6月底到期 API key:tp-czhbkxr4drtm35ejt6e2kzhntg3khx4t4p5onbzwflnpwmky 专属 Base URL 兼容 OpenAI 接口协议： https://token-plan-cn.xiaomimimo.com/v1 兼容 Anthropic 接口协议： https://token-plan-cn.xiaomimimo.com/anthropic 模型 mimo-v2.5-pro、mimo-v2.5、mimo-v2.5-asr、mimo-v2.5-tts-voiceclone、mimo-v2.5-tts-voicedesign、mimo-v2.5-tts、mimo-v2-pro、mimo-v2-omni、mimo-v2-tts 额度 11,000,000,000 Credits 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
前言 你可能在使用一个没有可用的翻墙客户端的平台. 你可能觉得目前能找到的翻墙客户端太大, 太笨重了, 你用不到那么多功能, 用不到那么多协议. 你可能看到了某个翻墙内核新出了一个协议, 而你手里的翻墙客户端还没有支持. 你可能就是手痒, 想自己搓轮子. 那么你可以做一个你自己的 翻墙客户端 思路 考虑到翻墙内核都是用go语言, 那么我们的翻墙客户端也用go. 这样, 内核能跑的平台, 客户端也能跑. 客户端的GUI界面部分, 考虑到覆盖尽量广的平台, 以及方便用户自己修改调整界面元素, 用HTML. 探索 以 xray 翻墙内核 + reality协议 为例 启动一个hermes, 对接 mimo-v2.5. 设计工作从这样的对话开启 我们来分析一个翻墙客户端(壳)的设计方案. 基于xray内核 考虑到覆盖尽可能广的平台, 翻墙客户端的后端基于 go 语言 考虑到方便用户自定义界面, 翻墙客户端的界面基于 HTML 你觉得如何? 很多细节和反复拉扯的部分在此省略. 只记录一些最终保留的重要设计思路 前后端功能设计 后端只负责替换配置文件 和 启/停翻墙内核 前端将配置文件的全量文本发给后端 前后端API设计 配置文件操作 — /api/files GET /api/files GET /api/files/{filename} PUT /api/files/{filename} DELETE /api/files/{filename} 进程操作 — /api/core GET /api/core/status POST /api/core/start POST /api/core/stop POST /api/core/test 设计前端时, 为了简化, 预设以下一些约束条件 后端的配置文件只会有这一些, 只会少, 不会多. 01-log.json # log 02-dns.json # dns 配置 03-router.json # routing rules 04-inbounds.json # 入站监听 05-outbounds.json # 出站代理 06-api.json # commander API 只实现最基本的核心功能作为演示, 只需要使用这些API GET /api/files/{filename} → { content } PUT /api/files/{filename} ← { content } (创建或替换) POST /api/xray/start POST /api/xray/stop 前端HTML的使用方式 后端不提供HTTP文件路由 前端HTML文件可以由单独的HTTP服务来支撑, 如 python -m http.server 前端HTML文件也可以直接用浏览器打开 前端HTML页面思路 前端为每个配置文件生成一个HTML页面文件 01-log.json 02-dns.json 03-router.json 04-inbounds.json 05-outbounds.json 06-api.json 前端的页面设计 对于不是 outbound 的页面, 只有直接编辑JSON 的功能, 没有表单 所以它们应该是几乎一样, 只有文件名不一样. 前端outbound页面的设计 转JSON • 行为: 表单 → 生成 JSON → 填入下方 JSON 编辑器（不保存） 直接保存 • 行为: 表单 → 生成 JSON → 填入下方 JSON 编辑器 → 发送给后端 保存 • 行为: JSON 编辑器的内容 → 发送给后端 后端设计1个yaml格式的配置文件 listen: 127.0.0.1 port: 18080 files-dir: ./bin/xray/ core-start: “./bin/xray/xray run -confdir ./bin/xray/” core-test: “./bin/xray/xray run -confdir ./bin/xray/ -test” log: “” 上传 Github G站/crazypeace/my-dream-proxy-client 对, 我取了一个特别的名字 my-dream-proxy-client 但其实功能特别简陋, 只是演示了最基本的工作原理. 哈哈! 使用方法 见 Github 项目 README.md G站/crazypeace/my-dream-proxy-client/blob/main/README.md#my-dream-proxy-client-使用手册-配合xray内核 具体开发过程 hermes 对接 mimo-v2.5 开发翻墙客户端(壳) 基于 xray 内核 reality 协议 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
Ubuntu搭建PX4无人机仿真环境 前言 本教程基于 ROS2 ，在搭建之前，需要把 ROS2、QGC 等基础环境安装配置完成。 小白必看 ： 本次安装是以 px4 v1.14.0 为例，不适用之前的 px4 版本。（支持 Ubuntu 22.04 ROS2 Humble PX4v1.14.0+，Ubuntu 24.04 ROS2 Jazzy PX4v1.16.0+） 我的配置如下： 虚拟机 Ubuntu 22.04 (运行内存 4G、硬盘内存 80G) 、ROS2 Humble 、QGC v4.4.4 禁止无脑复制：首先大部分命令都有先后顺序，就是要上一个命令执行成下一个才能执行成功，对于不熟悉的命令可以直接复制问 AI 这样还能顺带学习学习；其次在有些情况下多个命令一起执行会出现奇怪的错误，而且有些命令旁边有注释，有时候复制上去可能也会出现错误。 建议使用虚拟机：虽然虚拟机得性能有限，但是对于新手入门阶段是完全够用了，后续大型仿真再用双系统也比较熟悉了。而且虚拟机有一个快照功能，可以保存当前虚拟机的状态 (相当于存档)，这样如果后面出了问题要重新搭建环境，可以用快照回到上一个状态，这样就不用重头开始（我一般是安装好 ROS 拍一个、安装好 mavros 拍一个…）。 关于网络：由于一些懂得都得的原因，再加上每个人的网络环境不同，我们下载 GitHub上的资源、安装 Python 包、apt 安装包等会时快时慢，所以大家会换源，比如一开始的换 apt 软件安装源等。但是下载资源一定要耐心，如果是网络问题，可以尝试多执行几次命令，而且有些我也给了相应的解决方案。 1. 准备 1.1 下载源码 方式一： 从 Github 上下载，但是比较考验个人网速 sudo apt install git git clone https://github.com/PX4/PX4-Autopilot.git # 下载源码 mv PX4-Autopilot PX4_Firmware # 更改目录名 cd PX4_Firmware git checkout v1.14.0 # 切换版本 git submodule update --init --recursive # 更新下载子模块 方式二： 从提供的网盘里下，或者从QQ群(961297255)里下载 链接: 百度网盘 请输入提取码 提取码: rbrk 下载后解压，然后执行下面命令： cd PX4_Firmware wget https://gitee.com/tyx6/mytools/raw/main/px4/set_executable.sh chmod +x set_executable.sh ./set_executable.sh 1.2 安装依赖 sudo apt install ros-dev-tools cd ~/PX4_Firmware/Tools/setup 修改文件并备份 （就把 pip 安装源换成了清华源），这一步是可做可不做，如果觉得python 包下载太慢了，可以试试 sed -i.bak 's|\/requirements.txt|\/requirements.txt -i https:\/\/pypi.tuna.tsinghua.edu.cn\/simple|' ./ubuntu.sh chmod +x ubuntu.sh ./ubuntu.sh --no-nuttx --no-sim-tools # 这是官方提供的脚本 有两个可选参数 # --no-sim-tools 不安装仿真环境 # --no-nuttx 不安装交叉编译环境 #（如果需要自己编译飞控固件，烧录到飞控中，那就需要交叉编译环境） # 脚本执行时间，跟个人网络有关，可能需要一段时间 重启电脑 1.3 安装 Gazebo Gazebo是一款强大的3D仿真软件，主要用于机器人学的研究和开发。它提供了高度逼真的物理模拟环境，包括动力学、碰撞检测、传感器模型以及与真实世界相似的物理属性如重力、摩擦力等。Gazebo可以模拟各种类型的机器人，从移动机器人、无人机到机械臂，甚至可以模拟整个城市环境。 根据上图说明，Gazebo 官方做了更新将之前的 Gazebo Ignition 命名为 Gazebo，以前的 Gazebo 现在叫 Gazebo Classic ，而 Ubuntu 22.04 及以后的版本就支持 Gazebo (Gazebo Ignition) 。 因为几年前官方对 Gazebo 进行了重大架构变更，然后将变更后的版本叫 Gazebo Ignition，旧的仍叫 Gazebo。后面Gazebo Ignition 逐渐成熟并经过使用验证，所以他结束了旧的 Gazebo ( Gazebo 11 是 Gazebo Classic 的最后一个版本，支持到 2025 年 )，并重新对它们命了名。 cd ~/PX4_Firmware/Tools/setup ./ubuntu.sh --no-nuttx # 这一步会安装仿真环境，包括 gazebo # 脚本执行时间，跟个人网络有关，可能需要一段时间 再运行一下 gazebo ： gz sim 2. 安装 Micro XRCE-DDS Agent 在 ROS2 中 PX4 使用 uXRCE-DDS 中间件来允许在配套计算机上发布和订阅 uORB 消息，就像它们是 ROS2 话题一样。这提供了 PX4 和 ROS2 之间快速可靠的集成，并使 ROS2 应用程序更容易获取车辆信息和发送命令，如上图所示。 这应该跟 ROS2 将中间件改为 DDS 有关，但是官方又说明了在 ROS2 中仍可以使用 MAVROS，可能官方觉得在 ROS2 中 Micro XRCE-DDS Agent 更好用 ，也可能是因为 MAVLink 是外部通信协议，uORB 是内部通信协议。 注：如果想用 Mavros 请参考这篇文章 ubuntu搭建PX4无人机仿真环境(2) —— MAVROS安装(适用于ROS1、ROS2)-CSDN博客 使用方法跟 ROS1 类似，这里不做描述。 Micro XRCE-DDS Agent 与 MAVROS 的对比（来自豆包AI，仅供参考） MAVROS 是 ROS（机器人操作系统）生态中连接 MAVLink 协议设备（如 PX4、ArduPilot 飞控）的主流工具，本质是 ROS 与 MAVLink 的桥梁。二者的核心差异体现在如下方面： 维度 Micro XRCE-DDS Agent MAVROS 核心定位 资源受限设备与 DDS 分布式网络的通信代理，支持多设备协同 ROS 与 MAVLink 设备（如飞控）的通信桥梁，专注无人机控制 生态兼容性 兼容 DDS 生态（如 Fast DDS、Cyclone DDS），可与非 ROS 系统集成 强依赖 ROS 生态，仅支持 ROS 节点与 MAVLink 设备交互 资源占用 客户端（Client）极轻量（适合 MCU 等嵌入式设备），Agent 本身资源消耗中等 依赖 ROS 节点和进程，资源占用较高（不适合极简嵌入式环境） 灵活性 支持自定义数据类型，可灵活扩展消息结构，适应复杂分布式场景 消息类型固定为 MAVLink 标准消息，扩展需修改协议或自定义消息 实时性 原生支持实时性配置（通过 DDS QoS），适合低延迟场景 实时性依赖 ROS 调度，默认配置下实时性中等 适用场景 无人机集群协同、多传感器分布式融合、跨平台设备互联 单无人机与 ROS 系统的通信（如地面站控制、数据日志、任务规划） 优点 1. 分布式架构，支持多设备协同； 2. 轻量级客户端适合嵌入式； 3. 可自定义消息，灵活性高； 4. 强实时性与 QoS 保障 1. 无缝集成 ROS 生态，开发便捷； 2. 成熟稳定，支持 MAVLink 全功能（控制、参数、日志等）； 3. 社区活跃，问题易解决 缺点 1. 学习成本高（需理解 DDS 概念），目前资料相比于mavros少很多 ； 2. 与 ROS 集成需额外适配； 3. 对单设备简单通信场景略显复杂 1. 依赖 ROS，非 ROS 环境下使用不便，但非ROS环境也有其他基于mavlink的库可以使用 ； 2. 分布式多设备协同能力弱； 3. 资源占用较高，不适合极简嵌入式 下载源码： git clone -b v2.4.3 https://github.com/eProsima/Micro-XRCE-DDS-Agent.git 编译： cd Micro-XRCE-DDS-Agent mkdir build cd build cmake .. make # make 的时候还会下载代码，跟个人网速有有关，大概要10-20分钟 安装： sudo make install sudo ldconfig /usr/local/lib/ # 更新动态链接器的缓存 3. 编译 cd ~/PX4_Firmware make px4_sitl gz_x500 # 这步可能有点慢 出现这个表示编译成功 错误 ：如果在虚拟机中可能遇到下面错误，这是由于在虚拟机设置中开启了 3D 图形加速，导致系统的 OpenGL 版本降低。 参考这个 Issue 中的解决方法，降低仿真使用的渲染引擎的版本 修改处大概在 73 行（PX4_Firmware/ROMFS/px4fmu_common/init.d-posix/px4-rc.simulator）： sed -i 's/${gz_command} ${gz_sub_command} -g &/${gz_command} ${gz_sub_command} -g --render-engine ogre \&/' ~/PX4_Firmware/ROMFS/px4fmu_common/init.d-posix/px4-rc.simulator 错误 ：如果编译过程中出现类似下面错误，应该是 gz_bridge 启动超时 INFO [gz_bridge] world: default, model name: x500_0, simulation model: x500 ERROR [gz_bridge] Service call timed out ERROR [gz_bridge] Task start failed (-1) ERROR [init] gz_bridge failed to start ERROR [px4] Startup script returned with return value: 256 参考下面链接中给出的解决方法 make px4_sitl gz_x500出错 - 哔哩哔哩 然后，再重新编译 4. 通信 打开一个终端，启动 MicroXRCEAgent： MicroXRCEAgent udp4 -p 8888 打开另一个终端，启动仿真： cd ~/PX4_Firmware make px4_sitl gz_x500 都启动后，可以看到通信成功 5. offboard 测试 创建工作空间： mkdir -p ~/ros2_ws/src 下载源码： cd ~/ros2_ws/src git clone https://github.com/PX4/px4_msgs.git git clone https://github.com/PX4/px4_ros_com.git 编译： cd ~/ros2_ws colcon build 更新环境： echo "source ~/ros2_ws/install/setup.bash" >> ~/.bashrc source ~/.bashrc #使环境生效 测试： 先启动 QGC 地面站，然后执行下面命令，不然有可能无法起飞 终端一，启动 MicroXRCEAgent： MicroXRCEAgent udp4 -p 8888 终端二，启动仿真： cd ~/PX4_Firmware make px4_sitl gz_x500 终端三，启动官方 offboard 案例（上升5米）： ros2 run px4_ros_com offboard_control 注：如果过了一段时间，无人机无法 offboard 起飞，程序都正常启动，这时可以尝试下面命令 cd ~/ros2_ws/src rm -f ./px4_msgs/msg/*.msg cp ~/PX4_Firmware/msg/*.msg ./px4_msgs/msg/ # rm -f ./px4_msgs/srv/*.srv # v1.15.0 之后 # cp ~/PX4_Firmware/srv/*.srv ./px4_msgs/srv/ # v1.15.0 之后 # cp ~/PX4_Firmware/msg/versioned/*.msg ./px4_msgs/msg/ # v1.16.0 之后 然后重新编译 source /opt/ros/humble/setup.bash cd ~/ros2_ws colcon build 编译成功后，记得 source 一下，再重新offboard测试 到这 PX4 无人机基本仿真环境就搭建完成了，大家可以基于此来拓展自己的仿真。 参考 PX4 ROS 2 User Guide PX4 documentation uXRCE-DDS PX4 Ubuntu Development Environment a-new-era-for-gazebo Unable to ros2 topic echo specific topics - PX4 Autopilot - Discussion Forum 如有其他问题，或者发现文章有错误，请在评论区留言 Keep learning！ 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
tp-s477zzvxmjdto8hrjf2wlhmwvhw3b7cg86xhgafzlbmh6xrf 3 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
dHAtY2dybzBrNW9ucmw4cG9sd2R5ZjR4ZHIwaTB3bHprd2o1cHVjbXRuandwdWZrOWVo,.cn的 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
http://codehub.ajiakesi.cn/ key是 sk-Xisjfvxr7qQR9dbMPCyAkFepF6P2bFA1rn4wjj8pKQfhTJV6 3 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
http://64.32.27.8:3000 sk-xiwAKqkKmM7U0qg5ZVJgFN65NKnsx0JLCrc6XxRGmfRhW7zH MiniMax-M3 6 个帖子 - 5 位参与者 阅读完整话题
想买一个二手iphone xs/xr及其以上的，用来内购ap store，只需要能正常开机、可还原、登录ID就行，应该买哪个型号，大概什么价位是合理的 3 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
知名代理软件客户端 v2rayN / NG开发者发布跳过证书验证参数被移除的说明。开发者表示，Xray-core 在v26.2.6版本中，正式移除了TLS配置中的 allowInsecure 参数。“跳过 TLS 证书验证” 这种做法存在一定的安全风险，因此Xray官方决定用更安全、更明确的证书固定机制来替代它。自2026年6月1日起，所有使用了新版Xray内核的用户，只要配置中存在 allowInsecure 字段，均会出现报错，导致内核无法启动。作为过渡期解决方案， v2rayN 7.22.5版本已临时恢复对“跳过证书验证”功能的支持 。但Xray将于8月1日彻底禁用相关参数，届时此方案将不再有效。用户和机场需要尽快完成配置更新。 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
@ rprx 为什么埋个定时炸弹？六月一日准时引爆。一怒之下下单了 surge
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先两上个我做的meme赞美tibo codexradar.com Codex 雷达 得益于重置之神 tibo 三天两头地重置,我们需要更加灵活地分配任务额度, 最近在使用20x时深度配合发现的一个 codex 雷达网站,它能根据网上的一些信息源对重置进行概率预测(因为是预测所以多少有些偏差) 高于 50%认为是高概率，但是高概率不会发邮件通知，只有官方确认开启才发邮件通知 后来跟作者提了需要一个降智检测,他也加上了,这个功能还在持续校准中 自从有了这个雷达,我的睡眠时间更少了 开蹬! 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
tp-sg4wag8f3zmym1qrjw6erbb8csweizq3fc1c8tt7ptajet20 tp-ey8zfjvexfe6fyuwxi3tfc7qyeeppo0f568jgilo04vueip0 tp-syb76tabpbug9iv3xrutm9c68cyojnjmh1psj5wwqkk1lei2 用不完了，没办法续费，罪过罪过 5 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
如果同一个电脑，同一个网络，同一个协议（尤其是 Vless ），会出现 xray 可以连接，mihomo 无法连接的情况吗？就是说相同协议，xray 代理流量特征会更不容易识别吗？ 纯好奇，网络上没有相关的讨论，AI 也只能给出理论上的答案（ xray 的伪装性会比 mihomo 更好）
如果同一个电脑，同一个网络，同一个协议（尤其是 Vless ），会出现 xray 可以连接，mihomo 无法连接的情况吗？就是说相同协议，xray 代理流量特征会更不容易识别吗？ 纯好奇，网络上没有相关的讨论，AI 也只能给出理论上的答案（ xray 的伪装性会比 mihomo 更好）
现在有xreal的pro2，说实话使用场景真的有限 在看rokid的ai眼镜，脑补了一下骑行导航和接入claude的场景，好像有点搞头，就是不知道现在的设备能达到什么效果 4 个帖子 - 4 位参与者 阅读完整话题
API key：tp-c5otezemijw448of5eycvpw6qxr2wujzc9v5olz52gl0tjk8 兼容 OpenAI 接口协议： https://token-plan-cn.xiaomimimo.com/v1 兼容 Anthropic 接口协议： https://token-plan-cn.xiaomimimo.com/anthropic 3 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
(dHAtYzJwd2dzNDR3cmk0eHhkcXZlanBhMXRmbWtyZmt2aHlrbzZnNzJ2YXo1NjMzejd0ICAg) base64解码 https://token-plan-cn.xiaomimimo.com/v1 https://token-plan-cn.xiaomimimo.com/anthropic 用不完了，需要的自取 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
https://token-plan-cn.xiaomimimo.com/v1 https://token-plan-cn.xiaomimimo.com/anthropic tp-cm39ug031jqtew0ofcu7w3fw2770o8cz8d3j104y99nxryg2 4 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题