水、设计、生活
你好，我从docker 容器启动的openwebui程序，前天因为看到openwebui有新版本，所以操作了一下升级docker镜像，没想到升级后的docker镜像没有启动成功。
因为不熟练使用docker操作，接连出现两个失误，将openwenui的docker容器删掉了，然后又误操作把提供接口封装的 oneapi的docker容器也给删除了。
oneapi的数据存储目录子在删除容器时没有被删除保存在了挂载目录中，重新部署了oneapi的docker容器，又持久化的数据挂载到了相同的目录下面，很快恢复了服务。
但openwenui的docker镜像升级以后的容器一直无法启动，排查完问题增加了新的环境变量解决无发访问模型网站的问题后。
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人工智能与AI最近比较火爆，所以在网上看到推荐如果想要学习深度学习相关的知识，可以从这本开源的《动手学深度学习》开始。
《动手学深度学习》开源电子书网站 http://zh-v2.d2l.ai/index.html
《动手学深度学习》中文电子书镜像站免费阅读：https://d2l.bitx.cn/
《动手学深度学习》这本书有网站的在线版本，但其中引用的一个数学公式的程序使用了外链的javascript脚本库。结果这个js库的在国内访问不太稳定。导致数学脚本显示不出来。为了方便学习决定自己搭建一个镜像站。
https://cdn.jsdelivr.net/npm/mathjax@3/es5/tex-mml-chtml.js
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我想到一件事，在写作 WordPress 日记时，使用电子邮件的格式进行发布可以吗？
我通常是通过电子邮件发布博客。之前我看到在WordPress 的插件设置中有一项通过电子邮件发布文章的选项，之前我主要是通过自己的电子邮件加 pop3 的邮件互通协议来实现，后来发现有一个云端的服务可以给你一个私密的电子邮件地址，这样省下了很多自己配置电子邮件服务器的流程个操作，只需要将生成的私密发布电子邮件地址保存到自己的邮箱通讯录，就可以通过邮件来维护和发布 WordPress 的博客文章。
通过这个操作，后来我又想到一个公开投稿邮箱的方法，如果你的邮箱是多人维护的，那么大家都可以通过这个邮件来发布博客而不需要单独开通管理员账号，这样熟人间的约稿就可以通过这个方式来进行发送邮件。
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很多老的cms和web系统在设计之初还未考虑https的兼容问题，现在随着web安全和用户隐私的不断升级，原来运行良好的网站也开始变得无法正常访问，如果你想继续让现代浏览器访问，就需要做https协议的适配，尤其是你使用一个域名开发新的业务配置过ssl协议以后，浏览器会自作主张的帮你升级到https模式，导致你的网页出现外部样式链接无法打开的情况，浏览器无法通过ssl证书确认你的身份，为了安全就直接让你无法发起同域的不同协议的请求。
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在windows 电脑上运行开源LLM大语言模型本来门槛挺高的，但是现在只要你的电脑配置能运行基本模型，使用Ollama 就可以快速在本地电脑搭建一个大模型的服务。
Ollama 官网：https://ollama.com/
先在Ollama官网下载windows 的对应安装包。下载比较慢，可以等待一下，如果有网盘会员可以使用百度网盘之类的远程任务先下载到网盘，再下载到本地，这样会快很多。
Ollama 下载地址windows 10 及以后系统支持：
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一件事如果基础没有打好，那就需要费时间和精力来折腾。
关键词：换硬盘，换盘符，囤积太多内容，最后都是杂物间。
电脑有两块硬盘，一块 1t 的机械硬盘,分两个区，C盘 130g,系统盘基本全满，E 盘 800g 基本全满，够后来清理了 200g 出来）；一块 240g 的固态硬盘，d 盘用来安装软件，使用约 180g。
问题：win10 系统运行慢，经常卡顿，看 cpu 占用都不高，但机械硬盘使用率 100%，经常响应不过来，想把系统盘换到固态硬盘上面，但两块硬盘上面数据不丢失。
手头有一块 2t 的移动硬盘，可以备份数据使用。
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很久没有再更新这个系列的内容了，这次想到都豆瓣看看作品，所以登录以后豆瓣让给作品写一篇作者感言和心路历程，想起来还是挺有趣的，这个系列作品是我写作博客日记的偶然的连载内容，但写完前面几篇以后发现很多人也在看这篇内容，所以就把它做成了一个文章系列。
但写作博客记录笔记的习惯就是每一篇都写作在1000字左右，如果写多了再加上配图就需要非常长时间的阅读时间，不像是文学作品一样，需要一次创作一个章节，技术分享往往是一次解决一个问题写一篇内容。所以大家看到的序列为了满足豆瓣创作的字数会有很多章节连在一起才能发布出来的情况，希望这个没有让大家感到困扰。
说回为什么要写这一个序列的内容，我还是挺有感触的，后来基于这一系列的文章，我还单独建了一个群来将大家聚在一起交流，这个群现在也有了几百人加入，但是加入的人更多的是在玩nas、想要自己创建一些图书库的人，他们在一起聊一聊怎么折腾自己的小服务器的经验，但消息并不多，现在因为这一系列的文章还有人在阅读，也还偶尔有些志同道合的朋友加入进来，共同讨论如何自己搭建自己的书库。
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当我们在不知疲倦的问AIGC和LLM大模型的问答问题时，在AI智能体给出答案以后，我们是否需要跟大模型再说谢谢。
我个人习惯在他回答的内容解决我的问题后已回复一句谢谢你，你的回答有帮助来结束会话。
但从api接口的角度来说，在开始聊天时说你好，在聊天结束后说谢谢，其实会多消耗无谓的token和对应的运算电力，更专业的是在大模型的回复点赞，并选择相应的答案质量评价。
那么我来问问大模型，看看他对聊天最后跟他致谢的说法。
我：
好的，谢谢你。
ChatGPT-4o mini：
不客气！如果你还有其他问题或需要进一步的帮助，随时告诉我！祝你顺利解决问题！
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