谢乾坤 | Kingname

如果你使用macOS，想看上面某个软件使用什么技术开发的。那么你可以使用这个方法。它对普通人来说可能没什么用。如果你本来就做macOS软件开发，那么这个方法可能会很有用。

首先，我们知道macOS上面，安装的软件一般都放在/Applications/或者~/Applications文件夹里面。这里我以阿里网盘为例。

当你要自己发布一个Python包时，下面这两个小技巧可能对你有用。

pip安装后执行代码

今天公众号粉丝群里面，有同学提问：

这个同学自己开发了一个Python包，这个包在使用pip安装时，会产生一些临时文件。他希望安装完成以后，能够自动清理这些临时文件。

我最近在使用一个第三方库，叫做RapidFuzz。它有一个工具函数，叫做utils.default_process，在官方文档里面，是这样介绍的：

红色方框里面说，这个函数可以移除所有的非alphanumeric字符。如果我们使用翻译软件，会发现alphanumeric的意思是字母和数字。如下图所示：

因此，我想当然的觉得，这个功能函数，只会保留26个英文字母的大小写加上10个数字，一共62个字符。把除此之外的所有其他字符都移除掉。

我三年前写过一篇文章：《小问题大隐患：如何正确设置 Python 项目的入口文件？》。讲到Python项目应该如何正确组织代码结构。入口文件应该在最外面，调用关系应该是从外向内调用。而不要学Java，从一个很深层的文件夹里面往外调用。

不过我在这篇文章的最后，也提到了一种例外情况，那就是工具脚本不受这个规则的限制。如下图所示。

经过一年多的发展，各种开源大模型现在已经相当不错了。国产的Qwen 1.5的生成效果已经能满足一些日常使用。

有一些同学可能之前一直在用网页版的ChatGPT、Kimi Chat、文心一言或者通义千问，那么你可能会遇到如下一些问题：

1. 网络问题。例如ChatGPT需要特殊的网络才能访问。
2. 审查问题。国产大模型会大量屏蔽关键字，有一些你觉得完全没有任何问题的回答，它会告诉你不符合法律规范，不能回答。
3. 不能自定义模型，网页版的这些大模型，你没有办法做微调，难以自定义内容。当你花了大量时间设计了一个高级Prompt，把模型洗脑成了猫娘，结果第二天它又不能用了。
4. 隐私泄漏问题，担心大模型的开发商把你问的问题和上传的信息挪作他用。

当你被这些问题困扰，那么你可以考虑离线运行开源大模型。完全不需要网络，因此不存在隐私泄漏的问题。你可以随意对模型进行微调，想弄成猫娘还是伪娘都随你的想法。没有任何审查，想怎么问怎么答都可以调整。

我们在部署代码到线上以后，可能会需要在一些情况下给自己发报警通知。如果是公司的线上业务，一般会有公司内部的各种通知工具。

但如果是自己的个人服务，我们应该怎么推送消息呢？有些同学可能使用过叮叮或者飞书机器人，但是这些机器人要发送通知还需要拉个群，稍微有点麻烦。有些同学可能使用的是Telegram，但使用它需要梯子也不太方便。

如果你的手机是iPhone，那么你可以使用一个开源免费超级轻量级的消息推送服务：Bark.

我以前一直使用Vue来写前端。去年下半年接手了一个基于React + Next.js的项目，于是顺带学习了一下Next.js。由于Next.js的特点，这个项目的前后端是放在一起的。一开始没什么问题，看了半天文档就上手了。

上周我们需要在另一个网页项目中，调用这个项目的后端接口，于是就需要处理跨域请求的问题。但我发现按照网上的方法，跨域问题依然存在。这个问题浪费了我不少时间，好在最后终于找到了原因。记录在这里，免得大家跟我一样踩坑。

跟风来写个年终总结。

我记得在2023年元旦，我发了个语音，说我要开始搞播客。结果1年过去了，播客还是没个影子。今年不设这个目标了，免得又拖到明年。

2023年开头的前5个月，是2022年痛苦的延续。我真的太讨厌字节了。每一天都过得非常痛苦。公众号没有时间写，自己的代码也没有时间写，连学习的时间都没有。每天下班就只想躺下。连躺下都躺不安稳，飞书上面的消息一直在轰炸，动不动就开语音。开你妈个锤子的语音。急急急，急你MLGB，你连一小时都活不下去了吗？我每天在心里骂字节和某些没有边界的同事一百遍。

上周的公众号文章提到了Bright Data提供的代理服务。没想到他们的运营同学竟然找上了门，问我能不能帮他们做一个评测。

我之前使用Bright Data的代理，是因为突然有一天我的HuggingFace爬虫挂了。比较奇怪的是，这个爬虫在我电脑上始终正常运行，但一放到服务器上就请求失败。联想到HuggingFace被封了，而这个爬虫之前一直使用的国内代理供应商，那么原因就很明显了。因为我的电脑是24小时挂着梯子的，所以能够正常访问HuggineFace，但爬虫部署到服务器上面以后，他会自动使用配置好的国内代理。由于国内代理也受到GFW的影响，因此也会出问题。

使用过GNE的同学都知道，GNE虽然是通用爬虫，但只是文章类页面的通用爬虫。如果一个页面不是文章页，那么就无能为力了。

随着ChatGPT引领的大语言模型时代到来，这个问题基本上已经不是问题了。我们先来看一个效果。首先打开Linkedin，随便找一个招聘的岗位，如下图所示：

然后，我们直接使用GPT从这里提取信息：