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一、SSHFS 是什么SSHFS（SSH Filesystem）允许通过 SSH 挂载远程服务器上的文件系统到本地目录，这样可以像操作本地文件一样操作远程服务器文件。典型场景：远程工作、共享资源...

最近发现一个支持 Chrome、Edge、Firefox 等浏览器的扩展：Tweet Hunter X，能让我刷 Twitter 的体验改善不少。它能能刚好遮住 Twitter 网页版没什么用的的右侧边栏，用来显示随机热门、好友最近的好 tweet、你此前那些年今天发的 tweet 等等内容。如果你在主 Timeline 点开了一条 tweet 查看详情 & 它的回复评论，Tweet Hunter X 会自动显示这条 tweet 的作者的热门 tweets。此外，Tweet Hunter X 的搜索功能也还行（Twitter 自己的搜索太烂了）Tweet Hunter X 官网下载 https://tweethunter.io/tweethunterx/installTags - twitter

这个错误表明链接器无法找到 libglib-2.0 库。在 macOS 上，通常需要确保你的系统中已经安装了 GLib 库，并且链接器能够找到它。 你可以通过以下步骤来解决这个问题： 安装 GLib 库：你可以使用 Homebrew 或者 MacPorts 等软件包管理器来安装 GLib 库。在终端中运行以下命令可以使用 Homebrew 安装 GLib： brew install glib //检查是否正确安装 brew list glib 告诉链接器 GLib 的位置：在你的 Rust 项目中，确保链接器知道 GLib 库的位置。你可以通过设置 PKG_CONFIG_PATH 环境变量来告诉 pkg-config 在哪里查找 GLib。例如： export PKG_CONFIG_PATH="/usr/local/opt/glib/lib/pkgconfig" 或者你可以直接在 Cargo.toml 中指定链接库的位置。在你的 Cargo.toml 文件中添加如下内容： toml [build] rustc-link-lib=glib-2.0 rustc-link-search=/usr/local/opt/glib/lib 请注意，你可能需要根据你的系统和 GLib 的安装路径进行相应的调整。 重新构建项目：在设置好链接库路径后，尝试重新构建你的 Rust 项目，看看是否仍然出现链接错误。 export DYLD_LIBRARY_PATH="/usr/local/opt/glib/lib:$DYLD_LIBRARY_PATH"

最近我的电脑因为升级要求需要格式化，悲催，一切要重新开始，本文就记录了我的配置之路，可谓保姆级讲解记录，方便后面有需要回顾查看，如果你也有需要，不妨收藏看看是否用得上。

刚使用苹果电脑的伙伴不少会被它漂亮而炫酷的菜单栏所吸引，使用的时候也很方便快捷。但是如果程序安装多了，MAC下 […]

就在前不久，Meta 正式发布了最新版本的开源大模型 Llama3 ，是**迄今为止能力最强的开源大模型。 Llama3 提供了两个版本 8B 和 70B ，如果你不了解 B 代表什么含义，参考这里：# 关于大模型的一些基础内容 其中，8B 版本适合在消费级 GPU 上高效部署和开发；70B 版本则专为大规模 AI 应用设计。每个版本都包括基础和指令调优两种形式。 Meta 首席执行官扎克伯格宣布：基于最新的Llama 3模型，Meta 的 AI 助手现在已经覆盖Instagram、WhatsApp、Facebook 等全系应用。也就说 Llama3 已经上线生产环境并可用了。 Llama3 的开源地址如下： https://github.com/meta-llama/llama3 按照开源文档的安装说明也许能把 llama3 跑起来，但这个太不适合普通人，还有更简单的方法。 这里就不得不介绍一下 Ollama 了，也就是下面这个小羊驼。 Ollama 是一个基于 Go 语言开发的简单易用的本地大语言模型运行框架。 它可以非常方便地在本地部署各种模型并通过接口使用，有点类似于 Docker 加载各种镜像容器。并且随着 Ollama 的生态在逐渐完善，支持的模型也会更多，将来会更加方便地在自己电脑上运行各种大模型。 其实在 Ollama 之前也有一些方案可以做大模型本地部署，但运行效果往往不尽如人意，比如 LocalAI等，另外还需要用到 Windows + GPU 才行，不像 Ollama 直接在 Mac 都能跑了，比如我的电脑就是 Mac Studio 。 Ollama 的官方地址: https://ollama.com/ 点击下载，选择对应的平台下载就行，也可以在 Ollama 的 Github 地址上下载： https://github.com/ollama/ollama 在 Github 主页上可以看到 Ollama 目前支持的模型。 Model Parameters Size Download Llama 3 8B 4.7GB ollama run llama3 Llama 3 70B 40GB ollama run llama3:70b Mistral 7B 4.1GB ollama run mistral Dolphin Phi 2.7B 1.6GB ollama run dolphin-phi Phi-2 2.7B 1.7GB ollama run phi Neural Chat 7B 4.1GB ollama run neural-chat Starling 7B 4.1GB ollama run starling-lm Code Llama 7B 3.8GB ollama run codellama Llama 2 Uncensored 7B 3.8GB ollama run llama2-uncensored Llama 2 13B 13B 7.3GB ollama run llama2:13b Llama 2 70B 70B 39GB ollama run llama2:70b Orca Mini 3B 1.9GB ollama run orca-mini LLaVA 7B 4.5GB ollama run llava Gemma 2B 1.4GB ollama run gemma:2b Gemma 7B 4.8GB ollama run gemma:7b Solar 10.7B 6.1GB ollama run solar 第一个就是要用到的 Llama3 了，按如下命令直接运行就行： 1ollama run llama3:8b SHELL 效果如图： 到了这一步就可以愉快和大模型进行亲密交流了。 就好比我这个提问，Llama3 的回答就相当不错，看来它也是懂音视频的😏😄。 都看这里了，还不快去 部署 & 玩转 你的本地大模型~~~ 前往网页以阅读全文。

Downie 是 Mac 平台一款老牌、知名的下载工具，该工具本身也是需要付费使用的，不过用户量还是非常大，当 […]

早前微软已经宣布将在今年推出 Microsoft Office 2024 办公软件套件，该系列仍然是买断版而非 […]

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