GTX690战术核显卡导弹 - 编程
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link: https://www.nekopara.uk/category/%E7%BC%96%E7%A8%8B/
items: 【开发】NekoIPinfo：基于GO语言的高性能IP查询服务端
items: 利用Python配合Blender把CAD高程点转化为3D地形模型
items: 主题开发日志02：前端界面开发基本完成
items: 主题开发日志01：优化NekoWebShow加载速度
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: 调用API实现Typecho博客VisitorLoggerPro插件IP信息更新
items: 用 Python 破解网易云 iframe 反爬，全自动构建本地音乐库
items: Linux下自定义NVIDIA GPU的风扇转速曲线
items: 试玩FreeMote，把二次元老婆搬上浏览器
items: Python实现浪潮SA5212M4风扇根据温度自动调节

【开发】NekoIPinfo：基于GO语言的高性能IP查询服务端
type: item
date: 2026-03-05T22:17:14+08:00
description: 高性能IP查询服务端开发日志之前使用IP信息查询的服务也不少了，观察了不少的接口，大部分返回的数据都是json格式的数据，于是我就在想，我能不能也自己开发一个类似的查询工具玩一下？说干就干，在想清楚了软件的架构设计后，我决定开工。架构设计与编程语言选型在架构设计方面，我打算进行前后端彻底解耦，前端为静态网页，后端为纯API程序。对于前端，我计划利用JS来从API获取信息并更新页面对于后端，就做最纯粹的API服务，根据查询请求响应JSON字符串在亲眼见证过PHP，Python这类动态解释型语言的效率噩梦后，我打算使用GO语言进行开发，理由很简单：GO是编译型语言，运行效率比解释型语言要高得多。GO天生就适合开发后端，抗并发能力强。相比于C语言，GO语言要更适合上手。构建前端不得不说，就目前的情况，Gemini仍然是前端之神，我直接让Gemini根据我的想法设计了一套网页，还是相当不错的：代码如下： 猫娘IP地址查询 🐱 🐾 猫娘IP地址查询 您的 IP 地址为 正在获取喵... 🔍 <input type="text" id="ip-input" placeholder="请输入要查询的 IP 地址喵~" class="w-full bg-white/90 backdrop-blur-sm border-2 border-pink-200 text-pink-700 placeholder-pink-300 px-14 py-4 rounded-full md:rounded-r-none focus:outline-none focus:border-pink-400 focus:bg-white transition-all duration-300" > <button id="search-btn" class="w-full md:w-auto mt-4 md:mt-0 bg-gradient-to-r from-pink-400 to-rose-400 hover:from-pink-500 hover:to-rose-500 text-white font-bold text-lg px-8 py-4 rounded-full md:rounded-l-none md:rounded-r-full shadow-md hover:shadow-pink-300/50 transform hover:-translate-y-0.5 transition-all duration-300 whitespace-nowrap active:scale-95" > 查询喵 🐾 🌍 国家 - 🗺️ 省份 - 🏙️ 城市 - 🏢 ISP 运营商 - 🧭 经纬度 - 💡 开发者 API 说明 🛠️ API 调用说明 × 您可以通过发送 GET 请求到我们的接口来获取 IP 详细信息喵： GET https://api.maoniang.example/v1/ip?address={ip} 📦 返回数据格式示例 (JSON): { "code": 200, "msg": "success", "data": { "country": "美国", "province": "加利福尼亚州", "city": "圣克拉拉", "isp": "阿里云", "latitude": "37.355701", "longitude": "-121.955002" } } 我知道了喵 🐾 但是仔细观察，你会发现使用了实时构建的 Tailwind CSS ，其实这样做对于一个静态页面不太友好，于是我让他按照 Tailwind CSS 的样式，原生帮我写了一版样式。因为处理后代码变多了，我就不在这里放出来了。最后静态文件就三个：[chocola@Neko-X99 static]$ tree . ├── favicon.png ├── index.html └── main.css 1 directory, 3 files后续还有界面的美化，目前确定是这样了：变可爱了，有没有？后端设计因为项目的定位是轻量，所以我不打算依赖外部的数据库。再加上IP查询这个业务场景几乎全是读操作，所以使用SQLite是没问题的，读取这方面没有瓶颈。为了实现高效的 IP 查询，数据库表结构的设计至关重要。核心思路是将文本格式的 IP 地址转换为无符号 32 位整数（uint32），这样不仅运算效率高，也便于进行范围比较。数据库表（例如 ip_info）主要包含三个字段：network_start (INTEGER): 存储该 IP 段的起始地址，以 uint32 格式保存。这是查询的核心，我们会根据这个字段建立索引（CREATE INDEX idx_network_sta…

利用Python配合Blender把CAD高程点转化为3D地形模型
type: item
date: 2026-03-04T13:20:27+08:00
description: 使用Python把CAD高程图实体化为3D模型因为设计课程的需要，我需要为场地建立一个直观的3D模型进行形体推敲。但是这次老师给的CAD图纸只有高程点，等高线是缺失的，所以我希望是利用这些高程点的信息进行自动化建模，快速生成场地地形模型。转换CAD首先，因为CAD比较凌乱，我们需要整理出一个只包含了高程点的CAD图，并且导出为DXF格式，方便后续的Python程序进行对接。原CAD：处理后的CAD:处理完成后，导出DXF格式的文件，为Python程序化建模做准备。转化程序因为blender的Python环境不方便安装别的库，所以处理程序分为两个部分：第一部分使用系统安装的Python环境进行处理，使用json格式保存转好后的中间结果，也就是每个点的坐标.第二部分使用Blender的Python环境，读取已经处理好的地形信息json文件，进行建模。首先是第一部分的处理dxf文件：import ezdxf import json import re import os # --- 配置文件路径 --- DXF_FILE_PATH = "Drawing2.dxf" JSON_OUTPUT_PATH = "topography.json" def dxf_to_json(dxf_path, json_path): print(f"正在读取 DXF 文件: {dxf_path} ...") if not os.path.exists(dxf_path): print(f"错误：找不到文件 '{dxf_path}'。") return try: doc = ezdxf.readfile(dxf_path) except Exception as e: print(f"读取 DXF 失败: {e}") return msp = doc.modelspace() points = [] # 用于存储坐标的列表 for entity in msp.query('TEXT MTEXT'): try: text_str = entity.dxf.text # 提取数字（支持负数和小数） match = re.search(r'[-+]?\d*\.?\d+', text_str) if match: z = float(match.group()) x = entity.dxf.insert.x y = entity.dxf.insert.y # 将坐标作为一个小列表存入总列表 points.append([x, y, z]) except Exception: continue if points: # 将数据转储为 JSON 格式 with open(json_path, 'w', encoding='utf-8') as f: json.dump(points, f, indent=2) # indent=2 让 JSON 文件格式化，方便人类阅读 print(f"✅ 成功！共提取了 {len(points)} 个坐标点。") print(f"数据已保存为 JSON 文件: {json_path}") else: print("❌ 提取失败：未找到有效数据。") # 运行脚本 dxf_to_json(DXF_FILE_PATH, JSON_OUTPUT_PATH)以上代码在系统的Python环境运行，记得安装对应的Python库ezdxf。然后是在Blender里面运行的Python代码：import bpy import json import mathutils # --- 配置参数 --- JSON_FILE_PATH = "/run/media/chocola/3T-DATA02/设计/场地模型/topography.json" def create_terrain_from_json(filepath): # 1. 读取 JSON 数据 try: with open(filepath, 'r', encoding='utf-8') as f: points = json.load(f) except Exception as e: print(f"❌ 读取 JSON 失败: {e}") return if not points: print("❌ JSON 文件中没有数据！") return print(f"成功读取 {len(points)} 个坐标点，开始处理...") # 2. 计算边界框中心，处理坐标过大导致的浮点精度问题 min_x = min(p[0] for p in points) max_x = max(p[0] for p in points) min_y = min(p[1] for p in points) m…

主题开发日志02：前端界面开发基本完成
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date: 2026-01-24T12:26:14+08:00
description: 博客主题前端界面开发工作基本完成经过一个多星期与Gemini 3 Pro的反复拉扯，终于是把主要的三个部分样式做完了：首页+文章列表+独立页面，文章阅读页面，后台管理页面。感觉还是相当不错的！因为还没开发完成，我这里只放截图。文章首页效果对，没错，我将会把动态立绘放在首页！不过因为立绘很吃性能，所以我特地做了优化，当不在首页浏览时，立绘渲染会暂停节省性能。文章列表效果独立页面效果文章页面效果细心的同学应该已经发现了，对话框是贯穿始终的，而且还是nekopara的风格。没错！对话框将会是主题的一大特色，作用相当于网站的导航栏，同时也会在特定的按钮和链接给出相关的提示，让你感觉像是在玩galgame!后台效果后台页面就完全按照nekopara的设置界面风格来制作了。目前主题的前端开发工作做的差不多了，接下来就是怎么缝合到typecho上面了。

主题开发日志01：优化NekoWebShow加载速度
type: item
date: 2026-01-14T20:43:24+08:00
description: 给NekoWebShow加载提速为期三个月的实习结束了，准备迎来寒假了，我在想要不要做一些有意思的事情。受到Bhao小姐姐博客的启发，我萌生了想要重新装修博客的想法，主题也很明确——猫娘乐园主题。但是，如果还是像我现在这样，用别人的主题改一改，个性化一下，或许还是太没意思了。于是乎，我就想看看能不能自己从零开始做一个主题。真正驱动我做这件事的，是半年前我搞出来了那个NekoWebShow项目，我希望把巧克力的动态立绘直接放在博客首页，只有首页有这种持续的动画效果，其他页面就是静态展示，这样子的话就不会像现在那样打开我的网站后一直占用性能。我希望可以做到只在首页占用一些性能展示动态立绘，而往下浏览查看其他内容的时候，就没有活动的元素了。一方面可以凸显重点，保持整套主题风格的连贯性，另一方面节省访客电脑的性能。当时还是有点犹豫要不要搞，在Bhao小姐姐的群里问了一下，她坚定地回了一个字——“做！”她随后说其实用框架的话就和搭积木差不多，不是很难，于是我下定决心，开干。而今天完成的工作则算是这个主题正式开工之前的前置工作——优化NekoWebShow加载速度为什么需要优化尽管目前的猫娘展示网页运行正常，但是由于模型文件较大，达到了32MB或者64MB，会导致较长的加载时间，如果网速慢那更是雪上加霜。对于纯粹的猫娘展示网页还是可以接受，但是对于个人博客那就是致命的——访客可能会嫌打开太久离开。所以说，这个是必须要优化的。还有一点是，虽然这些专有格式体积庞大，但是转换前的文件却不算大——3-4MB左右的png纹理文件+3MB左右的json定义文件，很明显应该是有办法可以压缩下来的。优化传输的探索——碰壁asm.js一开始，我是希望逆向JS，顺着模型文件的传输路径去找到对应的处理代码，然后求助于AI解决。但是，可悲的是，我千辛万苦挖了半个小时，结果挖出来一段奇怪的js代码，例如：// EMSCRIPTEN_END_FUNCS var vd=[uB,Be,Ke,Fp,Iz,Pz,fA,uB];var wd=[vB,$e,df,ff,hf,eg,jg,lg];var xd=[wB,re,te,Ee,Fe,Qe,Re,We,Xe,Lf,bg,cg,dg,gg,wv,xg,Ji,Gp,yg,zg,Ne,Ag,Iu,Cg,Ki,Dg,Np,Hg,Qp,Rp,Li,an,bn,un,vn,Ln,Mn,Sn,Tn,bo,co,jo,ko,Co,Do,Xo,Yo,lp,mp,vp,wp,hz,Dp,Ep,Op,Ju,xv,Ew,Fw,Cz,Dz,Ez,Fz,Nz,Xz,Yz,$z,bA,dA,ly,Tz,wB,wB,wB,wB,wB,wB,wB,wB,wB,wB,wB,wB,wB,wB,wB,wB,wB,wB,wB,wB,wB,wB,wB,wB,wB,wB,wB,wB,wB,wB,wB,wB,wB,wB,wB,wB,wB,wB,wB,wB,wB,wB,wB,wB,wB,wB,wB,wB,wB,wB,wB,wB,wB,wB,wB,wB,wB];var yd=[xB,ch];var zd=[yB,we,ye,Ce,Ge,He,Ie,Ve,Ze,bf,uf,Xf,hg,ng,zv,Ip];var Ad=[zB,Xg,vi,zB];var Bd=[AB,ue,ve,vg,xe,ze,De,Se,Te,wg,Ue,Ye,_e,cf,rf,vf,xf,Mf,Of,Qf,ag,fg,ig,og,pg,rg,Hp,gz,gy,Zz,sh,th,uh,Qg,oh,qh,Jh,Ch,Dh,Fh,Eh,xi,ci,zi,yh,xh,Bh,Bi,zh,_h,$h,wh,AB,AB,AB,AB,AB,AB,AB,AB,AB,AB,AB,AB];var Cd=[BB,jh];var Dd=[CB,Yf];var Ed=[DB,hi];var Fd=[EB,qf,_f,$f];var Gd=[FB,gi];var Hd=[GB,Gf];var Id=[HB,mf,of,sf,If,HB,HB,HB];var Jd=[IB,bh];var Kd=[JB,fh,wi,JB];var Ld=[KB,ih];var Md=[LB,Af,Eg,Mi,hy,iy,ny,Ny,Gz,aA,cA,Ng,Rg,Yg,Zg,_g,di,ah,Wh,LB,LB,LB,LB,LB,LB,LB,LB,LB,LB,LB,LB,LB];var Nd=[MB,ui];var Od=[NB,Wg,li,NB];var Pd=[OB,Hz,Oz,eA];var Qd=[PB,Hh,Ih,PB];var Rd=[QB,Je,lf,Vf,Bg,Pp,QB,QB];var Sd=[RB,Kf];var Td=[SB,af,e…

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…

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…

用 Python 破解网易云 iframe 反爬，全自动构建本地音乐库
type: item
date: 2025-11-23T17:21:00+08:00
description: Python实现网易云音乐自动抓取整理事情的缘起很简单，我的jellyfin音乐库听腻的差不多了，想抓点新歌。虽然说之前已经抓取过1000多首歌曲，但是很多是我因为强迫症，为了媒体库的完整性，把整个专辑都抓下来了，实际上常听的就是两三百首。正因如此，我就想给我的媒体库补充点库存，于是开始折腾，有了这篇文章。媒体库的具体搭建教程可以去看这篇文章：自建Jellyfin私人媒体服务器，告别屌毛网易云！实现思路上次因为没能自动化搞下载，且因为心急，所以几乎是半自动半手动收集的，费时费力，花费了差不多一个星期。而这次，我决定使用Python自动化完成，下面是工作流实现思路：当遇到喜欢的音乐后，我就保存其网易云的URL到文本文件，例如https://music.163.com/#/song?id=1499823984你可以点开看看是什么曲子（，每个曲子放一行，随听随收集。读取这个歌曲列表文件，逐行解析，获取专辑的ID，例如https://music.163.com/#/album?id=99010037，取出99010037，以及歌手KOTOKO。然后去解析专辑的页面，获取其中所有歌曲的song?id，例如1499823984，1499826814，1499823975和1499826811。调用第三方API进行歌曲解析，获取音频文件，歌词和封面。例如这次我用的就是https://jx.chksz.top/按照jellyfin要求的格式保存歌曲文件，也就是歌手/专辑/01.歌曲.flac，如：[chocola@Neko-Server KOTOKO]$ tree . └── ネコぱら vol.4 OP ⁄ ED ├── 01.SWEET×SWEET.flac ├── 01.SWEET×SWEET.lrc ├── 02.NEGAIGOTO.flac ├── 02.NEGAIGOTO.lrc ├── 03.SWEET×SWEET (Instrumental).flac ├── 03.SWEET×SWEET (Instrumental).lrc ├── 04.NEGAIGOTO (Instrumental).flac ├── 04.NEGAIGOTO (Instrumental).lrc └── cover.jpg最后还要打上艺术家，专辑，歌曲名的标签既然确定了思路和方法，接下来开始逐个攻破吧！观察网页布局打开音乐网页，开启F12大法，检查元素，迅速就定位到了目标：其实，后面发现在页面的meta标签其实也有信息：对于专辑部分，抓取列表就好了：看起来并不难，使用Python的requests模块获取html，然后解析内容就好了。尝试实现爬虫逻辑和LLM友好交流后，得出了每一部分的代码逻辑函数，例如解析歌曲页面信息的：def extract_music_info(url): # 模拟浏览器请求头 headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36' } try: # 获取HTML内容 response = requests.get(url, headers=headers) response.raise_for_status() html = response.text print(html) # 提取艺术家（og:music:artist） artist_match = re.search(r'<meta property="og:music:artist" content="([^"]+)"', html) artist = artist_match.group(1) if artist_match else None # 提取专辑名称（og:music:album） album_name_match = re.search(r'<meta property="og:music:album" content="([^"]+)"', html) album_name = album_name_match.group(1) if album_name_match else None # 提取专辑ID（从music:album的URL中解析） album_url_match = re.search(r'<meta property="music:album" content="([^"]+)"', html) album_id = None if album_url_match: url_content = album_u…

Linux下自定义NVIDIA GPU的风扇转速曲线
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date: 2025-07-28T16:19:00+08:00
description: 在Linux中自定义N卡的风扇转速曲线我个人对硬件的温度比较重视，认为是越低越好，显卡这玩意超过70度我觉得就已经是高温了。由于我已经主力使用Linux系统很久了，一直都是在需要给显卡上强度的时候，直接拉满显卡风扇。但是后面发现不是每时每刻都需要跑满的，没有负载的时候风扇还在呼呼吹确实是有点浪费了，于是就想搓一个bash脚本，用于显卡风扇控制。脚本本体没错，又是面向LLM编程！#!/bin/bash # 初始化上一次的风扇转速 last_speed=-1 while true; do # 获取 GPU 温度（单位：摄氏度） temp=$(nvidia-smi --query-gpu=temperature.gpu --format=csv,noheader,nounits -i 0) # 判断温度范围并计算风扇转速 if (( $(echo "$temp <= 40" | bc -l) )); then current_speed=40 elif (( $(echo "$temp >= 70" | bc -l) )); then current_speed=100 else # 线性插值：温度在 40~70°C 之间，速度从 40%~100% current_speed=$(echo "scale=0; 40 + 2 * ($temp - 40)" | bc) fi # 如果转速发生变化，才执行设置并输出调试信息 if [ "$current_speed" -ne "$last_speed" ]; then echo "GPU Temp: $temp°C → Fan Speed: $current_speed%" nvidia-settings -a "[gpu:0]/GPUFanControlState=1" -a "[fan:0]/GPUTargetFanSpeed=$current_speed" > /dev/null 2>&1 last_speed=$current_speed fi # 每秒检测一次 sleep 1 done脚本说明脚本逻辑：40度以下，转速40%，40度到70度，线性递增，到70度及以上时为100%。至于为什么不是停转？因为我的是涡轮卡，没法停（ ，需要的话请自行修改。使用方法：把代码保存为set_GPU_fan.sh，赋予执行权限后用root执行。建议配合tmux挂在后台。注意事项：这个脚本只针对单GPU，单风扇的情况，如果你是多GPU或者nvidia-settings厘米出现了多个风扇控制，就需要进行脚本的完善和修改。我这个脚本只在有桌面环境的情况下测试过没问题，对于无GUI的情况，我是没有测试过的，据说是要运行X Server才可以运行nvidia-settings。希望这个脚本可以更好的帮助你控制显卡温度。

试玩FreeMote，把二次元老婆搬上浏览器
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date: 2025-07-18T21:51:00+08:00
description: 浅尝开源项目：FreeMote这是一个比较冷门的开源项目，可以看作是E-Mote的开源实现。之前我还是用Windows做主力机使用的Nekopara动态壁纸就是这个项目实现的，而现在我已经切换到Linux作为主力系统使用一坤年了，是时候想想办法把我的巧克力弄到我的桌面上了。Linux想搞动态壁纸，主要就是两种：视频和网页。而FreeMote-SDK就有网页的WebGL实现。很早之前我就尝试过一次，但是那时候技术力不足，而且没学会查看文档，失败了。这次，既然我都能写文章发出来了，那肯定是取得了阶段性的进展了。相比于Live2D，E-Mote的应用就比较少了，主要是几个Galgame在用，其中就包括NEKOPARA。而绝大部分网站的动态二次元看板娘都是Live2D实现的，E-mote几乎看不见。所以文档少，案例少，基本上是摸著石头过河。我主要是研究网页端的FreeMote，下面，就开始探索吧。Demo分析这是项目Project-AZUSA给的网页Demo project-azusa.github.io 基本上可以在网页实现E-mote的功能。不过看了一下FreeMote-SDK，文档约等于没有，只能自己根据网页Demo进行推断了。看描述，说是需要Pure(unencrypted) PSB文件，当然，此PSB不是Photoshop的文件，而是这一套工具的文件格式。为了得到这个文件，则需要FreeMote的这些工具进行转换。接下来就是那个Demo网页用到的文件，我已经爬取下来了：. ├── data │ └── emote_test2.pure.emtbytes ├── driver │ ├── emoteplayer.js │ └── FreeMoteDriver.js ├── img │ └── bg.jpg ├── index.html └── main.js 4 directories, 6 files从文件命名就可以看出，emote_test2.pure.emtbytes是模型文件。但是其格式却不是psb？但是也有可能只是换了一下后缀名。搞清楚了大概的情况，关键点就在于模型文件的获取，以及尝试去替换另一个模型。虽然FreeMote-SDK没有什么文档，但是FreeMote项目的文档还是相对比较完善的，对于生成特定的模型文件具有比较高的参考价值。Demo模型转换测试开始之前，只需要下载FreeMote的工具集即可，在Release里面就有下载了。首先是先要分析现有的文件，按照文档的说法，我决定先尝试解包实例Demo的模型文件：[chocola@chocola-sa5212m4 data]$ wine ../../Ulysses-FreeMoteToolkit-v4.0.3/PsbDecompile.exe ./emote_test2.pure.emtbytes 0024:fixme:mscoree:parse_supported_runtime sku=L".NETFramework,Version=v4.8" not implemented 0024:fixme:mscoree:parse_supported_runtime sku=L".NETFramework,Version=v4.8" not implemented 0024:fixme:ntdll:NtQuerySystemInformation info_class SYSTEM_PERFORMANCE_INFORMATION FreeMote PSB Decompiler by Ulysses, wdwxy12345@gmail.com 18 Plugins Loaded. Decompiling: emote_test2.pure Done. [chocola@chocola-sa5212m4 data]$ ls emote_test2.pure emote_test2.pure.emtbytes emote_test2.pure.json emote_test2.pure.resx.json [chocola@chocola-sa5212m4 data]$ tree . ├── emote_test2.pure │ └── tex-texture.png ├── emote_test2.pure.emtbytes ├── emote_test2.pure.json └── emote_test2.pure.resx.json 2 directories, 4 files [chocola@chocola-sa5212m4 data]$ 可以看到解包后有tex-texture.png纹理图片和emote_test2.pure.json设置文件，其中纹理图片和L…

Python实现浪潮SA5212M4风扇根据温度自动调节
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date: 2025-03-19T20:43:00+08:00
description: 浪潮SA5212M4风扇调速Python脚本写脚本的原因之前每次开机都要进BMC把风扇转速调低，不然吵得要死。但是又不能调得太低，因为如果调的太低怕一不留神温度就飙上去了，导致硬件出问题。正好前几天看到了一个别人用Python写的简易风扇一键调节脚本，但是只能设置固定转速，没办法根据温度动态调节。于是我重构了这个脚本，做到了根据温度动态调节风扇转速。环境要求系统要求：Linux（Windows不可用，因为没有sensors软件包）软件环境：Python3环境，sensors软件包（用于获取CPU温度）Python源代码import subprocess import re import http.client import time # 全局变量用于存储会话连接和令牌 conn = None session_cookie = None def login(IP, User, Password): global conn, session_cookie if conn is not None: conn.close() # 关闭旧连接 conn = http.client.HTTPConnection(IP) payload = "WEBVAR_USERNAME=" + User + "&WEBVAR_PASSWORD=" + Password headers = { 'Content-Type': "application/x-www-form-urlencoded", 'Origin': "http://{}".format(IP), 'Referer': "http://{}/index.html".format(IP), 'User-Agent': "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/130.0.0.0 Safari/537.36 Edg/130.0.0.0", } conn.request("POST", "/rpc/WEBSES/create.asp", payload, headers) response = conn.getresponse().read().decode("utf-8") match = re.search(r"'SESSION_COOKIE' : '([^']*)'", response) if match: session_cookie = match.group(1) else: raise ValueError("SESSION_COOKIE not found in the string") def set_fan_speed(IP, fan_speeds): global conn, session_cookie # 设置风扇为手动模式 payload1 = "MODE=1" headers1 = { 'Content-Type': "application/x-www-form-urlencoded", 'Cookie': "BMC_IP_ADDR={}; SessionCookie=".format(IP) + session_cookie, } conn.request("POST", "/rpc/setfanmode.asp", payload1, headers1) conn.getresponse() # 调整风扇转速 headers2 = { 'Content-Type': "application/x-www-form-urlencoded", 'Cookie': "SessionCookie=" + session_cookie + "; BMC_IP_ADDR={}".format(IP), } for fan_ID, Speed_x in fan_speeds.items(): payload2 = "ID=" + fan_ID + "&PERCENT=" + Speed_x conn.request("POST", "/rpc/setfanspeed.asp", payload2, headers2) conn.getresponse() print("调整风扇{}转速{}%".format(fan_ID, Speed_x)) def get_package_temperatures(): output = subprocess.check_output(['sensors']).decode('utf-8') pattern = re.compile( r'^Package id (\d+):\s+\+([\d.]+)…