Nginx配置HTTPS
Nginx 配置 HTTPS 与 WebSocket 实战指南:以 Let’s Encrypt 自动续期为例 摘要:在生产环境中,为多个子域名配置 HTTPS 并支持 WebSocket 长连接是常见需求。本文将基于真实案例,详细讲解如何在阿里云服务器上,使用 Certbot (Let’s Encrypt) 免费证书,为新增子域名 copaw.thoughtly.xyz 配置 Nginx 反向代理。文章将涵盖从域名解析、证书申请、Nginx 配置文件编写到 WebSocket 优化的全流程,特别解决了“先申请证书后写配置”的常见场景,并提供可直接复用的配置模板。 一、背景与需求 在之前的架构中,我们已经成功运行了 claw.thoughtly.xyz,它通过 Nginx 反向代理本地 18789 端口,并完美支持 WebSocket 长连接。现在,我们需要部署一个新的服务 copaw,其需求如下: 新域名:copaw.thoughtly.xyz 后端端口:本地服务运行在 127.0.0.1:8088 协议要求:必须启用...
nginx基本认证
拒绝裸奔!给你的 CoPaw AI 助手加上安全锁:Nginx + HTTPS + 基本认证实战指南 摘要:CoPaw 作为 2026 年最火的开源个人 AI 助手,部署简单但默认缺乏访问控制。本文将手把手教你如何利用 Nginx 反向代理、HTTPS 加密和 Basic Auth 密码保护,将你的私有 AI 助手从“公网裸奔”变为“铜墙铁壁”,同时避免 IP 白名单带来的灵活性问题。 背景:为什么你的 CoPaw 需要保护? 最近,阿里云通义实验室开源的 CoPaw (Co Personal Agent Workstation) 在开发者社区迅速走红。它主打“3 分钟极速部署”和“本地/云端双模式”,让每个人都能拥有专属的 AI 智能体。 然而,很多用户在按照教程将 CoPaw 部署到云服务器并通过 Nginx 反向代理暴露到公网后,发现了一个严重的安全隐患:没有任何访问限制! 这意味着: 资源被盗用:任何人都可以调用你的 API,消耗你的 GPU/CPU 资源和 Token 额度。 隐私泄露:如果你的 CoPaw...
如何找回DBeaver中存储的数据库密码
🔓 实战指南:如何找回 DBeaver 中存储的数据库密码 适用版本:DBeaver 6.1.3 及以上版本 适用系统:Windows / Linux / macOS (需安装 OpenSSL) 在日常开发中,我们经常使用 DBeaver 这款强大的开源数据库管理工具。为了方便,我们通常会勾选“保存密码”,但时间久了难免会忘记原始密码。DBeaver 并没有提供直接的“显示明文”按钮,而是将密码加密存储在本地。 本文将教你如何利用 OpenSSL 工具,通过解密配置文件的方式,找回那些被遗忘的数据库密码。 第一步:定位工作空间路径 🗺️ DBeaver 的密码并非存储在安装目录下,而是保存在用户的工作空间(Workspace)中。首先我们需要找到这个路径。 打开 DBeaver 软件。 点击菜单栏的 “窗口 (Window)” -> “首选项 (Preferences)”。 在左侧导航栏找到 “常规 (General)” -> “工作空间 (Workspace)”。 查看右侧的 “工作空间路径 (Workspace path)”。 💡 提示:在...
手把手教你创建Swap交换区
2G 内存服务器救命指南:手把手教你创建 Swap 交换区(实战避坑版) 前言: 手里有一台 2GB 内存的小服务器,跑个 Docker、数据库或者 Java 应用,动不动就 OOM Killed(内存溢出被杀进程)?升级配置太贵,不升级又老挂机。 这时候,Swap(交换分区) 就是你的救命稻草。它的原理是用硬盘空间模拟内存。虽然速度比真内存慢很多,但它的核心作用只有一个:在内存耗尽时,让系统“慢一点”,而不是“直接死掉”。 本文还原了一次真实的排查过程,特别针对 fallocate 命令在某些环境下失效的情况,提供了最稳妥的 dd 创建方案。 🚨 故障现场:内存告急,Swap 为零 用户:大佬救命!我的 2G 小服务器跑 OpenClaw 经常崩溃。我想加个 Swap,但是之前试了好几次都报错,显示 read swap header failed。 专家:别急,我们先看看现在的内存状况。 用户: 1234$ free -h total used free shared buff/cache ...
Playwright终极安装指南
Ubuntu 下 Playwright 终极安装指南:从环境配置到日志调试 摘要:本文详细介绍了在 Ubuntu 20.04/22.04/24.04 上安装 Microsoft Playwright 的完整流程。涵盖了项目级安装(推荐)、全局安装(慎用)、依赖库处理以及关键的日志调试技巧。无论你是自动化测试新手还是资深开发者,都能在此找到最佳实践。 📅 前言 Playwright 是目前最流行的端到端(E2E)测试框架之一,支持 Chromium、Firefox 和 WebKit。但在 Linux (Ubuntu) 环境下,很多初学者容易卡在“浏览器下载成功但无法启动”这一步,原因通常是缺少系统级依赖。 本文将带你一步步搞定所有问题,并教你如何通过日志排查疑难杂症。 🚀 方式一:项目级安装(官方强烈推荐 ✅) 这是最稳定、最适合团队协作和 CI/CD 集成的方式。每个项目拥有独立的 Playwright 版本,互不干扰。 1. 初始化项目与安装依赖 打开终端,进入你的项目目录: 123456# 1. 快速初始化 package.json (如果已有可跳过)npm...
WindowsSSH报错
这是一份经过修改和完善的文档,已添加关于 换行符(CRLF vs LF) 的处理建议以及 公钥部署位置 的重要说明。 Windows SSH 报错 “UNPROTECTED PRIVATE KEY FILE”?一招彻底解决权限与格式问题 在使用 Windows 进行开发或运维时,通过 SSH 连接远程服务器是家常便饭。然而,当你兴致勃勃地输入命令,准备建立安全隧道或登录服务器时,却可能被这样一段红色的警告信息拦在门外: 12345678@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@ WARNING: UNPROTECTED PRIVATE KEY FILE! @@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@Permissions for 'D:\\ownner\\ssh\\windows-hx.pem' are too open.It is required that your...
一文看懂填充与步幅
博客标题:卷积神经网络的“尺子”与“画框”:一文看懂填充与步幅 发布日期: 2026年3月6日 标签: 人工智能, 深度学习, 卷积神经网络, 计算机视觉 在构建卷积神经网络(CNN)时,我们经常面临两个看似矛盾的需求:有时候我们希望图像经过处理后尺寸不变,保留所有细节;有时候我们又希望快速缩小图像尺寸,以减少计算量。如何实现这种灵活的控制?答案就在于两个关键的超参数——填充(Padding)和步幅(Stride)。 如果你觉得这两个词听起来很学术,没关系。我们可以把它们想象成处理图像时的“画框”和“尺子”。接下来,让我们通过通俗的比喻和实例,深入浅出地解析它们的工作原理。 一、 为什么要关注尺寸?(问题的由来) 在正式介绍填充和步幅之前,我们需要先了解一个基础公式。 假设你有一张 $240 \times 240$ 像素的照片(输入),你用一个 $5 \times 5$ 的“小窗口”(卷积核)在照片上滑动进行计算。你会发现,算出来的结果(输出)尺寸会变成 $236 \times 236$。虽然只少了4个像素,但如果你连续进行10层这样的计算,图像就会缩小到 $200...
一文读懂卷积神经网络
手机刷脸、自动驾驶都在用:简单讲透卷积神经网络的底层逻辑 ——一文读懂卷积神经网络(CNN)的视觉革命 你有没有好奇过,手机是怎么一眼认出你的脸?自动驾驶汽车是如何在茫茫车流中发现红绿灯?AI修图软件为何能精准“一键去背景”?这些看似“魔法”的能力,背后都离不开一个关键角色——卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)。 它就像一位隐藏在代码深处的“图像侦探”,从亿万像素中抽丝剥茧,识别人脸、识别物体、理解场景。今天,我们就用最通俗的语言,带你走进AI“看”世界的奇妙旅程,揭开CNN如何从“随机”走向“智慧”的进化之谜。 🌟...
从LeNet-5解密神经网络的智能之源
标题:看懂手写数字的“魔法”:从 LeNet-5 解密神经网络的智能之源 导语: 你写下一个“7”,机器如何认出它?这背后并非神秘咒语,而是一场由数学与结构共同编织的“智能革命”。30多年前,一个名为 LeNet-5 的模型,首次证明了计算机可以从像素中学会“看懂”世界。今天,我们就以 LeNet-5 为钥匙,打开深度学习的大门,揭开神经网络识别图像的“魔法”真相。 一、LeNet-5:卷积神经网络的“开山之作” LeNet-5 是由 Yann LeCun 等人于 1989 年提出的早期卷积神经网络(CNN),它不仅成功应用于手写数字识别(如 MNIST 数据集),更奠定了现代计算机视觉的基石。它证明了:通过反向传播训练深层网络,是可行的。 尽管如今的 AI 模型已复杂到拥有数千亿参数,但 LeNet-5 的简洁结构,依然是理解 CNN 的最佳起点。 1. 核心架构:从“看”到“懂”的两步走 LeNet-5 的结构清晰地分为两个部分: 卷积编码器(Convolutional Encoder): 负责“看”——从图像中提取特征。 包含 2 个卷积层,每个后接...
使用 mitmdump抓包调试本地LLM服务完整指南
从零开始:使用 mitmdump 抓包调试本地 LLM 服务完整指南 在开发和调试本地大语言模型(如 vLLM、Ollama)时,我们经常需要确认发送给模型的具体参数(Prompt、Temperature、Max Tokens 等)以及模型返回的原始流式数据。mitmdump 是 mitmproxy 套件中的命令行工具,非常适合在服务器或无图形界面环境下进行流量分析。 本文将手把手教你从虚拟环境搭建到成功抓取并分析 LLM 流量的全过程。 第一步:准备 Python 虚拟环境 为了避免污染系统全局的 Python 包,强烈建议使用虚拟环境。 1. 创建虚拟环境 打开终端,进入你的工作目录,执行以下命令: 12# 创建一个名为 venv 的虚拟环境python3 -m venv venv 2. 激活虚拟环境 根据操作系统不同,执行不同的激活命令: Linux / macOS:1source venv/bin/activate Windows (PowerShell):1.\venv\Scripts\Activate.ps1 Windows...