项目地址：https://vicalloy.github.io/letter-fall/
游戏地址：https://github.com/vicalloy/apple-guardian
小时候练打字的时候玩的最多的是小霸王上的一个空中掉落字母掉打字游戏。
最近看到很多宣传 Cursor 的帖子，另外字节也出了个类似的编辑器 Trae ，于是试着用 AI 编辑器将这个游戏复刻。
项目的大部分代码使用 Cursor 和 Trae 的 Agent 功能自动完成。就初步的体验而言，用自己不熟悉的开发框架写一些小东西 Cursor 这类的 AI 工具确实很好用，少了很多查资料的工作。部分功能反复打回依旧无法正确修改，这时候是需要手动介入。另外两个编辑器的推理速度都不算太理想，特别是 Trae 经常要等挺久。
就个人而言，写玩具 Cursor 和 Trae 很棒。大些的项目还是用 GitHub Copilot 之类的插件更可控一些。
中学课本里说生产力决定生产关系。很多社会问题寻根溯源都和生产力相关。劳动力作为生产力中的重要一环深刻的影响了社会和经济的发展。
在网上收集了一些中国的人口数据，做了一个人口变化的统计图表。近年来出现了不少使用 Python 实现前端 Web 界面的工具。这次的图表使用 plotly 实现，使用 Python 做数据处理，并输出 html 图表。
项目地址： https://github.com/vicalloy/china-population
在线查看图表： https://vicalloy.github.io/china-population/
项目地址：https://github.com/vicalloy/magpie/
股票工具。设置股票的止损点和营收点，在到达止损点或营收点时发起消息推送。提供一个简易点web服务器用于查看相关股票的当前价格。
注：
提醒规则使用 Json 格式进行描述。编辑规则并保存为文件 rule.json 。
[
{
"stock_code": "sh000001",
"stock_name": "上证指数",
"base_price": 3200, # 基准价格，用于计算涨幅
"alarm_price_min": 3100, # 止损点
"alarm_price_max": 3400 # 营收点
},
{
"stock_code": "sz000333",
"stock_name": "美的",
"base_price": 54,
"alarm_percentage_min": 0.15, # 止损点 base_price * (1 - alarm_percentage_min)
"alarm_percentage_max": 0.15 # 营收点 base_price * (1 + alarm_percentage_max)
},
]
docker run --rm \
-v `pwd`/rules.json:/app/rules.json \
-p 8000:8000 vicalloy/magpie:latest \
python -m magpie server -r ./rules.json
在浏览器中访问网址 http://localhost:8000/ 。
docker run --rm \
-v `pwd`/rules.json:/app/rules.json \
magpie:latest \
python -m magpie check -r ./rules.json \
--datasource qq \
--bark-token $(bark-token) \
--tg-token $(tg-token) \
--tg-chat-id $(tg-chat-id)
可以通过设置 crontab 的方式定时执行股价的检查。
备注
Bark 客户端，并获取对应的 Token 。Group ，并将刚创建的 Bot 添加到该Group，然后获取 Group 对应的 chat id.
-1045009696 就是 chat id.
10 9,10,11,12,13,14 * * * sudo docker run ....
项目地址： https://github.com/vicalloy/daily-portrait
最近蓄须，每天拍一张照片记录变化，为此衍生出的项目。
GFPGAN 是一个使用 AI 进行人脸修复的工具，即使对非常模糊的人脸也可起到不错的修复效果。Hugging Face 提供了AI应用Demo的快速部署。我 Fork 了一份 GFPGAN 的 Demo 并做了少量的调整以加强对图片的支持。
在线体验地址 https://huggingface.co/spaces/vicalloy/GFPGAN
AI技术在图片生成领域有了不错的进展，现在已经可以通过文字生成质量不错的图片了。之前就一直想尝试用AI人脸修复将画中的人脸修复成照片，只是迫于拖延症一直未能真正动手。这些天试了一下，发现这个想法切实可行，就是修复出的效果算不上出色。
樱木花道
唐太宗李世民
乾隆
韩熙载
宋太祖赵匡胤
前些时间心血来潮想弄个ARM单板做个微型服务器。没想到今年树莓派涨价太狠，原本¥400点4b直奔¥1000去了。刚好看到Orange pi5要发布了，据说性能提升巨大，价格¥500起。本还有些犹豫，想到树莓派都成理财产品了，于是预购享折扣。
Orange pi5 采用的是瑞芯微的 RK3588S 根据测试性能介于骁龙845/855之间。在华为推出后，这已是最强的国产ARM芯片了，比树莓派4b要强出不少。该芯片集成了 6TOPS 算力的NPU，不过瑞芯微提供的SDK最新只支持到Ubuntu20.04，因此我没有实际测试过。
Orange pi5 提供了一个 M.2 接口，不过遗憾的是没有板载 Wi-Fi ，因此只能SSD，无线网卡2选一。
由于是新出的板子，还没有官方/第三方外壳（注：现在第三方外壳已经出来了），自己用硬纸板/塑料片/尼龙立柱做了个简单的外壳。偶尔做个手工，收获满满的成就感。
初步构想是作为家庭里的微型服务器使用，跑一些不需要实时性的“高负载”的任务（已有台云主机，大多服务可以跑在云主机上）。这些天把机器的基础设施搭建了一下，更具体的用途再说了（大概率吃灰）。
为简化管理，能用 Docker 部署等服务尽量用 Docker 部署。跑的 Python 脚本用 Pipenv 创建虚拟环境。
目前部署的服务有
拿到板子后做的开箱视频： https://www.bilibili.com/video/BV198411G7oy/
项目地址： https://github.com/vicalloy/outline-docker-compose
前一段想部署一个 Wiki ，看了一圈被 Outline 的颜值吸引。Outline 支持部署到自己服务器，只是自部署的体验真的不太好。Outline 部署主要就下面几个问题。
网上已用基于 docker-compose 的部署方案主要有两个：
出于自己部署的需要，参考 outline-wiki-docker-compose 的实现，新开了 Outline 的部署项目。
config.sh 一个配置文件，其他配置文件由脚本生成。项目地址：https://github.com/vicalloy/oidc-server/
多很多想自己部署 Outline 的人来说，没有本地的认证系统是一个非常头痛的问题。该Issue Local Authentication #1881 的评论数是 Outline 未关闭 Issue 中最多的。我也一度被该问题劝退。
可能 Outline 主推的还是 Cloud 版，虽然内建认证对自部署影响很大，官方依旧没有给出明确的支持方案。注：不少服务是提供OIDC认证的，如果你同时使用Gitlab，你可以使用Gitlab做OIDC认证服务器。
我最初的想法部署一个做简单的ODIC认证服务器给 Outline。出于节约内存的考虑，这个服务最好是Go或是Rust编写。找了一圈未发现合适的应用，于是回到了自己最熟悉的 Django 上。
OIDC Server 主体代码来源于 django-oidc-provider 的 example 。甚至可以说这个项目就是将 example 做了个打包。依托于 Django 优秀的插件机制和 Admin 模块，在几乎不用写代码的情况下就可以得到一个还过得去的 OIDC Server。当然缺点是内存占用量有点大，这个服务需要用掉大概100M的内存。
注：ODIC Server docker镜像使用 Github Action 进行构建。不得不说 Github Action 的体验真的非常棒。
之前因为嫌备案麻烦，一直用的国外的主机。只是网站的访问速度一言难尽，毫无体验可言。
近期腾讯云做活动，1G内存3年只要￥150，简直和不要钱一样。禁不住诱惑上车了。
由于有了2G的“大内存”（之前只有1G内存），搬家后所有的服务都改用Docker部署。
目前服务器上跑的服务有：
proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme; 解决问题。注：可以在docker-compose.ym中将networks设置为external实现不同docker-compose之间的容器互联。由于我使用nginx作为网关，因此所有服务都使用nginx的network。
version: "3"
services:
filebrowser:
image: filebrowser/filebrowser:latest
restart: always
ports:
- ${IP}:10180:80
volumes:
- ./data:/srv
- ./db/database.db:/database.db
networks:
- nginx_default
networks:
nginx_default:
external: true
之前一直使用 certbot 进行免费证书的申请，只是这东西的体验一直不是很好。这次换成了acme.sh 。 acme.sh 完全使用shell脚本编写，使用起来非常简单，按照官网文档很快就可以弄好。
之前为了改善网站的访问速度使用了 cloudflare 的CDN功能（然而速度一如既往的慢），域名服务也一并迁到了 cloudflare 。既然不再使用 cloudflare DNS的解析也迁回了国内的 DNSPOD。
注：免费的HTTPS证书已经支持泛域名了，泛域名只支持DNS方式进行认证。
近期研究 ONNX Runtime Web 做的一个小东西。很多代码都“借鉴”于其他开源项目，解决了图片变形等问题。
使用深度学习模型做的图片风格迁移。使用 React 和 ONNX Runtime Web 开发，推理后端用的 WebAssembly （ CPU ）。根据我的测试，用 WebGL 要慢不少，而且内存占用有些夸张。
在线访问： https://vicalloy.github.io/image-transformer/
项目地址： https://github.com/vicalloy/image-transformer
fast neural style这个模型也可以支持输出任意图片大小，不过动态参数模型太大，复杂度也高，不适合 Web 使用。django-lb-workflow 我开发的一个Django流程引擎APP。设计之初是以使用便捷性为目标，自带了完整的模板，希望可以方便的集成到已有系统。尽管已经将django-lb-workflow做到尽量的易用，但距离真正的开箱即用还有一段距离。
Carrot Box是一个完整的Django易用，带了权限管理、部门、角色等必要模块，真正的做到开箱即用。通过对Carrot Box的定制可以方便的改造为OA、工单系统、CRM等业务系统。
Carrot Box的主要特点：
之前的django-lb-workflow范例站点已经切换到 Carrot Box。
管理员账号：admin 密码：password
切换为其他用户： http://wf.haoluobo.com/impersonate/search
退回管理员账号： http://wf.haoluobo.com/impersonate/stop
make init-pyenv
make init
make run