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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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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：

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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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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。

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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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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

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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
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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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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++

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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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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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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：

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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
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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。

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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
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++

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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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\ No newline at end of file diff --git a/articles/Building-this-blog.html b/articles/Building-this-blog.html index d6150b8c..d798864e 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："/>
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搭建博客的过程

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如何手撕一个堆

数据结构
算法
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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。"/>
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如何手撕一个堆

数据结构
算法
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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。

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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。

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    排序算法

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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。"/>
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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。

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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。

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    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：

    @@ -279,4 +279,4 @@

    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)

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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

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    总结一下

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    \ No newline at end of file diff --git a/articles/graph-for-economics-2.html b/articles/graph-for-economics-2.html index 3f166082..ec5da317 100644 --- a/articles/graph-for-economics-2.html +++ b/articles/graph-for-economics-2.html @@ -4,7 +4,7 @@ > 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。"/>
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    图解经济学原理(2)

    +上一篇讲供给，这一篇讲需求。"/>
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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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    \ No newline at end of file diff --git a/articles/introduction-for-k8s-2.html b/articles/introduction-for-k8s-2.html index a7d1fbfd..01b32815 100644 --- a/articles/introduction-for-k8s-2.html +++ b/articles/introduction-for-k8s-2.html @@ -4,7 +4,7 @@ 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。

    +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 （2）

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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。

    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。

    @@ -676,4 +676,4 @@

    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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    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。"/>
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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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    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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    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 511edf73..5cd4bd0f 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。"/>
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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。"/>
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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 763e3d01..426b559e 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++"/>
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    C++中using关键字的使用

    C++
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    using的用法

    + ```C++"/>
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    <- Python字典的实现原理
    搭建博客的过程 ->
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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/use-paste-image-and-vscode-memo.html b/articles/use-paste-image-and-vscode-memo.html index 5b5aa69e..bce2f4dc 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："/>
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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："/>
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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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    可以通过在代码中引用 data.source 解决。

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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？

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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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    - [x] remark-math

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    new lines!

    Creative Commons LicenseThis work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
    Kubernetes
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    Cloud Native
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    <- <No Title>
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    testing for using chart js

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    testing for using chart js

    Use Chart.js in React.

    Introduce:

      @@ -71,4 +71,4 @@

      remark-mdx-chartjs data: [4,2,11,8,6,1,4] backgroundColor: "rgba(53, 162, 235, 0.5)"

    But it's not written in TypeScript, and raising a TS7016 error. -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 +So raise an issue, and wait for the type definition.

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+https://ryojerryyu.github.io/blog-next/articles/create-blog-cicd-by-github2024-10-24T01:27:32.072Zdaily0.7 +https://ryojerryyu.github.io/blog-next/articles/use-paste-image-and-vscode-memo2024-10-24T01:27:32.072Zdaily0.7 +https://ryojerryyu.github.io/blog-next/articles/graph-for-economics-12024-10-24T01:27:32.072Zdaily0.7 +https://ryojerryyu.github.io/blog-next/articles/graph-for-economics-22024-10-24T01:27:32.072Zdaily0.7 +https://ryojerryyu.github.io/blog-next/articles/why-homogeneous2024-10-24T01:27:32.072Zdaily0.7 +https://ryojerryyu.github.io/blog-next/articles/introduction-for-k8s2024-10-24T01:27:32.072Zdaily0.7 +https://ryojerryyu.github.io/blog-next/articles/introduction-for-k8s-22024-10-24T01:27:32.072Zdaily0.7 +https://ryojerryyu.github.io/blog-next/ideas/blog-in-next2024-10-24T01:27:32.072Zdaily0.7 +https://ryojerryyu.github.io/blog-next/ideas/blog-syntax2024-10-24T01:27:32.072Zdaily0.7 +https://ryojerryyu.github.io/blog-next/ideas/first-idea2024-10-24T01:27:32.072Zdaily0.7 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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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    博客语法渲染测试

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    ***加粗斜体***

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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：

    杂技
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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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    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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    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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    1. 引入整个命名空间中的成员

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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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    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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    这里是第一行，

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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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    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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    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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    > 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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    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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    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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    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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    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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    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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    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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    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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    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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    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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    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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    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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    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。

    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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    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
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    \ No newline at end of file diff --git "a/tags/\346\235\202\346\212\200.html" "b/tags/\346\235\202\346\212\200.html" index 8b804716..5d4e7fe3 100644 --- "a/tags/\346\235\202\346\212\200.html" +++ "b/tags/\346\235\202\346\212\200.html" @@ -1 +1 @@ -杂技 | 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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    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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    > “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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    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。

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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。

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