RetroArch 是一款由 Libretro 团队开发的开源、跨平台模拟器前端。它集成了众多模拟器核心（Cores），能够在一个统一的界面中运行多种复古游戏平台的作品，为玩家带来便捷且怀旧的游戏体验。

安装部署

推荐使用 Docker Compose 方式部署，这是最为简便快捷的方法。

services:
  retroarch:
    image: inglebard/retroarch-web:latest
    container_name: retroarch
    ports:
      - 8080:80
    restart: unless-stopped

将上述配置保存为 docker-compose.yml 文件，然后在文件所在目录执行 docker-compose up -d 命令即可启动服务。

使用指南

服务启动后，在电脑浏览器地址栏输入 http://你的NAS的IP地址:8080 即可访问 RetroArch 的 Web 界面。

进入主界面后，点击 “Load Core” 按钮来选择模拟器核心。可以看到，RetroArch 支持的游戏平台非常丰富，涵盖了从经典主机到掌机的多种选择。

选择好核心后，点击界面上的 “Run” 按钮开始运行游戏。

接着，需要加载游戏文件。点击 “Add / Upload Game” 选项，你可以上传自己准备好的游戏 ROM 文件（请注意版权）。

游戏上传完成后，系统会提示你选择文件路径来加载游戏。此时点击最上方的 “Start Directory” 进入起始目录。

在目录中就能找到之前上传的游戏文件了（部分文件名可能出现乱码，属于正常现象）。

选择游戏文件，并点击之前加载的对应模拟器核心，即可启动游戏。

游戏顺利加载并开始运行，复古的乐趣即刻呈现。

在游戏运行过程中，点击界面顶部的箭头按钮可以呼出菜单。

在菜单中找到并选择 “Controls” 选项，可以进行按键设置。

你是否在寻找一款能够随时捕捉转瞬即逝的灵感，并能通过AI智能管理的笔记工具？Blinko或许就是那个理想的答案。这是一个由AI驱动的卡片式笔记项目，专为追求高效、注重隐私的用户设计。它致力于让用户在最方便的时刻，以最无缝的方式记录下每一个想法，确保宝贵的创意火花不会被遗忘。

Blinko核心特色

• 🤖 AI增强的智能检索：Blinko集成了先进的RAG（检索增强生成）技术，允许你使用日常的自然语言来查询笔记。无论是模糊的记忆片段还是具体的关键词，AI都能帮你快速定位到相关内容。它兼容OpenAI、Azure OpenAI以及本地的Ollama等多种AI服务提供商。
• 🔒 数据完全自主可控：所有笔记数据都安全地存储在你自己的服务器环境中，无论是家庭NAS还是云服务器。你对自己创造的所有内容拥有百分之百的所有权和控制权，无需担心隐私泄露。
• 🚀 极速记录与纯净格式：应用设计追求瞬时响应，确保灵感涌现时能被立刻捕捉。笔记以纯文本形式存储，全面支持Markdown语法，便于快速排版、结构化，并且分享起来毫无障碍。
• 💡 轻量架构与全平台覆盖：基于现代框架Tauri构建，Blinko具备出色的性能与资源效率。其客户端支持macOS、Windows、Linux及Android等多个主流操作系统，实现跨设备的无缝体验。
• 🔓 开源与社区共建：作为一个完全开源的项目，Blinko的代码在GitHub上公开透明，鼓励开发者参与贡献，共同推动功能迭代与生态发展。

你可以在项目发布页面下载对应平台的客户端： https://github.com/blinkospace/blinko/releases

访问在线演示体验基础功能（演示账号：blinko，密码：blinko）： https://demo.blinko.space/

部署安装指南

最便捷的部署方式是使用Docker Compose。这里提供两个版本的配置模板供你选择。

Docker Compose（官方推荐模板） 此模板包含完整的健康检查机制，确保服务稳定运行。

services:
  blinko-website:
    image: blinkospace/blinko:latest
    container_name: blinko-website
    environment:
      NODE_ENV: production
      NEXTAUTH_URL: http://localhost:1111
      NEXT_PUBLIC_BASE_URL: http://localhost:1111
      NEXTAUTH_SECRET: my_ultra_secure_nextauth_secret
      DATABASE_URL: postgresql://postgres:mysecretpassword@postgres:5432/postgres
    volumes:
      - ./blinko:/app/.blinko
    depends_on:
      postgres:
        condition: service_healthy
    restart: always
    ports:
      - 1111:1111
    healthcheck:
      test: ["CMD", "wget", "--spider", "http://blinko-website:1111/"]
      interval: 30s
      timeout: 10s
      retries: 5
      start_period: 30s

  postgres:
    image: postgres:14
    container_name: blinko-postgres
    restart: always
    ports:
      - 5432:5432
    environment:
      POSTGRES_DB: postgres
      POSTGRES_USER: postgres
      POSTGRES_PASSWORD: mysecretpassword
    volumes:
      - ./db:/var/lib/postgresql/data
    healthcheck:
      test:
        ["CMD", "pg_isready", "-U", "postgres", "-d", "postgres"]
      interval: 5s
      timeout: 10s
      retries: 5

Docker Compose（简化配置版） 如果你希望配置更简洁，可以使用此版本。注意：首次启动后，可能需要重启blinko-website容器以确保其能正确连接到数据库。

近期的数码3C市场，各种涨价风潮令人咋舌，今天我们来聚焦讨论一下NAS领域的情况。

基于当前的趋势，我个人判断这波涨价态势至少将延续到明年第二季度，上游厂商的策略调整是主要原因。展望2026年，市场环境极有可能依然严峻，大家需要做好心理准备。可以预见，像英伟达这样的行业巨头明年的定价策略，将在很大程度上反映出整个市场的成本走向。

市场背景：全产业链成本上行

最近几个月，存储市场的价格上涨已经不再是单个型号的短期波动，而是整个产业链的系统性抬升。在DRAM（内存）领域，无论是2025年第四季度的合约价还是现货价都处于持续攀升的通道，DDR4和DDR5价格同步上涨已成为市场常态。在NAND闪存方面，其需求受到了人工智能数据中心和企业级固态硬盘的强劲拉动，年底的合约价与晶圆价格均出现了显著跃升。简而言之，从内存颗粒到闪存颗粒，再到终端固态硬盘和机械硬盘产品，整个存储产业链正经历一场由上游供需关系驱动的全面价格上涨周期。

然而，如果只看到内存和硬盘在涨价，还未触及成本上涨的全部核心。因为算力端——也就是处理器——的价格同样在走高。一方面，采用先进制程的晶圆以及先进封装技术的报价上调已是公开的趋势，代工厂对5纳米、3纳米等先进节点的提价，会直接推高CPU和SoC芯片的制造成本基础。另一方面，长期且旺盛的AI计算需求持续挤占着高利润的芯片产能，导致传统的消费级算力芯片同样面临供应压力，近期渠道市场已经出现了英特尔和AMD主流处理器价格同步上调的实际情况。因此，行业的真实状况是：算力（CPU）和存储（DRAM/NAND/HDD）同时进入涨价通道。而NAS（网络附加存储）设备恰好是由“CPU + 内存 + 硬盘”这三大部分构成的，其整机成本被抬高已是必然结果。

行业价格战还能持续吗？

对于消费者而言，厂商之间围绕用户价值的竞争（“内卷”）无疑是有益的。以威联通NAS为主要设备的用户视角来看，其推出的Qu805型号确实曾引发了一轮极具吸引力的性价比热潮。我自己也在该产品发布后不久，将原有的TS-464C2升级为了Qu805。

但仅仅过去一个月，再讨论“内卷”时，我们必须正视一个现实：上游原材料和零部件的成本正在全线抬升。这里的“成本抬升”并非空谈，而是同时发生在两个关键方向上：算力端（CPU）和存储端都在涨价。对于NAS产品而言，我们还需要进一步剖析“存储”部分：硬盘/闪存存储介质的涨价是整个行业的大趋势；而内存（DRAM）的上涨，则像一根锥子，直接顶着NAS整机的成本向上走。

算力端：CPU涨价的深层逻辑

CPU价格上涨的根源，不在于零售市场的短期波动，而在于上游产业链的“地基”发生了改变。

首先，先进制程晶圆与先进封装服务的报价上涨已是公开趋势。多方行业报告显示，台积电对于3纳米、5纳米等先进制程的报价在2025年已有明确的上调计划，市场普遍预期涨幅在5%至10%之间，同时，先进封装（例如CoWoS）的价格也同步上扬。晶圆制造和封装测试环节一同涨价，CPU/SoC的制造成本自然水涨船高。

其次，人工智能的长期需求重塑了芯片产能的分配优先级。用于数据中心和AI服务器的高利润、高性能芯片持续抽走上游的产能资源，使得传统消费级算力芯片的产能也承受压力。近期路透社的供应链分析报告明确指出，AI需求正在驱动新一轮关键芯片的供给紧张与价格上涨。

再者，从渠道端传来的现实信号也印证了这一点：自11月以来，DIY市场和渠道监测中出现了英特尔与AMD主流CPU型号价格同步上调的罕见现象。这通常意味着是成本和供需关系共同作用的结果，而非单一厂商的短期市场策略。

结论很清晰：作为数字设备“地基”的CPU，其成本基础正在上移，而且这并非短暂的风潮。

存储端：NAND、HDD与DRAM的全面承压

闪存与硬盘（NAND/SSD/HDD）： NAND闪存与固态硬盘本轮的价格上行，核心驱动力在于AI数据中心将闪存需求拉升到了前所未有的高度。TrendForce及多家硬件分析机构指出，2025年第四季度NAND合约价在传统淡季反而走强，晶圆合约甚至出现了超出预期的单月跳涨。其原因在于，闪存制造商优先将产能供给利润更高的企业级和AI相关产品，从而压缩了面向消费级市场的主流TLC/QLC闪存的产出。

而在机械硬盘（HDD）领域，AI浪潮反而使其成为了隐形的受益者。行业分析认为，AI的训练和推理过程产生了海量需要长期留存的数据，这拉动了近线存储和企业级大容量机械硬盘的需求与平均售价，将其价格中枢维持在高位。

因此，从全行业视角来看：固态硬盘和机械硬盘价格居高不下，并非某个销售平台的短期现象，而是在AI需求拉动下，整个存储大盘产生的共振效应。

内存（DRAM/DDR5）： 对于NAS厂商而言，内存绝非可有可无的配件，而是决定平台诸多高级功能（如ZFS文件系统、快照、数据校验、AI搜索、高并发处理）能否顺利实现的硬性需求。

2025年第四季度，DRAM的供需结构明显受到AI和高带宽内存（HBM）的挤压。路透社与TrendForce的追踪报告均指出：三星、SK海力士等主要存储芯片制造商将产能优先转向HBM和高利润的DDR5产品，导致传统DRAM的供应受到压缩，进而推高了DDR4和DDR5的合约价与现货价格。

这意味着什么？这意味着NAS设备的内存成本并非跟随消费电子市场缓慢上涨，而是被AI服务器端爆发的需求直接拉高。对于整机制造商来说，CPU涨价是抬高了设备的基础成本，而内存涨价则像抬高了房屋的梁柱；两者同时作用，整机成本自然向上移动。

NAS涨价的必然性

将前面两节的分析合并起来，就能清晰地解释今年NAS市场的价格逻辑：

CPU成本因晶圆/封装涨价以及AI产能挤占而被抬高； DDR5/DRAM内存又因HBM与数据中心需求挤压而持续上行； 同时，硬盘与闪存存储介质也处于价格高位区间。

而NAS设备的物料清单（BOM）核心正是由CPU、内存和存储介质这“三件套”构成。如今这三者的成本都在上涨，因此NAS行业整体涨价是大环境使然，不涨价反而显得不正常。

各品牌产品涨幅对比

我们可以通过对比具体产品的价格来观察涨幅，但需注意近期市场价格变动频繁，以下分析可能有时效性限制。同时，电商平台可能存在恶意的价格跟随或竞争行为，例如绿联和威联通的部分型号，可能有用户曾以极低价格入手，这些偶然的低价并不计入普遍的历史低价对比中。

不难发现，这背后最直接的推手之一就是DDR5内存本身的成本跳升：

以16GB DDR5内存为例，其市场价格相比历史低点已抬升约800元人民币，8GB规格也有约300元的上浮。内存作为NAS的“算力缓存与文件系统运算底座”，在成本结构中并非无足轻重的配角，而是决定整机功能能否充分实现的“梁柱”。当DDR5的成本中枢被抬高，采用同平台方案的NAS整机价格随之上涨，就成了必然结果。

威联通新推出的八盘位Qu系列新品在价格控制上显得相对克制，涨幅与其他同内存配置档位的NAS产品相近。其六盘位新品Qu605（搭载英特尔N150处理器与16GB DDR5内存）将发售价控制在3300元附近，结合当前上游的涨价趋势与我之前的预期来看，这个定价已经颇具竞争力。

目前也比较担忧计划在12月发布其首款新品的“飞牛”品牌，真是碰上了成本高企的“好时候”。只能说，各大厂商和消费者的运气都不算太好。

刚需用户如何选购硬盘？

对于NAS用户而言，硬盘一直是成本的大头，更何况在目前全行业价格普遍处于高位的时期。仍在密切关注硬盘价格走势的朋友，想必都是有着迫切的存储刚需。

目前购买全新硬盘，有两条相对可行的路径：海外购，或者选择NAS厂商推出的硬盘套餐。

海外购渠道： 近期某些海外市场偶尔会出现不错的价格，但涉及到跨境运输、税费、使用兼容性以及最为关键的保修问题时，需要用户谨慎权衡。我个人除非万不得已，通常不会优先考虑这种购买方式。

NAS厂商硬盘套餐： 如果是实实在在的刚需，可以多关注主流NAS厂商官方或授权店铺推出的“NAS+硬盘”捆绑套餐。通常购买的硬盘容量越大，折算下来的单盘优惠力度就越高。我了解到甚至有客户在某店铺连续下单了三套这样的套餐。

NAS厂商套餐中搭配的西数红盘、希捷酷狼等通常都是国行正品，由店铺提供保修服务（根据型号不同，保修期在3到5年）。目前，4TB的全新国行机械硬盘单买到手价大约在900元左右。

我们可以来粗略对比一下各家套餐的折算价格（统一按单盘900元估算）。

威联通在这方面的优惠力度似乎较大。如果选择其六盘位机型搭配六块4TB硬盘的满配套餐，并将硬盘按市价折算后，裸机（NAS主机）的等效价格可能比单纯购买主机要划算不少。更进一步，如果为威联通Qu605选择8TB硬盘的满配套餐，并采用同样的方法折算，裸机等效价格甚至可能低至一个非常具有吸引力的水平。这似乎表明，威联通在国内的硬盘代理和供应链资源方面具有一定的优势。

总结与展望

作为一名普通用户，我对未来一段时间的市场持谨慎态度，目前只能期望自己的设备稳定运行，硬盘不要出故障。

展望未来，存储和算力相关硬件的价格大概率还会在高位持续波动和拉扯。AI训练与推理对于内存、闪存、企业级存储的需求是结构性和长期性的，不可能靠一个季度的市场变化就迅速退潮；上游芯片制造商将产能向高利润的DDR5/HBM、企业级SSD、近线HDD倾斜的策略，也不会因为消费市场抱怨价格高就立刻掉头。换言之，这一轮涨价不一定会一直直线飙升，但价格整体被抬高的趋势，很难在短期内完全逆转。市场更可能进入一种“新常态”：上游成本变化更敏感、市场价格波动更频繁、绝对低价出现的窗口期更零碎且短暂。

对于刚需用户而言，采购策略的优先级应从“试图抄到绝对最低点”转变为“抓住相对合理且可预测的购买窗口”。因为个人或家庭数据只会越积越多，拖延不仅不会让存储设备变得更便宜，反而可能让未来的数据迁移成本更高、风险更大。刚需用户应该做的，是在电商大促或市场阶段性回调时，锁定一个总价合理的解决方案：将预算更多地投入到NAS平台的综合能力与长期稳定性上，而非赌某一块硬盘或某一条内存能买到最低价。只要购入的方案能够匹配未来2到3年的数据增长需求，那就是一个好的入手时机。

对于非刚需用户，则完全不必被“涨价恐慌”情绪所绑架。存储行业具有周期性，价格未来也会有回落的时候，区别仅在于回落的幅度和时点。如果你当前的数据规模不大，或者现有设备还能支撑一段时间，那么最佳策略是：首先想清楚自己的真实需求，然后耐心等待合适的“主机+硬盘”组合优惠出现。不要因为“害怕未来更贵”而去购买一个当下用不上、也不能立刻带来体验升级的配置；更不要在市场价格波动最剧烈的时候盲目追高。非刚需用户完全可以等待一个既能立即投入使用、又能显著提升使用体验的时机再从容出手。

Frigate是一款基于实时AI目标检测技术的开源网络录像机。所有视频分析过程均在您的本地设备上完成，摄像头画面数据无需上传至云端，充分保障了您的隐私与数据安全。

该软件的核心功能与特性可归纳如下：

• 深度集成：通过自定义组件与Home Assistant实现紧密集成。
• 高效设计：采用智能策略，仅在必要时间和区域执行物体检测，最大化资源利用效率与系统性能。
• 实时处理：充分利用多进程架构，优先保障实时性而非处理每一帧画面。
• 智能触发：使用开销极低的画面变动检测技术，精准定位需要运行物体检测的位置。
• 独立AI推理：利用TensorFlow进行物体检测，并运行于独立进程中，以追求最高的帧处理速度。
• 灵活通信：通过MQTT协议进行通信，便于与其他智能家居或自动化系统集成。
• 智能存储：可根据检测到的物体类型设定差异化的录像保留时间。
• 持续录制：支持7x24小时不间断视频录制。
• 流媒体优化：通过RTSP重新流传输技术，有效减少对原始摄像头的直接连接数。
• 低延迟观看：支持WebRTC和MSE，为用户提供超低延迟的实时监控画面观看体验。

您可以通过其官方演示站点体验功能：https://demo.frigate.video

安装部署指南

推荐使用Docker Compose方式进行部署，以下是一份基础的配置示例：

services:
  frigate:
    image: ghcr.io/blakeblackshear/frigate:stable
    container_name: frigate
    ports:
      - 8971:8971
      - 8554:8554
      - 8555:8555/tcp
      - 8555:8555/udp
    environment:
      - FRIGATE_RTSP_PASSWORD=password
      - TZ=Asia/Shanghai
    volumes:
      - ./storage:/media/frigate
      - ./config:/config
      - /etc/localtime:/etc/localtime:ro
    devices:
      - /dev/dri/renderD128:/dev/dri/renderD128
    restart: unless-stopped

关键参数解析（更多高级参数请查阅官方文档）：

• 8971端口：HTTPS访问端口，用于管理员登录Web界面。
• 5000端口（可选）：HTTP访问端口，通常供无需密码的匿名用户访问。
• 8554端口：RTSP流输出端口。
• 8555端口：WebRTC流输出端口。
• FRIGATE_RTSP_PASSWORD：环境变量，用于设置RTSP流的访问密码。
• TZ：环境变量，用于指定容器运行的时区。
• /media/frigate：卷映射路径，用于持久化存储监控录像文件。
• /config：卷映射路径，用于存储Frigate的配置文件及SQLite数据库。
• /etc/localtime：路径映射，用于保持容器与宿主机时区同步。
• /dev/dri/renderD128：设备映射，用于启用Intel核显硬件加速。

基本使用与配置

启动容器后，在浏览器中输入 https://您NAS的IP地址:8971 即可访问Frigate的Web管理界面（请注意使用HTTPS协议）。

初始登录提示：首次启动时，系统会自动生成管理员账户和密码。您需要通过查看Docker容器的日志来获取这些初始凭据。

docker logs frigate

在日志中查找包含“Username”和“Password”的行。

使用获取到的用户名和密码完成登录。

登录成功后，您将进入主面板。在未添加任何摄像头之前，界面中不会显示实时画面。

Reader是一款支持自定义书源的开源阅读工具，专为网络文学爱好者设计，提供便捷、舒适的在线阅读体验。它允许用户从多种网络来源获取内容，并整合到统一的书架中进行管理。

该工具提供了一个公开的演示服务器，访问地址为 https://reader.nxnow.top，默认登录凭据为用户名 guest 和密码 guest123。用户可以通过这个实例快速体验基本功能。如需深入了解所有特性和配置选项，建议查阅官方详细文档，文档地址为 https://github.com/hectorqin/reader/blob/master/doc.md。

部署安装步骤

使用 Docker Compose 是部署 Reader 的常用方式。以下是一个基本的部署配置示例，通过该配置可以快速在本地或服务器上运行 Reader 服务。

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

在以上配置中，有几个关键参数需要注意。卷映射（volumes）部分定义了持久化存储的路径：/log 目录用于存放应用程序生成的日志文件，而 /storage 目录则用于保存用户导入的书源配置文件以及个人数据。本文演示的是基础的自用版本部署流程，用户也可以根据官方文档探索其他更高级的部署模式或参数调整。

功能使用详解

部署完成后，在浏览器地址栏输入 http://您NAS设备的IP地址:8080 即可访问 Reader 的网页管理界面。首次打开的界面设计较为简洁清晰，为了获得更好的视觉展示效果，下图中已切换为深色主题模式。

要开始使用网络阅读功能，首先需要导入书源。书源定义了工具可以从哪些网站抓取和解析图书内容。社区提供了多个公开的书源集合网站，例如： https://legado.aoaostar.com https://flowus.cn/zyzyk/share/07b5bf19-2397-4065-bc1c-aecb7c00f2d4

访问上述任意一个书源网站，页面通常会显示为 JSON 格式的书源列表。用户可以直接点击网站提供的下载链接获取 JSON 文件，或者手动复制全部内容。由于内容量可能较大，直接复制有时会导致浏览器响应缓慢，因此下载文件是更稳妥的方式。

获取书源文件后，进入 Reader 网页界面。在左侧功能导航栏中找到并点击“导入书源”选项，然后选择刚才下载的 JSON 文件进行上传。

系统会列出文件中的所有书源条目，默认处于全选状态。确认无误后，点击确定按钮即可开始批量导入。导入完成后，刷新一下网页，就能在书源管理页面中看到所有新添加的书源。

有一个使用技巧需要注意：有时直接点击书源网站内的“书海”或类似聚合页面可能无法正常加载书籍列表。更可靠的方法是使用 Reader 顶部的搜索框，直接输入想要阅读的书籍名称进行搜索。

从搜索结果中找到目标书籍后，点击“加入书架”按钮，即可将其添加到个人书架中。之后返回主界面的“书架”栏目，就能看到刚刚添加的书籍，并可以立即开始阅读。

在 PC 端的网页版本中，阅读器功能相当齐全，提供了目录导航、字体调整、背景切换等常见设置，足以满足大部分桌面阅读场景的需求。

EmulatorJs 是一个功能强大的开源项目，它构建了一个基于 Web 的前端模拟器平台，让用户能够直接在网页浏览器中重温数十种经典游戏主机的魅力。

该项目兼容了非常广泛的游戏平台，包括但不限于： 3do、arcade、atari2600、atari5200、atari7800、colecovision、doom、gb、gba、gbc、jaguar、lynx、msx、n64、nds、nes、ngp、odyssey2、pce、psx、sega32x、segaCD、segaGG、segaMD、segaMS、segaSaturn、segaSG、snes、vb、vectrex、ws 等。

如果你希望先体验一下，可以访问其在线演示站点： https://demo.emulatorjs.org

部署指南：通过 Docker Compose 一键安装

推荐使用 Docker Compose 来快速部署 EmulatorJs。以下是一份标准的配置文件示例：

services:
  emulatorjs:
    image: linuxserver/emulatorjs:latest
    container_name: emulatorjs
    ports:
      - 8080:80
      - 3000:3000
    environment:
      - PUID=0
      - PGID=0
      - TZ=Asia/Shanghai
    volumes:
      - ./config:/config
      - ./games:/data
    restart: unless-stopped

关键参数解析：

• 8080端口：这是主要的游戏访问端口，用户通过此端口进入游戏界面。
• 3000端口：用于访问后台管理系统，进行游戏配置和管理。
• PUID/PGID：设置容器的用户和组标识符，通常设为0（root）以避免权限问题，但根据你的NAS安全策略可进行调整。
• TZ：设定容器的时区，这里示例为亚洲/上海。
• /config 卷：用于持久化保存 EmulatorJs 的应用程序配置、存档等数据。
• /data 卷：用于存放所有游戏ROM文件。建议在容器完全初始化启动成功后再放入游戏文件。

配置与游玩：从后台设置到游戏启动

1. 访问后台： 在浏览器地址栏输入 http://你的NAS的IP地址:3000，即可进入 EmulatorJs 的后台配置界面。

   

2. 初始化配置： 首次进入，系统会提示下载必要的核心配置文件（Bios等）。这个过程通常不需要特殊网络环境，但有时可能会因网络波动导致失败，若遇到可以多试几次。

   

   当看到“Downloaded All Files”的成功提示时，表示初始化文件已就绪，可以关闭该弹窗。

   

3. 导入游戏ROM：

   • 点击后台的“文件管理”。我们以添加GBA游戏为例进行演示。
   • 导航至 /data 目录，其内部结构与之前在 Docker Compose 中映射的本地 ./games 目录是同步的。
   • 你可以直接将下载好的游戏ROM文件（例如 .gba 文件）上传或复制到对应模拟器的 roms 文件夹内（例如 /data/roms/gba）。
   • 后台也提供了网页直接上传的便捷功能。

4. 扫描与管理游戏：

Home Assistant是一个功能强大的开源智能家居自动化平台，其核心目标是协助用户集中控制和自动化家庭内的各类设备与服务。该平台卓越之处在于能够将来自不同品牌、采用不同协议的智能设备无缝整合到一个统一的界面中，从而让用户得以构建高度定制化的智能家居生态系统。

核心安装步骤

本文选择通过Docker Compose方式进行部署，这种方法便于管理且环境隔离性好。

Docker Compose 配置文件

services:
  homeassistant:
    image: homeassistant/home-assistant:latest
    container_name: homeassistant
    network_mode: host
    ports:
      - 8123:8123
    environment:
      - TZ=Asia/Shanghai
    volumes:
      - ./config:/config
    restart: unless-stopped

平台配置与使用指南

成功启动容器后，在浏览器地址栏中输入 http://你NAS的IP地址:8123 即可访问Home Assistant的Web管理界面。

初次启动与基础设置

进入界面后，点击“创建我的智能家居”按钮开始初始化设置。

首先需要创建一个管理员账户，请根据提示填写用户名、密码等信息。

系统会尝试自动检测您的地理位置，如果定位不准确，可以手动在地图上点击或输入具体位置。

在后续的信息共享设置页面，保持默认选项即可，然后点击“下一步”。

至此，基础设置已经完成。

您将成功进入Home Assistant的主仪表板界面。

调整系统单位制

初始设置的温度单位可能为华氏度，我们需要将其调整为国内常用的摄氏度。

点击左下角用户名进入“设置”菜单，然后找到并进入“系统”选项。

在系统设置中，点击打开“通用”子菜单。

在单位制选项中，将温度单位修改为“摄氏度”（°C），修改后务必点击右下角的“保存”按钮。

配置外网访问支持

如果您希望通过外网链接（例如本文演示的飞牛NAS自带的外网访问功能）访问Home Assistant，可能会遇到“400 Bad Request”错误。

此时需要查看Home Assistant的日志。日志中通常会显示类似“untrusted proxy 172.17.0.1”的错误信息，这表示该代理IP未被信任。

解决方法是修改配置文件。进入Docker Compose中映射的config目录，找到名为 configuration.yaml 的核心配置文件。

用文本编辑器打开该文件，在适当位置添加以下配置代码（将日志中报错的IP地址填入trusted_proxies列表中，可以添加多个信任代理）。

http:
  use_x_forwarded_for: true
  trusted_proxies:
    - 172.17.0.1

几个月前，GitHub用户@yanghaku发布了一组简洁的补丁，成功修复了树莓派（Raspberry Pi）平台对AMD显卡的GPU支持问题，甚至还展示了未公开的补丁使树莓派能够驱动NVIDIA RTX 3080显卡。

（参考链接：https://www.jeffgeerling.com/blog/2025/full-egpu-acceleration-on-pi-500-15-line-patch）

近期，GitHub用户@mariobalanica发布了一个更为全面的补丁，将同样的功能扩展到了英伟达（Nvidia）显卡上，实现了对NVIDIA显卡的原生支持。

（补丁链接：https://github.com/NVIDIA/open-gpu-kernel-modules/pull/972）

出于对这项技术的浓厚兴趣，我手头恰好有树莓派和NVIDIA显卡，便决定暂时搁置对GB10系统的测试计划，转而编译并验证mariobalanica提供的这个分支。

在树莓派5上构建NVIDIA显卡支持

由于相关代码仍处于积极开发阶段，以下操作步骤未来可能发生变动。

1. 安装操作系统：使用树莓派官方的“Raspberry Pi Imager”工具，将Pi OS 13 “Trixie”写入一个新的启动盘。
2. 系统更新：启动树莓派，在终端中执行以下命令以确保系统软件包为最新版本。

   sudo apt update && sudo apt upgrade -y
   

3. 切换内核：当前补丁仅针对4K页大小的内核有效，而树莓派默认使用的是16K内核，因此需要切换。

   sudo nano /boot/firmware/config.txt
   

   在文件末尾添加一行：kernel=kernel8.img，保存后重启。
4. 重启系统：执行重启命令使内核更改生效。

   sudo reboot
   

5. 下载驱动：从NVIDIA官方网站下载适用于ARM64架构的最新Linux驱动程序（本文测试版本为580.95.05）。 （驱动下载：https://www.nvidia.com/en-us/drivers/unix/）
6. 安装驱动（不构建内核模块）：运行下载的驱动安装程序，但跳过内核模块的构建步骤。

   sudo sh ./NVIDIA-Linux-aarch64-580.95.05.run --no-kernel-modules
   

7. 克隆修改版内核模块：获取@mariobalanica修改后的开源NVIDIA内核模块代码。

   cd ~/Downloads && git clone --branch non-coherent-arm-fixes https://github.com/mariobalanica/open-gpu-kernel-modules.git
   

8. 编译与安装内核模块：进入克隆的目录，编译并安装内核模块。

   cd open-gpu-kernel-modules
   make modules -j$(nproc)
   sudo make modules_install -j$(nproc)
   

9. 更新模块依赖：运行以下命令以更新模块依赖关系数据库。

   sudo depmod -a
   

10. 最终重启：完成所有步骤后，再次重启系统以加载新的NVIDIA内核模块。

    sudo reboot
    

显卡显示输出问题

在我所使用的NVIDIA RTX A4000显卡上，暂时无法通过DisplayPort接口向显示器输出图像。系统日志dmesg中没有报告明显的错误，也没有出现黑屏仅带闪烁光标的情况（这与目前树莓派上运行某些Intel显卡驱动的表现不同，后者在未编译新版Mesa驱动时通常会出现该问题，但至少能通过Alt + F2切换到控制台）。

Solara是一款功能全面的现代网页音乐播放器，它通过轻量的后端服务聚合了多个音乐源，为用户提供了从音乐搜索、在线播放到高品质音频下载的一站式体验。

该播放器拥有以下一系列引人注目的核心功能：

• 🎨 沉浸式主题美学：内置明亮的浅色与深色的暗黑模式，并采用玻璃拟态设计。界面能根据当前播放歌曲的封面自动提取主色调，生成沉浸式动态背景，提升视觉体验。
• 📱 专为移动端优化的竖屏界面：设计了全新的竖屏布局，完美适配移动设备的屏幕比例和手势操作。播放控件、歌曲列表和歌词显示都经过了优化，便于单手使用。
• 🔍 跨平台曲库聚合搜索：支持一键切换不同的音乐数据源进行搜索，搜索结果支持分页浏览，并可批量添加到播放队列中。
• 📻 灵活即时的队列管理：可以随时对播放队列进行新增、删除或清空操作，所有更改会即时生效，并自动保存到浏览器的本地存储中，下次访问时恢复。
• ❤️ 便捷的收藏功能：无论是搜索到的单曲还是整个播放列表，都可以一键添加到个人收藏。收藏列表拥有独立的播放进度、播放模式设置和批量管理面板。
• 🔁 多样的播放模式：支持在列表循环、单曲循环和随机播放模式之间轻松切换，系统会记住用户上次选择的偏好。
• 📝 智能动态歌词：提供逐行滚动并高亮显示当前歌词的功能，播放时会自动将当前行聚焦于视图中央。支持手动滚动查看歌词，滚动后会短暂锁定视图。
• 🔄 列表数据导入与导出：支持将当前的播放队列和收藏列表统一导出为文件，或从文件导入，方便在不同设备间迁移数据或备份恢复。
• 📥 多品质音频下载：支持选择并下载不同码率的音频文件，通常包括128Kbps、192Kbps、320Kbps以及无损的FLAC格式。
• ☁️ 轻量后端代理服务：利用Cloudflare Pages Functions构建统一的后端代理，聚合各个音乐数据源的接口，并处理音频流的跨域访问问题。
• 🔒 锁屏播放控制：在手机锁屏界面会自动显示正在播放的专辑封面和基本的播放控制按钮，无需解锁屏幕即可进行暂停、切歌等操作。
• 🛠️ 内置调试控制台：在网页中按下快捷键Ctrl + D可以呼出实时日志面板，便于开发者或高级用户排查接口请求或交互过程中出现的问题。

部署安装指南

使用Docker Compose是部署Solara最快捷的方式。只需创建一个docker-compose.yml文件，并填入以下配置内容：

services:
  solara:
    image: 1555904/solara-music:latest
    container_name: solara
    ports:
      - 3001:3001
    restart: always

保存文件后，在终端中运行 docker-compose up -d 命令，即可启动容器。

基本使用与界面展示

容器成功启动后，在电脑或手机的浏览器地址栏中输入 http://你的服务器IP地址:3001，即可访问Solara播放器的网页界面。

提示：首次加载时，部分图标可能无法正常显示。这是因为一些前端样式资源依赖于访问外部的Cloudflare代理服务，网络环境可能会影响其加载速度。

在顶部的搜索框中输入你想听的歌曲或歌手名称，然后点击搜索按钮即可。你可以在搜索前或搜索后，自由切换不同的“音频源”以获取更全面的结果。

搜索结果显示的歌曲通常非常丰富。点击任意一首歌曲，它便会立即被添加到播放队列并开始播放。

播放界面会展示歌曲的专辑封面和同步歌词。整个页面的背景色会根据封面图片的主要颜色动态变化，营造沉浸氛围。

在歌曲播放页面或列表的右键菜单中，你可以找到下载选项，并选择无损音质（如FLAC）进行下载。

在播放控件区域，你可以实时切换不同音质的音频流，以适应网络条件或追求更高音质。

点击侧边栏或底部的“探索雷达”功能，系统会自动将一些随机的推荐歌曲添加到你的播放列表中，用于音乐发现。

Solara对移动端网页进行了深度适配。在手机上访问，会呈现专为触控设计的竖屏界面，操作体验流畅。

体验总结与评价

与以往一些需要绑定或扫码登录第三方账号的音乐播放器不同，Solara最大的优势在于完全免登录。用户打开网页即可直接搜索播放，并下载无损音乐，省去了繁琐的注册和授权步骤，极为便捷。虽然其核心功能目前聚焦于在线播放和下载，相比全功能音乐客户端显得精简，但恰恰是这种“纯粹”使其成为一个高效的音乐获取与收听工具。对于追求简单、私密且希望本地留存音乐文件的用户来说，它非常合适。

总而言之，Solara以其无需登录、部署简单的特点，提供了一个快速访问和下载多平台音乐资源的实用方案。

综合推荐指数：⭐⭐⭐⭐（免登录，开箱即用） 功能体验指数：⭐⭐⭐（核心功能直接，但扩展功能较少） 部署难易指数：⭐（使用Docker Compose，过程极其简单）

WeKnora是一款基于大语言模型（LLM）构建的文档理解与语义检索框架，专门针对结构复杂、内容多样的文档应用场景而设计。该框架采用了模块化的架构设计，融合了多模态文档预处理、语义向量索引、智能信息召回与大模型生成推理等多个环节，从而构建了一套高效且可控的文档智能问答流程。其核心检索机制依托于RAG（检索增强生成）技术，通过结合相关的上下文片段与大语言模型的能力，旨在生成质量更高、相关性更强的语义化回答。

架构设计与核心特性

其系统架构经过精心设计，旨在确保流程的顺畅与高效。

WeKnora具备以下一系列核心特性：

• 🔍 精准内容理解：支持对PDF、Word、图片等多种格式文档进行结构化内容提取，并统一构建为易于处理的语义视图。
• 🧠 智能语义推理：借助大语言模型深度理解文档上下文与用户查询意图，支持精准的问答交互与多轮连续对话。
• 🔧 灵活可扩展：从文档解析、向量嵌入、信息召回到最终生成的全流程均实现解耦设计，便于根据需求进行灵活集成与定制化扩展。
• ⚡ 高效混合检索：融合了关键词检索（如BM25）、稠密向量检索以及知识图谱增强检索（GraphRAG）等多种策略。
• 🎯 简单易上手：提供了直观的Web管理界面与标准化的API接口，即使是零技术基础的用户也能快速入门。
• 🔒 安全可控：全面支持本地化与私有云部署模式，确保所有数据完全自主可控，保障企业级信息安全。

适用场景与核心价值

WeKnora能够广泛应用于多个领域，其具体应用场景与核心价值如下表所示：

功能模块与能力概览

框架内各功能模块的支持情况如下：

在NAS上部署WeKnora的详细步骤

第一步：获取与准备项目文件

首先，从GitHub官方仓库下载WeKnora项目源代码。 将下载的ZIP压缩包解压，在解压后的目录中找到名为.env.example的环境配置文件模板。