工具与环境 on 云雾海的博客

Mihomo远程部署

Thu, 19 Mar 2026 11:56:51 +0800

Mihomo远程部署

前言

因为在WSL中需要下载一些东西，而因为电脑又在远程，无法使用GUI，且如果直接调用Windows中的Mihomo，会导致ssh无法正常连接，故在此直接在WSL中部署Mihomo。

工作环境

WSL2环境
Tailscale
SSH

步骤

下载Mihomo

此部分不要直接完全复制，请根据最新版本替换链接

# 创建目录
mkdir ~/mihomo && cd ~/mihomo

# 下载链接，根据最新链接进行替换，注意应选择mihomo-linux-amd64-vx.xx.x.gz
wget https://github.com/MetaCubeX/mihomo/releases/download/v1.18.9/mihomo-linux-amd64-v1.18.9.gz

# 解压并重命名
gunzip mihomo-linux-amd64-v1.18.9.gz
mv mihomo-linux-amd64-v1.18.9 mihomo
chmod +x mihomo

配置核心文件

下载地理文件

这个文件一般Mihomo在初次运行时会自动下载，但是经常失败，所以直接手动下载

wget -O Country.mmdb https://github.com/MetaCubeX/meta-rules-dat/releases/download/latest/geoip.metadb

配置设置文件

你应该会有一个订阅链接，通过这个订阅链接可以下载一个config.yaml文件，使用以下语句进行下载：

curl -L -o config.yaml "https://api.v1.mk/sub?target=clash&url=你的订阅链接"

初步测试

./mihomo -d .

如果一切正常，应该会看到Start initial configuration successful之类的内容，并且在shell中它展开了一个服务。

常驻后台

移动文件

将Mihomo文件移动到/usr/local/bin中，这样就可以直接使用mihomo命令了。

sudo mv mihomo /usr/local/bin/
sudo mkdir -p /etc/mihomo
sudo cp Country.mmdb /etc/mihomo/
sudo cp config.yaml /etc/mihomo/

使用systemd守护进程

创建服务文件sudo nano /etc/systemd/system/mihomo.service

然后写下以下内容：

[Unit]
Description=mihomo Daemon
After=network.target

[Service]
Type=simple
Restart=always
ExecStart=/usr/local/bin/mihomo -d /etc/mihomo

[Install]
WantedBy=multi-user.target

再Ctrl+O、Enter、Ctrl+X保存文件。

启动服务

sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl enable mihomo
sudo systemctl start mihomo

配置启动命令

在~/.bashrc中添加以下内容：

# 代理开关快捷键
alias proxy="export https_proxy='http://127.0.0.1:7890'; export http_proxy='http://127.0.0.1:7890'; echo 'Proxy ON'"
alias unproxy="unset https_proxy; unset http_proxy; echo 'Proxy OFF'"

然后source ~/.bashrc使其生效。

之后输入proxy命令，即可使用代理。输入unproxy命令，即可取消代理。

界面化配置

我们有时候需要修改连接线路，如果直接在config里面修改很麻烦，通过yacd可以很方便地解决这一问题。

安装yacd

cd /etc/mihomo
sudo git clone -b gh-pages https://github.com/haishanh/yacd.git dashboard

修改`config.yaml`

在config.yaml中添加以下内容：

external-controller: 0.0.0.0:9090 # 允许外部连接控制端口
external-ui: dashboard  # 刚才下载的文件夹名称
secret: "你的密码" # 设置一个密码，防止别人乱动

然后重启mihomo：sudo systemctl restart mihomo。

访问yacd

在浏览器中输入http://tailscale的IP地址:9090/ui，即可访问yacd。

至此，Mihomo的远程部署就完成了。

Qwen3-ASR远程部署

Wed, 18 Mar 2026 16:46:38 +0800

Qwen3-ASR部署

前言

模型介绍

Qwen3-ASR是阿里的千问团队开发的一个语音识别模型，包括两个版本Qwen3-ASR-1.7B 与 Qwen3-ASR-0.6B，以及一个创新的语音强制对齐模型 Qwen3-ForcedAligner-0.6B。

Qwen3-ASR最具特色的是其支持52个语种和方言的语种识别和语音识别，这在传统只能标准英语和普通话的语音识别模型中有较大突破。

部署目标

本人有一台装有4070TIS的Windows主机，同时有一台性能普通的笔记本。因为个人研究需求，需要将Qwen3-ASR模型部署到一台服务器上，刚好这个Windows主机就可以成为我的测试服务器，而笔记本作为客户端与服务器进行通信调用。

部署思路

基本的部署思路是，在Windows主机中通过WSL安装miniconda环境，然后部署Qwen3-ASR环境，通过tailscale将主机与笔记本连接，通过ssh在笔记本控制运行WSL，通过tailscale提供的局域网进行通信。本文主要详述Qwen3-ASR部署流程，关于远程部署部分只会简单提及，有需求可以根据提及的部分进行对应搜索。

准备工作

一台高性能Windows主机，在本文中其显卡为4070TIS，系统为Windows11，后续我们称为服务器。
另一台电脑，本文中为笔记本，系统为Windows11，后续我们称为客户端。
服务器Windows系统中的tailscale和OpenSSH Server服务。因为我很早之前就已经为这个主机安装了ssh服务器，所以本文默认已经在Windows系统中有ssh服务，并且整个操作均在远端通过ssh访问，而因为服务器没有公网，所以内网穿透由tailscale提供。

部署流程

WSL安装

经过尝试，直接在Windows上部署Qwen3-ASR模型的话，比较容易安装失败，尽管可以通过docker安装，但是在后续开发上仍然可能出现一些类似的踩坑，毕竟我们是为了进行软件开发，所以在WSL上进行安装是更好的选择。

关于WSL的安装，可以参考官方文档进行，我直接默认安装的Ubuntu系统。

tailscale安装

安装完WSL后，我们需要在WSL中安装tailscale，这样我们就可以在远端直接用ssh访问WSL的文件系统了，尽管我们也可以先访问Windows，然后在一个Powershell终端里面通过wsl命令访问WSL，但是这种做法无法打开WSL的文件系统，所以直接用tailscale在内部穿透是比较好的方法。关于tailscale的安装，可以参考官方文档。

ssh服务器

在tailscale安装完成后，就已经获得了一个新的内网IP，此时我们可以通过ssh连接WSL了，不过在此之前需要为WSL安装ssh服务器，安装命令如下：

sudo apt update
sudo apt install openssh-server

由于 WSL2 的一些限制（如默认不支持密码登录或端口冲突），我们需要微调一下配置文件：sudo nano /etc/ssh/sshd_config 取消以下内容的注释并根据需要进行修改：

Port 2222（建议将端口改为 2222，因为 Windows 自身可能已经占用了 22 端口）。
PasswordAuthentication yes（如果你想用密码登录，请确保这里是 yes）。
ListenAddress 0.0.0.0（允许从任何 IP 访问）。

最后保存并退出，按Ctrl+O保存，Enter确认，Ctrl+X退出。

然后重启服务：sudo service ssh restart。

通过tailscale ip指令可以获取IP地址，然后通过ssh连接WSL。

为了方便，我们可以在vscode中安装Remote Development来辅助远程开发。

Miniconda安装

我们当然不希望只在WSL中安装一个Qwen3-ASR模型后就不玩其它模型了，所以Python环境管理工具是很重要的，因为我们在WSL中且不需要什么界面环境，所以安装miniconda即可，参考官方文档进行安装。

安装完成后，我们创建一个conda环境：conda create -n qwen-asr-env python=3.10 -y。实际上官方推荐的使用python=3.12，但是因为我个人的需求，部分依赖库没有后续更新，所以我选择了3.10版本。

之后启动这个环境conda activate qwen-asr-env。

Qwen3-ASR安装

其实到这一步后，部署就已经很简单了：

pip install -U qwen-asr[vllm]
MAX_JOBS=4 pip install -U flash-attn --no-build-isolation

两步就可以完成，但是事实上，在安装Flash Attention的时候很容易失败，我之前是在Windows中安装，就反复失败，但是在WSL中就成功了。另外如果觉得下载很慢，可以修改镜像，只需要通过export PIP_INDEX_URL=https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple修改镜像源即可，当然也可以在install命令里面直接添加镜像。

Qwen3-ASR远程调用

在完成部署后，我们就可以在客户端进行远程调用了，因为我们已经通过tailscale分配了IP，现在只需要指定端口即可。下面我写了两个Python脚本，分别运行在客户端和服务器上，实现了包含VAD功能的类流式语音识别，代码没有精修，大概能运行的程度。

服务器端

import socket
import struct
import numpy as np
from qwen_asr import Qwen3ASRModel
import torch.distributed as dist

# 配置参数
ASR_MODEL_PATH = "Qwen/Qwen3-ASR-1.7B"
HOST = "100.xx.xx.xx" # 换成自己的Tailscale IP
PORT = 8823 # 端口号
SAMPLE_RATE = 16000 # 采样率
BYTES_PER_SAMPLE = 4 # float32 = 4 bytes

def recv_exact(sock, n):
 """接收精确长度的字节数据，直到收满或连接断开"""
 data = b''
 while len(data) < n:
 packet = sock.recv(n - len(data))
 if not packet:
 return None
 data += packet
 return data

def main():
 print("正在初始化 vLLM 模型...")
 asr = Qwen3ASRModel.LLM(
 model=ASR_MODEL_PATH,
 gpu_memory_utilization=0.6,
 max_model_len=16384,
 max_new_tokens=4096, # 可根据需要调整
 )
 print("模型加载完成，启动 TCP 服务器...")

 server_sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
 server_sock.setsockopt(socket.SOL_SOCKET, socket.SO_REUSEADDR, 1)
 server_sock.bind((HOST, PORT))
 server_sock.listen(5)
 print(f"服务器监听 {HOST}:{PORT}，等待客户端连接...")

 try:
 while True:
 client_sock, client_addr = server_sock.accept()
 print(f"客户端 {client_addr} 已连接")

 try:
 while True:
 len_data = recv_exact(client_sock, 4)
 if len_data is None:
 print("客户端断开连接")
 break
 data_len = struct.unpack('!I', len_data)[0]
 if data_len == 0:
 break
 audio_data = recv_exact(client_sock, data_len)
 if audio_data is None:
 print("客户端断开连接")
 break

 audio_seg = np.frombuffer(audio_data, dtype=np.float32).copy()

 state = asr.init_streaming_state(
 unfixed_chunk_num=2,
 unfixed_token_num=5,
 chunk_size_sec=2.0,
 )

 asr.streaming_transcribe(audio_seg, state)

 asr.finish_streaming_transcribe(state)

 print(f"[{client_addr}] {state.text}")

 except Exception as e:
 print(f"处理客户端 {client_addr} 时出错: {e}")
 finally:
 client_sock.close()
 print(f"客户端 {client_addr} 连接关闭")

 except KeyboardInterrupt:
 print("服务器关闭")
 finally:
 server_sock.close()
 if hasattr(asr, 'close'):
 asr.close()
 if dist.is_initialized():
 dist.destroy_process_group()

if __name__ == "__main__":
 main()

客户端

import socket
import struct
import pyaudio
import numpy as np
import torch
from silero_vad import VADIterator, get_speech_timestamps # 导入新库

SERVER_IP = '100.xx.xx.xx' # 服务器的Tailscale IP
SERVER_PORT = 8823
SAMPLE_RATE = 16000
CHUNK_SIZE = 512
FORMAT = pyaudio.paInt16
CHANNELS = 1

print("正在加载 Silero VAD 模型...")
from silero_vad import load_silero_vad
model = load_silero_vad()
vad_iterator = VADIterator(model, sampling_rate=SAMPLE_RATE)
print("VAD 模型加载完成。")

sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
sock.connect((SERVER_IP, SERVER_PORT))
print(f"已连接到服务器 {SERVER_IP}:{SERVER_PORT}")

p = pyaudio.PyAudio()
stream = p.open(format=FORMAT,
 channels=CHANNELS,
 rate=SAMPLE_RATE,
 input=True,
 frames_per_buffer=CHUNK_SIZE)

def send_audio(int16_bytes):
 """将 int16 音频转换为 float32 并发送给服务器"""
 # int16 -> float32 (归一化到 [-1, 1])
 audio_float32 = np.frombuffer(int16_bytes, dtype=np.int16).astype(np.float32) / 32768.0
 data = audio_float32.tobytes()
 # 发送长度前缀 + 音频数据
 sock.sendall(struct.pack('!I', len(data)))
 sock.sendall(data)
 print(f"[客户端] 已发送一句话，长度: {len(int16_bytes)} 字节")

print("开始监听麦克风...（按 Ctrl+C 退出）")
try:
 speech_buffer = [] # 用于缓存当前这句话的音频帧
 while True:
 audio_frame = stream.read(CHUNK_SIZE, exception_on_overflow=False)
 # 转换为 numpy 数组 (int16)
 audio_int16 = np.frombuffer(audio_frame, dtype=np.int16)
 # 转换为 float32 torch tensor (Silero 要求的格式)
 audio_tensor = audio_int16.astype(np.float32) / 32768.0
 audio_tensor = torch.from_numpy(audio_tensor)

 speech_dict = vad_iterator(audio_tensor, return_seconds=False)

 if speech_dict:
 # 如果检测到语音开始 ('start' key)
 if 'start' in speech_dict:
 print("检测到语音开始")

 # 如果检测到语音结束 ('end' key)
 if 'end' in speech_dict:
 print("检测到语音结束")
 # 将缓存的所有音频帧拼接并发送
 if speech_buffer:
 full_sentence = b''.join(speech_buffer)
 send_audio(full_sentence)
 speech_buffer = [] # 清空缓存，准备下一句
 else:
 print("警告：检测到语音结束，但缓存为空")

 speech_buffer.append(audio_frame)

except KeyboardInterrupt:
 print("\n用户中断")

 # 处理最后可能残留的音频（如果程序在说话中间被中断）
 if speech_buffer:
 print("处理最后残留的音频...")
 if len(speech_buffer) * CHUNK_SIZE / SAMPLE_RATE > 0.5:
 full_sentence = b''.join(speech_buffer)
 send_audio(full_sentence)

finally:
 print("正在清理资源...")
 stream.stop_stream()
 stream.close()
 p.terminate()
 sock.close()
 print("客户端已关闭。")

通过上述步骤，我们成功地在 Tailscale 网络中部署了一个基于 Silero VAD 的 Qwen3-ASR 服务，并实现了客户端与服务器之间的音频传输和语音识别功能。客户端通过麦克风捕获音频，并发送给服务器进行语音识别，服务器将识别结果返回给客户端，通过ssh可以看到结果。

总结

以上就是关于Qwen3-ASR远程部署的过程，整体流程比较粗狂，不过可以作为一个参考，毕竟安装环境只要安装上就行了。享受这个新AI吧。

如何在hugo博客中添加mermaid支持

Fri, 31 Oct 2025 20:52:57 +0800

如何在hugo博客中添加mermaid支持

前言

对于很多hugo博客的主题，他们并没有直接填完关于mermaid语法的支持，这也就导致了我们制作的一些mermaid图表无法被渲染，可读性急剧下降。为此，为hugo添加mermaid支持就非常有必要了。

在很多博客里面，我们可以看到可以通过添加短代码的方式来实现添加mermaid支持，但是通过这种方式支持的mermaid需要在markdown文件中添加短代码语法，类似于这样：

{{< mermaid >}}
graph LR
 A[开始] --> B{思考}
 B -->|是| C[行动]
 B -->|否| D[放弃]
{{< /mermaid >}}

而不是：

```markdown
graph LR
 A[开始] --> B{思考}
 B -->|是| C[行动]
 B -->|否| D[放弃]
```

这让页面组织会显得有点怪，而且这篇文章如果需要发到某些支持mermaid的markdown的平台上时就会产生混乱。

为此我们可以选择通过hugo的partial功能来实现这个效果。

创建局部模板文件

在layouts/partials目录下创建一个局部模板，我们将其命名为mermaid.html。

然后将以下代码填入其中：

{{ if .Params.mermaid }}
<script type="module"> import('https://cdn.jsdelivr.net/npm/mermaid@11/dist/mermaid.esm.min.mjs')
 .then((mermaidModule) => {
 const mermaid = mermaidModule.default;
 mermaid.initialize({
 startOnLoad: true,
 theme: 'neutral'	// 可以修改主题
 });
 Array.from(document.getElementsByClassName("language-mermaid")).forEach((el) => {
 el.parentElement.outerHTML = `<div class="mermaid">${el.innerHTML}</div>`;
 });
 mermaid.init(undefined, '.mermaid');
 })
 .catch((error) => {
 console.warn('Mermaid 加载失败，图表将显示为代码块:', error);
 });
</script>
{{ end }}

现在，我们就拥有了mermaid模块了，可以将其添加在一个界面模板中，以供加载。

修改文章模板

将个人主题的文章模板single.html复制到根目录的layouts/_default文件夹中，然后在其中的合适位置，例如{{ .Content}}的下方，插入一行代码：

{{- partial "mermaid.html" . -}}

这种先将文章模板复制再进行修改的方法，可以防止后来主题更新将我们的修改覆盖掉（相较于在主题文件里修改），同时也保证了原本主题的完整性（相较于不复制直接创建一个空白的single.html）。

按需启用

如果你需要在某一个文章中启用mermaid，只需要在这个文章的Front Matter中添加mermaid: true，以此来声明需要加载mermaid即可。

总结

通过这种方式，我们就实现了hugo博客对于mermaid的支持，本片博客就是通过这个方法实现的对mermaid的支持，以下是实现效果。

flowchart TD
 A[开始集成Mermaid] --> B[创建mermaid.html局部模板]
 B --> C[在single.html中插入模板调用]
 C --> D[在文章Front Matter中设置mermaid: true]
 D --> E[在文章中使用mermaid代码块]
 E --> F[完成集成]

其实理论上，我们还可以用hooks来实现，但是我没有试验成功，所以就不在此赘述了。

Qt Creator打开时报错python27.dll和报错应用程序错误解决办法

Thu, 05 May 2022 23:00:50 +0800

记录一下，实测有效

《 QT找不到python27.dll解决办法》

《打开Qt Creator软件时报警告：xxx.exe应用程序错误》

Git笔记

Sat, 15 Jan 2022 21:07:07 +0800

本文是基于廖雪峰大佬的Git教程进行的记忆笔记，主要目的是用于快速回忆和精炼Git的一些常用命令，同时补充结合一些网络上的其它关于git的知识，本笔记不适合直接用来零基础学习，如果需要可以通过前面的链接跳转至廖雪峰的教程。本笔记可能存在疏漏，如有问题欢迎指正。

安装
仓库管理（repository）
- 创建仓库
- 克隆仓库
版本控制
远程操作
分支管理
现场管理
标签管理

安装

Linux直接用apt安装，Windows官网下载安装，Mac用Xcode安装，安装完毕后在命令行使用如下内容进行设置：

git config --global user.name "Your Name"
git config --global user.email "email@example.com"

若要使用Github或Gitee等远程仓库，其初始化过程请在往上自行搜索。

仓库管理（repository）

创建仓库

git init：将一个文件夹初始化为git仓库，可以在命令行中进入该文件夹并使用此命令。

克隆仓库

git clone <URL> <name>：将远程仓库拷贝到自己电脑上，其中<URL>为远程仓库地址，<name>为赋值后对该项目进行重命名（文件夹的名字）。

版本控制

缓存修改

git add <file>：将工作区修改过的文件存入缓存区，其中<file>为需要缓存的文件，可同时添加多个文件，也可以添加文件夹，若输入git add .则将该路径下所有的内容全部添加。

提交修改

git commit <file> -m <message>：将缓存区的内容提交至本地仓库，其中<file>为需要提交的文件，可多个或文件夹，若不填写则全部提交。-m <message>为添加注释内容，如果在其中添加-a指令，如git commit -am <message>，则可以跳过add步骤，直接工作区内容提交到本地仓库中。同时每次commit也相当于提交了一个新的版本。

查看状态

git status：查看当前仓库的状态，例如有无未缓存或未提交之类的信息。

内容比较

git diff：比较工作区和暂存区的差异，可找到例如未缓存但已修改的内容。添加--cached参数则比较暂存区与上一次提交之间的差异，其它参数可在网上查询。

版本日志

git log：查询过去的版本，包括日期、作者、版本号等信息，添加--pretty=oneline可以精简上述信息至只有版本号和你commit时添加的注释。

git reflog：查询未来的版本，即你曾经回退过版本，现在想取消回退，可以通过这个命令进行查询。

撤销修改

git checkout -- <file>：将工作区的文件恢复为之前暂存区存储的内容。

git reset HEAD <file>：将暂存区某文件的内容恢复为之前仓库存储的内容。

删除文件

git rm <file>：将文件从暂存区和工作区删除，若未使用该语句而直接将文件删除，则暂存区仍然会保留该文件，且在查询状态时告知你删除了文件，此时可以使用撤销修改进行恢复。若删除之前进行过修改，缓存至了暂存区且尚未提交，则此命令需要使用-f参数才可进行强制删除。若仅想删除暂存区内的修改但保留工作区的文件，则需要添加--cached参数。

版本回退

git reset <--soft|--mix|--hard> <commit_id>：将仓库重置至另外某个版本的状态。

其中<--soft|--mix|--hard>为三选一参数：

--soft为变更HEAD所指向的版本（HEAD版本即为分支顶端的别名）。

--hard为除了变更HEAD所指向的版本外，还会把工程的一切都变成该历史版本的样子，该操作有丢失掉当前所有修改的风险。

--mix为除了变更HEAD所指向的版本外，还会将暂存区重置以匹配HEAD，但工作区不会改变。

其中<commit_id>为版本号，通过版本日志可以查询，若设置为HEAD则为当前版本，若使用HEAD^可退回上一个版本，使用HEAD^^或HEAD^2可退回上上个版本，通过增加^的数量或增加数字，可退回的层数以此类推增长。

远程操作

添加关联

git remote add <name> <URL>：将本地已有仓库与一个远程仓库进行关联，其中<name>为对该远程仓库取得别名，常用origin作为该别名，<URL>为远程仓库的地址。

查看关联

git remote -v：查看当前全部已关联库。

取消关联

git remote rm <name>：删除某个关联的<name>分支。

上传代码

git push <name> <branch>：将本地仓库名为<branch>的分支上传至远程<name>仓库并合并，若两边分支名不同则应使用<brach_local>:<branch_origin>分别填写上两边的分支名然后上传，若两边版本差异则需要添加--force参数强制推送，若想未来简化git push操作，可在<name>前添加-u参数，未来git push即可直接代替git push <name> <branch>指令。

下载代码

git pull <name> <branch>：将远程<name>主机<branch>分支的代码合并到本地，也可使用<branch_origin>:<branch_local>来确定分支，当团队之间合作代码push推送失败时，可以使用git pull来获取最新的提交，然后本地修改合并后再推送。注意，pull操作会直接合并，如果在合并前需要对照之类的操作应该使用fetch。

分支管理

连接分支

git branch --set-upstream-to <branch> <name>/<branch>：如果pull失败并提示no tracking information，则说明本地分支和远程分支没有连接，使用上述方法方法即可完成连接。

创建分支

git branch <name>：创建一个名为<name>的分支，创建分支并不会对之前分支的工作区产生改变。

git switch -c <branch> <name>/<branch>：跟踪一个远端<name>主机的<branch>分支到本地。

切换分支

git checkout <name>：切换到<name>分支，若中间加上-b参数，则可以创建并切换。

git switch <name>：新版git提供的新指令，用于替代checkout，切换到<name>分支，若中间加上-c参数，则可以创建并切换。

合并分支

git merge <name>：将<name>分支合并到当前分支，如果合并产生了冲突，则需要手动合并冲突（即手动将文件编辑为我们想要的内容，git将在文件合并冲突位置处添加符号标注）。合并时如果加上--no-ff参数即可使用普通模式合并，这样合并后的历史有分支，可以看出曾经做过合并，而如果不加则看不出来曾经做个合并。

删除分支

git push <name> --delete <branch>：删除远端<name>仓库的<branch>分支。

git branch -d <branch>：删除本地<branch>分支，在删除前需要先切换到其它分支，若d改为大写D，则为强制删除。

查看分支

git branch：查看本地分支。

git branch -r：查看远端分支。

现场管理

保存现场

git stash：当急需继续对某另一分支进行操作而当前任务尚未结束无法提交，可以先保存现场，去处理完其它任务后再回来重新工作，保存现场后当前工作区将会恢复为上一次commit时的状态，直到恢复现场。

查看现场

git stash list：查看现在已保存的现场，每个保存的现场均会拥有一个id进行标识。

恢复现场

git stash pop：恢复现场并删除保存记录，如果产生冲突，文件会出现和合并时类似的改变。

git stash apply <id>：恢复id为<id>的现场但不会删除记录，需要手动删除

删除现场

git stash drop <id>：删除id为<id>的现场。

获取修改

git cherry-pick <commit_id>：从其它地方获取更改，但不同于merge，其获取的更改是以commit为单位而非分支，所以<commit_id>即为所交commit的id，可以在对应分支通过log查询。

标签管理

添加标签

git tag <TAG>：为一个commit打上标签，<TAG>为标签内容。通过git tag -a <TAG> -m <message> <commit_id>可以为id为<commit_id>的提交打上标签<TAG>并添加说明文字<message>。

查看标签

git tag：可以查看历史打过的标签。

删除标签

git tag -d <TAG>：删除名为<TAG>的标签。

推送标签

git push <name> <TAG>：标签本身不会自动上传到远端服务器，通过此指令可以将<TAG>推送到远端<name>主机上。

git push <name> :refs/tags/<TAG>：通过本指令可以将已上传至远端的标签删除。

如何在Vim中使用系统剪贴板

Fri, 25 Dec 2020 21:10:10 +0800

作为一名砖业的CV攻城狮候补，在使用vim时因为vim的剪贴板是一块单独的内存，不能很方便地CV我们在网上找到的优秀代码，这实在让我感到非常头疼，故而在网上搜了一下如何让vim能够使用系统剪贴板，在这里记录一下。

首先在终端里执行vim --version | grep clipboard指令，这句话的意思大概是在vim的配置中搜索clipboard（剪贴板），然后我们可以看到一个配置名全称就是clipboard，它前面的符号有两种情况，如果是+号则说明可以在vim中使用系统剪贴板，只是需要一点特殊的指令。而如果是-号则说明暂时不能在vim中使用系统剪贴板，在这种情况下我们需要下载插件。根据我在网上看到的各种帖子，有两种方法，一是sudo apt-get install vim-gnome另一个是sudo apt-get install vim-gtk，我先是使用了第一种安装vim-gnome，但是不知道为什么无法安装，显示的已被引用。

我搜了很多帖子并且尝试了很多方法，但是这个vim-gnome始终无法安装上去，所以这个方法就被我pass了，不过我没有直接使用vim-gtk这种方法，而是直接用.vimrc文件来配置了一下，先是通过vim处理.vimrc配置文件：vim ~/.vimrc，然后在.vimrc文件中输入一行set clipboard=unnamedplus这句话的意思是让vim的剪贴板与外部剪贴板连接。然后我就直接可以在vim中使用y、p、d、x指令与系统剪贴板连通了。感觉这句话的意思有可能是让系统剪贴板和vim剪贴板的地址直接相等，这样在这段内存中Linux系统与vim就可以直接公用了。

然后因为各种原因，我重装了一个新的Linux，这一次我使用了上面说的第二种方法，安装了vim-gtk，然后在安装了这个插件后，使用vim --version | grep clipboard就可以看见clipboard的配置前面的符号变成了+号，这个时候如果进入vim，就可以使用“+y这类语句调用系统剪贴板了。详细可见知乎回答。

3D打印机打印中途停止且显示挤出头温度过低

Mon, 24 Aug 2020 23:49:15 +0800

3D 打印机打印中途停止且显示挤出头温度过低

3D 打印机打印中途停止且显示挤出头温度过低

打印机型号

Anycubic chiron3D

问题

PLA 在 200℃ 打印过程中突然停止，挤出头在屏幕上显示温度降到约 120 度左右，喷头处于打印件之间出现明显的结节，退回到主菜单显示挤出头温度过低。同时打印件部分平面有明显的缺陷空隙，在点击结束打印后再次进入打印界面无模型文件。

解决方法

因为故障后无法读取存储卡文件，怀疑是固件问题，通过 USB 接口将电脑连接打印机，使用切片软件（我用的 Cura4.6），选择打印机->上传固件，同时将之前的 gcode 文件重新生成（不确定这一步是否必须）。

注意

以上仅为我个人在此次遇到这种问题时的解决方法，并不一定适用于所有机器以及所有情况，其他情况还有：

使用电脑直接联机打印，可能中间在数据传输过程中出现问题。
储存卡中文件异常，可能是切片软件使用了某种不应该使用的插件，或是在导出或生成过程中出现错误，或是存储卡热插拔导致存储失败。
供电电压不稳定，确定好供电电压是否正常，且确定是否和打印机工作电压相匹配。
如在使用我的解决办法后没有解决且以上可能都排除后，请确定存储卡、挤出头、挤出机等设备是否出现问题，若是非 DIY 产品最好找客服。

工具与环境 on 云雾海的博客

Mihomo远程部署

Mihomo远程部署

前言

工作环境

步骤

下载Mihomo

配置核心文件

下载地理文件

配置设置文件

初步测试

常驻后台

移动文件

使用systemd守护进程

启动服务

配置启动命令

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Qwen3-ASR远程部署

Qwen3-ASR部署

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总结

如何在hugo博客中添加mermaid支持

如何在hugo博客中添加mermaid支持

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总结

Qt Creator打开时报错python27.dll和报错应用程序错误解决办法

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