A 机房的学生机上不了网。 准确说，是浏览器上不了网。教师端一开课堂控制，学生机的浏览器就打不开任何网页，页面上跳一句「该网页已被阻止」；但同一台机器上，其他程序照常联网，ping 通、下载正常、聊天工具在线。关掉课堂控制，浏览器立刻恢复。 B 机房同样的操作，一点事没有。（两个机房，下面用 A、B 代称。） 两边的软件是同一份安装包，学生机也是同一批镜像，接在同一台核心交换机上。看上去该出问题的地方都对得上，可问题只在一边。 现象有点分裂 「上不了网」这个说法太粗，得先把它拆开。 浏览器不行、其他程序正常，这个组合本身就说明问题不在链路上。为了把网络层彻底排除，我写了个脚本按层测一遍。下面的结果是脚本测出来的，不等于浏览器的实际表现——脚本走系统默认网络栈，不经过浏览器的代理和插件，它通不通只说明网络层的情况。 采集脚本测试项 结果 ping 网关 通 ping 8.8.8.8 通，47ms TCP 53（114 / 223.5.5.5） 通 nslookup www.baidu.com 解析成功 GET http://www.qq.com 200 GET https://www.baidu.com 连接被重置 这张表有两个地方容易读错。 两次请求访问的是不同网站——一个是 qq，一个是百度。所以只能得出「本次 HTTP 请求成功、本次 HTTPS 请求失败」，不能概括成「HTTP 放行、HTTPS 全断」。不同目标之间比较不出协议差异。 再就是，脚本取到 200 不代表浏览器能打开网页。浏览器里的实际体验是「什么都打不开」，连这个返回 200 的域名，在浏览器里也开不出来。 两条放在一起，指向的其实是同一件事：问题不在网络层，在浏览器这一层。 先确认不是软件本身的问题 怀疑软件之前，得先把「两套软件是否一致」这件事排除掉，否则后面所有分析都建在沙子上。 把两个机房的教师端安装目录和一份学生端程序全拷下来，569 个文件逐个算 MD5。两份教师端共有 120 个文件，逐字节相同，一个不差。核心程序的版本号、编译时间戳也对得上，都是 2.7.13488 这个构建。 随包分发的 8 个配置文件，wkssettings2.dat、ProcCheck.ini、Predefine.xml、Feature.dat、TDUninst.dat、RemoteCmd.ini、Resource.xml、Skin.xml，哈希全部相同。 软件本体这一层，干净。 顺带说一句，这里有个坑：拷过来的文件修改时间全是拷贝那一刻，说明不了任何事。判断软件版本要看 PE 头里的编译时间戳，不是文件时间。 把变量压到一台机器上 两台机器对比能比出差异，但比不出因果。A 断、B 不断，原因可能是软件、可能是配置、可能是网络、也可能是某个人动过某台机器。变量太多。 所以我把对比压到了同一台机器上。 同一台学生机、同一个采集脚本、同一个下午，只让「课堂控制开着还是关着」这一个变量变化，采两次： ...
一、痛点：课讲完了，学生学会了吗？ 先看三个场景，看看有没有你的影子： 花了两小时备了一节课，PPT 做得漂漂亮亮，讲得口若悬河。下课铃响，学生没提问，你以为效果不错。等到期末考试，一半人连基本概念都答不上来。 课堂上学生昏昏欲睡，你只能靠点名提问撑场面，结果叫起来的人一问三不知，空气更低沉了。 实训课上，你示范了一遍操作，学生跟着做了一遍，当下好像都会了。下周再问，全忘了。 这三个场景指向同一个问题：教学关注的是"我有没有讲完"，而不是"学生有没有学会"。 BOPPPS 就是解决这个问题的工具。它不是一套花哨的理论，而是一个帮你把课堂从"教师的独白"变成"学生的学习"的操作框架。 二、BOPPPS 是什么 BOPPPS 源自加拿大教学技能工作坊（ISW, Instructional Skills Workshop），最初用于高校新教师培训，后来被全球 30 多个国家的教育机构采用。 它的核心思想很简单：把一节课拆成六个环节，每个环节都有明确目的。 六个环节的首字母连起来就是 BOPPPS： 环节 英文 中文 核心问题 B Bridge-in 导入 学生为什么要在乎这节课？ O Objective 目标 这节课结束时学生能做什么？ P Pre-assessment 前测 学生现在会多少？ P Participatory Learning 参与式学习 学生怎么真正参与进来？ P Post-assessment 后测 学生真的掌握了吗？ S Summary 总结 学生带走的最重要的东西是什么？ 与"先讲概念、再举例、最后小结"的传统模式不同，BOPPPS 在每个环节都强迫你站在学生的角度想一个问题。下面逐个拆解。 三、六环节拆解 B — Bridge-in（导入）：让学生在乎这节课 导入不是走过场的"今天我们讲第三章"。它的目标是激活学生的注意力和好奇心，让他们产生"我想知道这个"的冲动。 有效的导入手段： 抛一个反常识的数据或事实。比如讲数据库索引时：“一张百万行的表，不加索引查一条数据要扫全表，加索引只要 3 次磁盘读取。3 次和 100 万次，你想知道怎么做到的吗？” 讲一个相关的小故事或场景。比如讲网络安全时：“上周隔壁学校教务系统被勒索病毒攻击，成绩数据全锁了。如果是你负责运维，你会怎么防？” 提一个学生回答不了但想知道答案的问题。比如讲经济学机会成本：“你现在坐在这里听课，最大的成本是什么？不是学费，是你用这两个小时能赚到的最多的钱。” 演示一个效果。比如讲 CSS：“花 30 秒看我从白底黑字变出一个页面。想知道怎么做到的吗？” 常见错误：导入太长（超过 5-8 分钟）、导入和内容脱节、用"今天我们讲 XX 章"代替导入。 ...
文章转载于：灰帽大于 文档版本：v1.1 适用场景：Windows 系统应急响应、恶意软件分析、安全事件调查 前言：应急响应工具的重要性 在安全事件发生后，快速、准确地获取现场信息是应急响应的关键。Windows 系统作为企业最常见的操作系统，掌握其应急响应工具体系至关重要。 应急响应核心目标： 🔍 发现异常 - 识别入侵痕迹和异常行为 📊 保留证据 - 收集日志、内存、文件等关键证据 🛡️ 控制影响 - 阻止威胁扩散，保护关键资产 🔎 追溯溯源 - 分析攻击路径，定位攻击来源 第一章：工具分类总览 1.1 工具分类体系 Windows 应急响应工具按功能可分为以下几大类： Windows 应急响应工具体系 │ ├─ 📊 进程与行为分析 │ ├─ Process Monitor │ ├─ Process Explorer │ ├─ Autoruns │ └─ ProcDump ├─ 🌐 网络分析 │ ├─ Wireshark │ ├─ TCPView │ └─ 内置命令（netstat） ├─ 📁 文件分析 │ ├─ VirusTotal │ ├─ Strings │ └─ Sigcheck ├─ 💾 内存取证 │ ├─ Volatility │ ├─ DumpIt │ └─ WinPMEM ├─ 📝 日志分析 │ ├─ Sysmon │ ├─ Event Log Explorer │ ├─ LogParser │ └─ WELA ├─ 🔗 持久化检测 │ ├─ Autoruns │ ├─ RegRipper │ └─ Persistence Ripper ├─ 🔬 恶意代码分析 │ ├─ IDA Pro / Ghidra │ ├─ x64dbg │ └─ YARA ├─ 🧠 威胁情报 │ ├─ 微步在线 │ ├─ VirusTotal │ └─ MalwareBazaar └─ 🎯 综合响应平台 ├─ Velociraptor ├─ KAPE ├─ Eric Zimmerman工具集 └─ CyLR 1.2 工具获取渠道 官方与可信来源： ...
安装完 Windows 11 新系统后，微软会强制要求登录微软账户才能继续。想用本地账户、不想绑云服务、或者装机环境根本没网——跳过这一步的理由很多。 微软和用户之间这场"猫抓老鼠"打了三年：24H2（2024 年下半年）封了虚假邮箱法，2025 年 3 月直接把最经典的 oobe\bypassnro 脚本从系统镜像里删了，25H2 又陆续堵上了好几个口子。但截至目前（2026 年 8 月），仍然有多条路可以走。 本文测试环境：Windows 11 Insider Preview Build 29617（中文版），部分方法兼容 24H2 / 25H2。 快速选择指南 你的情况 推荐方法 耗时 新装机，用 U 盘装系统 方法一：Rufus 5 分钟 系统已开始安装，卡在登录页 方法二：WinJS 控制台 30 秒 提前准备了 .reg、Shift+F10 能用 方法三：注册表文件（双击导入） 2 分钟 忘了准备 .reg、Shift+F10 还能用 方法四：reg add 命令补救 3 分钟 想一劳永逸、不怕折腾 方法五：无人值守文件 15 分钟 专业版/企业版/教育版用户 方法六：域加入 10 秒 以上全部失效 方法七：先登录再切 3 分钟 方法一：Rufus 制作定制安装盘（最彻底，推荐） 如果你是从 U 盘全新安装系统，直接从源头解决问题——让安装盘本身就不要求微软账户。 ...
我教的班上，大一新生第一次用 AI 工具时，屏幕上弹出的词十个有八个不认识。LLM（Large Language Model）、Prompt、RAG（Retrieval-Augmented Generation）、Fine-tuning——不是说这些词有多难，而是没人用他们听得懂的方式解释过。 前几天整理了一份教学用的术语对照表，顺手改成了一篇能直接发给学生看的文章。不要求先修课程，不需要会写代码。 整个解释框架就一个比喻：把 AI 当成你新招的员工。 第一阶段：认识你的新员工 LLM / Large Language Model（大语言模型） — AI 的脑子。 你用的豆包、Kimi、ChatGPT，不管叫什么名字，底层的"大脑"都叫 LLM。它读过巨量的文字，所以什么都能聊两句。类比：一个读过全世界所有书的学霸。 AIGC / AI Generated Content（生成式 AI） — AI 这个工种的岗位名称。 能自动写文章、画图、剪视频的工具，都属于 AIGC。类比：AI 的岗位说明书，专门搞创作的那类工种。 AGI / Artificial General Intelligence（通用人工智能） — 终极形态，目前还在科幻阶段。 现在的 AI 只能干特定的事（写字、画画、写代码），AGI 指的是未来某天 AI 变得跟人类一样全能，什么活都能接。类比：钢铁侠的贾维斯。 第二阶段：怎么给 AI 派活 Prompt（提示词） — 你下的工作指令。 你对 AI 说的每句话都是 Prompt。“写个文案"和"写一篇 800 字的头条风格文案，带悬念开头，目标读者是大学生”，结果天差地别。类比：点外卖时的备注栏——写得越清楚，做出来的越对味。 System Prompt（系统提示词） — 给 AI 设的人设。 在聊天开始之前，先告诉它"你是一个有十年经验的高职计算机老师"。接下来的对话，它都会用老师的方式回答。类比：给员工发工牌——你是什么岗位，就按什么规矩办事。 Context（上下文） — AI 的工作记忆。 决定了 AI 能一次性记住多长的对话、读完多长的文件。窗口越大，它能同时处理的复杂信息就越多。类比：办公桌大小——桌子越大，一次摊开的资料越多。 ...
前两天刷到一篇公众号，讲怎么在 Mac 上把大模型跑在本地。看完觉得思路挺清楚，就想在自己 Windows 笔记本上复刻一遍——结果发现，步骤能对上，但"能跑多大模型"这件事，在两台机器上完全不是一回事。这篇把坑和原理都记下来，方便你也跟着做。 先搞清楚：本地大模型到底吃的是什么 模型不是凭空跑的。它得先加载进内存（或显存）才能推理，所以一台机器能跑多大的模型，取决于两件事：内存够不够，以及显卡能不能帮上忙。 这里 Mac 和 Windows 的差别最关键： Mac 的 M 系列芯片用的是统一内存——CPU 和 GPU 共用同一块内存。系统有多少 RAM，模型就能用多少。所以一台 16GB、32GB 的 Mac，跑起中等模型来很从容。 Windows 笔记本大多内存和显存是分开的。有独立显卡（N 卡 / AMD）的话，模型优先塞进显卡的显存（VRAM），速度最快；没有独显，或者显存不够，就退回到内存 + CPU 跑，能跑，但慢，系统还会拿硬盘当临时内存，更卡。 一句话：Mac 看总内存，Windows 先看显卡显存，再看内存。 动手前，先看自己的机器 不用装任何软件，两分钟就能查完： 内存多大：设置 → 系统 → 关于，看"已安装的内存 (RAM)"。 显卡显存多大：任务管理器 → 性能 → GPU，右上角看"专用 GPU 内存"（比如 4GB / 6GB / 8GB）。 处理器：同一页也能看到 CPU 型号。 粗略的参考（有独显时看显存，没独显看内存）： 8GB 左右：只能玩 3B~7B 的小模型，图个能对话。 16GB+：7B 流畅，可以试 14B。 32GB+：20B 往上也行，但别指望太快。 如果手头机器本来就紧巴，像我这台，老实说带不动大模型——知道流程就行，别硬上。学校机房或者有独显的机器再试。 装运行底座：Ollama 不管 Mac 还是 Windows，真正干活的是同一个东西——Ollama。它负责下载、加载、在本地跑模型，还顺手开一个本地接口给别的软件调用。 ...
一条自动抓取、AI 翻译、入库、展示的内容流水线。全程 Cloudflare 免费额度，零服务器。 🖥️ 案例展示：ai.wanzf.com —— 这是我搭建的实例，每天 08:00 自动更新。 背景 每天刷好几个网站看资讯，来回切换效率很低。中文的还好，英文的还得逐篇翻译，看了几篇就烦了。 能不能让机器自动干这件事——每天定时抓取几个中英文科技源，英文自动翻译成中文，统一展示在一个网页上，打开就能看？ 答案是可以，而且零成本。Cloudflare 免费套餐里有四个组件，拼起来就是一条完整的自动内容流水线。 这篇就以"科技资讯聚合"当例子，但流水线本身不绑死任何主题——改几个 RSS 地址就能追别的东西：行业动态、AI 论文、设计趋势、竞品情报，都一样跑。 这个项目做了什么 每天北京时间 08:00 自动运行 从 5 个数据源各抓 2 篇热门文章（HN、V2EX、少数派、阮一峰周刊、36氪） 英文源（HN）走 Workers AI 翻译成中文摘要 中文源直接存原文 全部存进 D1 数据库，网页展示 自定义域名访问：ai.wanzf.com 架构很简单： Cron 定时触发（每天 08:00） │ ▼ Worker 主逻辑 │ ┌────┴────┐ ▼ ▼ 英文源 中文源 HN API V2EX API / RSS │ │ ▼ │ Workers AI │ 翻译成中文 │ │ │ └────┬────┘ ▼ D1 数据库 │ ▼ 网页展示 (ai.wanzf.com) 四个 Cloudflare 免费组件就够： ...
记录 wanzf.com 博客在 Hugo + PaperMod 基础上的深度定制过程：Giscus 评论暗色跟随、三屏目录侧边栏、国内分享按钮、代码块美化、随机 Emoji Favicon 等实用改造。 前言 PaperMod 默认配置已经很完善，但用久了总觉得少了点什么。评论系统要接、目录导航要改、分享按钮国内用不了、代码块太朴素……一个个小改动累积下来，博客终于变成了现在的样子。 本文记录的是亮点改动，不写 PaperMod 开箱即用的功能。基准是从 Hugo + PaperMod 默认配置出发，最终效果见 wanzf.com。 1. Giscus 评论系统 + 暗色主题跟随 为什么选 Giscus Giscus 是基于 GitHub Discussions 的评论方案，免费无广告，不需要自建数据库。只要在 GitHub 仓库开启 Discussions，在 giscus.app 配置好参数即可。 配置参数 在 hugo.toml 中添加 Giscus 相关配置： [params.giscus] repo = "wanzif/MyBlog" repoId = "R_kgD*****" category = "Announcements" categoryId = "DIC_kwDOSfb****" mapping = "pathname" theme = "preferred_color_scheme" lang = "zh-CN" theme 这里配的是初始默认值，实际运行时会被下面的 JS 动态覆盖。 覆盖主题默认模板 PaperMod 的评论模板在 layouts/partials/comments.html。创建同名文件即可覆盖。我选择用 JS 动态创建 Giscus script，而不是写死 HTML 标签——这样可以在初始化时就传入正确的主题，避免首次加载时评论区和页面主题不一致： ...
从注册账号到绑定域名、部署上线、配置图床，手把手带你用 Hugo + Cloudflare Pages + R2 搭建一个零成本、国内可访问的个人博客。每一步都附带预期输出和踩坑记录。 配套阅读：遇到 Git 相关报错，请参阅《Git 完全指南：Hugo 博客开发者的版本控制手册》 前言 为什么选这套方案 方案 费用 国内访问 备案 部署体验 WordPress 云服务器 ¥300+/年 ✅ 需要 手动上传 Hexo + Vercel 免费 ❌ 不需要 推送即发布 Hugo + CF Pages + R2 免费 ✅ 不需要 推送即发布 Hugo：Go 语言编写的静态网站生成器，编译速度毫秒级 GitHub：代码托管，免费 Cloudflare Pages：静态网站托管，免费，国内 CDN 加速 Cloudflare R2：对象存储，免费 10GB/月，兼容 S3 API 适合谁 有一定命令行基础、想从零搭建个人博客的读者。每一步都附带预期输出和我踩过的坑。 第1章：账号与域名准备 1.1 注册 GitHub 访问 https://github.com，点击 Sign up 注册。 1.2 注册 Cloudflare 访问 https://dash.cloudflare.com，注册并验证邮箱。 ...
适用项目：GitHub 博客项目（https://github.com/wanzif/MyBlog.git） 适用系统：Windows 11 / Linux（CentOS 7、Ubuntu 等） 1. Windows 安装 Git 方法一：winget 安装（推荐） 第 1 步：确认 winget 可用 打开 PowerShell 或 CMD，输入： winget --version 正常输出示例： v1.9.25200 ⚠️ 报错：‘winget’ 不是内部或外部命令 C:\Users\Wan>winget install Git.Git 'winget' 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序 或批处理文件。 原因： winget 是 Windows 11 自带的包管理器，但某些精简版/Ghost 系统、或 PATH 环境变量被修改后，winget 可能不在 PATH 中。 解决方法（按优先级尝试）： 方案 A：PowerShell 一行命令注册（最快，推荐首选） WinGet 是 Windows 自带的"应用安装程序"组件，可能只是没注册。打开 PowerShell，输入： Add-AppxPackage -RegisterByFamilyName -MainPackage Microsoft.DesktopAppInstaller_8wekyb3d8bbwe 执行完后重启终端，再试 winget --version。 这个命令的原理：WinGet 作为 App Installer 的一部分已预装在 Windows 11/10（1809+）中，首次登录时系统会异步注册，但有时没触发成功。这条命令就是手动触发注册。 ...