标题: 迷你主机自部署服务推荐
作者: #svenn
板块: #搞七捻三
编号: 1771021
帖子: https://linux.do/t/topic/1771021
时间: 2026-03-17 15:04:15
摘要:

最近想起几年前买过一个2c2g的mini工控机, cpu 是 “Intel(R) Celeron(R) CPU N2815 @ 1.86GHz”，
想着空着也是浪费，于是装了个 Linux Mint 22.3 用来部署点服务玩.
佬友们有啥推荐的轻量服务吗？
目前我部署的服务如下(内存已占用44%):
1.kula：
一个轻量的服务器监控工具。
  

      github.com
  

  
    
  

  GitHub - c0m4r/kula: Lightweight, self-contained Linux® server...

    Lightweight, self-contained Linux® server monitoring tool


  

  
    
    
  

  


2.blinko
一个在线笔记工具，用来记录点灵感
  

      github.com
  

  
    
  

  GitHub - blinkospace/blinko: An open-source, self-hosted personal AI note tool...

    An open-source, self-hosted personal AI note tool prioritizing privacy, built using TypeScript .


  

  
    
    
  

  


3.CLIProxyAPI
这个应该不用我介绍，佬友们都懂的东西
  

      github.com
  

  
    
  

  GitHub - router-for-me/CLIProxyAPI: Wrap Gemini CLI, Antigravity, ChatGPT Codex,...

    Wrap Gemini CLI, Antigravity, ChatGPT Codex, Claude Code, Qwen Code, iFlow as an OpenAI/Gemini/Claude/Codex compatible API service, allowing you to enjoy the free Gemini 2.5 Pro, GPT 5, Claude, Qwen model through API


  

  
    
    
  

  


4.CliproxyAccountCleaner
用于 CLIProxyAPI 批量账号管理
  

      github.com
  

  
    
  

  GitHub - HsMirage/CliproxyAccountCleaner: 一个用于CLI Proxy API 批量账号管理的工具：Cliproxy Account...

    一个用于CLI Proxy API 批量账号管理的工具：Cliproxy Account Cleaner


  

  
    
    
  

  


5.clash-for-linux-install
科学上网
  

      github.com
  

  
    
  

  GitHub - nelvko/clash-for-linux-install: 😼 优雅地使用基于 clash/mihomo 的代理环境

    😼 优雅地使用基于 clash/mihomo 的代理环境


  

  
    
    
  

  


6.homepage
聚合上述部署的服务链接
  

      github.com
  

  
    
  

  GitHub - gethomepage/homepage: A highly customizable homepage (or startpage /...

    A highly customizable homepage (or startpage / application dashboard) with Docker and service API integrations.

标题: 嫌水贴攒 LDC 太慢？我提两个能从根本上解决问题的建议
作者: #AriesKnight
板块: #搞七捻三
编号: 1771029
帖子: https://linux.do/t/topic/1771029
时间: 2026-03-17 15:05:22
摘要:

说白了，之前大家走偏门，根本原因还是水贴攒积分太慢，而各种消耗需求又太大。
只堵不疏肯定不行，我有两点优化建议，和大家交流一下：
1. 把积分重新和技术贡献绑定
既然嫌水贴慢，那就重赏技术大佬。比如谁发了个好用的部署教程，或者帮人排了技术坑，系统直接砸一大堆积分给他，让搞技术产出的人“先富起来”，让认真做原创教程、实用经验、开源分享和问题解答的人更容易拿到积分。
2. 完善积分消耗体系
交易区只能是 闲置换积分 或 东西换东西。同时官方最好再整点官方回收机制，比如绝版徽章之类的稀缺玩意儿，把大家手里多出来的积分消耗掉。避免积分只进不出，防止积分通胀变废纸，保证体系长期稳定。
佬友们觉得这个思路有没有搞头？或者有更好的建议也可以提出来

标题: 友邦保险怎么样，有佬懂的没
作者: #pigndu
板块: #搞七捻三
编号: 1771034
帖子: https://linux.do/t/topic/1771034
时间: 2026-03-17 15:05:47
摘要:

友邦保险怎么样，有佬懂的没

标题: 今天反重力的额度是不是又上去了？
作者: #黄霄雲（Google Ultra会员）
板块: #搞七捻三
编号: 1771036
帖子: https://linux.do/t/topic/1771036
时间: 2026-03-17 15:05:53
摘要:

从2点多用到现在，还没减少今天。
我是ultra的，没则呢么减，要是昨天，照这个用法，应该已经到60%了

标题: 想知道L站里有多少三级佬？有入口可以看吗？
作者: #Bany
板块: #搞七捻三
编号: 1771043
帖子: https://linux.do/t/topic/1771043
时间: 2026-03-17 15:06:11
摘要:

如题。
是不是没有公布这个数据？其实还是很想知道的

标题: 大家现在都是怎么进行编程的
作者: #bohe
板块: #开发调优
编号: 1771052
帖子: https://linux.do/t/topic/1771052
时间: 2026-03-17 15:07:16
摘要:

古法编程，公益站搭配cc，直接claude max来cc，codex，kiro，cursor，反重力，还有什么呢。
然后感觉这样搭配好处是什么，好用吗，效率如何，做出来的东西满意吗。
ps：我自己目前是没有什么编程软件了，cursor经常输出着输出着就不动了，反重力也是同理，kiro则是没有pro以上的号

标题: 没想到因为apple教育优惠我又冲动了
作者: #Harry
板块: #搞七捻三
编号: 1771053
帖子: https://linux.do/t/topic/1771053
时间: 2026-03-17 15:07:16
摘要:

最近看mac mini很火
有人说2700买的用了一年3700卖出去了
我觉得真有意思  然后我发现教育优惠便宜不少
再加上日元汇率疲软 我一算 教育优惠丐版79800JPY
合计3450左右 本来没啥兴趣（对我确实没啥用）
对比某宝4k+的价格感觉还是便宜
然后我就稀里糊涂研究apple的教育优惠
随便拿个edu 稀里糊涂提交了认证 然后就过了？
我寻思过都过了 那就买一台吧？
结果发货要4月8日…我就放弃了
刚才上厕所刷新 发现可以后天到啦？ 直接下单
瞎折腾买了个没啥用的东西
就当是为学生时代没有能力买自己喜欢的东西买单了吧
没能力的时候想要的很多，有能力了没用的更多。

标题: AI CLI工具哪家强？
作者: #WuHuFly
板块: #搞七捻三
编号: 1771056
帖子: https://linux.do/t/topic/1771056
时间: 2026-03-17 15:07:48
摘要:

前面用cc写一个小玩意，BioFlow-CLI，一个生物信息学相关的脚本工具，中间也一直在用cc进行版本更新，每次都会要求它本地测试没问题再更新。
今天中转站报错，就用gemini cli更新了新版本，结果给我报错，25306 errors ，为何如此，是不是cli工具的差别，算上codex，哪个更好呢？opencode怎么样？

标题: 被禁言和举报过帖子，还能升三级吗，谢谢
作者: #zapp
板块: #搞七捻三
编号: 1771059
帖子: https://linux.do/t/topic/1771059
时间: 2026-03-17 15:08:28
摘要:

之前不了解论坛的规则和限制，发了一个不合适的帖子，被举报了。
然后在聊天频道里面看到别人发签到，也跟着发了一个签到，被禁言了。
想问下各位佬，这种情况还能升三级吗？可以的话，什么时候才能升到三级。谢谢佬。

标题: 油管封号到底是啥机制？莫名其妙就被封了
作者: #Zz
板块: #搞七捻三
编号: 1771064
帖子: https://linux.do/t/topic/1771064
时间: 2026-03-17 15:08:51
摘要:

我油管唯一用途就是用来听歌，有事没事就挂着歌单听歌，没有评论没有发视频，然后上个月用了领英的三个月会员。是因为这个吗？申诉一次他说核实了的确违规，我看违规项目都是需要发评论区和视频才会被封啊。。。不懂他的封号逻辑

标题: 写了一个nanobot-playbook，放Github了
作者: #天行健
板块: #开发调优
编号: 1771066
帖子: https://linux.do/t/topic/1771066
时间: 2026-03-17 15:09:14
摘要:

本帖使用社区公益推广，符合推广要求。我申明并遵循社区要求的以下内容：

我的项目是免费使用的，无收费（变相收费、赞助）部分： 是
我的帖子已经打上 公益推广 标签： 是
我的项目属于个人项目，与公司或商业机构无关： 是
我的项目不存在QQ、TG等群组引流： 是
我的项目不存在非运营必要的网站引流： 是
我的项目不存在为他人推广、AFF： 是
我的项目无关联的商业项目： 是
我的 GitHub 项目无未开源部分： 是
我的站点存在登录，并已接入 LINUX DO Connect： 是
我帖子内的项目介绍，AI生成、润色内容部分已截图发出： 是
以上选择我承诺是永久有效的，接受社区和佬友监督： 是

以下为项目介绍正文内容，AI生成、润色内容已使用截图方式发出

最近一直在用nanobot，也一直在研究。我在玩一款产品的时候，喜欢研究它的实现或者原理（说白了，就是爱瞎折腾）。就结合claude，写了一个教程和复刻nanobot教程。放到了Github上，希望对佬友们有些许帮助。持续迭代中，教程写的不深，希望大佬不要嫌弃。不足之处请佬们见谅，轻喷。如果有写的不对的地方，还请提issue和PR，感激不尽。
地址：从零打造你的 AI Bot

标题: PointNext+自建数据集（自用记录）
作者: #milayakiya
板块: #文档共建
编号: 1771069
帖子: https://linux.do/t/topic/1771069
时间: 2026-03-17 15:10:01
摘要:

​
准备：点云数据，cloudcompare
一、数据标注
在cloudcompare里进行标注，其核心就是通过裁剪点云，给点云加上一个New SF Name即新字段，然后合并点云，这是时候同样的字段合并，标签就合一起了。
①点云分割，按照自己的需求进行分割
②添加标签，地面点赋值1，非地面点0（注意赋值字段相同）
③合并点云，导出las格式
二、数据格式转换
①官方数据集用的是npy格式，模仿github官方代码，下载源代码，模仿collect_indoor3d_data.py与indoor3d_util.py编辑
GitHub - yanx27/Pointnet_Pointnet2_pytorch: PointNet and PointNet++ implemented by pytorch (pure python) and on ModelNet, ShapeNet and S3DIS. · GitHub
用PointNet++训练自己的数据集（语义分割模型semseg）_pointnet训练自己的数据-CSDN博客
②模仿indoor3d_util.py，可根据实际需求增加或减少输出的字段
import numpy as np
import os
import sys
import laspy
import open3d as o3d

BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
ROOT_DIR = os.path.dirname(BASE_DIR)
sys.path.append(BASE_DIR)

# 请根据你的实际路径修改
DATA_PATH = r"xxxxxxxxxxxxx"

# 标签定义 自建数据已经是按数字存贮在字段中，就无需映射，这段可删去
g_classes = [
    'grund',     # 0
    'stem',   # 1
    'tree-crown',          # 2
    'Low-vegetation',      
]
g_class2label = {cls: i for i, cls in enumerate(g_classes)}


def compute_normals_o3d(x, y, z, knn=30):
    valid_mask = np.isfinite(x) & np.isfinite(y) & np.isfinite(z)
    if not np.all(valid_mask):
        x = np.nan_to_num(x, nan=0.0, posinf=0.0, neginf=0.0)
        y = np.nan_to_num(y, nan=0.0, posinf=0.0, neginf=0.0)
        z = np.nan_to_num(z, nan=0.0, posinf=0.0, neginf=0.0)

    points = np.ascontiguousarray(np.vstack((x, y, z)).T, dtype=np.float64)

    num_points = points.shape[0]
    if num_points < 3:
        return np.zeros_like(x), np.zeros_like(y), np.zeros_like(z)

    actual_knn = min(knn, num_points - 1)

    pcd = o3d.geometry.PointCloud()
    pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(points)
    pcd.estimate_normals(search_param=o3d.geometry.KDTreeSearchParamKNN(knn=actual_knn))

    normals = np.asarray(pcd.normals)

    if normals.ndim != 2 or normals.shape[1] != 3:
        return np.zeros_like(x), np.zeros_like(y), np.zeros_like(z)

    return normals[:, 0], normals[:, 1], normals[:, 2]


def collect_plot_data(las_path, out_filename):

    # 1. 提取
    # cls = np.array(las.label, dtype=np.int32)

    # 2. 提取高精度坐标
    x = np.array(las.x, dtype=np.float64)
    y = np.array(las.y, dtype=np.float64)
    z = np.array(las.z, dtype=np.float64) # 此时 Z 是 HAG

    # 3. 平移到原点，变成样地相对坐标
    x -= np.min(x)
    y -= np.min(y)

    # 安全转回 float32
    x = x.astype(np.float32)
    y = y.astype(np.float32)
    z = z.astype(np.float32)

    # 4. 实时计算法向量
    nx, ny, nz = compute_normals_o3d(x, y, z, knn=30)

    # 5. 提取并缩放强度 (Intensity)
    intensity = np.array(las.intensity, dtype=np.float32)
    i_min, i_max = np.min(intensity), np.max(intensity)
    if i_max > i_min:
        intensity = (intensity - i_min) / (i_max - i_min)
    else:
        intensity = np.zeros_like(intensity)

    # 6. 安全提取 Original Z 维度
    try:
        orig_z = np.array(las.orginalZ, dtype=np.float32)
    except AttributeError:
        try:
            orig_z = np.array(las["OriginalZ"], dtype=np.float32)
        except Exception as e:
            print(f"警告: 在 {os.path.basename(las_path)} 中未找到 OriginalZ 属性，暂时用 z 填充。")
            orig_z = np.copy(z)

    # 7. 拼装成终极 (N, 9) 矩阵
    # 顺序: [X_relative, Y_relative, Z_HAG, nx, ny, nz, intensity, cls, orig_z]
    # 使用 ascontiguousarray 防止后续 PyTorch 报 non-contiguous tensor 警告
    data = np.ascontiguousarray(
        np.vstack([x, y, z, nx, ny, nz, intensity, cls, orig_z]).T,
        dtype=np.float32
    )

    # 8. 保存一整个样地数据
    np.save(out_filename, data)
    return True

③模仿collect_indoor3d_data.py，注意一定要导入模块
import os
import sys
import glob
from tqdm import tqdm

# 导入我们刚刚精简到极致的核心处理函数
from XXX_util39 import collect_plot_data

BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
ROOT_DIR = os.path.dirname(BASE_DIR)
sys.path.append(BASE_DIR)


def process_split(split_name, input_dir, output_dir):
    """
    处理单个数据集划分 (train 或 test)
    """
    # 查找该文件夹下所有的 .las 和 .LAS 文件
    las_files = glob.glob(os.path.join(input_dir, '

标题: 【抽奖】JetBrains Educational Pack一年期送大家啦！
作者: #yybbtech
板块: #福利羊毛
编号: 1771070
帖子: https://linux.do/t/topic/1771070
时间: 2026-03-17 15:10:05
摘要:

RT.偶然得之，本欲换米，无人问津，也罢，倾囊相赠吧！望得者惜之！

 活动时间：
开始时间：[开贴之时]
截止时间：[2026/03/18 20:00]
 参与方式：
在本帖下回复任意内容
 抽奖规则：
每位用户仅允许参与一次。
使用官方抽奖工具随机抽取中奖者。
 注意事项：
本活动将在活动截止时间后关闭回帖，以确保公正性。
中奖者将在活动结束后 12 小时内在本帖公布，并通过私信通知领奖方式。
所有规则及抽奖结果由活动发起人和论坛管理团队最终解释。
上面的抽奖开始时间不准确的话按照实际帖子发布时间为准
期待您的积极参与，祝您好运！如有任何疑问，欢迎随时联系抽奖发起人。

标题: 论文下载求助
作者: #Wayne Yao
板块: #开发调优
编号: 1771074
帖子: https://linux.do/t/topic/1771074
时间: 2026-03-17 15:10:38
摘要:

学校的数据库过期了欸，有没有大佬，帮我下载一下这篇论文呀
Modeling and performance analysis of underwater wireless optical absorption, scattering, and turbulence channels employing Monte Carlo-multiple phase screens

标题: 刷推看到了linuxdo的信息，貌似是被封号的人的控诉，说实话略显小丑，惹人发笑
作者: #蓝极北
板块: #搞七捻三
编号: 1771080
帖子: https://linux.do/t/topic/1771080
时间: 2026-03-17 15:10:56
摘要:

标题: 佬们，初入L站有无注意事项啊？
作者: #FfTiGeR
板块: #搞七捻三
编号: 1771081
帖子: https://linux.do/t/topic/1771081
时间: 2026-03-17 15:11:27
摘要:

佬们，初入L站刚申请的账号不容易，有没有啥需要注意的事项，或者说有啥要求没有？ 拜谢拜谢