AList 开源免费的网盘聚合挂载本地神器 Alist有什么用？（1）可以认为是各个网盘汇聚登入的神器，不用一会儿百度网盘客户端、一会儿阿里网盘客户端，一会儿其他网盘客户端，可以任何一个客户端可以登入目前几十种网盘。不用忍受各种网盘客户端的广告。支持上传下载预览（2）也可以驯服各种网盘，把各种网盘在本地打通，形成一个大的存储控制，让不支持webdav 的网盘都可以在支持webdav 支持本地挂载。当然Alist 不能突破会员限制。AList 是一款免费开源支持多存储的自建网盘程序 (文件列表程序)，可以轻松在 VPS 服务器、NAS、普通电脑 Win、Mac、Linux 上部署。它除了能作为一款自建网盘 (将文件保存在设备硬盘上) 外，最大的特色就是支持「挂载各大主流网盘」，免费将它们的空间“据为己用”！AList 提供了网页版界面能让你集中管理各大网盘的文件，支持文件上传下载、文件管理、预览图片、查看文档、在线播放音乐、视频等等。AList 网页版可以支持 PC 以及手机浏览器。而更加有用的是，AList 还支持对外提供 WebDAV 服务！也就是能将网盘转换成 WebDAV 协议，这样我们就可以用各种各样的软件来访问它们了 (比如使用播放器直接播放网盘里的视频)。本地硬盘存储SMB 共享 、WebDAV、FTP / SFTP对象存储 (S3 协议通用)百度网盘、阿里云盘、OneDrive (SharePoint)迅雷云盘、PikPak、天翼云盘、移动云盘、115 网盘腾讯微云、夸克网盘、Dropbox、GoogleDriveYandex.Disk、MEGA、Seafile、Cloudreve白嫖上百 TB 的网络资源！支持 WebDAV，直接在线播放比如你在阿里云盘、百度网盘、PikPak、OneDrive 等网盘上保存有接近 100 TB 的电影、视频、音乐资源，通过 Alist 挂载这些网盘，你不仅可以在浏览器上直接在线播放视频：而且通过 WebDAV 协议，你还能使用 nPlayer、Infuse、Fileball、Kodi、MX Player、KMPlayer、NOVA、VLC、PotPlayer 等播放器直接连接播放了！你完全不必花时间去下载，通过网页或 WebDAV 就能在线浏览和播放，不仅不占用你本机硬盘空间，甚至也不会占用服务器的流量 (实现你跟网盘直连) 。以后，你收集网络资源时，也只需保存到网盘里就行，不必真正下载到本地，省时省力，简直爽到飞起！而且如果借助「RaiDrive」等工具，还能把 Alist 的 WebDAV 服务直接挂载变成一个虚拟的本地“硬盘”来使用 (如上图)，可以用于备份、传照片、保存文档、播放原画质视频等等，用途更加广泛。四舍五入后，凭空就白嫖了几个亿的容量！Alist 部署安装教程：说了那么多，我们来说说 Alist 怎样安装吧。Alist 其实相比很多同类网盘列表程序，它在搭建部署的过程还是相对比较简单的，平台上可以支持 Windows、Mac、Linux 系统，还支持 Docker 部署，你几乎可以将 Alist 部署到任何的 VPS 服务器、树莓派、个人电脑上去。选择一：Alist Helper 桌面版 (适合新手 / 个人电脑使用)如果你打算在电脑上本机运行 AList，又或者不太熟悉命令行的操作，那么拥有 UI 图形界面的桌面版 AList 相比命令行将会更加容易上手！其中，有付费的官方版 Alist Desktop (定价 50 元)，以及第三方免费开源的 Alist Helper 可以选择。免费的 Alist Helper 几乎拥有官方 Alist Desktop 的全部功能，同时可以支持 Windows 和 macOS 系统，它旨在简化 Alist 的使用，可以通过图形界面快速管理 Alist，让您更轻松地开启、关闭 Alist 程序。Alist Helper 桌面版的功能：开源免费、无广告跨平台支持 Win 和 Mac自动启动 Alist最小化至系统托盘开机自启和开机静默启动能够快速查看alist的版本和管理员信息可调整的 alist 启动参数。可根据自己的特定需求和偏好来自定义启动参数。AList 的桌面版拥有漂亮直观的 UI 图形界面，使用上非常简单！对新手，或不喜欢命令行操作的朋友更为友好，上手使用几乎没有任何难度和门槛。选择二：Docker 部署 Alist 教程 (适合安装到服务器 / Nas 等长期运行)如果你想要在 Linux 系统上部署 Alist，比如各种 VPS 服务器、NAS、树莓派或普通电脑，打算长期运行，都推荐使用 Docker 进行安装部署。下面是一个在 Debian / Ubuntu / CentOS 上安装 Docker 的教程：1、安装 Docker安装 Docker 简单入门教程2、通过 Docker 部署 Alist 命令：docker run -d --restart=always -v /your/host/dir:/opt/alist/data -p 5244:5244 -e PUID=0 -e PGID=0 -e UMASK=022 --name="alist" xhofe/alist:latest # -v 是挂载数据目录，其中的 /your/host/dir 是你主机上的目录，自行修改 # -p 是绑定端口号，启动后可通过「http://主机IP:5244」进行访问 # 如需手动设置密码，则可以执行下面的命令： docker exec -it alist ./alist admin set 你的密码待 Alist 服务成功启动之后，我们就能通过浏览器访问它了：本机访问：http://127.0.0.1:5244局域网访问：http://局域网IP:5244公网访问：http://服务器公网IP:5244 (如部署在云服务器上可直接互联网访问)，如果是家庭宽带无公网 IP 的，那么需要额外配置「内网穿透」才可以实现。将网盘空间挂载到本地 (建立 WebDAV)Alist 作为一个网盘文件管理器，它后端支持挂载的存储服务非常非常多！包括但不限于本地硬盘存储、SMB 共享、FTP / SFTP、WebDAV、各大云服务的对象存储等，同时还可以支持各种网盘：百度网盘、阿里云盘、OneDrive (SharePoint)、迅雷云盘、天翼云盘、移动云盘、腾讯微云、PikPak、夸克网盘、Dropbox、Seafile 等等，非常丰富。在 Alist 的管理界面中的「存储」页面，我们可以随意添加它所支持的网盘。具体每一个网盘的添方法都有所区别，比如需要扫码登录账号获取 token 或 cookie 等，具体就需要大家「参考官网的文档」来使用了，比如这里有度盘和阿里的说明。AList 的 WebDAV 服务：AList 运行后就会开启 WebDAV 服务，供其他程序连接，下面是其连接信息，大家可以参考：URL http://主机IP地址:端口号/dav/将 AList 变成本地硬盘盘符比如有了这些信息，你就可以使用 RaiDrive 将 Alist 的 WebDAV 挂载成本地硬盘了。在安装好 RaiDrive 后，如下图：依次点击 1、2、3 添加 WebDav 服务，记得要取消掉 4 的地址选项，接着 http：主机IP、 端口：5244、路径：/dav、以及账号密码，之后点连接就搞定了。当然，其他的应用也都可以，比如在 Infuse、PotPlayer、nPlayer 等各种播放器里添加路径进行访问了。具体用法真的非常非常多，就看你的需求和创意了。AList 功能特性：部署方便，开箱即用；黑暗模式、国际化多语言支持文件预览（PDF、markdown、代码、纯文本等...）；支持 README.md 预览渲染画廊模式下的图像预览视频和音频预览，支持歌词和字幕Office 文档预览（docx、pptx、xlsx、...）文件永久链接复制和直接文件下载支持密码保护和身份验证提供 WebDav 服务Docker 部署、Cloudflare workers 中转文件/文件夹打包下载网页上传(可以允许访客上传)，删除，新建文件夹，重命名，移动，复制离线下载；跨存储复制文件；单线程下载/串流的多线程下载加速https://www.iplaysoft.com/alist.html

python pandas excel操作 1 获取一个excel文档的所有的sheet方法一：xls = pd.ExcelFile(file_name) sheets = xls.sheet_names num_sheets = len(sheets) print("Excel file contains", num_sheets, "sheets.") print(sheets)打印接轨：Excel file contains 2 sheets.['history', 'test_feature']方法二：sheet=pd.read_excel(file_name,sheet_name=None) print(list(sheet.keys())) for j in sheet.keys(): print(j) 打印结果：['history', 'test_feature']historytest_feature2 读取 excel 表格之读取指定的子表 sheetpandas读取excel使用 read_excel() 函数import pandas as pd df = pd.read_excel('goods_base.xlsx') . sheet_name 参数, 指定读取 sheet 子表 # 单个sheet df = pd.read_excel('sheet_name.xlsx', sheet_name=2) df = pd.read_excel('sheet_name.xlsx', sheet_name='3月') # 多个sheet, 返回字典 df_dict = pd.read_excel('sheet_name.xlsx', sheet_name=[1, '3月']) # 全部sheet, 返回字典 df_dict = pd.read_excel('sheet_name.xlsx', sheet_name=None 3 pandas逐个遍历sheetimport pandas as pd f = pd.ExcelFile('./data.xlsx') for i in f.sheet_names: d = pd.read_excel('./data.xlsx', sheetname=i) print(d)4 读最大的取行列数 import pandas as pd df = pd.read_excel('C:/Users/enuit/Desktop/data_test.xlsx') # 行数 （不包含表头，且一下均如此） print(len(df.index.values)) # 行索引 print(df.index.values) # 列数 print(len(df.columns.values)) # 列索引 print(df.columns.values)结果：5 读取指定行的单元格内容excel 原始的内容比如excel 读出的内容design 的内容df = pd.read_excel(file_name, sheet_name="history") print(df.loc[1,"demo"]) #或者 print(df.iloc[1,1])都是返回designer这个内容。6根据条件筛选单元格# C:\Users\lenovo\Desktop\总结\Python # 读取 Excel 文件并进行筛选 import pandas as pd # 设置列对齐 pd.set_option("display.unicode.ambiguous_as_wide",True) pd.set_option("display.unicode.east_asian_width",True) # 读取工号姓名时段交易额，使用默认索引 dataframe = pd.read_excel(r'C:\Users\lenovo\Desktop\总结\Python\超市营业额.xlsx',usecols = ['工号','姓名','时段','交易额']) # 打印前十行数据 dataframe[:10] 工号 姓名 时段 交易额 0 1001 张三 9:00-14:00 2000 1 1002 李四 14:00-21:00 1800 2 1003 王五 9:00-14:00 800 3 1004 赵六 14:00-21:00 1100 4 1005 周七 9:00-14:00 600 5 1006 钱八 14:00-21:00 700 6 1006 钱八 9:00-14:00 850 7 1001 张三 14:00-21:00 600 8 1001 张三 9:00-14:00 1300 9 1002 李四 14:00-21:00 1500 ''' # 跳过 1 2 4 行，以第一列姓名为索引 dataframe2 = pd.read_excel(r'C:\Users\lenovo\Desktop\总结\Python\超市营业额.xlsx', skiprows = [1,2,4], index_col = 1) '''注：张三李四赵六的第一条数据跳过 工号 日期 时段 交易额 柜台 姓名 王五 1003 20190301 9:00-14:00 800 食品 周七 1005 20190301 9:00-14:00 600 日用品 钱八 1006 20190301 14:00-21:00 700 日用品 钱八 1006 20190301 9:00-14:00 850 蔬菜水果 张三 1001 20190302 14:00-21:00 600 蔬菜水果 ''' # 筛选符合特定条件的数据 # 读取超市营业额数据 dataframe = pd.read_excel(r'C:\Users\lenovo\Desktop\总结\Python\超市营业额.xlsx') # 查看 5 到 10 的数据 dataframe[5:11] ''' 工号 姓名 日期 时段 交易额 柜台 5 1006 钱八 20190301 14:00-21:00 700 日用品 6 1006 钱八 20190301 9:00-14:00 850 蔬菜水果 7 1001 张三 20190302 14:00-21:00 600 蔬菜水果 8 1001 张三 20190302 9:00-14:00 1300 化妆品 9 1002 李四 20190302 14:00-21:00 1500 化妆品 10 1003 王五 20190302 9:00-14:00 1000 食品 ''' # 查看第六行的数据 dataframe.iloc[5] ''' 工号 1006 姓名 钱八 时段 14:00-21:00 交易额 700 Name: 5, dtype: object ''' dataframe[:5] ''' 工号 姓名 时段 交易额 0 1001 张三 9:00-14:00 2000 1 1002 李四 14:00-21:00 1800 2 1003 王五 9:00-14:00 800 3 1004 赵六 14:00-21:00 1100 4 1005 周七 9:00-14:00 600 ''' # 查看第 1 3 4 行的数据 dataframe.iloc[[0,2,3],:] ''' 工号 姓名 时段 交易额 0 1001 张三 9:00-14:00 2000 2 1003 王五 9:00-14:00 800 3 1004 赵六 14:00-21:00 1100 ''' # 查看第 1 3 4 行的第 1 2 列 dataframe.iloc[[0,2,3],[0,1]] ''' 工号 姓名 0 1001 张三 2 1003 王五 3 1004 赵六 ''' # 查看前五行指定，姓名、时段和交易额的数据 dataframe[['姓名','时段','交易额']][:5] ''' 姓名 时段 交易额 0 张三 9:00-14:00 2000 1 李四 14:00-21:00 1800 2 王五 9:00-14:00 800 3 赵六 14:00-21:00 1100 4 周七 9:00-14:00 600 ''' dataframe[:5][['姓名','时段','交易额']] ''' 姓名 时段 交易额 0 张三 9:00-14:00 2000 1 李四 14:00-21:00 1800 2 王五 9:00-14:00 800 3 赵六 14:00-21:00 1100 4 周七 9:00-14:00 600 ''' # 查看第 2 4 5 行 姓名，交易额 数据 loc 函数 dataframe.loc[[1,3,4],['姓名','交易额']] ''' 姓名 交易额 1 李四 1800 3 赵六 1100 4 周七 600 ''' # 查看第四行的姓名数据 dataframe.at[3,'姓名'] # '赵六' # 查看交易额大于 1700 的数据 dataframe[dataframe['交易额'] > 1700] ''' 工号 姓名 时段 交易额 0 1001 张三 9:00-14:00 2000 1 1002 李四 14:00-21:00 1800 ''' # 查看交易额总和 dataframe.sum() ''' 工号 17055 姓名 张三李四王五赵六周七钱八钱八张三张三李四王五赵六周七钱八李四王五张三... 时段 9:00-14:0014:00-21:009:00-14:0014:00-21:009:00... 交易额 17410 dtype: object ''' # 某一时段的交易总和 dataframe[dataframe['时段'] == '14:00-21:00']['交易额'].sum() # 8300 # 查看张三在下午14:00之后的交易情况 dataframe[(dataframe.姓名 == '张三') & (dataframe.时段 == '14:00-21:00')][:10] ''' 工号 姓名 时段 交易额 7 1001 张三 14:00-21:00 600 ''' # 查看日用品的销售总额 # dataframe[dataframe['柜台'] == '日用品']['交易额'].sum() # 查看张三总共的交易额 dataframe[dataframe['姓名'].isin(['张三'])]['交易额'].sum() # 5200 # 查看交易额在 1500~3000 之间的记录 dataframe[dataframe['交易额'].between(1500,3000)] ''' 工号 姓名 时段 交易额 0 1001 张三 9:00-14:00 2000 1 1002 李四 14:00-21:00 1800 9 1002 李四 14:00-21:00 1500 '''

Docker入门教程 0 docker概述2014年4月9日，Docker1.0发布！Docker为什么这么火？十分的轻巧在容器技术出来之前，我们都是使用虚拟机技术！虚拟机：在window中装一个Vmware，通过这个软件我们可以虚拟出来一台或者多台电脑！（很笨重）虚拟机也是属于虚拟化技术，Docker容器技术，也是一种虚拟化技术！虚拟机的缺点：资源占用多冗余步骤多启动慢容器化技术：（容器化技术不是模拟的一个完整的操作系统）Docker和虚拟机技术的区别：传统的虚拟机，可以虚拟出一条硬件，运行一个完整的操作系统，在这个操作系统上安装和运行所需的软件容器内的应用可以直接运行在宿主 主机的内核中，容器没有自己的内核，也不用虚拟硬件 （轻便）每个容器是相互隔离的，每个容器内都有属于自己的文件系统，之间互不影响。Devops：（开发，运维）1）. 应用于更快速的交付和部署传统：通过大量的帮助文档，安装程序！Docker：打包镜像发布测试，一键运行！2）. 更便捷的升级和扩缩容通过使用Docker，部署应用 如同搭积木一样！3）. 更简单的系统运维使用容器化之后，开发和测试环境是高度一致的4）.更高效的计算资源利用Docker是内核级别的虚拟化，可以在一个物理机上运行很多的容器，让服务器的性能可以压榨到极致！1 Docker的安装直接安装宝塔桌面，在宝塔桌面安装docker首先看一下，如果没有安装 Docker，那么第一次进入到宝塔面板的 Docker 页面是会提示需要安装的，如图所示，点击对应的按钮即可自动安装，全程不需要我们手动介入。安装好之后，如下图所示，就可以在 Docker 界面的最上面看到管理菜单栏，包括快速部署项目、容器、项目、项目模板、镜像、网络、存储卷、仓库、设置等。这些如果对 Docker 比较熟悉的朋友应该都知道怎么使用，如果对 Docker 不熟悉的话建议先熟悉一下。如果安装docker 镜像没有反应，提示Error Get "https://registry-1.docker.io/v2/":参考：http://www.bennyhe.cn/admin/write-post.php2 底层原理docker是怎么工作的？Docker 是一个Client-Server结构的系统，Docker的守护进程运行在主机上。通过Socket从客户端访问！DockerServer 接收到Docker-Client的指令，就会执行这个命令！docker为什么比VM（虚拟机）快？Docker有着比虚拟机更少的抽象层。docker利用的是宿主机的内核，vm需要是Guest OS。新建一个容器的时候，docker不需要像虚拟机一样重新加载一个操作系统内核，避免引导。虚拟机是加载GuestOS，分钟级别的，而docker是利用宿主机的操作系统，省略了这个复杂的过程，秒级！3 docker 使用(1)hello-world 测试docker 是否正常有可能是需要sudo 获取root权限(2)帮助命令docker version # 显示docker的版本信息docker info # 显示docker的系统信息，包括镜像和容器的数量docker 命令 --help # 帮助命令帮助文档的地址：Reference documentation | Docker Documentation()3镜像命令docker imagesREPOSITORY 镜像的仓库源TAG 镜像的标签IMAGE ID 镜像的idCREATED 镜像的创建时间SIZE 镜像的大小// 命令参数可选项-a, --all # 显示所有镜像 (docker images -a)-q, --quiet # 仅显示镜像id (docker images -q)docker search（搜索镜像）解释:命令参数可选项 (通过搜索来过滤)--filter=STARS=3000 # 搜索出来的镜像就是stars大于3000的docker pull（下载镜像）# 下载镜像：docker pull 镜像名[:tag] [root@iZbp13qr3mm4ucsjumrlgqZ ~]# docker pull mysql Using default tag: latest # 如果不写tag，默认就是latest，最新的版本 latest: Pulling from library/mysql 72a69066d2fe: Pull complete # 分层下载，docker image的核心，联合文件下载 93619dbc5b36: Pull complete 99da31dd6142: Pull complete 626033c43d70: Pull complete 37d5d7efb64e: Pull complete ac563158d721: Pull complete d2ba16033dad: Pull complete 688ba7d5c01a: Pull complete 00e060b6d11d: Pull complete 1c04857f594f: Pull complete 4d7cfa90e6ea: Pull complete e0431212d27d: Pull complete Digest: sha256:e9027fe4d91c0153429607251656806cc784e914937271037f7738bd5b8e7709 #签名 Status: Downloaded newer image for mysql:latest docker.io/library/mysql:latest # 真实地址 # 两个命令是等价的 docker pull mysql docker pull docker.io/library/mysql:latest # 指定版本下载 [root@iZbp13qr3mm4ucsjumrlgqZ ~]# docker pull mysql:5.7 5.7: Pulling from library/mysql 72a69066d2fe: Already exists # 联合文件下载，已经存在的资源可以共用 93619dbc5b36: Already exists 99da31dd6142: Already exists 626033c43d70: Already exists 37d5d7efb64e: Already exists ac563158d721: Already exists d2ba16033dad: Already exists 0ceb82207cd7: Pull complete 37f2405cae96: Pull complete e2482e017e53: Pull complete 70deed891d42: Pull complete Digest: sha256:f2ad209efe9c67104167fc609cca6973c8422939491c9345270175a300419f94 Status: Downloaded newer image for mysql:5.7 docker.io/library/mysql:5.7docker rmi（删除镜像）容器命令说明：我们有了镜像才可以创建容器，linux，下载一个centos 镜像来测试学习。docker pull centosdocker run [可选参数] image # 参数说明 --name="name" 容器名字：用来区分容器 -d 后台方式运行：相当于nohup -it 使用交互式运行：进入容器查看内容 -p 指定容器的端口（四种方式）小写字母p -p ip:主机端口：容器端口 -p 主机端口：容器端口 -p 容器端口 容器端口 -P 随机指定端口（大写字母P） # 测试：启动并进入容器 [root@JWei_0124 module]# docker run -it centos /bin/bash [root@f8fad61a6c96 /]# ls # 查看容器内的centos（基础版本，很多命令都是不完善的） bin dev etc home lib lib64 lost+found media mnt opt proc root run sbin srv sys tmp usr var # 从容器中退回到主机 [root@f8fad61a6c96 /]# exit exit [root@JWei_0124 module]# [root@JWei_0124 /]# ls bin boot dev etc home lib lib64 lost+found media mnt opt proc root run sbin srv sys tmp usr var www列出所有运行的容器docker ps # 列出当前正在运行的容器 # 命令参数可选项 -a # 列出当前正在运行的容器+历史运行过的容器 -n=? # 显示最近创建的容器（可以指定显示几条，比如-n=1） -q # 只显示容器的编号 [root@JWei_0124 //]# docker ps CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES [root@JWei_0124 //]# docker ps -a CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES f8fad61a6c96 centos "/bin/bash" 2 minutes ago Exited (0) About a minute ago epic_greider b4b5e50d9889 centos "/bin/bash" 2 minutes ago Exited (0) 2 minutes ago suspicious_mendeleev 321c5e25bca9 feb5d9fea6a5 "/hello" 2 hours ago Exited (0) 2 hours ago wonderful_saha [root@JWei_0124 //]# docker ps -a -n=1 CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES f8fad61a6c96 centos "/bin/bash" 2 minutes ago Exited (0) About a minute ago epic_greider [root@JWei_0124 //]# 退出容器exit # 容器直接停止，并退出 ctrl+P+Q # 容器不停止，退出 [root@JWei_0124 //]# docker run -it centos /bin/bash //交互式进入 [root@68b68a9576e0 /]# [root@JWei_0124 //]# //按快捷键 自动输入 [root@JWei_0124 //]# docker ps CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES 68b68a9576e0 centos "/bin/bash" 2 minutes ago Up 2 minutes peaceful_jemison [root@JWei_0124 //]# 删除容器docker rm 容器id # 删除容器（不能删除正在运行的容器）如果要强制删除：docker rm -f 容器id docker rm -f $(docker ps -aq) # 删除全部容器 docker ps -a -q|xargs docker rm # 删除所有容器 启动和停止容器的操作 docker start 容器id # 启动容器 docker restart 容器id # 重启容器 docker stop 容器id # 停止当前正在运行的容器 docker kill 容器id # 强制停止当前容器 查看容器中进程的信息# 命令 docker top 容器id [root@JWei_0124 ~]# docker ps CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES 25eb9d70b2b4 redis "docker-entrypoint.s…" About a minute ago Up About a minute 6379/tcp awesome_chatterjee [root@JWei_0124 ~]# docker top 25eb9d70b2b4 UID PID PPID C STIME TTY TIME CMD systemd+ 181442 181422 0 09:47 ? 00:00:00 redis-server *:6379 查看所以镜像：sudo docker image ls -a强制删除镜像：sudo docker rmi -f 87fd6d1487ce 这里的id 时image id 先要查询运行的id：sudo docker ps 然后sudo docker stop xxx ————————————————版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。原文链接：https://blog.csdn.net/leah126/article/details/131871717

私人网盘部署推荐 现在私人网盘系统很多，怎么选择呢？既要方便又要可靠。1.seafileseafile，在Seafile系统上文件被分割成数据块，这意味着在你的Seafile服务器上存储的并不是完整的文件而是数据块。 这种设计能够方便有效的运用数据去重技术。如果系统崩溃不能启动，数据很难恢复。在windows、linux 系统中无法直接浏览文件。适合企业多用户使用。seafile 个人用户免费。seafile 客户端支持windows、linux、macos、ios、Android和网页版。seafile 服务器端只有linux。支持WebDAV扩展。支持同步。2. nextcloudnextcloud 支持同步。客户端支持windows、linux、macos、ios、Android和网页版。完全上传时候是什么文件，就是什么文件，可以批量下载、转移，非常直观。开源免费。安装onlyoffice本地部署，支持文件预览。推荐。但是nextcloud实在太重了，我的服务器4核4g有时候要3-5s才能接收请求。没有办法将现有的文件copy到存储路径下就能下客户端显示。3. kodcloud支持同步和文件预览。客户端支持windows、macos、ios、Android和网页版（不支持linux 客户端）。支持WebDAV完全支持挂载其他的网盘系统和webdav。文件目录做了处理，根据账户，时间等一个固定的规则生成一些加密的目录，文件倒是没做任何加密和打碎处理。不够直观，虽然不能直接现有的文件copy到存储路径下就能下客户端显示，但是将本地磁盘内容做成一个webdav或者ftp服务器，然后挂载到kodcloud，也相当于可以做到。文档在网盘显示效果在window 和linux文件显示效果。按照上传时间和随机分配的文件，如果系统奔溃文件还在任何操作系统能直接打开，就是存储的文件夹分布和网盘不一致。还有小bug。其实还是比较推荐。4. OwnCloud提供的大部分安全功能都包含在免费的自管理选项中。它们提供端到端加密、双因素身份验证、防病毒、防火墙，甚至文件完整性检查。但要注意，免费版本没有提供勒索软件保护。后台保存的文件和目录都是和前台看到的保持一致的。如果你想同步大量小文件（如上万张照片），那么手机客户端会假死退出，建议使用Mtphoto进行图片备份同步。性能不够好。没有办法将现有的文件copy到存储路径下就能下客户端显示。5. CloudReve上传文件文件名稍微做了处理，加了一些随机字符串前缀。前端系统和后端系统不一致。虽然不能直接现有的文件copy到存储路径下就能下客户端显示，可以直接挂载本机磁盘文件。推荐该系统，和kodbox大致相当。视频、图像、音频、文本、Office 文档在线预览☁️ 支持本机，从机，七牛，阿里云OSS，腾讯云COS，又拍云，OneDrive（包括世纪互联版）作为存储端发布/下载支持客户端直传，支持下载限速可对接Aria2离线下载在线压缩/解压缩，多文件打包下载覆盖全部存储策略的WebDAV协议支持⚡ 拖拽上传，目录上传，流式上传处理文件拖拽管理多用户，用户组创建文件，目录的共享链接，可设置自动过期视频，图像，音频，文本，Office文档在线预览自定义配色，黑暗模式，PWA应用，全站单页应用多合一打包，开箱即用6. AlistAlist可以挂载本地和十几种网盘，支持图片预览和各种文件预览上图baidudisk 就是挂载的百度网盘显示的文件，data就是挂载的本地磁盘。alist 详细介绍参考：http://bennyhe.cn/index.php/archives/268/alist 图片墙效果：音乐预览播放效果：文档预览最好本地部署onlyoffice，不然预览文档可能不稳定。上传文档点击这个小图标ios、Android 上还有客户端，pc系统可以直接使用网页操作。7. zfile：https://www.zfile.vip/画廊模式 windows、linux、macos、docker部署。文件预览完善（需要配合onlyoffice，也可以是用户zfile 自己本身部署的onlyoffice），可以利用现在有的文件目录直接本地硬盘导入网盘，前端显示文件和后端文件一致，还有画廊模式，有社区免费版和终生收费版本，支持webdav，可以网页浏览，在webdav 借助其他其第三方工具同步（比如微力同步或者其他同步工具）。局域网使用外网需要内网穿透工具。8. filebrowserhttps://www.filebrowser.cn/ 开源路径 https://github.com/filebrowser/filebrowser 部分文件预览（没法预览office 格式），可以利用现在有的文件目录直接本地硬盘导入网盘，前端显示文件和后端文件一致，和zfile 相比没有画廊模式，预览格式不够多，也没有webdav模式。个人电脑、服务器、windows 系统、linux系统、甚至苹果系统都可以使用。只需要下载对应的版本即可。本质上你下载的就是一个文件，一个可以运行的文件。一旦运行，就可以通过浏览器对电脑上文件进行管理操作。文件预览可以尝试本地部署kkfilereview（但是手机端就没办法预览doc等等office 格式了）。同步需要借助第三方软件。局域网使用外网需要内网穿透工具。9. chfshttp://iscute.cn/chfs 可以利用现在有的文件目录直接本地硬盘导入网盘，前端显示文件和后端文件一致，和zfile 相比没有画廊模式，号称可以实现预览，文件预览可以尝试本地部署kkfilereview（但是手机端就没办法预览doc等等office 格式了）。同步需要直接第三方软件。局域网使用外网需要内网穿透工具。支持 webdav。支持windows、linux、macos部署。 官方网址：http://iscute.cn/chfsWindows版本：http://iscute.cn/tar/chfs/3.1/gui-chfs-windows.zipLinux版本：（执行uname -a查看系统架构，若下载不匹配的版本则无法运行）x86架构CPU下载链接：http://iscute.cn/tar/chfs/3.1/chfs-mac-amd64-3.1.zipArm架构CPU下载链接：http://iscute.cn/tar/chfs/3.1/chfs-linux-arm64-3.1.zipMac版本：http://iscute.cn/tar/chfs/3.1/chfs-mac-amd64-3.1.zip网页登入显示界面：（还有一个类似的工具hfs：https://www.rejetto.com/hfs/， 这个不支持webdav）10. π-Disk派盘https://www.huluer.com/product-summary/#vuemenu 可以利用现在有的文件目录直接本地硬盘导入网盘，前端显示文件和后端文件一致，和zfile 相比没有画廊模式。可以预览。自带内网穿透，支持webdav，按照年付费。电脑安装派盘电脑端即可开启本地个人云。支持windows、linux、树莓派、macos、ios、Android。同步功能和很很强，可以取代微力同步和zfile。还支持知识库管理。数据存在自己电脑，高度自主，且保留本地操作习惯。派盘电脑端、派盘移动端、派盘网页版随时远程获取及使用本地个人云数据。用本地电脑为第三方 APP 提供数据备份与同步服务。流量容量不限制，充分释放设备和网络能力。数据分发灵活快速数据无需上传，点对点跨平台高速实时数据交换。蓝码分享，扫码即可保存文件可针对整个目录或单个文件预设多人提醒，实现定时数据提醒和分发。链接分享限次访问，重要文件分发范围可控11. Infortresshttps://hardstones.com/#home Infortress将用户的图片，视频， 和文件以常规格式存储到用户的电脑，用户不但可以通过客户端App，也可以直接在电脑上读取自己的数据，安全又方便。异地双活双备，Infortress采用业内独创的双活双备技术，支持两台异地电脑同时备份，都可访问。即使在一台电脑断网，断电或硬盘损坏，另一台服务器也能提供服务。用户再也不用纠结买几块硬盘组RAID，也不用配置UPS了。自带内网穿透，在服务器没有公网IP的情况下客户端App依然可以通过互联网远程访问使用NAS服务。简单易用，服务器程序一键安装，客户端App连上就能用，小白用户也没问题。全平台客户端，画廊预览都支持。可以导入现有硬盘数据，前台和后天数据一致。自带内网穿透，按照年付费。也支持本地知识库AI管理。电脑服务器显示文件在服务器端直接mount 到store文件夹下，或者直接copy 到store文件夹下，手机客户端就能显示。但是预览不够完善，docx 文件在客户端不能预览手机客户端显示文件：但是可以不付费使用（局域网使用），是一个很好的同步工具。12. 其他其他的方式，比如ftp，webdav其实也可以做个人网盘。但是预览和分享文件文件效果不好管控（比如有限时间访问内分享文件，各个文件单独的权限控制）。如果已经有内网穿透或者只是局域网使用，浏览下载。。这里最推荐的就是zfile 。因为同alist功能类似，zfile也支持一些网盘，但是预览支持kkfileview、onlyoffice。 虽然alist号称也是在支持kkfileview、onlyoffice，但是设置了也无法预览（给卖了）。并且zfile 支持添加本地硬盘，真正做到所见即所得。采用默认的onlyoffice 预览（本地部署kkfileview或者onlyoffice 预览更佳），部署完就可以用。 office 预览效果（还直接可以在线编辑）：音乐播放效果：图片墙效果：视频播放效果：

国产EDA工具厂商汇总与世界三大巨头对比 从国内EDA市场来看，美国三大EDA厂商也占据了主导地位。根据赛迪智库数据显示，2020年Synopsys、Cadence和Seimens EDA三巨头合计占领国内约80%的市场份额，国产EDA厂商的份额仅11.5%，其中华大九天占据了国内EDA市场约6%的市场份额，居本土EDA企业首位。近年来，全球 EDA 市场呈现出稳步增长的态势。根据市场研究机构的数据，2020-2025 年期间，全球 EDA 市场规模持续攀升（见下图 ）。2020 年，全球 EDA 市场规模约为 115 亿美元，到 2025 年，预计将达到 157 亿美元，年均复合增长率为 6.4%。这一增长主要得益于 5G、AI、物联网等新兴技术的快速发展，以及全球范围内对高性能、低功耗芯片的需求不断增加。