随着网络的发展，越来越多的场景被发掘，例如用户交互。用户交互除了使用文字之外，还能使用图片，这就涉及到图像的检测，毕竟不能把所有的图都接受并显示出来，
那和twitter有什么区别。

这里简单的介绍一下NSFW的图像检测，支持返回结果：

• drawings - safe for work drawings (including anime)
• hentai - hentai and pornographic drawings
• neutral - safe for work neutral images
• porn - pornographic images, sexual acts
• sexy - sexually explicit images, not pornography

今天发现一个计算时间的BUG，每次执行操作的时候，结果居然不一样。

代码如下：

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std::string GetTime(const std::time_t &currentTime, int offset, const char *format_string) {
  char buffer[80];
  const auto *tm = std::localtime(&currentTime);
  std::strftime(buffer, sizeof(buffer), format_string, tm);
  return buffer;
}
int main(){
    time_t time_offset = time(nullptr);
    struct tm *now_ = localtime(&t);
    std::cout << GetTime(time_offset -  now.tm_wday * 24 * 60 * 60, 0,"%Y-%m-%d") << std::endl;
    std::cout << GetTime(time_offset -  now.tm_wday * 24 * 60 * 60, 0,"%Y-%m-%d") << std::endl;
    return 0;
}

两次打印出来的时间居然不是一致的！

原因是：std::localtime返回的指针是内部变量，下次再调用std::localtime之后，将会对它进行更新，导致每次now.tm_wday实际的值已经改变了。

解决的方法也很简单，对std::localtime进行拷贝就好了。

以后再看到直接返回指针的函数，都要留一下心，看看是不是内部的变量的指针！

最近在内网环境部署springboot项目的时候，发现启动需要3分钟以上，服务器也不是什么弱鸡服务器，并且CPU以及内存还有富余；很奇怪。

chrome有一个特别棒的功能，叫做扩展程序，我们可以使用他来辅助我们浏览网页。
不过，别人的扩展程序用得多了，难免会想要整一个自己的扩展程序。
这里记录一下如何快速的将一个html 项目转换为扩展程序。
(除了传统的网页外，也执行现在流行vue或uniapp或taro等打包出来的html5的网页)

nginx 的代理相信大家都使用过，例如负载均衡，高可用等等，对于这些应用，资料有很多，但是像是以下这种很特别的情况，却没啥资料：

GET http://www.example.com/http://file.example.com/download.bin

只能访问www.example.com，但是想要使用file.example.com的文件，其中file.example.com是动态的；这种情况下，简单的方式是，在服务器上配置子路径，进行一一对应，可如果file.example.com有很多呢？

本文仅作为一个记录。

YOLOv8是YOLO 的最新(20240206)版本，由Ultralytics 提供。YOLOv8 支持全方位的视觉 AI
任务，包括检测、分割、姿态估计、跟踪和分类。这种多功能性使用户能够在各种应用和领域中利用YOLOv8的功能。

本文将介绍如何快速训练自己的 YOLOv8 模型。

仓库地址: https://github.com/kekxv/YOLOv8Tutorial

最近opencv-mobile 对luckfox
这款板子进行了适配优化，我对它也很有兴趣所以入手了一个luckfox开发板，包含300万像素摄像头，价格还算比较便宜。

不过官方提供的交叉编译链只有Linux以及windows的，而我却是Mac的，没办法直接调用，刚刚最近在使用bazel，并且它支持远程编译。

gitea 已经支持自己的 CI 工具: gitea actions，兼容 github actions。

之前使用drone搭配gitea进行自动化，效果还可以，但是终究不是官方支持。

而最新的 gitea 1.21 之后的版本，开始支持actions功能，使用方式更贴近github actions。

这里做一个简单部署说明，具体的用法可以看官方文档以及github actions的用法。

效果

在使用服务器的时候，有些情况下我们需要对进程进行资源限制，例如限制CPU使用率，使用docker的时候，可以使用deploy.resources.cpus进行限制，而当没有使用docker的时候呢，我们可以考虑使用cpulimit进行限制

影音中心Jellyfin目前的教程都是从头开始教，一步一步往下配置，比较麻烦，为了简单了事，直接做了基础配置之后，生成 docker-compose.yaml 配置；在这里做一个打包记录