墨衍会员
·
AI 创作全网分发
墨衍智能分发
本文由作者通过墨衍一键同步至各平台
1分发平台
1.8w累计阅读
1.9w+平均单平台
已同步平台
优快云
微信公众号
微博
知乎
掘金
百家号
博客园
抖音
小红书
你的文章也可以这样分发
墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网
我也要
AI摘要
博客介绍了向日葵远程软件，因其免费快捷受大众喜爱，免费版远程操作流畅，传文件需付费。还指出因网络问题，向日葵会连接不上且等待重连过程煎熬。给出解决办法，在调试好Internet网后，右键计算机管理，重启SunloginService服务可直接连到服务器。
首先介绍下向日葵软件，这款软件因为免费快捷，也是深受大众喜爱的一款软件，本人也是因为teamviewer的限制太多，所以投入到了国产向日葵的怀抱，这款远程软件，免费版在远程操作上可以说是非常流畅，唯一一点就是远程传文件，需要付费，不过也不算很贵，但可能大多数人都不会为此买单，进入正题。
1.很多时候，由于我们机器所处在的网络问题，向日葵会一直连接不上，左下角一直提示“连接失败，倒计时多少多少秒，等待重连”；
图中显示的是正常连接状态，不正常连接就不给各位截图了，各位也都能懂
2.其实该等待过程是相当熬人的，尤其在我们遇到一些极为紧急，需要远程连接的时候；
3.那么此时我们有一个很友好的操作，但首先要保证你已经调试好了自己的Internet网；
右键计算机管理，在左侧点击服务，找到SunloginService这个服务，点击 重启动，即可
此时将不再用等待100s，直接连到服务器。
树莓派4B SSH远程控制10分钟极速配置指南
SSH（Secure Shell）是一种加密的网络协议，用于安全地远程登录和管理Linux系统。其核心原理是基于公钥加密与会话密钥协商，保障命令传输、文件操作和端口转发的机密性与完整性。在嵌入式开发与边缘计算场景中，SSH是实现轻量级、低开销远程运维的技术基石，尤其适用于资源受限但需稳定接入的设备，如树莓派4B。它规避了图形化远程方案对GPU和带宽的高消耗，直接支撑命令行交互、自动化脚本、CI/CD部署及集群管控等工程实践。本文聚焦树莓派4B平台，结合RaspberryPiImager烧录、mDNS自动发现
向日葵链接失败的解决办法
您好，请您在没有使用代理的情况下修改DNS， 修改DNS的步骤：电脑本地连接右键属性——能看到一个Internet协议版本 4（TCP/IPV4）或者Internet协议版本 （TCP/IP）——双击进去之后的界面的下面有DNS——把首选改成119.29.29.29 备选为223.5.5.5——修改好之后直接确定就可以（修改之前如果你的DNS 是自己手动设置，（建议你先记住你自己的DNS在进行修改，如果修改DNS之后电脑不能上网就把DNS改回您原来的DNS）。 清除电脑缓存的步骤：然后打开电脑开始——运行—
向日葵远程链接
向日葵远程链接，不需要IP，直接使用 向日葵账号链接，也可以通过验证码
向日葵链接失败的解决办法之一
清除电脑缓存的步骤：然后打开电脑开始——运行——打上 CMD 回车——出现一个黑色命令窗口在窗口打上 （） 回车出现一个“已成功刷新 DNS 解析缓存。”这样的提示后重新开启向日葵客户端即可。由于上周电脑端一直好用的，今天周一搬砖日子到了就打开客户端一直提示连接失败。我把原有的卸载再安装还不好用 ~~~~~就开始各种度娘了。使用如下方式好用了，希望对你有帮助。
最新版向日葵远程软件_64位
正版向日葵控制软件，个人认为比teamviver好用，teamviver动不动就判断为商用，很烦恼，向日葵免费稳定，需要的同志们自行下载。
RK3566添加ffpeg【Buildroot系统】
有很多人都发现了RK3566系列的芯片是不可以直接使用ffmpeg官网源码的！会报错： Not a video capture device. /dev/video0: No such device 接下来我们就来解决这个问题！！
LFM3-Omni-2B架构深度解析：Liquid卷积骨干、混合注意力与全模态编码
LFM3-Omni-2B 是 Liquid AI 推出的 LFM3 系列首个**全模态**大模型：仅约 2.2B 参数，一个端到端模型即可同时理解文本、图像、视频与音频，并用文本和 24 kHz 语音作答。本文带你深入它的架构设计——Liquid 卷积骨干、混合注意力机制，以及图像、音频、语音三路编码的完整数据通路。 ## 一个模型顶四个：先认识 LFM3-Omni-2B 传统方案里，语音输入
车载导航测试，面试常见问题
车载导航测试是汽车软件测试的重要组成部分，涉及验证导航系统的功能、性能、可靠性和用户体验。在面试中，面试官通常会考察候选人的测试思维、问题解决能力和实际经验。以下我将从常见问题类别入手，逐步介绍面试中的高频问题，并提供结构化分析。通过以上结构化准备，你能在面试中自信应对车载导航测试相关问题。用户体验测试关注界面友好性和交互流畅性，安全测试则涉及功能安全和数据隐私。功能测试聚焦于导航核心功能的正确性，如路线规划、位置定位和地图显示。面试官会考察你如何识别、报告和跟踪缺陷，以及熟悉测试工具。
挖矿病毒应急响应处置手册
通常来说，当我们的服务器或PC资源(CPU)使用率接近或超过100%，并持续高居不下导致服务器或PC操作延缓，我们就可以判定被挖矿。常见挖矿其它特征如下：服务器或PC访问过不受信任的地址，这些地址包括：主机、IP、域名。这是由于大部分挖矿都需要从一个不受信任的地址下载初始化程序，而不受信任的来源主要是：第三方情报结构，企业内部历史数据沉淀。服务器或PC新增异常或恶意文件、进程或服务，并且大部分异常文件保存在服务器或PC的TMP目录中。服务器或PC的定时任务发生变更。
4×V100部署Qwen3.8-Flash-Next：vLLM/GGUF实战
大模型本地部署的核心，是把参数量、量化精度、显存容量和推理框架放在同一张账本里算清楚。MoE 模型总参数量大但激活参数少，解码阶段更受显存带宽与 KV Cache 限制；通过 INT4/AWQ 或 GGUF 等 4-bit 量化可显著压缩权重占用，再结合 vLLM 张量并行、llama.cpp 分层切分提升多卡利用率。其技术价值在于让 V100 这类老架构 GPU 也能承载百亿级参数模型的私有化推理，并服务于 RAG 知识库、工作流 API、批量生成等场景。这次围绕 4×V100 32G 部署 Qwen3.
告别同质化！用PyTorch Geometric手把手实现RGCN处理多关系图数据（附实战代码）
本文详细介绍了如何使用PyTorch Geometric实现关系图卷积网络（RGCN）处理多关系图数据，特别适用于社交网络分析、推荐系统等场景。通过实战代码演示了从数据加载、模型构建到训练优化的完整流程，帮助开发者高效处理异构图数据，提升模型性能。
YOLOv8+PyQt5花卉识别桌面应用开发：从训练到部署全流程
目标检测是计算机视觉的核心任务，其价值在于同时解决“物体是什么”与“物体在哪里”的问题。以YOLOv8为代表的深度学习模型，凭借出色的精度与速度，成为工业界和学术界的常用方案。然而，模型训练完成仅是第一步，将模型封装为可交互的桌面应用，才能真正释放其工程价值。本文以花卉识别为场景，系统梳理了从环境配置、数据集构建、模型微调到基于PyQt5的界面开发与打包部署的完整链路，重点解析了YOLOv8模型输出与GUI显示数据间的转换逻辑、多线程推理的线程安全处理，以及Windows下常见的PyQt5与OpenGL兼容
OpenClaw实操：给网站装上“智能眼睛”？手把手教你用OpenClaw实时监控网站
本文介绍如何在Windows系统使用OpenClaw构建智能网站监控助手。手把手教你通过配置本地AI模型，让openclaw构建的ai助手自动检测指定网页的内容变化，理解更新重要性，并及时通过邮件、微信、Telegram等渠道发出预警，让你第一时间掌握关键信息，彻底告别手动刷新。
PLC在蛋鸡养殖自动喂食系统中的工程实践
可编程逻辑控制器（PLC）作为工业自动化核心设备，通过确定性逻辑、高可靠性I/O处理与多协议通信能力，将模糊的生物养殖经验转化为可量化、可调节、可追溯的闭环控制过程。其核心价值在于应对环境干扰强、维护人员技术门槛高、工况动态变化等现实约束，支撑温度-湿度-料位-采食量等多变量协同决策。相比单片机或继电器方案，PLC在IP防护、宽温运行、抗电磁干扰及模块化维护方面具备不可替代优势，广泛应用于中小型智慧农场、禽畜饲喂系统及农业物联网边缘控制节点。本文以2000只蛋鸡场PLC喂食系统为实例，详解台达PLC选型、M
【ESP32开发】——开发环境搭建（VSCode+PlatformIO）
本章内容主要介绍ESP32的开发环境搭建（基于VSCode+PlatformIO）的流程与相应的注意事项，避免开发ESP32止于环境搭建！在项目的维护过程中，可以更好地管理和更新代码、调试问题，并且能够快速适应和采用新的功能、库或硬件平台。：VSCode 的代码提示和自动补全功能，以及 PlatformIO 的管理工具，都能帮助你编写规范、格式良好且易于阅读的代码。：Arduino 框架是一种简单、易用的嵌入式开发框架，适用于快速原型开发和小型项目。需要选择对应自己开发的开发板型号。
AIGC时代的必备技能：提示词工程（Prompt Engineering）全面指南
本文主要介绍了AIGC时代的重要技能——提示词工程（Prompt Engineering）。文章首先定义了提示词的概念，强调其作为人类与AI沟通桥梁的重要性，并详细阐述了提示词的功能特性，包括输入、大模型处理和输出三个环节。接着，文章探讨了提示工程的重要性，如提高输出质量、节省资源和时间等。随后，文章深入分析了提示词的基本构成要素，包括指令、上下文、输入数据和输出指示符，并提出了提示词的五大基本原则：清晰性与具体性、提供充足的上下文、明确任务与目标、考虑受众和迭代思维。最后，文章介绍了提示词的七大常见技巧
运动控制器与工控机维修的本质差异及一站式诊断方法
运动控制器与工控机虽同属工业自动化核心设备，但设计目标截然不同：前者强调毫秒级确定性响应，依赖FPGA、实时操作系统与高精度电源；后者侧重7×24小时稳定运行，强在宽温、抗扰与系统兼容性。这种根本差异导致其故障模式分属硬件物理层（如电容老化、纹波超标、BGA虚焊）与固件逻辑层（如Bootloader校验失败、协议握手超时），且二者常深度耦合。典型场景如伺服丢脉冲、工控机假死机，往往源于电磁干扰、供电劣化等跨层问题。因此，高效维修必须融合示波器信号分析、固件日志提取、健康基线比对等多维技术手段，构建覆盖硬件检
基于高频变压器的隔离式推挽栅极驱动电路
摘要：本文介绍了一种基于高频变压器的隔离式推挽栅极驱动电路，通过变压器实现电气隔离，为功率MOS管提供可靠驱动信号。电路包含输入侧PWM信号处理、变压器磁耦合隔离传输以及副边驱动逻辑等关键部分，利用电阻电容网络控制开关速度并防止误触发。该隔离驱动方案广泛应用于高压开关电源、新能源汽车电机控制器、光伏逆变器和工业变频器等需要高电压隔离及抗干扰能力的电力电子设备中，有效保障系统安全性和可靠性。
Flask+ResNet50实现花卉识别Web应用全流程
图像分类是计算机视觉最基础且落地最广的技术方向，其核心在于将原始像素映射为语义标签，依赖模型架构、数据预处理与服务封装三者协同。ResNet50凭借训练稳定、推理高效和量化友好等工程优势，成为中小规模图像识别项目的首选骨干网络；而Flower Recognition作为典型细粒度分类任务，天然适合作为数据科学Web应用的入门实践场景。通过Flask构建轻量Web层、独立HTTP服务承载PyTorch模型推理，可实现从数据清洗、迁移微调到公网HTTPS部署的端到端闭环。该方案规避了云原生复杂性，强调本地可控性
pscad IEEE标准系统搭建说明
pscad IEEE标准系统搭建说明，包含典型的IEEE 9节点、14节点、30节点、39节点和118节点系统。内含标准测试系统的原始数据和潮流结果。
C# WinForm 基于DirectShow.dll编写的程序，可边预览边保存视频，音频和图片
基于微软的DirectShow.dll的二次开发1.自动识别连接的摄像头跟麦克风且可以对其进行选择（默认选中第一个）2.可录制wmv和avi两种格式的视频并且都带有音频，avi可以录制的分辨率和帧数进行选择，wmv默认进行了淸晰度优化如不喜欢可去除代码中有相关提示3.可在预览点开之后进行拍照，也可边录制视频边拍照4.添加了视频和音频的压缩功能（酌情使用）这次二次开发发现C#对DirectShow的相关信息太少，这次做完也不敢藏私共享出来，还望大家指正
定日镜场功率优化：MATLAB光学建模与工程落地实战
定日镜场是塔式光热发电系统的核心部件，其功率输出优化本质上是融合太阳位置计算、三维光线追迹、动态阴影判定与多目标约束求解的综合性工程建模问题。理解太阳赤纬角与时角耦合、大气折射修正及镜面遮挡的概率性建模，是构建高保真光学模型的基础；而将驱动能耗、热流密度限值、鲁棒性要求等物理约束转化为MATLAB可处理的连续优化问题，则决定了方案能否从仿真走向真实电站部署。本文聚焦MATLAB在定日镜场建模中的关键陷阱与工业级实践路径，覆盖raytrace光线追迹、fmincon多约束优化及硬件在环验证等核心技术环节。
汉书HE8，好用的汇编代码编写工具
汉书HE8，好用的汇编代码编写工具早期编写汇编代码所用功能强大
没有公网IP怎么远程管理NAS？五大方案实战对比与避坑指南
远程访问NAS是很多家庭用户的刚需，但运营商普遍不提供公网IPv4地址，导致外网无法直连内网设备。要解决这个问题，首先需要理解NAT、内网穿透和虚拟组网的基本原理。常见思路包括厂家中转、FRP反向代理、Tailscale/ZeroTier异地组网、IPv6直连以及旁路备份。厂家中转适合低频救急，FRP适合自建可控的服务映射，而异地组网则能实现类似局域网的无感访问体验。此外，还可以结合RustDesk自建远程桌面、rclone同步数据到WebDAV等扩展方案，形成多路径冗余。本文从技术原理讲到工程实践，对比各
ssm框架搭建
这个是一个在idea上成功跑起来的ssm框架项目，保存在这里方便以后使用直接下载
WGAN合成数据生成：工业级落地的原理、实现与避坑指南
合成数据是应对隐私合规、数据稀缺和长尾覆盖不足等现实挑战的关键技术，其核心在于联合分布建模而非简单插值。生成对抗网络（GAN）因其隐式建模高维相关性的能力成为主流方案，而Wasserstein GAN（WGAN）通过Wasserstein距离优化、Lipschitz约束和稳定梯度，显著提升训练鲁棒性与生成质量。相比原始GAN，WGAN在金融、医疗、工业等表格与时序场景中展现出更强的业务逻辑保真度和下游任务泛化能力。本文聚焦WGAN的工程实现细节——从批评者结构设计、生成器噪声配置、Wasserstein损失
T5、BERT、Stable Diffusion等10大AI模型选型实战指南
自然语言处理（NLP）与计算机视觉（CV）是AI落地的两大核心范式，其技术选型本质是任务类型与模型能力的精准匹配。T5将所有NLP任务统一为文本到文本生成，适合结构化摘要、指令驱动的文本重构；BERT专注双向语义理解，是命名实体识别、情感分类等判别式任务的基石；Stable Diffusion以开源扩散架构重塑图像生成生产力，支持可控创意输出。理解模型的设计哲学——如T5的task prefix机制、BERT的上下文编码能力、SD的条件去噪流程——比关注参数量更能规避工程陷阱。本文聚焦工业级真实场景，覆盖文
Python深度学习：从入门到实战
亲爱的读者，欢迎您翻开这本书。我们即将探索的，是深度学习的宇宙——一个由数据、算法与算力构筑的奇妙世界。它既是严谨的科学，也是创造的艺术，更是一条通往未来智慧的修行之路。本书将带您从最基础的数学原理出发，亲手搭建神经网络，驾驭Transformer等前沿模型，最终将智慧转化为现实世界的价值。请放下畏惧，保持好奇。这不仅是一次知识的学习，更是一场思维的远行。来，随我一起，开启这趟非凡的旅程吧。
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
310
扫一扫
