因为百度网盘官方客户端的广告真的很多，而且界面又乱又难看，前段时间也刚好申请了百度网盘的api，所以就打算在电脑上装个openlist用来替代百度网盘的客户端。

openlist安装

在openlist的官网页面又openlist的一键安装脚本，但是要求使用linux系统，不过在手动安装界面有windows openlist安装里面提到使用winget或者scoop安装，这里我是使用的winget。在终端使用winget install OpenListTeam.OpenList即可安装openlist，安装微软官方的说法，winget好像是windows11内置就有的，也有可能是需要在Microsoft Store中安装的。我之前是通过Powertoy的组件自动安装的，所以不太清楚正常的安装方式应该是什么样的。在安装完openlist之后，使用openlist server命令即可打开openlist服务，使用openlist admin set NEW_PASSWORD命令可以设置admin用户的密码，初始用户名是admin，初始密码是随机的，在终端上应该有显示。然后接下来就是安装官方教程配置存储就可以了。有关百度网盘api的申请这个文档里说的很清楚了，不过前不久百度网盘的api好像一直在维护状态，不允许个人用户申请，但是最近有开放了，所以我才开始配这个openlist网盘。不过我试了一下这个教程中的三种方法，好像这又第一种这个需要百度网盘开发者权限开发者权限的是有效的。另外两种我在尝试的时候一种报错，所以最后就用了第一种。然后我讲一下一些有关存储的配置和一些注意事项吧，这里的挂载路径就是指你要把百度网盘的哪个目录出来，然后web代理是要勾选上的，不然在下载大文件的时候会报错。自定义破解UA要填上pan.baidu.com，其他配置就按照官方教程来就好了。

基于 Kubernetes 的云原生博客系统与联邦学习模型训练/推理平台

具体可以查看github项目：项目链接

一、项目整体概述

本项目构建了一个运行于 Kubernetes 集群之上的高度自动化的多工作负载云原生系统，核心目标不仅是功能实现本身，更强调 从模型训练、参数聚合、模型部署到在线推理与业务服务的全流程自动化。

系统以 Kubernetes 作为统一调度与控制平面，将模型训练、联邦参数聚合、在线推理服务与 Web 应用服务全部纳入容器编排体系，实现：

• 训练任务的自动调度与生命周期管理
• 模型参数聚合流程的自动触发与执行
• 推理服务的自动部署、自动恢复与自动扩展
• 博客业务服务与模型服务之间的自动解耦与协同运行

在算法层面，项目采用 PyTorch 框架，基于 LSTM 神经网络结构 实现中文文本情感分类任务，并引入 联邦学习（Federated Learning） 训练范式，训练结束后自动开启相关聚合任务，通过多训练节点协同优化模型参数，同时使用轮次聚合和基于样本权重的的平均，实现对训练过程的优化，在不共享原始数据的前提下完成模型训练，为分布式、自动化训练流程提供算法基础。

在系统层面，项目采用 前后端分离架构 + 微服务化设计，并通过 Kubernetes 对各组件进行容器编排、状态管理与弹性伸缩，使整个系统能够在最少人工干预的情况下完成部署、运行与演化。