NOKIAO的博客

原创 【Python Web全栈开发】通过nginx实现http代理

如果客户端 IP 是 192.168.1.100，且请求中已经有 X-Forwarded-For 头值为 203.0.113.195，那么 $proxy_add_x_forwarded_for 的值就是 203.0.113.195, 192.168.1.100。如果客户端 IP 是 192.168.1.100，且请求中没有 X-Forwarded-For 头，那么 $proxy_add_x_forwarded_for 的值就是 192.168.1.100。是客户端请求中的 Host 头字段的值。

原创 【Python工具开发】软件签名-密钥与证书

所有SSL证书都基于X.509标准，但编码方式不同，文件扩展名也千差万别。DER：二进制编码，常见于Windows系统，扩展名.der或.cer。PEM：最通用的格式！用Base64编码，可用记事本直接查看，扩展名.pem、.crt甚至.key。一个PEM文件就能打包证书链和私钥，方便又灵活。PKCS#7：专为证书链设计，扩展名.p7b，但不能存私钥，常用于Windows和Java服务器。PKCS#12：安全等级拉满！打包证书加私钥，扩展名.pfx，还带密码保护，银行级加密就靠它。

原创 【CI/CD】Ansible知识库

💡 提示：如果找不到文件，可以通过 ansible-inventory --list 验证当前加载的库存信息。更常见的用法：项目目录下的自定义文件（如 inventory）或通过 -i 参数指定。优先级：命令行参数 -i > 环境变量 > ansible.cfg > 默认路径。默认路径：/etc/ansible/hosts。

原创 【LLM大模型】LangChain学习

chat调用后，返回AIMessage实例。

原创 【Python Web全栈开发】OAuth2 Python实现

【代码】【Python Web全栈开发】OAuth2 Python实现。

原创 【LLM大模型】基于windows的ollama大模型快速部署

访问http://127.0.0.1:11434/， 见Ollama is running，表示成功运行。再通过ollama serve或者shell:startup内的快捷方式启动，使修改的环境变量生效。通过任务管理器关闭Ollama（有一个守护进程，需要先杀守护进程）新增环境变量OLLAMA_MODELS，指向其他路径。所有我们需要修改模型保存路径到其他盘。，会发现Ollama的自启快捷方式。安装完，软件自动运行。，获取云端已支持模型。

原创 【Python工具开发】不到百元的CANFD设备-禾华盛

使用CANFD的总线越来越多，而支持CANFD的CAN卡普遍比仅支持CAN的贵，突然发现某宝有一个不到百元-仅需99元的设备支持CANFD，赶紧买来试一试。

原创 【自研商业化工具软件】国产自主UDS诊断与刷写工具VDU

极大降低开发ECU刷写/诊断软件的难度，提高开发效率。▪开放Python开发SDK接口▪软件成本低▪交互GUI人性化，功能丰富▪支持多种底层总线，包括CAN/CANFD，即将支持LIN/Ethernet▪支持多种常用UDS和OBD诊断服务▪支持多种数据格式，包括HEX/S19/BIN▪不绑定特定硬件设备，支持多种CAN设备▪可根据需求定制化开发▪研发过程当中的ECU刷写、诊断▪产线上可集成到各种自动化系统中▪售后用于更新ECU程序或者OTA。

原创 【自研商业化工具软件】对标INCA，国产自主测量标定软件VMU

▪支持多种格式源文件，S19/HEX/DBC/ARXML；▪支持多种CAN设备，包括 ZLG/同星等国产设备；▪支持多种连接，包括CAN/CANFD/以太网；▪支持信号和报文的MDF/MF4文件存储和回放。▪支持DAQ/Polling测量。▪支持特性参数曲线、MAP图等。▪支持同时采集网络报文和信号；▪支持图形化显示变量曲线。▪支持CDM标定参数管理。研发过程当中的ECU标定。▪支持动态和静态DAQ。▪支持A2L文件导入。▪支持CAN和以太网。

原创 【Python Web全栈开发】DashGo(v1.0.0)开源后台管理系统

市面上的开源后台管理系统项目层出不穷，对应所使用到的技术栈也不尽相同。而今天要给大家分享的开源后台管理系统，不仅部署起来非常的简单，最关键的是其非常新颖的完全基于Python技术栈实现了前端和后端，使得基于它进行二次开发及功能拓展非常的友好高效。

原创 【Linux】使用问题汇总

服务端版本高，抛弃了一些不安全的交换密钥算法，且客户端版本比较旧，不支持安全性较高的密钥交换算法。

原创 【Python工具开发】Python开发环境准备

Conda本来作为一个可商用的免费环境管理器，但是由于Conda源CDN的分发压力，渐渐失去作为开源免费的初衷，转为不可商用，作为Conda的完美替代miniforge腾空出世。在安装时不再提供自动创建相关环境变量的选项，因此需要我们手动将相关路径添加到系统。参数自定义镜像源，如下面的例子中使用到南方科技大学的。选择与自己系统相符合的版本进行下载即可，以。上述过程完成后，可以在本机终端中执行。为例，下载当前最新版本对应的。功能的替代，且运行效率优于。，我们只需要将平时熟悉的。可**「完全」**作为。

原创 【Python工具开发】Python程序的配置文件管理

#### 新建配置文件 dashgo.ini########### 通过元类通过ConfigParser、typing加载dashgo.ini，给LogConf类属性赋值else:LOG_LEVEL: str = 'WARNING' # 默认值。

原创 【开发环境配置】基于Openssh的git多key配置

【代码】【开发环境配置】基于Openssh的git多key配置。

原创 【Jenkins】个人向-Jenkinsfile如何写

Jenkinsfile如何写

原创 【Jenkins】Jenkinsfile更新作业描述/标题（名字）的方法

【代码】【Jenkins】Jenkinsfile更新作业描述/标题（名字）的方法。

原创 【Jenkins】一种闭包（函数嵌套）函数的Jenkinsfile写法，类似于Python的装饰器

【Jenkins】一种闭包（函数嵌套）函数的Jenkinsfile写法，类似于Python的装饰器

原创 【Jenkins】一种灵活定义多个执行label节点的jenkinsfile写法

【Jenkins】一种灵活定义多个执行label节点的jenkinsfile写法

原创 【Jenkins】一种用纯Bash实现参数传递的Jenkinsfile的写法

一种用纯Bash实现参数传递的Jenkinsfile的写法

原创 【开发周边】Linux相关实用项目，持续更新...

Linux相关实用项目

原创 【Python工具开发】Python毫秒级高精度定时器

Python毫秒级高精度定时器

原创 【Python工具开发】Python实现毫秒级高精度sleep的几种方式

python实现毫秒级高精度sleep

原创 sci-Hub实时更新网站

http://tool.yovisun.com/scihub/

原创 【嵌入式常用工具】Srecord使用

用0xFF 填充 0x100-0x200，不包括0x200的字节。地址整体减小0x11。

原创 确定学习率的简单方法

一个简单的办法Leslie N. Smith 在2015年的一篇论文“Cyclical Learning Rates for Training Neural Networks”中的3.3节描述了一个非常棒的方法来找初始学习率，同时推荐大家去看看这篇论文，有一些非常启发性的学习率设置想法。这个方法在论文中是用来估计网络允许的最小学习率和最大学习率，我们也可以用来找我们的最优初始学习率，方法非常简...

转载 python常见库集合

库名称简介Chardet字符编码探测器，可以自动检测文本、网页、xml的编码。colorama主要用来给文本添加各种颜色，并且非常简单易用。Prettytable主要用于在终端或浏览器端构建格式化的输出。difflib，[Python]标准库，计算文本差异Levenshtein，快速计算字符串相似度。fuzzywuzzy,字符串模糊匹配。esmre,正则表达式的加速器。shortuuid...

原创 卡尔曼滤波

最近在研究语音增强算法，这两天正在看卡尔曼滤波，看到一个关于卡尔曼理论很好的帖子：How a Kalman filter works, in pictures，基本上把卡尔曼滤波的核心思想讲明白了，而且通俗易懂，特此推荐，本博客就不介绍公式了，只谈一下自己对卡尔曼滤波思想的理解，如果要看公式推导，建议直接看上述帖子。卡尔曼滤波运用于具有不确定性的动态系统状态估计，该系统一般具有两个状态，一个是通...

原创 最短路径算法

https://blog.youkuaiyun.com/qq_35644234/article/details/616145811 Dijkstra算法介绍Dijkstra算法采用的是一种贪心的策略，声明一个数组dis来保存源点到各个顶点的最短距离和一个保存已经找到了最短路径的顶点的集合：T，初始时，原点 s 的路径权重被赋为 0 （dis[s] = 0）。若对于顶点 s 存在能直接到达的边（s,m），则...

原创 HAAR特征，传统机器学习算法的图像识别特征

一、Haar分类器的前世今生人脸检测属于计算机视觉的范畴，早期人们的主要研究方向是人脸识别，即根据人脸来识别人物的身份，后来在复杂背景下的人脸检测需求越来越大，人脸检测也逐渐作为一个单独的研究方向发展起来。目前的人脸检测方法主要有两大类：基于知识和基于统计。“基于知识的方法主要利用先验知识将人脸看作器官特征的组合，根据眼睛、眉毛、嘴巴、鼻子等器官的特征以及相互之间的几何位置关系来检测人脸。...

原创 python的装饰器（装饰者模式）

1. 装饰者模式装饰者模式是常用的软件设计模式之一。通过此设计模式，我们能够在不修改任何底层代码情况下，给已有对象赋予新的职责。python中可以用装饰器简单地实现装饰者模式。1.1 将函数作为参数传递在C/C++中，函数指针可以将函数作为参数传递给另一函数。而在python中，函数也是对象的一种，函数可以被引用，也可直接作为参数传入函数，以及...

原创 千万小时机器学习训练后，我从趟过的坑中学习到的 16 个技巧！

原创 排序算法

最弱：冒泡排序，一次遍历确定一个最大值中等：插入排序，一个一个地插入进来最强：快速排序，基于基准数的大小左右丢https://www.bilibili.com/video/av10076626?from=search&seid=17883161553292992505...

原创 四元数的理解

二元数是复平面三元数在理解上是存在的，但是在数学计算上是不成立的四元数是存在的，并且在数学上是可以计算的，四元分为实数+i+j+k实数和IJ都是用来控制方向，K是来控制自旋角的。在复平面内的乘积也是一种拉伸与旋转，比如乘i就是逆时针旋转90度。推广到四维，就变成了角度和自旋。 *前言：之前看了好多关于四元数的概念和推导，就是有点搞不懂，今天在...

原创 K-SVD的理解

理解k-svd字典学习一、字典学习字典学习也可简单称之为稀疏编码，字典学习偏向于学习字典D。从矩阵分解角度，看字典学习过程：给定样本数据集Y，Y的每一列表示一个样本；字典学习的目标是把Y矩阵分解成D、X矩阵：同时满足约束条件：X尽可能稀疏，同时D的每一列是一个归一化向量。D称之为字典，D的每一列称之为原子；X...

原创 特征值分解和奇异值（SVD）分解

本文先从几何意义上对奇异值分解SVD进行简单介绍，然后分析了特征值分解与奇异值分解的区别与联系，最后用python实现将SVD应用于推荐系统。1.SVD详解SVD(singular value decomposition)，翻译成中文就是奇异值分解。SVD的用处有很多，比如：LSA（隐性语义分析）、推荐系统、特征压缩（或称数据降维）。SVD可以理解为：将一个比较复杂的矩阵用更小更简单的...

原创 MP/OMP

MP算法是一个贪婪算法MP的目的：是为了求出用那几个基向量来表示一个向量，并且求出对应的系数。MP思想：我就疯狂的把向量往基向量上映射，映射一次就得到一个残差，继续把残差往基向量上映射，继续得到残差，继续映射。如果残差足够小，我就把这个东西忽略了，然后把之前在基向量映射过系数的加起来，我们就可以用基向量近似表示一个向量了（前提是忽略了足够小的残差）OMP算法是保证了...

原创 EarlyStop

在训练中，我们希望在中间箭头的位置停止训练。而Early stopping就可以实现该功能，这时获得的模型泛化能力较强，还可以得到一个中等大小的w的弗罗贝尼乌斯范数。其与L2正则化相似，选择参数w范数较小的神经网络。可以用L2正则化代替early stopping。因为只要训练的时间足够长，多试几个lambda。总可以得到比较好的结果。Early stopping: 优点：只运行一次梯度下...

原创 动态规划问题

今天整理了一下关于动态规划的内容，道理都知道，但是python来描述的方面参考较少，整理如下，希望对你有所帮助，实验代码均经过测试。请先好好阅读如下内容–什么是动态规划？ 摘录于《算法图解》 以上的都建议自己手推一下，然后知道怎么回事，核心的部分是142页核心公式，待会代码会重现这个过程，推荐没有算法基础的小伙伴看这本书《算...

原创 机器学习论文

https://www.tinymind.cn/articles/papers

原创 算法/深度学习/NLP面试题目

https://github.com/imhuay/Algorithm_Interview_Notes-Chinese