read(p)
	globalLimit.lock.Lock()
	defer globalLimit.lock.Unlock()
	globalLimit.readBytes += n

	loop := int(float64(globalLimit.readBytes) / 1024)
	for i := 0; i < loop; i++ {
		globalLimit.limiter.Take()
		globalLimit.readBytes -= 1024
	}
	return n, err
}

func NewRateLimitedConn(conn net.Conn) *RateLimitedConn {
	return &RateLimitedConn{
		Conn: conn,
	}
}

以上限制下载速度为25M/s

最后，在tcpRemote函数内部defer rc.Close()下面添加rc = NewRateLimitedConn(rc)就OK了

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OnJava8代码适配IDEA

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最近开始看起了Java，选择了《On Java8》这本教材作为了学习材料，看了几章感觉讲解的还是挺好的，然后下载了随书代码进行学习

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git clone https://github.com/BruceEckel/OnJava8-Examples.git --depth=1
// 我使用jenv管理了多java环境
jenv local zulu64-1.8.0.362
./gradlew test
./gradlew build
./gradlew run
./gradlew xx:xx

不得不说，异常顺利

然后用IDEA打开项目，几乎没有文件是不报红的，代码补全等功能近乎瘫痪。讽刺的是作者在书中和Readme中鼓励大家使用IDEA，在issue中有人报告IDE打开有问题，作者的回复也都是该代码是IDE无关的，反正能跑就行。也不知道作者有没有用IDEA编辑过它这个学习代码。吐槽也没啥用，该教程推荐的人很多，但是我居然很神奇的没有搜到有人和我同样的问题(IDEA打开该项目尽量不报红)，随后我就开始了零基础两天多的折腾，最终效果尚可

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python调用Mac提供的OCR API

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虽然现在离线OCR工具包也挺多的，但是苹果系统自带的OCR还是有一点点优势，毕竟每个M1 mbp都带上了独立的AI加速单元，系统自带的OCR识别服务在识别率和速度上相对开源方案有可取之处，也出了V1,V2,V3在不断优化。本文使用swift调用自带的VNRecognizeTextRequest服务，并导出C API, 然后使用python的ctypes调用该动态链接库。按照此原理，其他语言也可以使用此方案调用该C API

如果你是苹果用户，并且想试试系统自带的OCR功能，本文可能对你有一点点用

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