[OpenWrt] 感谢 ds+openwrt，兄弟激光 HL-2260D(usb 有线)支持安卓无线 打印 了
openwrt 实现 wifi -> USB ，没装 CUPS ，安卓就没法实现无线打印了。。。。吗？
去下载个官方打印驱动
https://play.google.com/store/apps/details?id=com.brother.printservice
openwrt 上只需要两个 lua 。代码搓出来在这里，有需要的可以试试，节省一点 AI 逆向时间。别的型号让 AI 小改下 OID 就行。
https://github.com/est/print_over_openwrt/
没 AI 我是真搓不出来
via V2EX (author: est)
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没 AI 我是真搓不出来
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[分享创造] [开源] 从生图到骨骼动画全自动：用 Blender 合成数据微调 DINOv2，把视频动作还原到非人形 3D 模型上
从粗糙的 Astra 建模踩坑开始，我就一直在琢磨：到底怎么才能让整套 3D 资产与动画生成流程真正自动化起来？
一路从 OpenAI 产出概念效果图，到 Tripo3D 生成 3D 模型，再到非人形怪物的自动绑骨蒙皮；更进一步，用 MiniMax H3 生成想要的动作视频，并基于 Meta 的 DINOv2 训练专属小模型来识别骨骼与关节位置，最终把视频动作还原到 3D 骨骼上（这里必须感谢 @CanItCode，核心思路正是从他的视频中学到的），才终于跑通并达到了视频里这种勉强可用的效果。
----------------------
核心实现思路
1. 模型生成：通过 Tripo3D 生成基础 3D 模型。
2. 自动绑骨：使用 TokenRig 完成非人形结构的自动绑骨与蒙皮。
3. **合成训练集(imoportant)**：在 Blender 中采用双视角与随机姿势，自动摆出并渲染默认的 3,000 个动作样本。
4. 训练视觉小模型：基于 DINOv2 进行微调训练，输入渲染图片与对应的关节坐标等标注信息。
5. 生成动作参考：使用 MiniMax H3 生成目标模型的动作视频。
6. 逐帧特征提取：用训练好的小模型逐帧推理视频，提取关节坐标与深度信息。
7. **动画重建(important)**：将提取出的空间数据解算并映射回模型，成功把 2D 视频重建为 3D 骨骼动画。
----------------------
算力致谢与下一步计划
不得不再次感谢谷歌大善人，感谢 Gemini Ultra 附赠的 Colab 算力额度支撑了整套训练与渲染流程。
下一步优化：目前动作大形已经没有问题，接下来打算接入量大管饱的 DeepSeek 4.1 Flash 1017，配合同坐标叠图与逐帧评分工具进行逐帧修正去抖，期待最终效果能完全达到预期。
via V2EX (author: bugyaluwang)
从粗糙的 Astra 建模踩坑开始，我就一直在琢磨：到底怎么才能让整套 3D 资产与动画生成流程真正自动化起来？
一路从 OpenAI 产出概念效果图，到 Tripo3D 生成 3D 模型，再到非人形怪物的自动绑骨蒙皮；更进一步，用 MiniMax H3 生成想要的动作视频，并基于 Meta 的 DINOv2 训练专属小模型来识别骨骼与关节位置，最终把视频动作还原到 3D 骨骼上（这里必须感谢 @CanItCode，核心思路正是从他的视频中学到的），才终于跑通并达到了视频里这种勉强可用的效果。
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核心实现思路
1. 模型生成：通过 Tripo3D 生成基础 3D 模型。
2. 自动绑骨：使用 TokenRig 完成非人形结构的自动绑骨与蒙皮。
3. **合成训练集(imoportant)**：在 Blender 中采用双视角与随机姿势，自动摆出并渲染默认的 3,000 个动作样本。
4. 训练视觉小模型：基于 DINOv2 进行微调训练，输入渲染图片与对应的关节坐标等标注信息。
5. 生成动作参考：使用 MiniMax H3 生成目标模型的动作视频。
6. 逐帧特征提取：用训练好的小模型逐帧推理视频，提取关节坐标与深度信息。
7. **动画重建(important)**：将提取出的空间数据解算并映射回模型，成功把 2D 视频重建为 3D 骨骼动画。
开源仓库：后半部分最折腾的小模型训练与推理代码已经开源，感兴趣的可以直接看源码自己琢磨： GrinZero/open-game-studio (monster package)
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算力致谢与下一步计划
不得不再次感谢谷歌大善人，感谢 Gemini Ultra 附赠的 Colab 算力额度支撑了整套训练与渲染流程。
下一步优化：目前动作大形已经没有问题，接下来打算接入量大管饱的 DeepSeek 4.1 Flash 1017，配合同坐标叠图与逐帧评分工具进行逐帧修正去抖，期待最终效果能完全达到预期。
via V2EX (author: bugyaluwang)
[硬件] Meta 公开了大集群的运维数据：每 8 千张卡每天近 1000 次中断，一年降了 99%，靠的不是换新卡
Meta 前两天写了篇博客，讲俄亥俄那个 Prometheus 集群（第一期几十万张 GPU ）是怎么跑稳的，数字挺直白，搬过来聊聊。
起点有多糟
2025 年年中，每 8000 张卡，每天将近 1000 次中断事件。训练任务一断就要从检查点重来，卡越多越频繁。
做了什么
英伟达派工程师驻场，和 Meta 一起：
● 调 HBM 的固件
● 定期做内存巡检，提前把有问题的条子挑出来
● 改进 LPDDR 的纠错
● 根据信号预测哪些器件快要坏，坏之前先换
一年下来，训练中断减少了 99%。预训练的 goodput 超过 85%，也就是 100 个小时里大约 85 个小时在干正经活。
备用卡是写进设计里的
也就是说，大厂默认就是「一定会坏」，直接多买一成多的卡当冗余。
几点感受
我们是做服务器和 GPU 维保的，看完的感觉：
● 降下来的那 99%，主要靠固件、巡检、纠错这些「软」的东西，不是换了新一代硬件
● 他们下功夫的地方几乎都在内存（ HBM 、LPDDR ），说明大集群里内存是要重点盯的
● 小集群没法像 Meta 那样多配 13% 的卡，但思路一样：先知道自己的故障率，再决定手边备多少件
想问下有在跑 GPU 集群的朋友：你们那边最常坏的是什么？卡、内存、光模块，还是电源？
via V2EX (author: zx94438011)
Meta 前两天写了篇博客，讲俄亥俄那个 Prometheus 集群（第一期几十万张 GPU ）是怎么跑稳的，数字挺直白，搬过来聊聊。
起点有多糟
2025 年年中，每 8000 张卡，每天将近 1000 次中断事件。训练任务一断就要从检查点重来，卡越多越频繁。
做了什么
英伟达派工程师驻场，和 Meta 一起：
● 调 HBM 的固件
● 定期做内存巡检，提前把有问题的条子挑出来
● 改进 LPDDR 的纠错
● 根据信号预测哪些器件快要坏，坏之前先换
一年下来，训练中断减少了 99%。预训练的 goodput 超过 85%，也就是 100 个小时里大约 85 个小时在干正经活。
备用卡是写进设计里的
也就是说，大厂默认就是「一定会坏」，直接多买一成多的卡当冗余。
几点感受
我们是做服务器和 GPU 维保的，看完的感觉：
● 降下来的那 99%，主要靠固件、巡检、纠错这些「软」的东西，不是换了新一代硬件
● 他们下功夫的地方几乎都在内存（ HBM 、LPDDR ），说明大集群里内存是要重点盯的
● 小集群没法像 Meta 那样多配 13% 的卡，但思路一样：先知道自己的故障率，再决定手边备多少件
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via V2EX (author: zx94438011)
[分享创造] 一个免费的、傻瓜式的视频压缩工具网站
免费、本地压缩、不要调整任何参数的傻瓜式视频压缩工具。
https://makevideosmaller.com
via V2EX (author: tahitimoon)
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via V2EX (author: tahitimoon)
[分享创造] 新人做了一个定格漫画 mv 求关注
[《审判日》 [赛博朋克 2077 ] [往日之影] [百灵鸟] [同人 MV ] -哔哩哔哩] https://b23.tv/pYK99sj
via V2EX (author: kristingna)
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via V2EX (author: kristingna)
[云计算] KKCE（快快测）370+节点网站测速、ping 等功能的快快测工具，要送 100 位会员
KKCE(快快测)免费检测工具，提供网站测速、本地 IP 查询、whois 查询、DNS 查询、域名污染检测、域名劫持检测、网站被墙查询、在线 ping 测试、域名 dns 检测、路由跟踪查询、IP 查询、域名 whois 查询、icp 备案查询、测网速、SEO 查询等站长工具；检测节点覆盖全国各省、海外及港澳台等地区，涵盖国内各大运营商，包括电信、联通、移动、教育网等。
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官网： https://www.kkce.com/
送会员公告： https://www.kkce.com/bulletinDetail/6274.html
via V2EX (author: abouthjf)
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via V2EX (author: abouthjf)
[分享创造] den：终极文档维护方案
https://github.com/onichandame/den
我被项目文档维护恶心到极点了，于是返回第一性原理思考文档的本质。它是项目的长期事实记录，需要能被很快地消化吸收。
现有方法论多数是规范化文档治理方法，通过统一心智模型来加速文档的吸收速度。但并没有一个适配所有场景的标准方法论，即使是大厂也经常出现文档过时或内部有多套方法论的情况。
从输入端不好解决，输出端能否解决呢？我马上想到如果可以通过语义搜索项目文档里我需要的内容，那完全没必要死磕文档维护方法了，全部平铺在 docs/下都可以，需要查文档的时候搜索就好嘛。
den 的主要场景就是这个：快速搜索项目内文档。搞完这个心情也舒畅很多
via V2EX (author: onichandame)
https://github.com/onichandame/den
我被项目文档维护恶心到极点了，于是返回第一性原理思考文档的本质。它是项目的长期事实记录，需要能被很快地消化吸收。
现有方法论多数是规范化文档治理方法，通过统一心智模型来加速文档的吸收速度。但并没有一个适配所有场景的标准方法论，即使是大厂也经常出现文档过时或内部有多套方法论的情况。
从输入端不好解决，输出端能否解决呢？我马上想到如果可以通过语义搜索项目文档里我需要的内容，那完全没必要死磕文档维护方法了，全部平铺在 docs/下都可以，需要查文档的时候搜索就好嘛。
den 的主要场景就是这个：快速搜索项目内文档。搞完这个心情也舒畅很多
via V2EX (author: onichandame)
[分享创造] PHP2Shell 漏洞来了，宝塔用户可按官方说明修复
昨晚发布的 PHP 的 PHP2Shell 漏洞（ CVE-2026-109618 、CVE-2026-109619 ）让很多运维和安全部门睡不着觉了，属于严重的远程代码执行漏洞。如果服务器使用了受影响的 PHP 运行环境，可能存在较高风险。
宝塔官方已经发布修复公告，PHP 7.4 、8.0 、8.1 也有对应的宝塔修复版本，不一定非要立即迁移到 PHP 8.2 以上。
宝塔修复方法：
登录宝塔面板，进入「软件商店 → 已安装」。
点击右上角「更新软件列表」。
找到网站实际使用的 PHP 版本，检查并更新到对应的安全修复版本。
更新后确认版本，并重启相关 PHP 服务，检查网站运行是否正常。
官方公告及详细操作： https://mp.weixin.qq.com/s/pJ6mHOR01XEQlqLus2lwpg
另外，做了一个简单的在线初筛工具，可以辅助检查网站是否存在 PHP 相关特征： https://php2shell.cc/zh/
大家有空还是赶紧检查一下吧，能更新的尽早更新，别给自己留隐患了。
via V2EX (author: hx123)
昨晚发布的 PHP 的 PHP2Shell 漏洞（ CVE-2026-109618 、CVE-2026-109619 ）让很多运维和安全部门睡不着觉了，属于严重的远程代码执行漏洞。如果服务器使用了受影响的 PHP 运行环境，可能存在较高风险。
宝塔官方已经发布修复公告，PHP 7.4 、8.0 、8.1 也有对应的宝塔修复版本，不一定非要立即迁移到 PHP 8.2 以上。
宝塔修复方法：
登录宝塔面板，进入「软件商店 → 已安装」。
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更新后确认版本，并重启相关 PHP 服务，检查网站运行是否正常。
官方公告及详细操作： https://mp.weixin.qq.com/s/pJ6mHOR01XEQlqLus2lwpg
另外，做了一个简单的在线初筛工具，可以辅助检查网站是否存在 PHP 相关特征： https://php2shell.cc/zh/
大家有空还是赶紧检查一下吧，能更新的尽早更新，别给自己留隐患了。
via V2EX (author: hx123)