GTX690战术核显卡导弹 - 2025年12月
type: channel
link: https://www.nekopara.uk/2025/12/
description: GTX690战术核显卡导弹的猫窝
items: 2025年度回顾，2026未来展望
items: 断网自动重连！用Go实现广西大学校园网断网自动登录
items: 阿里云 ESA 回源 IP 段分享，可用于源站保护
items: 调用API实现Typecho博客VisitorLoggerPro插件IP信息更新
items: 解决PyTorch CUDA报错：no kernel image is available for execution on the device
items: V100 GPU 初体验：AlmaLinux 8.10 快速部署 ComfyUI

2025年度回顾，2026未来展望
type: item
date: 2025-12-24T14:59:00+08:00
description: 时间好快，2025年转瞬即逝我感觉上一次写2024年度总结，好像还是前不久的事情，不得不说时间还是太快了。2025年发生了很多很多事情，也算是对我人生影响的关键一年，现在，在这一年即将结束之际，来回顾一下这一年的种种事情。接下来，请看我写流水账（）网站运营方面今年仍然保持了较高强度的更新，虽然我的更新态度是，没事就不更新，更新一般都是事件驱动的，但是因为喜欢各种折腾不知不觉就更新了不少文章。主要的文章还是围绕了解决各种遇到的技术问题，以及分享和记录一些自己感觉有意思的事情。我觉得整个写作过程还是比较有意思的，毕竟博客属于是个人是私人领地，你就是这里的主角。你可以自由的发表你的观点和看法，想骂就骂，想喷就喷，不用在意别人的看法。当然，难免会有人不爽你，不服的话就技术互撕咯，DDoS，CC攻击什么的，一般也都是脚本小子。撕完就又有写文章的素材了，多是一件美事（bushi）发布文章数量在发这篇总结之前，今年一共发了56篇文章（其实是57篇，有一篇因为某些原因隐藏了），算是很高产了平均每个月发4-5篇文章，已经遥遥领先绝大部分友链博客了。这其中，技术类文章的占比仍然是主流，毕竟我当时创立这个博客的想法，就是打算当作一个个人技术笔记来使用，并穿插一部分其他内容。网站被打次数小的攻击，上不了台面的，就算了，这里就统计对我网站造成实际影响的被攻击次数——7次！而且集中在今年下半年9-10月其中，DDoS攻击6次，最高攻击流量达到了惊人的79Gbps！被DDoS UDP流量狠狠灌注的感觉真是太爽了，特别是让对面发现使劲打了还打不死，更乐了。虽然云服务器被黑洞，但是仍然可以保证网站访问，我估计对面已经红温了。具体的配置方法，可以去看看这篇文章：绕过黑洞！利用VPC内网互通低成本实现DDoS攻击下网站高可用另外，在最后一次DDoS攻击之后，有一次大规模CC攻击，通过随机URL请求绕过了我的缓存策略，打在我服务器上拳拳到肉，直接把网站拖垮了。事后我也复盘了，搞了更优的限流防御策略，虽然仍然存在被打垮的可能，但是极大提高了攻击者的攻击代价。想看更详细的信息，可以看一下这篇文章：个人博客低成本CC防护：抵御85%+常见CC攻击就在这次CC后，我网站到目前为止，没有被打垮过了，也没再有过DDoS。在这里要感谢脚本小子的陪练。尝试开设新网站：猫娘答案屋因为之前觉得nekowork.org这个域名挺好的，就盘下来了，之前是作为个人信息聚合页面，感觉还是太浪费了，正巧我有路子可以获得一些网课答案，于是就想拿来搞一个用于分享大学网课答案的网站。但是看了一下搜索引擎的流量表现，好像确实不怎么样，基本上没什么权重，有点可惜。其实三月份的时候就尝试整理了几个网课的答案，然后发现太累太花时间，就没能坚持下来。所以中间断更了半年多，也没再怎么管过这个网站。然后最近手又痒痒了，想尝试一下自动化爬虫抓取答案，当作是爬虫练习去尝试。你别说，配合现在的大语言模型，写一些基础的代码还是相当轻松的，特别是当你有了程序实现逻辑的想法，直接让AI来帮你实现具体的代码就好了。经过几天的测试迭代，我也是成功写出了一套针对那个网课网站的自动化爬虫程序，可以实现自动获取章节作业的标题，随机选择答案，提交答案，保存题目和正确答案的过程，行云流水。但是这只是半自动爬虫，仍需要我手动进入课程，点开作业章节。不过，相对于手动提交答案后复制整理正确答案，速度确实快多了，而且不折磨人。如果网课作业量不算多，作业的章节10个左右的话，基本上一个网课10分钟能整理好，章节里面的题目越多，效率越高。我相信有这套工具加持，我应该是可以持续更新那个答案站的，只要我有时间有精力。白嫖华为云那些事2025年是华为云大撒币的最后一年了，大概10月份的时候，就是最后一次活动了。整个活动持续了大约一年，2024年9月开始有这类白嫖活动，高强度大撒币到2025年9月，后面就调整政策不撒了。有点可惜的是我8月份因为忙保研那些事情，没心思参加，缺席了一次活动，痛失1k代金券。估计后面华为云也不会再搞这类活动了，毕竟一次活动，一千多号人，一人一千这样发，虽然是云资源代金券，但是也是烧钱的。目前我的白嫖战果是：主服务器实例到 2035年6月1日过期 累计白嫖了十余年使用权（2024年9月20日-2035年6月1日）备用服务器实例到 2031年1月18日过期 累计白嫖五年多使用权（2025年9月28日-2031年1月18日）这两个服务器将是我未来网站运行的中流砥柱，关键力量，坚实根基，核心支撑，稳定基石，动力源泉，保障中坚，运转中枢，可靠依托，发展支柱，存续命脉，效能核心，运行保障，长远依托，根基所在，关键支撑，不可或缺，至关重要。它们既是网站平稳运行的固本之基，也是长远发展的赋能之要，更是持续服务的立命之本，为平台建设提供坚实保障，为功…

断网自动重连！用Go实现广西大学校园网断网自动登录
type: item
date: 2025-12-20T15:56:00+08:00
description: 广西大学校园网断网自动重连程序因为广西某211高校校园网有时候会不稳定波动，导致设备掉线。而如果在需要挂机进行一些工作的场合出现这个问题，将会相当蛋疼。再加上在宿舍每天晚上断网后，第二天都要手动重新登录着实有点麻烦，于是乎我就用我入门级中的入门级Go编程能力写了这个程序。程序实现登录方法查找因为学校推荐是使用浏览器打开认真网页进行登录，而经过抓包后，我发现相比于大一的时候，校园网的网页传输数据进行了加密。也就是，如果我要通过逆向网页JavaScript脚本获得登录请求发送逻辑，代价有点大。不过好在你西还是关照到了无GUI Linux服务器使用校园网的问题，在官网挂出了登录方法：linux系统宽带客户端-2024.12.30日后使用这就好办了嘛，只需要构造这个URL请求：http://172.17.0.2:801/eportal/portal/login?callback=dr1003&login_method=1&user_account=账号@cmcc&user_password=密码&wlan_user_ip=终端IP&wlan_user_ipv6=&wlan_user_mac=000000000000&wlan_ac_ip=&wlan_ac_name=&jsVersion=4.2.1&terminal_type=1&lang=zh-cn&v=5574&lang=zh发送给认证服务器就可以登录校园网了。不过我注意到了这个请求URL里面，MAC填写了000000000000，按理来说这部分应该填写设备的MAC，用于保持登录状态和后续无感知登录。这样填写无效的MAC后面大概率会因为校园网波动或者短暂断联掉登录，所以在我的程序逻辑上，这部分应该补上。现在需要发送的校园网认证信息就理清楚了：账号密码线路类型设备IP设备MAC我只需要写一个程序获取到以上信息，然后持续不断判断网络通断状态，当检测到断网后构造认证的URL并发送，就可以实现校园网断网自动重连了。用Go实现校园网自动登录其实之前我就用Python写过一版校园网自动登录程序，但是因为Python的效率和占用确实有点感人了，所以我觉得还是选择编译型语言来进行构建吧。好巧不巧之前学了一些Golang，要不就拿这个试试看？实现思路因为Go是编译型语言，登录的配置就不能像Python那样让用户打开源代码写在对应的变量里面了，得写一个配置文件机制。也就是首次运行创建一个文本的配置文件，然后用户填写了相关的信息，再运行程序，程序从配置文件读取信息并且执行校园网认证和断网自动重连工作。那这样看，实现思路就很清晰了：程序首次运行，输出配置文件模板，提示用户填写用户填写好后，读取配置文件并进行基础的校验，确保参数填写无误实现校园网登录认证的函数，网络通断检测函数，以及上网时段判断函数避免在非上网时段反复尝试重连对于配置文件的部分，我想采用类似ini配置文件的格式，这是模板：# 校园网登录脚本信息设置：（注意请不要改变格式） # 用户名：（填写示例：User=1807210721） User= # 密码：（填写示例：Password=www.nekopara.uk） Password= # 运营商选择，留空选择校园网，如果需要选择运营商，电信填写telecom，联通填写unicom，移动填写cmcc Net_Type= # 是否开启学生上网时段模式？1为开启，0为关闭，开启后周一到周五0:00-6:00将不会尝试重连 Student_Mode=0 # 开启路由器登录模式： # 如果填写以下两个参数（均非空），则使用指定的路由器IP和MAC进行认证。 # 否则使用本机IP和MAC。 # 示例： # Router_IP=172.16.6.6 # Router_MAC=36:88:8A:99:A4:CC Router_IP= Router_MAC=考虑到为了便于小白使用，我输出的是.txt文件，可以直接记事本打开。以及，添加一个命令行启动参数支持，可以让程序作为服务运行和部署，例如：./GXU_Net_AutoLogin -user 1807210721 -passwd mypassword -nettype telecom -studentmode -ip 172.16.6.6 -mac 36:88:8A:99:A4:CC现在技术架构想清楚了，开始编程吧！实现代码package main import ( "bufio" "fmt" "os" "strings" "net/http" "net" "net/url" "time" "io" "flag" ) const configFileName = "config.txt" // Config 结构体保存配置 type Config struc…

阿里云 ESA 回源 IP 段分享，可用于源站保护
type: item
date: 2025-12-18T17:04:00+08:00
description: 分享阿里云 ESA 回源 IP 段因为阿里云的源站防护功能，在免费版用不了，而我需要在源站设置访问白名单，于是就需要找一份阿里云 ESA 回源 IP 段列表。Cloudflare和EdgeOne都是公开回源IP段的，同样是属于CDN的ESA居然不公开，有点离谱，不过看样子应该是想作为增值服务，付费才能开源站保护（）好巧不巧，这段时间基础版ESA都可以免费领取一个月，而基础版ESA是可以开启源站保护的，所以自然也就拿到了回源的IP段列表。虽然文档说这是收敛后的IP段列表，但是得到的回源IP估摸着大概有1700+个，而且我和群友交叉验证过，得到的IP段是一模一样的。应该是收敛之前的完整IP段。估计可能的原因是我没有添加任何要加速的子域名，直接先开源站保护，导致返回了全量的IP段——这是好事啊！连统计和汇总都省了。（后记补充：打脸了，后面进一步测试后发现，免费版和基础版回源IP段是分开的，不用白费力气了）现在我就分享出来，给需要的站长参考。IP段可以用来设置源服务器的访问白名单，避免源服务器被扫描。具体如何使用，懂得人自然会懂，如果不知道的话，可以看一下这篇文章：绕过黑洞！利用VPC内网互通低成本实现DDoS攻击下网站高可用中的代理服务器安全组设置（可选）这一小节。请注意，文中获取到的IP段很有可能是有时效性的，不保证未来可用！获取的时间为2025年12月18日，如果时间过去的太久，需要使用请先验证！测试后补充：免费版和基础版回源IP段是分开的，所以想白嫖源站保护是不太可能的，后续也不要白费力气了。这篇文章就当作教训挂在这里了。全部 IPv4 回源 IP 段39.96.151.128/25 111.13.222.128/25 111.206.190.0/25 49.7.41.128/25 111.7.71.0/25 117.49.24.96/27 183.131.47.64/26 117.49.26.96/27 27.128.150.128/25 222.138.192.0/25 111.63.174.128/25 123.149.174.0/25 39.173.24.0/26 117.49.24.128/26 117.49.173.192/26 117.49.26.128/26 101.69.215.128/26 163.181.67.128/25 175.4.42.0/25 183.215.56.0/25 116.163.14.128/25 157.255.137.128/25 117.49.181.0/25 183.60.170.128/25 120.241.64.0/25 8.147.217.48/29 8.147.217.32/28 114.250.55.64/26 106.38.245.128/26 221.179.212.0/26 8.147.217.0/27 163.181.122.128/25 36.156.79.0/25 183.136.179.64/26 120.222.205.128/25 60.188.139.0/26 163.181.15.128/25 120.241.14.64/26 112.90.140.64/26 120.241.13.128/26 163.181.89.128/25 61.241.9.128/25 124.95.162.128/25 222.141.35.128/25 42.96.222.128/25 117.49.152.64/26 106.38.189.128/25 117.49.153.0/25 39.156.171.128/25 111.7.83.128/25 219.144.87.0/25 117.49.3.128/26 8.152.80.0/25 114.232.93.0/25 150.139.146.128/25 123.126.111.128/25 140.249.255.128/25 39.173.42.128/25 59.36.91.0/26 120.222.200.128/25 111.19.142.0/25 113.201.176.0/25 122.193.247.0/25 183.36.45.64/26 139.129.78.0/25 183.240.195.128/25 117.49.179.0/25 36.99.21.0/25 27.221.6.128/25 42.248.141.128/25 124.160.142.128/26 112.17.15.224/27 115.238.4.128/25 8.147.211.128/25 101.67.60.128/25 58.251.89.64/26 120.201.61.128/25 112.13.103…

调用API实现Typecho博客VisitorLoggerPro插件IP信息更新
type: item
date: 2025-12-17T23:30:06+08:00
description: 利用B站IP查询API更新访客记录IP地理信息偶然的一次机会，在群里面聊天的时候，群友指出纯真数据库的数据并不准确，并且说有一个可以免费调用的IP地理信息库——B站的IP查询API。据说还是用的ipip.net的企业版，这下得狠狠白嫖了。前置任务：修复VisitorLoggerPro插件BUG如果使用过这个插件一段时间，你就应该发现了，在国家统计图表这项，非常的混乱，似乎是只要记录的字符不一致，就会被当作不同的国家处理，例如美国加利福尼亚洛杉矶和美国纽约就被当作不同的国家列在上面。经过深挖代码斗智斗勇，我发现这个问题我无法从根本解决，因为整个代码太奇怪了，而且用的本地IP数据库也都是乱七八糟的，根本没有做好国家的细分地区分类，一股脑返回，导致所有的信息被集中在一起写进了国家字段。于是，我放弃治疗，直接在后面的调用代码中，增加分类逻辑进行分类：这是原来的代码，单独处理和提取了国内省份： foreach ($countryCountsResult as $row) { $countryName = $row['country'] ?: '未知'; $count = $row['count']; if (!isset($countryData[$countryName])) { $countryData[$countryName] = 0; $totalCountries++; } $countryData[$countryName] += $count; if (strpos($countryName, '中国') !== false) { foreach ($provinces as $province) { if (strpos($countryName, $province) !== false) { if (!isset($provinceData[$province])) { $provinceData[$province] = 0; } $provinceData[$province] += $count; break; } } } }我决定在返回国家信息的时候，进行提取合并并返回： foreach ($countryCountsResult as $row) { $rawCountry = $row['country'] ?? ''; $count = (int)($row['count'] ?? 0); if ($rawCountry === '') { $stdCountry = '未知'; } elseif (strpos($rawCountry, '中国') !== false) { // 所有含“中国”的都归为“中国” $stdCountry = '中国'; // 同时尝试提取省份 foreach ($provinces as $province) { if (strpos($rawCountry, $province) !== false) { if (!isset($provinceData[$province])) { $provinceData[$province] = 0; } $provinceData[$province] += $count; break; // 匹配到第一个即停止 } } } else { // 非中国：尝试匹配标准国家名（用于归一化，如“美国加州”→“美国”） $stdCountry = $rawCountry; // 默认保留原值 foreach ($countries as $country) { if (strpos($rawCountry, $country) !== false) { $stdCountry = $country; break; // 匹配到即停止（因列表已按长优先排序） } } } // 累计国家统计 if (!isset($countryData[$stdCountry])) { $countryData[$stdCountry] = 0; $totalCountries++; } $countryData[$stdCountry] += $count; }当然了，需要补上完整的国家地区列表： $countries = [ // 长名称国家（必须放前面） '波斯尼亚和黑塞哥维那', '赤道几内亚', '圣文森特和格林纳丁斯', '特立尼达和多巴哥', '圣多美和普林西比', '阿拉伯联合酋长国', '沙特阿拉伯', '巴布亚新几内亚', '所罗门群岛', '马绍尔群岛', '密克罗尼西亚联邦', '帕劳共和国', '瓦努阿图共和国', '基里巴斯共和国', '瑙鲁共和国', '图瓦卢', '美属萨摩亚', '英属维尔京群岛', '美属维尔京群…

解决PyTorch CUDA报错：no kernel image is available for execution on the device
type: item
date: 2025-12-06T20:22:00+08:00
description: 修复GTX 10系显卡no kernel image报错今天想试试看P104-100玩AI画图怎么样，结果遇到了PyTorch相关的报错，解决后感觉也挺有代表性的，写篇文章简单记录一下。问题复现尝试使用P104-100跑ComfyUI玩，结果收到了报错：torch.AcceleratorError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device Search for `cudaErrorNoKernelImageForDevice' in https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-runtime-api/group__CUDART__TYPES.html for more information. CUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call, so the stacktrace below might be incorrect. For debugging consider passing CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1 Compile with `TORCH_USE_CUDA_DSA` to enable device-side assertions.我就觉得纳闷，为什么同样的驱动版本，都是580版本的驱动，V100不报错，但是P104-100报错了。然后我运行了检查GPU compute capability的代码，得到结果如下：print(torch.cuda.get_device_properties(0)) /home/rin/.local/lib/python3.12/site-packages/torch/cuda/__init__.py:283: UserWarning: Found GPU0 NVIDIA P104-100 which is of cuda capability 6.1. Minimum and Maximum cuda capability supported by this version of PyTorch is (7.0) - (12.0) warnings.warn( /home/rin/.local/lib/python3.12/site-packages/torch/cuda/__init__.py:304: UserWarning: Please install PyTorch with a following CUDA configurations: 12.6 following instructions at https://pytorch.org/get-started/locally/ warnings.warn(matched_cuda_warn.format(matched_arches)) /home/rin/.local/lib/python3.12/site-packages/torch/cuda/__init__.py:283: UserWarning: Found GPU1 NVIDIA P104-100 which is of cuda capability 6.1. Minimum and Maximum cuda capability supported by this version of PyTorch is (7.0) - (12.0) warnings.warn( /home/rin/.local/lib/python3.12/site-packages/torch/cuda/__init__.py:326: UserWarning: NVIDIA P104-100 with CUDA capability sm_61 is not compatible with the current PyTorch installation. The current PyTorch install supports CUDA capabilities sm_70 sm_75 sm_80 sm_86 sm_90 sm_100 sm_120. If you want to use the NVIDIA P104-100 GPU with PyTorch, please check the instructions at https://pytorch.org/get-started/locally/ warnings.warn( _CudaDeviceProperties(name='NVIDIA P104-100', m…

V100 GPU 初体验：AlmaLinux 8.10 快速部署 ComfyUI
type: item
date: 2025-12-05T23:21:00+08:00
description: 在 AlmaLinux 8.10 上部署 ComfyUI最近买了一张 V100，为了爽玩 AI 绘图，我单独组装了一台 X99 平台主机来运行 ComfyUI。操作系统方面，我选择了 AlmaLinux 8.10，看中的是其稳定性以及对多版本 Python 的良好支持。硬件介绍显卡本体Tesla V100 显卡展示（和RTX2080Ti同框）：安装到转接板上：转接板是200买的，虽然比最便宜的99元转接板贵了一倍，但用的是原装座子，原装座子的转接板就算是10X10CM的小板子都170+了。我加多30，买个带温控的，尺寸大一点的板，还自带螺栓孔位固定，完美安装，他不香吗？装上散热器后的样子：我为了尽可能降低温度，延长使用寿命，买了最大的散热器，到手发现确实巨大无比，比想象中的要大得多。但是其实现在看，买小一号的9CM高度的可能更合适，因为更好安装8CM风扇，不会浪费散热面积。我最后还是选择了8CM的风扇来散热，放弃了之前使用12CM风扇的想法——因为没办法彻底吹透散热器，温度还高。装上风扇Be Like:因为两边会漏风，导致无法彻底吹透散热器，所以搞了一张纸包了一下，迫使气流贯穿散热器。配套硬件平台开头我先说一下我踩到的坑，首先平台选择就先栽了一头：一开始我想用我闲置的H61平台来带这个玩意，而且也确认看过那个主板有Above 4G Decoding选项，也打开了，但是就是死活没办法驱动这个显卡，系统识别到了这个设备，但是NVIDIA驱动无法初始化设备，导致无法使用。这个问题折磨了我很久，检查日志具体表现是：[root@Neko-P104 ~]# dmesg | tail -100 | grep -i -E 'nvidia|nvrm|gpu|bar' [ 3.121900] NVRM: This PCI I/O region assigned to your NVIDIA device is invalid: NVRM: BAR4 is 0M @ 0x0 (PCI:0000:01:00.0) [ 3.121902] NVRM: This PCI I/O region assigned to your NVIDIA device is invalid: NVRM: BAR5 is 0M @ 0x0 (PCI:0000:01:00.0) [ 3.322080] NVRM: loading NVIDIA UNIX x86_64 Kernel Module 580.105.08 Tue Apr 8 12:41:17 UTC 2025 [ 3.369648] nvidia-modeset: Loading NVIDIA Kernel Mode Setting Driver for UNIX platforms 580.105.08 Tue Apr 8 12:09:34 UTC 2025 [ 3.376189] [drm] [nvidia-drm] [GPU ID 0x00000100] Loading driver [ 3.376192] [drm] Initialized nvidia-drm 0.0.0 20160202 for 0000:01:00.0 on minor 0 [ 112.149308] caller _nv041720rm+0x3a/0xb0 [nvidia] mapping multiple BARs [ 112.163383] NVRM: GPU 0000:01:00.0: RmInitAdapter failed! (0x24:0x72:1568) [ 112.163415] NVRM: GPU 0000:01:00.0: rm_init_adapter failed, device minor number 0 [ 112.285687] nvidia-uvm: Loaded the UVM driver, major device number 237. [ 379.801748] caller _nv041720rm+0x3a/0xb0 [nvidia] mapping multiple BARs [ 379.815873] NVRM: GPU 0000:01:00.0: RmInitAdapter failed! (0x24:0x72:1568) [ 379.815912] NVRM: GPU 0000:01:00.0: rm_init_adapter failed, device minor number 0这表明：BAR 分配失败：GPU 的某些地址空间没有正确映射到系统内存中。RmInitAdapter 失败：驱动尝试初始化 GPU 时遇到了错误，无法完成初始化。所以这是平台限制，必须换平台了。后…