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Nexus Express (NX) 是一套打破傳統客運思維、將「軌道運輸邏輯」引入國道與快速道路的全新國家級運輸系統。透過「不上平面道路」、「車軌無縫轉乘」、「車體與車站標準模組化」，並導入「動態編組高運量車型」，徹底解決傳統客運塞車、運能不足、無障礙設施不便的痛點，打造台灣公路上的「虛擬高鐵」。 核心六大革命特點 1. 🚌 彈性車廂編組：依運量動態調整（單節 / 雙節 / 三節）     作法：借鏡現代軌道運輸的「編組」概念，NX 系統的車輛並非單一規格，而是設計為單節、雙節聯結、三節聯結三種規格。     動態配置機制：         單節車：用於離峰時段、或運量較低的非都會區路線。         雙節車：用於常態性熱門路線與一般尖峰時段。         三節車 (NX-Max)：專為新竹科學園區通勤、北高或北中長途等超高密度黃金路線量身打造。     效益：單班車次載客量最高可提升至傳統客運的 2.5 至 3 倍。在全台司機荒的背景下，用相同的人力創造出極為高效的運輸能量，讓國道客運具備捷運般的彈性與運載力。 2. 🎨 全台車體視覺統一（NX 標準制服）     作法：不論是單節、雙節或三節聯結車，也不論由哪家客運業者（如國光、統聯等）得標營運，所有 NX 系統的車輛，必須全面強制套用同一個外觀塗裝模板與視覺識別（VI）。     效益：建立極高的國家級品牌辨識度。乘客遠遠看到車型與塗裝，就能立刻認出「這是 NX 聯動高速客運」，代表著高效率、高安全與準時。 3. 📅 車體與月台高度固定：身障輪椅平推上國道     作法：除了外觀塗裝統一，所有編組車型的車體規格與車門高度，也必須完全符合 NX 標準模版。     效益：客運車門能與車站月台高度完全齊平。輪椅族、推車族、行李箱乘客不需等待傳統客運的無障礙升降台，即可像搭乘捷運、高鐵一樣，直接「平推登車」，實現真正的通用設計。 4. 🛑 國道節點客運站：絕不入市區道路     作法：NX 車輛僅行駛於國道與快速道路。於交流道...

  在 Linux Mint 中要「完全乾淨地」移除 WPS Office，不能只單靠單純的解除安裝，因為它還會在你的個人資料夾留下快取（Cache）、設定檔（Config）以及捷徑圖示（Desktop Shortcuts）。 請依照以下步驟，在終端機（Terminal）執行對應的指令，即可將其連根拔起： 步驟一：確認你的安裝管道並解除安裝程式 WPS 在 Linux Mint 上主要有兩種安裝方式： 傳統套件 (DEB/APT) 或 Flatpak (軟體主管) 。如果不確定是哪一種，可以兩種指令都跑一次。 情況 A：如果是透過 官網下載 DEB 包 或 APT 安裝 請執行以下指令， purge 會連同軟體的系統設定檔一起刪除： Bash sudo apt purge wps-office -y (如果當初安裝的是內含語系套件的名稱，可一併執行 sudo apt purge wps-office-language-packages ) 情況 B：如果是透過 Linux Mint 的「軟體主管」 (Flatpak) 安裝 請執行以下指令，移除程式及其殘留資料： Bash flatpak uninstall --delete-data com.wps.Office -y 步驟二：清除殘留的用戶設定檔與快取 雖然程式刪除了，但 WPS 會在你的家目錄 ( ~ ) 隱藏資料夾中留下使用者設定。請執行以下指令將它們徹底刪除： Bash # 刪除傳統安裝的用戶設定與快取 rm -rf ~/.config/Kingsoft rm -rf ~/. local /share/Kingsoft # 刪除 Flatpak 安裝的殘留資料（以防萬一） rm -rf ~/.var/app/com.wps.Office 步驟三：清理殘留的選單圖示與快顯功能表 有時候雖然軟體刪了，但開始功能表或右鍵選單還是會出現 WPS 的圖示。請執行以下指令清理相關的 .desktop 捷徑檔： Bash # 刪除使用者目錄下的 WPS 捷徑檔 rm -f ~/. local /share/applications/wps-office* rm -f ~/. local /share/applications/et.desktop rm -f ~/. local /share/app...

  先前寫過 如何釋放 Linux Mint 空間 的文章。       近期又有點想要做其他的釋放空間，因為我在我的獨立 python 的環境分析看到 nvidia cuda cu13的相關空間吃掉 4.8 GB 所以再問 AI 一次，明明自己目前使用很弱的電腦，怎麼還會有 cuda 相關的指令模型吃掉空間再次分析了下列：  ✦ 根據您的系統分析，目前主要佔用空間的是軟體快取、Flatpak   應用程式資料以及系統日誌。以下是有效的清理步驟：   1. 清理 Python 套件快取 (可釋放約 2.8 GB)   您的 pip 快取佔用了大量空間，這些是下載過的套件備份，刪除不影響已安裝的軟體。      pip cache purge   2. 清理系統日誌 (可釋放約 1 GB)   系統日誌 journalctl 累積了 1.1 GB。您可以將其限制在 100MB 以內：      sudo journalctl --vacuum-size=100M   3. 清理 Flatpak 冗餘檔案   您安裝了許多 Flatpak 應用程式（如 Bottles,  Discord），可以使用以下指令移除不再需要的執行環境：    flatpak uninstall --unused     註：Bottles (.var/app/com.usebottles.bottles) 佔用了   4.1GB，這通常包含您在裡面安裝的 Windows   程式。如果您有不再使用的容器（Bottle），建議開啟 Bottles 軟體手動刪除。   4. 清理系統套件快取   刪除已下載的 .deb 安裝檔：  sudo apt clean  sudo apt autoremove --purge   5. 清理使用者快取與縮圖   縮圖快取佔用了約 188MB，刪除後系統會在需要時重新產生：  rm -rf ~/.cache/thumbnails/* ...

 許多人對 Windows 11 愛恨交加，無論是微軟為了推廣 Win11 強制中止一系列 Windows 支援 （包括 Windows 10）開始按鈕被強制預設於中間啟用或是為了廣告收入、onedrive、 Copilot 強制取消建立本機帳號登入系統，必須使用微軟live會員進入系統，造成極客們必須 打指令繞過微軟帳號登入 等，好加在現在還有 Nano11/Tiny11 這類精簡化微軟的肥腫預設軟體，雖缺點很多，但它還有最後一個優點是他是 Windows，並且這次的預設桌布 Windows Bloom 的美學也可以列為一代經典，並且微軟也透過 Surface 硬體替 Bloom 桌布玩出很多花樣，也讓許多人效彷，在此也統整一些個人覺得不錯的，自己也有在用的桌布：     Surface Laptop SE （超低價學生筆電） https://wallpapersden.com/bloom-windows-11-se-wallpaper/  彩虹 Windows Bloom https://wallpapersden.com/windows-11-insider-2k-gradient-wallpaper/  Windows 11 Bloom 與 MacOS Ventura 混合 https://www.reddit.com/r/Windows11/comments/v6sov0/windows_11_bloom_wallpaper_inspired_by_new_macos/   Ventura Bloom Wallpaper 4K 多種色系選擇  https://www.reddit.com/r/Windows11/comments/v7mtey/ventura_bloom_wallpaper_4k_download_link_in_the/  https://x.com/JohnXionidis/status/1537060490240720898  Windows 11 Bloom Mac OS Sonoma  https://www.reddit.com/r/Windows11/comments/1778zpj/windows_11_bl...

 先前透過網路評價 2100元等級可以買到接近，Bose QuietComfort Earbuds 一代等級的抗噪耳機，加上音質確實頗有水準的 1More EVO 在2024使用兩年後，右耳出現無法啟用也無法充電的問題，類似 Sony XM 系列通病，網路上資訊不多，想說死馬當活馬醫就割開右耳，幸運的是耳機電池是容易取出的，檢查了一下規格是 GF1245 （圓徑12厚度45mm），在台灣的線上賣場只找的到 1240的規格（XM3同款），自己焊接一下，馬上就能充電了，只可惜賣家提供的電池 40-50mah 大約只能開抗噪一小時左右，總比完全不能用需要丟掉的好。      

    透過 AI 分析 ttml 字幕後 撰寫轉檔腳本產出 完全免費無須線上轉換 ttml 轉 srt 的工具   https://github.com/maker181/ttml2srt/tree/main  工具設立起因為 Allavsoft Video Downloadser 下載 iPlayer 的影片皆為 ttml 格式，由於採 xml 編碼 原先透過 AI 翻譯，造成過多的xml解析嚴重拖累效能，翻譯速度低落， 故此 利用 ttml2srt 預先將 ttml 改成 srt  再透過  自建離線AI 翻譯字幕  腳本翻譯效能即大幅提昇。