<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[gitblog_01191的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_01191</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; gitblog_01191]]></copyright><item><title><![CDATA[2 个组件给地图加上时间维度：folium 时间序列地图实战笔记]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_01191/article/details/169159378</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_01191/article/details/169159378</guid><author>gitblog_01191</author><pubDate>Tue, 10 Nov 2026 19:17:54 +0800</pubDate><description><![CDATA[把上万条带时间戳的 GeoJSON 记录画到静态地图上，只能看到最后一帧，时间维度整个丢失。folium 时间序列地图用两个插件组件解决这个问题：TimestampedGeoJson 把带 times 属性的线、面、点要素变成可沿时间轴回放的动画，HeatMapWithTime 按时间步逐帧播放散点密度热力图。下面按选型、建图、场景、排错的顺序展开。

## 选型速览：两个组件横向对比

| 对比]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Sure 自托管实例接入 Langfuse：为个人财务 AI 全链路开启 LLM 可观测性]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_01191/article/details/164050582</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_01191/article/details/164050582</guid><author>gitblog_01191</author><pubDate>Tue, 10 Nov 2026 19:11:52 +0800</pubDate><description><![CDATA[本篇技术指南围绕 Sure（开源个人财务应用）内置的 Langfuse 集成展开，说明如何为 Rails 应用配置 Langfuse 环境变量、理解追踪数据流与 `openai.*` 追踪命名规则，并结合源码剖析 trace 的创建、generation 记录与失败降级机制。读完本文，你将掌握在自托管部署中启用 LLM 调用可观测性、监控 token 用量、排查 AI 功能故障，以及借助 Lang]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[让老 7-Zip 直接压 .zst：7-Zip ZS 完整快速指南]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_01191/article/details/169067446</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_01191/article/details/169067446</guid><author>gitblog_01191</author><pubDate>Tue, 10 Nov 2026 19:11:22 +0800</pubDate><description><![CDATA[7-Zip 支持 zstd 吗？原版不支持，7-Zip ZS 支持。

7-Zip ZS 是在经典 7-Zip 基础上内置 Zstandard、Brotli、LZ4、LZ5、Lizard、Fast LZMA2 六种编解码器的社区分支，.7z 容器与 GUI 体验保持不变。

| | 原版 7-Zip | 7-Zip ZS |
|---|---|---|
| 内置编码器 | LZMA、Deflate]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Ethio-ASR使用避坑清单：5大使用限制与最佳实践详解]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_01191/article/details/163187652</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_01191/article/details/163187652</guid><author>gitblog_01191</author><pubDate>Tue, 10 Nov 2026 18:14:10 +0800</pubDate><description><![CDATA[**Ethio-ASR-multilingual-600M** 是一个专为埃塞俄比亚语言打造的多语言语音识别（ASR）模型，基于 600M 参数的 wav2vec2-bert-2.0 微调而成，支持阿姆哈拉语、提格里尼亚语、奥罗莫语、锡达马语和沃莱特塔语 5 种语言。本文带你一次性摸清它的 **5 大使用限制**，并给出可落地的最佳实践，帮助你避开新手最常踩的坑。

## 📋 Ethio-ASR]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Bruno 中文实操指南：三步把本地 API 集合变成测试资产]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_01191/article/details/151638561</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_01191/article/details/151638561</guid><author>gitblog_01191</author><pubDate>Tue, 10 Nov 2026 17:33:54 +0800</pubDate><description><![CDATA[接手项目第一件事，往往是对着一堆老接口发呆：几百个 `.bru` 文件，请求名全是英文，想找哪个是"下单"只能挨个点开。Bruno 是一款本地优先的开源 API 探索与测试工具，请求、变量、脚本全存在你自己电脑的文件夹里，用 Git 直接管，离线可用，官方明确没有云同步计划。这篇按你实际要干的事来：装好、读文件、跑自动化，外加中文文档的用法。

## 安装 Bruno 并跑通第一个请求：包管理器一]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【一键下载】Mastercam 2024 程序单插件：5 步装好，首次激活即可出单]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_01191/article/details/170435697</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_01191/article/details/170435697</guid><author>gitblog_01191</author><pubDate>Tue, 10 Nov 2026 13:33:53 +0800</pubDate><description><![CDATA[这个 Mastercam 2024 程序单插件 帮数控编程人员把加工程序单快速生成、整理出来，省去手工拼文档的重复劳动。装好并激活后，几分钟就能拿到一份可用的程序单，适合批量和多人协作的编程场景，能实实在在提升数控编程效率。

## 哪些加工场景最需要它

Mastercam 2024 程序单插件 主要吃两种场景：批量出单和多人核对。

- **批量出单**：同一零件族要出几十份程序单时，手工复制]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[OCRmyPDF 实战教程：3 步把扫描 PDF 快速变成可搜索 PDF]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_01191/article/details/153166356</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_01191/article/details/153166356</guid><author>gitblog_01191</author><pubDate>Tue, 10 Nov 2026 10:21:12 +0800</pubDate><description><![CDATA[你在扫描 PDF 里按 Ctrl+F，输入页面上明明白白的词，什么也搜不到——因为页面只是一张照片，里面没有任何文字对象。OCRmyPDF 就是干这个的：给扫描页补一层 OCR 识别出的隐形文字，文件立刻能搜索、能复制。读完这篇文章，你能装好它并做出第一个可搜索 PDF。

## 它到底在做什么

输入是扫描版 PDF 或图片。处理时，每页交给外部的 tesseract 识别引擎"认字"：引擎逐页]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[F32、F16还是Q8_0？moonshine-streaming-medium-gguf量化版本选择终极指南]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_01191/article/details/160163591</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_01191/article/details/160163591</guid><author>gitblog_01191</author><pubDate>Tue, 10 Nov 2026 09:30:49 +0800</pubDate><description><![CDATA[`moonshine-streaming-medium-gguf` 是一套为**边缘设备**打造的英语语音识别（语音转文字）模型的 GGUF 量化文件，配合 [transcribe.cpp](https://link.gitcode.com/i/efa24461ea3aa9cf33b47be6090767cd) 即可把 16 kHz 单声道 WAV 转成文字，支持一次性（one-shot）与流式（]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[图解Ministral-3-8B-Instruct-2512-BF16视觉编码流程：从[IMG]令牌到图像理解的完整链路]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_01191/article/details/154632169</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_01191/article/details/154632169</guid><author>gitblog_01191</author><pubDate>Mon, 09 Nov 2026 23:18:48 +0800</pubDate><description><![CDATA[Ministral-3-8B-Instruct-2512-BF16 是 Mistral AI 推出的边缘部署级多模态视觉语言模型（VLM）。它的视觉编码流程会把一张图片切分为 14×14 像素的小块（patch），经 24 层 Vision Encoder 提取特征、2×2 空间合并、投影到语言模型空间后，替换对话中的 `[IMG]` 占位令牌，最终由 8.4B 语言模型生成对图像的理解与回答。本]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[NVKE 中的 CAPNICo CRD 测试夹具：离线 envtest 集成与版本漂移防护实战]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_01191/article/details/154055742</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_01191/article/details/154055742</guid><author>gitblog_01191</author><pubDate>Mon, 09 Nov 2026 22:40:06 +0800</pubDate><description><![CDATA[NVKE（NVIDIA Kubernetes Engine）控制器在测试 CAPNICo 基础设施提供者相关的时序与故障路径时，需要一个能识别 `NicoCluster`、`NicoMachine` 等资源的 Kubernetes API Server。本文以仓库内的夹具说明文档 [controller/test/fixtures/capnico-crds/README.md](https://l]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【实测好用】140 个 LabVIEW 经典例程：从入门到上手的实战练习包]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_01191/article/details/170365580</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_01191/article/details/170365580</guid><author>gitblog_01191</author><pubDate>Mon, 09 Nov 2026 20:22:47 +0800</pubDate><description><![CDATA[正在学 LabVIEW 却觉得光看书学不动？这套 LabVIEW 经典例程集合就是给你的捷径：仓库自带 140 多个可直接运行的编程实例，拿来打开就能跑。

## 仓库里到底有什么

仓库的核心资产是 [140个LabView经典例程.zip](https://link.gitcode.com/i/6d1132a5e81dda7672473fe9f4322f36) 这一个文件，解压后你能拿到 14]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[efficientvit_l2.r288_in1k 部署指南：从 PyTorch 推理到生产环境的完整路径]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_01191/article/details/170357471</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_01191/article/details/170357471</guid><author>gitblog_01191</author><pubDate>Mon, 09 Nov 2026 17:35:42 +0800</pubDate><description><![CDATA[efficientvit_l2.r288_in1k 是 [timm](https://hf.co) 模型库中基于 EfficientViT（MIT）架构的**高分辨率图像分类预训练模型**，在 ImageNet-1k 上训练、支持 288×288 输入、1000 类分类。本指南带你从零完成 PyTorch 推理、特征提取、向量生成，再到生产环境的部署优化，一篇读懂。

## 一、模型速览：它适合做]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[UACME 兼容性测试全攻略：Win7 到 Win11，方法一次跑通]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_01191/article/details/153074313</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_01191/article/details/153074313</guid><author>gitblog_01191</author><pubDate>Mon, 09 Nov 2026 15:51:57 +0800</pubDate><description><![CDATA[UACME 是一个把 Windows UAC 绕过方法整理成方法表的开源 C 项目——你输入方法编号，它替你完成提权。问题是：这些方法在 Win7 上能跑，到了 Win11 24H2 就成片失效。本文带你做 UACME 兼容性测试：怎么编译、第一条命令怎么跑、批量验证怎么扫、方法失效了去哪查。

⚠️ 先说两个前提：账号必须是管理员且 UAC 保持默认级别；项目不提供预编译二进制（Bin/ 目录是]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[QQ空间说说怎么完整备份？用GetQzonehistory导出历史说说到Excel]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_01191/article/details/163173207</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_01191/article/details/163173207</guid><author>gitblog_01191</author><pubDate>Mon, 09 Nov 2026 12:34:29 +0800</pubDate><description><![CDATA[你还记得几年前发在QQ空间的那些说说吗？手机上很难翻回去，QQ空间也没有官方的批量导出入口。GetQzonehistory 是一个QQ空间说说备份工具：通过模拟登录，把你账号下所有可见、未删除的说说抓取下来，在本机生成 Excel 表格和网页。跑完一遍，你就能拿到一份可筛选、可检索的说说列表，以及保存在自己电脑上的说说配图。

## 📦 QQ空间说说备份会生成哪些文件

抓取完成后，结果统一放在]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Ryujinx 第一次加载慢？调好 5 项设置，让 Switch 游戏启动快起来]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_01191/article/details/151470423</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_01191/article/details/151470423</guid><author>gitblog_01191</author><pubDate>Mon, 09 Nov 2026 11:04:21 +0800</pubDate><description><![CDATA[这份 Ryujinx 教程面向从零开始的用户：Ryujinx 是用 C# 编写的开源 Nintendo Switch 模拟器，本文把它从安装到跑顺涉及的设置逐项拆开，读完后你可以独立完成官方构建的安装、PPTC 缓存的激活、图形与内存模式的配置，以及常见故障的定位。

## 结论先行：这套 Ryujinx 设置优化到底能换来什么

先说结果，再给步骤。按本文顺序把 5 个位置过一遍之后：

- 同]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[图片缩放详解：ImageSharp缩放指南]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_01191/article/details/168558551</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_01191/article/details/168558551</guid><author>gitblog_01191</author><pubDate>Mon, 09 Nov 2026 10:49:33 +0800</pubDate><description><![CDATA[上传一张 4000 像素宽的商品图到后台，缩略图却糊得像加了毛玻璃；换个尺寸一导出，人物又直接被拉胖。这两个问题在 ImageSharp 的图片缩放里，其实对应三个决策：怎么裁（`ResizeOptions` 的 `Mode`）、怎么算（重采样器 `Sampler`）、哪些开关要动（`PremultiplyAlpha` 等）。这篇把这三个决策讲透，读完你下次遇到尺寸变形、透明边缘发灰、缩小后发虚这]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[如何快速本地部署DeepSeek-V3.1-Nex-N1？sglang一键启动完整教程（新手友好）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_01191/article/details/153540624</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_01191/article/details/153540624</guid><author>gitblog_01191</author><pubDate>Sun, 08 Nov 2026 22:54:30 +0800</pubDate><description><![CDATA[**DeepSeek-V3.1-Nex-N1** 是 Nex 团队推出的旗舰级 **Agent 大模型**（671B 参数 MoE 架构、FP8 量化、支持 200K 长上下文，基于 DeepSeek-V3.1 后训练），主打**编程开发、工具调用、网页生成**等真实生产力场景。本文手把手教你用 **sglang 一键启动**这个模型，从**环境准备 → 推理服务启动 → 开启函数调用 → 验证第]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[JevK5基准测试深度解析：JevBench上0.944标准档与0.784困难档是怎么来的]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_01191/article/details/170293873</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_01191/article/details/170293873</guid><author>gitblog_01191</author><pubDate>Sun, 08 Nov 2026 19:51:43 +0800</pubDate><description><![CDATA[JevK5 是一款 Apache-2.0 开源权重的**类型化决策模型**（typed decision model）：它读取一段状态文档和一个 yes/no、choice 或 score 问题，在**单次前向传播、零生成 token** 的情况下，直接给出每个选项的概率。在 JevBench v1.2 的 231 道公开题上，v0.3 版本取得标准档（original/standard）**0.]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[小狼毫输入法兼容性调试教程：4步定位应用内打不出中文的根源]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_01191/article/details/161973819</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_01191/article/details/161973819</guid><author>gitblog_01191</author><pubDate>Sun, 08 Nov 2026 17:46:45 +0800</pubDate><description><![CDATA[你在 Adobe 软件或某款游戏里点进输入框，光标不动；切到游戏敲拼音，候选词一个都不冒出来。看着像"输入坏了"，其实多半是键盘事件没被正确接管。小狼毫（Weasel）是把 Rime 引擎装进 Windows 的输入法，中文输入靠 WeaselTSF 这个 TSF（文本服务框架）组件拦截按键，再经命名管道发给后台服务处理。问题出在哪一环，决定了你该动哪里。

## 打开日志，先判断断在按键拦截还是]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[为什么MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B-Ablitrated的NVFP4量化会损失能力：一次混合精度救援实验全记录]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_01191/article/details/147111370</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_01191/article/details/147111370</guid><author>gitblog_01191</author><pubDate>Sun, 08 Nov 2026 16:15:15 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文完整复盘 MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B-Ablitrated 从纯 NVFP4 量化到混合精度救援的全过程：为什么 4-bit NVFP4 量化会损失模型能力？把注意力权重抬回 8-bit 又能救回多少？全部结论来自仓库内逐文件发布的实测数据。

## 🧬 先搞懂主角：一个"把拒绝写进权重"的 9B 模型

[README.md](https://link.gitcod]]></description><category></category></item></channel></rss>