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有些文章是为了解决问题,有些则是记录技术世界里那些值得分享的折腾时刻✍️。

E5 自动订阅程序[已开源]

Office E5 自动订阅程序 ...

2020年3月2日 · 2 分钟 · 浅忆

基于 虚拟线程 构建高性能 Kafka → HTTP 转发服务

在物联网场景中,如果需要将设备数据转发到第三方平台,为了不影响IOT平台性能,通常将设备数据通过 Kafka 进行高速传输,但很多第三方平台只提供 HTTP 接口。如何在两者之间搭建一座"高性能、不丢消息"的桥梁? ps: 本文的目的是记录一个项目设计过程,便于日后复盘,但暂不提供实际压测指标(如吞吐量、延迟、资源消耗) ...

2026年5月21日 · 20 分钟 · 浅忆

记一次小模型微调/蒸馏学习(Qwen3-0.6B 从收货地址中提取结构化信息)

无意间,看见阿里云提供了针对 Qwen3-0.6B 的蒸馏教程,本文章本质上是跟着阿里云提供的教程学习微调过程,官方教程地址。 借用下阿里云教程的介绍: 大参数模型效果好,但成本高、响应慢。为了在保障效果的同时提升推理速度、降低成本,可首先借助大参数模型完成目标任务的数据生成,并使用这些数据微调小参数模型,使其在特定任务中达到接近大参数模型的表现,这一过程也被称为模型蒸馏。 本方案将以从一句话中提取结构化信息(如收件人、地址、电话)为例,演示如何通过模型蒸馏,让 Qwen3-0.6B 模型在此任务上达到大参数模型的表现。 ...

2026年3月1日 · 10 分钟 · 浅忆

Windows 上 Git SSH 私钥要不要设置密码?

最近我重新整理了一下自己电脑上的 Git SSH 配置,顺手也想清楚了一个以前一直有点纠结的问题: 私钥到底要不要设置密码? 不设密码,git pull、git push 都很顺手; 设了密码,VSCode 或 IDEA 里又经常弹窗让输入,挺烦。 ...

2026年5月20日 · 1 分钟 · 浅忆

使用 GitHub + Woodpecker 实现 Hugo 自动部署

这篇文章和使用 GitHub Actions 不同的是: 代码托管在 GitHub 私有仓库 CI/CD 在自己服务器执行 不想使用 GitHub Actions 分钟数 比 Jenkins / GitLab 更轻量 另一篇文章 : GitHub Actions + Hugo 构建 + rsync/SSH 部署到服务器 ...

2026年5月19日 · 3 分钟 · 浅忆

使用 GitHub Actions + rsync/SSH 实现 Hugo 自动部署

由于本博客之前还是手动部署,忍受一段时间后实在受不了了,还是开启了 CI/CD 日子~ 目标 实现: 1 本地写文章 → git push 到 GitHub → GitHub Actions 自动构建 Hugo → rsync 部署到服务器 ...

2026年5月18日 · 4 分钟 · 浅忆

Debian/Ubuntu + Docker + Mox 搭建Unbound,支持 DNSSEC/DANE 的 递归 DNS

安装 MOX 参考: 使用 Docker 部署 Mox Mail 邮局 在 Linux 上使用 Docker 部署 Mox 邮件服务器时,很多人会遇到: 1 DANE is inactive because MX records are not DNSSEC-signed. 但多数情况下,并不是域名没开启 DNSSEC,而是: Mox 使用的 DNS 解析器没有真正进行 DNSSEC 验证。 ...

2026年5月15日 · 3 分钟 · 浅忆

本地网络出口DNS检测[开源]

在上一篇文章从 DNS 异常排查到使用 mosdns v5 对国外网站进行分流解析 中已经在局域网中搭建好了一个dns分流。那么,如何验证是否是否成功呢? 可以直接访问 https://nstool.zxcvx.com/ https://nstool.netease.com/进行测试,本文章主要讲实现原理。 ...

2026年4月3日 · 2 分钟 · 浅忆

开源项目与小工具

0. E5 自动订阅程序 开源地址 https://github.com/luoye663/e5 1. 本地网络出口DNS检测 测试地址:https://nstool.zxcvx.com/ 开源地址 https://github.com/luoye663/dns-detector 2. 使用llama.cpp量化Qwen0.6B模型CPU运行 测试地址:[Demo测试地址](https://address-parse.zxcvx.com/)

2026年4月3日 · 1 分钟 · 浅忆

使用llama.cpp量化Qwen0.6B模型CPU运行

在上一篇文章记一次小模型微调/蒸馏学习(Qwen3-0.6B 从收货地址中提取结构化信息) 中已经蒸馏出数据,由于服务器没有显卡,我将模型转为GGUF,然后量化为Q5_K_M,使用llama.cpp 进行推理。 ...

2026年3月5日 · 7 分钟 · 浅忆