使用 Windows 11 电脑在 16GB 内存重启后占用近半的情况下，作者尝试了两种内存清理方法。通过 PCL2 启动器的“内存优化”按钮，内存占用从 6.9GB（45%）降至 3.4GB（22%），可用内存增至 11.9GB；重启后改用微软 RAMMap 工具，清理后占用同样降至 3.4GB，可用内存约 11.8GB。总结认为，PCL 操作简单、效果即时，适合普通用户；RAMMap 界面专业但清理能力较强，无需深入理解也能使用。内存占用过高时，使用一键清理工具即可有效释放数 GB 空间，满足日常使用需求。

作者对比了Umami和Shynet两款自托管开源分析工具。两者均不追踪个人身份、不使用Cookie、符合GDPR，但理念不同：Umami走“小而美”路线，界面现代美观，原生支持简体中文，功能丰富（来源、设备、页面热度等），Docker部署简单；Shynet走极致轻量路线，支持不依赖JavaScript追踪，脚本不足1KB，适合极客或需统计屏蔽JS的访客，但界面简陋、功能仅限计数。作者最终选择Umami，因其高颜值、中文支持和完整功能，既满足流量分析需求，又无隐私负担。对于追求美观和实用性的个人博客站长，Umami是更推荐的选择。

部署Shynet建议使用Linux服务器（如Ubuntu 22.04+），需安装Docker和Docker Compose，最低配置512MB内存和2GB硬盘。推荐采用Docker Compose的生产级部署方式，通过docker-compose.yml文件定义Shynet应用与PostgreSQL数据库两个容器。部署步骤包括：拉取仓库并创建目录，编写docker-compose.yml和环境变量.env文件（需修改数据库密码和Django密钥），使用`docker compose up -d`启动服务，然后通过命令创建管理员账户。后续需配置反向代理和HTTPS。登录后台后，需创建“服务”代表要追踪的网站，获取唯一的追踪代码片段并嵌入到目标网站的`</body>`标签前，即可开始统计页面浏览量。