📖 What is the Shadowing Method?

Shadowing means you listen to a native speaker and immediately repeat what they say — at the same time, copying their speed, rhythm, and pronunciation. It is like a shadow following a person.

Why shadowing works:

• You train your mouth to move like a native speaker
• You copy the natural rhythm of American English
• You improve listening and speaking at the same time
• It is used by professional translators and language learners worldwide

🎯 How to Shadow — Step by Step

1. LISTEN — Play 5–10 seconds of audio. Do not repeat yet. Just listen carefully.
2. SHADOW — Play the same audio again. This time, speak at the same time as the speaker.
3. COMPARE — Listen again without speaking. Notice where your pronunciation was different.
4. REPEAT — Do the same 5–10 seconds again until it feels natural.
5. MOVE ON — Go to the next 5–10 seconds and repeat the process.

⚠️ Important Tips:

• Do NOT worry about meaning at first — focus only on sound
• Start VERY slowly — even 3–4 seconds is fine for beginners
• It is okay to make mistakes — repetition is how you improve
• Do it out loud, not in your head

📅 Your 6-Month Study Plan

Month 1–2: Foundation (Beginner Level)

Goal: Get used to American English sounds and rhythm.

Month 3–4: Intermediate Level

Goal: Build natural speed and understand more vocabulary.

Month 5–6: Advanced Practice

Goal: Sound natural and build confidence speaking.

🔑 Key Rules to Remember

• Listen EVERY DAY — even 15 minutes is better than nothing
• Always use English subtitles, NOT your native language
• Shadow OUT LOUD — not in your head
• Do NOT skip to harder content too fast — stay at your level
• Be patient — real improvement takes 3–6 months of consistent practice

📱 Recommended Resources Summary

参考大佬文档：Claude Code 源码解析

Prompt工程设计

1. Prompt大体可分为静态部分和动态部分
2. Prompt可设置缓存逻辑，减少重复计算

工具系统

设计思想大概分为4个层次：

核心思想：

1. ToolSearchTool：工具搜索工具，负责在工具系统中搜索和选择合适的工具来完成任务
2. 工具结果最大字符数限制，ClaudeCode大多数工具的阈值是100000字符。当一个工具的返回结果超过这个阈值时，系统不是直接截断，而是把完整结果保存到磁盘上的一个临时文件，然后在对话中只放一个摘要和文件路径。这样Claude可以在需要时通过Read工具去读取完整结果

权限模式

ClaudeCode两阶段判断逻辑：

1. Stage 1：快速判断（64 token预算），仅输出 yes/no 来判断是否放出权限
2. Stage 2：深度推理（4096 token预算）：要求分类器输出详细的推理过程和拒绝理由

记忆系统

1. ClaudeCode核心记忆文件是MEMORY.md，限定200行、25KB
2. 核心设计决策：只记偏好，不记代码
3. 记录失败经验也要记录成功经验
4. 时间类要明确到具体的时间点，年月日

上下文管理

所有用户信息都要保留！

参考文档：

• https://x.com/HiTw93/status/2032091246588518683
• https://x.com/shachepi/status/2032036375894413458

入门

• claude：进入交互式 Claude Code 会话。
• claude -p “任务描述信息”：非交互模式，执行完直接输出后退出，适合脚本和批处理。
• claude -p “任务描述信息” –output-format json：结构化输出，便于脚本消费
• claude -c：继续当前目录最近一次会话，适合断点续聊。
• claude –resume：打开选择器恢复历史会话
• claude –continue –fork：从已有会话分叉，同一起点不同方案
• claude –worktree：创建隔离 git worktree

进入交互式后

• /context：查看 token 占用结构，排查 MCP 和文件读取占比
• /clear：清空会话，同一问题被纠偏两次以上就重来
• /compact：压缩但保留重点，配合 Compact Instructions
• /memory：确认哪些 CLAUDE.md 真的被加载了
• /mcp：管理 MCP 连接，检查 token 成本，断开闲置 server
• /hooks：管理 hooks，控制平面入口
• /permissions：查看或更新权限白名单
• /sandbox：配置沙箱隔离，高自动化场景必备
• /model：切换模型：Opus 用于深度推理，Sonnet 用于常规，Haiku 用于快速探索
• /simplify：对刚改完的代码做三维检查，代码复用、质量和效率，发现问题直接修掉。特别适合改完一段逻辑后立刻跑一遍，代替手动 review。
• /rewind：不是”撤销”，而是回到某个会话 checkpoint 重新总结。适合：Claude 已沿错误路径探索太久；想保留前半段共识但丢掉后半段失败。
• /btw：在不打断主任务的前提下快速问一个侧问题，适合”两个命令有什么区别”这类单轮旁路问答，不适合需要读仓库或调用工具的问题。
• claude -p –output-format stream-json：实时 JSON 事件流，适合长任务监控、增量处理、流式集成到自己的工具。
• /insight：让 Claude 分析当前会话，提炼出哪些内容值得沉淀到 CLAUDE.md。用法是会话做了一段之后跑一次，它会指出”这个约定你们反复提到，但没有写进契约”之类的盲点，是迭代优化 CLAUDE.md 的好手段。
• 双击 ESC 回溯：按两次 ESC 可以回到上一条输入重新编辑，不用重新手打。Claude 走偏了、或者上一句话没说清楚，双击 ESC 修改后重发，比重新开会话省事得多。
• 对话历史都在本地：所有会话记录存放在 ~/.claude/projects/ 下，文件夹名按项目路径命名（斜杠变横杠），每个会话是一个 .jsonl 文件。想找某个话题的历史，直接 grep -rl “关键词” ~/.claude/projects/ 就能定位，或者直接告诉 Claude「帮我搜一下之前关于 X 的讨论」，它会自己去翻。

MCP

Model Context Protocol 是一种标准协议，用来让大模型连接外部系统、服务、工具和实时数据源

• 让模型能够访问外部资源（数据库、API、文件、搜索等）
• 它类似一个协议/接口层，相当于给 AI “装上手脚”，让它能去获取数据或执行操作，而不是只依赖训练数据
• MCP 并不告诉 AI 应该怎么做事情，它只是 提供了可调用的能力（tools）

MCP = 给模型接入外部能力（工具+数据）的桥梁/协议

Skills

Agent Skills 是一种用来 向大模型编码“怎么做”某个任务或工作流程的模块化说明

• 程序化描述（流程规则、步骤指导、行业标准等）
• 可以包含示例、脚本、模板、资源文件等，帮助模型在执行复杂任务时按标准流程操作
• Skills 是规模化、工程化的任务说明。与传统 prompt 不同，它更像是把“组织/领域知识 + 高效操作流程”封装成一个模块

Skills = 教 AI “怎么做具体任务” 的能力包/知识模块

核心区别

Claude Code 配置

Skills

Skills 是一组文件夹，每个 Skill 是一个独立文件夹，放在目录 ~/.claude/skills/skill-name/ 下
SKILL.md 必须存在。它是 Skill 的元数据 + 大模型执行指令

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my-skill/
├── SKILL.md            # 核心描述与使用说明
├── scripts/            # 可选，存放脚本（Python/JS 等）
│   └── process.py
├── templates/          # 可选，存放模板文件（Excel/Word 等）
│   └── report-template.xlsx

启动 Claude Code 后，Skill 会 自动被检测和加载（只要路径正确）

MCP

在 ~/.claude.json 文件中的 key是 mcpServers 下面新增

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{
  "mcpServers": {
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": ["@modelcontextprotocol/server-filesystem"],
      "enabled": true
    }
  }
}

使用智谱的MCP工具，需要购买智谱的套餐

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{
  "mcpServers": {
    "web-search-prime": {
      "type": "http",
      "url": "https://open.bigmodel.cn/api/mcp/web_search_prime/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer your_api_key"
      }
    }
  }
}

换个头像，换种心情，感觉整个朋友圈都变甜了～快来试试，把这份“桃”气带回家，好运和可爱都逃不掉

Github Actions官方配置说明

整体流程说明

1. 开发 push 代码到 GitHub 指定分支

2. GitHub Actions 自动触发工作流

3. 拉取代码

4. 配置 JDK 环境

5. 使用 Maven 构建项目

6. 将生成的 JAR 包上传到服务器

7. 在服务器上执行部署脚本（如重启服务）

前置配置

项目要求

• Java 项目（使用 Maven 构建）

• 项目能通过 mvn clean package 正常打包

• 打包后生成 JAR，例如：target/template.jar

服务器要求

• 一台 Linux 服务器（如 Ubuntu / CentOS）

• 已配置 SSH 登录

• 服务器上有部署脚本，例如：

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/opt/template/run.sh

GitHub Secrets 配置

进入 GitHub 的项目代码仓库：

Settings → Secrets and variables → Actions → New repository secret

配置以下变量：

⚠️ SSH_KEY 必须是完整私钥内容，例如：

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-----BEGIN RSA PRIVATE KEY-----
xxxxxx
-----END RSA PRIVATE KEY-----

GitHub Actions 工作流配置

在项目根目录创建文件

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.github/workflows/deploy.yml

内容示例

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name: DEPLOY

on:
  push:
    branches:
      - dev

jobs:
  build-and-publish:
    if: false
    runs-on: ubuntu-latest

    steps:
      - uses: actions/checkout@v3
        with:
          path: .

      - name: Set up JDK
        uses: actions/setup-java@v3
        with:
          java-version: 8
          distribution: "adopt"
          cache: maven

      - name: Build with Maven
        run: |
          mvn clean package -DskipTests

      - name: List files
        run: ls -R

      - name: Display directory tree
        run: tree

      - name: Upload JAR to server
        uses: appleboy/scp-action@master
        with:
          host: ${{ secrets.SERVER_HOST }}
          port: ${{ secrets.PORT }}
          username: ${{ secrets.SERVER_USERNAME }}
          key: ${{ secrets.SSH_KEY }}
          source: target/template.jar
          target: /opt/template
          overwrite: true

      - name: Execute shell scripts on server
        uses: appleboy/ssh-action@master
        with:
          host: ${{ secrets.SERVER_HOST }}
          port: ${{ secrets.PORT }}
          username: ${{ secrets.SERVER_USERNAME }}
          key: ${{ secrets.SSH_KEY }}
          script: |
            bash /opt/template/run.sh

配置详解

工作流名称

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name: DEPLOY

该名称会显示在 GitHub Actions 页面中，用于标识该流水线。

触发条件

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on:
  push:
    branches:
      - dev

含义：当代码 push 到 **dev** 分支 时触发部署

也可以写成：

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- dev
- test

Job 配置

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jobs:
  build-and-publish:
    if: false
    runs-on: ubuntu-latest

说明：

• build-and-publish：Job 名称

• runs-on: ubuntu-latest：使用 GitHub 提供的 Ubuntu Runner

• if: false：当前禁用 Job，就是不运行，若要启用自动部署，删除if或改为if: true

拉取代码

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- uses: actions/checkout@v3

作用：

• 将 GitHub 仓库代码拉取到 Runner 中

设置 JDK 环境

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- name: Set up JDK
  uses: actions/setup-java@v3
  with:
    java-version: 8
    distribution: "adopt"
    cache: maven

说明：

• 使用 Java 8

• 启用 Maven 依赖缓存，加快构建速度

Maven 构建项目

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- name: Build with Maven
  run: |
    mvn clean package -DskipTests

作用：

• 编译并打包项目

• -DskipTests：跳过测试，加快部署

上传 JAR 到服务器

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- name: Upload JAR to server
  uses: appleboy/scp-action@master

功能：

• 通过 SCP 将 JAR 包上传到服务器

关键参数：

• source：本地 JAR 路径

• target：服务器目录

• overwrite: true：覆盖旧文件

• host：服务器地址

• port：SSH 端口

• username：服务器登录用户

• key：SSH 私钥（如果不是私钥登录可换成 password）

远程执行部署脚本

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- name: Execute shell scripts on server
  uses: appleboy/ssh-action@master

作用：

• SSH 登录服务器

• 执行部署脚本（如停止旧进程、启动新服务）

变量

在 workflow 运行时，动态取Secrets中的配置并替换

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${{ secrets.SERVER_HOST }}
${{ secrets.PORT }}
${{ secrets.SERVER_USERNAME }}
${{ secrets.SSH_KEY }}

部署记录查看

选择其中一个可以看到详细记录

Claude Code 和 GLM介绍

Claude Code介绍

一句话：Claude Code 是跑在终端 / IDE 里的“AI 编程助手 + 代理”，可以读你的整个代码库、回答问题、改代码、跑测试甚至用你的 CLI 工具。 

它自带“代理式”能力：不是只给你一段补全，而是会自己规划步骤、打开文件、编辑、运行命令。

因为 Claude Code 的官方模型不支持中国网络直接访问，所以可配合 GLM 模型完成相关功能，实测效果可达官方模型85%以上

GLM-4.6 介绍

GLM-4.6 是 Z.ai（前身是智谱 / Zhipu AI）的 旗舰级开源大模型

超强编码能力 + 代理能力：在真实代码任务的评测里接近 Claude Sonnet 4，尤其适合当“AI 程序员”。 

超长上下文：约 200K tokens 的上下文（比很多模型大），方便处理超大代码仓库、长设计文档。

开源 / MIT 许可证：可以自托管、深度定制，对企业来说没有强 API 锁定

Claude Code安装

MacOS

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brew install --cask claude-code

Windows

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irm https://claude.ai/install.ps1 | iex

NPM

npm安装后，不需要再使用其他方式安装

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npm install -g @anthropic-ai/claude-code

确认安装

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claude --version

GLM模型配置

官方配置教程

购买套餐/新注册用户有送套餐

购买套餐地址：编码套餐

从 API Key 获取自己的密钥，下面配置的时候使用

MacOS

根据脚本提示安装

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curl -O "https://cdn.bigmodel.cn/install/claude_code_env.sh" && bash ./claude_code_env.sh

Windows

编辑或新增 Claude Code 配置文件 ~/.claude/settings.json，没有就新建一个

新增或修改里面的 env 字段 注意替换里面的 your_zhipu_api_key 为您上一步获取到的 API Key

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{
    "env": {
        "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "your_zhipu_api_key",
        "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://open.bigmodel.cn/api/anthropic",
        "API_TIMEOUT_MS": "3000000",
        "CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC": 1
    }
}

其他

如果后面想更改其他 模型/密钥 也可以更改 ~/.claude/settings.json 下面的信息

使用

超详细使用教程：Claude Code 用法全面拆解

基本使用流程示例

下面以“熟悉现有项目 + 修复一个 Bug”为例，展示 Claude Code 的基本用法：

1. 在项目根目录打开终端输入 claude，启动 Claude Code；

2. 让 Claude 先帮你分析项目结构，例如输入：
   “请根据当前代码，介绍一下这个项目是做什么的，每个主要目录负责什么。”

3. 根据它的解析结果，继续追问关键模块的实现方式，例如：
   “登录模块的流程是怎样的？涉及哪些文件？”

4. 当你遇到 Bug 时，可将报错粘贴给 Claude，例如：
   “xxx 出现了空指针异常，帮我分析原因并给出修复建议。”

5. 在 Claude 给出的修改方案中，你可以让它“先给出具体修改计划”，确认无误后再让它对文件进行编辑。

6. 可以直接复制一张图片，粘贴在终端，需要配置智谱MCP视觉模型

常用命令与使用技巧

常见的指令：

1. /help：查看帮助信息和可用功能概览；

2. /status：查看当前使用的模型、会话状态等；

3. /model：在支持的情况下，切换不同模型（但使用GLM模型时不支持，参考GLM模型切换）；

4. /files：查看当前 Claude 正在关注或编辑的文件列表；

5. /apply：查看和应用 Claude 生成的补丁或修改建议；

6. /ide：尝试与 VS Code 或其他 IDE 建立集成。

7. /clear：清除上下文

8. /esc /esc：在Claude Code生成代码后，双击两次esc，可进行代码回退

使用习惯建议：

1. 让 Claude 先列出“计划”，再让它按计划逐步执行；

2. 尽量在提示词中提供足够上下文，例如项目目标、技术栈、已有约定；

3. 对重要修改保持人工确认，不要无脑全量应用；

4. 遇到不符合预期的回答或修改，可以明确指出问题，并要求重新生成或解释原因。

JetBrains 集成使用

安装插件

Claude Code 插件

使用

在右上角会有 Claude Code 面板（需idea新主题才会显示），点击即可使用：

1. Claude 修改代码时会提供 JetBrains 原生 diff 面板，可对比修改文件内容；

2. 可选中文件内的内容并右键“Send to Claude”；

3. Claude 可以自动在 IDEA 中打开文件，跳转到行号；

4. Claude 会在任务面板显示步骤如“分析”、“修改”、“生成测试”等；

5. 遇到构建/测试错误时 Claude 可直接分析 终端 输出。

VS Code 集成使用

安装

Claude Code 插件

使用

在右上角会有 Claude Code 面板，点击即可使用：

1. 选中某段代码 → 右键 → “Send to Claude” 让 Claude 解释或优化代码；

2. 输入指令让 Claude 执行修改，VS Code 会自动显示 diff；

3. Claude 自动打开文件并跳转到对应位置；

4. 让 Claude 分析项目结构，侧边栏将显示它的任务步骤；

5. 让 Claude 自动生成文档、注释或单元测试，并以补丁方式应用；

进阶使用

编辑 Claude Code 的配置文件, 位于用户目录下 .claude.json 的 MCP 部分：

注意替换里面的 your_api_key 为自己的 API Key

常见官方 MCP 工具

安装

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npm install -g @modelcontextprotocol/server-filesystem

配置

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{
  "mcpServers": {
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": ["@modelcontextprotocol/server-filesystem"],
      "enabled": true
    }
  }
}

示例

联网搜索 MCP-智谱

使用智谱的MCP工具，需要购买智谱的套餐

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{
  "mcpServers": {
    "web-search-prime": {
      "type": "http",
      "url": "https://open.bigmodel.cn/api/mcp/web_search_prime/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer your_api_key"
      }
    }
  }
}

视觉理解 MCP-智谱

Claude Code 支持官方模型支持视觉，但使用GLM需要单独配置视觉MCP

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{
  "mcpServers": {
    "zai-mcp-server": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@z_ai/mcp-server"
      ],
      "env": {
        "Z_AI_API_KEY": "your_api_key",
        "Z_AI_MODE": "ZHIPU"
      }
    }
  }
}

其他

Mac 快捷切换模型插件

Claude Code 不止可以使用 GLM 模型，还可以使用 通义、月之暗面、DeepSeek、MiniMax 等模型，但每次修改配置比较麻烦，Mac可以使用 Claude Code API配置 进行可视化配置切换

下载补全插件

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mkdir -p ~/.zsh/completion
curl -L https://raw.githubusercontent.com/docker/docker-ce/master/components/cli/contrib/completion/zsh/_docker > ~/.zsh/completion/_docker 

设置ZSH

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echo "fpath=(~/.zsh/completion $fpath)" >> ~/.zshrc
echo "autoload -Uz compinit && compinit -i" >> ~/.zshrc

重载配置

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source ~/.zshrc

yum安装

导入源

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rpm --import https://www.elrepo.org/RPM-GPG-KEY-elrepo.org

rpm -Uvh http://www.elrepo.org/elrepo-release-7.0-2.el7.elrepo.noarch.rpm

选择 ML 或 LT 版本安装

ML：主线最新版本，是根据Linux Kernel Archives的主线稳定分支提供的源构建的。 内核配置基于默认的RHEL-7配置，并根据需要启用了添加的功能。 这些软件包有意命名为kernel-ml，以免与RHEL-7内核发生冲突，因此，它们可以与常规内核一起安装和更新。
LT：长期支持版，包是从Linux Kernel Archives提供的源代码构建的，就像kernel-ml软件包一样。 不同之处在于kernel-lt基于长期支持分支，而kernel-ml基于主线稳定分支。

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# 安装 ML 版本
yum --enablerepo=elrepo-kernel install  kernel-ml-devel kernel-ml -y   

# 安装 LT 版本，K8S全部选这个
yum --enablerepo=elrepo-kernel install kernel-lt-devel kernel-lt -y

查看内核启动顺序

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awk -F\' '$1=="menuentry " {print $2}' /etc/grub2.cfg

修改默认启动项

xxx 为序号数字，以指定启动列表中第x项为启动项，x从0开始计数

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grub2-set-default xxx

例如设置以4.4内核启动

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# 查看内核启动序号
[root@jikexiaoxiang ~] awk -F\' '$1=="menuentry " {print $2}' /etc/grub2.cfg

CentOS Linux (4.4.179-1.el7.elrepo.x86_64) 7 (Core)

CentOS Linux (3.10.0-693.el7.x86_64) 7 (Core)

CentOS Linux (0-rescue-6d4c599606814867814f1a8eec7bfd1e) 7 (Core)

# 设置启动序号
[root@jikexiaoxiang ~] grub2-set-default 0

# 重启
reboot

# 检查内核版本
uname -r

rpm安装

因 ELRepo 源都是最新版本，所以旧版本内核只能手动下载。

查找 kernel rpm 历史版：
http://mirrors.coreix.net/elrepo-archive-archive/kernel/el7/x86_64/RPMS/

下载

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wget http://mirrors.coreix.net/elrepo-archive-archive/kernel/el7/x86_64/RPMS/kernel-lt-devel-5.4.203-1.el7.elrepo.x86_64.rpm
wget http://mirrors.coreix.net/elrepo-archive-archive/kernel/el7/x86_64/RPMS/kernel-lt-headers-5.4.203-1.el7.elrepo.x86_64.rpm
wget http://mirrors.coreix.net/elrepo-archive-archive/kernel/el7/x86_64/RPMS/kernel-lt-5.4.203-1.el7.elrepo.x86_64.rpm

安装内核

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#一键安装所有
rpm -Uvh *.rpm

确认安装

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[root@jikexiaoxiang ~]# rpm -qa | grep kernel
kernel-lt-devel-5.4.203-1.el7.elrepo.x86_64
kernel-devel-3.10.0-1160.53.1.el7.x86_64
kernel-lt-5.4.203-1.el7.elrepo.x86_64
kernel-3.10.0-1127.el7.x86_64
kernel-devel-3.10.0-1127.el7.x86_64
kernel-headers-3.10.0-1160.53.1.el7.x86_64
kernel-3.10.0-1160.53.1.el7.x86_64
kernel-tools-libs-3.10.0-1160.53.1.el7.x86_64
kernel-tools-3.10.0-1160.53.1.el7.x86_64

设置启动

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# 查看启动顺序
[root@jikexiaoxiang ~]# awk -F\' '$1=="menuentry " {print $2}' /etc/grub2.cfg
CentOS Linux (5.4.203-1.el7.elrepo.x86_64) 7 (Core)
CentOS Linux (3.10.0-1160.53.1.el7.x86_64) 7 (Core)
CentOS Linux (3.10.0-1127.el7.x86_64) 7 (Core)
CentOS Linux (0-rescue-c9b49c6c11334518a7adc404ff6315b6) 7 (Core)

# 设置启动顺序
[root@jikexiaoxiang ~]# grub2-set-default 0

# 重启生效
[root@jikexiaoxiang ~]# reboot

操作

需要把当前用户加入docker组里

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sudo gpasswd -a $USER docker

newgrp docker

主要课程

软件过程模型

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查询系统内核

如果 Linux 内核低于 4.9，需要先升级内核再开启 BBR。

1

uname -r

查询系统TCP堵塞算法

1

sysctl net.ipv4.tcp_available_congestion_control

默认应该是：net.ipv4.tcp_available_congestion_control = reno cubic

操作

编辑配置

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vim /etc/sysctl.conf

在文件末尾添加：

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# BBR TCP Settings
net.core.default_qdisc=fq
net.ipv4.tcp_congestion_control=bbr

重载系统变量

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sysctl -p

查看

1

sysctl net.ipv4.tcp_available_congestion_control

输出应该为：net.ipv4.tcp_available_congestion_control = reno cubic bbr

有bbr代表成功

系统工程方法

系统工程生命周期

• 探索性研究⬇
• 概念阶段⬇
• 开发阶段⬇
• 生产阶段⬇
• 使用阶段⬇
• 保障阶段⬇
• 退役阶段

信息系统生命周期

信息系统开发方法

信息系统的分类

业务处理系统【TPS】

管理信息系统【MIS】

决策支持系统【DSS】

专家系统【ES】

政府信息化与电子商务

企业信息化与电子商务

信息化的概念

信息化的目的及涉及三类创新

信息化需求的三个层次

企业信息化方法

信息系统战略规划方法

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客户关系管理 CRM

供应链管理 SCM

商业智能 BI

数据仓库 数据挖掘

数据湖

BPR和BPM

企业应用集成 EAI

企业门户

电子商务

数字化转型

智能制造体系

网络屏蔽

打开终端 输入 sudo vim /etc/hosts 添加

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127.0.0.1 swdist.apple.com
127.0.0.1 swscan.apple.com
127.0.0.1 swcdn.apple.com  #optional, download url
127.0.0.1 gdmf.apple.com
127.0.0.1 mesu.apple.com
127.0.0.1 xp.apple.com

临时清除系统更新标记

打开终端 输入下面命令 然后重启

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defaults write com.apple.systempreferences AttentionPrefBundleIDs 0
Killall Dock

无法去除再输入下面的命令 然后重启

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defaults delete com.apple.systempreferences AttentionPrefBundleIDs
defaults delete com.apple.systempreferences DidShowPrefBundleIDs
killall Dock

打开「终端」——在终端中执行 sudo killall coreaudiod 命令，重置 API

main.ts

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const OPENAI_API_HOST = "api.openai.com";

Deno.serve(async (request) => {
  const url = new URL(request.url);
  url.host = OPENAI_API_HOST;
  url.protocol = 'https'
  url.port = "443"

  const newRequest = new Request(url.toString(), {
    headers: request.headers,
    method: request.method,
    body: request.body,
    redirect: "follow",
  });
  return await fetch(newRequest);
});

docker Deno

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docker run -d -p 8000:8000 -v $PWD:/app denoland/deno:1.42.1 run --allow-net /app/main.ts

cloudflare worker

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export default {
  async fetch(request, env) {
    try {
      const OPENAI_API_HOST = "api.openai.com";
      const oldUrl = new URL(request.url);``

      if (oldUrl.pathname === "/") {
        return new Response(`https://${oldUrl.hostname}/v1`, { status: 200 });
      }

      const newUrl = new URL(request.url);
      newUrl.hostname = OPENAI_API_HOST;
        // 处理请求体
        let body = null;
        if (request.method !== "GET" && request.method !== "HEAD") {
          // 读取原始请求体并转换为buffer
          body = await request.arrayBuffer();
        }
      const modifiedRequest = new Request(newUrl, {
        method: request.method,
        headers: request.headers,
        body: body,
      });

      return await fetch(modifiedRequest);
    } catch (e) {
      return new Response(e.stack, { status: 500 });
    }
  },
};

安装pipinstall

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pip install pyinstaller

打包文件

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python -m PyInstaller xx.py

清理中间文件

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python -m PyInstaller --clean -F xx.py

新增一个用户

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useradd test

设置密码

需要先切换到root用户操作

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passwd test

配置新增用户root权限

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vim /etc/sudoers

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# 找到这里
## Allow root to run any commands anywhere
root    ALL=(ALL)     ALL
test   ALL=(ALL)     ALL

修改SSHD

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vim /etc/ssh/sshd_config

把PermitRootLogin yes把后面的yes改成no。

重启SSHD

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service sshd restart