OKHK 👀

  1. StarVector

    StarVector

    https://github.com/joanrod/star-vector

    StarVector 是一个用于生成可缩放矢量图形(SVG)的多模态视觉语言模型。

    ● 支持图像到SVG和文本到SVG的生成
    ● 利用视觉理解应用准确的SVG基元,生成更紧凑、语义更丰富的SVG

    #AI #GitHub #SVG #Tool GitHub - joanrod/star-vector: StarVector is a foundation model for SVG generation that transforms vectorization into a code generation…

  2. Bash脚本 - Nginx 日志分析工具:统计网站的总数据流量、请求数、和各个IP的具体数据

    Bash脚本 - Nginx 日志分析工具:统计网站的总数据流量、请求数、和各个IP的具体数据

    https://www.nodeseek.com/post-291808-1

    #!/bin/bash
    
    LOG_DIR="/opt/1panel/apps/openresty/openresty/www/sites"
    
    # 人类可读的流量格式化函数
    format_size() {
        local size=$(printf "%.0f" "$1")
        if (( size < 1024 )); then
            echo "${size} B"
        elif (( size < 1048576 )); then
            echo "$(( size / 1024 )) KB"
        elif (( size < 1073741824 )); then
            echo "$(( size / 1048576 )) MB"
        else
            echo "$(( size / 1073741824 )) GB"
        fi
    }
    
    # 列出所有网站并统计汇总数据
    list_sites() {
        local total_requests=0
        local total_traffic=0
        declare -A site_requests
        declare -A site_traffic
    
        echo "📌 站点列表:"
        for site in "$LOG_DIR"/*; do
            [[ -d "$site" ]] || continue
            site_name=$(basename "$site")
            log_path="$site/log/access.log"
    
            if [[ ! -f "$log_path" ]]; then
                echo "  ❌ $site_name (无日志)"
                continue
            fi
    
            # 统计该站点请求数 & 总流量
            requests=$(wc -l < "$log_path")
            traffic=$(awk '{size=$10} size ~ /^[0-9]+$/ {sum += size} END {printf "%.0f", sum}' "$log_path")
            traffic=${traffic:-0}
    
            site_requests["$site_name"]=$requests
            site_traffic["$site_name"]=$traffic
            total_requests=$((total_requests + requests))
            total_traffic=$((total_traffic + traffic))
    
            echo "  ✅ $site_name - 请求数: $requests, 流量: $(format_size "$traffic")"
        done
    
        # 汇总数据
        echo -e "\n📊 **站点总览**"
        echo "  🌐 站点总数: ${#site_requests[@]}"
        echo "  📥 总请求数: $total_requests"
        echo "  📊 总流量: $(format_size "$total_traffic")"
    
        # 按请求数 & 流量 排序站点
        echo -e "\n📈 **Top 5 站点 (按请求数)**"
        for site in "${!site_requests[@]}"; do
            echo "${site_requests[$site]} $site"
        done | sort -nr | head -n 5 | awk '{printf "  %-15s 请求数: %s\n", $2, $1}'
    
        echo -e "\n💾 **Top 5 站点 (按流量)**"
        for site in "${!site_traffic[@]}"; do
            echo "${site_traffic[$site]} $site"
        done | sort -nr | head -n 5 | while read -r size site; do
            echo "  $site 流量: $(format_size "$size")"
        done
    }
    
    # 筛选 IP 日志
    extract_ip_logs() {
        local ip="$1"
        local output_file="$2"
        local found=0
    
        echo "📂 正在搜索与 IP $ip 相关的日志..."
        > "$output_file"  # 清空输出文件
    
        for site in "$LOG_DIR"/*; do
            [[ -d "$site" ]] || continue
            log_path="$site/log/access.log"
    
            if [[ -f "$log_path" ]]; then
                # 检测日志文件类型
                if file "$log_path" | grep -q "gzip compressed data"; then
                    zgrep -a -F "$ip" "$log_path" >> "$output_file"
                else
                    grep -a -F "$ip" "$log_path" >> "$output_file"
                fi
                found=1
            fi
        done
    
        if [[ $found -eq 1 ]]; then
            echo "✅ 日志已保存到: $output_file"
        else
            echo "❌ 没有找到与 $ip 相关的日志!"
        fi
    }
    
    # 解析命令行参数
    if [[ $# -eq 2 && "$1" == "-n" ]]; then
        SITE="$2"
        LOG_PATH="$LOG_DIR/$SITE/log/access.log"
    
        if [[ ! -f "$LOG_PATH" ]]; then
            echo "错误: 访问日志 $LOG_PATH 不存在!"
            exit 1
        fi
    
        echo "日志文件: $LOG_PATH"
    
        # 统计请求最多的 10 个 IP
        echo -e "\n📊 请求数最多的 IP:"
        awk '{print $1}' "$LOG_PATH" | sort | uniq -c | sort -nr | head -n 10 | awk '{printf "  %-15s 请求数: %s\n", $2, $1}'
    
        # 统计流量最多的 10 个 IP
        echo -e "\n📊 消耗带宽最多的 IP:"
        awk '{ip=$1; size=$10} size ~ /^[0-9]+$/ {traffic[ip] += size} END {for (ip in traffic) printf "%.0f %s\n", traffic[ip], ip}' "$LOG_PATH" \
            | sort -nr | head -n 10 | while read -r size ip; do
            echo "  $ip 流量: $(format_size "$size")"
        done
    
    elif [[ $# -eq 1 && "$1" == "-v" ]]; then
        list_sites
    
    elif [[ $# -eq 3 && "$1" == "-i" ]]; then
        extract_ip_logs "$2" "$3"
    
    else
        echo "用法:"
        echo "  $0 -n          # 查看指定站点的流量信息"
        echo "  $0 -v                # 列出所有站点并显示汇总数据"
        echo "  $0 -i  <文件>    # 筛选出指定 IP 的日志并保存"
        exit 1
    fi

    参数 说明 示例
    -n  查看指定站点的流量 & 请求统计 ./statics.bash -n example.com
    -v 列出所有站点的流量 & 请求数汇总 ./statics.bash -v
    -i  <文件> 筛选指定 IP 访问日志并输出到文件 ./statics.bash -i 1.1.1.1 ./sus.log


    #Script #Shell #Tool

  3. Cyclops - Kubernetes 开发工具

    Cyclops - Kubernetes 开发工具

    https://github.com/cyclops-ui/cyclops

    Cyclops 是一个开源的 Kubernetes 开发工具,它提供了一个易于使用的 UI,使 Kubernetes 变得不那么令人生畏。

    它允许 DevOps 团队快速创建定制的 UI,供开发人员、QA 团队、产品经理等使用,而无需编写 YAML 文件。

    Cyclops 使用 Helm Chart 来创建所需的 UI,因此您可以尝试使用任何现有的 Helm Chart 或公共 Helm Chart。

    ● 提供易于使用的 UI,简化 Kubernetes 的配置和部署
    ● 支持高度可定制的模板系统,可以快速创建所需的 UI
    ● 支持使用任何现有的 Helm Chart 或公共 Helm Chart

    #K8s #GitHub #Tool #DevOps link GitHub - cyclops-ui/cyclops: Developer Friendly Kubernetes 👁️

  4. browser-mcp

    browser-mcp

    https://github.com/djyde/browser-mcp

    browser-mcp 是一个浏览器扩展和 MCP Server,允许您与正在使用的浏览器进行交互。

    ● 获取当前浏览页面的 Markdown 内容
    ● 向当前浏览页面添加 CSS 样式
    ● 搜索浏览器历史记录

    #AI #Chrome #Extension #GitHub GitHub - djyde/browser-mcp: A browser extension and MCP server that allows you to interact with the browser you are using.

  5. MCP 资源合集 - 中文 Awesome 仓库

    MCP 资源合集 - 中文 Awesome 仓库

    https://github.com/yzfly/Awesome-MCP-ZH

    Awesome-MCP-ZH 是一个专为中文用户打造的 MCP(模型上下文协议)资源合集

    ● 提供 MCP 的基础介绍和使用场景
    ● 推荐多款 MCP 客户端工具,如 Claude Desktop、Cherry Studio、5ire 等
    ● 整理了丰富的 MCP Server 列表,涵盖浏览器自动化、代码执行、数据库交互、云平台集成等多个应用场景
    ● 收集了大量 MCP 相关的教程、分析文章和社区资源

    #AI #GitHub GitHub - yzfly/Awesome-MCP-ZH: MCP 资源精选, MCP指南,Claude MCP,MCP Servers, MCP Clients

  6. 大陆支付宝灰度测试“Alipay+ 境外NFC支付”,开通免费获得一张万事达虚拟卡!

    大陆支付宝灰度测试“Alipay+ 境外NFC支付”,开通免费获得一张万事达虚拟卡!


    大陆支付宝正在小范围测试一项名为“Alipay+ 境外NFC支付”的新功能。
    能获得什么?
    开通后会得到一张 万事达 (Mastercard) 虚拟借记卡 (卡BIN: 5354009500,新加坡发行,SGD货币)。卡号需要用NFC读卡工具获取。
    谁能开?
    仅限 大陆身份证实名 的支付宝账户。
    仅限 安卓手机 (需支持HCE,鸿蒙不行)。
    支付宝 地区需切换到海外城市。
    怎么开通?
    支付宝首页,将城市切换到 海外。
    在首页“收付款”里找到并开通 “Alipay+ 境外NFC支付”。
    (如果找不到入口,可能需要尝试 虚拟定位 + 海外 IP 辅助)。
    重要限制:
    不能 在中国内地商户使用。
    目前仅支持 余额、余额宝、花呗 作为付款方式。
    简单来说: 这是一个给大陆支付宝用户在境外(或支持Alipay+的线上场景)使用NFC支付或获取一张万事达虚拟卡的新途径,但目前还在测试阶段,有较多限制。
    更多详细信息 以及评论区成功开通的用户的手机型号 系统 支付宝版本号


    https://linux.do/t/topic/536268

  7. 一觉醒来发生了什么 04月06日

    一觉醒来发生了什么 04月06日

    2025年4月6日
    🌍资讯快读
    1、中国援缅第三批救灾物资抵达仰光
    https://www.jiemian.com/article/12569445.html
    2、不满高校“反犹主义”,特朗普政府考虑再对两校“断供”
    https://www.jiemian.com/article/12569250.html
    3、多地高规格推进足球名城打造,“点燃百姓对足球的热爱”
    https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_30578919
    4、山西平遥山火扑救持续,过火面积正在统计中
    https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_30579644
    5、隐匿在“举牌”背后的色情暗流
    https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_30577649

    👬即刻镇小报
    1、一个精妙的比喻:小红书=杂志,抖音=电视,微博=报纸
    https://m.okjike.com/originalPosts/67efa1ae070109da49d5428d
    2、前段时间,我参加了一个活动,好几个小组都在做同一个任务
    https://m.okjike.com/originalPosts/67eeb1201ab958e77ecf0d06
    3、训一个AI分身对高净值人士来说,还是有价值的
    https://m.okjike.com/originalPosts/6620956a164d89e6014e77e4
    4、时间真快。四年前的今天,和 @Lightory 一起发布了 flomo 的第一个网页版
    https://m.okjike.com/originalPosts/662089b8de5f2873486a3ff8

    今日即刻镇小报内容来自 @橘子汽水配柠檬水 @鲁彼特 @鲁彼特 @少楠Plidezus ,感谢以上即友的创作与分享。

  8. 只针对如下 12 种语言进行了后训练

    风向旗参考快讯
    Meta 发布 Llama 4,新一代旗舰 AI 模型 Meta在周六发布了其 Llama 家族的全新人工智能模型系列 Llama 4。该系列总共有四个新模型:Llama 4 Scout、Llama 4 Maverick 和 Llama 4 Behemoth。Meta公司表示,所有这些模型都经过了 “大量未标注的文本、图像和视频数据” 的训练,以使这些模型具备 “广泛的视觉理解能力”。Scout 和 Maverick 模型在Llama.com网站以及 Meta 的合作伙伴(包括人工智能开发平台 Hugging…
    只针对如下 12 种语言进行了后训练
    Arabic, English, French, German, Hindi, Indonesian, Italian, Portuguese, Spanish, Tagalog, Thai, and Vietnamese
    #AI
    也就是中文支持不行🙅

  9. Meta 发布 Llama 4,新一代旗舰 AI 模型

    Forwarded from 风向旗参考快讯
    Meta 发布 Llama 4,新一代旗舰 AI 模型

    Meta在周六发布了其 Llama 家族的全新人工智能模型系列 Llama 4。该系列总共有四个新模型:Llama 4 Scout、Llama 4 Maverick 和 Llama 4 Behemoth。Meta公司表示,所有这些模型都经过了 “大量未标注的文本、图像和视频数据” 的训练,以使这些模型具备 “广泛的视觉理解能力”。Scout 和 Maverick 模型在Llama.com网站以及 Meta 的合作伙伴(包括人工智能开发平台 Hugging Face)处均可公开获取,而 Behemoth 模型仍在训练中。该公司表示,其人工智能助手 Meta AI(应用于 WhatsApp、Messenger 和 IG 等应用)已在四十个国家更新为使用 Llama 4 模型。目前多模态功能仅在美国以英语提供。

    —— Techcrunch

  10. #Bing_Wallpaper

    #Bing_Wallpaper

    “日落时分,伦敦的壮丽城市景观令人心生敬畏,以耸立在天际线上的碎片大厦(The Shard)为焦点。这座玻璃覆面的金字塔状建筑反射出黄金时刻的温暖色调,与充满戏剧性的天空中浓烈的橙色、紫色和粉色完美融合。柔和的阳光笼罩着城市,投射出长长的阴影,并突显出周围现代与历史建筑的建筑细节。大气的透视效果赋予城市深度,远处的高楼渐渐消失在朦胧的地平线中。下方,泰晤士河波光粼粼,两岸环绕着错综复杂的城市纹理和忙碌的街道。这一场景如电影般充满情感,是现代感与永恒魅力的结合,令人感受到宏伟与宁静的气息。画面超现实、细节极其丰富,色彩鲜明且对比柔和。”