作者： Fung

Windows性能监控软件

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Traffic Monitor

是一款用于Windows平台的网速监控悬浮窗软件，可以显示当前网速、CPU及内存利用率等，支持嵌入到任务栏显示

TrafficMonitor依赖于Microsoft Visual C++ 运行环境

Traffic Monitor拥有两个版本：标准版 & Lite版

下载地址：

Microsoft Visual C++：https://learn.microsoft.com/zh-cn/cpp/windows/latest-supported-vc-redist?view=msvc-170

GitHub：https://github.com/zhongyang219/TrafficMonitor

Gitee：https://gitee.com/zhongyang219/TrafficMonitor

27/03/2025
如何停止Windows更新
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打开终端输入（打开注册表）：
```
regedit
```
打开以下目录：
```
HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\Microsoft\WindowsUpdate\UX\Settings
```
创建一个DWORD(32位)：

值命名为：
```
FlightSettingsMaxPauseDays
```
点击进入选择十进制输入想要暂停多少天，确定：

进入电脑设置选择暂停更新：

如果需要恢复更新直接点击继续更新即可：

建议每隔一段时间恢复一次更新，修复可能出现的电脑漏洞

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16/03/2025
Potplayer视频字幕生成与翻译
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本期教大家使用Potplayer播放器对没有字幕的视频生成字幕并使用AI翻译实时翻译成你需要的语言

需要的软件和文件

Potplayer（功能强大的多媒体播放器软件）

本人写的Potplayer AI 翻译插件（开源，需要配合调用AI API，使用OpenAI API 兼容规范）

服务商 AI 部署模型 API URL地址，API 密钥，模型名称（API 调用服务商的 AI 服务）

Ollama (本地 AI 调用，本地 AI 部署软件）

需要翻译的视频（效果展示使用）

下载地址

Potplayer播放器： https://potplayer.tv/

Potplayer插件（开源）：https://github.com/Fung-2025/potplayer-translation-openaiapi

Ollama：https://ollama.com/

Ollama 模型地址：https://ollama.com/search

下载Ollama

打开终端输入：
```
ollama run qwen2.5:3b
```
我这里以qwen2.5:3b为例可以使用别的模型

等待下载完成

重新打开终端输入：
```
ollama serve
```
安装插件

将插件文件复制至：
```
C:\Program Files\DAUM\PotPlayer\Extension\Subtitle\Translate
```
打开Potplayer 右键，依次点击字幕，实时字幕翻译，实时字幕设置

来到这个界面：

使用条件：根据自己习惯选择

点击 OpenAI API，然后点击账户设置

第一行填入：模型名称和API URL地址（用&隔开：Model&API URL）

第二行填入：API密钥

以ollama本地模型为例

Ollama文档：https://ollama.com/blog/openai-compatibility

ModelAPI URL：
```
qwen2.5:3b&http://localhost:11434/v1/chat/completions
```
（注意使用&隔开）

API key：
```
ollama
```
字幕生成

右键，依次点击字幕，生成有声字幕，生成有声字幕

选择一个转换引擎建议选择：Faster-Whisper-XXL

按照性能选择型号，性能足够建议选择：large-v3或者large-v3-turbo

点击下载，等待下载完成

注意！（[250226]版可能不能下载引擎和模型）

如果不能下载可以使用下方法

[241211]版地址：点击下载

GitHub引擎地址下载：

https://github.com/Purfview/whisper-standalone-win/releases/tag/Faster-Whisper-XXL

勾选：提取声音时应用语音增强滤镜

勾选：尽可能将字幕保存在视频同目录中

自动生成：根据自己习惯选择

完成

频道地址：https://www.youtube.com/@fengfung

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08/03/2025
视频下载工具
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所需的程序：yt-dlp FFmpeg

GitHub地址： https://github.com/yt-dlp/yt-dlp

下载：https://github.com/yt-dlp/yt-dlp/releases

点击下载与自己电脑系统相应的安装文件包

FFmpeg依赖包(视频工具)下载地址：https://www.gyan.dev/ffmpeg/builds

下载第二个full版本完成后解压缩

Windows还可以用winget命令下载

下载命令:
```
 winget install yt-dlp.yt-dlp
```
使用此命令还会下载相关依赖：FFmpeg包(视频工具)

用法

简单下载使用
```
yt-dlp [URL...]
```
其他使用
```
yt-dlp [OPTIONS] [--] URL [URL...]
```
一些常规选项

全部请看GitHub说明，地址：

https://github.com/yt-dlp/yt-dlp#usage-and-options
```
-h, --help		显示帮助信息并退出
--version		显示程序版本信息并退出
-U, --update		将程序更新至最新版本
--write-subs		下载字幕文件
```
列出下载选项(注意大写F)
```
yt-dlp -F  [URL...]
```
然后根据 ID 下载，例如：
```
yt-dlp -f (id+id) [URL...]
```
从 Firefox 浏览器提取 Cookie下载:
```
yt-dlp --cookies-from-browser firefox  [URL...]
```
Firefox 浏览器下载地址

https://www.mozilla.org/en-US/firefox/new

自动选择最佳格式
```
yt-dlp -f "best" [URL...]
```
下载最佳质量的视频和音频，并自动合并：
```
yt-dlp -f "bv+ba/b" [URL...]
```
运行以下命令以下载某个频道的所有视频：
```
yt-dlp <频道或播放列表URL>
```
指定下载路径命令：
```
yt-dlp -o "/user/videos/%(title)s.%(ext)s"
```
/user/videos/ 是保存视频的目录。

%(title)s.%(ext)s 是文件名格式

mac OS安装

方法一：（推荐）

打开终端 (Command + Space 搜索 “终端”)

安装 Homebrew（如果尚未安装）：
```
/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"
```
Homebrew 是 macOS 上最流行的软件包管理器，可以方便地安装 FFmpeg。

安装 yt-dlp：
```
brew install yt-dlp
```
安装 ffmpeg：
```
brew install ffmpeg
```
方法二：

GitHub地址：

https://github.com/yt-dlp/yt-dlp#recommended

点击第三个YT-dlp_macos 或者直接点击以下链接

https://github.com/yt-dlp/yt-dlp/releases/latest/download/yt-dlp_macos

将yt-dlp_macos文件改名为yt-dlp

打开终端 (Command + Space 搜索 “终端”)

运行以下命令移动到 /usr/local/bin/：
```
sudo mv ~/路径/yt-dlp /usr/local/bin/
```
加执行权限：
```
sudo chmod +x /usr/local/bin/yt-dlp
```
选择下载ffmpeg的最新版本网址：

https://evermeet.cx/ffmpeg

解压文件

运行以下命令移动到 /usr/local/bin/：
```
sudo mv ~/路径/ffmpeg /usr/local/bin/
```
```
sudo chmod +x /usr/local/bin/ffmpeg
```
其他命令请看Windows安装段落
02/03/2025
在Ubuntu上安装Ollama并拉取DeepSeek模型的步骤
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在Ubuntu上安装Ollama并拉取DeepSeek模型的步骤如下：

1. 安装Ollama

首先，确保你的系统已更新：

Linux终端运行代码
```
sudo apt update
sudo apt upgrade
```
然后，安装
```
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
```
2. 拉取DeepSeek模型

安装完成后，使用以下命令拉取DeepSeek模型：

ollama模型地址https://ollama.com/library/deepseek-r1

deepseek-r1 14b版本命令
```
ollama pull deepseek-r1:14b
```
3. 运行DeepSeek模型

拉取完成后，运行模型：
```
ollama run deepseek-r1:14b
```
4. 使用模型

现在你可以通过命令行与DeepSeek模型交互。

5. 停止和删除模型

停止模型对话：
```
/bye
```
删除模型（可选）：
```
ollama rm <model-name>
```
6. 更新Ollama（可选）

若有更新，使用以下命令：

通过再次运行安装脚本来更新 Ollama：
```
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
```
或者通过重新下载 Ollama：
```
curl -L https://ollama.com/download/ollama-linux-amd64.tgz -o ollama-linux-amd64.tgz
sudo tar -C /usr -xzf ollama-linux-amd64.tgz
```
7.使用Page Assist浏览器插件

Firefox浏览器打开以下地址：

https://addons.mozilla.org/en-US/firefox/addon/page-assist

点击安装

Linux终端启动 Ollama 服务
```
ollama serve
```
点击插件即可使用选择Ollama模型使用

8.卸载Ollama

删除 ollama 服务：
```
sudo systemctl stop ollama
sudo systemctl disable ollama
sudo rm /etc/systemd/system/ollama.service
```
从 bin 目录中删除 ollama 二进制文件
```
sudo rm $(which ollama)
```
删除下载的模型以及 Ollama 服务用户和组：
```
sudo rm -r /usr/share/ollama
sudo userdel ollama
sudo groupdel ollama
```
删除已安装的库：
```
sudo rm -rf /usr/local/lib/ollama
```
ollama其他命令请查阅上几篇博客

如果使用Anything LLM，请参阅它的使用文档

https://docs.anythingllm.com/installation-desktop/linux
20/02/2025