轻量级多服务器监控:Beszel 的安装与实战部署
1. 为什么选择 Beszel?
在折腾 VPS 和 NAS 的过程中,实时掌握各台设备的负载情况是刚需。相比于重量级的 Zabbix 或 Prometheus,Beszel 的优势在于:
- 极度轻量:对系统资源消耗微乎其微。
- 架构清晰:Hub(面板)+ Agent(客户端)模式,单面板监控多台机器。
- Docker 原生:完美支持监控各个容器的资源占用。
- UI 现代:简洁、响应式,支持移动端访问。
官网地址:Beszel | 轻量易用的服务器监控
Python 自动化实践:Typora 自定义上传接口与兰空图床集成
针对上一篇博客使用 Python 脚本一键上传图片到兰空图床并自动复制链接,此篇博客使用自己常用的Typora md编辑器,将 Python 脚本集成到 Typora 的“上传服务”中,可以实现插入图片时自动上传至兰空图床(Lsky Pro)并自动替换链接。
以下是具体操作步骤及针对 Typora 优化的脚本代码。
1. 编写 Typora 专用上传脚本
Typora 的自定义上传功能要求脚本在成功后,向标准输出(Stdout)打印特定的格式:
- 第一行打印
Upload Success:。 - 随后每一行打印一个上传成功的图片 URL。
请将以下代码保存为 typora_upload.py:
使用 Python 脚本一键上传图片到兰空图床并自动复制链接
对于博客作者、开发者或任何经常需要处理图片的人来说,图床是绕不开的工具。兰空图床(Lsky Pro)凭借其强大的功能和现代化的界面,成为了许多自建图床用户的首选。
但是,传统的“打开浏览器 -> 登录 -> 拖拽上传 -> 点击复制链接”的流程在需要频繁插入图片时显得格外繁琐,严重打断写作或开发的思路。
今天,我将分享一个简单的 Python 脚本,它能彻底改变你的图片上传体验。
你的私有知识库:自托管 Markdown 笔记方案 NoteDiscovery
在追求「第二大脑」的道路上,数据的隐私性与跨设备访问的便捷性往往难以兼得。NoteDiscovery 提供了一个平衡点:它是一款基于 Rust/Python 开发的轻量级笔记应用,支持在自己的服务器(如 Synology NAS、VPS)上运行,通过 Web 界面随时随地管理你的 Markdown 笔记。
1. 核心亮点
- 完全私有化:笔记以纯文本 Markdown 格式存储在你的服务器上,无厂商锁定,备份极其简单。
- 类 Obsidian 体验:支持双向链接
[[Wikilinks]]、图谱视图(Graph View)、标签管理以及 YAML 元数据扫描。 - 功能全能:
- 数学公式:集成 MathJax,完美支持 LaTeX 渲染。
- 流程图:支持 Mermaid 语法绘制流程图、甘特图。
- 模板系统:支持带占位符(如日期、标题)的自定义模板,快速创建日记或会议记录。
- 轻量极速:针对大规模笔记库进行了性能优化,支持 PWA(可作为 App 安装至手机或桌面)。
极简主义搜索:macOS 本地文件检索工具 Cardinal 深度解析
对于追求高效工作流的用户来说,找到一个既轻量又直观的文件检索工具是提升生产力的关键。今天我们要聊的是 Cardinal,一款为 macOS 打造的开源本地检索神器,它以极其克制的设计和直观的交互,为我们的文件管理提供了新思路。
1. 为什么选择 Cardinal?(核心优点)
在众多搜索工具中,Cardinal 凭借以下特质脱颖而出:
- 极致简约的交互:Cardinal 摒弃了复杂的多级菜单,采用“即键即得”的交互逻辑。它的 UI 设计与 macOS 原生风格高度契合,不会干扰用户的视觉专注度。
- 开源与轻量:它不依赖沉重的后台服务,对于不希望系统资源被 Spotlight 索引长期占用的用户来说,Cardinal 提供了一个更可控的平衡点。
- 专注本地路径:它更像是一个图形化的
find指令,能够精准地在用户定义的范围内进行地毯式搜索,这在管理特定项目素材(如材料研发文档、博客图片库)时非常实用。
浮中一梦
告别 C 盘爆红:基于 Rust 的开源瘦身神器 WindowsClear
许多 Windows 用户都面临一个困扰:尽管经常清理回收站和临时文件,C 盘空间依然被 AppData 文件夹迅速吞噬。这是因为大量软件(如微信、各类 IDE 等)将数据和缓存默认存储在 C 盘。
WindowsClear 是一款专注于 AppData 大文件夹迁移的开源工具,通过“目录联接”技术,不改变分区也能让 C 盘瞬间释放几十 GB 甚至上百 GB 空间。
这款基于 Rust 开发的开源工具 WindowsClear 是一款非常实用的 C 盘瘦身神器。不同于传统的删除垃圾文件,它通过“空间腾挪”技术解决 AppData 占用过大的核心痛点。