Daily Productive Sharing 672 - Books on Money

Mark Manson 推荐了十二本理财读物，包括所有人都听说过的《穷爸爸，富爸爸》。当然也有这几年新推出的 I Will Teach You to be Rich，Your Money or Your Life，The Millionaire Fastlane 等畅销书。不过 Morgan Housel 的 The Phycology of Money 并不在其中，其实这本书也非常棒！
1 Intelligent Investor
2 Your Money or Your Life
3 A Random Walk down Wall Street
4 Fooled by Randomness
5 Rich Dad, Poor Dad
6 The Richest Man in Babylon
7 I Will Teach You to be Rich
8 The Millionaire Next Door
9 Irrational Exuberance
10 The Essays of Warren Buffett
11 Liar’s Poker
12 The Millionaire Fastlane

https://letters.acacess.com/daily-productive-sharing-672/

Daily Productivity Sharing

Daily Productive Sharing 672 - Books on Money

One helpful tip per day:)

Mark Manson recommended twelve financial books, including the well-known Rich Dad, Poor Dad. Of course, there are also bestsellers released in recent years, such as I Will Teach You to be Rich, Your Money or Your Life, and The Millionaire…

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公告地址 / 曾经的羊毛

整上这段代码，再加自定义域就可以了

async function replace_response_text(response, upstream_domain, host_name) {
let text = await response.text()

var i, j;
for (i in replace_dict) {
j = replace_dict[i]
if (i == '$upstream') {
i = upstream_domain
} else if (i == '$custom_domain') {
i = host_name
}

if (j == '$upstream') {
j = upstream_domain
} else if (j == '$custom_domain') {
j = host_name
}

let re = new RegExp(i, 'g')
text = text.replace(re, j);
}
return text;
}


async function device_status(user_agent_info) {
var agents = ["Android", "iPhone", "SymbianOS", "Windows Phone", "iPad", "iPod"];
var flag = true;
for (var v = 0; v < agents.length; v++) {
if (user_agent_info.indexOf(agents[v]) > 0) {
flag = false;
break;
}
}
return flag;
}

// Website you intended to retrieve for users.
const upstream = 'api.openai.com'

// Custom pathname for the upstream website.
const upstream_path = '/'

// Website you intended to retrieve for users using mobile devices.
const upstream_mobile = upstream

// Countries and regions where you wish to suspend your service.
const blocked_region = []

// IP addresses which you wish to block from using your service.
const blocked_ip_address = ['0.0.0.0', '127.0.0.1']

// Whether to use HTTPS protocol for upstream address.
const https = true

// Whether to disable cache.
const disable_cache = false

// Replace texts.
const replace_dict = {
'$upstream': '$custom_domain',
}

addEventListener('fetch', event => {
event.respondWith(fetchAndApply(event.request));
})

async function fetchAndApply(request) {
const region = request.headers.get('cf-ipcountry').toUpperCase();
const ip_address = request.headers.get('cf-connecting-ip');
const user_agent = request.headers.get('user-agent');

let response = null;
let url = new URL(request.url);
let url_hostname = url.hostname;

if (https == true) {
url.protocol = 'https:';
} else {
url.protocol = 'http:';
}

if (await device_status(user_agent)) {
var upstream_domain = upstream;
} else {
var upstream_domain = upstream_mobile;
}

url.host = upstream_domain;
if (url.pathname == '/') {
url.pathname = upstream_path;
} else {
url.pathname = upstream_path + url.pathname;
}

if (blocked_region.includes(region)) {
response = new Response('Access denied: WorkersProxy is not available in your region yet.', {
status: 403
});
} else if (blocked_ip_address.includes(ip_address)) {
response = new Response('Access denied: Your IP address is blocked by WorkersProxy.', {
status: 403
});
} else {
let method = request.method;
let request_headers = request.headers;
let new_request_headers = new Headers(request_headers);

new_request_headers.set('Host', upstream_domain);
new_request_headers.set('Referer', url.protocol + '//' + url_hostname);

let original_response = await fetch(url.href, {
method: method,
headers: new_request_headers,
body: request.body
})

connection_upgrade = new_request_headers.get("Upgrade");
if (connection_upgrade && connection_upgrade.toLowerCase() == "websocket") {
return original_response;
}

let original_response_clone = original_response.clone();
let original_text = null;
let response_headers = original_response.headers;
let new_response_headers = new Headers(response_headers);
let status = original_response.status;

if (disable_cache) {
new_response_headers.set('Cache-Control', 'no-store');
}

new_response_headers.set('access-control-allow-origin', '*');
new_response_headers.set('access-control-allow-credentials', true);
new_response_headers.delete('content-security-policy');
new_response_headers.delete('content-security-policy-report-only');
new_response_headers.delete('clear-site-data');

if (new_response_headers.get("x-pjax-url")) {
new_response_headers.set("x-pjax-url", response_headers.get("x-pjax-url").replace("//" + upstream_domain, "//" + url_hostname));
}

const content_type = new_response_headers.get('content-type');
if (content_type != null && content_type.includes('text/html') && content_type.includes('UTF-8')) {
original_text = await replace_response_text(original_response_clone, upstream_domain, url_hostname);
} else {
original_text = original_response_clone.body
}

response = new Response(original_text, {
status,
headers: new_response_headers
})
}
return response;
}

cfwokers会用不

刚整好cf的openai反代

#Mastodon #Python #Docker

▎feed2toot

好用的 Mastodon #RSS 订阅机器人，推荐使用 linuxserver/feed2toot 的 #Docker 镜像进行部署

项目地址｜项目文档

频道 @dejavuBlog
群组 @dejavuGroup

ios全新回归,请速度安装更新,所有旧版本均不可用,速度更新,使用方法如图
注意:变身密码随时变更,关注频道或APP可知道
https://apps.apple.com/app/id1659765963

近来阅读工具的变化：

1. RSS 阅读：Reader by Readwise 取代了 Inoreader + Reeder 的组合 — Reader 的 RSS 阅读设计很有意思，把所有新文章归类到新文章下，不再对文章来源做明显区分。阅读时的高亮会自动同步到 Readwise 里，方便之后回顾。

2. 稍后阅读：Reader by Readwise 取代了 Goodlinks — 原来看到长文章，会随手存到 Goodlinks 里，打上标签，然后有时间再阅读。现在都是直接存到 Reader 的 inbox 里。

3. 新文章发现：Refind + Twitter 取代了 Matter — Refind 是近来发现的一款新工具，非常好用；重新捡起 Twitter app 之后，发现首页的 For You 推荐做得非常不错。

readwise.io

Grow wiser and retain books better: Readwise sends you a daily email resurfacing your best highlights from Kindle, Instapaper, iBooks, and more.

一键在本地跑类似 ChatGPT 的方案来了！

LLaMA 是 Meta 开源的大语言模型。过去的这个周末里，现有人用 c语言做了重新封装，这样在单机上就能跑起来。昨天又有人做了 js 封装，通过 npm 就能一键下载安装！

真的是 NLP 的未来已来！

https://t.me/dps_build/56

Telegram

DPS Build

一键安装 LlaMA 的工具来了！

一键安装 LLaMA 之后，在一台 M1 Macbook Air上跑起了 7B 的模型，速度还OK。大概吃了4G 内存。

这台机器有 16G 内存，8核的 M1 CPU。跑起来之后，CPU 会跑满。

具体安装步骤：

1. npm install npx (没有 npm 的同学可以先装 npm，js 的包管理工具）
2. npx dalai llama
3. npx dalai serve

它会自动安装相关的 python 包，并下载 7B 的 LLaMA 模型。…

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随想
现在这个时代真方便

docker run -e BOT_TOKEN="6105200000:AAHDR2NHAi66cgExoyQ-tAz_xxxxxxccxc" -e CHAT_ID="206288688" -e MEMO_API="https://memo.xxxxx.cc/api/memo?openId=2aaxxxd-9f4e-441a-xxxx-xxxxxx1234" -d --name tgmemobot fwing/tgmemobot