本文介绍了一种更简单高效的 Syncthing 多设备同步方案：无需自建复杂的发现和中继服务器，只需在一台常在线的设备（如 VPS、NAS）上运行标准 Syncthing 客户端，作为所有设备的“中枢节点”。这种做法不仅极大简化配置和维护，还能兼顾数据冗余、异步同步和安全性

本教程详细介绍了如何通过 Alist/Openlist/Rclone 搭建网盘直链，并结合 Syncplay 实现异地多人高画质、毫秒级同步观影。适合希望远程与亲友共享观影时光、追求极致体验的用户

本文介绍如何在 Windows 系统下，通过修改 Tailscale 服务启动参数，启用 Userspace Networking 模式和内置 SOCKS5 代理，实现按需为特定应用程序提供 Tailscale 网络代理，避免全局流量劫持，提升使用灵活性

最近放假闲来无事想找本书看看，复习一下好多年没用的 C#。 随便挑了一本 C# 12 And .Net 8（ISBN: 9781837635870），但是没有找到中文版，用 gemini-2.5-flash 翻译了一下。 中文版 epub 英文版 epub

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通过 Virtual-Display-Driver 创建虚拟显示器，结合 Sunshine 串流服务器和 Moonlight 客户端，将 Android 手机、平板等闲置设备变成 Windows 电脑的无线扩展屏幕。本教程详细介绍三个工具的配置步骤，实现同一局域网下的高效屏幕扩展方案。

在 Go 语言中，错误处理是一个核心设计哲学。通过显式的错误返回值(error 类型)，开发者必须直面潜在的问题。然而，许多刚接触 Go 的开发者(甚至是有经验的开发者)常犯一个错误：直接返回原始的 err。这种看似简单的行为，实际上会为代码的调试和维护埋下隐患。 直接返回 err 的问题 1. 错误信息不透明 当你在多层嵌套的函数调用中直接返回 err 时，上层调用者可能完全不知道错误的来源：

最近 Deepseek 发布 R1 模型，在网上特别火，正好闲的没事部署一个 7b 版本玩一玩。 使用 ollama 可以简化部署流程，通过 yay -S ollama 安装 ollama 后，启动服务 sudo systemctl start ollama，再运行命令 ollama run deepseek-r1 即可开始对话。 但是很快我发现事情不对，为什么生成速度那么慢？查看资源管理器发现推理运行在 CPU 上，完全没有使用 GPU 加速，于是我开始排查问题。 查看 ollama 服务的日志 journalctl -u ollama -f 发现一行警告 no cuda runners detected, unable to run on cuda GPU，但是我显然是有 CUDA 驱动的。 于是我在网上一顿搜，看到解决方法直接无语。aur 库中除了有 ollama 还有一个 ollama-cuda，需要同时安装才能调用 cuda 加速。

最近把各个服务从 Debian 迁移到 Archlinux，顺便把 Docker+Compose 换成 Podman(无根)+Quadlet，期间遇到了一些奇怪问题，记录一下。 当 compose 中有容器间的依赖关系时，podlet compose –pod 生成的配置无法正常工作 podlet 生成时会将依赖关系转换为：

使用 USB 线连接 直接连接即可