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开启内心的平静:冥想入门指南

开启内心的平静:冥想入门指南

开启内心的平静:冥想入门指南

A man lies peacefully with crystals during a chakra healing meditation session indoors.
A man lies peacefully with crystals during a chakra healing meditation session indoors.

嘿,朋友,你想学习冥想吗?太棒了!这是一段旅程,而不是目的地,我会帮助你迈出第一步。这并非一夜之间就能达到某种神秘境界;而是培养一种技能——专注的技能。

想想看:现在,无数的事情正在发生——内在的,你的思想和感受;外在的,声音和感觉。冥想帮助你更加觉察这一切,在当下,不加评判。正念专家乔恩·卡巴金(Jon Kabat-Zinn)对它做了美丽的定义:“以一种特殊的方式,有目的地,在当下,不加评判地专注。”

你可能会想,“我甚至*需要*冥想吗?我已经很觉察了!”你可能确实如此!如果你在一天中始终保持专注和正念,那么恭喜你——你已经在冥想了。但对我们大多数人来说,正式的冥想练习帮助我们磨练这项技能,观察我们的内心世界,并做出积极的调整。

科学也支持这一点——冥想与减压、提高专注力和情绪调节有关。很酷,对吧?

那么,你究竟该如何*做*呢?

首先,找到一个舒适的直立姿势。一把结实的椅子是个不错的起点。双脚平放在地板上,脊柱挺直但放松,双手轻轻地放在你的腿上。你的眼睛可以轻轻闭上或微微睁开。关键是要避免弯腰驼背。

接下来,专注于你的呼吸。不要试图*控制*你的呼吸;只需*观察*它。注意空气进出的感觉,你胸部或腹部起伏的感觉。如果你的思绪游离(它会的!),轻轻地将你的注意力引导回你的呼吸。把它想象成反复地抓住自己在漫不经心的状态中,然后回到专注的状态。

成功冥想练习的关键要素:

  • 觉察:保持当下并观察。
  • 警觉:避免昏昏欲睡。
  • 积极:积极参与其中。
  • 平静:稳定的呼吸,平静的思绪。
  • 放松:身心放松。
  • 中立:不加评判地观察。

从短时间开始——即使是一两分钟也足够了!随着你感觉舒适,逐渐增加持续时间。记住,一致性比长度更重要。

21个提升练习的高级技巧:

作者分享了许多技巧来加深你的练习,包括:

  • 掌握正确的呼吸技巧。
  • 改善姿势和身体意识(站桩,一种站立冥想,强烈推荐)。
  • 放慢生活节奏以减少精神杂念。
  • 在最佳时间冥想(清晨或深夜)。
  • 冥想前避免食物和科技产品。
  • 使用间隔计时器保持专注。
  • 避免引导式冥想(在初始阶段之后)以培养独立的沉思。
  • 观察你的思想和情绪,不加评判。
  • 建立一致的常规和专门的冥想空间。
  • 灵活并善待自己。
  • 亲近自然。

文章还涉及到使用脑波诱导程序(并给出了具体的推荐)等技术来帮助达到更深的冥想状态。然而,核心信息是关于在一天中培养正念状态,而不仅仅是在专门的冥想练习期间。

就是这样——一份简化的冥想指南。记住,要有耐心,善待自己,享受这段旅程。告诉我进展如何!

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苹果研究揭示大型语言模型推理的局限性:批判性分析

苹果研究揭示大型语言模型推理的局限性:批判性分析

苹果研究揭示大型语言模型推理的局限性:批判性分析

Architect meticulously working on a detailed scale model with compass and ruler.
Architect meticulously working on a detailed scale model with compass and ruler.

苹果研究人员最近的一项研究挑战了围绕大型语言模型 (LLM) 推理能力的普遍说法。这项名为“思维的错觉:通过问题复杂性的视角理解推理模型的优势和局限性”的研究,严格调查了模拟推理 (SR) 模型的性能,包括OpenAI的o1ando3、DeepSeek-R1和Claude 3.7 Sonnet Thinking等知名例子,在经典解谜任务上的表现。

这项研究采用了一种新颖的方法,在不同复杂程度的四个经典谜题——汉诺塔、跳棋、过河卒和积木世界——上测试LLM。与仅关注最终答案准确性的传统评估不同,苹果团队仔细分析了模型的推理过程,观察了它们在这些谜题的简单和极其复杂的迭代中的表现。结果显示,在需要扩展系统推理的问题上,性能显著下降。在近200次新的数学证明尝试中,模型的得分大多低于5%,只有一个模型达到了25%的准确率。这与美国数学奥林匹克竞赛 (USAMO) 进行的类似研究结果相符。

苹果研究人员的发现证实了像加里·马库斯这样的AI怀疑论者长期以来的论点,他一直强调神经网络在处理分布外泛化方面的局限性。马库斯将苹果的研究结果描述为“对LLM相当具有破坏性”,强调模型无法可靠地解决甚至像汉诺塔这样相对简单的谜题,而这个问题早在1957年就已通过算法解决。这项研究进一步强调了一个反直觉的观察结果:向模型提供明确的算法并没有提高它们的性能,这表明缺乏真正的逻辑推理。

这项研究还揭示了模型失效中有趣的不一致性。例如,Claude 3.7 Sonnet在汉诺塔游戏中能够执行多达100个正确的移动,但在一个不太复杂的过河卒游戏中却在只有5步之后就失败了。这表明任务特定的局限性,而不是纯粹的计算限制。研究人员还发现了一个“反直觉的缩放极限”,即随着问题复杂性的增加,最初会导致推理工作量的增加,但在超过某个阈值后,即使有足够的计算资源,工作量也会减少。

然而,这项研究的解释并没有得到普遍接受。凯文·A·布莱恩等批评者认为,观察到的局限性可能源于旨在优化计算效率而非固有推理缺陷的故意训练约束。布莱恩认为,训练中使用的强化学习 (RL) 技术可能会鼓励模型优先考虑近似解而不是穷举推理,以避免过度计算。软件工程师肖恩·戈德克也表达了类似的观点,他认为模型在复杂任务(例如超过1000步的汉诺塔)上的失败可能反映出避免计算密集型方法的战略决策,而不是无法解决问题。

围绕使用基于谜题的评估来评估LLM推理能力的适当性,也存在进一步的质疑。独立AI研究员西蒙·威利森质疑此类任务的适用性,认为观察到的失败可能归因于上下文窗口内的标记限制,而不是根本的推理缺陷。他告诫不要过度解读结果,强调基于谜题的方法的范围狭窄及其对现实世界场景的适用性有限。

苹果研究人员自己也承认了他们研究的局限性,强调所选择的谜题环境只代表推理任务的一个狭窄子集。虽然这项研究突出了当前LLM推理能力的重大局限性,但它也承认模型在特定应用中的效用以及它们在“中等复杂性”范围内的性能改进。然而,结果引发了关于LLM发展当前轨迹的关键问题,并表明需要采用根本不同的方法来实现更强大的推理能力。

总之,苹果的研究以及USAMO的研究结果,都对当前LLM真正“推理”的程度提出了质疑。虽然并没有完全否定它们的效用,但这项研究强调了这些模型对复杂模式匹配而非系统推理的依赖,促使人们重新评估营销声明,并呼吁对它们的优势和局限性进行更透明和细致的理解。围绕LLM能力的争论仍在继续,这突显了对持续研究和批判性评估这些快速发展的技术的必要性。

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深度学习揭秘:10种塑造未来的算法

深度学习揭秘:10种塑造未来的算法

深度学习揭秘:10种塑造未来的算法

Flowing glass-like molecular structure in blue. Conceptual digital art with a tech twist.
Flowing glass-like molecular structure in blue. Conceptual digital art with a tech twist.

嘿,朋友,你有没有想过你的手机是如何识别你的面孔的,或者Netflix是如何推荐你接下来值得狂追的节目的?这就是深度学习的魔力——人工智能的一个强大子集,它正在迅速改变世界。它完全是模仿人脑从数据中学习的能力,但使用的是算法和计算机,而不是神经元和突触。

深度学习使用人工神经网络 (ANN),其结构类似于我们的大脑,具有多层相互连接的“节点”来处理信息。把它想象成一个复杂的装配线,每一层都从数据中提取越来越复杂的功能。神奇之处在于训练——向网络输入大量数据并调整节点之间的连接,直到它在特定任务上变得非常出色。

虽然深度学习算法有很多,但这里有10种特别有影响力的算法:

  • 卷积神经网络 (CNN): 这些是图像处理的超级明星,擅长目标识别和面部识别等任务。它们受到我们大脑中视觉皮层的启发,并能有效地处理图像等结构化网格数据。
  • 循环神经网络 (RNN): RNN 是处理序列数据(如文本或时间序列)的大师。它们“记住”之前的输入,这使得它们非常适合自然语言处理和预测股价。
  • 长短期记忆网络 (LSTM): 一种特殊的 RNN 类型,旨在处理序列数据中的长期依赖关系,克服了标准 RNN 的一个常见限制。想想语音识别或机器翻译。
  • 生成对抗网络 (GAN): 这些是创造性的!GAN 将两个神经网络相互对抗——一个生成数据(如图像或音乐),另一个评估其真实性。结果呢?令人难以置信的逼真合成数据。
  • Transformer:许多现代自然语言处理 (NLP) 模型的支柱,Transformer 擅长处理文本中的远程依赖关系,从而可以更细致地理解语言。
  • 自动编码器: 这些是无监督学习模型,擅长数据压缩、去噪和特征提取。它们学习以低维空间表示数据,然后重建它。
  • 深度信念网络 (DBN): 使用多层潜在变量来学习复杂模式的生成模型,通常用于特征提取和降维。
  • 深度Q网络 (DQN): 这些将深度学习与强化学习相结合,允许人工智能代理在复杂环境中学习最佳策略,例如玩视频游戏或控制机器人。
  • 变分自动编码器 (VAE): 与自动编码器类似,但具有概率性,VAE 生成与训练数据类似的新数据点,可用于生成任务和异常检测。
  • 图神经网络 (GNN): 这些设计用于处理图结构数据,例如社交网络或分子结构,允许对关系数据进行分析和预测。

这不是一个详尽的列表,并且该领域还在不断发展,但这10种算法代表了深度学习领域的重要部分。它们为从自动驾驶汽车到医学诊断的一切事物提供动力,了解它们的优势和应用是驾驭这一令人兴奋领域的关键。

所以,下次你看到由人工智能驱动的令人惊叹的东西时,记住这些算法——它们是幕后的大脑!

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面向未来的业务:2025年值得关注的顶级商业智能趋势

面向未来的业务:2025年值得关注的顶级商业智能趋势

面向未来的业务:2025年值得关注的顶级商业智能趋势

Elegant flat lay featuring pink stationery, accessories, and gadgets on a white surface for a modern workspace theme.
Elegant flat lay featuring pink stationery, accessories, and gadgets on a white surface for a modern workspace theme.

嗨,朋友,让我们聊聊商业智能 (BI) 的未来。2025 年近在眼前,公司处理数据的方式即将迎来重大升级。想想看,更快的洞察力、更明智的决策以及更高的效率。以下是塑造 BI 格局的关键趋势:

人工智能和机器学习:运营的大脑

准备好迎接人工智能驱动工具的巨大增长吧。到 2025 年,高达 75% 的组织将使用它们,预计将使运营效率提高 30%。这不仅仅是关于复杂的算法;“增强型分析”正在崭露头角,它自动化数据分析,使每个人都能获得洞察力,而不仅仅是数据科学家。可以把它想象成拥有你自己的私人数据专家。

数据可视化:眼见为实(并采取行动)

视觉为王!到 2024 年底,高达 90% 的数据将以可视化的方式呈现。交互式仪表板正成为至关重要的沟通工具,可以立即与利益相关者分享见解。投资用户友好的可视化软件可以将用户参与度和理解度提高 25%。

数据治理:保持合法和合规

预计到 2025 年,监管要求将增加 50%,因此强大的数据治理不再是可选的——而是必不可少的。这意味着实施强大的数据管理实践,自动化数据审计流程可以将合规风险降低高达 40%,从而保护您的声誉和利润。

数据素养:赋能您的团队

到 2025 年,高达 70% 的工作岗位将需要数据素养。投资培训项目不仅仅是为了提升员工技能;更是为了培养一种能够推动创新和绩效的数据驱动型文化。

超越基础:新兴趋势

BI 的未来不仅仅是关于更好的数据分析;而是关于在整个运营中实现无缝集成。以下是一些最令人兴奋的发展:

  • 实时数据处理:获得即时洞察力,从而导致收入增加 23% 和客户满意度提高 30%。
  • 自助服务平台: 授权您的团队创建自己的报表和仪表板,将 IT 工作量减少高达 60%。
  • 预测分析:准确预测趋势,并将销售业绩提高 15-20%。
  • 云计算:市场正在蓬勃发展,为每个人提供可扩展性和实时数据访问。
  • 自然语言处理 (NLP):使用会话语言查询数据——70% 的员工更喜欢这种方法!
  • 可视化中的增强现实 (AR):以 3D 方式可视化复杂数据,以便更好地理解。
  • 区块链技术:增强数据完整性和安全性。
  • 物联网 (IoT) 数据分析:物联网市场预计到 2026 年将达到 1 万亿美元,为优化提供前所未有的机会。
  • 边缘计算:在更靠近数据源的地方处理数据,以获得更快的洞察力和减少延迟。

底线

BI 的未来是关于速度、效率和洞察力的。通过拥抱这些趋势,您的企业可以保持领先地位,做出更明智的决策,并获得显著的竞争优势。这不仅仅是关于技术;而是关于建立一种能够赋能整个团队的数据驱动型文化。

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2025年的商业分析:未来已来(而且是数据驱动的!)

2025年的商业分析:未来已来(而且是数据驱动的!)

2025年的商业分析:未来已来(而且是数据驱动的!)

Professional holding a tablet with 'INVESTMENTS' text, ideal for finance and business themes.
Professional holding a tablet with ‘INVESTMENTS’ text, ideal for finance and business themes.

朋友,你是否也感觉被数据淹没?企业也有同感——但它们并没有被淹没,而是在学习如何*游*泳。商业分析是关键,而且它正在以前所未有的速度发展。

回想一下过去笨重的电子表格和静态报表。商业分析已经走了很*长*一段路。现在,我们谈论的是实时洞察、人工智能驱动的预测,甚至是增强现实可视化!它不再仅仅是总结过去;而是关于预测未来并推荐最佳行动方案。

那么,2025年及以后商业分析的热门趋势是什么呢?让我们深入探讨:

实时至上:想想电子商务、金融、医疗保健——速度就是一切。对数据进行实时分析使企业获得了强大的竞争优势。

人工智能和机器学习正在接管(以一种好的方式!):这些技术正在自动化任务,发现隐藏的模式,并做出以前不可能做出的预测。“可解释的人工智能”变得至关重要——我们需要了解人工智能做出推荐的*原因*。

数据治理不可协商:随着GDPR等更严格的法规的出台,数据安全和伦理考虑至关重要。这不仅仅是拥有数据;而是负责任地使用数据。

自助式分析:让公司中的每个人,而不仅仅是数据科学家,都能访问和分析数据是一个巨大的趋势。用户友好的工具正在使这成为现实。

云是数据的新家:可扩展性、成本效益和增强的协作性正在推动向基于云的分析平台的转变。

物联网 (IoT) 正在增加数据洪流:从智慧城市到制造业,物联网正在生成海量数据,这些数据与传统数据集相结合,可以提供更丰富的洞察。

自然语言处理 (NLP):借助 NLP,现在可以释放非结构化数据(如客户评论和社交媒体帖子)的力量。这允许进行情感分析和趋势识别。

混合云和多云策略:企业正在意识到灵活性和结合不同的云提供商和本地解决方案的好处。

伦理考虑:算法中的偏差是一个真正的问题,公司正在努力创建更公平、更透明的系统。

供应链分析:疫情突显了优化和管理供应链的重要性,使这一领域成为主要关注点。

预测性维护:利用数据预测设备故障正在为拥有物理资产的行业节省时间和金钱。

嵌入式分析:想象一下,将数据分析直接构建到您已经使用的软件中。这就是嵌入式分析,它使数据驱动的决策变得无缝。

底线是什么?商业分析不仅仅是一种趋势;它是企业运营的未来。掌握这些工具和技术的人将引领潮流。这是一个令人兴奋的时刻!

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印度航空艾哈迈达巴德空难:奇迹生还者与真相追寻

印度航空艾哈迈达巴德空难:奇迹生还者与真相追寻

印度航空艾哈迈达巴德空难:奇迹生还者与真相追寻

white concrete castle near body of water
Photo by Martin Jernberg on Unsplash

朋友,你听说印度航空在艾哈迈达巴德的坠机事故了吗?简直太令人震惊了。一架波音787梦想客机——顺便说一句,这是一种通常非常安全的飞机——起飞后不久坠毁,机上242人中除一人外全部遇难。

唯一的幸存者,一位名叫维什瓦什·库马尔·拉梅什的英国公民,虽然受到了惊吓,但还活着。他描述了突然的巨响,然后是坠毁,以及飞机起火时他从破裂的紧急出口逃生的场景。想象一下当时的恐惧吧。他正在接受治疗,莫迪总理甚至还去医院探望了他。

航空专家们感到困惑不解。虽然飞机的起落架在相当高的海拔高度上莫名其妙地放下,但现在还无法确定坠机原因。安全顾问特雷弗·博克解释说,大型飞机高速撞击地面的巨大冲击力,加上机上的燃料,几乎肯定会造成灾难性的火灾,使幸存的可能性极低。这是787-8梦想客机发生的第一次重大事故,它一直拥有极佳的安全记录。

调查将需要很长时间——可能需要一年甚至更久——才能确定确切的事故原因。现在,一切都只是猜测。但事实上,汽车出行比航空出行危险得多,这使这场悲剧有了新的视角。尽管飞机坠毁事件很少见,但这起事件还是可怕地提醒了航空旅行中固有的风险。

还有一起值得注意的单独事件:一架印度航空航班因炸弹威胁而在泰国紧急降落。虽然虚假炸弹威胁很常见,但它们仍然会被非常认真地对待,尤其考虑到印度的历史。这起事件,加上由于以巴冲突导致伊朗领空关闭,都影响了印度航空的航班计划。

总而言之,这是一个令人心碎的情况。我们向遇难者、他们的家人和幸存者表示慰问。调查有望揭示事故发生的原因,但就目前而言,我们所能做的只有祈祷能得到答案并祈祷伤痛能得到抚慰。

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以色列袭击伊朗核设施:发生了什么以及为什么?

以色列袭击伊朗核设施:发生了什么以及为什么?

以色列袭击伊朗核设施:发生了什么以及为什么?

swimming pool near building and trees
Photo by Morteza F.Shojaei on Unsplash

朋友,听说德黑兰发生爆炸了吗?据说以色列对伊朗核设施,特别是纳坦兹进行了袭击。现在局势非常紧张,大家都想知道为什么。

纳坦兹可不是普通的核设施。它是伊朗大规模铀浓缩的主要中心,可以说是伊朗铀生产的心脏——在那里,他们将铀提炼到可以用于民用核电,或者潜在的武器的程度。伊朗坚称这只是用于和平目的,并且没有生产武器级铀(至少,没有公开),但国际原子能机构(IAEA)认为如果他们想的话,他们可以做到。

纳坦兹之所以如此重要,是因为它拥有数万台离心机,不断生产浓缩铀。破坏纳坦兹直接影响伊朗积累库存的能力。2015年的核协议限制了伊朗在纳坦兹可以做的事情,但特朗普在2018年退出协议后,伊朗在那里加大了活动力度。

纳坦兹并非第一次成为袭击目标。以色列被怀疑是之前袭击事件的幕后黑手,包括2010年的一次重大网络攻击和2020年一次由藏在桌子里的炸药引起的爆炸事件。第二年又发生了一起重大事件,伊朗将其归咎于以色列。因此,最近的袭击符合针对伊朗核计划的紧张局势升级和定向行动的模式。

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告别付费相册!用旧电脑和 Immich 搭建自己的私有云相册 (保姆级教程)

告别付费相册!用旧电脑和 Immich 搭建自己的私有云相册 (保姆级教程)

你是否也曾为这些问题烦恼?

  • 手机相册空间告急,每月都要为云存储续费,账单越积越高?
  • 担心照片隐私,害怕某一天“XX网盘”泄露事件发生在自己身上?
  • 家人的照片散落在各个手机、电脑里,想找一张合影如同大海捞针?

如果你的答案是“是”,那么恭喜你!今天我将向你介绍一款开源神器——Immich,并手把手教你如何利用家里闲置的旧电脑,搭建一个完全属于你自己的、无限容量的、媲美 Google Photos 的私有云相册!

✨ 为什么选择 Immich?

Immich 是一个开源的、可自托管的照片和视频备份解决方案。简单来说,它就是一个可以搭建在你自家服务器上的“Google Photos”或“Apple Photos”。它拥有你想要的一切功能:

  • 完全免费和开源:无任何订阅费用,代码公开透明,安全有保障。
  • 数据私有,尽在掌控:你的所有照片和视频都存储在你自己的硬盘上,你拥有 100% 的控制权。
  • 全平台客户端:拥有精美的 Web 网页端、iOS App 和 Android App,随时随地访问你的美好回忆。
  • 智能 AI 功能:能自动识别照片内容、场景,甚至可以识别人脸并进行分类!搜索“沙滩”、“合影”或某个人的名字,就能立刻找到相关照片。
  • 自动备份:手机 App 可以像商业云盘一样,自动备份你拍摄的每一张新照片和视频。
  • 家庭共享:轻松创建共享相册,与家人分享生活点滴,告别传来传去的压缩图。

最最最重要的是,你不需要一台昂贵的服务器!一台几年前的旧笔记本、一个旧的台式机,甚至是一个小小的 NUC 或树莓派(性能较好的型号),只要能装上 Linux 系统,就能成为你 7×24 小时的家庭数据中心。

准备好了吗?让我们开始“变废为宝”之旅吧!

💻 准备工作

在开始之前,你需要准备以下几样东西:

  1. 一台“服务器”:任何一台闲置的 x86 架构电脑。建议至少有 4GB 内存和一颗双核以上的 CPU。硬盘大小决定了你的相册容量,越大越好!
  2. 操作系统:建议安装一个现代的 Linux 操作系统,例如 Ubuntu Server 22.04 LTS。它稳定、社区支持好,对新手友好。
  3. Docker 和 Docker-Compose:我们将使用 Docker 技术来部署 Immich。这听起来可能很“技术”,但别担心,它就像一个应用商店,让安装复杂软件变得只需复制粘贴几行命令一样简单!

🚀 部署教程:三步搞定!

我们将采用官方最推荐的 Docker-Compose 方案进行部署。全程只需要在你的服务器上执行一些命令即可。

第一步:安装 Docker 和 Docker-Compose

首先,通过 SSH 或者直接在你的服务器上打开终端,我们来安装 Docker 环境。

(以 Ubuntu 为例,复制粘贴以下命令即可)

# 更新软件包列表
sudo apt-get update

# 安装 Docker 的一些必要工具
sudo apt-get install -y ca-certificates curl gnupg

# 添加 Docker 的官方 GPG 密钥
sudo install -m 0755 -d /etc/apt/keyrings
curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo gpg --dearmor -o /etc/apt/keyrings/docker.gpg
sudo chmod a+r /etc/apt/keyrings/docker.gpg

# 设置 Docker 的软件源
echo \
  "deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/etc/apt/keyrings/docker.gpg] https://download.docker.com/linux/ubuntu \
  $(. /etc/os-release && echo "$VERSION_CODENAME") stable" | \
  sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null

# 再次更新软件包列表并安装 Docker
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-buildx-plugin docker-compose-plugin

安装完成后,运行 docker -vdocker compose version,如果能看到版本号输出,就说明安装成功了!

第二步:下载并配置 Immich

1. 创建 Immich 工作目录:我们需要一个专门的文件夹来存放 Immich 的配置文件。

# 创建一个名为 immich-app 的文件夹
mkdir immich-app

# 进入这个文件夹
cd immich-app

2. 下载配置文件:从 Immich 官方仓库下载部署所需的两个核心文件。

# 下载 docker-compose.yml 文件 
wget https://github.com/immich/immich/releases/latest/download/docker-compose.yml 
# 下载 .env 配置文件模板 
wget https://github.com/immich/immich/releases/latest/download/example.env 
# 将模板文件重命名为 .env 
mv example.env .env

3. 配置照片存储位置:这是最关键的一步!我们需要告诉 Immich 把你的照片存放在哪里。

首先,创建一个用于存放照片和视频原文件的文件夹。我们可以在用户主目录下创建。

# 在当前用户的主目录下创建一个名为 'immich-photos' 的文件夹 
# '~/immich-photos' 是一个示例,你可以换成任何你想要的路径,比如挂载的大硬盘路径 
mkdir ~/immich-photos 

然后,编辑 .env 配置文件。

# 使用 nano 编辑器打开 .env 文件
nano .env

在打开的文件中,找到下面这一行:

# The location where your uploaded files are stored
UPLOAD_LOCATION=./library

你需要把它修改为你刚才创建的文件夹的绝对路径。例如,如果你的用户名是 user,那么路径就是 /home/user/immich-photos

修改后应为:

# The location where your uploaded files are stored
UPLOAD_LOCATION=/home/user/immich-photos

修改完成后,按 Ctrl + X,然后按 Y,最后按 Enter 保存并退出。

第三步:启动 Immich!

万事俱备,只欠东风!在 immich-app 目录下,运行以下命令:

# 启动 Immich 服务并在后台运行
docker compose up -d

Docker 会开始自动下载 Immich 所需的各个服务镜像并启动它们。这个过程需要一些时间,取决于你的网络速度。

当命令执行完毕,你可以通过以下命令查看所有服务是否都正常运行:

docker compose ps

如果看到所有服务的 STATUS 都是 runninghealthy,那么恭喜你,你的私有云相册已经成功上线了!

📱 连接手机 App,开启自动备份

现在,是时候体验 Immich 的完全体了!

1. 访问 Web 端

在你的电脑浏览器中,输入 http://你的服务器IP地址:2283。例如 http://192.168.1.100:2283提示: 在服务器终端输入 ip a 可以查看你的IP地址。 你会看到 Immich 的初始化界面。点击 “Getting Started” 并创建一个管理员账户。

2. 下载手机 App

在 App Store 或 Google Play 搜索 “Immich” 并下载。

连接服务器: 打开手机 App,它会让你输入服务器地址。输入你刚才访问的地址 http://你的服务器IP地址:2283,然后使用你刚创建的账号密码登录。

开启备份: 登录成功后,App 会引导你设置备份。你可以选择备份整个相册,或者只备份特定的文件夹。点击开启后,App 就会在后台默默地将你的照片和视频上传到你自己的服务器上!从此,手机释放空间,回忆永不丢失!

总结

至此,你已经成功地将一台可能正在角落里吃灰的旧电脑,变成了一个功能强大、安全私密的家庭数据中心。这不仅为你省下了一笔不小的云存储开销,更重要的是,你将家庭最珍贵的数据——那些充满回忆的照片和视频,牢牢地掌握在了自己手中。

快去邀请你的家人,让他们也连接上这个专属于你们的“家庭云”,开始享受自由分享、随时回顾的乐趣吧!

温斯坦重审结果为审判无效:陪审团就强奸指控无法达成一致,“我也是”运动案件仍在继续

温斯坦重审结果为审判无效:陪审团就强奸指控无法达成一致,“我也是”运动案件仍在继续

温斯坦重审结果为审判无效:陪审团就强奸指控无法达成一致,“我也是”运动案件仍在继续

hand mannequin holding green cactus plant
Photo by charlesdeluvio on Unsplash

哈维·韦恩斯坦性侵案重审周四突然以对剩余的强奸指控宣告审判无效而告终。这一出人意料的结果源于陪审团组长拒绝继续进行审议,使得这位前好莱坞大亨的命运再次变得不确定。

这一进展,紧随周三对其他指控作出的部分有罪判决之后,为在纽约进行第三次审判奠定了基础。检方已表示打算对强奸罪名再次提起诉讼。73岁的韦恩斯坦坚称自己对所有指控均无罪。

宣告审判无效是在陪审团审议室紧张气氛持续数日后做出的。一名陪审员最初要求被免除陪审义务,理由是另一名陪审员受到不公平待遇。陪审团组长后来抱怨受到压力,甚至报告说受到另一名陪审员的威胁。在法官柯蒂斯·法伯的质询下,陪审团组长最终拒绝恢复审议,导致宣告审判无效。

虽然对陪审团审议室动态的描述各不相同,一些陪审员对陪审团组长的说法表示异议,但法官还是接受了审判无效的判决。这使得韦恩斯坦先前因性行为罪名被判有罪的判决仍然有效,该罪名可能面临25年监禁。

强奸指控中的原告杰西卡·曼发表声明,表示她将坚定不移地争取正义,并表示愿意再次出庭作证。曼以及其他原告米里亚姆·哈利和卡娅·索科拉,一直公开谈论她们的经历以及持续的法律斗争。

此案是#MeToo运动中的一个里程碑事件,经历了无数曲折。韦恩斯坦最初于2020年被定罪,但该判决于去年被推翻,导致了重审。检方提供了韦恩斯坦利用权力和影响力强迫女性发生性行为的证据,而辩方则辩称原告是在寻求经济利益和公众关注。

这场法律诉讼仍在继续,韦恩斯坦的下一次出庭时间定于7月2日,届时将讨论重审和量刑日期。持续的法律斗争凸显了性侵犯案件的复杂性以及#MeToo运动的持久影响。

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特朗普的预算削减:目标是NPR、PBS及其他

特朗普的预算削减:目标是NPR、PBS及其他

特朗普的预算削减:目标是NPR、PBS及其他

man in black suit jacket
Photo by Pau Casals on Unsplash

嘿朋友,你看到川普最新关于预算削减的帖子了吗?他基本上在推一个94亿美元的撤销方案,你可以把它理解成试图收回已经分配的资金。

这其中很大一部分——也是吸引媒体头条的部分——针对的是公共广播公司(CPB),也就是资助PBS和NPR的机构。川普称其为“激进左翼的灾难”,说他们完全反对共和党,并声称这是共和党多年来一直想做但从未做到的事情。

他把这放在一个更广泛的背景下。这个撤销方案还针对外国援助,特别是被他称为“激进‘DEI’倡议”(多元化、公平与包容)和绿色新政的内容。他吹嘘说,这加上关税、驱逐出境和强劲的经济(他的说法,不一定是个客观的评价!),将减少赤字并平衡预算。

他称整个撤销法案是“轻而易举的事”,并敦促国会中的每一位共和党人都投票支持。这绝对是一个重大举动,能否通过还有待观察。有意思的时代,对吧?

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