Skip to main content

OKHK 👀

个人数字泔水\(⁠◔⁠‿⁠◔⁠)
Thinking...
  1. 查看 Linux 安装时间 - Linux Installation Date: How to Discover Your System’s Age

    https://linuxiac.com/how-to-find-linux-os-installation-date/

    多种查找Linux系统安装日期的方法,包括适用于所有Linux发行版的通用方法,以及针对特定发行版(如Debian/Ubuntu、Fedora/Rocky Linux/AlmaLinux和Arch Linux)的命令。

    * Linux系统没有专门存储安装日期信息的设置或文件。
    * 可以通过查找根文件系统(“/”)的创建日期来确定Linux系统的安装日期。
    * stat / 命令可以显示根文件系统的创建时间(“Birth”行)。
    * stat / | awk '/Birth: /{print $2 " " substr($3,1,5)}' 命令可以更简洁地显示安装日期和时间。
    * 另一种通用方法是使用 tune2fs -l $fsname | grep 'created' 命令,但需要root权限。
    * 在Debian/Ubuntu及其衍生版上,可以通过查看 /var/log/installer/syslog 文件的第一行来找到安装日期。
    * 在Fedora/RHEL及其衍生版上,可以通过检查“basesystem”包的安装日期来确定系统安装时间,使用 sudo rpm -qi basesystem | grep -i "install date" 命令。
    * 对于Fedora/RHEL系统,如果进行了就地升级,`basesystem` 包的安装日期会显示升级日期,此时应使用通用方法查找初始安装日期。
    * 在Arch Linux及其衍生版上,`/var/log/pacman.log` 文件的第一行会显示系统安装日期。

    #Script #DevOps #Linux Linux Installation Date: How to Discover Your System's Age
  2. GitHub 仓库分析工具

    https://ossinsight.io/analyze/jwenjian/visitor-badge

    一个免费的 Github 仓库分析工具, 提供很多维度的数据分析并带有精美的图表, 链接指向的是我的一个仓库的数据分析页面.

    另外注意到右下角有一个机器人的图标, 可以让你以自然语言问关于这个仓库的问题, 它会帮你转换成 SQL 语句替你找到答案, 背后当然依赖的是 ChatGPT 的 API.

    #AI #Tool #GitHub
  3. AI 毕业设计生成器

    这是一个辅助生成计算机毕业设计的工具,可以自动完成毕业设计的源码。它基于几百个 github 上面开源的 java 和 python 项目,运用 tengsorflow 技术,训练出了 AI 大模型。基本实现了计算机毕业设计生成器,能够初步生成 Java 或 python 基本源码。目前该项目处理实验阶段,还不成熟。

    体验地址

    https://fktool.com/biyesheji/

    参考资料

    https://www.ibm.com/topics/ai-model
    https://ai.google/discover/foundation-models/
    https://aimodels.org/ai-communities/

    https://www.v2ex.com/t/991319

    #RePost #AI
  4. 给研究 AI 的朋友推荐一款 AI 产品榜,aicpb.com,它收录了一万多款 AI 产品,覆盖了从访问量、时长、增长速度和营收等相关数据,并且对所有产品进行了维度细分,包含 100 多个子领域,较为全面。

    当前榜单按月更新,数据来源主要是 SimilarWeb 和 SensorTower,前者是一个著名的网站分析工具,后者是一家移动应用数据分析公司。

    https://m.okjike.com/originalPosts/6550e106859fc596df654ace

    #RePost #AI
  5. 实用脚本命令

    https://github.com/oldratlee/useful-scripts

    Java相关脚本

    show-busy-java-threads
    用于快速排查Java的CPU性能问题(top us值过高),自动查出运行的Java进程中消耗CPU多的线程,并打印出其线程栈,从而确定导致性能问题的方法调用。
    show-duplicate-java-classes
    找出jar文件和class目录中的重复类。用于排查Java类冲突问题。
    find-in-jars
    在目录下所有jar文件里,查找类或资源文件。


    🐚 Shell相关脚本

    Shell使用加强:

    c
    原样命令行输出,并拷贝标准输出到系统剪贴板,省去CTRL+C操作,优化命令行与其它应用之间的操作流。
    coat and taoc
    彩色cat/tac出文件行,方便人眼区分不同的行。
    a2l
    按行彩色输出参数,方便人眼查看。
    uq
    不重排序输入完成整个输入行的去重。相比系统的uniq命令加强的是可以跨行去重,不需要排序输入。
    ap and rp
    批量转换文件路径为绝对路径/相对路径,会自动跟踪链接并规范化路径。
    cp-into-docker-run
    一个Docker使用的便利脚本。拷贝本机的执行文件到指定的docker container中并在docker container中执行。
    tcp-connection-state-counter
    统计各个TCP连接状态的个数。用于方便排查系统连接负荷问题。
    xpl and xpf
    在命令行中快速完成 在文件浏览器中 打开/选中 指定的文件或文件夹的操作,优化命令行与其它应用之间的操作流。

    Shell开发/测试加强:

    echo-args
    输出脚本收到的参数,在控制台运行时,把参数值括起的括号显示成 红色,方便人眼查看。用于调试脚本参数输入。
    console-text-color-themes.sh
    显示Terminator的全部文字彩色组合的效果及其打印方式,用于开发Shell的彩色输出。
    parseOpts.sh
    命令行选项解析库,加强支持选项有多个值(即数组)。

    #Script #Shell #DevOps #GitHub GitHub - oldratlee/useful-scripts: 🐌 useful scripts for making developer's everyday life easier and happier, involved java, shell…
  6. NodeBench 脚本具有以下特点

    一键自动测试Yabs,三网线路,区域解锁等功能
    自动输出为markdown文件,方便论坛粘贴
    自动传输到粘贴板,方便直接复制为markdown格式

    使用方法
    bash 
    <(curl -sL https://raw.githubusercontent.com/LloydAsp/NodeBench/main/NodeBench.sh)
    

    #Linux #Script
  7. FlareSolverr - 绕过 Cloudflare 交互 5 秒盾

    https://github.com/FlareSolverr/FlareSolverr

    FlareSolverr 是一个代理服务器,旨在绕过 Cloudflare 和 DDoS-GUARD 保护。它通过启动一个代理服务器,并在接收到请求时使用 Selenium 和 undetected-chromedriver 创建一个 Chrome 浏览器实例来解决 Cloudflare 挑战,然后将 HTML 代码和 cookies 返回给用户,以便其他 HTTP 客户端可以使用这些 cookies 绕过 Cloudflare。

    #Cloudflare #GitHub GitHub - FlareSolverr/FlareSolverr: Proxy server to bypass Cloudflare protection
  8. https://medium.com/javarevisited/five-api-performance-optimization-tricks-that-every-java-developer-must-know-75324ee1d244

    作者讲了一些常见的 API 优化手段,不止是 Java 开发者适用。

    并行调用
    避免长事务:避免 RPC 和查询逻辑与事务代码放在一起,应该拆分。
    添加合适的索引
    数据库返回少量的数据
    加缓存

    #Doc #DevOps Five API Performance Optimization Tricks that Every Java Developer Must Know
OKHK