这个故事的起因是AI柠檬博主前段时间通过Fork方式给MinDoc开源项目代码仓提交了一个特性的Pull Request，待Owner合入了所有PR后，我这边还要继续通过我Fork的仓库给上游代码仓提交代码，Fork的仓库要跟上游代码仓同步一次。最笨的方法是删了已有的Fork仓库而重新Fork一个，但这显然不优雅，是不完美的方案。
你还别笑，AI柠檬还没实践过这种操作，毕竟，以前都是别人给我的GitHub仓库提交Pull Request的，我作为Owner只管Code Review并合入代码，但是提PR的人要考虑的就多了(雾)。于是本着优雅地追求完美的本心，搜寻最佳解决方法的资料并实践，您别说，还真的行。
今年由于众所周知的原因，我们在国内已经无法正常通过docker.io等站点直接拉取到docker容器镜像了，并且现在看来也无重新可用的可能性了。因此AI柠檬博主探索出了一条搭建自己的docker镜像源加速服务的道路。该方法对服务器配置的要求较低，仅需任意一台具有海外网络连接的服务器即可，也可搭建在自己的NAS上，而且docker本身需要做的配置就是换镜像源，与之前的方式完全一致，几乎适用于任何场景。
唯一需要注意的就是，如果你的服务器网络带宽是按流量计费的，或有流量限制，那么需要谨防被其他人盗用而产生费用损失，建议通过防火墙配置规则，仅开放给自己内部使用。
做深度学习离不开算力，就像到达诗和远方的旅途离不开交通工具。本文面向深度学习用户整理市面上常用的各个版本GPU的关键参数，进行汇总整理，方便大家随时查阅。如果数据有误，或有新GPU问世，或者需要补充的参数维度，各位看官可以及时通过联系方式来找我更新数据。
注：仅统计Memory在 11GB以上、发售时间在2016年及以后、算力性能满足深度学习计算要求(Cuda算力性能>=3.5)的GPU。若表中单元格为空，则为暂无数据或数据待补充。博主将不定期移除上市时间最久、已停产过时、市面上已大量退役的GPU数据信息项。
(当前数据整理截止为2024年11月)
近两年来，人们都在谈论大模型，大模型俨然成了“当前版本”的热点之一，而这一切都起源于OpenAI ChatGPT的爆红。ChatGPT模型在自然语言处理领域，尤其是对话机器人方向，表现出的有效性令人眼前一亮。其成功得益于深度学习技术的良好发展，作为其本质的机器学习技术借此再一次将人工智能推向浪潮之巅，引领行业的发展。
而作为优秀又聪明的打工人，我们应当学会正确利用技术发展的成果来提升自己的工作产出，完成自己的绩效目标。本文提供一点点思路和观点，抛砖引玉，相信聪明的你能够因此用对AI技术，用好AI技术。
NAS是网络附加存储(Network Attach Storage)的英文缩写，现在普遍指使用了NAS技术的设备。首先，不是所有人都需要NAS的，你应当事先理性地评估自己的需求，不然，结局就是成为电老虎、吞金兽，或者被放在床底下吃灰。这里我根据自己几年下来的实际使用经历，可以为大家在如何选购或搭建一款适合自己的NAS提供一些建议。
作为一个程序员，经常会看到这类问题：xxx是最好的编程语言！但是口说无凭，我们还是从多个维度实际对比一下各个热门常用编程语言吧，给学编程的新手、还不了解某个编程语言的新手或需要做技术选型的人士提供个参考。
不是每个人都需要NAS的，但如果你认同AI柠檬博主接下来的内容，那么你就很可能真的需要一个NAS。AI柠檬博主自己就在用NAS，并且认为NAS是有用、实用和好用的。上一篇文章就讲了自己是如何一步一步开始使用NAS的。因此，从实用角度出发，结合自身的实际需求，AI柠檬博主梳理总结了以下若干条能够说服你的理由。只要你认同其中几条，你就可以考虑入手NAS了。
我们都应当学会给自己做个减法。
—— 沃·兹基硕德
大概20年来前的时候，U盘特别流行，容量很大(高达32MB甚至64MB)(嗯？高达？在哪儿？？？)。相比于软盘，U盘的物理体积更小巧，但存储容量更大更方便。
每当父亲每天回到家里，拿出U盘接在电脑上，是我感到最兴奋的时刻之一，那意味着我又有几首新歌可听了。就像在家嗷嗷待哺的崽等到了捕回来的猎物。
WireGuard是一个易于配置、快速、安全的基于UDP协议的开源VPN软件。Wireguard具有自定义配置路由转发的能力，所以可以被用来在多个不同地域将设备所在的内网网络通过路由转发的方式串通起来，组建一张属于自己的大内网！有时候，我们想将本地计算机上提供的服务与小伙伴分享，但是我们既没有公网IP，又希望能够有足够的安全性，避免使其暴露在公网上。因此，我们基于Wireguard这一项最基本的特性，设计和实现了一套异地组网方案。
各版本WiFi协议参数信息整理汇总表：
