markdown转html的js库
在JavaScript中，将Markdown转换为HTML的库有很多，以下是一些常用的库：
remarkable - 一个快速、灵活的Markdown解析器。使用方法：
const remarkable = require('remarkable');
const md = new remarkable();
const html = md.render('你的Markdown文本');
marked.js - marked的纯JavaScript版本，适用于浏览器端。使用方法：
const marked = require('marked');
const markdown = '你的Markdown文本';
const html = marked(markdown);
showdown - 一个将Markdown转换为HTML的库，易于使用。使用方法：
const showdown = require('showdown');
const converter = new showdown.Converter();
const html = converter.makeHtml('你的Markdown文本');
markdown-it - 一个快速、轻量级的Markdown解析器，具有插件系统。使用方法：
const MarkdownIt = require('markdown-it');
const md = new MarkdownIt();
const html = md.render('你的Markdown文本');
marked - 一个性能非常好的Markdown解析器，可以将Markdown文本转换为HTML。使用方法：
const marked = require('marked');
const markdown = '你的Markdown文本';
const html = marked(markdown);
你可以根据项目需求选择合适的库。这些库通常都支持npm安装，你可以使用以下命令进行安装：
npm install marked
或者
npm install markdown-it
等等。
@mattermost/client websocket 重连
当 @mattermost/client 的 WebSocket 连接断开时，它会自动尝试重新建立连接。
以下是一些关于 WebSocket 重连机制的详细信息：
* 重连尝试： 当连接断开时，客户端会尝试重新建立连接。重连尝试的频率和时间取决于网络连接的状况。
* 重连策略： 客户端会使用指数后退策略来决定重连尝试之间的延迟时间。这意味着每次重连尝试的延迟时间都会随着尝试次数的增加而增加。
* 最大重连尝试次数： 客户端会尝试一定次数的重连。如果超过了最大尝试次数，连接将不会被重新建立。
影响 WebSocket 重连的因素：
* 网络连接质量： 网络连接的质量会影响 WebSocket 的稳定性。如果网络连接不稳定，连接可能会经常断开。
* 服务器问题： 服务器问题也可能会导致连接断开。
* 客户端配置： 客户端配置中的某些设置，例如重连尝试次数和延迟时间，也会影响 WebSocket 重连机制。
解决 WebSocket 连接问题：
* 检查网络连接： 确保网络连接稳定。
* 检查服务器状态： 确保 Mattermost 服务器正常运行。
* 调整客户端配置： 根据网络连接状况调整客户端配置中的重连参数。
示例：
// 使用自定义重连策略
const client = new MattermostClient({
reconnect: {
delay: 1000, // 延迟 1 秒
maxRetries: 10 // 最大重试次数为 10 次
}
});
如果 WebSocket 连接问题持续存在，请查看 Mattermost 文档或联系 Mattermost 支持团队寻求帮助。
mattermost-driver-javascript/websocket_client.jsx at master · mattermost/mattermost-driver-javascriptJavascript library for interacting with the Mattermost API - mattermost/mattermost-driver-javascriptGitHubmattermost
开发AI，3090和4080显卡，是否显存高的优先？
对于开发AI来说，显存的大小确实是一个重要的考量因素，但是不能一概而论地说显存高的就一定优先。
需要综合考虑以下因素：
* 模型大小： 你训练的模型大小决定了所需的显存容量。如果模型很大，显存容量不足会导致模型无法完全加载到显存中，从而影响训练速度和效率。
* 训练数据量： 数据量越大，显存需求也会越高。
* 训练批次大小： 训练批次大小是指每次训练使用的样本数量，批次大小越大，显存需求也越高。
* 其他应用程序需求： 除了AI开发，你可能还会使用显卡进行其他任务，例如游戏、视频渲染等。这些任务也会占用显存。
3090和4080显卡的对比：
| 特性 | 3090 | 4080 ||---|---|---|| 显存容量 | 24GB | 16GB || 计算性能 | 较低 | 较高 || 价格 | 较高 | 较高 |
总结：
* 如果你的AI模型较大，训练数据量大，并且需要较高的训练批次大小，那么3090的24GB显存可能更合适。
* 如果你的AI模型较小，训练数据量较少，并且不需要非常高的训练速度，那么4080的16GB显存可能已经足够。
最终选择需要根据你的实际需求来决定。
3090 和 4080 显卡该如何选择？
选择 3090 还是 4080 取决于你的具体需求和预算。
性能方面：
* 4080 的性能明显优于 3090，特别是 4K 分辨率下。
* 4080 支持 DLSS 3.0 技术，可以大幅提升帧率和画面质量。
价格方面：
* 4080 的价格更高，但性能也更强。
* 3090 的价格相对更低，可以获得更实惠的性能。
总结：
* 如果你追求极致性能，并且预算充足，那么 4080 是更好的选择。
* 如果你想要获得实惠的性能，并且对最新技术不那么敏感，那么 3090 仍然是一个不错的选择。
以下表格对两款显卡进行更详细的比较：
特性
3090
4080
性能
较强
更强
价格
较低
较高
DLSS 版本
2.0
3.0
显存大小
24GB
16GB
显存类型
GDDR6X
GDDR6X
支持光追
是
是
支持 DLSS
是
是
最终的选择取决于你的具体需求和预算。
api-for-open-llm docker启动补充
因为大模型数据是在启动后下载在容器内部，所以先
mkdir ~/huggingface
然后再启动，这样就会下载到~/huggingface 文件夹中了
docker run -it -d --gpus all --ipc=host -p 7891:8000 --name=llm-api \
--ulimit memlock=-1 --ulimit stack=67108864 \
-v `pwd`:/workspace \
-v ~/huggingface:/root/.cache/huggingface \
llm-api:pytorch \
python api/server.py
Cache managementWe’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.
Ghost PWA：如何将 Ghost 博客转换为渐进式 Web 应用
什么是渐进式 Web 应用 (PWA)？
渐进式 Web 应用（PWA）是一种利用现代 Web 技术，提供类似于本地应用体验的应用程序。它结合了 Web 应用和本地应用的优点，能够在多种设备上提供流畅的用户体验，并支持离线功能、推送通知等特性。
为什么要将 Ghost 博客转换为 PWA？
将 Ghost 博客转换为 PWA 可以带来许多好处：
1. 离线访问：用户可以在没有网络连接时访问博客内容。
2. 快速加载：PWA 使用缓存和其他技术来加快页面加载速度，提高用户体验。
3. 推送通知：通过 PWA，您可以向用户发送推送通知，提醒他们新的文章或更新。
4. 安装到主屏幕：用户可以将 PWA 安装到他们的设备主屏幕，像使用本地应用一样访问您的博客。
如何将 Ghost 博客转换为 PWA？
1. 安装必要的工具
首先，您需要一些工具来将 Ghost 博客转换为 PWA。可以使用 Workbox 来生成 Service Worker 和缓存策略。
2. 配置 Service Worker
在 Ghost 博客中，您需要创建一个 Service Worker 文件，以便缓存静态资源和处理离线访问。以下是一个基本的 Service Worker 配置示例：
self.addEventListener('install', (event) => {
event.waitUntil(
caches.open('my-cache').then((cache) => {
return cache.addAll([
'/',
'/index.html',
'/styles/main.css',
'/scripts/main.js',
]);
})
);
});
self.addEventListener('fetch', (event) => {
event.respondWith(
caches.match(event.request).then((response) => {
return response || fetch(event.request);
})
);
});
3. 添加 Web App Manifest
Web App Manifest 是一个 JSON 文件，提供了有关 PWA 的元数据，包括应用的名称、图标和启动 URL。您需要在您的 Ghost 博客中添加一个 manifest.json 文件。以下是一个基本的 manifest.json 配置示例：
{
"name": "My Ghost Blog",
"short_name": "Ghost Blog",
"start_url": "/",
"display": "standalone",
"background_color": "#ffffff",
"theme_color": "#000000",
"icons": [
{
"src": "/icons/icon-192x192.png",
"sizes": "192x192",
"type": "image/png"
},
{
"src": "/icons/icon-512x512.png",
"sizes": "512x512",
"type": "image/png"
}
]
}
4. 更新 HTML 文件
在您的 Ghost 博客的 HTML 文件中，您需要添加对 Service Worker 和 Web App Manifest 的引用。您可以在 <head> 部分添加以下代码：
<link rel="manifest" href="/manifest.json">
<script>
if ('serviceWorker' in navigator) {
navigator.serviceWorker.register('/service-worker.js')
.then((registration) => {
console.log('ServiceWorker registration successful with scope: ', registration.scope);
})
.catch((error) => {
console.log('ServiceWorker registration failed: ', error);
});
}
</script>
5. 测试和优化
完成以上步骤后，您需要测试您的 PWA 确保其正常工作。您可以使用 Lighthouse 工具来评估您的 PWA 性能，并根据建议进行优化。
结论
将 Ghost 博客转换为 PWA 可以显著提升用户体验，提供更快的加载速度和离线访问能力。通过配置 Service Worker 和 Web App Manifest，您可以将您的 Ghost 博客变成一个现代的渐进式 Web 应用，吸引更多用户并提升他们的使用体验。
lazyvim快速安装 Linux/MacOS
Install the LazyVim Starter
Start Neovim!.
Make a backup of your current Neovim files:
# required
mv ~/.config/nvim{,.bak}
# optional but recommended
mv ~/.local/share/nvim{,.bak}
mv ~/.local/state/nvim{,.bak}
mv ~/.cache/nvim{,.bak}
Clone the starter
git clone https://github.com/LazyVim/starter ~/.config/nvim
Remove the .git folder, so you can add it to your own repo later
rm -rf ~/.config/nvim/.git
nvim
ubuntn安装neovim最新版
为了在 Ubuntu 上简便且安全地安装最新版的 Neovim，您可以使用以下步骤：
要在 Ubuntu 上安装 Neovim 的最新版（例如 0.11 版），可以使用以下更合适的方法：
1. 使用 AppImage 安装最新版 Neovim
AppImage 是一种便捷、安全的打包方式，不依赖系统的包管理器，可以直接运行最新版的 Neovim。
步骤：
运行 Neovim：
./nvim.appimage
./nvim.appimage
dlopen(): error loading libfuse.so.2
AppImages require FUSE to run.
You might still be able to extract the contents of this AppImage
if you run it with the --appimage-extract option.
See https://github.com/AppImage/AppImageKit/wiki/FUSE
for more information
如果遇到如上错误
sudo apt update
sudo apt install fuse
赋予 AppImage 可执行权限：
chmod u+x nvim.appimage
下载 Neovim AppImage：
前往 Neovim 的 GitHub Releases 页面 下载安装最新版的 AppImage。您可以使用命令行下载：
wget https://github.com/neovim/neovim/releases/download/stable/nvim.appimage
可选：将 Neovim 添加到 PATH
如果您想通过 nvim 命令在终端中随时启动 Neovim，可以将其添加到 PATH：
1. 现在可以直接通过 nvim 启动 Neovim。
将 AppImage 移动到 /usr/local/bin（或其他系统 PATH 中）：
sudo mv nvim.appimage /usr/local/bin/nvim
2. 使用官方 Neovim Nightly PPA
如果您希望通过 APT 管理 Neovim，并且安装最新的开发版本，可以使用不稳定版 PPA：
验证安装版本：
nvim --version
安装最新版 Neovim：
sudo apt install neovim
添加 Neovim 不稳定版 PPA：
sudo add-apt-repository ppa:neovim-ppa/unstable
sudo apt update
这两种方法都可以帮助您安装 Neovim 0.11 及更高版本，AppImage 适合想要独立于系统安装的软件包，而不稳定版 PPA 更适合通过 APT 进行管理和更新。
使用 Ubuntu 官方 PPA 安装 Neovim 0.7x
这是最简单、稳定且安全的方式，因为 Neovim PPA 仓库由官方维护。
验证安装：安装完成后，您可以通过以下命令验证 Neovim 是否成功安装：
nvim --version
安装 Neovim：
sudo apt install neovim
添加 Neovim PPA 仓库（确保获取最新版）：
sudo add-apt-repository ppa:neovim-ppa/stable
sudo apt update
通过这种方式，您将得到最新版的 Neovim，且软件包由官方 PPA 提供，安全性有保障，并且方便后续更新。
docker: Error response from daemon: could not select device driver "" with capabilities: [[gpu]].
这个错误通常发生在尝试在 Docker 容器中使用 GPU 加速时，而 Docker 未能找到或配置 GPU 驱动程序。要解决这个问题，请按照以下步骤操作：
1. 安装 NVIDIA Docker 支持
如果你希望使用 GPU 运行 Docker 容器，需要安装 nvidia-docker2 以便 Docker 能够正确地识别和使用 GPU。
步骤：
* 首先，确保你的系统上已经安装了 NVIDIA 驱动程序。可以使用命令 nvidia-smi 检查驱动是否正确安装。
重启 Docker 服务：
sudo systemctl restart docker
安装 nvidia-docker2：
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y nvidia-docker2
添加 NVIDIA Docker 的包源：
distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
2. 运行 GPU 容器
在安装 nvidia-docker2 后，你可以通过以下方式使用 GPU：
docker run --gpus all nvidia/cuda:11.0-base nvidia-smi
这个命令会使用 Docker 的 nvidia/cuda 镜像，并在容器内运行 nvidia-smi 来显示 GPU 状态。如果一切正常，你应该能够看到 GPU 的信息。
3. 检查 Docker 版本
确保你使用的 Docker 版本支持 GPU 访问。Docker 19.03 及以上版本内置了 GPU 支持 (--gpus 标志)，而之前的版本则需要使用 --runtime=nvidia 来指定 GPU。
4. 检查 NVIDIA 驱动程序和 CUDA 是否兼容
如果 Docker 仍然无法检测到 GPU，请确认你的 NVIDIA 驱动程序和 CUDA 版本是兼容的。如果需要，可以更新驱动程序或重新安装。
通过这些步骤，你应该能够在 Docker 容器中使用 GPU。
详细介绍 GLM-4-9B-Chat
GLM-4-9B-Chat 简介
GLM-4-9B-Chat 是一个由清华大学自然语言处理实验室（THUNLP）开发的大型语言模型，它基于 GLM 架构，拥有 90 亿参数，并针对对话场景进行了专门的训练。该模型展现出强大的对话能力，能够理解上下文，生成流畅自然的回复，并提供多种回复风格和语气。
GLM-4-9B-Chat 的主要特点
* 强大的对话能力: GLM-4-9B-Chat 能够理解对话的上下文，生成流畅自然的回复，并提供多种回复风格和语气，例如幽默、严肃、专业等。
* 丰富的知识储备: GLM-4-9B-Chat 经过了大量的文本数据训练，拥有丰富的知识储备，能够回答各种问题，并提供相关信息和解释。
* 多语言支持: GLM-4-9B-Chat 支持多种语言，能够进行跨语言对话。
* 开放的访问方式: GLM-4-9B-Chat 提供了开放的 API 接口，开发者可以使用该接口轻松集成到自己的应用中。
GLM-4-9B-Chat 的应用场景
* 聊天机器人: GLM-4-9B-Chat 可以用于构建智能聊天机器人，提供自然流畅的对话体验。
* 智能客服: GLM-4-9B-Chat 可以用于构建智能客服系统，快速准确地解答用户的问题。
* 内容生成: GLM-4-9B-Chat 可以用于生成各种内容，例如文章、故事、诗歌等。
* 教育辅助: GLM-4-9B-Chat 可以用于辅助教育，例如提供解释、解答问题等。
总结
GLM-4-9B-Chat 是一个功能强大的大型语言模型，能够胜任多种对话场景，并提供丰富的应用可能性。它为开发者提供了构建智能对话系统的有力工具，并推动了自然语言处理技术的发展。