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尝试 Cursor 的感想和一些思考

试着用了一下 cursor ，感觉还不错。非技术也能半小时能做一款 App 可能是真的。但替代不了技术岗也是真的。

虽然 Cursor 基于 VSCode 二次开发，但可能为了做 AI 功能把 Editor Pooling 或者 File Watching 能力搞坏了，经常 Apply 了修改后 Explorer 和 Editor 里没有及时反馈。然后自动补全功能因为可以删内容导致手感跟 VSCode 里的 Copilot 比较不同，用起来比较 annoying 。

作为一个基于 VSCode 二次开发的编辑器，Cursor 在文件系统监控方面存在一些问题。当对文件进行修改后，Explorer 和 Editor 经常无法及时反映这些变化，这可能是因为为了实现 AI 功能而对原有的 Editor Pooling 或 File Watching 机制进行了修改导致的。

Cursor
杂谈
Kubernetes 入门 （2）

我们之前说的都是用于部署 Pod 的资源，我们接下来介绍与创建 Pod 不相关的资源：储存与网络。

其实我们之前已经接触过储存相关的内容了：在讲 Stateful Set 时我们提过 Stateful Set 创建出来的 Pod 都会有相互独立的储存；而讲 Daemon Set 时我们提到 K8s 推荐只在 Daemon Set 的 Pod 中访问宿主机磁盘。但独立的储存具体指什么？除了访问宿主机磁盘以外还有什么其他的储存？

在 Docker 中，我们可以把宿主机磁盘上的一个路径作为一个 Volume 来给容器绑定，或者直接使用 Docker Engine 管理的 Volume 来提供持久化存储或是容器间共享文件。在 K8s 里面也沿用了 Volume 这个概念，可以通过 Mount 绑定到容器内的路径，并通过实现 CSI 的各种引擎来提供更多样的存储。

Kubernetes
DevOps
Docker
Cloud Native
Kubernetes 入门 （1）

我们知道 K8s 利用了容器虚拟化技术。而说到容器虚拟化就要说 Docker 。可是，容器到底是什么？ Docker 又为我们做了些什么？我们又为什么要用 K8s ？

> 要把一个不知道打过多少个升级补丁，不知道经历了多少任管理员的系统迁移到其他机器上，毫无疑问会是一场灾难。 —— Chad Fowler 《Trash Your Servers and Burn Your Code》

"Write once, run anywhere" 是 Java 曾经的口号。 Java 企图通过 JVM 虚拟机来实现一个可执行程序在多平台间的移植性。但我们现在知道， Java 语言并没能实现他的目标，会在操作系统调用、第三方依赖丢失、两个程序间依赖的冲突等各方面出现问题。

Kubernetes
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Docker
Cloud Native
为什么使用在齐次坐标下矩阵乘法能表示点平移？

简化了一万倍来说，线性变换主要是在描述符合这两种性质的变换：一是要可加，二是要能数乘。

也就是说，对于空间中所有向量 $$\vec{v_1}, \vec{v_2}$$ ，以及任意数量 $$k_1, k_2$$ ，如果有：

$$

图解经济学原理(2)

> 1. 这篇文章参考了曼昆的《经济学原理》与北京大学王辉老师的《微观经济学》课程，内容上会有部分相似。

> 2. 这篇文章中的图使用 3Blue1Brown 的动画生成工具 manim 的 Community Edition 制作，源代码之后会上传到 GitHub 。

上一篇讲供给，这一篇讲需求。

图解经济学原理(1)

> 1. 这篇文章参考了曼昆的《经济学原理》与北京大学王辉老师的《微观经济学》课程，内容上会有部分相似。

> 2. 这篇文章中的图使用 3Blue1Brown 的动画生成工具 manim 的 Community Edition 制作，源代码之后会上传到 GitHub 。

我们先不讲课，先来带个货。

完善 Hexo 编写环境，改善文章中使用图片的体验

我平时使用 [vscode-memo](https://github.com/svsool/vscode-memo) 插件写笔记，其中插入图片使用 `![[]]` 语法，显示简短，也有较好的预览支持，体验极佳。希望这种特性也能在写 hexo 博客的时候使用。

可能有很多人不熟悉 vscode-memo 这个插件，我先来简单介绍一下。

vscode-memo 定位是一个 knowledge base ，对标的是 [Obsidian.md](https://obsidian.md/) 等软件。其功能包括且不限于：

Blog
VSCode
Hexo
JavaScript
用 GitHub Action 自动化构建 Hexo 并发布到 S3

GitHub Action 自动化构建发布到 GitHub Pages 大家都见得多了，甚至 Hexo 官方自己都有相关的文档。

但我今天要做的不是发布到 GitHub 这么简单，而是要同时发布到 GitHub 和自己的域名下。

我们需要构建一个 CI/CD 过程。这个过程需要做到以下目标：

Blog
GitHub
AWS
CI/CD
IaC
DevOps
init-a-new-hexo-project

最近使用 hexo 搭建了一个博客，并打算挂载在 github page 上。

对之前的那个博客进行替代，并将之前的文章逐渐搬移过来。

使用的[这个主题](https://github.com/Yue-plus/hexo-theme-arknights)功能还是比较完善的。

Blog
如何手撕一个堆

在参加如AtCoder等算法竞技，或是刷Leetcode等算法题时，我们总是不可避免地遇到堆这种数据结构。

当然，一般来说我们只要理解堆，知道堆的性质，知道怎么样用堆就足够了。在做题时只需要调用系统类库即可——在参加AtCoder时你甚至不会有时间去自己实现一个堆。

但是，如果哪一天你把编程语言的类库全忘光了，又遇到一题需要频繁求最值的题目——你明知这里要用堆，却又忘记该调用的类名了，咋办？我还真遇到过这问题：三年没刷算法，只能对着一道自己明显会的题干着急，愣是想不起PriorityQueue的名字。这时候，只能自己实现一个堆出来了。

数据结构
算法
算法竞赛
设计模式之美读书笔记

从7个方面评价代码的好坏：

1. 易维护性：根本

2. 可读性：最重要

设计模式
笔记
排序算法

我们知道排序是算法入门基本功，排序算法有多重要想必也不需要我在这里说明了。因此这一篇就按着我的理解，聊一聊排序算法。

当然我不打算随便弄个什么十大排序算法或是经典排序总结之类响当当的名头，各个算法走马看花一样拉出来遛一遍，最后变得跟网上搜索到的其他讲排序的文章一样换汤不换药。你会发现这篇文章的结构跟在网上搜索到的任何讲排序的文章都有所不同：

在这篇文章里，你会发现你找不到冒泡排序——因为我认为冒泡排序只不过是一种低效率的选择排序。

数据结构
算法
排序
Python字典的实现原理

> CPython从3.6开始，字典（dict）不再是无序的了——字典的修改了原先的底层实现，变得能按字典插入的顺序进行遍历。而Python从3.7开始将字典的有序性写入语言特性，不管是Jython、IronPython还是其他Python实现，从3.7开始大家的字典都是有序的了。

以前参加Python相关的面试时，面试官经常都会问一个问题：Python里的字典（dict）是有序的吗？

这自然难不倒我，我也照本宣科地讲：Python的字典底层是用哈希表实现的，在不发生冲突时读写的时间复杂度是O（1），比读写时间复杂度为O（logn）的红黑树要更快。但红黑树可以按下标的大小顺序进行遍历，而Dict遍历时是无序的。

Python
数据结构
C++中using关键字的使用

1. 引入整个命名空间中的成员

不引入命名空间时，使用其中变量需要使用`<命名空间名>::<变量名>`的方式使用。

```C++

C++
杂技
搭建博客的过程

> “Stop Trying to Reinvent the Wheel.”

参考[BruceZhao][BruceZhao]提供的中文翻译：[README.zh.md][READMEzh]，先将[Huxpro][Huxpro]提供的[博客模板仓库][origin_repo]fork出来，`git clone`到本地。

整个网站文件夹大致结构如下：

杂技
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Welcome to Ryo's Blog!

> “Hello World!”

自己盲人摸象折腾了一两天，终于利用GitHub Pages，把自己的博客搭好了。

感谢[Huxpro][Huxpro]提供的博客模板，以及[BruceZhao][BruceZhao]编写的中文ReadMe。

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尝试 Cursor 的感想和一些思考

试着用了一下 cursor ，感觉还不错。非技术也能半小时能做一款 App 可能是真的。但替代不了技术岗也是真的。

虽然 Cursor 基于 VSCode 二次开发，但可能为了做 AI 功能把 Editor Pooling 或者 File Watching 能力搞坏了，经常 Apply 了修改后 Explorer 和 Editor 里没有及时反馈。然后自动补全功能因为可以删内容导致手感跟 VSCode 里的 Copilot 比较不同，用起来比较 annoying 。

作为一个基于 VSCode 二次开发的编辑器，Cursor 在文件系统监控方面存在一些问题。当对文件进行修改后，Explorer 和 Editor 经常无法及时反映这些变化，这可能是因为为了实现 AI 功能而对原有的 Editor Pooling 或 File Watching 机制进行了修改导致的。

Cursor
杂谈
Kubernetes 入门 （2）

我们之前说的都是用于部署 Pod 的资源，我们接下来介绍与创建 Pod 不相关的资源：储存与网络。

其实我们之前已经接触过储存相关的内容了：在讲 Stateful Set 时我们提过 Stateful Set 创建出来的 Pod 都会有相互独立的储存；而讲 Daemon Set 时我们提到 K8s 推荐只在 Daemon Set 的 Pod 中访问宿主机磁盘。但独立的储存具体指什么？除了访问宿主机磁盘以外还有什么其他的储存？

在 Docker 中，我们可以把宿主机磁盘上的一个路径作为一个 Volume 来给容器绑定，或者直接使用 Docker Engine 管理的 Volume 来提供持久化存储或是容器间共享文件。在 K8s 里面也沿用了 Volume 这个概念，可以通过 Mount 绑定到容器内的路径，并通过实现 CSI 的各种引擎来提供更多样的存储。

Kubernetes
DevOps
Docker
Cloud Native
Kubernetes 入门 （1）

我们知道 K8s 利用了容器虚拟化技术。而说到容器虚拟化就要说 Docker 。可是，容器到底是什么？ Docker 又为我们做了些什么？我们又为什么要用 K8s ？

> 要把一个不知道打过多少个升级补丁，不知道经历了多少任管理员的系统迁移到其他机器上，毫无疑问会是一场灾难。 —— Chad Fowler 《Trash Your Servers and Burn Your Code》

"Write once, run anywhere" 是 Java 曾经的口号。 Java 企图通过 JVM 虚拟机来实现一个可执行程序在多平台间的移植性。但我们现在知道， Java 语言并没能实现他的目标，会在操作系统调用、第三方依赖丢失、两个程序间依赖的冲突等各方面出现问题。

Kubernetes
DevOps
Docker
Cloud Native
为什么使用在齐次坐标下矩阵乘法能表示点平移？

简化了一万倍来说，线性变换主要是在描述符合这两种性质的变换：一是要可加，二是要能数乘。

也就是说，对于空间中所有向量 $$\vec{v_1}, \vec{v_2}$$ ，以及任意数量 $$k_1, k_2$$ ，如果有：

$$

图解经济学原理(2)

> 1. 这篇文章参考了曼昆的《经济学原理》与北京大学王辉老师的《微观经济学》课程，内容上会有部分相似。

> 2. 这篇文章中的图使用 3Blue1Brown 的动画生成工具 manim 的 Community Edition 制作，源代码之后会上传到 GitHub 。

上一篇讲供给，这一篇讲需求。

图解经济学原理(1)

> 1. 这篇文章参考了曼昆的《经济学原理》与北京大学王辉老师的《微观经济学》课程，内容上会有部分相似。

> 2. 这篇文章中的图使用 3Blue1Brown 的动画生成工具 manim 的 Community Edition 制作，源代码之后会上传到 GitHub 。

我们先不讲课，先来带个货。

完善 Hexo 编写环境，改善文章中使用图片的体验

我平时使用 [vscode-memo](https://github.com/svsool/vscode-memo) 插件写笔记，其中插入图片使用 `![[]]` 语法，显示简短，也有较好的预览支持，体验极佳。希望这种特性也能在写 hexo 博客的时候使用。

可能有很多人不熟悉 vscode-memo 这个插件，我先来简单介绍一下。

vscode-memo 定位是一个 knowledge base ，对标的是 [Obsidian.md](https://obsidian.md/) 等软件。其功能包括且不限于：

Blog
VSCode
Hexo
JavaScript
用 GitHub Action 自动化构建 Hexo 并发布到 S3

GitHub Action 自动化构建发布到 GitHub Pages 大家都见得多了，甚至 Hexo 官方自己都有相关的文档。

但我今天要做的不是发布到 GitHub 这么简单，而是要同时发布到 GitHub 和自己的域名下。

我们需要构建一个 CI/CD 过程。这个过程需要做到以下目标：

Blog
GitHub
AWS
CI/CD
IaC
DevOps
init-a-new-hexo-project

最近使用 hexo 搭建了一个博客，并打算挂载在 github page 上。

对之前的那个博客进行替代，并将之前的文章逐渐搬移过来。

使用的[这个主题](https://github.com/Yue-plus/hexo-theme-arknights)功能还是比较完善的。

Blog
如何手撕一个堆

在参加如AtCoder等算法竞技，或是刷Leetcode等算法题时，我们总是不可避免地遇到堆这种数据结构。

当然，一般来说我们只要理解堆，知道堆的性质，知道怎么样用堆就足够了。在做题时只需要调用系统类库即可——在参加AtCoder时你甚至不会有时间去自己实现一个堆。

但是，如果哪一天你把编程语言的类库全忘光了，又遇到一题需要频繁求最值的题目——你明知这里要用堆，却又忘记该调用的类名了，咋办？我还真遇到过这问题：三年没刷算法，只能对着一道自己明显会的题干着急，愣是想不起PriorityQueue的名字。这时候，只能自己实现一个堆出来了。

数据结构
算法
算法竞赛
设计模式之美读书笔记

从7个方面评价代码的好坏：

1. 易维护性：根本

2. 可读性：最重要

设计模式
笔记
排序算法

我们知道排序是算法入门基本功，排序算法有多重要想必也不需要我在这里说明了。因此这一篇就按着我的理解，聊一聊排序算法。

当然我不打算随便弄个什么十大排序算法或是经典排序总结之类响当当的名头，各个算法走马看花一样拉出来遛一遍，最后变得跟网上搜索到的其他讲排序的文章一样换汤不换药。你会发现这篇文章的结构跟在网上搜索到的任何讲排序的文章都有所不同：

在这篇文章里，你会发现你找不到冒泡排序——因为我认为冒泡排序只不过是一种低效率的选择排序。

数据结构
算法
排序
Python字典的实现原理

> CPython从3.6开始，字典（dict）不再是无序的了——字典的修改了原先的底层实现，变得能按字典插入的顺序进行遍历。而Python从3.7开始将字典的有序性写入语言特性，不管是Jython、IronPython还是其他Python实现，从3.7开始大家的字典都是有序的了。

以前参加Python相关的面试时，面试官经常都会问一个问题：Python里的字典（dict）是有序的吗？

这自然难不倒我，我也照本宣科地讲：Python的字典底层是用哈希表实现的，在不发生冲突时读写的时间复杂度是O（1），比读写时间复杂度为O（logn）的红黑树要更快。但红黑树可以按下标的大小顺序进行遍历，而Dict遍历时是无序的。

Python
数据结构
C++中using关键字的使用

1. 引入整个命名空间中的成员

不引入命名空间时，使用其中变量需要使用`<命名空间名>::<变量名>`的方式使用。

```C++

C++
杂技
搭建博客的过程

> “Stop Trying to Reinvent the Wheel.”

参考[BruceZhao][BruceZhao]提供的中文翻译：[README.zh.md][READMEzh]，先将[Huxpro][Huxpro]提供的[博客模板仓库][origin_repo]fork出来，`git clone`到本地。

整个网站文件夹大致结构如下：

杂技
Blog
Welcome to Ryo's Blog!

> “Hello World!”

自己盲人摸象折腾了一两天，终于利用GitHub Pages，把自己的博客搭好了。

感谢[Huxpro][Huxpro]提供的博客模板，以及[BruceZhao][BruceZhao]编写的中文ReadMe。

杂技
杂谈
\ No newline at end of file diff --git a/articles/Building-this-blog.html b/articles/Building-this-blog.html index 2a7ffdf6..f225d914 100644 --- a/articles/Building-this-blog.html +++ b/articles/Building-this-blog.html @@ -4,7 +4,7 @@ 参考[BruceZhao][BruceZhao]提供的中文翻译：[README.zh.md][READMEzh]，先将[Huxpro][Huxpro]提供的[博客模板仓库][origin_repo]fork出来，`git clone`到本地。 整个网站文件夹大致结构如下：" data-next-head=""/>
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搭建博客的过程

杂技
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+整个网站文件夹大致结构如下：" data-next-head=""/>
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<- C++中using关键字的使用
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\ No newline at end of file diff --git a/articles/Handy-heap-cheat-sheet.html b/articles/Handy-heap-cheat-sheet.html index ae1d4515..68127d82 100644 --- a/articles/Handy-heap-cheat-sheet.html +++ b/articles/Handy-heap-cheat-sheet.html @@ -4,7 +4,7 @@ 当然，一般来说我们只要理解堆，知道堆的性质，知道怎么样用堆就足够了。在做题时只需要调用系统类库即可——在参加AtCoder时你甚至不会有时间去自己实现一个堆。 但是，如果哪一天你把编程语言的类库全忘光了，又遇到一题需要频繁求最值的题目——你明知这里要用堆，却又忘记该调用的类名了，咋办？我还真遇到过这问题：三年没刷算法，只能对着一道自己明显会的题干着急，愣是想不起PriorityQueue的名字。这时候，只能自己实现一个堆出来了。" data-next-head=""/>
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如何手撕一个堆

数据结构
算法
算法竞赛

如何手撕一个堆

+但是，如果哪一天你把编程语言的类库全忘光了，又遇到一题需要频繁求最值的题目——你明知这里要用堆，却又忘记该调用的类名了，咋办？我还真遇到过这问题：三年没刷算法，只能对着一道自己明显会的题干着急，愣是想不起PriorityQueue的名字。这时候，只能自己实现一个堆出来了。" data-next-head=""/>
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如何手撕一个堆

数据结构
算法
算法竞赛

如何手撕一个堆

写在前面

在参加如AtCoder等算法竞技，或是刷Leetcode等算法题时，我们总是不可避免地遇到堆这种数据结构。

当然，一般来说我们只要理解堆，知道堆的性质，知道怎么样用堆就足够了。在做题时只需要调用系统类库即可——在参加AtCoder时你甚至不会有时间去自己实现一个堆。

@@ -366,4 +366,4 @@

关于堆排序

  • 堆结构一般占用数组前端，因此从小到大排序时，有序部分从数组末尾开始扩张，建立的堆为大顶堆。
  • 堆排序只需要建堆与出堆操作，因此只需要实现下沉操作。
    • -

    关于堆排序的具体讨论，有机会的话我会另外写一篇来讲解。

    数据结构
    算法
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    关于堆排序的具体讨论，有机会的话我会另外写一篇来讲解。

    数据结构
    算法
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    \ No newline at end of file diff --git a/articles/Sort-algorithm.html b/articles/Sort-algorithm.html index dae00320..41e98bfb 100644 --- a/articles/Sort-algorithm.html +++ b/articles/Sort-algorithm.html @@ -4,7 +4,7 @@ 当然我不打算随便弄个什么十大排序算法或是经典排序总结之类响当当的名头，各个算法走马看花一样拉出来遛一遍，最后变得跟网上搜索到的其他讲排序的文章一样换汤不换药。你会发现这篇文章的结构跟在网上搜索到的任何讲排序的文章都有所不同： 在这篇文章里，你会发现你找不到冒泡排序——因为我认为冒泡排序只不过是一种低效率的选择排序。" data-next-head=""/>
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    排序算法

    数据结构
    算法
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    序言

    +在这篇文章里，你会发现你找不到冒泡排序——因为我认为冒泡排序只不过是一种低效率的选择排序。" data-next-head=""/>
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    排序算法

    数据结构
    算法
    排序

    序言

    我们知道排序是算法入门基本功，排序算法有多重要想必也不需要我在这里说明了。因此这一篇就按着我的理解，聊一聊排序算法。

    当然我不打算随便弄个什么十大排序算法或是经典排序总结之类响当当的名头，各个算法走马看花一样拉出来遛一遍，最后变得跟网上搜索到的其他讲排序的文章一样换汤不换药。你会发现这篇文章的结构跟在网上搜索到的任何讲排序的文章都有所不同：

    在这篇文章里，你会发现你找不到冒泡排序——因为我认为冒泡排序只不过是一种低效率的选择排序。

    @@ -339,4 +339,4 @@

    堆排序逆序对消除方式比较Tricky，但可以看出消除逆序对大致在于出堆步骤，通过O(logn)时间复杂度消除O(n)个逆序对。（左小右大排序时需要建立左大右小的大顶堆，建堆时基本没有消除逆序对）

    最后

    -

    这篇文章我们主要关注了排序算法中的大头——基于比较的排序算法。在下篇文章，我们再来看一下不基于比较的排序算法，以及外排序与并行排序。

    数据结构
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    这篇文章我们主要关注了排序算法中的大头——基于比较的排序算法。在下篇文章，我们再来看一下不基于比较的排序算法，以及外排序与并行排序。

    数据结构
    算法
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    \ No newline at end of file diff --git a/articles/The-beauty-of-design-parten.html b/articles/The-beauty-of-design-parten.html index 0dc27bbe..7086ca96 100644 --- a/articles/The-beauty-of-design-parten.html +++ b/articles/The-beauty-of-design-parten.html @@ -4,7 +4,7 @@ 1. 易维护性：根本 2. 可读性：最重要" data-next-head=""/>
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    +2. 可读性：最重要" data-next-head=""/>
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    用 GitHub Action 自动化构建 Hexo 并发布到 S3

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    用 GitHub Action 自动化构建 Hexo 并发布到 S3

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    GitHub Action 自动化构建发布到 GitHub Pages 大家都见得多了，甚至 Hexo 官方自己都有相关的文档。 但我今天要做的不是发布到 GitHub 这么简单，而是要同时发布到 GitHub 和自己的域名下。

    这篇文章的目标

    我们需要构建一个 CI/CD 过程。这个过程需要做到以下目标：

    @@ -285,4 +285,4 @@

    之后的事

  • Lambda@Edge 还没有结合到 IaC 中
  • 配置文件生成过程仍有改进空间
    • -

    留下这些问题，今后再修改。

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    留下这些问题，今后再修改。

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    图解经济学原理(1)

    +我们先不讲课，先来带个货。" data-next-head=""/>
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    图解经济学原理(1)

    1. 这篇文章参考了曼昆的《经济学原理》与北京大学王辉老师的《微观经济学》课程，内容上会有部分相似。
    2. 这篇文章中的图使用 3Blue1Brown 的动画生成工具 manim 的 Community Edition 制作，源代码之后会上传到 GitHub 。
      3. @@ -108,4 +108,4 @@

      总结一下

    Creative Commons LicenseThis work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
    <- 图解经济学原理(2)
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    总结一下

    Creative Commons LicenseThis work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
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    图解经济学原理(2)

    +上一篇讲供给，这一篇讲需求。" data-next-head=""/>
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    图解经济学原理(2)

    1. 这篇文章参考了曼昆的《经济学原理》与北京大学王辉老师的《微观经济学》课程，内容上会有部分相似。
    2. 这篇文章中的图使用 3Blue1Brown 的动画生成工具 manim 的 Community Edition 制作，源代码之后会上传到 GitHub 。
      3. @@ -133,4 +133,4 @@

      调节经

      财政政策

      货币政策

      两种政策对经济影响 —— 总供给总需求模型

      -

      国际经济

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    国际经济

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    <- 为什么使用在齐次坐标下矩阵乘法能表示点平移？
    图解经济学原理(1) ->
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    \ No newline at end of file diff --git a/articles/hello-world.html b/articles/hello-world.html index dfed64cb..7028e3d9 100644 --- a/articles/hello-world.html +++ b/articles/hello-world.html @@ -4,7 +4,7 @@ 自己盲人摸象折腾了一两天，终于利用GitHub Pages，把自己的博客搭好了。 感谢[Huxpro][Huxpro]提供的博客模板，以及[BruceZhao][BruceZhao]编写的中文ReadMe。" data-next-head=""/>
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    杂谈
    +感谢[Huxpro][Huxpro]提供的博客模板，以及[BruceZhao][BruceZhao]编写的中文ReadMe。" data-next-head=""/>
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    init-a-new-hexo-project

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    使用 hexo 搭建博客

    +使用的[这个主题](https://github.com/Yue-plus/hexo-theme-arknights)功能还是比较完善的。" data-next-head=""/>
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    Kubernetes 入门 （2）

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    +在 Docker 中，我们可以把宿主机磁盘上的一个路径作为一个 Volume 来给容器绑定，或者直接使用 Docker Engine 管理的 Volume 来提供持久化存储或是容器间共享文件。在 K8s 里面也沿用了 Volume 这个概念，可以通过 Mount 绑定到容器内的路径，并通过实现 CSI 的各种引擎来提供更多样的存储。" data-next-head=""/>
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    Kubernetes 入门 （2）

    Kubernetes
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    储存

    其实我们之前已经接触过储存相关的内容了：在讲 Stateful Set 时我们提过 Stateful Set 创建出来的 Pod 都会有相互独立的储存；而讲 Daemon Set 时我们提到 K8s 推荐只在 Daemon Set 的 Pod 中访问宿主机磁盘。但独立的储存具体指什么？除了访问宿主机磁盘以外还有什么其他的储存？

    在 Docker 中，我们可以把宿主机磁盘上的一个路径作为一个 Volume 来给容器绑定，或者直接使用 Docker Engine 管理的 Volume 来提供持久化存储或是容器间共享文件。在 K8s 里面也沿用了 Volume 这个概念，可以通过 Mount 绑定到容器内的路径，并通过实现 CSI 的各种引擎来提供更多样的存储。

    @@ -677,4 +677,4 @@

    各种工

    JOJO: 你到底想说什么？

    DIO: 我不用 kubectl apply 了！ JOJO ！ （其实还是要用的）

    -

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    Kubernetes 入门 （1）

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    容器， Docker 与 K8s

    +"Write once, run anywhere" 是 Java 曾经的口号。 Java 企图通过 JVM 虚拟机来实现一个可执行程序在多平台间的移植性。但我们现在知道， Java 语言并没能实现他的目标，会在操作系统调用、第三方依赖丢失、两个程序间依赖的冲突等各方面出现问题。" data-next-head=""/>
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    Kubernetes 入门 （1）

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    容器， Docker 与 K8s

    我们知道 K8s 利用了容器虚拟化技术。而说到容器虚拟化就要说 Docker 。可是，容器到底是什么？ Docker 又为我们做了些什么？我们又为什么要用 K8s ？

    关于容器虚拟化

    @@ -451,4 +451,4 @@

    Job 与 CronJob

    另外我们已经知道 Deployment 等资源一般会通过标签等来管理自己创建的资源，那两份不相关的应用完全有可能会撞标签，这时候部署逻辑就有可能会出问题。

    K8s 中提供了名称空间这种资源，用于进行资源隔离。K8s 中大部分资源都从属于一个且仅从属于一个名称空间， Deployment 等资源一般只能控制在同一名称空间下的资源，而不会影响其他名称空间。

    另外，也有一些资源是名称空间无关的，比如节点 Node 。

    -
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    <- Kubernetes 入门 （2）
    为什么使用在齐次坐标下矩阵乘法能表示点平移？ ->
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    \ No newline at end of file diff --git a/articles/python-dict.html b/articles/python-dict.html index 8d20c079..ac48a79d 100644 --- a/articles/python-dict.html +++ b/articles/python-dict.html @@ -4,7 +4,7 @@ 以前参加Python相关的面试时，面试官经常都会问一个问题：Python里的字典（dict）是有序的吗？ 这自然难不倒我，我也照本宣科地讲：Python的字典底层是用哈希表实现的，在不发生冲突时读写的时间复杂度是O（1），比读写时间复杂度为O（logn）的红黑树要更快。但红黑树可以按下标的大小顺序进行遍历，而Dict遍历时是无序的。" data-next-head=""/>
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    Python字典的实现原理

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    +这自然难不倒我，我也照本宣科地讲：Python的字典底层是用哈希表实现的，在不发生冲突时读写的时间复杂度是O（1），比读写时间复杂度为O（logn）的红黑树要更快。但红黑树可以按下标的大小顺序进行遍历，而Dict遍历时是无序的。" data-next-head=""/>
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    Python字典的实现原理

    Python
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    CPython从3.6开始，字典（dict）不再是无序的了——字典的修改了原先的底层实现，变得能按字典插入的顺序进行遍历。而Python从3.7开始将字典的有序性写入语言特性，不管是Jython、IronPython还是其他Python实现，从3.7开始大家的字典都是有序的了。

    前言

    @@ -90,4 +90,4 @@

    参考文献

  • python3.7源码分析－字典_小屋子大侠的博客-CSDN博客_python 字典源码
  • 《深度剖析CPython解释器》9. 解密Python中字典和集合的底层实现，深度分析哈希表
  • CPython 源码阅读 - dict
    • -
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    <- 排序算法
    C++中using关键字的使用 ->
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    C++中using关键字的使用 ->
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    \ No newline at end of file diff --git a/articles/the-using-in-cpp.html b/articles/the-using-in-cpp.html index ebf01b76..3294f2a9 100644 --- a/articles/the-using-in-cpp.html +++ b/articles/the-using-in-cpp.html @@ -4,7 +4,7 @@ 不引入命名空间时，使用其中变量需要使用`<命名空间名>::<变量名>`的方式使用。 ```C++" data-next-head=""/>
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    C++中using关键字的使用

    C++
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    using的用法

    + ```C++" data-next-head=""/>
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    能做到类似别名功能的，还有宏#define。但#define运行在编译前的宏处理阶段，对代码进行字符串替换。没有类型检查或其他编译、链接阶段才能进行的检查，不具备安全性。在C++11中不提倡使用#define。

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    \ No newline at end of file diff --git a/articles/try-cursor-and-thinking.html b/articles/try-cursor-and-thinking.html index 683bf550..d376bed4 100644 --- a/articles/try-cursor-and-thinking.html +++ b/articles/try-cursor-and-thinking.html @@ -4,7 +4,7 @@ 虽然 Cursor 基于 VSCode 二次开发，但可能为了做 AI 功能把 Editor Pooling 或者 File Watching 能力搞坏了，经常 Apply 了修改后 Explorer 和 Editor 里没有及时反馈。然后自动补全功能因为可以删内容导致手感跟 VSCode 里的 Copilot 比较不同，用起来比较 annoying 。 作为一个基于 VSCode 二次开发的编辑器，Cursor 在文件系统监控方面存在一些问题。当对文件进行修改后，Explorer 和 Editor 经常无法及时反映这些变化，这可能是因为为了实现 AI 功能而对原有的 Editor Pooling 或 File Watching 机制进行了修改导致的。" data-next-head=""/>
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    尝试 Cursor 的感想和一些思考

    Cursor
    杂谈

    试着用了一下 cursor ，感觉还不错。非技术也能半小时能做一款 App 可能是真的。但替代不了技术岗也是真的。

    +作为一个基于 VSCode 二次开发的编辑器，Cursor 在文件系统监控方面存在一些问题。当对文件进行修改后，Explorer 和 Editor 经常无法及时反映这些变化，这可能是因为为了实现 AI 功能而对原有的 Editor Pooling 或 File Watching 机制进行了修改导致的。" data-next-head=""/>
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    尝试 Cursor 的感想和一些思考

    Cursor
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    试着用了一下 cursor ，感觉还不错。非技术也能半小时能做一款 App 可能是真的。但替代不了技术岗也是真的。

    先说问题

    虽然 Cursor 基于 VSCode 二次开发，但可能为了做 AI 功能把 Editor Pooling 或者 File Watching 能力搞坏了，经常 Apply 了修改后 Explorer 和 Editor 里没有及时反馈。然后自动补全功能因为可以删内容导致手感跟 VSCode 里的 Copilot 比较不同，用起来比较 annoying 。

    文件系统监控问题

    @@ -68,4 +68,4 @@

    总结

    总的来说，Cursor 作为一款基于 AI 的代码编辑器有其独特的优势，尤其是 Chat Anywhere 和智能代码分析这样的创新功能确实提升了开发效率。但同时也存在一些技术问题，比如文件系统监控和自动补全体验等需要改进的地方。尽管如此，它展示了 AI 辅助编程的潜力，为未来编程工具的发展提供了新的思路。

    -

    顺便一提，在引用块里的内容都是由 AI 生成的。

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    顺便一提，在引用块里的内容都是由 AI 生成的。

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    \ No newline at end of file diff --git a/articles/use-paste-image-and-vscode-memo.html b/articles/use-paste-image-and-vscode-memo.html index 4b9b4037..80a2dcb0 100644 --- a/articles/use-paste-image-and-vscode-memo.html +++ b/articles/use-paste-image-and-vscode-memo.html @@ -4,7 +4,7 @@ 可能有很多人不熟悉 vscode-memo 这个插件，我先来简单介绍一下。 vscode-memo 定位是一个 knowledge base ，对标的是 [Obsidian.md](https://obsidian.md/) 等软件。其功能包括且不限于：" data-next-head=""/>
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    完善 Hexo 编写环境，改善文章中使用图片的体验

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    我平时使用 vscode-memo 插件写笔记，其中插入图片使用 ![[]] 语法，显示简短，也有较好的预览支持，体验极佳。希望这种特性也能在写 hexo 博客的时候使用。

    +vscode-memo 定位是一个 knowledge base ，对标的是 [Obsidian.md](https://obsidian.md/) 等软件。其功能包括且不限于：" data-next-head=""/>
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    完善 Hexo 编写环境，改善文章中使用图片的体验

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    我平时使用 vscode-memo 插件写笔记，其中插入图片使用 ![[]] 语法，显示简短，也有较好的预览支持，体验极佳。希望这种特性也能在写 hexo 博客的时候使用。

    关于 vscode-memo

    可能有很多人不熟悉 vscode-memo 这个插件，我先来简单介绍一下。

    vscode-memo 定位是一个 knowledge base ，对标的是 Obsidian.md 等软件。其功能包括且不限于：

    @@ -111,4 +111,4 @@

    补充

    └───_posts ├───2022-03-26-create-blog-cicd-by-github.md └───2022-04-03-use-paste-image-and-vscode-memo.md -

    可以通过在代码中引用 data.source 解决。

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    <- 图解经济学原理(1)
    用 GitHub Action 自动化构建 Hexo 并发布到 S3 ->
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    可以通过在代码中引用 data.source 解决。

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    \ No newline at end of file diff --git a/articles/why-homogeneous.html b/articles/why-homogeneous.html index 66f19d1a..c11b6464 100644 --- a/articles/why-homogeneous.html +++ b/articles/why-homogeneous.html @@ -4,7 +4,7 @@ 也就是说，对于空间中所有向量 $$\vec{v_1}, \vec{v_2}$$ ，以及任意数量 $$k_1, k_2$$ ，如果有： $$" data-next-head=""/>
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    为什么使用在齐次坐标下矩阵乘法能表示点平移？

    首先，什么是线性变换？

    +$$" data-next-head=""/>
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    为什么使用在齐次坐标下矩阵乘法能表示点平移？

    首先，什么是线性变换？

    简化了一万倍来说，线性变换主要是在描述符合这两种性质的变换：一是要可加，二是要能数乘。 也就是说，对于空间中所有向量 v1⃗,v2⃗\vec{v_1}, \vec{v_2}

    Q: 为什么普通的矩阵乘法不能表示平移？ A: 因为矩阵乘法只能表示线性变换。平移不是线性变换。

    Q: 为什么在齐次坐标下的矩阵乘法又能表示平移？ -A: 因为齐次坐标增加了一个维度。平移变换矩阵其实是在新增的这个维度上做切变（一种线性变换）。切变后的结果正好就是原坐标中的平移变换。

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    \ No newline at end of file +A: 因为齐次坐标增加了一个维度。平移变换矩阵其实是在新增的这个维度上做切变（一种线性变换）。切变后的结果正好就是原坐标中的平移变换。

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    【opentracing】概念术语文档：Span，trace
    \ No newline at end of file diff --git a/ideas.html b/ideas.html index 781dd498..7e27eb5c 100644 --- a/ideas.html +++ b/ideas.html @@ -1 +1 @@ -Ideas | Ryo's Blog
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    Linux Cone VS Fork
    Linux Systemd

    每一个 Unit 都有一个配置文件，告诉 Systemd 怎么启动这个 Unit 。

    Systemd 默认从目录/etc/systemd/system/读取配置文件。但是，里面存放的大部分文件都是符号链接，指向目录/usr/lib/systemd/system/，真正的配置文件存放在那个目录。

    systemctl enable命令用于在上面两个目录之间，建立符号链接关系。

    Linux
    systemctl
    journalctl
    timedatectl
    BasicKnowledge
    Operation
    Linux 信号处理 —— Signal

    信号是一种中断，为 Linux 提供一种处理异步事件的方法。

    [Linux 信号（signal） - 简书](https://www.jianshu.com/p/f445bfeea40a)

    - 9: `SIGKILL`

    Linux
    Signal
    BasicKnowledge
    Operation
    Linux 内存 —— 内存分页、分段

    > 内存**分页**与内存**分段**是**操作系统**管理**虚拟内存**的方式。

    >

    > 分段：将进程内存分为**代码分段**、**数据分段**、**栈段**、**堆段**等逻辑分明的段。能产生连续的物理空间。容易造成内存碎片，内存交换率低。

    Linux
    memory
    Operation
    BasicKnowledge
    Linux 内存 —— 堆和栈

    > 堆区与栈区都是程序内存分段中的一段。

    [[Linux 内存 —— 内存分页、分段]]

    - 是逻辑栈，连续

    Linux
    memory
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    Linux 内存 —— 虚拟内存

    > 每个**进程**分配一套**虚拟内存**地址，由操作系统管理，**进程间独立**互不干涉。

    > 程序访问虚拟地址时，由操作系统转换成物理地址，使得这样不同进程内存不会冲突。

    [kernel_memory_management/✍ 文章/一文带你了解，虚拟内存、内存分页、分段、段页式内存管理.md at main · 0voice/kernel_memory_management](https://github.com/0voice/kernel_memory_management/blob/main/%E2%9C%8D%20%E6%96%87%E7%AB%A0/%E4%B8%80%E6%96%87%E5%B8%A6%E4%BD%A0%E4%BA%86%E8%A7%A3%EF%BC%8C%E8%99%9A%E6%8B%9F%E5%86%85%E5%AD%98%E3%80%81%E5%86%85%E5%AD%98%E5%88%86%E9%A1%B5%E3%80%81%E5%88%86%E6%AE%B5%E3%80%81%E6%AE%B5%E9%A1%B5%E5%BC%8F%E5%86%85%E5%AD%98%E7%AE%A1%E7%90%86.md)

    Linux
    memory
    Operation
    BasicKnowledge
    Linux 文件描述符

    [理解文件描述符与文件句柄 | 黑白之院](https://ifaceless.github.io/2019/12/19/understand-file-descriptor-and-file-description/)

    Linux 调度 —— 进程与线程

    **进程**是计算机**资源分配**最小的单位，是CPU分配资源的基本单位，具有**独立的内存**。

    切换需要切换上下文

    - 需要切换内存映射表(MMU)

    Linux
    schedule
    BasicKnowledge
    博客语法渲染测试

    **加粗**

    *斜体*

    ***加粗斜体***

    Blog
    Nextjs
    About Chart.js

    Use Chart.js in React.

    Introduce:

    - Chart.js: https://github.com/chartjs/Chart.js

    用 Next.js 重构 blog ，TODO list

    - [x] 复写 markdown parse ，增加 latex 支持

    - [x] remark-math

    - [x] rehype-katex

    Blog
    Nextjs
    <No Title>

    hello! first idea here!

    Kubernetes 入门 （1）

    这里是第一行，

    然后这里是第二行。

    这里是一些内容。

    Kubernetes
    DevOps
    Docker
    Cloud Native
    Cloud Computing
    \ No newline at end of file +Ideas | Ryo's Blog
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    Linux Cone VS Fork
    Linux Systemd

    每一个 Unit 都有一个配置文件，告诉 Systemd 怎么启动这个 Unit 。

    Systemd 默认从目录/etc/systemd/system/读取配置文件。但是，里面存放的大部分文件都是符号链接，指向目录/usr/lib/systemd/system/，真正的配置文件存放在那个目录。

    systemctl enable命令用于在上面两个目录之间，建立符号链接关系。

    Linux
    systemctl
    journalctl
    timedatectl
    BasicKnowledge
    Operation
    Linux 信号处理 —— Signal

    信号是一种中断，为 Linux 提供一种处理异步事件的方法。

    [Linux 信号（signal） - 简书](https://www.jianshu.com/p/f445bfeea40a)

    - 9: `SIGKILL`

    Linux
    Signal
    BasicKnowledge
    Operation
    Linux 内存 —— 内存分页、分段

    > 内存**分页**与内存**分段**是**操作系统**管理**虚拟内存**的方式。

    >

    > 分段：将进程内存分为**代码分段**、**数据分段**、**栈段**、**堆段**等逻辑分明的段。能产生连续的物理空间。容易造成内存碎片，内存交换率低。

    Linux
    memory
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    BasicKnowledge
    Linux 内存 —— 堆和栈

    > 堆区与栈区都是程序内存分段中的一段。

    [[Linux 内存 —— 内存分页、分段]]

    - 是逻辑栈，连续

    Linux
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    Linux 内存 —— 虚拟内存

    > 每个**进程**分配一套**虚拟内存**地址，由操作系统管理，**进程间独立**互不干涉。

    > 程序访问虚拟地址时，由操作系统转换成物理地址，使得这样不同进程内存不会冲突。

    [kernel_memory_management/✍ 文章/一文带你了解，虚拟内存、内存分页、分段、段页式内存管理.md at main · 0voice/kernel_memory_management](https://github.com/0voice/kernel_memory_management/blob/main/%E2%9C%8D%20%E6%96%87%E7%AB%A0/%E4%B8%80%E6%96%87%E5%B8%A6%E4%BD%A0%E4%BA%86%E8%A7%A3%EF%BC%8C%E8%99%9A%E6%8B%9F%E5%86%85%E5%AD%98%E3%80%81%E5%86%85%E5%AD%98%E5%88%86%E9%A1%B5%E3%80%81%E5%88%86%E6%AE%B5%E3%80%81%E6%AE%B5%E9%A1%B5%E5%BC%8F%E5%86%85%E5%AD%98%E7%AE%A1%E7%90%86.md)

    Linux
    memory
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    Linux 文件描述符

    [理解文件描述符与文件句柄 | 黑白之院](https://ifaceless.github.io/2019/12/19/understand-file-descriptor-and-file-description/)

    Linux 调度 —— 进程与线程

    **进程**是计算机**资源分配**最小的单位，是CPU分配资源的基本单位，具有**独立的内存**。

    切换需要切换上下文

    - 需要切换内存映射表(MMU)

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    - Chart.js: https://github.com/chartjs/Chart.js

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    hello! first idea here!

    Kubernetes 入门 （1）

    这里是第一行，

    然后这里是第二行。

    这里是一些内容。

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    \ No newline at end of file diff --git a/ideas/Linux Cone VS Fork.html b/ideas/Linux Cone VS Fork.html index 2d613b3d..eae89338 100644 --- a/ideas/Linux Cone VS Fork.html +++ b/ideas/Linux Cone VS Fork.html @@ -1 +1 @@ -Linux Cone VS Fork | Ryo's Blog
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    \ No newline at end of file diff --git a/ideas/Linux Systemd.html b/ideas/Linux Systemd.html index 9686a719..29244bc2 100644 --- a/ideas/Linux Systemd.html +++ b/ideas/Linux Systemd.html @@ -4,7 +4,7 @@ Systemd 默认从目录/etc/systemd/system/读取配置文件。但是，里面存放的大部分文件都是符号链接，指向目录/usr/lib/systemd/system/，真正的配置文件存放在那个目录。 systemctl enable命令用于在上面两个目录之间，建立符号链接关系。" data-next-head=""/>
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    Linux Systemd

    Linux
    systemctl
    journalctl
    timedatectl
    BasicKnowledge
    Operation

    #Linux #systemctl #journalctl #timedatectl #BasicKnowledge #Operation

    +systemctl enable命令用于在上面两个目录之间，建立符号链接关系。" data-next-head=""/>
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    Linux Systemd

    Linux
    systemctl
    journalctl
    timedatectl
    BasicKnowledge
    Operation

    #Linux #systemctl #journalctl #timedatectl #BasicKnowledge #Operation

    每一个 Unit 都有一个配置文件，告诉 Systemd 怎么启动这个 Unit 。

    Systemd 默认从目录/etc/systemd/system/读取配置文件。但是，里面存放的大部分文件都是符号链接，指向目录/usr/lib/systemd/system/，真正的配置文件存放在那个目录。

    systemctl enable命令用于在上面两个目录之间，建立符号链接关系。

    @@ -52,4 +52,4 @@

    日志

    参考：

    Linux
    systemctl
    journalctl
    timedatectl
    BasicKnowledge
    Operation
    <- Linux Cone VS Fork
    Linux 信号处理 —— Signal ->
    © 2023 Ryo Jerry Yu. All rights reserved.
    \ No newline at end of file +
    Linux
    systemctl
    journalctl
    timedatectl
    BasicKnowledge
    Operation
    <- Linux Cone VS Fork
    Linux 信号处理 —— Signal ->
    \ No newline at end of file diff --git "a/ideas/Linux \344\277\241\345\217\267\345\244\204\347\220\206 \342\200\224\342\200\224 Signal.html" "b/ideas/Linux \344\277\241\345\217\267\345\244\204\347\220\206 \342\200\224\342\200\224 Signal.html" index fe112c6e..e94cdac2 100644 --- "a/ideas/Linux \344\277\241\345\217\267\345\244\204\347\220\206 \342\200\224\342\200\224 Signal.html" +++ "b/ideas/Linux \344\277\241\345\217\267\345\244\204\347\220\206 \342\200\224\342\200\224 Signal.html" @@ -4,7 +4,7 @@ [Linux 信号（signal） - 简书](https://www.jianshu.com/p/f445bfeea40a) - 9: `SIGKILL`" data-next-head=""/>
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    Linux 信号处理 —— Signal

    Linux
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    #Linux #Signal #BasicKnowledge #Operation

    +- 9: `SIGKILL`" data-next-head=""/>
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    Linux 内存 —— 内存分页、分段 ->
    \ No newline at end of file diff --git "a/ideas/Linux \345\206\205\345\255\230 \342\200\224\342\200\224 \345\206\205\345\255\230\345\210\206\351\241\265\343\200\201\345\210\206\346\256\265.html" "b/ideas/Linux \345\206\205\345\255\230 \342\200\224\342\200\224 \345\206\205\345\255\230\345\210\206\351\241\265\343\200\201\345\210\206\346\256\265.html" index 6750f65f..0a6788d6 100644 --- "a/ideas/Linux \345\206\205\345\255\230 \342\200\224\342\200\224 \345\206\205\345\255\230\345\210\206\351\241\265\343\200\201\345\210\206\346\256\265.html" +++ "b/ideas/Linux \345\206\205\345\255\230 \342\200\224\342\200\224 \345\206\205\345\255\230\345\210\206\351\241\265\343\200\201\345\210\206\346\256\265.html" @@ -4,7 +4,7 @@ > > 分段：将进程内存分为**代码分段**、**数据分段**、**栈段**、**堆段**等逻辑分明的段。能产生连续的物理空间。容易造成内存碎片，内存交换率低。" data-next-head=""/>
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    Linux 内存 —— 内存分页、分段

    Linux
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    #Linux #memory #Operation #BasicKnowledge

    +> 分段：将进程内存分为**代码分段**、**数据分段**、**栈段**、**堆段**等逻辑分明的段。能产生连续的物理空间。容易造成内存碎片，内存交换率低。" data-next-head=""/>
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    Linux 内存 —— 内存分页、分段

    Linux
    memory
    Operation
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    #Linux #memory #Operation #BasicKnowledge

    内存分页与内存分段是操作系统管理虚拟内存的方式。

    分段：将进程内存分为代码分段、数据分段、栈段、堆段等逻辑分明的段。能产生连续的物理空间。容易造成内存碎片，内存交换率低。 @@ -88,4 +88,4 @@

    段页式内存
  • 第二次访问页表，得到物理页号；
  • 第三次将物理页号与页内位移组合，得到物理地址。
    • -

    可用软、硬件相结合的方法实现段页式地址变换，这样虽然增加了硬件成本和系统开销，但提高了内存的利用率。

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    <- Linux 信号处理 —— Signal
    Linux 内存 —— 堆和栈 ->
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    可用软、硬件相结合的方法实现段页式地址变换，这样虽然增加了硬件成本和系统开销，但提高了内存的利用率。

    Linux
    memory
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    <- Linux 信号处理 —— Signal
    Linux 内存 —— 堆和栈 ->
    \ No newline at end of file diff --git "a/ideas/Linux \345\206\205\345\255\230 \342\200\224\342\200\224 \345\240\206\345\222\214\346\240\210.html" "b/ideas/Linux \345\206\205\345\255\230 \342\200\224\342\200\224 \345\240\206\345\222\214\346\240\210.html" index c420c2fc..9fc7f766 100644 --- "a/ideas/Linux \345\206\205\345\255\230 \342\200\224\342\200\224 \345\240\206\345\222\214\346\240\210.html" +++ "b/ideas/Linux \345\206\205\345\255\230 \342\200\224\342\200\224 \345\240\206\345\222\214\346\240\210.html" @@ -4,7 +4,7 @@ [[Linux 内存 —— 内存分页、分段]] - 是逻辑栈，连续" data-next-head=""/>
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    Linux 内存 —— 堆和栈

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    #Linux #memory #BasicKnowledge

    +- 是逻辑栈，连续" data-next-head=""/>
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    <- Linux 内存 —— 内存分页、分段
    Linux 内存 —— 虚拟内存 ->
    \ No newline at end of file diff --git "a/ideas/Linux \345\206\205\345\255\230 \342\200\224\342\200\224 \350\231\232\346\213\237\345\206\205\345\255\230.html" "b/ideas/Linux \345\206\205\345\255\230 \342\200\224\342\200\224 \350\231\232\346\213\237\345\206\205\345\255\230.html" index d897be17..54d30c92 100644 --- "a/ideas/Linux \345\206\205\345\255\230 \342\200\224\342\200\224 \350\231\232\346\213\237\345\206\205\345\255\230.html" +++ "b/ideas/Linux \345\206\205\345\255\230 \342\200\224\342\200\224 \350\231\232\346\213\237\345\206\205\345\255\230.html" @@ -4,7 +4,7 @@ > 程序访问虚拟地址时，由操作系统转换成物理地址，使得这样不同进程内存不会冲突。 [kernel_memory_management/✍ 文章/一文带你了解，虚拟内存、内存分页、分段、段页式内存管理.md at main · 0voice/kernel_memory_management](https://github.com/0voice/kernel_memory_management/blob/main/%E2%9C%8D%20%E6%96%87%E7%AB%A0/%E4%B8%80%E6%96%87%E5%B8%A6%E4%BD%A0%E4%BA%86%E8%A7%A3%EF%BC%8C%E8%99%9A%E6%8B%9F%E5%86%85%E5%AD%98%E3%80%81%E5%86%85%E5%AD%98%E5%88%86%E9%A1%B5%E3%80%81%E5%88%86%E6%AE%B5%E3%80%81%E6%AE%B5%E9%A1%B5%E5%BC%8F%E5%86%85%E5%AD%98%E7%AE%A1%E7%90%86.md) " data-next-head=""/>
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    Linux 内存 —— 虚拟内存

    Linux
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    #Linux #memory #Operation #BasicKnowledge

    + [kernel_memory_management/✍ 文章/一文带你了解，虚拟内存、内存分页、分段、段页式内存管理.md at main · 0voice/kernel_memory_management](https://github.com/0voice/kernel_memory_management/blob/main/%E2%9C%8D%20%E6%96%87%E7%AB%A0/%E4%B8%80%E6%96%87%E5%B8%A6%E4%BD%A0%E4%BA%86%E8%A7%A3%EF%BC%8C%E8%99%9A%E6%8B%9F%E5%86%85%E5%AD%98%E3%80%81%E5%86%85%E5%AD%98%E5%88%86%E9%A1%B5%E3%80%81%E5%88%86%E6%AE%B5%E3%80%81%E6%AE%B5%E9%A1%B5%E5%BC%8F%E5%86%85%E5%AD%98%E7%AE%A1%E7%90%86.md) " data-next-head=""/>
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    Linux 内存 —— 虚拟内存

    Linux
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    Operation
    BasicKnowledge

    #Linux #memory #Operation #BasicKnowledge

    每个进程分配一套虚拟内存地址，由操作系统管理，进程间独立互不干涉。 程序访问虚拟地址时，由操作系统转换成物理地址，使得这样不同进程内存不会冲突。

    @@ -26,4 +26,4 @@

    操作系统通过内存分页和内存分段等机制来管理虚拟内存与物理内存的映射。

    深入：[[Linux 内存 —— 内存分页、分段]]

    Extra

    -

    内存管理是以进程为单元，线程的栈在主进程的堆中。[[Linux 内存 —— 堆和栈]]

    Linux
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    <- Linux 内存 —— 堆和栈
    Linux 文件描述符 ->
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    内存管理是以进程为单元，线程的栈在主进程的堆中。[[Linux 内存 —— 堆和栈]]

    Linux
    memory
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    BasicKnowledge
    <- Linux 内存 —— 堆和栈
    Linux 文件描述符 ->
    \ No newline at end of file diff --git "a/ideas/Linux \346\226\207\344\273\266\346\217\217\350\277\260\347\254\246.html" "b/ideas/Linux \346\226\207\344\273\266\346\217\217\350\277\260\347\254\246.html" index 2a73c6b0..f397ad6e 100644 --- "a/ideas/Linux \346\226\207\344\273\266\346\217\217\350\277\260\347\254\246.html" +++ "b/ideas/Linux \346\226\207\344\273\266\346\217\217\350\277\260\347\254\246.html" @@ -1 +1 @@ -Linux 文件描述符 | Ryo's Blog
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    \ No newline at end of file +Linux 文件描述符 | Ryo's Blog
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    \ No newline at end of file diff --git "a/ideas/Linux \350\260\203\345\272\246 \342\200\224\342\200\224 \350\277\233\347\250\213\344\270\216\347\272\277\347\250\213.html" "b/ideas/Linux \350\260\203\345\272\246 \342\200\224\342\200\224 \350\277\233\347\250\213\344\270\216\347\272\277\347\250\213.html" index ca921c6b..659c91f8 100644 --- "a/ideas/Linux \350\260\203\345\272\246 \342\200\224\342\200\224 \350\277\233\347\250\213\344\270\216\347\272\277\347\250\213.html" +++ "b/ideas/Linux \350\260\203\345\272\246 \342\200\224\342\200\224 \350\277\233\347\250\213\344\270\216\347\272\277\347\250\213.html" @@ -4,7 +4,7 @@ 切换需要切换上下文 - 需要切换内存映射表(MMU)" data-next-head=""/>
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    Linux 调度 —— 进程与线程

    Linux
    schedule
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    #Linux #schedule #BasicKnowledge

    +- 需要切换内存映射表(MMU)" data-next-head=""/>
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    schedule
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    <- Linux 文件描述符
    博客语法渲染测试 ->
    \ No newline at end of file diff --git a/ideas/blog-in-next.html b/ideas/blog-in-next.html index 83dc26c0..1d4a0e8c 100644 --- a/ideas/blog-in-next.html +++ b/ideas/blog-in-next.html @@ -4,7 +4,7 @@ - [x] remark-math - [x] rehype-katex" data-next-head=""/>
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    用 Next.js 重构 blog ，TODO list

    Blog
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    blog todo

    + - [x] rehype-katex" data-next-head=""/>
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    <- About Chart.js
    <No Title> ->
    \ No newline at end of file diff --git a/ideas/blog-syntax.html b/ideas/blog-syntax.html index 9b094adc..f93edc97 100644 --- a/ideas/blog-syntax.html +++ b/ideas/blog-syntax.html @@ -4,7 +4,7 @@ *斜体* ***加粗斜体***" data-next-head=""/>
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    博客语法渲染测试

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    Nextjs

    一级标题

    +***加粗斜体***" data-next-head=""/>
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    \ No newline at end of file +
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    Nextjs
    <- Linux 调度 —— 进程与线程
    About Chart.js ->
    \ No newline at end of file diff --git a/ideas/first-idea.html b/ideas/first-idea.html index 4a61fb6b..289c3b7a 100644 --- a/ideas/first-idea.html +++ b/ideas/first-idea.html @@ -1,2 +1,2 @@ -<No Title> | Ryo's Blog
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    \ No newline at end of file +<No Title> | Ryo's Blog
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    \ No newline at end of file diff --git a/ideas/newest.html b/ideas/newest.html index edf3df9e..9a02ac3b 100644 --- a/ideas/newest.html +++ b/ideas/newest.html @@ -4,7 +4,7 @@ 然后这里是第二行。 这里是一些内容。" data-next-head=""/>
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    Kubernetes 入门 （1）

    Kubernetes
    DevOps
    Docker
    Cloud Native
    Cloud Computing

    这里是第一行， +这里是一些内容。" data-next-head=""/>

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    new lines!

    Creative Commons LicenseThis work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
    Kubernetes
    DevOps
    Docker
    Cloud Native
    Cloud Computing
    <- <No Title>
    \ No newline at end of file diff --git a/ideas/using-chart-js.html b/ideas/using-chart-js.html index 67f0c375..531a2f2a 100644 --- a/ideas/using-chart-js.html +++ b/ideas/using-chart-js.html @@ -4,7 +4,7 @@ Introduce: - Chart.js: https://github.com/chartjs/Chart.js" data-next-head=""/>
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    About Chart.js

    testing for using chart js

    +- Chart.js: https://github.com/chartjs/Chart.js" data-next-head=""/>
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    \ No newline at end of file +So raise an issue, and wait for the type definition.

    <- 博客语法渲染测试
    用 Next.js 重构 blog ，TODO list ->
    \ No newline at end of file diff --git a/index.html b/index.html index 1eda74de..4ce1a6b7 100644 --- a/index.html +++ b/index.html @@ -1 +1 @@ -Ryo's Blog
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    \ No newline at end of file diff --git a/sitemap.xml b/sitemap.xml index c046851a..1694f722 100644 --- a/sitemap.xml +++ b/sitemap.xml @@ -1,71 +1,71 @@ -https://ryojerryyu.github.io/blog-next2024-11-29T12:49:39.785Zdaily0.7 -https://ryojerryyu.github.io/blog-next/articles2024-11-29T12:49:39.785Zdaily0.7 -https://ryojerryyu.github.io/blog-next/clips2024-11-29T12:49:39.785Zdaily0.7 -https://ryojerryyu.github.io/blog-next/ideas2024-11-29T12:49:39.785Zdaily0.7 -https://ryojerryyu.github.io/blog-next/tags2024-11-29T12:49:39.785Zdaily0.7 -https://ryojerryyu.github.io/blog-next/tags/杂技2024-11-29T12:49:39.785Zdaily0.7 -https://ryojerryyu.github.io/blog-next/tags/blog2024-11-29T12:49:39.785Zdaily0.7 -https://ryojerryyu.github.io/blog-next/tags/杂谈2024-11-29T12:49:39.785Zdaily0.7 -https://ryojerryyu.github.io/blog-next/tags/c++2024-11-29T12:49:39.785Zdaily0.7 -https://ryojerryyu.github.io/blog-next/tags/python2024-11-29T12:49:39.785Zdaily0.7 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    用 GitHub Action 自动化构建 Hexo 并发布到 S3

    GitHub Action 自动化构建发布到 GitHub Pages 大家都见得多了，甚至 Hexo 官方自己都有相关的文档。

    但我今天要做的不是发布到 GitHub 这么简单，而是要同时发布到 GitHub 和自己的域名下。

    我们需要构建一个 CI/CD 过程。这个过程需要做到以下目标：

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    用 GitHub Action 自动化构建 Hexo 并发布到 S3

    GitHub Action 自动化构建发布到 GitHub Pages 大家都见得多了，甚至 Hexo 官方自己都有相关的文档。

    但我今天要做的不是发布到 GitHub 这么简单，而是要同时发布到 GitHub 和自己的域名下。

    我们需要构建一个 CI/CD 过程。这个过程需要做到以下目标：

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    \ No newline at end of file diff --git a/tags/basicknowledge.html b/tags/basicknowledge.html index c40b294f..523b8d59 100644 --- a/tags/basicknowledge.html +++ b/tags/basicknowledge.html @@ -1 +1 @@ -BasicKnowledge | Ryo's Blog
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    Linux Systemd

    每一个 Unit 都有一个配置文件，告诉 Systemd 怎么启动这个 Unit 。

    Systemd 默认从目录/etc/systemd/system/读取配置文件。但是，里面存放的大部分文件都是符号链接，指向目录/usr/lib/systemd/system/，真正的配置文件存放在那个目录。

    systemctl enable命令用于在上面两个目录之间，建立符号链接关系。

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    Linux 信号处理 —— Signal

    信号是一种中断，为 Linux 提供一种处理异步事件的方法。

    [Linux 信号（signal） - 简书](https://www.jianshu.com/p/f445bfeea40a)

    - 9: `SIGKILL`

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    Linux 内存 —— 内存分页、分段

    > 内存**分页**与内存**分段**是**操作系统**管理**虚拟内存**的方式。

    >

    > 分段：将进程内存分为**代码分段**、**数据分段**、**栈段**、**堆段**等逻辑分明的段。能产生连续的物理空间。容易造成内存碎片，内存交换率低。

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    Linux 内存 —— 堆和栈

    > 堆区与栈区都是程序内存分段中的一段。

    [[Linux 内存 —— 内存分页、分段]]

    - 是逻辑栈，连续

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    Linux 内存 —— 虚拟内存

    > 每个**进程**分配一套**虚拟内存**地址，由操作系统管理，**进程间独立**互不干涉。

    > 程序访问虚拟地址时，由操作系统转换成物理地址，使得这样不同进程内存不会冲突。

    [kernel_memory_management/✍ 文章/一文带你了解，虚拟内存、内存分页、分段、段页式内存管理.md at main · 0voice/kernel_memory_management](https://github.com/0voice/kernel_memory_management/blob/main/%E2%9C%8D%20%E6%96%87%E7%AB%A0/%E4%B8%80%E6%96%87%E5%B8%A6%E4%BD%A0%E4%BA%86%E8%A7%A3%EF%BC%8C%E8%99%9A%E6%8B%9F%E5%86%85%E5%AD%98%E3%80%81%E5%86%85%E5%AD%98%E5%88%86%E9%A1%B5%E3%80%81%E5%88%86%E6%AE%B5%E3%80%81%E6%AE%B5%E9%A1%B5%E5%BC%8F%E5%86%85%E5%AD%98%E7%AE%A1%E7%90%86.md)

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    Linux 调度 —— 进程与线程

    **进程**是计算机**资源分配**最小的单位，是CPU分配资源的基本单位，具有**独立的内存**。

    切换需要切换上下文

    - 需要切换内存映射表(MMU)

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    每一个 Unit 都有一个配置文件，告诉 Systemd 怎么启动这个 Unit 。

    Systemd 默认从目录/etc/systemd/system/读取配置文件。但是，里面存放的大部分文件都是符号链接，指向目录/usr/lib/systemd/system/，真正的配置文件存放在那个目录。

    systemctl enable命令用于在上面两个目录之间，建立符号链接关系。

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    信号是一种中断，为 Linux 提供一种处理异步事件的方法。

    [Linux 信号（signal） - 简书](https://www.jianshu.com/p/f445bfeea40a)

    - 9: `SIGKILL`

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    > 内存**分页**与内存**分段**是**操作系统**管理**虚拟内存**的方式。

    >

    > 分段：将进程内存分为**代码分段**、**数据分段**、**栈段**、**堆段**等逻辑分明的段。能产生连续的物理空间。容易造成内存碎片，内存交换率低。

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    > 堆区与栈区都是程序内存分段中的一段。

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    - 是逻辑栈，连续

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    Linux 内存 —— 虚拟内存

    > 每个**进程**分配一套**虚拟内存**地址，由操作系统管理，**进程间独立**互不干涉。

    > 程序访问虚拟地址时，由操作系统转换成物理地址，使得这样不同进程内存不会冲突。

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    Linux 调度 —— 进程与线程

    **进程**是计算机**资源分配**最小的单位，是CPU分配资源的基本单位，具有**独立的内存**。

    切换需要切换上下文

    - 需要切换内存映射表(MMU)

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    用 Next.js 重构 blog ，TODO list

    - [x] 复写 markdown parse ，增加 latex 支持

    - [x] remark-math

    - [x] rehype-katex

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    完善 Hexo 编写环境，改善文章中使用图片的体验

    我平时使用 [vscode-memo](https://github.com/svsool/vscode-memo) 插件写笔记，其中插入图片使用 `![[]]` 语法，显示简短，也有较好的预览支持，体验极佳。希望这种特性也能在写 hexo 博客的时候使用。

    可能有很多人不熟悉 vscode-memo 这个插件，我先来简单介绍一下。

    vscode-memo 定位是一个 knowledge base ，对标的是 [Obsidian.md](https://obsidian.md/) 等软件。其功能包括且不限于：

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    用 GitHub Action 自动化构建 Hexo 并发布到 S3

    GitHub Action 自动化构建发布到 GitHub Pages 大家都见得多了，甚至 Hexo 官方自己都有相关的文档。

    但我今天要做的不是发布到 GitHub 这么简单，而是要同时发布到 GitHub 和自己的域名下。

    我们需要构建一个 CI/CD 过程。这个过程需要做到以下目标：

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    init-a-new-hexo-project

    最近使用 hexo 搭建了一个博客，并打算挂载在 github page 上。

    对之前的那个博客进行替代，并将之前的文章逐渐搬移过来。

    使用的[这个主题](https://github.com/Yue-plus/hexo-theme-arknights)功能还是比较完善的。

    Blog
    搭建博客的过程

    > “Stop Trying to Reinvent the Wheel.”

    参考[BruceZhao][BruceZhao]提供的中文翻译：[README.zh.md][READMEzh]，先将[Huxpro][Huxpro]提供的[博客模板仓库][origin_repo]fork出来，`git clone`到本地。

    整个网站文件夹大致结构如下：

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    - [x] 复写 markdown parse ，增加 latex 支持

    - [x] remark-math

    - [x] rehype-katex

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    我平时使用 [vscode-memo](https://github.com/svsool/vscode-memo) 插件写笔记，其中插入图片使用 `![[]]` 语法，显示简短，也有较好的预览支持，体验极佳。希望这种特性也能在写 hexo 博客的时候使用。

    可能有很多人不熟悉 vscode-memo 这个插件，我先来简单介绍一下。

    vscode-memo 定位是一个 knowledge base ，对标的是 [Obsidian.md](https://obsidian.md/) 等软件。其功能包括且不限于：

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    GitHub Action 自动化构建发布到 GitHub Pages 大家都见得多了，甚至 Hexo 官方自己都有相关的文档。

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    我们需要构建一个 CI/CD 过程。这个过程需要做到以下目标：

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    最近使用 hexo 搭建了一个博客，并打算挂载在 github page 上。

    对之前的那个博客进行替代，并将之前的文章逐渐搬移过来。

    使用的[这个主题](https://github.com/Yue-plus/hexo-theme-arknights)功能还是比较完善的。

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    搭建博客的过程

    > “Stop Trying to Reinvent the Wheel.”

    参考[BruceZhao][BruceZhao]提供的中文翻译：[README.zh.md][READMEzh]，先将[Huxpro][Huxpro]提供的[博客模板仓库][origin_repo]fork出来，`git clone`到本地。

    整个网站文件夹大致结构如下：

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    \ No newline at end of file diff --git a/tags/c++.html b/tags/c++.html index d17600c7..f5b76e57 100644 --- a/tags/c++.html +++ b/tags/c++.html @@ -1 +1 @@ -C++ | Ryo's Blog
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    C++中using关键字的使用

    1. 引入整个命名空间中的成员

    不引入命名空间时，使用其中变量需要使用`<命名空间名>::<变量名>`的方式使用。

    ```C++

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    C++中using关键字的使用

    1. 引入整个命名空间中的成员

    不引入命名空间时，使用其中变量需要使用`<命名空间名>::<变量名>`的方式使用。

    ```C++

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    \ No newline at end of file diff --git a/tags/ci-cd.html b/tags/ci-cd.html index 56d289b1..d93b2077 100644 --- a/tags/ci-cd.html +++ b/tags/ci-cd.html @@ -1 +1 @@ -CI/CD | Ryo's Blog
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    但我今天要做的不是发布到 GitHub 这么简单，而是要同时发布到 GitHub 和自己的域名下。

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    Kubernetes 入门 （1）

    这里是第一行，

    然后这里是第二行。

    这里是一些内容。

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    Kubernetes 入门 （1）

    这里是第一行，

    然后这里是第二行。

    这里是一些内容。

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    Kubernetes 入门 （2）

    我们之前说的都是用于部署 Pod 的资源，我们接下来介绍与创建 Pod 不相关的资源：储存与网络。

    其实我们之前已经接触过储存相关的内容了：在讲 Stateful Set 时我们提过 Stateful Set 创建出来的 Pod 都会有相互独立的储存；而讲 Daemon Set 时我们提到 K8s 推荐只在 Daemon Set 的 Pod 中访问宿主机磁盘。但独立的储存具体指什么？除了访问宿主机磁盘以外还有什么其他的储存？

    在 Docker 中，我们可以把宿主机磁盘上的一个路径作为一个 Volume 来给容器绑定，或者直接使用 Docker Engine 管理的 Volume 来提供持久化存储或是容器间共享文件。在 K8s 里面也沿用了 Volume 这个概念，可以通过 Mount 绑定到容器内的路径，并通过实现 CSI 的各种引擎来提供更多样的存储。

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    Kubernetes 入门 （1）

    我们知道 K8s 利用了容器虚拟化技术。而说到容器虚拟化就要说 Docker 。可是，容器到底是什么？ Docker 又为我们做了些什么？我们又为什么要用 K8s ？

    > 要把一个不知道打过多少个升级补丁，不知道经历了多少任管理员的系统迁移到其他机器上，毫无疑问会是一场灾难。 —— Chad Fowler 《Trash Your Servers and Burn Your Code》

    "Write once, run anywhere" 是 Java 曾经的口号。 Java 企图通过 JVM 虚拟机来实现一个可执行程序在多平台间的移植性。但我们现在知道， Java 语言并没能实现他的目标，会在操作系统调用、第三方依赖丢失、两个程序间依赖的冲突等各方面出现问题。

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    这里是第一行，

    然后这里是第二行。

    这里是一些内容。

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    Kubernetes 入门 （2）

    我们之前说的都是用于部署 Pod 的资源，我们接下来介绍与创建 Pod 不相关的资源：储存与网络。

    其实我们之前已经接触过储存相关的内容了：在讲 Stateful Set 时我们提过 Stateful Set 创建出来的 Pod 都会有相互独立的储存；而讲 Daemon Set 时我们提到 K8s 推荐只在 Daemon Set 的 Pod 中访问宿主机磁盘。但独立的储存具体指什么？除了访问宿主机磁盘以外还有什么其他的储存？

    在 Docker 中，我们可以把宿主机磁盘上的一个路径作为一个 Volume 来给容器绑定，或者直接使用 Docker Engine 管理的 Volume 来提供持久化存储或是容器间共享文件。在 K8s 里面也沿用了 Volume 这个概念，可以通过 Mount 绑定到容器内的路径，并通过实现 CSI 的各种引擎来提供更多样的存储。

    Kubernetes
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    Kubernetes 入门 （1）

    我们知道 K8s 利用了容器虚拟化技术。而说到容器虚拟化就要说 Docker 。可是，容器到底是什么？ Docker 又为我们做了些什么？我们又为什么要用 K8s ？

    > 要把一个不知道打过多少个升级补丁，不知道经历了多少任管理员的系统迁移到其他机器上，毫无疑问会是一场灾难。 —— Chad Fowler 《Trash Your Servers and Burn Your Code》

    "Write once, run anywhere" 是 Java 曾经的口号。 Java 企图通过 JVM 虚拟机来实现一个可执行程序在多平台间的移植性。但我们现在知道， Java 语言并没能实现他的目标，会在操作系统调用、第三方依赖丢失、两个程序间依赖的冲突等各方面出现问题。

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    这里是第一行，

    然后这里是第二行。

    这里是一些内容。

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    尝试 Cursor 的感想和一些思考

    试着用了一下 cursor ，感觉还不错。非技术也能半小时能做一款 App 可能是真的。但替代不了技术岗也是真的。

    虽然 Cursor 基于 VSCode 二次开发，但可能为了做 AI 功能把 Editor Pooling 或者 File Watching 能力搞坏了，经常 Apply 了修改后 Explorer 和 Editor 里没有及时反馈。然后自动补全功能因为可以删内容导致手感跟 VSCode 里的 Copilot 比较不同，用起来比较 annoying 。

    作为一个基于 VSCode 二次开发的编辑器，Cursor 在文件系统监控方面存在一些问题。当对文件进行修改后，Explorer 和 Editor 经常无法及时反映这些变化，这可能是因为为了实现 AI 功能而对原有的 Editor Pooling 或 File Watching 机制进行了修改导致的。

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    试着用了一下 cursor ，感觉还不错。非技术也能半小时能做一款 App 可能是真的。但替代不了技术岗也是真的。

    虽然 Cursor 基于 VSCode 二次开发，但可能为了做 AI 功能把 Editor Pooling 或者 File Watching 能力搞坏了，经常 Apply 了修改后 Explorer 和 Editor 里没有及时反馈。然后自动补全功能因为可以删内容导致手感跟 VSCode 里的 Copilot 比较不同，用起来比较 annoying 。

    作为一个基于 VSCode 二次开发的编辑器，Cursor 在文件系统监控方面存在一些问题。当对文件进行修改后，Explorer 和 Editor 经常无法及时反映这些变化，这可能是因为为了实现 AI 功能而对原有的 Editor Pooling 或 File Watching 机制进行了修改导致的。

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    我们之前说的都是用于部署 Pod 的资源，我们接下来介绍与创建 Pod 不相关的资源：储存与网络。

    其实我们之前已经接触过储存相关的内容了：在讲 Stateful Set 时我们提过 Stateful Set 创建出来的 Pod 都会有相互独立的储存；而讲 Daemon Set 时我们提到 K8s 推荐只在 Daemon Set 的 Pod 中访问宿主机磁盘。但独立的储存具体指什么？除了访问宿主机磁盘以外还有什么其他的储存？

    在 Docker 中，我们可以把宿主机磁盘上的一个路径作为一个 Volume 来给容器绑定，或者直接使用 Docker Engine 管理的 Volume 来提供持久化存储或是容器间共享文件。在 K8s 里面也沿用了 Volume 这个概念，可以通过 Mount 绑定到容器内的路径，并通过实现 CSI 的各种引擎来提供更多样的存储。

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    我们知道 K8s 利用了容器虚拟化技术。而说到容器虚拟化就要说 Docker 。可是，容器到底是什么？ Docker 又为我们做了些什么？我们又为什么要用 K8s ？

    > 要把一个不知道打过多少个升级补丁，不知道经历了多少任管理员的系统迁移到其他机器上，毫无疑问会是一场灾难。 —— Chad Fowler 《Trash Your Servers and Burn Your Code》

    "Write once, run anywhere" 是 Java 曾经的口号。 Java 企图通过 JVM 虚拟机来实现一个可执行程序在多平台间的移植性。但我们现在知道， Java 语言并没能实现他的目标，会在操作系统调用、第三方依赖丢失、两个程序间依赖的冲突等各方面出现问题。

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    用 GitHub Action 自动化构建 Hexo 并发布到 S3

    GitHub Action 自动化构建发布到 GitHub Pages 大家都见得多了，甚至 Hexo 官方自己都有相关的文档。

    但我今天要做的不是发布到 GitHub 这么简单，而是要同时发布到 GitHub 和自己的域名下。

    我们需要构建一个 CI/CD 过程。这个过程需要做到以下目标：

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    在 Docker 中，我们可以把宿主机磁盘上的一个路径作为一个 Volume 来给容器绑定，或者直接使用 Docker Engine 管理的 Volume 来提供持久化存储或是容器间共享文件。在 K8s 里面也沿用了 Volume 这个概念，可以通过 Mount 绑定到容器内的路径，并通过实现 CSI 的各种引擎来提供更多样的存储。

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    在 Docker 中，我们可以把宿主机磁盘上的一个路径作为一个 Volume 来给容器绑定，或者直接使用 Docker Engine 管理的 Volume 来提供持久化存储或是容器间共享文件。在 K8s 里面也沿用了 Volume 这个概念，可以通过 Mount 绑定到容器内的路径，并通过实现 CSI 的各种引擎来提供更多样的存储。

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    完善 Hexo 编写环境，改善文章中使用图片的体验

    我平时使用 [vscode-memo](https://github.com/svsool/vscode-memo) 插件写笔记，其中插入图片使用 `![[]]` 语法，显示简短，也有较好的预览支持，体验极佳。希望这种特性也能在写 hexo 博客的时候使用。

    可能有很多人不熟悉 vscode-memo 这个插件，我先来简单介绍一下。

    vscode-memo 定位是一个 knowledge base ，对标的是 [Obsidian.md](https://obsidian.md/) 等软件。其功能包括且不限于：

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    完善 Hexo 编写环境，改善文章中使用图片的体验

    我平时使用 [vscode-memo](https://github.com/svsool/vscode-memo) 插件写笔记，其中插入图片使用 `![[]]` 语法，显示简短，也有较好的预览支持，体验极佳。希望这种特性也能在写 hexo 博客的时候使用。

    可能有很多人不熟悉 vscode-memo 这个插件，我先来简单介绍一下。

    vscode-memo 定位是一个 knowledge base ，对标的是 [Obsidian.md](https://obsidian.md/) 等软件。其功能包括且不限于：

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    我平时使用 [vscode-memo](https://github.com/svsool/vscode-memo) 插件写笔记，其中插入图片使用 `![[]]` 语法，显示简短，也有较好的预览支持，体验极佳。希望这种特性也能在写 hexo 博客的时候使用。

    可能有很多人不熟悉 vscode-memo 这个插件，我先来简单介绍一下。

    vscode-memo 定位是一个 knowledge base ，对标的是 [Obsidian.md](https://obsidian.md/) 等软件。其功能包括且不限于：

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    每一个 Unit 都有一个配置文件，告诉 Systemd 怎么启动这个 Unit 。

    Systemd 默认从目录/etc/systemd/system/读取配置文件。但是，里面存放的大部分文件都是符号链接，指向目录/usr/lib/systemd/system/，真正的配置文件存放在那个目录。

    systemctl enable命令用于在上面两个目录之间，建立符号链接关系。

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    Kubernetes 入门 （2）

    我们之前说的都是用于部署 Pod 的资源，我们接下来介绍与创建 Pod 不相关的资源：储存与网络。

    其实我们之前已经接触过储存相关的内容了：在讲 Stateful Set 时我们提过 Stateful Set 创建出来的 Pod 都会有相互独立的储存；而讲 Daemon Set 时我们提到 K8s 推荐只在 Daemon Set 的 Pod 中访问宿主机磁盘。但独立的储存具体指什么？除了访问宿主机磁盘以外还有什么其他的储存？

    在 Docker 中，我们可以把宿主机磁盘上的一个路径作为一个 Volume 来给容器绑定，或者直接使用 Docker Engine 管理的 Volume 来提供持久化存储或是容器间共享文件。在 K8s 里面也沿用了 Volume 这个概念，可以通过 Mount 绑定到容器内的路径，并通过实现 CSI 的各种引擎来提供更多样的存储。

    Kubernetes
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    Kubernetes 入门 （1）

    我们知道 K8s 利用了容器虚拟化技术。而说到容器虚拟化就要说 Docker 。可是，容器到底是什么？ Docker 又为我们做了些什么？我们又为什么要用 K8s ？

    > 要把一个不知道打过多少个升级补丁，不知道经历了多少任管理员的系统迁移到其他机器上，毫无疑问会是一场灾难。 —— Chad Fowler 《Trash Your Servers and Burn Your Code》

    "Write once, run anywhere" 是 Java 曾经的口号。 Java 企图通过 JVM 虚拟机来实现一个可执行程序在多平台间的移植性。但我们现在知道， Java 语言并没能实现他的目标，会在操作系统调用、第三方依赖丢失、两个程序间依赖的冲突等各方面出现问题。

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    Kubernetes 入门 （1）

    这里是第一行，

    然后这里是第二行。

    这里是一些内容。

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    我们之前说的都是用于部署 Pod 的资源，我们接下来介绍与创建 Pod 不相关的资源：储存与网络。

    其实我们之前已经接触过储存相关的内容了：在讲 Stateful Set 时我们提过 Stateful Set 创建出来的 Pod 都会有相互独立的储存；而讲 Daemon Set 时我们提到 K8s 推荐只在 Daemon Set 的 Pod 中访问宿主机磁盘。但独立的储存具体指什么？除了访问宿主机磁盘以外还有什么其他的储存？

    在 Docker 中，我们可以把宿主机磁盘上的一个路径作为一个 Volume 来给容器绑定，或者直接使用 Docker Engine 管理的 Volume 来提供持久化存储或是容器间共享文件。在 K8s 里面也沿用了 Volume 这个概念，可以通过 Mount 绑定到容器内的路径，并通过实现 CSI 的各种引擎来提供更多样的存储。

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    我们知道 K8s 利用了容器虚拟化技术。而说到容器虚拟化就要说 Docker 。可是，容器到底是什么？ Docker 又为我们做了些什么？我们又为什么要用 K8s ？

    > 要把一个不知道打过多少个升级补丁，不知道经历了多少任管理员的系统迁移到其他机器上，毫无疑问会是一场灾难。 —— Chad Fowler 《Trash Your Servers and Burn Your Code》

    "Write once, run anywhere" 是 Java 曾经的口号。 Java 企图通过 JVM 虚拟机来实现一个可执行程序在多平台间的移植性。但我们现在知道， Java 语言并没能实现他的目标，会在操作系统调用、第三方依赖丢失、两个程序间依赖的冲突等各方面出现问题。

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    这里是第一行，

    然后这里是第二行。

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    每一个 Unit 都有一个配置文件，告诉 Systemd 怎么启动这个 Unit 。

    Systemd 默认从目录/etc/systemd/system/读取配置文件。但是，里面存放的大部分文件都是符号链接，指向目录/usr/lib/systemd/system/，真正的配置文件存放在那个目录。

    systemctl enable命令用于在上面两个目录之间，建立符号链接关系。

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    Linux 信号处理 —— Signal

    信号是一种中断，为 Linux 提供一种处理异步事件的方法。

    [Linux 信号（signal） - 简书](https://www.jianshu.com/p/f445bfeea40a)

    - 9: `SIGKILL`

    Linux
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    Linux 内存 —— 内存分页、分段

    > 内存**分页**与内存**分段**是**操作系统**管理**虚拟内存**的方式。

    >

    > 分段：将进程内存分为**代码分段**、**数据分段**、**栈段**、**堆段**等逻辑分明的段。能产生连续的物理空间。容易造成内存碎片，内存交换率低。

    Linux
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    Linux 内存 —— 堆和栈

    > 堆区与栈区都是程序内存分段中的一段。

    [[Linux 内存 —— 内存分页、分段]]

    - 是逻辑栈，连续

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    Linux 内存 —— 虚拟内存

    > 每个**进程**分配一套**虚拟内存**地址，由操作系统管理，**进程间独立**互不干涉。

    > 程序访问虚拟地址时，由操作系统转换成物理地址，使得这样不同进程内存不会冲突。

    [kernel_memory_management/✍ 文章/一文带你了解，虚拟内存、内存分页、分段、段页式内存管理.md at main · 0voice/kernel_memory_management](https://github.com/0voice/kernel_memory_management/blob/main/%E2%9C%8D%20%E6%96%87%E7%AB%A0/%E4%B8%80%E6%96%87%E5%B8%A6%E4%BD%A0%E4%BA%86%E8%A7%A3%EF%BC%8C%E8%99%9A%E6%8B%9F%E5%86%85%E5%AD%98%E3%80%81%E5%86%85%E5%AD%98%E5%88%86%E9%A1%B5%E3%80%81%E5%88%86%E6%AE%B5%E3%80%81%E6%AE%B5%E9%A1%B5%E5%BC%8F%E5%86%85%E5%AD%98%E7%AE%A1%E7%90%86.md)

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    Linux 调度 —— 进程与线程

    **进程**是计算机**资源分配**最小的单位，是CPU分配资源的基本单位，具有**独立的内存**。

    切换需要切换上下文

    - 需要切换内存映射表(MMU)

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    - 9: `SIGKILL`

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    > 内存**分页**与内存**分段**是**操作系统**管理**虚拟内存**的方式。

    >

    > 分段：将进程内存分为**代码分段**、**数据分段**、**栈段**、**堆段**等逻辑分明的段。能产生连续的物理空间。容易造成内存碎片，内存交换率低。

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    > 堆区与栈区都是程序内存分段中的一段。

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    - 是逻辑栈，连续

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    > 每个**进程**分配一套**虚拟内存**地址，由操作系统管理，**进程间独立**互不干涉。

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    **进程**是计算机**资源分配**最小的单位，是CPU分配资源的基本单位，具有**独立的内存**。

    切换需要切换上下文

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    Linux 内存 —— 内存分页、分段

    > 内存**分页**与内存**分段**是**操作系统**管理**虚拟内存**的方式。

    >

    > 分段：将进程内存分为**代码分段**、**数据分段**、**栈段**、**堆段**等逻辑分明的段。能产生连续的物理空间。容易造成内存碎片，内存交换率低。

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    > 堆区与栈区都是程序内存分段中的一段。

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    - 是逻辑栈，连续

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    Linux 内存 —— 虚拟内存

    > 每个**进程**分配一套**虚拟内存**地址，由操作系统管理，**进程间独立**互不干涉。

    > 程序访问虚拟地址时，由操作系统转换成物理地址，使得这样不同进程内存不会冲突。

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    > 堆区与栈区都是程序内存分段中的一段。

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    > 每个**进程**分配一套**虚拟内存**地址，由操作系统管理，**进程间独立**互不干涉。

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    每一个 Unit 都有一个配置文件，告诉 Systemd 怎么启动这个 Unit 。

    Systemd 默认从目录/etc/systemd/system/读取配置文件。但是，里面存放的大部分文件都是符号链接，指向目录/usr/lib/systemd/system/，真正的配置文件存放在那个目录。

    systemctl enable命令用于在上面两个目录之间，建立符号链接关系。

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    Linux 信号处理 —— Signal

    信号是一种中断，为 Linux 提供一种处理异步事件的方法。

    [Linux 信号（signal） - 简书](https://www.jianshu.com/p/f445bfeea40a)

    - 9: `SIGKILL`

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    Linux 内存 —— 内存分页、分段

    > 内存**分页**与内存**分段**是**操作系统**管理**虚拟内存**的方式。

    >

    > 分段：将进程内存分为**代码分段**、**数据分段**、**栈段**、**堆段**等逻辑分明的段。能产生连续的物理空间。容易造成内存碎片，内存交换率低。

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    Linux 内存 —— 虚拟内存

    > 每个**进程**分配一套**虚拟内存**地址，由操作系统管理，**进程间独立**互不干涉。

    > 程序访问虚拟地址时，由操作系统转换成物理地址，使得这样不同进程内存不会冲突。

    [kernel_memory_management/✍ 文章/一文带你了解，虚拟内存、内存分页、分段、段页式内存管理.md at main · 0voice/kernel_memory_management](https://github.com/0voice/kernel_memory_management/blob/main/%E2%9C%8D%20%E6%96%87%E7%AB%A0/%E4%B8%80%E6%96%87%E5%B8%A6%E4%BD%A0%E4%BA%86%E8%A7%A3%EF%BC%8C%E8%99%9A%E6%8B%9F%E5%86%85%E5%AD%98%E3%80%81%E5%86%85%E5%AD%98%E5%88%86%E9%A1%B5%E3%80%81%E5%88%86%E6%AE%B5%E3%80%81%E6%AE%B5%E9%A1%B5%E5%BC%8F%E5%86%85%E5%AD%98%E7%AE%A1%E7%90%86.md)

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    每一个 Unit 都有一个配置文件，告诉 Systemd 怎么启动这个 Unit 。

    Systemd 默认从目录/etc/systemd/system/读取配置文件。但是，里面存放的大部分文件都是符号链接，指向目录/usr/lib/systemd/system/，真正的配置文件存放在那个目录。

    systemctl enable命令用于在上面两个目录之间，建立符号链接关系。

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    > 内存**分页**与内存**分段**是**操作系统**管理**虚拟内存**的方式。

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    > 分段：将进程内存分为**代码分段**、**数据分段**、**栈段**、**堆段**等逻辑分明的段。能产生连续的物理空间。容易造成内存碎片，内存交换率低。

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    Linux 内存 —— 虚拟内存

    > 每个**进程**分配一套**虚拟内存**地址，由操作系统管理，**进程间独立**互不干涉。

    > 程序访问虚拟地址时，由操作系统转换成物理地址，使得这样不同进程内存不会冲突。

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    Python字典的实现原理

    > CPython从3.6开始，字典（dict）不再是无序的了——字典的修改了原先的底层实现，变得能按字典插入的顺序进行遍历。而Python从3.7开始将字典的有序性写入语言特性，不管是Jython、IronPython还是其他Python实现，从3.7开始大家的字典都是有序的了。

    以前参加Python相关的面试时，面试官经常都会问一个问题：Python里的字典（dict）是有序的吗？

    这自然难不倒我，我也照本宣科地讲：Python的字典底层是用哈希表实现的，在不发生冲突时读写的时间复杂度是O（1），比读写时间复杂度为O（logn）的红黑树要更快。但红黑树可以按下标的大小顺序进行遍历，而Dict遍历时是无序的。

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    Python字典的实现原理

    > CPython从3.6开始，字典（dict）不再是无序的了——字典的修改了原先的底层实现，变得能按字典插入的顺序进行遍历。而Python从3.7开始将字典的有序性写入语言特性，不管是Jython、IronPython还是其他Python实现，从3.7开始大家的字典都是有序的了。

    以前参加Python相关的面试时，面试官经常都会问一个问题：Python里的字典（dict）是有序的吗？

    这自然难不倒我，我也照本宣科地讲：Python的字典底层是用哈希表实现的，在不发生冲突时读写的时间复杂度是O（1），比读写时间复杂度为O（logn）的红黑树要更快。但红黑树可以按下标的大小顺序进行遍历，而Dict遍历时是无序的。

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    Linux 调度 —— 进程与线程

    **进程**是计算机**资源分配**最小的单位，是CPU分配资源的基本单位，具有**独立的内存**。

    切换需要切换上下文

    - 需要切换内存映射表(MMU)

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    每一个 Unit 都有一个配置文件，告诉 Systemd 怎么启动这个 Unit 。

    Systemd 默认从目录/etc/systemd/system/读取配置文件。但是，里面存放的大部分文件都是符号链接，指向目录/usr/lib/systemd/system/，真正的配置文件存放在那个目录。

    systemctl enable命令用于在上面两个目录之间，建立符号链接关系。

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    完善 Hexo 编写环境，改善文章中使用图片的体验

    我平时使用 [vscode-memo](https://github.com/svsool/vscode-memo) 插件写笔记，其中插入图片使用 `![[]]` 语法，显示简短，也有较好的预览支持，体验极佳。希望这种特性也能在写 hexo 博客的时候使用。

    可能有很多人不熟悉 vscode-memo 这个插件，我先来简单介绍一下。

    vscode-memo 定位是一个 knowledge base ，对标的是 [Obsidian.md](https://obsidian.md/) 等软件。其功能包括且不限于：

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    完善 Hexo 编写环境，改善文章中使用图片的体验

    我平时使用 [vscode-memo](https://github.com/svsool/vscode-memo) 插件写笔记，其中插入图片使用 `![[]]` 语法，显示简短，也有较好的预览支持，体验极佳。希望这种特性也能在写 hexo 博客的时候使用。

    可能有很多人不熟悉 vscode-memo 这个插件，我先来简单介绍一下。

    vscode-memo 定位是一个 knowledge base ，对标的是 [Obsidian.md](https://obsidian.md/) 等软件。其功能包括且不限于：

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    \ No newline at end of file diff --git "a/tags/\346\216\222\345\272\217.html" "b/tags/\346\216\222\345\272\217.html" index bd8857f8..a3741259 100644 --- "a/tags/\346\216\222\345\272\217.html" +++ "b/tags/\346\216\222\345\272\217.html" @@ -1 +1 @@ -排序 | Ryo's Blog
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    排序算法

    我们知道排序是算法入门基本功，排序算法有多重要想必也不需要我在这里说明了。因此这一篇就按着我的理解，聊一聊排序算法。

    当然我不打算随便弄个什么十大排序算法或是经典排序总结之类响当当的名头，各个算法走马看花一样拉出来遛一遍，最后变得跟网上搜索到的其他讲排序的文章一样换汤不换药。你会发现这篇文章的结构跟在网上搜索到的任何讲排序的文章都有所不同：

    在这篇文章里，你会发现你找不到冒泡排序——因为我认为冒泡排序只不过是一种低效率的选择排序。

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    我们知道排序是算法入门基本功，排序算法有多重要想必也不需要我在这里说明了。因此这一篇就按着我的理解，聊一聊排序算法。

    当然我不打算随便弄个什么十大排序算法或是经典排序总结之类响当当的名头，各个算法走马看花一样拉出来遛一遍，最后变得跟网上搜索到的其他讲排序的文章一样换汤不换药。你会发现这篇文章的结构跟在网上搜索到的任何讲排序的文章都有所不同：

    在这篇文章里，你会发现你找不到冒泡排序——因为我认为冒泡排序只不过是一种低效率的选择排序。

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    如何手撕一个堆

    在参加如AtCoder等算法竞技，或是刷Leetcode等算法题时，我们总是不可避免地遇到堆这种数据结构。

    当然，一般来说我们只要理解堆，知道堆的性质，知道怎么样用堆就足够了。在做题时只需要调用系统类库即可——在参加AtCoder时你甚至不会有时间去自己实现一个堆。

    但是，如果哪一天你把编程语言的类库全忘光了，又遇到一题需要频繁求最值的题目——你明知这里要用堆，却又忘记该调用的类名了，咋办？我还真遇到过这问题：三年没刷算法，只能对着一道自己明显会的题干着急，愣是想不起PriorityQueue的名字。这时候，只能自己实现一个堆出来了。

    数据结构
    算法
    算法竞赛
    排序算法

    我们知道排序是算法入门基本功，排序算法有多重要想必也不需要我在这里说明了。因此这一篇就按着我的理解，聊一聊排序算法。

    当然我不打算随便弄个什么十大排序算法或是经典排序总结之类响当当的名头，各个算法走马看花一样拉出来遛一遍，最后变得跟网上搜索到的其他讲排序的文章一样换汤不换药。你会发现这篇文章的结构跟在网上搜索到的任何讲排序的文章都有所不同：

    在这篇文章里，你会发现你找不到冒泡排序——因为我认为冒泡排序只不过是一种低效率的选择排序。

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    算法
    排序
    Python字典的实现原理

    > CPython从3.6开始，字典（dict）不再是无序的了——字典的修改了原先的底层实现，变得能按字典插入的顺序进行遍历。而Python从3.7开始将字典的有序性写入语言特性，不管是Jython、IronPython还是其他Python实现，从3.7开始大家的字典都是有序的了。

    以前参加Python相关的面试时，面试官经常都会问一个问题：Python里的字典（dict）是有序的吗？

    这自然难不倒我，我也照本宣科地讲：Python的字典底层是用哈希表实现的，在不发生冲突时读写的时间复杂度是O（1），比读写时间复杂度为O（logn）的红黑树要更快。但红黑树可以按下标的大小顺序进行遍历，而Dict遍历时是无序的。

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    如何手撕一个堆

    在参加如AtCoder等算法竞技，或是刷Leetcode等算法题时，我们总是不可避免地遇到堆这种数据结构。

    当然，一般来说我们只要理解堆，知道堆的性质，知道怎么样用堆就足够了。在做题时只需要调用系统类库即可——在参加AtCoder时你甚至不会有时间去自己实现一个堆。

    但是，如果哪一天你把编程语言的类库全忘光了，又遇到一题需要频繁求最值的题目——你明知这里要用堆，却又忘记该调用的类名了，咋办？我还真遇到过这问题：三年没刷算法，只能对着一道自己明显会的题干着急，愣是想不起PriorityQueue的名字。这时候，只能自己实现一个堆出来了。

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    我们知道排序是算法入门基本功，排序算法有多重要想必也不需要我在这里说明了。因此这一篇就按着我的理解，聊一聊排序算法。

    当然我不打算随便弄个什么十大排序算法或是经典排序总结之类响当当的名头，各个算法走马看花一样拉出来遛一遍，最后变得跟网上搜索到的其他讲排序的文章一样换汤不换药。你会发现这篇文章的结构跟在网上搜索到的任何讲排序的文章都有所不同：

    在这篇文章里，你会发现你找不到冒泡排序——因为我认为冒泡排序只不过是一种低效率的选择排序。

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    > CPython从3.6开始，字典（dict）不再是无序的了——字典的修改了原先的底层实现，变得能按字典插入的顺序进行遍历。而Python从3.7开始将字典的有序性写入语言特性，不管是Jython、IronPython还是其他Python实现，从3.7开始大家的字典都是有序的了。

    以前参加Python相关的面试时，面试官经常都会问一个问题：Python里的字典（dict）是有序的吗？

    这自然难不倒我，我也照本宣科地讲：Python的字典底层是用哈希表实现的，在不发生冲突时读写的时间复杂度是O（1），比读写时间复杂度为O（logn）的红黑树要更快。但红黑树可以按下标的大小顺序进行遍历，而Dict遍历时是无序的。

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    C++中using关键字的使用

    1. 引入整个命名空间中的成员

    不引入命名空间时，使用其中变量需要使用`<命名空间名>::<变量名>`的方式使用。

    ```C++

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    搭建博客的过程

    > “Stop Trying to Reinvent the Wheel.”

    参考[BruceZhao][BruceZhao]提供的中文翻译：[README.zh.md][READMEzh]，先将[Huxpro][Huxpro]提供的[博客模板仓库][origin_repo]fork出来，`git clone`到本地。

    整个网站文件夹大致结构如下：

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    > “Hello World!”

    自己盲人摸象折腾了一两天，终于利用GitHub Pages，把自己的博客搭好了。

    感谢[Huxpro][Huxpro]提供的博客模板，以及[BruceZhao][BruceZhao]编写的中文ReadMe。

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    1. 引入整个命名空间中的成员

    不引入命名空间时，使用其中变量需要使用`<命名空间名>::<变量名>`的方式使用。

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    参考[BruceZhao][BruceZhao]提供的中文翻译：[README.zh.md][READMEzh]，先将[Huxpro][Huxpro]提供的[博客模板仓库][origin_repo]fork出来，`git clone`到本地。

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    尝试 Cursor 的感想和一些思考

    试着用了一下 cursor ，感觉还不错。非技术也能半小时能做一款 App 可能是真的。但替代不了技术岗也是真的。

    虽然 Cursor 基于 VSCode 二次开发，但可能为了做 AI 功能把 Editor Pooling 或者 File Watching 能力搞坏了，经常 Apply 了修改后 Explorer 和 Editor 里没有及时反馈。然后自动补全功能因为可以删内容导致手感跟 VSCode 里的 Copilot 比较不同，用起来比较 annoying 。

    作为一个基于 VSCode 二次开发的编辑器，Cursor 在文件系统监控方面存在一些问题。当对文件进行修改后，Explorer 和 Editor 经常无法及时反映这些变化，这可能是因为为了实现 AI 功能而对原有的 Editor Pooling 或 File Watching 机制进行了修改导致的。

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    尝试 Cursor 的感想和一些思考

    试着用了一下 cursor ，感觉还不错。非技术也能半小时能做一款 App 可能是真的。但替代不了技术岗也是真的。

    虽然 Cursor 基于 VSCode 二次开发，但可能为了做 AI 功能把 Editor Pooling 或者 File Watching 能力搞坏了，经常 Apply 了修改后 Explorer 和 Editor 里没有及时反馈。然后自动补全功能因为可以删内容导致手感跟 VSCode 里的 Copilot 比较不同，用起来比较 annoying 。

    作为一个基于 VSCode 二次开发的编辑器，Cursor 在文件系统监控方面存在一些问题。当对文件进行修改后，Explorer 和 Editor 经常无法及时反映这些变化，这可能是因为为了实现 AI 功能而对原有的 Editor Pooling 或 File Watching 机制进行了修改导致的。

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    设计模式之美读书笔记

    从7个方面评价代码的好坏：

    1. 易维护性：根本

    2. 可读性：最重要

    设计模式
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    2. 可读性：最重要

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    如何手撕一个堆

    在参加如AtCoder等算法竞技，或是刷Leetcode等算法题时，我们总是不可避免地遇到堆这种数据结构。

    当然，一般来说我们只要理解堆，知道堆的性质，知道怎么样用堆就足够了。在做题时只需要调用系统类库即可——在参加AtCoder时你甚至不会有时间去自己实现一个堆。

    但是，如果哪一天你把编程语言的类库全忘光了，又遇到一题需要频繁求最值的题目——你明知这里要用堆，却又忘记该调用的类名了，咋办？我还真遇到过这问题：三年没刷算法，只能对着一道自己明显会的题干着急，愣是想不起PriorityQueue的名字。这时候，只能自己实现一个堆出来了。

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    我们知道排序是算法入门基本功，排序算法有多重要想必也不需要我在这里说明了。因此这一篇就按着我的理解，聊一聊排序算法。

    当然我不打算随便弄个什么十大排序算法或是经典排序总结之类响当当的名头，各个算法走马看花一样拉出来遛一遍，最后变得跟网上搜索到的其他讲排序的文章一样换汤不换药。你会发现这篇文章的结构跟在网上搜索到的任何讲排序的文章都有所不同：

    在这篇文章里，你会发现你找不到冒泡排序——因为我认为冒泡排序只不过是一种低效率的选择排序。

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    排序算法

    我们知道排序是算法入门基本功，排序算法有多重要想必也不需要我在这里说明了。因此这一篇就按着我的理解，聊一聊排序算法。

    当然我不打算随便弄个什么十大排序算法或是经典排序总结之类响当当的名头，各个算法走马看花一样拉出来遛一遍，最后变得跟网上搜索到的其他讲排序的文章一样换汤不换药。你会发现这篇文章的结构跟在网上搜索到的任何讲排序的文章都有所不同：

    在这篇文章里，你会发现你找不到冒泡排序——因为我认为冒泡排序只不过是一种低效率的选择排序。

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    \ No newline at end of file diff --git "a/tags/\347\256\227\346\263\225\347\253\236\350\265\233.html" "b/tags/\347\256\227\346\263\225\347\253\236\350\265\233.html" index 9e209e61..db91ddd1 100644 --- "a/tags/\347\256\227\346\263\225\347\253\236\350\265\233.html" +++ "b/tags/\347\256\227\346\263\225\347\253\236\350\265\233.html" @@ -1 +1 @@ -算法竞赛 | Ryo's Blog
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    在参加如AtCoder等算法竞技，或是刷Leetcode等算法题时，我们总是不可避免地遇到堆这种数据结构。

    当然，一般来说我们只要理解堆，知道堆的性质，知道怎么样用堆就足够了。在做题时只需要调用系统类库即可——在参加AtCoder时你甚至不会有时间去自己实现一个堆。

    但是，如果哪一天你把编程语言的类库全忘光了，又遇到一题需要频繁求最值的题目——你明知这里要用堆，却又忘记该调用的类名了，咋办？我还真遇到过这问题：三年没刷算法，只能对着一道自己明显会的题干着急，愣是想不起PriorityQueue的名字。这时候，只能自己实现一个堆出来了。

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    在参加如AtCoder等算法竞技，或是刷Leetcode等算法题时，我们总是不可避免地遇到堆这种数据结构。

    当然，一般来说我们只要理解堆，知道堆的性质，知道怎么样用堆就足够了。在做题时只需要调用系统类库即可——在参加AtCoder时你甚至不会有时间去自己实现一个堆。

    但是，如果哪一天你把编程语言的类库全忘光了，又遇到一题需要频繁求最值的题目——你明知这里要用堆，却又忘记该调用的类名了，咋办？我还真遇到过这问题：三年没刷算法，只能对着一道自己明显会的题干着急，愣是想不起PriorityQueue的名字。这时候，只能自己实现一个堆出来了。

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    \ No newline at end of file diff --git "a/tags/\350\256\276\350\256\241\346\250\241\345\274\217.html" "b/tags/\350\256\276\350\256\241\346\250\241\345\274\217.html" index 9ce90b7b..facbeb3f 100644 --- "a/tags/\350\256\276\350\256\241\346\250\241\345\274\217.html" +++ "b/tags/\350\256\276\350\256\241\346\250\241\345\274\217.html" @@ -1 +1 @@ -设计模式 | Ryo's Blog
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