表1：TravelGuest 字段：IDNumber 表1：TravelOrder 字段：IDNumber 设置关联 TravelGuest.hasMany(TravelOrder, {foreignKey: ‘IDNumber’,sourceKey: ‘IDNumber’}); TravelOrder.belongsTo(TravelGuest, {foreignKey: ‘IDNumber’,targetKey: ‘IDNumber’}); 说明： – `hasMany`：默认拿**主表主键 (id)** 和子表`IDNumber`做关联，不是拿`TravelGuest.IDNumber`。**所以要加上 `sourceKey: ‘IDNumber’`** – `belongsTo`：默认拿子表外键去匹配主表主键 (id)，**所以要加上 `targetKey: ‘IDNumber’`** – 没有指定`as`别名，Sequelize 自动生成别名为模型复数：`TravelOrders` 查询代码 const result = await TravelGuest.findAndCountAll({ where: whereClause, limit: +p…

操作流程 du -sh /* #查看目录的空间占用 cd /var/log #进入对应目录 du -sh * #查看进入的目录中的空间占用 echo > lordoc.com-access_log #找到了大的日志文件写入空字符 #全盘查找所有大于 1GB 的普通文件 find / -type f -size +1G 2>/dev/null #找出根目录下占用磁盘最大的前 10 个一级目录，从大到小排序 sudo du -sh /* 2>/dev/null | sort -rh | head -n 10 df命令(disk free的缩写) 文件系统层面统计 站在**文件系统分区**视角，看整块盘还有多少空间。 参数 说明 描述 -a, –all 显示所有文件系统 包括容量为0的文件系统（如tmpfs） -h, –human-readable 以人类可读格式显示 使用KB、MB、GB等单位自动转换 -H, –si 以1000为单位显示 与-h类似，但使用1000进制（而非1024） -k, –block-size=1K 以1KB为单位显示 强制以1024字节为单位 -m, –block-size=1M 以1MB为单位显示 强制以1048576字节为单位 -P, –portability 使用POSIX输出格式 保…

# 整体磁盘使用 df -h

在现代 3D 游戏开发中，我们常常会感叹《荒野大镖客：救赎2》中连绵不绝的雪山，或是虚幻引擎 5（UE5）《黑客帝国：觉醒》中极具压迫感的全尺寸真实城市。 要在 60 FPS 甚至更高的帧率下渲染动辄上亿个三角形，单靠 GPU 的蛮力是远远不够的。图形程序员必须使用一种古老而核心的优化技术：细节级别（Level of Detail, LOD）。简单来说，就是“近处的物体用高精度模型，远处的物体用低精度（Low-Poly）模型”。 但这里隐藏着一个引擎架构师必须面对的致命问题：引擎到底该如何精确、且具有数学说服力地判断“何时该切换模型”？ 如果切换得太早，玩家会明显看到模型突然变粗糙（也就是常说的“Popping”或模型跳变）；如果切换得太晚，GPU 又会因为渲染了太多“根本看不清的细节”而导致帧率暴跌。 解答这个问题的核心钥匙，就是我们今天要深度探讨的图形学概念：屏幕空间误差（Screen Space Error, 简称 SSE）。 1. 误差的维度：从 3D 世界到 2D 像素 在理解SSE之前，我们必须先理清“误差”在计算机图形学中的两个不同维度。 1.1 几何误差 (Geometric Error)：三维空间的物理偏差 当美术或自动化工具（如 Simplygon）将一个包含 100,000 个顶点的高模（High-Poly）简化为一个只…

The user is asking in Chinese “如何实现谷歌地球” which means “How to implement Google Earth” – they’re asking about how to build a Google Earth-like application/system. This is a technical question about implementing a 3D globe/Earth visualization system similar to Google Earth. As an “information gathering expert” (信息搜集高手), I should provide a comprehensive answer about the technical implementation of a Google Earth-like system. Let me think about what’s involved in implementing Google Earth: Core Architecture Components: 3D rendering engine (WebGL/WebGPU for web, OpenGL/Vulk…

WGS84(World Geodetic System 1984)

1.安装 git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git cd ComfyUI pip install -r requirements.txt python main.py 直接点击终端的链接跳转到ComfyUI界面 2.下载模型 modelscope download –model Qsy5420/v1-5-pruned-emaonly-fp16 –include v1-5-pruned-emaonly-fp16.safetensors –local_dir /mnt/workspace/ComfyUI/models/checkpoints/ 指定 100G空间很容易满，清空文件夹中的内容 rm -rf /mnt/workspace/ComfyUI/models/* 查看当前目录下的文件树及大小 du -ah –max-depth=1 wan2.2 https://www.modelscope.cn/models/Comfy-Org/Wan_2.2_ComfyUI_Repackaged/files diffusion_models modelscope download –model Comfy-Org/Wan_2.2_ComfyUI_Repackaged –inc…

#安装ModelScope pip install modelscope #SDK模型下载 from modelscope import snapshot_download model_dir = snapshot_download(‘jonathanfu/longlegs’) print("下载完成！模型路径：") print(model_dir)

仓库：https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI 官网：https://www.comfy.org/zh-cn/ wIndows桌面端，安装一直出错，必须要装到C盘，占用10G空间，C盘本来空间就吃紧，换成安装ComfyUI_windows_portable，直接下载压缩包。 https://docs.comfy.org/installation/comfyui_portable_windows 文件目录如下 ComfyUI_windows_portable ├── 📂ComfyUI // ComfyUI main program ├── 📂python_embeded // Independent Python environment ├── 📂update // Batch scripts for upgrading portable version ├── README_VERY_IMPORTANT.txt // ComfyUI Portable usage instructions in English ├── run_cpu.bat // Double click to start ComfyUI (CPU only) └── run_nvidia_gpu.bat // Double click to …

1.进入wsl 2.安装 curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash source ~/.bashrc # reload shell (or: source ~/.zshrc) hermes # start chatting! 3.常用命令 # Start an interactive session (default) hermes hermes setup /help 仓库地址：https://github.com/nousresearch/hermes-agent 官方文档：https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/user-guide/cli

1.创建agent openclaw agents add PM #产品经理-主 openclaw agents add FE #前端开发-子 openclaw agents add BE #后端开发-子 openclaw agents add QA #软件测试-子 2.检查配置文件openclaw.json agent:{ list:[ {id: "PM"}, {id: "FE"}, {id: "BE"}, {id: "QA"}, ] } 3.配置飞书多账户 accounts 的 key(如 pm)要与 Agent ID 对应 "channels": { "feishu": { "enabled": true, "accounts": { "pm": { "enabled": true, "name": "aiboss", "appId": "cli_xxxxxxxxxxxxx", "appSecret": "your_app_secr…

自建应用获取 tenant_access_token https://open.feishu.cn/document/server-docs/authentication-management/access-token/tenant_access_token_internal 发送消息 https://open.feishu.cn/document/server-docs/im-v1/message/create?appId=cli_a92848b092389cb3 机器人接收到用户发送的消息后触发服务器回调 机器人应用发布后才可以生效，测试状态收不到 应用发布后如何删除 飞书管理后台–>停用–>飞书开放平台–>删除 思路：应用一旦发布控制权就到了管理员，所以就要先到管理后台操作

无法提供摘要。这是一篇受保护的文章。

npm install n8n -g n8n start nodejs版本20.10.0

无法提供摘要。这是一篇受保护的文章。

1.三种api格式的区别 dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 dashscope.aliyuncs.com/api/v2/apps/protocols/compatible-mode/v1/responses dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation 阿里云百炼提供多种接口用于调用千问模型： OpenAI Chat Completion：社区生态成熟，迁移现有应用或集成第三方工具成本最低； OpenAI Responses：内置联网搜索、代码解释器和网页抓取工具，且无需手动维护对话历史； DashScope：阿里云百炼提供的原生接口，功能与参数最完整。 来源：https://bailian.console.aliyun.com/cn-beijing/?tab=api#/api/?type=model&url=2712576

python下载window下所有版本 https://www.python.org/downloads/windows/ opencode 1.安装 python版本要大于3.9 pip install -U langchain # Requires Python 3.10+ # 验证 langchain 版本 pip show langchain pip install -U langchain-deepseek 包列表：https://docs.langchain.com/oss/python/integrations/providers/overview langchainJS https://docs.langchain.com/oss/javascript/langchain/overview npm install @langchain/core –save npm install @langchain/community –save @langchain/core：LangChain 核心功能（工具、提示词、代理核心）。 @langchain/community：社区维护的第三方模型集成（包含 DeepSeek 模型支持）。 dotenv：加载 .env 环境变量，保护 API 密钥不硬编码。 zod：工具入参校验，与上一…

import torch x=torch.arange(12) x.shape x.numel() X = x.reshape(3,4) torch.zeros((2,3,4)) torch.ones((2,3,4)) import os

教程来源：https://zh-v2.d2l.ai/ 一：windows安装conda Conda是一个开源包管理系统和环境管理系统，主要用于Python/R/Java/C++等语言的包管理和部署。 包管理：类似pip/npm，安装、更新、删除软件包 环境管理：创建隔离的Python环境，不同项目使用不同版本的包 下载安装包 https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html win7下旧的存档 https://repo.anaconda.com/archive/?use_xbridge3=true&loader_name=forest&need_sec_link=1&sec_link_scene=im&theme=light 选择：Anaconda3-2020.02-Windows-x86_64.exe 配置系统环境PATH E:\ProgramData\Anaconda3\condabin E:\ProgramData\Anaconda3\Scripts 常用命令 conda –version conda env list #查看所有 Conda 环境 conda activate d2l-zh #激活 conda deactivate #退出激活 con…

什么是 PHP WebShell？ PHP WebShell 是一种恶意脚本，为攻击者提供基于网页的接口，用于在受感染的服务器上执行远程命令和管理文件。 behinder https://github.com/rebeyond/Behinder godzilla

1.查看已经开启了域名 certbot certificates 2.追加新的域名 运行以下命令来追加新的域名到现有的证书中，需要将 yourdomain.com、www.yourdomain.com 替换为你现有的域名，将 newdomain.com、www.newdomain.com 替换为你要追加的新域名。 sudo certbot –expand -d yourdomain.com,www.yourdomain.com,newdomain.com,www.newdomain.com –expand：该选项用于指示 Certbot 扩展现有的证书，添加新的域名。 -d：后面跟着要包含在证书中的所有域名，多个域名之间用逗号分隔。 备注：pem路径填第一个的就可以，追加的域名使用certbot certificates并没有显示出来

基层员工靠培训，中层管理靠培养，高端员工靠挖墙脚，这是企业用人的基本套路，有成本的原因，也有管理上的原因，总而言之企业是一个客观的存在，没有什么新鲜花样。 基层员工靠培训，因为基层的东西都是固化的，不需要很丰富的经验，一年以上经验的基层员工已经炉火纯青了，如果一个基层员工超过五年以上就有负面的东西了，因为他有了天花板，没有上进的渠道，他就变成老油条了，工作五年八年的基层员工老油条现象很严重，为什么基层员工要靠培训，而不是去招聘一些熟手或者留住老员工，这个也有成本问题，因为你招聘新手永远是最便宜的，这个人什么都不会招进来肯定要求低，如果一个岗位干了三年肯定要求高，招聘1000个新手来培训，跟你招聘1000个熟手哪个成本低？肯定前者成本低，管理角度新人当然好管理了，因为一张白纸你说什么他就记下来照做就可以了，他没有疑问没有质疑，而老员工天天质疑这个质疑那个，他会告诉你我以前不这么做，新手不存在这个问题，脑子里没有东西，不会质疑你工作方法工作流程有什么问题，管理上当然就轻松多了，所以基层员工靠培训，培训的方式也有很多种啊，有的就是集中培训，有的靠导师带领，有的要领导手把手教，新手经过培训在基层是最好用的。 中层管理人员主要靠培养，中层没有特别高精尖需要高智商的东西，中层需要的就是熟悉程度，他对企业所有东西都熟悉做中层管理很得心应手了，从外面招一个人…