<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?><rss xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" version="2.0"><channel><title>爱开发博客_爱开发_博客_linux经验交流</title><link>https://www.lovekf.cn/</link><description>爱开发</description><item><title>AMD AI Max+ 395 (Strix Halo) 本地大模型部署指南与性能天梯图【2026年9月实测】</title><link>https://www.lovekf.cn/?id=48</link><description>&lt;blockquote&gt;&lt;/blockquote&gt;&lt;h2&gt;一、 硬件核心优势：为什么是AI Max+ 395？&lt;/h2&gt;&lt;p&gt;AI Max+ 395 的核心竞争力在于其 &lt;strong&gt;统一内存架构 (UMA)&lt;/strong&gt;。它最高支持 &lt;strong&gt;128GB LPDDR5X-8000&lt;/strong&gt; 统一内存，通过AMD可变显存技术，&lt;strong&gt;最多可将96GB分配为显存使用&lt;/strong&gt;。&lt;/p&gt;&lt;p&gt;这意味着，你可以用一台迷你主机或笔记本的价格，获得一张 &lt;strong&gt;“96GB显存”的顶级显卡&lt;/strong&gt;，从而在本地运行那些需要80GB甚至更高显存的超大模型。目前市面上几乎没有消费级显卡能提供如此大的显存容量。&lt;/p&gt;&lt;hr/&gt;&lt;h2&gt;二、 模型性能天梯图&lt;/h2&gt;&lt;p&gt;&lt;em&gt;基于llama.cpp Vulkan后端，实测数据（pp为Prefill，tg为Generation）&lt;/em&gt;&lt;/p&gt;&lt;table border=&quot;1&quot; cellpadding=&quot;5&quot; cellspacing=&quot;0&quot;&gt;&lt;thead&gt;&lt;tr class=&quot;firstRow&quot;&gt;&lt;th&gt;模型&lt;/th&gt;&lt;th&gt;参数量（激活/总）&lt;/th&gt;&lt;th&gt;量化规格&lt;/th&gt;&lt;th&gt;显存占用&lt;/th&gt;&lt;th&gt;pp (t/s)&lt;/th&gt;&lt;th&gt;tg (t/s)&lt;/th&gt;&lt;th&gt;备注&lt;/th&gt;&lt;/tr&gt;&lt;/thead&gt;&lt;tbody&gt;&lt;tr&gt;&lt;td&gt;&lt;strong&gt;LFM2.5 8B-A1B&lt;/strong&gt;&lt;/td&gt;&lt;td&gt;1B / 8B&lt;/td&gt;&lt;td&gt;Q4_K_M&lt;/td&gt;&lt;td&gt;~5GB&lt;/td&gt;&lt;td&gt;-&lt;/td&gt;&lt;td&gt;&lt;strong&gt;170&lt;/strong&gt;&lt;/td&gt;&lt;td&gt;速度之巅，极速响应的轻量级MoE模型&lt;/td&gt;&lt;/tr&gt;&lt;tr&gt;&lt;td&gt;&lt;strong&gt;Qwen3-Coder-30B-A3B&lt;/strong&gt;&lt;/td&gt;&lt;td&gt;3.3B / 30.5B&lt;/td&gt;&lt;td&gt;Q4_K_S&lt;/td&gt;&lt;td&gt;~17GB&lt;/td&gt;&lt;td&gt;-&lt;/td&gt;&lt;td&gt;&lt;strong&gt;100.99&lt;/strong&gt;&lt;/td&gt;&lt;td&gt;&lt;strong&gt;编程首选，速度与智能的完美平衡&lt;/strong&gt;&lt;/td&gt;&lt;/tr&gt;&lt;tr&gt;&lt;td&gt;&lt;strong&gt;Qwen3-Coder-30B-A3B&lt;/strong&gt;&lt;/td&gt;&lt;td&gt;3.3B / 30.5B&lt;/td&gt;&lt;td&gt;Q4_K_M&lt;/td&gt;&lt;td&gt;~18GB&lt;/td&gt;&lt;td&gt;779&lt;/td&gt;&lt;td&gt;&lt;strong&gt;66&lt;/strong&gt;&lt;/td&gt;&lt;td&gt;均衡配置，日常主力推荐&lt;/td&gt;&lt;/tr&gt;&lt;tr&gt;&lt;td&gt;&lt;strong&gt;Nemotron-3-Nano-30B&lt;/strong&gt;&lt;/td&gt;&lt;td&gt;~4B / 30B&lt;/td&gt;&lt;td&gt;Q4_K_M&lt;/td&gt;&lt;td&gt;~19GB&lt;/td&gt;&lt;td&gt;798&lt;/td&gt;&lt;td&gt;&lt;strong&gt;61&lt;/strong&gt;&lt;/td&gt;&lt;td&gt;性能强劲的MoE模型&lt;/td&gt;&lt;/tr&gt;&lt;tr&gt;&lt;td&gt;&lt;strong&gt;GPT-OSS 120B&lt;/strong&gt;&lt;/td&gt;&lt;td&gt;~12B / 120B&lt;/td&gt;&lt;td&gt;Q4_K_M&lt;/td&gt;&lt;td&gt;~65GB&lt;/td&gt;&lt;td&gt;404&lt;/td&gt;&lt;td&gt;&lt;strong&gt;52&lt;/strong&gt;&lt;/td&gt;&lt;td&gt;&lt;strong&gt;120B级MoE，速度惊人，智能极高&lt;/strong&gt;&lt;/td&gt;&lt;/tr&gt;&lt;tr&gt;&lt;td&gt;&lt;strong&gt;Qwen3-Coder-Next 80B&lt;/strong&gt;&lt;/td&gt;&lt;td&gt;3B / 80B&lt;/td&gt;&lt;td&gt;Q4_K_M&lt;/td&gt;&lt;td&gt;~45GB&lt;/td&gt;&lt;td&gt;-&lt;/td&gt;&lt;td&gt;&lt;strong&gt;42.7&lt;/strong&gt;&lt;/td&gt;&lt;td&gt;80B级编程模型，能力更强&lt;/td&gt;&lt;/tr&gt;&lt;tr&gt;&lt;td&gt;&lt;strong&gt;MiniMax M2.5&lt;/strong&gt;&lt;/td&gt;&lt;td&gt;- / 228.7B&lt;/td&gt;&lt;td&gt;Q3_K_M&lt;/td&gt;&lt;td&gt;-&lt;/td&gt;&lt;td&gt;-&lt;/td&gt;&lt;td&gt;&lt;strong&gt;32.8&lt;/strong&gt;&lt;/td&gt;&lt;td&gt;200B+级巨量模型，技术验证&lt;/td&gt;&lt;/tr&gt;&lt;tr&gt;&lt;td&gt;&lt;strong&gt;DeepSeek V4 Flash 284B&lt;/strong&gt;&lt;/td&gt;&lt;td&gt;- / 284B&lt;/td&gt;&lt;td&gt;UD-IQ2_XXS&lt;/td&gt;&lt;td&gt;&lt;strong&gt;90.86GB&lt;/strong&gt;&lt;/td&gt;&lt;td&gt;155.6&lt;/td&gt;&lt;td&gt;&lt;strong&gt;13.27&lt;/strong&gt;&lt;/td&gt;&lt;td&gt;&lt;strong&gt;挑战硬件极限，284B参数巨兽&lt;/strong&gt;&lt;/td&gt;&lt;/tr&gt;&lt;/tbody&gt;&lt;/table&gt;&lt;blockquote&gt;&lt;p&gt;&lt;strong&gt;特别提示&lt;/strong&gt;：表中 &lt;code&gt;Q4_K_M&lt;/code&gt;、&lt;code&gt;Q4_K_S&lt;/code&gt; 等为GGUF模型的量化级别，一般 &lt;code&gt;Q4_K_M&lt;/code&gt; 在速度与质量间平衡最好。&lt;/p&gt;&lt;/blockquote&gt;&lt;hr/&gt;&lt;h2&gt;三、 模型分类推荐&lt;/h2&gt;&lt;h3&gt;? 编程首选：Qwen3-Coder-30B-A3B&lt;/h3&gt;&lt;p&gt;这是目前Strix Halo平台上&lt;strong&gt;口碑最好、性能最均衡&lt;/strong&gt;的编程模型。&lt;/p&gt;&lt;ul class=&quot; list-paddingleft-2&quot;&gt;&lt;li&gt;&lt;p&gt;&lt;strong&gt;实测速度&lt;/strong&gt;：Q4_K_S 量化下可达 &lt;strong&gt;100.99 tokens/s&lt;/strong&gt;；Q4_K_M 量化下生成速度 &lt;strong&gt;66 tokens/s&lt;/strong&gt;。&lt;/p&gt;&lt;/li&gt;&lt;li&gt;&lt;p&gt;&lt;strong&gt;显存友好&lt;/strong&gt;：仅需约 &lt;strong&gt;17-18GB&lt;/strong&gt; 显存，完美适配96GB大显存。&lt;/p&gt;&lt;/li&gt;&lt;li&gt;&lt;p&gt;&lt;strong&gt;上下文&lt;/strong&gt;：原生支持 &lt;strong&gt;262,144 tokens (256K)&lt;/strong&gt; 超长上下文。&lt;/p&gt;&lt;/li&gt;&lt;li&gt;&lt;p&gt;&lt;strong&gt;适用场景&lt;/strong&gt;：日常代码补全、生成、解释、调试，响应极快，几乎无延迟。&lt;/p&gt;&lt;/li&gt;&lt;/ul&gt;&lt;h3&gt;? 智能巅峰：GPT-OSS 120B / Qwen3-Coder-Next 80B&lt;/h3&gt;&lt;p&gt;如果追求极致的模型智能，可以挑战更大规模的MoE模型。&lt;/p&gt;&lt;ul class=&quot; list-paddingleft-2&quot;&gt;&lt;li&gt;&lt;p&gt;&lt;strong&gt;GPT-OSS 120B&lt;/strong&gt;：生成速度 &lt;strong&gt;52 tokens/s&lt;/strong&gt;，显存占用约 &lt;strong&gt;65GB&lt;/strong&gt;。这是1200亿参数的MoE模型，智能水平远超30B级别。&lt;/p&gt;&lt;/li&gt;&lt;li&gt;&lt;p&gt;&lt;strong&gt;Qwen3-Coder-Next 80B&lt;/strong&gt;：生成速度 &lt;strong&gt;42.7 tokens/s&lt;/strong&gt;，显存占用约 &lt;strong&gt;45GB&lt;/strong&gt;。专为编程优化的80B MoE模型，代码能力更强。&lt;/p&gt;&lt;/li&gt;&lt;li&gt;&lt;p&gt;&lt;strong&gt;适用场景&lt;/strong&gt;：复杂算法设计、大型项目重构、高难度代码审查。&lt;/p&gt;&lt;/li&gt;&lt;/ul&gt;&lt;h3&gt;⚡️ 速度之巅：LFM2.5 8B-A1B&lt;/h3&gt;&lt;p&gt;如果你追求“秒回”的极致体验，这款轻量级MoE模型是不二之选。&lt;/p&gt;&lt;ul class=&quot; list-paddingleft-2&quot;&gt;&lt;li&gt;&lt;p&gt;&lt;strong&gt;实测速度&lt;/strong&gt;：生成速度高达 &lt;strong&gt;170 tokens/s&lt;/strong&gt;。&lt;/p&gt;&lt;/li&gt;&lt;li&gt;&lt;p&gt;&lt;strong&gt;显存占用&lt;/strong&gt;：仅需约 &lt;strong&gt;5GB&lt;/strong&gt;，几乎不占用资源。&lt;/p&gt;&lt;/li&gt;&lt;li&gt;&lt;p&gt;&lt;strong&gt;适用场景&lt;/strong&gt;：实时对话、简单代码补全、高频交互。&lt;/p&gt;&lt;/li&gt;&lt;/ul&gt;&lt;h3&gt;? 挑战极限：DeepSeek V4 Flash 284B / MiniMax M2.5&lt;/h3&gt;&lt;p&gt;这是属于“硬核玩家”的领域，主要用于&lt;strong&gt;技术验证&lt;/strong&gt;和&lt;strong&gt;探索硬件上限&lt;/strong&gt;。&lt;/p&gt;&lt;ul class=&quot; list-paddingleft-2&quot;&gt;&lt;li&gt;&lt;p&gt;&lt;strong&gt;DeepSeek V4 Flash 284B&lt;/strong&gt;：在 &lt;strong&gt;UD-IQ2_XXS&lt;/strong&gt; 极限量化下，模型大小被压缩至 &lt;strong&gt;90.86GB&lt;/strong&gt;，生成速度约 &lt;strong&gt;13.27 tokens/s&lt;/strong&gt;。这是2840亿参数的巨量模型，能跑起来本身就是一种成就。&lt;/p&gt;&lt;/li&gt;&lt;li&gt;&lt;p&gt;&lt;strong&gt;适用场景&lt;/strong&gt;：极客精神、技术炫耀、验证极限量化效果。&lt;/p&gt;&lt;/li&gt;&lt;/ul&gt;&lt;hr/&gt;&lt;h2&gt;四、 部署优化建议&lt;/h2&gt;&lt;h3&gt;1. 推理引擎选择：首选 llama.cpp&lt;/h3&gt;&lt;p&gt;社区实测表明，使用 &lt;strong&gt;llama.cpp&lt;/strong&gt; 配合 &lt;strong&gt;Vulkan&lt;/strong&gt; 后端能获得最佳性能。有开发者专门为Strix Halo平台提供了优化版llama.cpp，集成了Flash Attention (FA) 和 MoE预填充修复。&lt;/p&gt;&lt;h3&gt;2. 系统与驱动&lt;/h3&gt;&lt;ul class=&quot; list-paddingleft-2&quot;&gt;&lt;li&gt;&lt;p&gt;&lt;strong&gt;操作系统&lt;/strong&gt;：推荐 &lt;strong&gt;Linux&lt;/strong&gt; (如Fedora 43)，性能释放更充分。&lt;/p&gt;&lt;/li&gt;&lt;li&gt;&lt;p&gt;&lt;strong&gt;GPU后端&lt;/strong&gt;：&lt;strong&gt;Vulkan (RADV)&lt;/strong&gt; 是目前社区验证最稳定、速度最快的后端。&lt;/p&gt;&lt;/li&gt;&lt;li&gt;&lt;p&gt;&lt;strong&gt;ROCm&lt;/strong&gt;：亦可使用，但配置相对复杂，且在某些测试中Vulkan速度更快。&lt;/p&gt;&lt;/li&gt;&lt;/ul&gt;&lt;h3&gt;3. BIOS设置&lt;/h3&gt;&lt;p&gt;进入BIOS，将 &lt;strong&gt;UMA Frame Buffer Size&lt;/strong&gt; 设置为 &lt;strong&gt;512MB&lt;/strong&gt;。这能确保操作系统识别并使用几乎所有的物理内存作为统一显存。&lt;/p&gt;&lt;h3&gt;4. 模型格式&lt;/h3&gt;&lt;p&gt;优先选择 &lt;strong&gt;GGUF&lt;/strong&gt; 格式的量化模型（如 &lt;code&gt;Q4_K_M&lt;/code&gt;、&lt;code&gt;Q4_K_S&lt;/code&gt;），这是llama.cpp的原生格式，兼容性和性能最佳。&lt;/p&gt;&lt;hr/&gt;&lt;h2&gt;五、 总结&lt;/h2&gt;&lt;p&gt;AMD AI Max+ 395 (Strix Halo) 的出现，真正将 &lt;strong&gt;“千亿参数大模型本地运行”&lt;/strong&gt; 从理想变成了现实。它用不到2万元的价格，提供了消费级市场独一无二的 &lt;strong&gt;96GB超大显存&lt;/strong&gt; 解决方案。&lt;/p&gt;&lt;p&gt;对于AI开发者和发烧友而言，这不仅是硬件的升级，更是一次开发范式的变革——从此，你可以在本地拥有一个 &lt;strong&gt;“无限Token、数据不出门”&lt;/strong&gt; 的私人AI工作站。&lt;/p&gt;</description><pubDate>Tue, 01 Sep 2026 15:21:01 +0800</pubDate></item><item><title>双磁臂sas盘搭建nas安装群晖和飞牛</title><link>https://www.lovekf.cn/?id=47</link><description>&lt;p&gt;今年磁盘价格暴涨，相信不少人买了二手的sas盘搭建nas，双磁臂sas盘搭建nas一定要注意，群晖没办法识别该类磁盘的信息，会导致创建阵列只能识别一半的&lt;span style=&quot;text-wrap-mode: wrap;&quot;&gt;双磁臂sas盘，即使你使用linux命令行组建成功整列也没有办法让群晖识别整列，只能和纯粹的linux系统一样，脱离控制界面使用，而飞牛完全没有这个问题，能够完整识别并管理使用。&lt;/span&gt;&lt;/p&gt;&lt;p&gt;&lt;span style=&quot;text-wrap-mode: wrap;&quot;&gt;用这种盘发换飞牛，我已经试验过很多次了，纯粹浪费时间。&lt;/span&gt;&lt;/p&gt;</description><pubDate>Sat, 28 Mar 2026 02:17:12 +0800</pubDate></item><item><title>修复黑群晖 DSM6.3 + Btrfs 存储空间/磁盘损毁/堪用的问题</title><link>https://www.lovekf.cn/?id=46</link><description>&lt;p&gt;&lt;span style=&quot;font-size: 18px;&quot;&gt;&lt;strong&gt;所有用群晖的人都会遇到过磁盘损毁的问题吧，如果是组了raid的情况下，这种问题通过修复，将会自动恢复，但是对于单盘的用户来说，这简直就是噩梦。&lt;/strong&gt;&lt;/span&gt;&lt;/p&gt;&lt;p style=&quot;text-align: center;&quot;&gt;&lt;img alt=&quot;&quot; src=&quot;https://www.lovekf.cn/zb_users/upload/2026/02/202602171608516742027.png&quot;/&gt;&lt;/p&gt;&lt;p&gt;一下为本人总结的修复方案:&lt;/p&gt;&lt;p&gt;&lt;br/&gt;&lt;/p&gt;&lt;pre class=&quot;brush:bash;toolbar:false;&quot;&gt;#获取root权限，执行sudo&amp;nbsp;-i后输入admin账号的密码，对ssh提权至root

sudo&amp;nbsp;-i

cat&amp;nbsp;/proc/mdstat&amp;nbsp;&amp;nbsp;#检查四磁盘情况

synospace&amp;nbsp;–stop-all-spaces&amp;nbsp;#&amp;nbsp;（群晖命令）停止所有存储池

mdadm&amp;nbsp;–assemble&amp;nbsp;–scan&amp;nbsp;#&amp;nbsp;扫描并装载所有存储池
#请注意上面这一步是建立在硬盘并无故障进行的修复方案，如果硬盘已经在损毁的边缘，请用其他方式修复
#（这一步执行不了没关系，停了所有的储存池后重启系统，系统将会重新加载所有储存池，并对校验错误的储存池进行清理）

reboot&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;#重启系统&lt;/pre&gt;&lt;p&gt;&lt;br/&gt;&lt;/p&gt;&lt;p&gt;系统会提示:&lt;/p&gt;&lt;p&gt;由于异常电源故障或存储池重组，存储池 1 已自动执行数据清理以确保数据一致性。若要取消，请进入存储管理器 &amp;gt; 存储池 &amp;gt; 数据清理。&lt;/p&gt;&lt;p&gt;&lt;br/&gt;&lt;/p&gt;&lt;p&gt;&lt;span style=&quot;font-size: 24px; color: #FF0000;&quot;&gt;温馨提醒，该方案只针对硬盘没有损坏的情况下的修复储存池损毁的问题，请做好数据备份，防止发生数据丢失。&lt;/span&gt;&lt;/p&gt;</description><pubDate>Tue, 17 Feb 2026 16:05:30 +0800</pubDate></item><item><title>Edge历史版本下载</title><link>https://www.lovekf.cn/?id=45</link><description>&lt;head&gt;&lt;/head&gt;&lt;body&gt;&lt;p&gt;Edge越更新内存占用越大，16gb内存都有点卡顿了，以下是降级方案。&lt;br&gt;1.卸载Edge&lt;br&gt;&lt;code&gt;https://github.com/ShadowWhisperer/Remove-MS-Edge/releases/download/2.2/Remove-Edge.exe&lt;/code&gt;&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;这个文件是开源项目&lt;a href=&quot;https://github.com/ShadowWhisperer/Remove-MS-Edge编译的edge卸载工具，自行下载。&quot;&gt;https://github.com/ShadowWhisperer/Remove-MS-Edge编译的edge卸载工具，自行下载。&lt;/a&gt;&lt;br&gt;2.安装旧版的Edge（这个项目收藏了几乎所有的版本edge）&lt;br&gt;&lt;a href=&quot;https://github.com/Bush2021/edge_installer&quot;&gt;https://github.com/Bush2021/edge_installer&lt;/a&gt;&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;如果有个别人打不开上方链接，请通过下方链接获取&lt;br&gt;通过网盘分享的文件：MicrosoftEdge_X64_130.0.2849.46.exe&lt;br&gt;链接: &lt;a href=&quot;https://pan.baidu.com/s/1rFau-MOtzI9dizAg_qV4Nw?pwd=7ijz&quot;&gt;https://pan.baidu.com/s/1rFau-MOtzI9dizAg_qV4Nw?pwd=7ijz&lt;/a&gt; 提取码: 7ijz&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;通过网盘分享的文件：Remove-Edge.exe&lt;br&gt;链接: &lt;a href=&quot;https://pan.baidu.com/s/1AE59KZPSbCXQdfk2m_oNkA?pwd=sik4&quot;&gt;https://pan.baidu.com/s/1AE59KZPSbCXQdfk2m_oNkA?pwd=sik4&lt;/a&gt; 提取码: sik4&lt;/p&gt;
&lt;/body&gt;</description><pubDate>Thu, 27 Nov 2025 00:09:08 +0800</pubDate></item><item><title>站点收录案例讲解</title><link>https://www.lovekf.cn/?id=44</link><description>&lt;head&gt;&lt;/head&gt;&lt;body&gt;&lt;p&gt;站点做好SEO的关键在于做好页面抓取速度、提高搜索引擎点击量、提供稳定的服务器、页面尽量尝试提供html格式，有利于搜索引擎爬虫爬取。&lt;/p&gt;
&lt;ol&gt;
&lt;li&gt;站点robots.txt参考示例&lt;/li&gt;&lt;/ol&gt;
&lt;pre&gt;&lt;code class=&quot;language-bash&quot;&gt;User-agent: *
Allow: /

Sitemap: https://域名/sitemap.xml

Disallow: /static/js/
Disallow: /static/css/
Disallow: /static/picture/
&lt;/code&gt;&lt;/pre&gt;
&lt;ol&gt;
&lt;li&gt;sitemap.xml示例&lt;/li&gt;&lt;/ol&gt;
&lt;pre&gt;&lt;code class=&quot;language-html&quot;&gt;&amp;lt;?xml version=&quot;1.0&quot; encoding=&quot;UTF-8&quot;?&amp;gt;
&amp;lt;urlset xmlns=&quot;http://www.sitemaps.org/schemas/sitemap/0.9&quot;
        xmlns:xsi=&quot;http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance&quot;
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        http://www.sitemaps.org/schemas/sitemap/0.9/sitemap.xsd&quot;&amp;gt;
  
  &amp;lt;url&amp;gt;
    &amp;lt;loc&amp;gt;https://域名/&amp;lt;/loc&amp;gt;
    &amp;lt;lastmod&amp;gt;2025-08-26&amp;lt;/lastmod&amp;gt;
    &amp;lt;changefreq&amp;gt;weekly&amp;lt;/changefreq&amp;gt;
    &amp;lt;priority&amp;gt;1.0&amp;lt;/priority&amp;gt;
  &amp;lt;/url&amp;gt;
  
  &amp;lt;url&amp;gt;
    &amp;lt;loc&amp;gt;https://域名/index1.html&amp;lt;/loc&amp;gt;
    &amp;lt;lastmod&amp;gt;2025-08-26&amp;lt;/lastmod&amp;gt;
    &amp;lt;changefreq&amp;gt;weekly&amp;lt;/changefreq&amp;gt;
    &amp;lt;priority&amp;gt;0.9&amp;lt;/priority&amp;gt;
  &amp;lt;/url&amp;gt;
  



  
&amp;lt;/urlset&amp;gt;
&lt;/code&gt;&lt;/pre&gt;
&lt;/body&gt;</description><pubDate>Thu, 04 Sep 2025 05:43:14 +0800</pubDate></item><item><title>netcraft反钓鱼举报和拦截</title><link>https://www.lovekf.cn/?id=43</link><description>&lt;head&gt;&lt;/head&gt;&lt;body&gt;&lt;p&gt;目前网络环境中钓鱼网站数不胜数，netcraft作为网络钓鱼防护、域名保护、品牌保护的领先强者，可以快速处理钓鱼网站。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;1.浏览器保护&lt;br&gt;Netcraft 的免费浏览器扩展提供实时增强的保护，防止恶意网站保护您免受网络钓鱼、虚假商店和恶意脚本（如 JavaScript 撇油器和加密货币矿工）的侵害。浏览器扩展适用于所有主流浏览器，包括 Chrome、Firefox、Edge 和 Opera。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;具体在对应浏览器应用商店下载。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;2.举报可疑网站&lt;br&gt;&lt;a href=&quot;https://report.netcraft.com/report&quot;&gt;https://report.netcraft.com/report&lt;/a&gt;&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;3.站点检测&lt;br&gt;&lt;a href=&quot;https://sitereport.netcraft.com/&quot;&gt;https://sitereport.netcraft.com/&lt;/a&gt;&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;Netcraft同样是微软的品牌和域名保护者，该网站反钓鱼业务是付费业务不适合个人使用，个人可使用功能已经收集整理完毕。&lt;/p&gt;
&lt;/body&gt;</description><pubDate>Wed, 11 Jun 2025 02:57:28 +0800</pubDate></item><item><title>kms激活docker:johngong/kms</title><link>https://www.lovekf.cn/?id=42</link><description>&lt;head&gt;&lt;/head&gt;&lt;body&gt;&lt;p&gt;&lt;a href=&quot;https://hub.docker.com/r/johngong/kms/&quot;&gt;https://hub.docker.com/r/johngong/kms/&lt;/a&gt;&lt;br&gt;创建docker容器&lt;/p&gt;
&lt;pre&gt;&lt;code class=&quot;language-bash&quot;&gt; docker create \
    --name=kms \
    -p 1688:1688 \
    -p 8080:8080 \
    --restart unless-stopped \
   johngong/kms:latest
&lt;/code&gt;&lt;/pre&gt;
&lt;p&gt;端口说明&lt;/p&gt;
&lt;table&gt;
&lt;thead&gt;
&lt;tr&gt;
&lt;th&gt;端口&lt;/th&gt;
&lt;th&gt;解释说明&lt;/th&gt;
&lt;/tr&gt;
&lt;/thead&gt;
&lt;tbody&gt;
&lt;tr&gt;
&lt;td&gt;1688&lt;/td&gt;
&lt;td&gt;kms默认端口&lt;/td&gt;
&lt;/tr&gt;
&lt;tr&gt;
&lt;td&gt;8080&lt;/td&gt;
&lt;td&gt;web界面&lt;/td&gt;
&lt;/tr&gt;
&lt;/tbody&gt;
&lt;/table&gt;
&lt;p&gt;群辉docker也支持奥&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;群晖docker注册表搜索：johngong-kms2&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;分享自用kms：kms.lovekf.cn&lt;/p&gt;
&lt;/body&gt;</description><pubDate>Sun, 27 Apr 2025 03:16:40 +0800</pubDate></item><item><title>乌班图服务器版安装VNC</title><link>https://www.lovekf.cn/?id=41</link><description>&lt;head&gt;&lt;/head&gt;&lt;body&gt;&lt;pre&gt;&lt;code class=&quot;language-bash&quot;&gt;sudo apt update
sudo apt install ubuntu-desktop

#启动并启用显示管理器
sudo systemctl start gdm3  
sudo systemctl enable gdm3

#安装中文包
sudo apt install language-pack-zh-hans language-pack-gnome-zh-hans fonts-wqy-zenhei fonts-wqy-microhei

#安装中文输入法（以IBus为例）
sudo apt install ibus ibus-libpinyin ibus-clutter ibus-gtk ibus-gtk3 ibus-qt4

sudo reboot

sudo apt install tigervnc-standalone-server

vncpasswd  #设置连接密码

#启动vnc并且开启服务 1 默认端口5901，需要防火墙放行
tigervncserver  :1 -localhost no -geometry 1920x1080

#vncserver -list 列出所有服务
#vncserver -kill 结束所有服务

#创建开机启动服务
sudo nano /etc/systemd/system/vncserver@:1.service


&lt;/code&gt;&lt;/pre&gt;
&lt;p&gt;粘贴一下内容：&lt;/p&gt;
&lt;pre&gt;&lt;code class=&quot;language-bash&quot;&gt;[Unit]
Description=TigerVNC Server on :1
After=syslog.target network.target

[Service]
Type=forking
User=your_username
ExecStartPre=/usr/bin/vncserver -kill :1
ExecStart=/usr/bin/vncserver :1 -localhost no -geometry 1280x720 -depth 24
ExecStop=/usr/bin/vncserver -kill :1

[Install]
WantedBy=multi-user.target
&lt;/code&gt;&lt;/pre&gt;
&lt;p&gt;保存后退出然后执行&lt;/p&gt;
&lt;pre&gt;&lt;code class=&quot;language-bash&quot;&gt;sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl start vncserver@:1
sudo systemctl enable vncserver@:1
&lt;/code&gt;&lt;/pre&gt;
&lt;p&gt;自动登录：如需跳过登录界面，可配置自动登录。编辑/etc/gdm3/daemon.conf文件，取消注释并修改以下行：&lt;/p&gt;
&lt;pre&gt;&lt;code class=&quot;language-bash&quot;&gt;AutomaticLoginEnable = true
AutomaticLogin = your_username
&lt;/code&gt;&lt;/pre&gt;
&lt;/body&gt;</description><pubDate>Tue, 15 Apr 2025 13:16:42 +0800</pubDate></item><item><title>Mysql8.0数据库搭建主备同步</title><link>https://www.lovekf.cn/?id=40</link><description>&lt;head&gt;&lt;/head&gt;&lt;body&gt;&lt;p&gt;数据库主备同步的核心是确保主库（Master）的数据变更能实时同步到备库（Slave）。这通常通过二进制日志（binlog）实现。主库将SQL操作记录到binlog，备库通过IO线程读取这些日志，并用SQL线程重放以更新数据。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;数据库同步还要考虑主备切换的场景，比如主库故障时如何提升备库为主库，以及原主库恢复后的重新加入。此外，高可用架构如MHA或MySQL Group Replication可能也是用户关心的点。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;需要确保信息准确，避免过时的方法。MySQL 8.0的默认复制方式可能有所不同，是否使用基于GTID的复制，以及并行复制的配置等。同时，提醒用户注意版本兼容性，不同版本可能有不同的配置参数。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;MySQL 主备同步（主从复制）是确保数据高可用的重要机制，其核心原理是通过 二进制日志（binlog） 将主库（Master）的数据变更实时同步到备库（Slave）。以下是关键实现步骤和注意事项：&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;一、主备同步核心原理&lt;br&gt;主库（Master）&lt;br&gt;将所有写操作（如 INSERT/UPDATE/DELETE）记录到 binlog。&lt;br&gt;通过 dump thread 将 binlog 事件发送给备库。&lt;br&gt;备库（Slave）&lt;br&gt;IO线程：连接主库，拉取 binlog 并写入本地 relay log。&lt;br&gt;SQL线程：读取 relay log 中的事件，重放为 SQL 操作更新数据。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;二、主备同步配置步骤（以 GTID 模式为例）&lt;/p&gt;
&lt;ol&gt;
&lt;li&gt;主库配置&lt;/li&gt;&lt;/ol&gt;
&lt;pre&gt;&lt;code class=&quot;language-bash&quot;&gt;# my.cnf
[mysqld]
server-id = 1                  # 唯一标识
log-bin = mysql-bin            # 启用 binlog
gtid_mode = ON                 # 启用 GTID
enforce-gtid-consistency = ON  # 强制 GTID 一致性
&lt;/code&gt;&lt;/pre&gt;
&lt;p&gt;2.备库配置&lt;/p&gt;
&lt;pre&gt;&lt;code class=&quot;language-bash&quot;&gt;# my.cnf
[mysqld]
server-id = 2                  # 与主库不同
gtid_mode = ON
enforce-gtid-consistency = ON
read_only = ON                 # 设为只读（可选）
&lt;/code&gt;&lt;/pre&gt;
&lt;p&gt;3.主库创建复制用户&lt;/p&gt;
&lt;pre&gt;&lt;code class=&quot;language-sql&quot;&gt;-- 若备库使用旧版本客户端，改用 mysql_native_password 插件
CREATE USER 'repl'@'%' IDENTIFIED WITH mysql_native_password BY 'YourPassword';
GRANT REPLICATION SLAVE ON *.* TO 'repl'@'%';
FLUSH PRIVILEGES;
&lt;/code&gt;&lt;/pre&gt;
&lt;p&gt;4.备库启动复制&lt;/p&gt;
&lt;pre&gt;&lt;code class=&quot;language-sql&quot;&gt;CHANGE MASTER TO
MASTER_AUTO_POSITION = 1,     -- GTID 模式自动定位
MASTER_HOST = '主库IP',
MASTER_USER = 'repl',
MASTER_PASSWORD = 'password';

START SLAVE; --启动同步
SHOW SLAVE STATUS; --查看同步状态
SHOW MASTER STATUS; --查看主库状态
STOP SLAVE; --停止复制
RESET SLAVE ALL; --重置复制配置
&lt;/code&gt;&lt;/pre&gt;
&lt;p&gt;5.测试数据库同步&lt;/p&gt;
&lt;pre&gt;&lt;code class=&quot;language-sql&quot;&gt;-- 在主库执行
CREATE DATABASE test_db;
USE test_db;
CREATE TABLE t1 (id INT);
INSERT INTO t1 VALUES (1);

-- 在备库查询
SELECT * FROM test_db.t1;  -- 应返回 id=1
&lt;/code&gt;&lt;/pre&gt;
&lt;p&gt;三、常见错误场景与强制同步方法&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;1.SQL 线程报错（如主键冲突）&lt;br&gt;错误示例：Duplicate entry for key ‘PRIMARY’&lt;/p&gt;
&lt;pre&gt;&lt;code class=&quot;language-sql&quot;&gt;-- 跳过当前导致错误的事件（通常跳过 1 个事件）
STOP SLAVE;
SET GLOBAL sql_slave_skip_counter = 1;
START SLAVE;
&lt;/code&gt;&lt;/pre&gt;
&lt;p&gt;2.IO 线程报错（如网络中断）&lt;br&gt;错误示例：Lost connection to master during query&lt;/p&gt;
&lt;pre&gt;&lt;code class=&quot;language-sql&quot;&gt;-- 重新连接主库（确保网络正常）
STOP SLAVE;
CHANGE MASTER TO MASTER_LOG_FILE = 'binlog文件名', MASTER_LOG_POS = 位置;
--MASTER_LOG_POS和MASTER_LOG_FILE具体内容可通过 SHOW SLAVE STATUS; 命令获取
START SLAVE;
&lt;/code&gt;&lt;/pre&gt;
&lt;p&gt;3.高级强制同步方法&lt;br&gt;如果错误无法跳过且需完全重建备库&lt;/p&gt;
&lt;pre&gt;&lt;code class=&quot;language-sql&quot;&gt;STOP SLAVE;

RESET SLAVE ALL;

CHANGE MASTER TO
  MASTER_HOST = '主库IP',
  MASTER_USER = '复制用户',
  MASTER_PASSWORD = '密码',
  MASTER_LOG_FILE = '当前主库binlog文件名',
  MASTER_LOG_POS = 当前主库binlog位置;
  
  START SLAVE;
&lt;/code&gt;&lt;/pre&gt;
&lt;/body&gt;</description><pubDate>Sat, 22 Mar 2025 02:24:38 +0800</pubDate></item><item><title>linux宽带速度测试</title><link>https://www.lovekf.cn/?id=39</link><description>&lt;head&gt;&lt;/head&gt;&lt;body&gt;&lt;pre&gt;&lt;code class=&quot;language-bash&quot;&gt;wget -O /dev/null https://sin-speed.hetzner.com/100MB.bin --progress=bar:force

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&lt;/code&gt;&lt;/pre&gt;
&lt;/body&gt;</description><pubDate>Mon, 17 Mar 2025 01:47:22 +0800</pubDate></item></channel></rss>