瓦猫杂货铺

深入剖析 macOS DMG 打包中安装背景图、应用图标与卷图标的底层机制，横向对比主流打包工具的优缺点与工程踩坑实践。

本文介绍如何使用 dmgbuild 替代脆弱的 appdmg，实现稳定可靠的 macOS DMG 自动化打包与 CI 集成。

在多用户或嵌入式边缘设备（如开发板、跳板机、内部测试服务器）管理中，传统的 SSH 免密登录通常将公钥放置在每个用户的家目录 ~/.ssh/authorized_keys 中。然而这种做法在集中运维和安全管控时存在显著痛点： 权限管控难：普通用户可以随时登入机器随意修改、清空或追加自己的 authorized_keys，管理员难以进行公钥生命周期管理； 初始化繁琐：新创建的用户尚未生成家目录或尚

本文总结在立创·泰山派（RK3566, 2GB 内存）上部署腾讯 NCNN 极速推理框架的完整实践：针对 Mac 开发机无法原生转换 RKNN 模型的现实痛点，深入剖析 ARM NEON FP16 汇编加速原理，详解基于 pnnx 导出动态尺寸模型与 Python 端侧推理，并提供多引擎实测横评与避坑指南。

在边缘嵌入式开发板上部署深度学习应用时，往往受限于CPU 算力弱、内存容量小（通常仅 1GB ~ 2GB）、无独立显卡等瓶颈。如果在 RK3566 这类入门级嵌入式板卡上直接运行未经优化的大型 OCR 模型，往往会遭遇延迟高达数秒、内存频频 OOM、甚至导致板载系统假死的窘境。 为了解决低功耗嵌入式平台上的本地文字识别痛点，我开发并开源了针对立创·泰山派打造的高性能离线 OCR 服务项目：tspi

在基于瑞芯微 RK3566 / RK3568 等芯片（如立创·泰山派、Radxa、鲁班猫）进行边缘 AI 应用开发时，官方的 NPU 工具链主要基于 RKNN-Toolkit2。初学者在刚接触该生态时，极易对官方仓库中多个形态各异的包产生混淆。 在动手部署前，必须首先厘清三者的核心分工与运行位置： 组件名称 运行环境 主要职责与定位 rknn-toolkit2 PC 端（x86_64

在基于瑞芯微（Rockchip）芯片（如 RK3566、RK3568、RK3588 等）的嵌入式 Linux 开发中，多媒体与边缘 AI 处理有一条经典的高性能流水线： $$\text{MPP (硬件编解码)} \longrightarrow \text{RGA (图像预处理)} \longrightarrow \text{RKNN (神经网络推理)}$$ MPP（Media Process P

在 RK3566 开发板（如立创·泰山派）运行 Ubuntu 系统时，由于后续部署视觉处理库（如 RGA Python ctypes 绑定、OpenCV）以及 RKNN 深度学习推理时，很多项目依赖固定版本的 Python 3.12 环境。 然而，在 Ubuntu 上升级或安装非系统默认版本的 Python 时，存在一个极高风险的陷阱：Ubuntu 底层的包管理工具（apt）、系统升级工具以及诸多

最近遇到一个需求：从一个文件夹里找出重复的文件，再把每个文件的文字内容，按结构填写进一个 docx 表格。 细想之下，这件事其实是三个相互独立的小问题： 找重复：如何高效判断两个文件的内容完全一致； 读文字：文件是图片和 PDF，需要先把其中文字提取出来； 填表格：把提取出来的文字按规则填进 docx 表格模板。

近期在 LOLIN S2 Mini 基于 ESP-IDF 6.0 开发时，遇到两类极易混淆的串口输出问题，二者表象相似、底层原理完全不同： 固件运行正常、逻辑无异常，原生 USB-CDC 完全无串口输出； 修复 USB-CDC 后，常规 printf 可正常输出，但 Unity 测试结果无任何日志打印。 本文将结合 ESP-IDF 6.0 官方 VFS 组件变更，完整复盘问题定位、底层原理、分