剪切未粘贴成功的文件不见了怎么找回来？
你正在移动文件，使用“剪切”命令准备粘贴到新位置，却发现粘贴操作失败，文件却消失了。这个时候，你可能会觉得非常沮丧，因为你以为文件已经消失得无影无踪。然而，不必过于担心，这种情况其实是可以恢复的。在本文中，我们将介绍几种有效的方式，帮助你找回那些“失踪”的文件，让它们重回你的电脑。
我的工具库-2025
从2008年编写第一行代码起，我经历了多阶段的知识管理探索。初期使用草稿本和待办事项，后转为离线笔记软件、个人博客与印象笔记，最终在2023年选定Obsidian作为核心工具，结合卡片式笔记法和双链笔记，实现高效的知识收集、加工与分享。我的日常工具涵盖开发环境（如JetBrains系列）、操作系统（Ubuntu）、NAS系统（TrueNAS Scale）及各类辅助应用，形成了一个高度定制化的“外部大脑”。这一套工具不仅支持了我的工作和学习，也让我深刻体会到AI时代的便利与无限可能。
DeepSeek集群版一键部署
本文介绍如何通过阿里云计算巢一键部署DeepSeek集群版，支持弹性扩缩容。DeepSeek-R1是2025年发布的开源大模型，性能与OpenAI-o1相当。集成Ollama和Open WebUI，用户可通过Web界面管理大模型。计算巢基于阿里云ACK和Knative架构，存储采用NAS，网关使用Kourier，默认拉取deepseek-r1:7B模型。计费涉及GPU规格、节点数量、磁盘容量和公网带宽。RAM账号需具备ECS、VPC等权限。部署流程简单，用户可快速启动并使用服务，支持公网和私网访问，提供API接口及进阶教程，如添加用户、下载其他模型和配置弹性扩缩容。
神经架构搜索：自动化设计神经网络的方法
在人工智能（AI）和深度学习（Deep Learning）快速发展的背景下，神经网络架构的设计已成为一个日益复杂而关键的任务。传统上，研究人员和工程师需要通过经验和反复试验来手动设计神经网络，耗费大量时间和计算资源。随着模型规模的不断扩大，这种方法显得愈加低效和不够灵活。为了解决这一挑战，神经架构搜索（Neural Architecture Search，NAS）应运而生，成为自动化设计神经网络的重要工具。
python 群晖nas接口（二）
这段代码展示了如何通过API将文件上传到群晖NAS。它使用`requests`库发送POST请求，指定文件路径、创建父级目录及覆盖同名文件的参数，并打印上传结果。确保替换`yourip`和`sid`为实际值。
《探秘NAS：卷积神经网络的架构革新之路》
神经架构搜索（NAS）在卷积神经网络（CNN）领域掀起革新，自动化生成最优架构，改变传统设计方式。其特点包括扩展搜索空间、优化搜索策略、提升性能、模型压缩及跨领域应用。NAS发现了超越人工设计的高性能架构，如EfficientNet，并在图像分类、目标检测和分割中取得显著成果。尽管面临计算资源消耗大和可解释性差的挑战，NAS仍为CNN的发展带来重大突破，推动深度学习广泛应用。