<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[gitblog_01154的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_01154</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; gitblog_01154]]></copyright><item><title><![CDATA[Wand-Enhancer 完整实测：5 分钟本地解锁 WeMod 专业版 + 1 个必须拍板的选择]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_01154/article/details/163268585</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_01154/article/details/163268585</guid><author>gitblog_01154</author><pubDate>Sun, 08 Nov 2026 23:52:37 +0800</pubDate><description><![CDATA[试用到期弹窗挡住开玩？开源增强工具 Wand-Enhancer 帮你在本地解锁 WeMod（现更名 Wand）专业版：免费、不上传数据、游戏文件一个字节都不动，热键照常好用。

[![Wand-Enhancer 增强工具主界面：已识别 WeMod 安装目录，等待执行 Patch 增强](https://raw.gitcode.com/GitHub_Trending/we/Wand-Enhancer]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【无套路自取】计算机网络中文版第6版 PDF：一份解压就能读的完整中文教材包]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_01154/article/details/170296568</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_01154/article/details/170296568</guid><author>gitblog_01154</author><pubDate>Sun, 08 Nov 2026 23:28:22 +0800</pubDate><description><![CDATA[这个仓库只放了一样东西：《计算机网络中文版第6版》的 zip 压缩包，内含全书扫描版 PDF，约 105 MB。它适合计算机专业学生和自学者，用来系统补齐 TCP/IP 与网络通信原理。

📦 **资源速览**

| 项目 | 信息 |
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| 资源名 | [计算机网络中文版第6版.zip](https://link.gitcode.com/i/ad1569f64ccef]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Llama-3.2-3B-Instruct NPU适配版常见坑与排错清单：驱动、RAi环境与推理框架全排查]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_01154/article/details/161339705</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_01154/article/details/161339705</guid><author>gitblog_01154</author><pubDate>Sun, 08 Nov 2026 18:58:11 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文围绕开源项目 **Llama-3.2-3B-Instruct_rai_1.9.0_m_1.0.1_npu** 整理，面向新手开发者，系统排查 NPU 适配版大模型部署时的三大类常见坑：**NPU 驱动、RAi 环境与推理框架**，帮助你在最短时间内定位问题、跑通推理。

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## 1️⃣ 先搞懂：这个 NPU 适配版模型是什么？

`Llama-3.2-3B-Instruct` 是 Ll]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[如何用ExBERT可视化BiomedBERT：一步步揭示生物医学注意力机制（附示例）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_01154/article/details/170291780</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_01154/article/details/170291780</guid><author>gitblog_01154</author><pubDate>Sun, 08 Nov 2026 16:51:38 +0800</pubDate><description><![CDATA[BiomedBERT（即 **BiomedNLP-PubMedBERT-base-uncased-abstract-fulltext**）是微软发布的生物医学领域预训练语言模型。本文带你用 ExBERT 可视化工具，一步步查看它的注意力机制，直观理解模型在处理生物医学文本时"看"哪里、重点在哪——不需要写复杂代码，新手也能快速上手。

## 一、什么是 BiomedBERT？为什么要可视化？

B]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[C++ 高性能 Web 服务器深度拆解：从 Reactor 到压测落地]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_01154/article/details/163182525</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_01154/article/details/163182525</guid><author>gitblog_01154</author><pubDate>Sun, 08 Nov 2026 16:36:58 +0800</pubDate><description><![CDATA[把 1000 个并发连接、60 秒不间歇的流量打到一台 C++ 高性能 Web 服务器上，看它能不能稳住——WebServer 用实测数据给出了答案：短连接 12.6 万 QPS，长连接 33.5 万 QPS。

这个项目基于 Reactor 模式 + 非阻塞 IO + 线程池构建，代码量控制在千行量级，却把多线程服务端最容易踩坑的几个点——连接分配、协议解析、超时回收、日志落盘——都做了完整实现]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Kimi K3.1 Pro部署指南：vLLM、SGLang、TokenSpeed三大推理引擎怎么选]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_01154/article/details/161041438</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_01154/article/details/161041438</guid><author>gitblog_01154</author><pubDate>Sun, 08 Nov 2026 10:49:45 +0800</pubDate><description><![CDATA[Kimi K3.1 Pro 是 Moonshot AI 开源的 2.8T 参数原生多模态智能体模型，支持百万 token 上下文窗口。本文带你完成 Kimi K3.1 Pro 部署选型：横向对比 vLLM、SGLang、TokenSpeed 三大推理引擎的适用场景，并给出 API 直连、本地部署的关键参数与常见坑，新手照着走即可快速上线。

## 📌 部署前必读：Kimi K3.1 Pro 模型]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【纯白嫖】一条 SPI 总线管 4 路：STM32+TMC5160 步进电机控制方案拆解]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_01154/article/details/170284894</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_01154/article/details/170284894</guid><author>gitblog_01154</author><pubDate>Sun, 08 Nov 2026 10:47:45 +0800</pubDate><description><![CDATA[给四台步进电机配四颗 TMC5160 驱动器时，先撞上的是资源分配问题：每颗芯片独占一路 SPI 的话，光 SCK、MOSI、CS 就要吃掉十几个 GPIO。这个仓库的 STM32+TMC5160 四路步进电机控制方案给了个直接答案：四条通道共用一条 SPI2 总线，只靠 4 个片选引脚区分芯片，把多轴系统的走线成本和硬件难度压到最低。

这个设计能成立，是因为 TMC5160 本身就是"带运动规]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[iloader 实测：免费 3 步装好 SideStore]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_01154/article/details/167488805</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_01154/article/details/167488805</guid><author>gitblog_01154</author><pubDate>Sun, 08 Nov 2026 10:44:42 +0800</pubDate><description><![CDATA[iloader（侧载助手）是一款免费开源的 iOS 侧载工具。我在 Ubuntu 24.04 桌面上用数据线连着一台 iOS 18 的 iPhone 跑通了全流程：从登录 Apple ID 到三步装好 SideStore，装完怎么收尾也一并记下了。

## 没有侧载工具时的三个卡点

下好了 SideStore 的 IPA，却不知道该用哪个证书签名，签错了前功尽弃；证书额度显示一串数字，满了也不知]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[32份越狱提示词文件面向26+模型：jailbreaks合集的正确用法不是“粘贴回车“]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_01154/article/details/159813273</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_01154/article/details/159813273</guid><author>gitblog_01154</author><pubDate>Sun, 08 Nov 2026 10:08:29 +0800</pubDate><description><![CDATA[上周我把一段很长的 jailbreak prompt 贴进对话框，回车，模型很配合地回了一段"我没有这方面的限制"。截图，满意。第二天它更新完版本，我把同一段再贴进去，对方用标准话术冷静地拒了。盯着屏幕半天，想不明白自己到底动了哪里。

我用的这个仓库叫 jailbreaks：32 份越狱提示词收在一处，面向 Claude、Grok、Gemini、DeepSeek、Qwen、Kimi、GLM 等 ]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[MCP for Blender 使用教程：4步连上 Claude，一句话生成3D场景]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_01154/article/details/161444554</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_01154/article/details/161444554</guid><author>gitblog_01154</author><pubDate>Sat, 07 Nov 2026 22:35:44 +0800</pubDate><description><![CDATA[结构：任务场景型（B）——先抛"能完成的3件事"钩子 → 4项前置确认 → 4步安装连接 → 端到端第一个任务 → 换场景验证通用性 → 排错速查表 → 3步原理 → 5分钟最小验证收尾。

MCP for Blender 是一个开源社区插件，通过模型上下文协议（MCP）把 Blender 接入任意大模型客户端。你在 Claude Desktop、Cursor 这类 AI 助手里打一句话，3D 对]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[如何读懂 Auto Ontology 测试体系：pytest、golden 文件与 fixture 数据完整指南]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_01154/article/details/152199790</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_01154/article/details/152199790</guid><author>gitblog_01154</author><pubDate>Sat, 07 Nov 2026 22:31:59 +0800</pubDate><description><![CDATA[📚 **Auto Ontology** 是一个面向语义、图结构推理层的 Python 框架。而它的测试体系同样值得新手认真读一遍：整套测试基于 **pytest** 组织，依赖 **fixture 数据**（Pagila、Chinook 三个测试数据库）驱动，并用 **golden 文件**做逐字节的输出回放。本文带你完整走读 Auto Ontology 的测试架构——从测试分布、fixture]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[OpenAnalytics工程实践：6条CI硬规则守护代码质量与架构边界]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_01154/article/details/157344873</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_01154/article/details/157344873</guid><author>gitblog_01154</author><pubDate>Sat, 07 Nov 2026 21:06:48 +0800</pubDate><description><![CDATA[OpenAnalytics 是一个开源、隐私优先、无 Cookie 的 Web 分析平台，支持自托管与收入归因。这篇文章带你拆解它的 CI 流水线：6 条硬规则如何让代码质量与架构边界不依赖人工审查，而是变成一次推送就能验证的自动化防线。

[![OpenAnalytics Web分析仪表盘总览：访客数、浏览量、跳出率与收入指标](https://raw.gitcode.com/gh_mirror]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[一条命令搞定 Windows 与 Office 软件授权：KMS_VL_ALL_AIO 免费工具完整使用教程]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_01154/article/details/158718588</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_01154/article/details/158718588</guid><author>gitblog_01154</author><pubDate>Sat, 07 Nov 2026 19:44:43 +0800</pubDate><description><![CDATA[KMS_VL_ALL_AIO 是一款开源的 Windows/Office 软件授权工具，用本地 KMS 授权模拟替代手动输密钥，一条命令完成 Windows 与 Office 激活，并支持自动续期。本文带你从下载、管理员运行到验证授权状态，全部走一遍。

## 你能拿到什么：这套授权工具到底解决哪些痛点

- ✅ 不用记 25 位产品密钥。KMS 批量许可走的是另一条路：装上通用批量许可密钥（GV]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[AI Enablement Stack 完全指南：一张全景图看懂149款AI开发工具（新手必读）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_01154/article/details/157348484</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_01154/article/details/157348484</guid><author>gitblog_01154</author><pubDate>Sat, 07 Nov 2026 17:20:32 +0800</pubDate><description><![CDATA[AI Enablement Stack 是一个社区驱动的 **AI 开发工具全景图**，把 149 款经过筛选的 AI 工具与技术服务，按「基础设施 → 智能层 → 工程层 → 可观测与治理 → Agent 消费层」的 5 层架构组织起来，覆盖 LLM 模型服务、向量数据库、AI Agent、RAG 知识引擎、LLMOps 可观测性等完整链路。新手只需看懂这一张全景图，就能快速回答三个问题：AI ]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Steam成就管理实操手册：用 SAM 修复卡住的成就并安全重置统计]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_01154/article/details/164753623</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_01154/article/details/164753623</guid><author>gitblog_01154</author><pubDate>Sat, 07 Nov 2026 17:04:48 +0800</pubDate><description><![CDATA[SteamAchievementManager（SAM）是一款轻量级的 Steam 成就管理工具，通过 Steam 官方 UserStats 接口直接修改成就解锁状态与数值统计，适合成就卡住、想全解锁或想清零重玩的单机游戏玩家。

## 界定 Steam 成就管理的能力范围

- 能改：成就的解锁与重新锁定，以及整数、浮点两类统计值的改写；所有修改经由 Steam 客户端自带的 UserStats]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[hekate 一键启动完整教程：3 行配置实现开机直达目标系统]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_01154/article/details/163687958</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_01154/article/details/163687958</guid><author>gitblog_01154</author><pubDate>Sat, 07 Nov 2026 16:13:01 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文以图形化 Switch 启动器 hekate 为例，讲清如何靠 `hekate_ipl.ini` 里的 3 个参数实现开机自动引导：不再每次手动翻菜单，通电即进入你最常用的大气层系统或工具，配置一次长期生效。

## 动手前的环境自查

动 ini 之前，先确认三件事都成立，否则改得再对也白搭：

- SD 卡里已有 `/bootloader/` 目录，且 hekate 的 IPL 已处于激活]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[如何 5 分钟跑通跨平台视频播放器 ZyFun]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_01154/article/details/162731159</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_01154/article/details/162731159</guid><author>gitblog_01154</author><pubDate>Sat, 07 Nov 2026 16:11:29 +0800</pubDate><description><![CDATA[ZyFun 是一款基于 Electron 的免费开源跨平台视频播放器，支持 Windows、macOS 与 Linux，本身不存储资源，而是把影视站点、IPTV 直播源、网盘和本地文件聚合成一个界面来播放，内置 xgplayer、artplayer 等多套播放引擎可以切换。

- 如果你手上有影视站点 API 数据源，可以用它来组织播放分散的影视资源
- 如果你有 M3U 格式的 IPTV 直播源]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[AlphaFold 3 引用指南：完整清单快速避坑]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_01154/article/details/163076238</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_01154/article/details/163076238</guid><author>gitblog_01154</author><pubDate>Sat, 07 Nov 2026 15:53:56 +0800</pubDate><description><![CDATA[这是一份 AlphaFold 3 引用指南，专门解决你投稿时绕不开的三件事：论文里怎么引用、致谢怎么写、哪些动作会直接踩合规红线。

[![AlphaFold 3 引用指南封面图](https://raw.gitcode.com/gh_mirrors/alp/alphafold3/raw/a3cf058e92e492fcd8769d49842410f2a6b7eba0/docs/header.jp]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[dsh-jailbreak-workflow源码深度解析：client/host/shared三层架构与DSH双编译口径]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_01154/article/details/154414252</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_01154/article/details/154414252</guid><author>gitblog_01154</author><pubDate>Sat, 07 Nov 2026 14:33:55 +0800</pubDate><description><![CDATA[dsh-jailbreak-workflow 是 DeepSeek Harness 的软工作流插件，也是 DSH 破甲词制作流水线的工作工具：在画布上设计流程，编译成一份计划提示词，再交给模型按计划执行。它本身不含执行引擎，却用 client / host / shared 三层架构撑起画布编辑、文件仓储、双编译口径三大能力。这篇源码解析带你快速看懂它的核心设计。

[![破甲制作工作流的完整画布]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[打破空间壁垒：Locals的GPU驻留约束解码，从JSON Schema到推理引擎]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_01154/article/details/170241787</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_01154/article/details/170241787</guid><author>gitblog_01154</author><pubDate>Sat, 07 Nov 2026 12:49:20 +0800</pubDate><description><![CDATA[Locals 是一款让多个 AI 编程代理（agent）在同一台 Mac 上并行工作的本地推理引擎，它的核心技术是 **GPU 驻留的约束解码**：把 JSON Schema 或正则表达式编译成字节级自动机并常驻在 GPU 上，让模型输出的 JSON 与工具调用 100% 可解析，多个 agent 并发时最高提速约 3 倍。这篇文章带你从一张 Schema 出发，看清 Locals 是如何一步步把]]></description><category></category></item></channel></rss>