别急,今天我就要给大伙儿介绍一个真正的“神仙打架”神器——IPTV-API!它能彻底帮你摆脱找源、换源的烦恼,把你的NAS变成一个全自动的“直播源永动机”!想象一下,你的NAS不仅能存电影,还能自己抓取、筛选、测速最新的直播源,并且每天自动更新,简直不要太爽!🥳

🏷️ 核心功能:IPTV-API 到底能干啥?
IPTV-API可不是个“傻大个”,它的功能强大到让你惊掉下巴:

个性化定制频道: 想看啥频道,自己动手丰衣足食!它支持自定义模板,还能给频道起别名,获取结果又多又准。
多路直播源获取: 不管是本地硬盘里的源,还是组播、酒店、订阅源,甚至关键字搜索,它都能帮你搞定。
RTMP推流: 遇到信号不好的直播源?它能把源转换成HLS格式推流,兼容性更高,还能减少缓冲,弱网环境下也能愉快看剧!
EPG电子节目单: 像传统电视一样,显示频道预告内容,知道接下来播啥,再也不用盲点频道了。
频道台标: 各种电视台的Logo都能显示出来,视觉体验直接拉满!
接口测速验效: 这个是核心中的核心!自动获取延迟、速率、分辨率,过滤无效链接,保证你拿到的都是能用的“好源”!
高级偏好设置: IPv4/IPv6偏好、接口排序、数量限制、黑白名单、甚至可以按归属地和运营商过滤,简直是为我们这种爱折腾的玩家量身定做!
定时任务: 默认每天上午6点和下午6点自动更新,你也可以自己设定更新时间,一劳永逸!
多种运行方式: 工作流、命令行、GUI,当然,我们NAS玩家最爱的还是Docker!
🏷️ NAS玩家专属:Docker部署教程来啦!
作为NAS玩家,用Docker部署IPTV-API,那简直是天作之合!简单、便捷、不污染系统环境。下面我给你两种部署方式,总有一种适合你!

  1. Docker Compose:懒人必备,一键搞定!✨
    如果你和我一样,喜欢简单粗暴,那么Docker Compose绝对是你的首选。只需要几行代码,就能把IPTV-API跑起来!

在你的NAS上,创建一个新的文件夹,比如iptv-api。

在这个文件夹里,新建一个名为docker-compose.yml的文件,然后把下面的内容复制进去:

services:
  iptv-api:
    image: guovern/iptv-api:latest
    container_name: iptv-api
    ports:
      - "5180:5180" # IPTV-API服务端口
      - "8080:8080" # Nginx HTTP服务端口,用于RTMP推流
      - "1935:1935" # Nginx RTMP服务端口,用于RTMP推流
    environment:
      # 你可以在这里设置一些环境变量来覆盖config.ini中的配置,例如:
      # - APP_PORT=5180
      # - NGINX_HTTP_PORT=8080
      # - NGINX_RTMP_PORT=1935
      # - open_update=True # 开启更新
      # - update_interval=12 # 每隔12小时更新一次
      # - time_zone=Asia/Shanghai # 设置时区
    volumes:
      - /你的NAS路径/iptv-api/config:/iptv-api/config # 挂载配置文件目录,方便你修改配置
      - /你的NAS路径/iptv-api/output:/iptv-api/output # 挂载结果文件目录,查看生成的直播源
    restart: unless-stopped # 容器自动重启策略

注意: 把/你的NAS路径/iptv-api/config和/你的NAS路径/iptv-api/output替换成你NAS上实际的路径哦!比如/volume1/docker/iptv-api/config。

保存文件后,打开NAS的SSH工具(或者Docker命令行界面),进入到你创建的iptv-api文件夹,然后运行这句命令:

docker compose up -d
搞定!现在,IPTV-API容器已经在你的NAS上默默运行啦!🎉

  1. 命令行部署:高手进阶,掌控一切!
    如果你更喜欢手动掌控一切,或者NAS的Docker不支持Compose,那手动命令行部署也是小意思!

拉取镜像:
首先,把IPTV-API的镜像拉到你的NAS上。国内的朋友们,为了加速,推荐用代理加速地址:

docker pull docker.1ms.run/guovern/iptv-api:latest

或者,如果你网络够好:

docker pull guovern/iptv-api:latest

运行容器:
镜像拉下来后,就可以运行容器了。为了方便我们管理配置文件和获取结果,一定要把config和output目录挂载出来!

docker run -d \
  --name iptv-api \
  -p 5180:5180 \
  -p 8080:8080 \
  -p 1935:1935 \
  -v /你的NAS路径/iptv-api/config:/iptv-api/config \
  -v /你的NAS路径/iptv-api/output:/iptv-api/output \
  --restart unless-stopped \
  guovern/iptv-api:latest

同样,记得把/你的NAS路径/iptv-api/config和/你的NAS路径/iptv-api/output替换成你NAS上实际的路径!

小提示: 你还可以在docker run命令里,通过-e参数设置环境变量,来覆盖config.ini里的配置。比如:
-e APP_PORT=5180
-e open_update=True
-e update_interval=12

3.配置文件:私人定制你的专属电视!
部署好容器后,最关键的就是配置文件了!刚才我们挂载了/iptv-api/config目录,所以你可以在NAS上直接找到config.ini文件。

这个文件里有很多参数可以调整,能把IPTV-API打造成你专属的直播源生成器。我挑几个常用的给你讲讲:

open_update = True:这个是总开关,一定要开着,不然就不更新直播源了。
open_epg = True:开启EPG电子节目单,看节目预告。
open_m3u_result = True:开启生成M3U格式的直播源文件,方便播放器导入。
urls_limit = 10:每个频道最多保留多少个直播源接口,太多了播放器会卡,适量就好。
update_mode = interval / update_times / update_interval:设置更新模式和更新时间间隔,interval是按时间间隔更新,time是按指定时间点更新。
time_zone = Asia/Shanghai:设置时区,确保更新时间准确。
app_port = 5180:IPTV-API的Web服务端口,如果你改了,记得Docker里也要改。
open_speed_test = True:开启测速功能,强烈建议开着!
min_resolution = 1920x1080 / min_speed = 0.5:设置最低分辨率和最低速度,低于这个标准的源会被过滤掉。
ipv_type_prefer = auto:IPv4/IPv6偏好,自动选择或者强制偏好某种类型。
location / isp:想看哪个地区或者哪个运营商的源?在这里填入关键字,比如广东,电信。
logo_url:自定义频道台标库地址,让你的电视界面更漂亮!
open_rtmp = True:开启RTMP推流功能。
改完config.ini文件后,记得重启一下Docker容器,让新的配置生效哦!

docker restart iptv-api
🏷️ 直播源到手!怎么用?
IPTV-API运行起来后,你就可以通过浏览器访问它生成的直播源地址了。默认情况下,你的NAS的IP地址加上5180端口,就是IPTV-API的服务地址。

比如,你的NAS IP是192.168.1.100,那么访问地址就是 http://192.168.1.100:5180

常用的直播源地址接口:

默认直播源: http://你的NAS-IP:5180/
M3U格式: http://你的NAS-IP:5180/m3u
TXT格式: http://你的NAS-IP:5180/txt
IPv4专用M3U: http://你的NAS-IP:5180/ipv4/m3u
IPv6专用M3U: http://你的NAS-IP:5180/ipv6/m3u
你只需要把这些链接复制到你喜欢的播放器(比如PotPlayer、VLC、Kodi、Emby、Jellyfin等)里,就能愉快地观看直播啦!再也不用手动导入M3U文件了,直接订阅这个链接,每次更新都是最新的!😍
IPTV-API

如果想看日志,也能通过这些接口访问:

有效结果日志: http://你的NAS-IP:5180/log/result
测速日志: http://你的NAS-IP:5180/log/speed-test
🏷️ 高级玩法:RTMP推流,告别卡顿!
IPTV-API还提供了一个非常实用的功能——RTMP推流!这个功能非常适合那些家里网络环境不咋地,或者直播源本身信号不稳定的情况。

开启RTMP推流后,IPTV-API会利用你NAS的本地带宽,把获取到的直播源(甚至是本地视频文件)转换成HLS格式,然后推流出来。这样,你的播放器接收到的就是稳定的本地推流,大大减少卡顿,提升播放体验!

怎么玩?

在config.ini里把open_rtmp设置为True。

如果你想推流本地视频文件,可以在挂载的config目录下,新建一个hls文件夹。把你想推流的视频文件放进去,文件名就用你想要的频道名(比如CCTV1.mp4)。

推流的接口:

默认推流: http://你的NAS-IP:5180/hls
M3U格式推流: http://你的NAS-IP:5180/hls/m3u
你可以访问 http://你的NAS-IP:8080/stat 来查看实时的推流状态统计数据。

🏷️ 结语:你的NAS,无限可能!
怎么样,是不是感觉自己的NAS又多了一项“超能力”?IPTV-API这个小工具,看似不起眼,但却能大大提升我们的观影体验。告别那些频繁失效的直播源,让你的NAS成为真正的家庭娱乐中心!

赶紧行动起来,把IPTV-API部署到你的NAS上,享受私人定制的流畅直播体验吧!如果遇到什么问题,欢迎在评论区留言交流,我们一起折腾,一起进步!

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http://www.ruanyifeng.com/blog/2025/05/weekly-issue-348.html
她在斯坦福大学任教,是美国国家工程院等三院院士,担任过斯坦福 AI 实验室主任,以及谷歌云 AI 首席科学家。

她1976年出生于北京,在成都长大,16岁全家移民美国。

我一直好奇,她怎么走上 AI 这条路,从移民变成学术明星?

这几天,我读完她的自传《我看见的世界》(中信出版集团,2024),才发现她的人生很有戏剧性,每当重要关头,都有幸运的事情发生。

(1)高中阶段
她出生于一个普通家庭,中学阶段并无过人之处。

我们家位于成都当时的外环路旁边,小区由三栋一模一样的塔楼组成,我家住在四楼。这个环路是不断扩张的城市边缘,一侧是工厂,另一侧是农田。

我进入了一所吸引全市优秀学生的中学。在那几年里,对女孩的预设和偏见让我越来越不耐烦,这种情绪已经超出了课业的范围。在同龄人中,我已经有"假小子"的称号。

1992年,移民美国后,她家的生活顿时变得困难。一家三口挤在新泽西乡下一间一居室公寓,她睡客厅,床就放在餐桌旁边。

父亲在一家华人商店修理旧相机,后来被辞退,从此失业。母亲做杂货店营业员,后因风湿性心脏病,回家休养。李飞飞下课后,就要去打工,有时在中餐馆端盘子12个小时,每小时2美元。

最后,实在走投无路,她们家决定买下社区的一家干洗店,靠洗衣为生。买下干洗店需要10万美元,全家仅有2万美元储蓄,其余8万美元都是借的。

(2)大学阶段
1997年,李飞飞中学毕业,要申请大学了。

一开始,我的目标大学主要是州立大学和社区大学,而不是常春藤学校。但我一直对一所顶级高校念念不忘,那就是普林斯顿大学。

我们是一个靠从车库市场淘来的旧货才能勉强度日的家庭,连我用的计算器都是坏的,我们怎么可能负担得起常春藤学校的学费呢?

尽管如此,我还是无法抑制内心的冲动,提交了申请。就算只是象征性地申请一下,我也感觉具有特殊意义。

她申请了普林斯顿大学,结果好梦成真,普林斯顿给了全额奖学金。

如果没有全奖,以她家的经济状况,负担不了学费。如果不去普林斯顿大学,她就不太可能走上学术道路了,更不要说后面的成就了。

(3)博士阶段
大学毕业后,李飞飞原想去华尔街工作,解决家庭的经济问题。

母亲鼓励她,继续追求自己的梦想。于是,她选择去加州理工学院读研究生,方向是视觉识别机制。

2004年,李飞飞为了写博士论文,需要图片材料,来训练算法。她找了9000张图片,组成了一个图片集,手工对每张图片进行分类标注,一共分成101类。

这个图片集叫做 Caltech 101,算法经过训练,就能从新图片识别出这101类物品。她因此顺利拿到了博士学位。

(4)助教阶段
博士毕业后,李飞飞先去伊利诺伊大学,后去普林斯顿大学,都是担任计算机科学的助教。

她继续探索视觉识别,想找到一种通用算法,能够识别所有种类的物品,而不是 Caltech 101 那样,只能识别出101类物品。

这意味着她需要一个超大的图片训练集,能够包含了世界上所有物品。这可太难了,所有人都反对这件事。

我们都是年轻的助理教授,所处的院系竞争激烈,在事业起步的那几年里,我们都面临着"要么发表论文,要么完蛋走人"的局面。压力之下,我们必须马不停蹄、保质保量地完成工作,因为我们知道,稍有懈怠就可能与终身教授的职位说再见,一同失去的还有获得稳定生计的最佳机会。

我听到的劝阻之声已经多得够我用一辈子了(可能下辈子也够了).

有上万个类别的数据集有什么用?大部分模型连一两个类别都识别不准!

你知道用这么多图像训练一个模型要花多长时间吗?这个时间可是用"年"来计算的。

别人要怎么下载呢?你这个图像总量比大多数硬盘的存储量还要大。

具体怎么做,你有计划了吗?几百万张图谁来做标注?要花多长时间?怎么验证所有内容的准确性呢?

(5)ImageNet
李飞飞坚持要做,这个通用图片集起名为 ImageNet。那时是2006年。

她想到一个思路,英语词典有一些基本名词,用来解释其他所有物品。只要统计一下,基本名词有多少个,每一个又有多少变体,那就得到了所有物品的基本类别。

统计结果是3万类。因此,李飞飞估计,ImageNet 将有3万个类别,总共包含2000万张图片,每张图片都要有分类和标注,需要从几亿张图片里面筛选出来。

我们发出了邮件,招募愿意帮忙从网上下载和标注图片的本科生,工作时间灵活,每小时10美元。我们招募到一些学生,但是按照这样的进度,完成整个项目需要19年。

这太慢了,项目方法做了改进,用脚本自动去谷歌搜索图片,然后抓取。但是这样也需要人工核对和筛选,只把19年的时间缩短到18年。

幸运的是,亚马逊刚刚发布了众包平台"土耳其机器人"(Amazon Mechanical Turk,AMT)。在这个平台上,你可以出钱,通过互联网,把任务分包给世界各地接活的人。

他们通过这个平台,将 ImageNet 分包出去,投入的人数一下子扩展到几千人,而人均费用只是原来的几十分之一。

2009年6月,ImageNet 的初始版本终于完成了。我们成功达成了目标:收集了1500万张图片,涵盖了2.2万个不同类别。这些图片筛选自近10亿张候选图片,并由来自167个国家的4.8万多名全球贡献者进行了标注。

(6)ILSVRC 算法竞赛
ImageNet 虽然完成了,但在学术界毫无反响,没有太多人关注。

我们遇到了第一个也是最严重的挫折:在当年的"计算机视觉与模式识别大会"上,ImageNet 被降级为"海报展示"。

所谓的"海报展示"是一个学术术语,意味着我们将不能在演讲厅内向听众展示我们的工作,只能在会场的指定区域里摆放一幅印有项目摘要的大幅海报,希望能引起路人的兴趣。

我想过 ImageNet 可能被证明是对的,也可能被证明是错的,对于这两种可能性,我都做好了准备。无论是哪种结果,都会是一个学习的机会。然而,我万万没想到,它被忽视了。

由于 ImageNet 得不到承认,李飞飞想到一个办法,她要每年举行一次算法比赛,看看哪种算法识别 ImageNet 图片集的正确率最高。

这样一来,在计算机视觉领域,ImageNet 就会成为一个比较基准,各种算法都需要用它表示自己的识别能力,大家就不会忽视它了。这个比赛叫做 ILSVRC(ImageNet 大型视觉识别挑战赛,ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge)。

2010年,第一届比赛令人失望,11个团队提交了35个参赛算法。冠军算法是传统的图片向量比较,并无创新之处,正确率也不高。

2011年,第二届比赛更惨,获胜算法还是图片向量比较,正确率只提高了2个百分点。这意味着,没有任何创新和进展。

最糟糕的是,参赛人数也出现急剧下降,参赛算法从35个减少到15个,愿意为此付出努力的人似乎越来越少。

说这种经历"让人羞愧"已经远远不足以描述我们的心情了。为了推动 ImageNet 的发展,我们倾注了多年的心血,搜集的图片数量远远超过以往的任何数据集,还精心策划了一场国际竞赛来探索它的能力,但结果却只是简单地重复了现状。如果说ImageNet 是一场赌注,是时候开始思考我们是不是已经输了。

眼看这个项目就要失败了,几年的心血付之东流。就在这个时候,李飞飞人生最大的惊喜和反转来临了。

2012年,第三届比赛,一个加拿大团队使用被学术界遗忘已久的卷积神经网络,一举将图片识别正确率提高了10%。

接下来的事情,就是被写进教科书的历史了。全世界被神经网络的效果轰动了,AI 研究出现突破,人类进入 AI 时代。

李飞飞彻底翻身,一举成名,从助教变成世界知名的 AI 研究领头人物,人生从此海阔天空。

她的故事令人感叹,如果神经网络算法没有在2012年出现,而是再晚几年,或者更早一点,亚马逊的土耳其机器人众包平台没有在2005年诞生,一切会怎样?

这就是时运吧。科学家的人生和科学发现一样,都是由一些偶然事件推动的。个人奋斗固然重要,但是关键时刻还是离不开幸运。

来源:https://www.nodeseek.com/post-442482-1

首先开通一个10块钱一个月的联通云盘尊享会员,然后下载联通云盘app,最右边我栏目有个领500g的云盘定向流量,这个0元500g的定向流量包是没有失效时间的据说可以一直有效,然后vps装个xui,平常怎么搭建的reality一样的方法,只不过域名那边填hydownload.pan.wo.cn或者tjtn.pan.wo.cn,然后全局上网测试

那个10元钱一个月的云盘尊享会员可以在联通app里面的已订业务里面退订

国内小鸡也能装xui
https://github.com/FranzKafkaYu/x-ui?tab=readme-ov-file#一键安装

安装包下载下来上传到小鸡目录,解压,然后手动安装,不懂得直接问chatgpt他会教你怎么手动安装

必须要联通才可以轻松免流,电信和移动的免流现在实现很难

来源:https://www.nodeseek.com/post-457465-1
1.考试开始先按照左侧的任务提示创建一个GaussDB云数据库,重点要记录好自定义的密码.
2.通过桌面的ftp工具连接ecs云服务器,ip地址xxx.xxx.xx.xx自己打开华为查看ecs的ip地址,默认已经创建好一个服务器了。

ssh [email protected]

3.登录ecs服务器后,使用gsql连接数据库,此时的xxx.xx.xx.x为GaussDB的内网地址,我忘记在网页哪里看了,登录成功后名称会变:

gsql -h xxx.xx.xx.x -d postgres -p 8000 -U root -W 你创建的GaussDB密码 -r

4.建用户和库,默认UTF8

CREATE USER db_dev SYSADMIN IDENTIFIED BY 'Huawei123!@';
CREATE DATABASE finance WITH OWNER db_dev ENCODING 'UTF8';

5.新开一个ftp,重新登录ecs云服务器,复制文件(此时的xxx.xx.xx.x为GaussDB的内网地址)

gsql -h xxx.xx.xx.x -p 8000 -U db_dev -d finance -f /root/create_object.sql

6.新开一个ftp,登录ecs后,使用用户dc_dev登录数据库finance,(此时的xxx.xx.xx.x为GaussDB的内网地址)

gsql -h xxx.xx.xx.x -d finance -p 8000 -U db_dev -W 'Huawei123!@' -r

7.执行左侧要求的命令

SELECT SUM(count)
FROM (SELECT count() FROM finance.card_asset
UNION ALL SELECT count() FROM finance.client
UNION ALL SELECT count() FROM finance.bank_card
UNION ALL SELECT count() FROM finance.financial_product
UNION ALL SELECT count(*) FROM finance.financial_asset);

8.继续执行

SELECT n.nspname AS schema_name, c.relname AS table_name, CAST(c.reltuples AS INTEGER) AS table_rows FROM pg_class c JOIN pg_namespace n ON c.relnamespace = n.oid WHERE n.nspname = 'finance' AND c.relkind = 'r' ORDER BY table_rows ASC;

9.在ecs云服务器中修改文件,左侧有详细路径和文件名,还有类名,在每个人物要求的类中的conn.prepareStatement("") 里的引号内输入以下代码,注意的是,每次修改都要重新运行两次java命令,左侧有详细命令,我忘记了,不知道一次全部修改行不行,我是改一个,然后验证一个的.

10.查余额任务:

SELECT bc.b_number, bc.b_type, ca.card_money, ca.moneytype " +
"FROM finance.client cl " +
"JOIN finance.bank_card bc ON cl.c_id = bc.b_client_id " +
"JOIN finance.card_asset ca ON bc.b_number = ca.card_num " +
"WHERE cl.c_id = ?

11.开卡加存取款任务:

INSERT INTO finance.card_asset (card_num, card_money, moneytype) VALUES (?, ?, ?)

12.销卡删存取款任务:

DELETE FROM finance.card_asset WHERE card_num = ?

13.存取款

UPDATE finance.card_asset SET card_money = card_money + ? WHERE card_num = ?