喜欢折腾电脑的同学，那本 32 年来陪伴无数人成长的《电脑爱好者》杂志，正式注销了！2025年10月15日，《新京报》最后一页角落里，刊登了一则细小但让无数人伤感的注销公告。

现在《电脑爱好者》的微信公众号、官方网站也已经无法访问。这“讣告”方式也挺符合它一贯的低调风格，没有大张旗鼓的告别仪式，没有煽情的告别信，甚至连一句“感谢陪伴”都没有。就这样，悄无声息地，从我们的视野里退场了！像极了我们的逝去的青春，静悄悄地……

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最近 1Password 宣布全面涨价，引起了很大的热议。我们除了可以切换到 Sticky Password、EnPass、RoboForm 等替代品外，其实搭建自己的密码库也许是更好的选择。

对于有一定动手能力的同学，部署一个私有的 Bitwarden (Vaultwarden) 自托管密码管理器并不难。它开源免费，数据完全自主可控，同时支持手机电脑跨平台同步+浏览器一键登录插件，可以导入 1Password 或 Chrome 浏览器保存的密码。只需要一台 VPS 服务器 + 域名即可自建……

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• 简单搭建自己的私人密码库！Bitwarden 部署安装教程 (免费 1Password 替代品)
• Sticky Password - 数据不上云！更安全好用的密码管理器 (终身版 1Password 替代品)
• Frpc Desktop - 更简单的内网穿透工具！免费开源 / 桌面客户端 / 开机启动
• FRP 简单入门安装配置教程 - 开源免费内网穿透工具，无公网 IP 远程访问

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著名的开源内网穿透工具 frp v0.68 更新，添加了内置存储功能，以及通过 API 操作代理功能。
今后可通过 AI 来操作 frp 客户端，无需重启。

frp v0.68

frp 的这个新功能，青小蛙觉得，就是为 AI 准备的。

持久化存储功能

在 frpc 客户端配置中，添加[store]即可开启内置存储功能，将配置保存在 db.json 文件中：

serverAddr = "127.0.0.1" # frps 服务端IP地址
serverPort = 端口
auth.token = "appinn" # 密钥

webServer.addr = "0.0.0.0"
webServer.port = 7500
webServer.user = "appinn"
webServer.password = "appinnadmin"

[store]
path = "./db.json"

注意需要同时开启 webServer 之后，才能使用 API 功能。

API 功能

通过 API 修改后的 frpc 无需重启，立即生效。

实际上，API 的相关操作只需要交给 AI 即可，不过这里有几个例子：

用终端将 OpenClaw 添加到 frp：

$ curl -u appinn:appinnadmin http://192.168.1.111:7500/api/store/proxies \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "name": "openclaw",
    "type": "tcp",
    "tcp": {
      "localPort": 17321,
      "remotePort": 47321
    }
  }'

之后，该代理就会出现在 frp 客户端中：

修改代理

不小心用错了端口，只需要使用下嘛的命令，即可把 17321 端口替换为 18789：

curl -u appinn:appinnadmin -X PUT \
  http://192.168.1.111:7500/api/store/proxies/openclaw \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "name": "openclaw",
    "type": "tcp",
    "tcp": {
      "localPort": 18789,
      "remotePort": 6000
    }
  }'

删除代理

不想要了，只需要使用如下命令：

curl -u appinn:appinnadmin -X DELETE http://192.168.1.111:7500/api/store/proxies/openclaw

查询所有代理

curl -u appinn:appinnadmin http://192.168.1.111:7500/api/store/proxies

以下内容为2025年8月14日更新。

frp 是一款跨平台的内网穿透工具，支持 Windows、macOS 与 Linux，它需要你有一台拥有固定公网 IP 的电脑，VPS 最好，然后就能愉快的进行内网穿透了。还支持 https，甚至可以用它进行小程序开发。@Appinn

v0.64.0 新增 tokenSource 支持

2025年8月10日，frp v0.64.0 更新1个主要功能：

• 新增 tokenSource 支持，允许从文件中加载认证 token，而不是直接在配置文件中写死，避免了在配置文件中直接暴露 token 的风险。

此外，v0.64.0 还修复了 SSH 隧道网关错误绑定地址的问题，提升了连接的稳定性和可用性。

网络的本地本来是应该互联互通的，但各种各样的原因会导致互联互不通。于是就需要造轮子解决它，frp 就是这样一个轮子，开源、免费、简单易用。

当然，免费意味着你需要自备一款拥有固定公网 IP 的电脑/VPS 作为中转节点。这台电脑可以是拥有固定公网 IP 的任意电脑，也可以自配一台 VPS，青小蛙依旧推荐 Vultr 的机器，便宜好用，控制面板简单。

另外通过青小蛙的推荐链接注册（👈有返利），还送 50 刀体验金，仅限新用户。Vultr 推荐美国、德国的机器。如果不嫌麻烦，也可以试试 阿里云 的机器，优点肯定是连接响应速度快了，但带宽略小。

这里假设你已经有一台 VPS 了，只需要跟着步骤走即可：

设置 frp 服务器

1. 根据系统下载程序，并解压缩
2. 将 frps 及 frps.toml 放到具有公网 IP 的机器上
3. 创建 token 文件，内容就是你的密钥

青小蛙目前所用的 frps.toml 文件内容：

bindPort = 1723

auth.tokenSource.type = "file"
auth.tokenSource.file.path = "/etc/frp/token"

webServer.addr = "0.0.0.0"
webServer.port = 7500
webServer.user = "用户名"
webServer.password = "密码"

allowPorts = [
  { start = 7001, end = 7010 }
]

最后一行是青小蛙打开了 7001～7010 几个端口。

新建 /etc/frp/token 文件，内容直接添加你自定义的密钥即可，你可以把它理解为 frp 之间互相联系的口令。

运行：

./frps -c ./frps.toml

另外，针对 Linux 用户，这里有一个后台运行服务可以参考。以上为 Linux 系统的执行命令，如果是 Windows 系统：

c:\Tools\frp\frps.exe -c c:\Tools\frp\frps.toml

假设 frps 解压缩到了 c:\Tools\frp\ 文件夹。

以及，请让防火墙通过 7000 端口，以及 7001、7002 端口。

设置 frp 客户端

1. 根据系统下载程序
2. 将 frpc 及 frpc.toml 放到处于内网环境的机器上。

这里以 Windows 远程桌面、群晖管理界面为例，修改 frpc.toml 配置文件：

serverAddr = 服务器公网 IP
serverPort = 1723

auth.tokenSource.type = "file"
auth.tokenSource.file.path = "C:\Tools\frp\token"

[RDP]
type = tcp
local_ip = 127.0.0.1
local_port = 3389
remote_port = 7001
 
[DSM]
type = tcp
local_ip = 群晖在局域网中的 IP 地址
local_port = 5000
remote_port = 7002

别忘记创建 token 文件，内容和之前服务器上的内容相同。另外 remote_port 中的端口需要在服务器中打开（allowPorts 字段）

然后，启动 Windows 命令提示符，运行：

c:\Tools\frp\frpc.exe -c c:\Tools\frp\frpc.toml

这里假设你的 frp 解压缩到了 C:\Tools\frp\ 文件夹下。

如果看到两行 start proxy success 就代表成功了。

远程访问

此时，就可以在外网访问网内资源了。

比如远程桌面，只需要打开微软的远程桌面客户端，然后使用 公网IP:7001 即可连接。

比如群晖，只需要打开浏览器，在地址栏输入 公网IP:7002 即可访问 DSM 的管理界面。

其它配置

frp 官网提供了非常详尽的说明书，包括转发 ssh、http、https、转发 Unix 域套接字等等，都可以配置使用。

但，其实对于初学者来说，还是有点费劲的。

更多示例

青小蛙开了一个帖子，准备连载一些 frp 的示例，以及如果在 Windows 下以系统服务运行 frp 等等一些内容。感兴趣的同学可以前往参考、讨论、分享。

目前有两个示例：

• 授权访问，让 frp 更安全
• Windows 下如何让 frp 以系统服务的方式运行

没错，你遇到了坑，也欢迎分享下来，尤其错误代码，大家一起解决。

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直到 2026 年五月，我们终于等到一整轮的影像旗舰登场完毕——

小米做出了徕卡一瞬、vivo 打造了照片与视频兼具的 V 单、OPPO 在双长焦方案上带来了惊喜。

在这轮旗舰更新潮的最后，华为提前将新一轮的 Pura 90 Pro Max 端上了桌。

老实说，第一眼看硬件，心里是有落差的。去年 Pura 80 Ultra 上颇为惊艳的「一镜双目」结构不见了，取而代之的，是目前行业内最稳妥也最常见的大底长焦方案。

不过，在细细体验后，我认为 Pura 90 Pro Max 藏了一个比纯拼硬件更有意思的新解法——XMAGE 智拍。

全自动，都省心

过去这几年，我系统性地梳理过华米 OV 的影像架构。虽然各家在硬件选择上各有理解，但大方向出奇一致，都在极其有限的机身空间里死磕传感器面积，比拼谁的光圈更大、进光量更多。

在硬件上奋发图强理所应当。但在摄影中，不错的硬件基础仅仅是第一步。

想要拍出一张好照片，构图与后期同样重要——

构图保证一张照片在视觉上是否平衡、主体是否明确；而后期则决定了这张照片视觉质感和风格化。

但这两者，向来都是具备门槛的手艺。

而华为在 Pura 90 Pro Max 上，打算一口气解决这两个问题。

熟悉他们产品线的朋友或许有印象，去年发布的 Pura 80 Ultra 上，华为试水了 AI 辅助构图。

AI 辅助构图功能相对基础，在实际拍摄中主要起一个引导和提醒的作用。到了 Pura 90 Pro Max，这项技术完成了从「辅助」到「主导」的蜕变，并定名为「XMAGE 智拍」。

剥开表层去探究 XMAGE 智拍的底层逻辑，是一套完全由端侧算力驱动的本地化影像流水线，将拍摄过程拆解为三个同时进行的模块——基于实时语义分割的自动构图、无视物理镜头限制的智能变焦，以及针对画面的色彩重塑。

也就是说，在这个功能的加持下，Pura 90 Pro Max 可以自动识别主体、变焦构图，最后还排列出一系列适合当前场景的 XMAGE 风格供你选择。

值得一提的是，XMAGE 智拍不需要网络连接，也无需将庞大的图像数据传回云端，全部基于端侧 AI 运转，实时识别画面里的主体轮廓、建筑线条以及光源分布状况，随后根据底层训练好的审美模型，给出一套包含最优构图、变焦和精细色彩方案的组合拳。

繁复的专业参数在这里黑盒化，过去需要人脑去判断的构图和调色工作，全权交给了本地算法。

除此之外，Pura 90 Pro Max 还顺势推出了 AI 姿势推荐，这个功能同样通过语义分割识别，可以理解画面中的了恩物、环境、姿势与背景，随后直接在取景框中勾勒出一个等比例的线框轮廓。

拿手机的人只需按图索骥，引导模特贴合画面上的姿势即可。遇到不满意的动作能随时刷新，它甚至支持导入社交网络上保存的样片，一键提取动作精髓。

听起来确实很厉害，但这套完全依赖端侧计算跑出来的流水线，究竟能不能应对现实世界里复杂多变的光线，还需要把它带到真正的街头去寻找答案。

AI 有所能，也有所不能

来到一家咖啡馆，墙上的多层光环灯饰引起了我的注意。

举起手机，XMAGE 智拍自动变焦到 2×，将墙壁上的光环作为画面主体。这个选择可以说中规中矩，光环圆形处于画面中下方，整体构图稳定和谐。

同时，操作台上颇具金属质感的咖啡机也是个不错的主体，XMAGE 智拍精准识别到我的拍摄意图，变焦到 192mm，保持咖啡机的中置。

由于我想保留更为还原的室内光线与色彩，这张照片并没有套用 XMAGE 智拍推荐给我的任何色彩风格。

用它拍了几组照片后，我认为 XMAGE 智拍是一个非常用户视角的功能——

在传统的拍摄习惯里，手机焦段是一件需要精打细算的事。大脑会本能地去贴合物理镜头的原生焦段，生怕落在中间焦段会损失画质。

但 XMAGE 智拍完全抛弃了执念。它不在乎用的是几倍变焦，转而完全为画面考量：当前这个画面，怎么裁切才最好看。哪怕不可避免地要损失一部分边缘像素，只要能让视觉中心突出、比例和谐，它就会果断动手。

这种做法很实在，一切都在为了最终的出片服务。

走出室外回望咖啡馆，绿植与橙色外墙交相呼应，XMAGE 智拍自动截取出色彩冲击力最强的部分，同时准确识别出咖啡馆建筑主体，两种大色块在画幅中占比相似，平衡而美观。

再抬头，夏季树木繁茂，XMAGE 轻微放大焦段，让树枝形成天然的框架构图，广州塔正悬于画面正中间。

在这组照片的拍摄中，我还察觉到了一个很有意思的技术细节。按下快门时，你会发现滤镜加载的速度，远大于构图改变的速度。

这是因为滤镜往往只需识别画面后套用底层的色彩映射，而构图则需要端侧算力去实时识别画面里的建筑线条、光源分布和人物轮廓。计算量完全不在一个量级。

更有意思的是，智拍套用滤镜的方式非常精细，除了 XMAGE 风格选择外，还会对调色盘做精细调整，确保风格对当前环境的适配度。

当然，这套系统也有自己的脾气。在实际走街串巷时，XMAGE 智拍有时候会自动跳出来接管画面，有时候又毫无动静，需要你手动去点击唤醒。

就算是手动唤醒的情况下，XMAGE 智拍也有几率出现风格已经选好，但当前画面无法找到最佳构图的情况。这种情况频繁出现在极其繁杂的环境中，由于元素过于混乱、信息量爆炸，算法的确很难从中剥离出合适的构图。

当然，换个角度想想，也许此时的 1× 视角，就是当前环境的最佳构图了。

万物皆可 AI，现在轮到摄影了

185 年前，达盖尔发明银版摄影法，留住时间成为一种特权；2011 年，胶片巨头柯达传出破产消息，智能手机开始野蛮生长，把镜头塞进了普通人的口袋。

回顾整部影像史，其实就是一部打破特权、技术走向大众的普惠史。

到了今天，移动影像的狂飙突进，撞上了一堵无形的墙。

手机镜头模组越做越大，与之对应的，是最近行业里一个颇具深意的传闻：受制于高昂成本与物理极限，下一代影像旗舰的「超大杯」，大多要面临停更了。

这条路为什么走不通了？因为影像旗舰突飞猛进的背后，藏着一个被刻意回避的死结。

决定照片质量的，永远是镜头后面的脑袋。普通人有懂美的眼睛，却跨不过光圈快门和构图比例的门槛。把一台堆满顶级硬件的手机，递给一个毫无基础的人，他按下的快门，大概率得到一张平平无奇的随手拍。

顶级硬件如果只服务于一小撮懂摄影的人，无疑就会变成一种伪命题。

在同行集体踩下刹车的时间点，华为提前把 Pura 90 Pro Max 端上了桌，而 XMAGE 智拍，就是破局的方法。

在此之前，行业里已有不少 AI 落地，比如 vivo 让四季流转，OPPO 消除反光。只不过，它们大多是按下快门后的后期创意和修补。

XMAGE 智拍往前跨了一大步，让算法成为整个拍摄动作的主导。

这种做法谈不上是什么艺术层面的颠覆，但确实管用。降低门槛，让完全没有摄影基础的人，也能相对轻松地把一台旗舰机用出该有的样子。

好的技术绝不该是一座孤岛。曾经的智能手机让人们拥有了「随时拍」的自由，现在的 AI 则进一步赋予了大众「拍得好」的能力。

这或许是打破当前僵局的一剂良药，也是影像超大杯物尽其用的方法。

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