TrWebOCR 是一款开源且易于使用的中文离线 OCR 解决方案，其识别精度可与主流商业 OCR 服务相媲美，同时提供了直观的 Web 用户界面和便捷的 API 接口支持。

部署安装

通过 Docker Compose 实现快速安装和配置：

services:  
  trwebocr:  
    image: mmmz/trwebocr:latest  
    container_name: trwebocr  
    ports:  
      - 8089:8089  
    restart: always

操作使用

在浏览器地址栏输入 http://NAS的IP:8089 即可访问 TrWebOCR 的 Web 操作界面。

上传需要处理的图片文件，然后点击识别按钮启动文字提取过程。

识别过程效率极高，通常仅需两秒左右即可完成，提取的文字内容会被自动高亮标记出来。

在大多数标准场景下，文字识别准确率令人满意，但对于字符间距过密的特殊字体，可能会出现少量识别误差。

执行 OCR 识别任务时，CPU 资源占用较为显著，而内存消耗则保持在相对较低的水平。

综合评估

TrWebOCR 作为一款轻量级、开源且完全离线运行的中文 OCR 工具，部署流程极其简单便捷。识别速度表现优异，在图片质量清晰且字体规范的前提下，识别准确率能够达到较高水准。尽管操作界面设计较为朴素，但功能完整实用，并且支持通过 API 接口进行灵活调用。对于有本地 OCR 识别需求，例如处理日常文档、截图文字提取等场景的用户，建议尝试部署并使用该工具。

综合推荐等级：⭐⭐⭐（即开即用，提供 API 接口）

使用体验评价：⭐⭐⭐（识别速度快，操作直观易懂）

部署简易程度：⭐（极其简单）

OmniTools 是一款功能全面的自托管 Web 应用，集成了多种在线工具，旨在高效简化用户的日常任务处理流程。它覆盖了图像、视频、音频处理、PDF 文档操作、文本与列表管理、日期时间计算、数学工具以及数据格式转换等多个实用领域。

核心功能概览

• 图像、视频与音频工具：支持图像缩放、格式转换、基础编辑，以及视频剪辑、倒放等操作。
• PDF 文档工具：提供 PDF 文件的分割、合并和内容编辑等功能。
• 文本与列表处理工具：包括大小写转换、列表随机排序、文本格式规范化等。
• 日期时间工具：涵盖日期计算、时区转换等实用功能。
• 数学运算工具：可生成质数序列，计算电压、电流和电阻等物理量。
• 数据处理工具：支持 JSON、CSV、XML 等多种数据格式的解析与转换。

在线演示地址

https://omnitools.app

部署指南

使用 Docker Compose 进行快速部署，配置示例如下：

services:  
  omni-tools:  
    image: iib0011/omni-tools:latest  
    container_name: omni-tools  
    ports:  
      - 8080:80  
    restart: unless-stopped

使用教程

在浏览器中输入 http://NAS的IP:8080 即可访问 OmniTools 的主界面。

如果界面显示为英文，用户可以通过设置选项轻松切换为中文语言。

浏览工具集合，快速查看是否包含所需功能模块。

点击任意工具卡片，可以进入详细功能页面，其中细分了多种操作选项。

所有工具均基于网页端设计，打开即可直接使用，无需额外安装软件。

综合评价

OmniTools 提供了丰富的功能选项，并且全面支持中文界面。对于日常需要用到各类小工具的用户来说，这些功能往往难以找到免费且集成的解决方案，建议根据个人需求进行试用。

综合推荐：⭐⭐（适合有特定需求的用户部署体验）

使用体验：⭐⭐（整体操作流畅度中等）

部署难度：⭐（安装过程极为简便）

Docmost 是一款功能强大的开源协作式 Wiki 和文档管理平台，它被设计为 Confluence 和 Notion 的开源替代品，专注于提供高效的团队协作体验和灵活的部署方式。这个平台非常适合各种规模的团队用于构建结构化知识库、管理项目文档以及促进内部信息共享。

Docmost 的核心功能包括：

• 实时协作编辑器：允许多个用户同时编辑同一页面，提升团队协作效率。
• 集成图表工具：内置支持 Draw.io、Excalidraw 和 Mermaid，方便用户绘制和嵌入各种图表。
• 空间管理功能：支持按团队、项目或部门创建独立空间，便于组织和管理页面内容。
• 公开共享选项：用户可以将页面公开分享，任何拥有链接的人都可以查看，适合对外发布信息。
• 精细化权限控制：通过直观的权限设置，轻松管理用户对内容的访问和编辑权限。
• 群组管理：通过群组功能统一分配用户权限，简化权限管理流程。
• 评论系统：允许用户在页面中添加评论，促进沟通和反馈交流。
• 版本历史记录：完整记录页面修改历史，方便追踪和恢复之前的版本。
• 嵌套导航结构：通过侧边栏支持页面嵌套和重新排序，优化内容组织结构。
• 强大搜索功能：提供高效的全文搜索，帮助用户快速定位所需信息。
• 文件附件支持：允许将文件附加到页面，便于参考和共享相关文档。
• 附件内容搜索：在企业版中支持搜索 PDF 和 DOCX 附件内的文本内容。
• 导入导出功能：支持以 Markdown 和 HTML 格式导入和导出页面内容。
• 读写模式切换：提供只读和编辑模式，防止意外修改页面内容。
• 多语言支持：Docmost 提供超过十种语言界面，满足国际化团队需求。

Wiki 系统与个人笔记工具的主要区别在于，Wiki 专为多人协作设计，强调知识的结构化共享和系统化管理；而笔记工具更侧重于个人使用，支持灵活记录和私密性保护，适合处理碎片化信息。

部署与配置步骤

使用 Docker Compose 进行部署是一种简单高效的方式，以下是详细的配置示例：

services:  
docmost:  
    image: docmost/docmost:latest  
    container_name: docmost  
    ports:  
      - 3000:3000  
    environment:  
      - APP_URL=http://localhost:3000  
      - APP_SECRET=a9f3k7d2z8x0c4v6b1n5m9p2q4r6t8w0y2u4i6o8s0  
      - DATABASE_URL=postgresql://docmost:STRONG_DB_PASSWORD@db:5432/docmost?schema=public  
      - REDIS_URL=redis://redis:6379  
    volumes:  
      - ./docmost:/app/data/storage  
    depends_on:  
      - db  
      - redis  
    restart: unless-stopped  
  
db:  
    image: postgres:16-alpine  
    container_name: docmost_db  
    environment:  
      - POSTGRES_DB=docmost  
      - POSTGRES_USER=docmost  
      - POSTGRES_PASSWORD=STRONG_DB_PASSWORD  
    volumes:  
      - ./db_data:/var/lib/postgresql/data  
    restart: unless-stopped  
  
redis:  
    image: redis:7.2-alpine  
    container_name: docmost_redis  
    volumes:  
      - ./redis_data:/data  
    restart: unless-stopped

关键环境变量说明：

Pokerogue是一款基于浏览器的宝可梦同人游戏，深受Roguelite游戏类型的启发。玩家可以在无尽的战斗中收集可叠加的物品，探索多样化的生态环境，并将宝可梦培养到前所未有的高度。

部署步骤

使用Docker Compose进行快速安装，以下是详细的配置文件示例：

services:  
  pokerogue:  
    image: heizicao/pokerogue:latest  
    container_name: pokerogue  
    ports:  
      - 3000:3000  
    restart: always

操作指南

在浏览器中输入 http://NAS的IP:3000 即可访问游戏界面。

使用方向键和回车键进行游戏操作，返回上一步可按下Backspace键或加号旁边的按键。

选中宝可梦后，按下空格键将其加入队伍。

最多可选择3只宝可梦组成队伍，确认后即可开始战斗。

游戏过程无需跑图，专注于连续的对战环节。

战斗结束后，玩家可以挑选各种物品来增强实力。

体验总结

游戏界面设计独具特色，但整体游玩体验略显单调，主要集中于战斗环节，缺少探索地图的悠闲感。若能加入更多元素以平衡游戏节奏，将进一步提升趣味性。对于有兴趣的玩家，本文已提供完整的部署方案，方便快速上手体验。

综合推荐：⭐⭐⭐（持续战斗带来爽快感）

使用体验：⭐⭐⭐（界面有亮点，但玩法单一）

部署难易：⭐（过程极为简单）

Reader是一款功能强大的开源工具，支持用户自定义书源来阅读网络内容，专为网络文学爱好者设计，提供便捷、高效且舒适的阅读体验。

公开服务器地址（用户名/密码：guest/guest123）如下：

https://reader.nxnow.top

官方详细文档链接：

https://github.com/hectorqin/reader/blob/master/doc.md

部署步骤

使用Docker Compose进行快速部署，配置示例如下：

services:  
  reader:  
    image: hectorqin/reader:latest  
    container_name: reader  
    ports:  
      - 8080:8080  
    environment:  
      - SPRING_PROFILES_ACTIVE=prod  
    volumes:  
      - ./log:/log  
      - ./storage:/storage  
    restart: always

参数详细说明（建议查阅官方文档获取更多配置选项）：

:::
/log（路径）：用于存储系统运行日志文件
/storage（路径）：用于保存书源配置及用户数据
:::

本教程演示的是自用版本部署，其他版本可根据需求自行调整设置。

操作指南

在浏览器中输入 http://NAS的IP:8080 即可访问Reader操作界面。

界面设计简洁明了（为展示效果，已切换为深色主题模式）。

访问提供书源资源的网站（注意区分书源与订阅源）：

https://legado.aoaostar.com

https://flowus.cn/zyzyk/share/07b5bf19-2397-4065-bc1c-aecb7c00f2d4

页面内容应为JSON格式，点击下载文件（或复制内容，但数据量过大可能导致卡顿）。

点击界面左侧“导入书源”选项，选择已下载的JSON格式文件。

勾选全部书源条目后，点击确认完成导入操作。

导入成功后，刷新页面即可看到新增的书源内容。

提示：直接通过书海浏览书籍可能存在显示问题（理论上应支持此功能）。

需先搜索具体书籍名称，再将其添加至个人书架。

返回书架界面即可查看已添加的书籍列表。

PC端网页版本功能齐全，支持多种阅读设置。

在设置选项中，可以自定义背景壁纸和字体样式。

移动端网页版本同样优化良好，阅读体验流畅。

除在线书源外，工具还支持导入本地存储的书籍文件。

系统可自动识别章节结构，阅读效果与在线内容一致。

除TXT文本格式外，还兼容CBZ漫画压缩包文件导入。

dysync.net 是一款基于 .NET Core 6.0 和 Vue 框架开发的实用工具，主要用于同步抖音收藏夹以及用户喜欢的视频内容，有效解决个人收藏和喜爱视频因平台变动而失效的常见问题。该工具支持多账号同步操作，并预先集成了刮削信息处理功能，同步完成后的视频文件可以直接在 Emby 或 Jellyfin 等主流媒体播放器中流畅播放。

安装指南

通过 Docker Compose 进行部署，操作简便快捷。

services:  
  dysync:  
    image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/jianzhichu/dysync.net:latest  
    container_name: dysync  
    ports:  
      - 10101:10101  
    volumes:  
      - ./collect:/app/collect  
      - ./favorite:/app/favorite  
      - ./db:/app/db  
    restart: always

参数详细说明（建议查阅官方文档获取更多配置选项）

:::
/app/collect（路径）：用于存储收藏视频文件的目录
/app/favorite（路径）：用于存储喜欢视频文件的目录
/app/db（路径）：数据库文件的存储位置
:::

使用教程

在浏览器地址栏中输入 http://NAS的IP:10101 即可访问工具界面。

输入默认的用户名和密码进行登录（用户名：douyin，密码：douyin2025）

界面设计较为直观，但整体风格略显简洁，功能布局清晰易用。

点击右上角的“个人设置”选项进入账户管理页面。

建议及时修改默认密码，避免因遗忘导致后续使用不便。

切换至抖音授权选项卡，点击“编辑”按钮开始配置。

在此处需要填写有效的抖音 Cookie 信息以完成授权。

接下来详细说明如何获取抖音 Cookie：首先打开抖音网页版（douyin.com）

成功登录账号后，进入个人收藏夹页面。

按下 F12 键调出开发者工具面板，切换到网络（Network）选项卡。

滚动到请求列表顶部，任意选择一条记录查看 Cookie 信息（通常第一条即可满足需求）

RSSHub 是一款功能强大的开源 RSS 生成工具，设计上追求简单易用和高度可扩展性。作为全球规模最大的 RSS 网络，它整合了超过 5,000 个分布式实例，能够从各类在线平台聚合海量内容，为用户提供数百万条信息的实时订阅服务。

安装指南

使用 Docker Compose 进行部署是一种高效便捷的方式，以下提供完整的配置示例：

services:  
rsshub:  
    image: diygod/rsshub:latest1  
    container_name: rsshub  
    ports:  
      - 1200:1200  
    environment:  
      - NODE_ENV=production  
      - CACHE_TYPE=redis  
      - REDIS_URL=redis://redis:6379/  
      - PUPPETEER_WS_ENDPOINT=ws://browserless:3000  
    restart: always  
  
browserless:  
    image: browserless/chrome:latest  
    container_name: rsshub-browserless  
    restart: always  
  
redis:  
    image: redis:alpine  
    container_name: rsshub-redis  
    volumes:  
      - ./redis:/data  
    restart: alway

以下是对关键环境变量的详细说明（如需了解更多参数配置，建议查阅官方文档）：

• NODE_ENV：用于定义应用程序的运行环境，通常设置为生产模式。
• CACHE_TYPE：指定缓存机制为 Redis，以提升数据存取效率。
• REDIS_URL：配置 Redis 服务的完整连接地址，确保缓存功能正常运行。
• PUPPETEER_WS_ENDPOINT（可选参数）：设置 browserless 服务的 WebSocket 端点，用于处理动态内容。

使用教程

在浏览器中输入 http://你的NAS IP地址:1200 即可访问 RSSHub 的主界面，开始使用各项功能。

浪潮 SA5212M4 硬盘笼是一款12盘位3.5英寸设备，内置Expander控制芯片，仅需一条数据线即可识别全部硬盘，并支持多硬盘笼串联扩展。机头尺寸为430×175×88mm（宽×长×高），适用于大容量存储环境，兼容SSD、SATA和SAS硬盘混合使用，单个硬盘最大支持18TB容量。

选择硬盘笼的初衷

硬盘笼组装完成已有一段时间，但由于日常事务繁忙，教程撰写一直推迟至今。分享我选择硬盘笼的原因：在日常NAS使用中，经常需要管理多块500GB测试硬盘，因此萌生了将所有硬盘集中管理的想法，最终选择了硬盘笼方案，以实现更高效的数据组织。

在决定采用硬盘笼前，需考虑以下几点：首先，需具备机架环境，否则直接购买NAS机箱更为便捷；随意放置虽可行，但不推荐。其次，硬盘数量需充足，我选择的12盘位型号适合拥有约8个3.5英寸硬盘及部分2.5英寸硬盘的用户，基本能填满空间。若硬盘较少，直接升级NAS设备或机箱会更简单。最后，提醒注意硬盘笼功耗较高，全闪存配置下节能效果有限，需提前评估电力需求。

若确实需要硬盘笼，不建议自行DIY，过程繁琐且成本优势不明显。二手平台如闲鱼上有现成组装好的产品，价格约300元，部分专卖店甚至低至220元；而像我这样自行组装，总花费约400元。

必备物料清单

首次组装硬盘笼时，遇到不少问题，部分配件购买价格偏高，以下清单供参考。

我的总花费为484.69元，包括以下物品：

12盘位硬盘笼，采用浪潮5212M4机头，配有定制外壳。选择定制外壳导致价格略高。

硬盘笼供电线和SFF-8643数据线各两根，但商家发货的供电线长度不一致。实际上，SFF-8643数据线一根即可支持12个硬盘。

浪潮SAS3008 12G直通卡，附带半高和全高挡板。收到后务必测试功能，我首次测试正常，但一周后再次使用发现故障，商家服务良好，及时更换。

PWM 8厘米散热风扇，选用猫扇品牌，价格较高，主要追求静音效果。

供电模块，连接硬盘笼时切勿随意插入电源，避免12V供电导致损坏。需搭配专用供电模块或使用大4Pin线转换5V供电。之前提到的供电线长度问题令人不适，因此额外购买两条供电线，每条5元。

PWM风扇控制器，支持连接米家智能控制，无需手动操作，可与其他设备联动。

散热风扇4Pin一分二线，由于有4个风扇，需购买两个分线器。可选择无尼网版本或一分四线以节省成本。

显卡6Pin延长线，主要用于将供电控制板置于硬盘笼内部，使布线更美观，非必需物品。

散热风扇金属网罩，风扇采用吸风设计直吹硬盘，加装网罩可防止叶片转动时触碰内部线缆。

沉头硬盘螺丝，硬盘笼未附带足够螺丝，家中储备不足，购买一包价格实惠。

平头螺丝，定制外壳部分螺丝未安装齐全，购买补充。中间螺丝孔用于固定机头和外壳，防止隆起。螺丝头径合适，长度稍长，后用剪钳调整。

实际组装效果展示

组装过程简单直观，基本无需详细指导，参考下图即可完成。最终效果令人满意，除功耗略高于预期外，无其他明显不足。

硬盘支架设计

支架配备指示灯，正面把手处设有多处散热开孔。

硬盘笼自带支架状态尚可，无锈蚀痕迹，做工属于中等水平。

服务器硬盘支架通常不设快拆功能，多采用螺丝固定方式。

展示2.5英寸和3.5英寸机械硬盘安装效果。

硬盘笼结构

下架机头做工良好，铁皮厚度适中，边缘无毛刺。

12个硬盘位设计，足以满足一般数据存储爱好者的需求。

背板支持标准SATA和SAS接口硬盘，用料扎实可靠。

散热系统配置

特别介绍这款可连接米家的PWM风扇控制器，疑似由带灯模块改造而成。

初期担心内部蓝牙信号受影响，特意开小孔引出天线，后续测试证明无需此操作。

散热风扇选用猫头鹰品牌以实现静音，实测效果优异。风扇风向直吹硬盘，前方加装网罩避免线缆干扰。

接线方式：四个风扇通过一分二线连接至PWM风扇控制器，控制器从供电模块风扇接口取电。

背面组装细节

背面未整理时略显杂乱，内部空间有限，组件放置已达极限。

电源供电线方面，商家建议插一根即可，但我将所有线缆连接以充分利用。

SFF-8643数据线任意插入一个接口，单根线即可驱动12个硬盘。

RA2Web是一个基于现代前端技术重构的《红色警戒2》游戏版本，无需额外安装即可通过浏览器直接启动运行。该版本完整保留了原版游戏的经典玩法，同时新增了多人联机对战、云端存档存储以及MOD扩展功能，为用户带来高度还原的怀旧游戏体验。

项目基于开源仓库ra2web进行打包构建，具体代码和资源可访问以下地址获取： https://github.com/ra2web/ra2web.github.io

部署步骤

通过Docker Compose工具可以快速完成环境配置，具体配置文件内容如下：

services:  
  ra2web:  
    image: heizicao/ra2web:latest  
    container_name: ra2web  
    ports:  
      - 3000:3000  
    restart: always

使用方法

启动容器后，在浏览器地址栏中输入 http://NAS的IP:3000 即可访问游戏主界面。

注意事项：直接点击自动导入功能可能会因跨域限制导致失败（解决此问题需要复杂配置），建议先复制提供的链接将游戏文件下载到本地存储。

随后点击导入按钮，从本地目录中选择已下载的exe文件完成游戏资源加载。

成功导入后游戏界面将完整显示，点击“单机模式”即可开始游玩。

此处可保持默认设置直接开始游戏，无需额外调整参数。

完成上述步骤后即可畅享游戏乐趣，体验经典玩法。

由于笔者未深入玩过该游戏，无法演示具体操作细节，用户可自行探索游戏机制。

体验总结

当前网络平台虽已提供在线游玩版本，但为满足用户对本地部署的需求，特别制作了此Docker镜像。本地部署过程中可能遇到自动导入游戏文件时的跨域问题（解决较为繁琐），但通过手动下载再导入的方式可顺利绕过。鉴于笔者缺乏游戏实操经验，无法提供深度评测，推荐有兴趣的用户自行部署体验。

综合推荐指数：⭐⭐⭐（未实际游玩，暂不评价） 使用便捷程度：⭐⭐⭐（操作界面直观，但需手动导入） 部署难度评级：⭐（流程简单，一键完成）

WeKnora是一个基于大型语言模型（LLM）的文档理解和语义检索框架，专门针对结构复杂、内容异构的文档场景设计。该框架采用模块化架构，整合了多模态预处理、语义向量索引、智能召回与大模型生成推理，构建出一套高效且可控的文档问答流程。其核心检索机制依赖于RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术，通过将上下文相关片段与语言模型结合，实现更精准、高质量的语义回答。

系统架构解析：

核心功能特性：

• • 🔍 精准理解：支持PDF、Word、图片等多种文档格式的结构化内容提取，统一构建语义视图
• • 🧠 智能推理：利用大语言模型深入理解文档上下文与用户意图，支持精确问答与多轮对话交互
• • 🔧 灵活扩展：从文档解析、向量嵌入、智能召回到内容生成全流程解耦，便于灵活集成与定制化扩展
• • ⚡ 高效检索：混合多种检索策略，包括关键词匹配、向量相似度计算和知识图谱增强
• • 🎯 简单易用：提供直观的Web界面与标准化API接口，零技术门槛即可快速上手使用
• • 🔒 安全可控：支持本地化部署与私有云环境，确保数据完全自主控制与隐私保护

适用场景分析：

应用场景	具体应用	核心价值
企业知识管理	内部文档检索、规章制度问答、操作手册查询	提升知识查找效率，降低培训成本
科研文献分析	论文检索、研究报告分析、学术资料整理	加速文献调研，辅助研究决策
产品技术支持	产品手册问答、技术文档检索、故障排查	提升客户服务质量，减少技术支持负担
法律合规审查	合同条款检索、法规政策查询、案例分析	提高合规效率，降低法律风险
医疗知识辅助	医学文献检索、诊疗指南查询、病例分析	辅助临床决策，提升诊疗质量

功能模块能力详述：

功能模块	支持情况	说明
文档格式支持	✅ PDF / Word / Txt / Markdown / 图片（含 OCR / Caption）	支持多种结构化与非结构化文档内容解析，兼容图文混排与图像文字提取
嵌入模型支持	✅ 本地模型、BGE / GTE API 等	支持自定义embedding模型，兼容本地部署与云端向量生成接口
向量数据库接入	✅ PostgreSQL（pgvector）、Elasticsearch	支持主流向量索引后端，可灵活切换与扩展，适配不同检索场景
检索机制	✅ BM25 / Dense Retrieve / GraphRAG	支持稠密/稀疏召回、知识图谱增强检索等多种策略，可自由组合召回-重排-生成流程
大模型集成	✅ 支持 Qwen、DeepSeek 等，思考/非思考模式切换	可接入本地大模型（如 Ollama 启动）或调用外部 API 服务，支持推理模式灵活配置
问答能力	✅ 上下文感知、多轮对话、提示词模板	支持复杂语义建模、指令控制与链式问答，可配置提示词与上下文窗口
端到端测试支持	✅ 检索+生成过程可视化与指标评估	提供一体化链路测试工具，支持评估召回命中率、回答覆盖度、BLEU / ROUGE 等主流指标
部署模式	✅ 支持本地部署 / Docker 镜像	满足私有化、离线部署与灵活运维的需求
用户界面	✅ Web UI + RESTful API	提供交互式界面与标准 API 接口，适配开发者与业务用户使用习惯

安装步骤详解

首先，下载项目到本地：github.com/Tencent/WeKnora