<?xml version='1.0' encoding='UTF-8'?>
<rss xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/" version="2.0"><channel><title>MaxChiron Blog</title><link>https://maxchiron.github.io</link><description>汪周谦还记得那年第一次读创世纪：神说要有光，光便有了。</description><copyright>MaxChiron Blog</copyright><docs>http://www.rssboard.org/rss-specification</docs><generator>python-feedgen</generator><image><url>https://avatars.githubusercontent.com/u/85681332</url><title>avatar</title><link>https://maxchiron.github.io</link></image><lastBuildDate>Tue, 24 Jun 2025 06:37:08 +0000</lastBuildDate><managingEditor>MaxChiron Blog</managingEditor><ttl>60</ttl><webMaster>MaxChiron Blog</webMaster><item><title>yt-dlp使用经验</title><link>https://maxchiron.github.io/post/16.html</link><description>插件安装位置 plugin install location
windows: `C:\Users\Administrator\.config\yt-dlp\plugins`

下载并保存日志：
`yt-dlp -ciwv -R infinite -t sleep --cookies ..\yt-dlp_cookies.txt -o 'shorts/%(release_date)s-%(id)s-%(title)s.%(ext)s' --extractor-args 'youtubepot-bgutilhttp:base_url=http://127.0.0.1:4416' https://www.youtube.com/@cheerssports/shorts 2&gt;&amp;1 | Tee-Object -FilePath yt-dlp_log-shorts.log`。</description><guid isPermaLink="true">https://maxchiron.github.io/post/16.html</guid><pubDate>Tue, 24 Jun 2025 06:36:41 +0000</pubDate></item><item><title>配置frp内网穿透</title><link>https://maxchiron.github.io/post/15.html</link><description>## 下载frp

https://github.com/fatedier/frp/releases

## 防火墙放行

&gt; 即便ufw未启用，iptables和nft仍有可能进行了拦截。</description><guid isPermaLink="true">https://maxchiron.github.io/post/15.html</guid><pubDate>Sat, 19 Apr 2025 00:50:28 +0000</pubDate></item><item><title>笔记：marp vscode</title><link>https://maxchiron.github.io/post/14.html</link><description>## 创建双栏页

声明：
```html
&lt;!-- two column style --&gt;
&lt;style&gt;
.container{
  display: flex;
}
.col{
  flex: 1;
}
&lt;/style&gt;
```

使用：
```html
&lt;div class='container'&gt;
    &lt;div class='col'&gt;
        Column 1 Content
    &lt;/div&gt;
    &lt;div class='col'&gt;
        Column 2 Content
    &lt;/div&gt;
&lt;/div&gt;
```

## 超小字（脚注）

```html
&lt;br&gt;&lt;br&gt;&lt;br&gt;&lt;span style='font-size: 15px;'&gt;超小字内容&lt;/span&gt;
```

## 上标（索引|引用）

```html
&lt;sup&gt;1&lt;/sup&gt;
```

## 内嵌mermaid

```html
&lt;!-- mermaid.js --&gt;
&lt;script src='https://unpkg.com/mermaid@10.5.0/dist/mermaid.js'&gt;&lt;/script&gt;
&lt;script&gt;mermaid.initialize({startOnLoad:true, theme:'forest'});&lt;/script&gt;

&lt;pre class='mermaid'&gt;
    %%{init: { 'theme': 'forest' }}%%
    graph LR
        A[输入问题] --&gt; B(( LLM ))
        B --&gt; C[回答]
        D[输入问题] --&gt; E(( R M ))
        E --&gt; F[思考过程 + 回答]
&lt;/pre&gt;
```。</description><guid isPermaLink="true">https://maxchiron.github.io/post/14.html</guid><pubDate>Fri, 28 Feb 2025 02:24:05 +0000</pubDate></item><item><title>bash命令</title><link>https://maxchiron.github.io/post/13.html</link><description>
&gt; 😀 都是跑通过的bash命令。</description><guid isPermaLink="true">https://maxchiron.github.io/post/13.html</guid><pubDate>Thu, 20 Feb 2025 01:20:50 +0000</pubDate></item><item><title>B站视频批量下载</title><link>https://maxchiron.github.io/post/12.html</link><description>
&gt; [https://www.bilibili.com/opus/927702172755296257](https://www.bilibili.com/opus/927702172755296257)

## Step 1

进入待下载页面。</description><guid isPermaLink="true">https://maxchiron.github.io/post/12.html</guid><pubDate>Thu, 20 Feb 2025 01:15:05 +0000</pubDate></item><item><title>Windows配置CUDA &amp; CUDNN</title><link>https://maxchiron.github.io/post/11.html</link><description># CUDA与CUDNN在Windows下的安装与配置（超级详细版）&#13;
&#13;
本文链接：[https://blog.csdn.net/YYDS\_WV/article/details/137825313](https://blog.csdn.net/YYDS_WV/article/details/137825313)&#13;
&#13;
- - -&#13;
&#13;
博主最近在学习深度神经网络模型时，用CPU跑的速度太低于是想着使用GPU，使用GPU就离不开CUDA以及CUDNN的下载，博主花了两天时间看了许多博客，走了一些弯路最终成功安装，现在将以自己安装过程为例，对CUDA和CUDNN的安装进行详细介绍，让大家少浪费些时间&#13;
&#13;
## 一、安装前期准备&#13;
&#13;
### （1）查看电脑支持CUDA版本&#13;
&#13;
#### 1）方法一，终端查看&#13;
&#13;
1.同时点击win+r，输入cmd点击“确定”，进入终端窗口，输入nvidia\-smi[查看CUDA版本](https://so.csdn.net/so/search?q=%E6%9F%A5%E7%9C%8BCUDA%E7%89%88%E6%9C%AC&amp;spm=1001.2101.3001.7020)&#13;
&#13;
![image](https://github.com/user-attachments/assets/1f93f4bc-1125-4bc1-9428-3f0ea9b281f2)&#13;
&#13;
如图所示，博主的CUDA支持版本为12.2&#13;
&#13;
![image](https://github.com/user-attachments/assets/3f2d957b-930c-4d7f-a0c1-3a634c8b4cff)&#13;
&#13;
#### 2）方法二，NVIDIA控制面板查看&#13;
&#13;
1.打开NVIDIA控制面板&#13;
&#13;
![image](https://github.com/user-attachments/assets/6ac49b9a-3a86-4f65-8bb7-132a9678414e)&#13;
&#13;
2.打开后点击“帮助”，点击“系统信息”&#13;
&#13;
![image](https://github.com/user-attachments/assets/42f6fdb6-b92d-4a28-be91-ef2d47857dfb)&#13;
&#13;
3.打开系统信息后点击“组件”，查看NVIDIA CUDA支持版本，下载时选择前两位即可，比如说博主CUDA 12.2.146 那么只要下载 CUDA 12.2.X 即可使用&#13;
&#13;
![image](https://github.com/user-attachments/assets/94082bf9-77b5-4529-896b-42fdf8b78be2)&#13;
&#13;
### （2）注册NVIDIA账号&#13;
&#13;
1.进入NVIDIA官网，点击“立即加入”进行注册&#13;
&#13;
![image](https://github.com/user-attachments/assets/f5637761-a166-4631-98ba-67d3b34feb05)&#13;
&#13;
2.随后输入自己的邮箱完成登录即可&#13;
&#13;
## 二、CUDA的安装与配置&#13;
&#13;
### （1）CUDA的下载&#13;
&#13;
1.CUDA官网下载地址：[CUDA Toolkit Archive](https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 'CUDA Toolkit Archive')&#13;
&#13;
2.选择电脑支持CUDA版本进行下载，因为博主是12.2.146,所以只要是 CUDA Toolkit 12.2.X 都可以进行下载,博主在这里选择的是 CUDA Toolkit 12.2.1&#13;
&#13;
![image](https://github.com/user-attachments/assets/6bdc38fc-7891-4bc7-9c73-492b97589d0a)&#13;
&#13;
3.点击后等待一会即可进行下载，因为博主是Windows操作系统所以选择“Windows”，选择本地下载“exe(local)”，最后“Download”进行本地下载&#13;
&#13;
![image](https://github.com/user-attachments/assets/e9346208-ae5f-4f52-9834-248ee66c3aa0)&#13;
&#13;
4.下载完成后运行exe文件进行下载&#13;
&#13;
![image](https://github.com/user-attachments/assets/bb38b202-90ef-48a4-a6d0-a0fab61c8816)&#13;
&#13;
### （2）CUDA的安装与配置&#13;
&#13;
1.**选择CUDA下载路径：**这里博主建议按照文件提供路径下载到C盘，因为博主第一次下载时选择是D盘结果导致安装失败，这里我们选择C:\\User\\25896\\AppData\\Local\\Temp\\cuda&#13;
&#13;
![image](https://github.com/user-attachments/assets/683a15a3-b474-436c-8eff-83dbe74db1b7)&#13;
&#13;
2.**系统检查：**选择“同意并继续”&#13;
&#13;
![image](https://github.com/user-attachments/assets/26e8131e-a900-4812-a50e-547766805781)&#13;
&#13;
3.**许可协议：**选择“自定义”，然后点击“下一步”&#13;
&#13;
![image](https://github.com/user-attachments/assets/d511625f-1655-44ed-b654-e7034424282d)&#13;
&#13;
4.**选项，自定义安装选项：**CUDA必选，点击加号，如果Other components和Driver components的新版本比当前版本低的话就不用勾选，否则会导致安装失败&#13;
&#13;
![image](https://github.com/user-attachments/assets/3a3dc63b-e91c-444a-8136-39dcaa390753)&#13;
&#13;
这里博主Other components和Driver components的当前版本高于或等于新版本号所以不勾选，然后点击“下一步”&#13;
&#13;
注意：不同版本的CUDA相关的安装选择的组件不同，大家注意甄别&#13;
&#13;
5.**选项，自定义安装位置：**可以选择 CUDA Development 和CUDA Documentation文件的安装路径，这里博主也是选择提供的路径，这里我们选择的是C:\\Program Files\\NVIDIA Computing Toolkit\\CUDA\\v12.2,随后点击“下一步”进行安装，等待安装成功&#13;
&#13;
![image](https://github.com/user-attachments/assets/33f77e66-2159-46a5-a369-734de63e2e0a)&#13;
&#13;
### （3）检查CUDA是否安装成功&#13;
&#13;
安装成功后，同时点击win+r，输入cmd进入终端窗口输入nvcc -V（注意用大写V，博主使用小写v无法成功运行），若结果如图所示则证明CUDA安装成功&#13;
&#13;
![image](https://github.com/user-attachments/assets/fc0cf5b2-a132-43e1-ab34-b8e31f4c878b)&#13;
&#13;
### （4）CUDA安装失败&#13;
&#13;
若nvcc -V无法返回结果，则表明CUDA安装失败&#13;
&#13;
#### 1）方法一，设置环境变量&#13;
&#13;
1.我们打开“编辑系统环境变量”&#13;
&#13;
![](https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/4cf65dc4e156355f7c940338c347babe.png)&#13;
&#13;
2.点击“环境变量”&#13;
&#13;
![](https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/5f23caa8496c20fc78cc35cb19b9b082.png)&#13;
&#13;
3.查看系统变量中是否有变量CUDA\_PATH和CUDA\_PATH\_V12\_2（不同版本V后数字不同），并检查路径是否正确&#13;
&#13;
![image](https://github.com/user-attachments/assets/9d53a42e-0fdc-4cbf-a5d3-7ee433274ae5)&#13;
&#13;
若没有则添加两变量并添加正确路径；若错误则修改成正确路径（路径为**选项，自定义安装位置**时选择的路径）&#13;
&#13;
4.查看系统变量中的Path是否有v12.2\\bin，若没有则添加正确路径；若错误则修改成正确路径（路径为**选项，自定义安装位置**时选择的路径）&#13;
&#13;
![image](https://github.com/user-attachments/assets/20680c44-8ecf-41c0-9470-769a9ca9c1f1)&#13;
&#13;
#### 2）方法二，重装CUDA&#13;
&#13;
1.**卸载CUDA：**打开“控制面板”，点击“程序”，点击“程序和功能”&#13;
&#13;
![](https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/dab841843ba6ff5b9c8ca0d9243e27ec.png)&#13;
&#13;
![](https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/37410133e24ce637d57541bcf2e16ee8.png)&#13;
&#13;
找到“NVIDIA CUDA”相关程序，右击进行卸载&#13;
&#13;
![](https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/da3748ff779101613e8c95f6ec833377.png)&#13;
&#13;
2.**删除系统变量：**打开“编辑系统环境变量”，点击“环境变量”，删除系统变量中CUDA\_PATH和CUDA\_PATH\_V12\_2，以及系统变量Path中名为“NVIDIA GPU Computing Toolkit”相关变量&#13;
&#13;
![](https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/dcfe7e81b5b72d7e2aed2cfe41599284.png)&#13;
&#13;
![](https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/78d18ef00f8d358470058e8c3627ee0f.png)&#13;
&#13;
3.**CUDA下载：**按照 “二、CUDA的安装与配置” 重新配置，博主当时因为下D盘导致CUDA安装失败，所以进行卸载重新下载到C盘才成功安装CUDA&#13;
&#13;
## 三、CUDNN的安装与配置&#13;
&#13;
### （1）CUDNN的下载&#13;
&#13;
1.CUDNN官网下载地址：[CUDNN Archive](https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive 'CUDNN Archive')&#13;
&#13;
2.选择CUDNN支持CUDA版本下载，博主下载的CUDA版本为12.2在这里选择的CUDNN版本为v8.9.3&#13;
&#13;
![image](https://github.com/user-attachments/assets/726d2487-7347-4720-aed3-fb3c5d370370)&#13;
&#13;
3.因为博主是Windows系统所以选择“Local Installer of Windows”进行下载&#13;
&#13;
### （2）CUDNN的安装与配置&#13;
&#13;
1.下载好CUDNN的压缩包后进行解压，得到如图所示文件&#13;
&#13;
![image](https://github.com/user-attachments/assets/83ae6fb3-6d82-420d-a6af-fca945db6d8b)&#13;
&#13;
2.打开\\NVIDIA Computing Toolkit\\CUDA\\v12.2，将CUDNN对应bin、lib、include三个文件与CUDA对应的bin、lib、include进行合并，将CUDNN内文件全部复制到CUDA对应文件夹内&#13;
&#13;
![image](https://github.com/user-attachments/assets/97b10fca-9d15-4ace-b608-cfdc65d56d1c)&#13;
&#13;
如图博主将CUDNN\\lib\\x64的文件全部复制到CUDA\\v12.2\\lib\\x64中&#13;
&#13;
3.打开“编辑系统环境变量”，点击“环境变量”，点击“系统变量”中Path添加C:\\Program Files\\NVIDIA Computing Toolkit\\CUDA\\v12.2\\lib和v12.2\\libnvvp以及v12.2\\include，点击“确定”完成配置&#13;
&#13;
![image](https://github.com/user-attachments/assets/ce92b04d-060e-40c5-a9df-d5aac35c878e)&#13;
&#13;
### （3）检查CUDNN是否安装成功&#13;
&#13;
打开C:\\Program Files\\NVIDIA Computing Toolkit\\CUDA\\v12.2\\extras\\demo\_suite，查看是否有文件bandwidthTest.exe以及deviceQuery.exe，若存在则在该文件中打开cmd运行两.exe文件&#13;
&#13;
![](https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/2f77ae1317c57c99664ad6174bb6ad3b.png)&#13;
&#13;
运行bandwidthTest.exe结果&#13;
&#13;
![](https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/ddbe969ebec20a11b60156fec2d4b8db.png)&#13;
&#13;
运行deviceQuery.exe结果&#13;
&#13;
![](https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/bf96a58393234d59c990ef46a9d06907.png)&#13;
&#13;
若都能成功运行就恭喜你CUDNN安装成功了。</description><guid isPermaLink="true">https://maxchiron.github.io/post/11.html</guid><pubDate>Tue, 07 Jan 2025 07:26:36 +0000</pubDate></item><item><title>llama.cpp安装（windows &amp; linux）with CUDA 加速</title><link>https://maxchiron.github.io/post/10.html</link><description>&#13;
&gt; 将市面上几乎所有的LLM部署方案都测试了一遍之后（ollama, lm-studio, vllm, huggingface, lmdeploy），发现只有llama.cpp的推理速度符合企业要求。</description><guid isPermaLink="true">https://maxchiron.github.io/post/10.html</guid><pubDate>Thu, 02 Jan 2025 02:25:54 +0000</pubDate></item><item><title>Linux安装cmake指定版本</title><link>https://maxchiron.github.io/post/9.html</link><description>1. apt 卸载当前cmake&#13;
2. [https://cmake.org/files](https://cmake.org/files/) 选择版本，下载.sh自动安装脚本&#13;
3. 安装时应用 ` --prefix=/usr/local` 指定安装位置&#13;
4. 安装时按照提示，使用 `subdir` ，从而将cmake安装在 `/usr/local/cmake-xxx/` 下，方便区分版本和卸载&#13;
5. 安装提示添加环境变量。</description><guid isPermaLink="true">https://maxchiron.github.io/post/9.html</guid><pubDate>Thu, 02 Jan 2025 02:17:09 +0000</pubDate></item><item><title>linux安装配置gcc</title><link>https://maxchiron.github.io/post/8.html</link><description>## Ubuntu24.04 LTS 默认为gcc14，若要安装并使用gcc13：&#13;
&#13;
安装 GCC 13 并保留 GCC 14 可以给你灵活性，同时确保你的系统稳定。</description><guid isPermaLink="true">https://maxchiron.github.io/post/8.html</guid><pubDate>Mon, 30 Dec 2024 05:39:13 +0000</pubDate></item><item><title>nginx部署前端项目时的注意事项和权限管理</title><link>https://maxchiron.github.io/post/7.html</link><description>## 修改 nginx.conf 文件&#13;
&#13;
&gt; /etc/nginx/conf.d/nginx.conf&#13;
&#13;
```&#13;
server {&#13;
  listen 5002;  # 监听的端口（前端通过该端口访问）&#13;
  root /home/ma/rag_school/dist;  # 设置静态文件的根目录&#13;
  index index.html index.htm;  # 默认文件&#13;
&#13;
  location / {&#13;
    try_files $uri $uri/ =404;  # 尝试查找请求的文件，找不到则返回 404&#13;
  }&#13;
&#13;
  # Optional: 处理错误页面&#13;
  error_page 404 /404.html;&#13;
  location = /404.html {&#13;
    internal;&#13;
  }&#13;
  location /api/ {&#13;
    proxy_pass http://ip:5001;  # 代理到新的后端服务器&#13;
    proxy_set_header Host $host;  # 设置 Host 头&#13;
    proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;  # 设置客户端真实 IP&#13;
    proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;  # 转发客户端 IP&#13;
    proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;  # 转发协议&#13;
  }&#13;
}&#13;
```&#13;
&#13;
## 修改源码目录权限！&#13;
&#13;
### 1. 查看 nginx 的身份&#13;
```bash&#13;
ps aux | grep nginx&#13;
&#13;
# www-data 2497744  0.0  0.3  24592  9644 ?        S    00:00   0:00 nginx: worker process&#13;
# www-data 2497745  0.0  0.3  24592  9740 ?        S    00:00   0:00 nginx: worker process&#13;
```&#13;
&#13;
**确定了身份是 www-data**&#13;
&#13;
然后：&#13;
&#13;
```bash&#13;
sudo chown -R www-data:www-data /home/ma/rag_school/dist&#13;
sudo chmod +x /home /home/ma /home/ma/rag_school&#13;
```。</description><guid isPermaLink="true">https://maxchiron.github.io/post/7.html</guid><pubDate>Wed, 11 Dec 2024 09:44:43 +0000</pubDate></item><item><title>数据备份标准流程</title><link>https://maxchiron.github.io/post/4.html</link><description>### Step1 复制&#13;
&#13;
&gt; 优先rsync，次选cp&#13;
&#13;
#### rsync&#13;
&#13;
`rsync -av --sparse 源目录/ 目标目录/`&#13;
&#13;
##### rsync远程&#13;
&#13;
`rsync -av --sparse --progress user@remote-host:/path/to/source/directory/ /path/to/local/destination/&#13;
`&#13;
&#13;
如需要启用传输时压缩，则将-av改为-avz （局域网下和本地不需要压缩）。</description><guid isPermaLink="true">https://maxchiron.github.io/post/4.html</guid><pubDate>Tue, 12 Nov 2024 03:26:10 +0000</pubDate></item><item><title>从垟儿路到飞霞北路</title><link>https://maxchiron.github.io/post/3.html</link><description>`Gmeek-html&lt;audio controls autoplay&gt;&lt;source src='https://maxchiron.github.io/Gmeek-files/issue3/Youngso_Kim-Like_a_Star.m4a' type='audio/mp4'&gt;&lt;/audio&gt;`&#13;
&#13;
&gt; 虽然时间只过去了不足15个小时，但我已经忘记了从垟儿路向东进入飞霞北路时的那缕晨光。</description><guid isPermaLink="true">https://maxchiron.github.io/post/3.html</guid><pubDate>Wed, 28 Aug 2024 00:42:16 +0000</pubDate></item><item><title>Fancy和十一月的雨</title><link>https://maxchiron.github.io/post/2.html</link><description>`Gmeek-html&lt;audio controls autoplay&gt;&lt;source src='https://maxchiron.github.io/Gmeek-files/issue2/Tomoko_Aran亜蘭知子-Midnight_Pretenders_Instrumental.m4a' type='audio/mp4'&gt;&lt;/audio&gt;`&#13;
&#13;
&gt; '我清楚地知道，我所付出的一切都将化作雨水，消失在她的回忆中。</description><guid isPermaLink="true">https://maxchiron.github.io/post/2.html</guid><pubDate>Mon, 26 Aug 2024 10:30:20 +0000</pubDate></item><item><title>Hello, Gmeek.</title><link>https://maxchiron.github.io/post/1.html</link><description># Hello Gmeek&#13;
&#13;
&gt; I would die one day. &#13;
&gt; Hope my outputs may not.&#13;
&#13;
This is the first post with Gmeek framework.&#13;
&#13;
😀 。</description><guid isPermaLink="true">https://maxchiron.github.io/post/1.html</guid><pubDate>Mon, 26 Aug 2024 08:03:59 +0000</pubDate></item></channel></rss>