2025-12-16 20:26:48
NAS、键盘、路由器······年轻就要多折腾，我是爱折腾的熊猫—多面手博主！咱主打的就是一个 “技能不压身，干货不掺水”
关于导航页熊猫写过不少了，已经写了如此多的情况下寻常的导航页已经入不了熊猫的眼了，但今天要介绍的新项目熊猫非常喜欢，最主要的因素还是除了导航这件事儿本身，他自身的浏览器插件提供了非常不错的功能。今天要介绍的就是新晋导航页-Con-Nav-Item。
Con-Nav-Item目前在github开源，地址为：https://github.com/zczy-k/Con-Nav-Item。该项目更新频率也非常之高，从一周前开源到现在几乎每天都在更新，对于一个完成度已经非常高的项目来说非常不错。项目特性如下：
该项目的部署并不难，作者已经打包好了镜像并提供了compose，我们只需要打开NAS，随后将代码复制进compose项目中就行，不过需要注意其中的一些变量以及文件夹的映射路径，需要根据自身nas的环境更改。
version: '3'
services:
Con-Nav-Item:
image: ghcr.io/zczy-k/con-nav-item:latest
container_name: Con-Nav-Item
ports:
- "3000:3000"
environment:
- ADMIN_USERNAME=admin
- ADMIN_PASSWORD=123456
volumes:
- ./database:/app/database
- ./backups:/app/backups
restart: unless-stopped其中ADMIN_USERNAME为项目用户名，ADMIN_PASSWORD为用户密码。
部署完成之后日志会有对应的提示，没有报错就算是成功了。不过容器部署只是该项目的一半，重要的还是它的浏览器插件，功能非常不错。我们回到项目的开源地址，下载之后得到这个文件夹。
随后打开浏览器的扩展界面，这里以熊猫的chrome为例，选择加载未打包的扩展程序，选中我们刚刚下载的文件夹就行，提示错误不需要管他。
随后扩展插件会要求你填写导航页地址，这里可以选择将项目通过lucky反代，填写地址需要验证用户名和密码，在创建容器时填写过，插件可以选择新标签页的模式，一种是常规的导航页，另一种则是快速访问界面。
部署完成之后通过浏览器打开，默认端口界面为导航页，想要进后台需要在后面加上/admin后缀。
首页非常干净，搜索引擎支持多引擎也支持添加自定义引擎。顶部是大的分类，右下角可以打开壁纸随机和添加标签的操作，不过一般来说用不上，主要还是直接用插件操作。
后台界面支持栏目管理、卡片管理与去重、标签管理、广告管理、友链以及多用户管理，备份支持自动备份，支持WebDAV协议。
该项目最重要的还是浏览器插件的书签管理器。通过书签管理器可以直接导入本地浏览器的书签，同时通过该插件还能直接通过AI生成标签。
目前导航页本身功能还有点少，但插件的作用蛮大的，不过项目还一直在持续更新，期待后续新功能。
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2025-12-13 20:23:52
NAS、键盘、路由器······年轻就要多折腾，我是爱折腾的熊猫—多面手博主！咱主打的就是一个 “技能不压身，干货不掺水”
带有Docker和虚拟机的NAS可以说是无所不能，但我看到这个项目的时候还是没绷住！单纯的记账已经满足不了大家的需求了，礼簿现在也能直接用NAS部署了。
电子礼簿系统刚开源也才一两周的时间，目前已经收获了500多的Star了，项目为纯HTML应用数据完全在本地，对于一个礼簿应用来说它的功能已经非常完善了，具备记账、重名检测、自动大写、语音播报、副屏、收款码以及导出账单等多种功能。
作者并没有提供项目的镜像，不过HTML项目本身镜像打包也方便，熊猫也是顺手就做了下，项目地址为：ghcr.io/panda-995/gift-book:latest，你可以通过docker run命令直接拉取，也可以通过compose来拉取并运行项目。
我们只需要映射容器的80端口即可，其他的都不需要去变动，毕竟这项目也不存在什么资源映射。
version: '3.8'
services:
gift-book:
image: ghcr.io/panda-995/gift-book:latest
container_name: gift-book-app
restart: always
ports:
- "9090:80"
networks:
- gift-book-network
networks:
gift-book-network:
driver: bridge部署完成之后通过端口打开项目，首先看到的就是让我们创建事项，比如事件的开始时间与结束时间，同时礼簿支持管理密码，防止人人都能查看。在更多选项里面可以选择红白事、播报音色以及记账人。
创建之后就能看到一个非常标准的礼簿界面，右侧是礼簿的页面左侧则是礼金录入界面。输入姓名与金额即可，同时还支持收款类型填写，备注支持礼品、关系、电话以及住址填写，方便之后回礼。
非常有趣的是录入的同时会有播报语音，有点像古代站门口迎宾的。金额会自动输入大写，同时有备注的点开就能看到备注信息。
点击左上角的事件名，能弹出更多选项，里面除了新建、备份以及删除还支持副屏模式，在副屏模式下可以将整个礼簿公开，但贵宾的信息会被隐藏，同时还支持直接导入微信或吃不饱的二维码，很人性化。
最后，礼金收完了之后可以查看统计信息，同时支持将数据直接导出为Excel或PDF，方便事后统计收了多少钱。
只能说NAS真的太有用了，非常有趣的项目，不过我感觉应该没人会把这东西直接播报出来吧，感觉多少有点尴尬了。
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2025-12-10 21:36:54
NAS、键盘、路由器······年轻就要多折腾，我是爱折腾的熊猫—多面手博主！咱主打的就是一个 “技能不压身，干货不掺水”
NAS现如今作为家庭影音娱乐的工具，在影视方面提供了自动刮削、海报墙以及自动片头片尾跳过等非常多实用的功能，极大提升了用户的观影体验，但影方面的问题解决了，目前貌似很少有NAS去提供音频方面的刮削。
音频内容大部分都是从各大网站下载，亦或者通过PT去获取。不过渠道的不一致以及资源的质量参差不齐，你会发现大部分都是缺乏封面、歌词或者歌手与专辑等信息的，于是就有大佬专门开发了音频元数据刮削器，而除了老牌的Music Tag Web，本次要介绍的是新晋项目Music Scraper。
Music Scraper刚发布一周时间，不过项目其实已经是完成阶段，在音源的元数据信息上支持企鹅、云村、酷系、苹果、开放库等 6 大音乐数据源，加上作者基于置信度算法能让音频资源选择最适合的匹配结果，同时它也拥有自适应的UI方便移动端用户访问，具体特性如下：
项目并非开源项目，不过部署是可以免费试用30天的，如果非要用也可以用重复部署的方式一直白嫖，但熊猫还是觉得如果觉得项目不错是可以支持下作者的，毕竟5元也不贵。
项目的文档地址为https://github.com/SimonLYU/MusicScraper，如果觉得项目对您用途不大，也可以去星标一下支持一下作者。
项目的部署并不难，作者已经给出了绿联云的部署详细教程，这里熊猫就拿极空间作为例子了。
首先打开极空间的Dcoekr，来到Compose界面选择创建项目，将以下代码直接复制进去：
version: '3'
services:
music-scraper:
image: minzgo/music-scraper
container_name: music-scraper
ports:
- "7301:7301"
volumes:
- /音乐:/app/music # 修改为你的音乐文件夹路径
- /music:/app/data # 数据持久化
environment:
- TZ=Asia/Shanghai
restart: unless-stopped其中的端口以及文件映射记得根据自身的NAS情况更改，同时项目支持X86和ARM64双框架，所以像是绿联的DH4300 Plus以及极空间的Q4这些ARM架构的NAS也可以部署。
部署完成之后项目会自动扫描映射的音乐文件夹中的音频文件，随后我们可以通过NAS的快捷访问或者浏览器来访问首页。
打开首页，整个界面是自适应的赛博朋克风，最近介绍的项目貌似蛮多都用这种基调。首页会展示当前音乐库的概述，音频资源的数量、刮削次数以及资源的总大小，下方进度条还会显示当前的封面完整度。
点击右边的详情能看到更为详细分类，像是格式、各项元数据的完整度都有标识，方便用户查看当前曲库的信息。
回到首页点击设置，功能免费试用30天，不过5元的赞助费对于各位彦祖来说应该不是事儿，能支持一下试一下。同时设置界面也支持封面尺寸分辨率设置。
项目提供了手动刮削和自动刮削，首次直接添加音乐库直接用自动刮削就行，后续的音频资源添加就可以手动选择文件刮削。
刮削会让你设置刮削源，可以添加多个以方便元数据的补充，当首选源没有数据会自动切换其他源。
再往下则是写入字段设置，涉及到封面、标题、艺术家、专辑、年份、流派以及歌词，对于已经有信息的文件也可以选择跳过。
刮削会进行进度显示，也会显示成功、失败以及跳过文件数，耐心等待就行了。
比起老牌的Music Tag Web虽说功能少了些，不过作为新晋项目，熊猫还是非常乐意支持的。
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2025-12-09 20:00:50
NAS、键盘、路由器······年轻就要多折腾，我是爱折腾的熊猫—多面手博主！咱主打的就是一个 “技能不压身，干货不掺水”
如今NAS上的影视中心越来越强大了，不仅仅局限于本地资源的刮削和加载，对于网盘资源也能直连播放了，目前极空间和飞牛都已经支持部分网盘的资源直连播放，再结合第三方的项目，硬盘贵咱就用网盘呗！
omnibox并不是一个开源项目，但因为其功能非常不错，所以熊猫还是想拿出来讲讲。本质上和之前的moonTV差不多，也是可以配置影视采集源实现在线播放，但omnibox在此基础上增加了网盘获取和直播获取，这就让它变得更加全能了。
omnibox的部署并不难，项目的配置文件容器目录为/app/data，端口为7023，通过compose就可以直接部署。
services:
omnibox:
image: lampon/omnibox:latest
container_name: omnibox
restart: unless-stopped
ports:
- "9920:7023"
environment:
- TZ=Asia/Shanghai
volumes:
- ./data:/app/data将其复制到NAS中一键启动即可，其中容器端口映射出来的本地端口记得根据自身NAS环境更改，避免冲突。
确认无误之后就可以直接浏览器输入NASIP与端口号访问项目首页了，初始是没有鉴权的，所以不需要密码所有用户都可以访问，如果不想暴露可以登录之后再后台进行安全设置从而限制访问。
首页的数据是根据豆瓣来的，会显示当前热门剧集、综艺以及电影，点击相关的内容能自动进行搜索，不过前提是你配置了采集或网盘的情况下。
搜索结果会按照影视站进行区分，没有资源的站点并不会显示，不过该项目比起moonTV差的一点则是它并没有内置广告过滤，所以一些恶心的采集站开头大概率是有XXX澳门之类的广告。
采集源如果非常不错，那么播放可以做到5秒内加载，同时清晰度也和采集源有关，熊猫之前收集了一些速度非常不错同时清晰度也很好的采集站，所以整体的效果非常nice！
电视直播展示一下就行，具体的可以下来慢慢讨论，不多说！！！
剩下则是各大直播平台了，这个在后台直接设置房间号即可，不过通过这里看直播是没有弹幕和礼物弹窗等等的，只会显示当前直播画面。
当然，你非要在这里显示弹幕也不是不可以，但这就需要去设置弹幕的API，该项目也是可以自部署的，同时在这里也可以设置TMDB信息。
关于网盘方面，支持的网盘还是非常多的，目前有115网盘、123云盘、夸克网盘、UC网盘、阿里云盘、百度网盘、天翼云盘以及迅雷网盘。
影视站添加之后支持测速，一般速度在3000ms以内其实体验就还不错了，如果能在1000ms左右，那基本上能做到3s以内加载出来，当然这个也和你当前的网络和资源有关，热门资源应该是没有问题的。
非常不错的项目，如果手头有好的采集源，那么在这个硬件涨价的时候，用它来代替一些不怎么想保存在NAS中的资源是可以的，反正熊猫的NAS保存的影视资源一般都是经典，会让我多刷的资源。
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2025-12-07 22:49:59
近两年，AI迎来井喷式的发展，熊猫愿把这称作“第一次科技革命”。随着大模型和 AI agent 的不断成熟，常常让人不禁感叹：原来 AI 已经能做到这种程度了！
即便 AI 已经发展到如此“逆天”的程度，熊猫发现普通人的使用场景仍然局限在对话和生图这两类。进阶操作很少有人会，不会设置工作流，不会配置智能体，甚至连大模型有不同类别这件事都不清楚。
本期内容会从AI大模型的介绍、获取以及使用进行介绍，2025小白AI入门指南，现在开始！
在获取并使用大模型之前，首先要弄清市面上有哪些类型的模型，以及它们各自能做什么。
日常使用最多的是 LLM（大语言模型），也常被称为“语言模型”。比较知名的有 GPT 系列 —— 可以说推动大众进入 AI 时代的就是 GPT-3.5。在国内，比较出名的代表有千问和 DeepSeek。
这类模型通常指用于处理人类语言文本的模型，主要功能包括文本对话、写作、翻译、逻辑推理和情感分析等与文本相关的任务。
语言模型可分为基座模型和指令模型。基座模型——顾名思义，是所有模型的基础，通常通过海量数据预训练，擅长对输入文本进行“续写”。举个例子，如果输入“熊猫是不是猫？”，基座模型更可能沿着文本继续生成下一个句子，例如“蜗牛是不是牛？”。它对知识有一定掌握，但不具备按人类指令执行特定任务的能力。
指令模型是在基座模型的基础上，通过人工反馈（如人类评估和指令示例）进行强化学习或微调而成。这类模型能理解并执行人类指令，支持对话式交互。因此，目前常见的 GPT、DeepSeek 和千问等产品多数属于指令模型或在其基础上进行了指令化调整。
这类模型对普通用户而言用得较少，主要用于需要检索的场景，如知识库、相似度搜索等。它们通常不直接生成文字或图片，而是把文字或图片等信息编码成一串数字数组——也就是向量。这个向量相当于该信息的“身份证”或“坐标”，用于表示和比较内容的语义或特征。
向量模型会把信息编码为向量，进而在一个巨大的多维坐标空间中表示这些信息。语义相近的词或内容在空间中的位置也会相近，语义相反或无关的则会相距较远。
向量模型目前最常见的应用是 RAG（检索增强生成）。一些 NAS 的相册也提供检索功能，但那些实现多依赖传统数据库索引，而非向量检索。就我所知，使用向量模型进行精确检索计算的厂商中，目前只有威联通和极空间在实践这一方案。
视觉模型其实并不是单纯的作图这么简单，视觉模型作为大类目，再往下细分可以分为两个大类，分别是生成和理解。
很多人以为生成类模型就是直接“按提示画图”，但图像生成的过程实际上是逆向的。当前主流的生成方法依赖扩散模型 (Diffusion)：训练阶段把一张清晰图片不断加噪，直到变成类似雪花屏的满屏噪点；生成阶段则从满屏噪点开始，按用户输入的条件逐步去噪，最终复原出清晰的图像。
视觉理解顾名思义，是对已有图片进行分析和理解，常见场景包括图像识别、OCR、目标检测、图像分类等。实现这些功能的主流方法主要有 ViT（Vision Transformer）和 CNN。常见做法是把图像切分成若干小块（patch 或 receptive field），分别对每个小块提取信息或特征，再将这些局部特征汇总、融合以完成最终的判定或理解。
目前视觉模型种类繁多，既有近期走红的 Nano Banana Pro，也有老牌的 Midjourney、DALL·E 3，以及广泛使用的开源项目 Stable Diffusion。但总体来看，国内在视觉模型的研发和生态建设上，与国外相比仍存在一定差距。
多模态顾名思义，是把视觉模型的“眼睛”和语言模型的“大脑”结合在一起，从而具备视觉问答、情感交互、跨模态检索等能力，也是目前大模型的发展方向。
多模态的发展早期，通常采取将视觉模型和语言模型“强行拼接”的做法，通过后续训练让“大脑”学会理解“眼睛”传来的信息。随着技术演进，现在的多模态模型更多是在设计阶段就原生支持文本、音频、图片等多类数据的联合理解与处理，而不是简单地把单模态模块堆叠在一起。
多模态领域较为出名的代表包括 GPT‑4o 和 Gemini 1.5 Pro。多模态模型现在算是应用最广的模型类型之一——例如手机里的语音助手（如小爱、小布、小V）很多都基于多模态技术，实现了语音、图像与文本的联合理解与交互。
除了上述的模型，还有一些日常普通用户用的更少或者更为专业的模型，其中主要就是视频生成模型、音频语音模型以及专业模型等等。
视频生成模型是目前技术难度最高的模型之一，对算力要求极高。它通常在扩散模型的基础上引入 Transformer 结构，用以生成连续且逻辑自洽的帧序列，随后再把这些时间帧按顺序拼接，就能得到完整的视频。
这类模型最具代表性的就是Sora与国内比较出名的可灵。
音频语音模型其实用的并不少，比较出名的案例就是“AI歌手”孙燕姿。然而，即便音频模型已经相当成熟，调音与修音仍需要人工参与，否则即使是未接触过 AI 的普通听众，也大都能察觉到明显的失真感。
专业模型其实就是针对垂直领域特殊训练的模型，通用大模型虽然通用性强，但“什么都懂一点”的特性往往只能达到“略懂”的水平。为满足专业场景的高精度需求，才催生了这类专用模型。常见类型包括代码模型和各类科学模型（如生物、气象、数学等）。
通过以上，我相信你已经大概知道了大模型的种类以及使用场景，那么如何获取我们想要的模型呢？
先从官方渠道说起。除去少数需要付费或有使用限额的模型（例如近期走红的 Nano Banana Pro、GPT5.1、可灵等），大多数模型在官网上都可以直接免费使用，不过通常仅支持网页版或官方 APP。对普通用户而言，这类使用方式已基本满足日常需求。
如果你想通过 API 调用大模型，很多平台其实是提供了可观的免费额度的。例如阿里的通义千问可以在阿里百炼控制台领取，抖音的“豆包”可以在火山方舟引擎控制台领取。通常这类额度只发放一次，但数量往往从几百到数千万 Token 不等。用于文本类任务的话，对普通用户基本足够。
这里推荐一下美团的longchat模型（非广），虽说是稀释后的模型，但longchat也有通用模型和深度思考模型两种，同时官方文档看似没有更新，但实测是支持多模态的。
当然，最重要的是美团的longchat目前对于个人用户每天有500万的Toekn（申请之后），没错！是每天500万的Toekn，对于个人用户来说这个量非常大了，完全足够常规的文本和视觉分析处理，主打一个免费量大。
如果你有大量其他模型使用需求，例如更高质量的视觉分析、图形生成等等，那么大概率就需要付费来使用，你可以选择用官方的付费服务，但大部分情况下高质量的模型大量使用费用其实并不低，亦或者选择折扣的第三方渠道。
通常来说这类第三方网站的token会是官网的3-6折，根据模型的热度和质量而定。在计费方式上会有按次和按量两种方式，一般来说生成类模型熊猫建议是按次，文本或向量这类模型建议按Toekns来计算。
关于网址的获取其实途径非常多，百度搜索大模型第三方API站点、github中直接搜索AI内容，赞助广告中、linux.do论坛佬友们的分享等等，这些都是获取的途径，废了避免广告嫌疑，熊猫就不做推荐了，可以自行搜索。
这时候又有小伙伴会问，那么就没有完全免费的路子嘛？那当然也有，不过免费往往也会带来一些问题，例如站点可能时不时就会跑路、不支持API并发、热门付费模型没有等等。
这一类站点的获取关键词为公益站，尽可能用谷歌去搜索，当然一样的github和linux.do中也会有很多推荐，但基本上是没有热门付费模型或高质量生成类模型，比如近期大热的Nano Banana Pro。
一般来说公益站会限制用户的API并发或二次分发，大部分公益站都是不开放注册的，只会在特定的时间开放注册，类似于PT站的操作，在额度方面大概率也是签到、注册、邀请等等来获取额度。
大部分情况下注册一般就有20-100的额度，这里指的是美元，然后每天签到大概也有5-10左右，基本上也是完全够用了。
最后一种则是逆向工程，熊猫这里并不推荐这种方式，关于如何使用逆向，这里没办法做过多的介绍，可以自行github搜索相关项目。
逆向之后就不受额度、注册等限制了，但往往也伴随不稳定性以及模型使用的限制，例如不能进行图像生成、语音识别等等，这就和逆向工程的项目相关了。
最后说说大模型的实际使用。正如前面提到的，普通用户最常用的功能是对话、搜索和生图。要想实现更精准的图像生成或更深度的对话，就需要引入“智能体”概念——本质上就是对模型进行预设与流程化配置。
对于文本类项目，网上其实已经有非常多的提示词了，或者你可以直接让AI帮你生成相关需求的提示词，这里推荐熊猫之前介绍过的提示词优化器，支持直接使用以及自部署：Prompt Optimizer。
除此之外大部分的应用或者模型官网都内置一些智能体，熟练合理的运用智能体很多时候能提高不少的工作效率。
而对于图形生成，也有非常多的项目和网站会收集一些预设词，这里熊猫主推https://opennana.com/。该网站收录了一共700多种生图案例，且支持中英文双语提示词。
如今，AI的发展趋势非常之猛，作为普通人的我们并不能改变什么，前两天熊猫翻招聘软件甚至看到一些公司已经开始将熟练使用AI作为招聘要求了。
技术的发展并不会取代人，但不会新技术的人一定会被其他人取代。
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2025-12-06 21:40:38
每月一度的绿联云更新时间又到啦！作为熊猫的主力NAS之一，绿联的每月更新进度和功能解析，早就是咱们的“保留节目”了。这次更新，官方可是诚意满满，主要集中在几个呼声极高、用户期待已久的实用新功能上。具体都有哪些？跟着熊猫的步伐，一起来看看这次更新！
NAS作为存储设备，随着使用时间的推移，存放在NAS中的文件数量也会越来越多，而如何在长时间存储之后尽可能缩短翻找以前的文件就成了一个难题。
现实中人们往往会通过贴便签、标签的形式来进行文件的分类，这种简单明了的方法在Mac OS以及各种知识库和笔记软件中也有，通过标签能直接缩小我们想要查询的文件类型范围，而这次绿联也讲这个功能更新到了文件管理中。
选中想要打标的文件，右键就能进行标签的添加，你可以根据文件的类型以及属性添加到合适的标签中，如果已有的标签不满足你的分类需求，想要更为细致化的分类，也可以新建标签。
文件右键选中之后点击全部标签能看到当前的所有标签，同时也支持添加新的标签，或者直接在标签栏右键来进行标签新建，不过目前标签的颜色选择还是有点少，建议可以出一个调色板让用户自己选择，这样满足用户的细致化分类。
标签添加完成之后在进行文件所有时就能针对标签记性搜索，缩小搜索的范围，从而进一步提高文件搜索的精准度了。
初次之外则是安全和权限方面的升级，首先贡献文件夹的NFS权限管理支持Squash多种映射关系了，这对于多文件夹更方便管理和使用NFS权限，你可以选择将root映射为管理或游客，也可以选择针对所有用户进行映射。
剩下的则是一些细节的优化，例如图片放大查看时增加了鸟瞰图便于观察图片全景；在进行文件以及文件夹的删除时，也终于支持Enter键确认；以及解决了对于长命名的压缩文件解压错误问题等等。
NAS在如今不止是作为存储设备使用，很多时候也是家庭或个人的小型服务器，用Docker部署各种项目来实现扩展性的功能。而绿联的Docker不论是界面UI设计还是镜像和容器的管理以及多端操作上都算得上目前NAS梯队里数一数二的存在。
Docker项目更新迭代频繁，每次新版本带来的功能升级，对不少用户来说都非常有价值。但以往，Docker的更新操作总得依赖第三方工具，过程略显繁琐。而这次，绿联云在新版本中直接发力，将Docker的更新检测和“一键更新”功能，无缝集成到了自家的Docker管理界面中。
新版本中，当部署的项目或容器又更新时，会在置顶显示提示，同时项目或容器旁边也会出现可更新的标识，点击置顶能进行批量更新，点击单一项目则是单独更新，之后会弹出更新提示，需要注意新版本的容器或项目配置是否有变化，如果涉及到了变量或映射变化则需要手动调整，不然可能会导致更新容器启动失败等问题。
同时在管理中也能看到更新检测的功能开关以及按计划更新的定时项目，不过熊猫个人建议检测可以开，但自动更新还是关闭比较好，毕竟版本更新最好是确认好更新内容再去做决定，避免项目大改版导致的数据丢失等问题。
十一月的版本影视和相册都更新了对繁体的支持，影视中心在线字幕增加了繁体选项，而相册也新增了繁体的识别，同时相册还支持使用繁体来进行画面内容的搜索功能。
相册的繁体识别以及文字识别记得更新之后去智能设置去更新模型，不然是无法生效的。
快照作为保证用户文件安全的工具，这次也迎来了升级。新版本中快照终于是支持预览了，在快照应用中点击设置了快照的文件夹，随后就可以选择对应的快照进行预览。
在预览界面，不需要再直接整个快照进行恢复，可以选择文件进行下载或复制，解决了单独文件的恢复问题。
最后则是本次漫画应用也终于更新上线了，漫画已经来了，那么电子书相信也不远了。
打开漫画应用首先我们需要新建漫画库，名称和漫画文件的路径自行设置，在类型选择上支持章节漫画和单篇漫画，其实就是定义漫画的路径规则，这个根据自身使用习惯来设置就可以了。
PC端目前仅支持漫画库的创建，创建之后将漫画按照对应的路径放进去，随后就可以通过手机端打开了。当系统扫描识别到目录下的漫画之后会自动进行封面刮削获取。
点开漫画章节的排序也是正常的，在阅读漫画时支持双页和单页展示，同时也能在设置中调节阅读方式，例如一些韩漫就非常适合从上往下的阅读方式，可以根据漫画的属性自行调整。
漫画的阅读效果还是蛮不错的，多种阅读模式针对不同种类的漫画也能适应得非常好，作为初版来说体验相当可以了，希望后续持续优化，例如简介、作者的刮削以及PC端的更多功能适配。
十一月的更新中新内容还是比较多的，文件标签功能和Docker的更新检测与一键更新对熊猫来说非常有用，而本次更新之后十二月也将引来绿联UGOS Pro今年的最后一版更新，据说规划了蛮多好玩的内容。
最后，在这个各种硬件都在持续飙涨的情况下，绿联NAS的性价比一下就突出了很多，双十二也是今年最后一次大型活动了，如果有需求完全可以考虑下手了，再等又是一年过去了。
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