什么是 C 中的 restrict？

restrict 是 C99 引入的指针类型限定符。它告诉编译器，该指针在其生命周期内是访问其所指内存的唯一方式。

这使得编译器可以安全地进行优化，因为它可以假设没有指针别名 —— 即没有其他指针访问相同的内存。

语法示例：

void copy(int *restrict dst, const int *restrict src, size_t n);

优点：

• 启用更激进的编译器优化
• 提升在循环和内存密集型操作中的性能
• 明确表达开发者对指针用途的意图

没有使用 restrict 时：

void copy(int *dst, const int *src, size_t n);

没有 restrict，编译器必须假设 dst 和 src 可能指向重叠的内存，限制了优化空间。

注意事项：

1. restrict 仅在 C99 及以上版本中有效
2. 只适用于指针类型
3. 错误使用会导致未定义行为

C++ 中有 restrict 吗？

C++ 并不包含 restrict 这一标准关键字。不过，可以通过其他方式实现类似效果。

1. 编译器扩展

大多数主流编译器支持非标准的替代写法，例如：

void foo(int* __restrict__ a, int* __restrict__ b);

• GCC/Clang：__restrict__
• MSVC：__restrict

注意：这些方式不具可移植性。

2. 使用现代 C++ 提供的更安全语义

现代 C++ 鼓励使用更安全、更清晰的方式，如：

• 使用引用而非原始指针
• 使用 std::span（C++20）明确表达内存范围

void add(std::span<int> dst, std::span<const int> src);

虽然这不能从底层强制无别名，但能提高代码意图的清晰度，有助于规避别名相关的问题。

总结对比表

总结

在 C 中，当你能确保没有内存别名并且关心性能时，应当使用 restrict。在 C++ 中，优先使用更现代的语义（如引用、std::span），必要时也可以谨慎使用编译器扩展版本的 __restrict__。

C/C++编程

• C与C++: restrict关键字及其在编译器优化中的作用
• C++的左值/lvalue, 右值/rvalue和右值引用/rvalue references
• C++中的assert和static_assert的区别
• C++: auto_ptr智能指针被弃用
• C++中的consteval是什么? 它与const和constexpr有何不同?
• C++ 教程: 用std::move来移动所有权
• C++中的 const和constexpr 比较
• 简易教程: C++的智能指针
• C++ 编程练习题: 如何合并两个二叉树?
• C++ 编程练习题 - 找出第三大的数
• C++ 编程练习题 - 最多连续的 1
• C++ 编程练习题 - 左子树叶节点之和 (深度优先+广度优先+递归)
• C++ 编程练习题 - 最多水容器 (递归)
• C++的异步编程: std::future, std::async 和 std::promise
• C编程练习题: 翻转整数位
• C++编程练习题: 找出字符串的所有大小小组合
• C/C++ 中的内存管理器(堆与栈)
• C++编程练习题: 对两单向链表求和

英文：C vs C++: Understanding the restrict Keyword and its Role in Optimization

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不知道听谁说的：之后的人工智能会和机器人强烈结合，是下一个十年的技术趋势。

“ROS – 机器人操作系统 机器人操作系统 (ROS) 是一套软件库和工具，可帮助您构建机器人应用程序。从驱动程序到先进的算法，以及强大的开发者工具，ROS 可满足您下一个机器人项目的所有需求。而且它完全开源。”

ROS 和 ROS 2 简介

ROS: Robot Operating System 机器人操作系统

• ROS（机器人操作系统） 是一个灵活的机器人软件开发框架。它提供工具、库和约定，用于简化在各种机器人平台上构建复杂且可靠的行为。
• ROS 2 是 ROS 的下一代版本，解决了实时性能、安全性和多平台支持等问题。其底层使用 DDS（数据分发服务）实现可扩展且可靠的通信。

可以到官网学习：ros.org

ROS 中的核心通信概念

• Topics（主题） – 用于节点间异步传输流式数据。
• Services（服务） – 用于同步的请求/响应通信。
• Actions（动作） – 用于带反馈和可取消的长时间运行任务。

1. Topics（主题）

什么是 Topics？

• Topics 提供发布/订阅通信模式。
• 一个节点发布数据，其他节点订阅。
• 非常适合用于持续流数据（如传感器数据）。

主要特点

示例代码

# 发布者（Publisher）
pub = rospy.Publisher('/chatter', String, queue_size=10)
pub.publish("你好，世界！")

# 订阅者（Subscriber）
def callback(msg):
    rospy.loginfo(msg.data)
sub = rospy.Subscriber('/chatter', String, callback)

2. Services（服务）

什么是 Services？

• 提供一种同步、请求-响应的通信方式。
• 适用于执行一次性任务，并获得返回值。
• 客户端请求，服务器响应。

主要特点

示例代码

# 服务端（Server）
def handle_add(req):
    return req.a + req.b

service = rospy.Service('add_two_ints', AddTwoInts, handle_add)

# 客户端（Client）
rospy.wait_for_service('add_two_ints')
add = rospy.ServiceProxy('add_two_ints', AddTwoInts)
resp = add(1, 2)

3. Actions（动作）

什么是 Actions？

• 适合需要反馈、持续时间较长并可中断的任务。
• 如导航、机械臂运动等。
• 由客户端发送“目标”，服务器处理并定期反馈进度。

主要特点

示例代码

# 发送目标
client = actionlib.SimpleActionClient('move_base', MoveBaseAction)
client.wait_for_server()
goal = MoveBaseGoal()
goal.target_pose.header.frame_id = "map"
goal.target_pose.pose.position.x = 1.0
client.send_goal(goal)
client.wait_for_result()

# 服务器
def execute_cb(goal):  
    # 执行任务
    feedback = MoveBaseFeedback()  
    result = MoveBaseResult()  
    server.set_succeeded(result)  

server = actionlib.SimpleActionServer('move_base', MoveBaseAction, execute_cb, False)  
server.start()

ROS 中 Action 和 Service 的区别

类比

• Service 类似于调用函数并等待返回结果
• Action 类似于在后台启动任务并持续检查进度

结语

• Topics、Services 和 Actions 是 ROS 中进行节点间通信的三大机制。
• 合理选择通信方式将帮助构建更加稳定、高效的机器人系统。

ROS (Robot Operating System) 机器人操作系统

• 深入理解ROS中的Topics, Services和Actions(含示例)

英文：ROS Topics, Services and Actions Explained with Clear Examples

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C++ 左值（lvalue）、右值（rvalue）与右值引用（rvalue reference）

理解 C++ 中的左值、右值及其引用形式，是掌握现代 C++（尤其是 C++11 以后的移动语义/move和完美转发/perfect forwarding）必不可少的基础。

📌 什么是左值（lvalue）

左值指的是有名字、可寻址的对象，通常可以出现在赋值语句的左侧。

int x = 10;
x = 20;        // x 是左值
int* p = &x;   // 可以取地址

📌 什么是右值（rvalue）

右值是临时对象，不能被取地址，通常是表达式的结果或字面值常量。

int x = 10;
int y = x + 5;  // x + 5 是右值
y = 100;        // 100 是右值

右值不能出现在赋值语句左侧，且生命周期通常较短。

📌 右值引用（rvalue reference）

C++ 11 引入了右值引用（通过 && 语法），允许我们“捕获”右值。这为移动语义提供了基础。

void process(int& x);   // 左值引用
void process(int&& x);  // 右值引用

int main() {
    int a = 42;
    process(a);        // 调用 int&
    process(10);       // 调用 int&&
}

右值引用通常与移动构造函数、移动赋值运算符、std::move 和完美转发/forwarding一起使用。

📊 左值 vs 右值 比较

🧪 std::move 与移动语义

std::string a = "hello";
std::string b = std::move(a);  // a 被“移”给了 b

std::move 并不移动对象，它只是把左值强制转换为右值，从而触发移动构造函数或移动赋值运算符。

💡 使用建议

• 使用左值引用（&）：
  • 当你需要访问和修改已有变量
  • 不涉及资源转移
• 使用右值引用（&&）：
  • 希望接管临时对象的资源
  • 编写移动构造函数或移动赋值
  • 优化性能，避免深拷贝

总结

左值和右值是 C++ 表达式语义的核心。右值引用是现代 C++ 的重要特性，能显著提高资源管理和性能表现。理解它们的区别和用法，是成为高阶 C++ 程序员的基础。

C/C++编程

• C与C++: restrict关键字及其在编译器优化中的作用
• C++的左值/lvalue, 右值/rvalue和右值引用/rvalue references
• C++中的assert和static_assert的区别
• C++: auto_ptr智能指针被弃用
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• C/C++ 中的内存管理器(堆与栈)
• C++编程练习题: 对两单向链表求和

英文：C++ Lvalue, Rvalue and Rvalue References

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C++ assert 与 static_assert 的区别

C++ 提供了两种机制来验证程序中的假设（断言）：assert 和 static_assert。虽然它们看起来类似，但它们在不同的阶段工作，并且用途也不同。

🔍 assert — 运行时检查/断言

assert 用于在程序运行时验证条件是否成立。如果条件为假，程序会打印错误信息并中止运行。

#include <cassert>

int divide(int x, int y) {
    assert(y != 0);  // 如果 y 为 0，程序会中止
    return x / y;
}

assert 通常只在调试模式下启用，如果定义了 NDEBUG，这些断言会被禁用。

🧱 static_assert — 编译时检查/静态断言

static_assert 在编译期间检查条件是否成立。如果条件不满足，编译器会直接报错，阻止程序编译。

static_assert(sizeof(int) == 4, "此代码假设 int 是 4 字节");

它要求条件是一个常量表达式，特别适合在模板、类型检查或平台限制中使用。

📊 对比表

💡 使用建议

• 适合使用 assert 的场景：
  • 检查运行时数据或逻辑
  • 验证函数参数或程序状态
  • 只在调试模式下需要检查
• 适合使用 static_assert 的场景：
  • 验证类型或大小是否符合要求
  • 确保模板参数使用正确
  • 编译时需要强制保证某些条件

总结

assert 和 static_assert 都能帮助你更早地发现程序中的问题，但它们发生的时间点不同。static_assert 更适合在编译阶段做静态验证，而 assert 更适合在调试阶段检查运行时逻辑。

C/C++编程

• C与C++: restrict关键字及其在编译器优化中的作用
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为什么 auto_ptr 在 C++ 中被弃用

TLDR; 很久之前看到auto_ptr就觉得挺好，和auto一样，反正不用自己管，C++会自动推导智能指针的类型。不过这个关键字已经在C++ 11中被弃用/deprecated。

弃用与移除

• std::auto_ptr 在 C++ 11 中被弃用。
• 在 C++ 17 中被完全移除。

为什么 auto_ptr 被弃用？

• 它具有不安全的拷贝语义/copy semantics。
• 拷贝一个 auto_ptr 会转移所有权，并将原指针设为 nullptr。
• 这种行为很容易引发 bug，尤其是在标准容器或算法中使用时。

<code>std::auto_ptr<int> p1(new int(42));
std::auto_ptr<int> p2 = p1; // 所有权被转移
std::cout << *p2 << std::endl; // 正常
std::cout << *p1 << std::endl; // 未定义行为（p1 变成 nullptr）
</code>

应该使用什么替代？

• std::unique_ptr —— 独占所有权
• std::shared_ptr —— 共享所有权

<code>#include <memory>
#include <iostream>

int main() {
    std::unique_ptr<int> p1(new int(42));
    std::unique_ptr<int> p2 = std::move(p1); // 转移所有权
    std::cout << *p2 << std::endl;
}
</code>

对比表

结论

在现代 C++ 中，使用 std::unique_ptr 或 std::shared_ptr 进行内存管理。不要在新的项目中再使用 auto_ptr。

C/C++编程

• C与C++: restrict关键字及其在编译器优化中的作用
• C++的左值/lvalue, 右值/rvalue和右值引用/rvalue references
• C++中的assert和static_assert的区别
• C++: auto_ptr智能指针被弃用
• C++中的consteval是什么? 它与const和constexpr有何不同?
• C++ 教程: 用std::move来移动所有权
• C++中的 const和constexpr 比较
• 简易教程: C++的智能指针
• C++ 编程练习题: 如何合并两个二叉树?
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英文：Why auto_ptr is Deprecated in C++?

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本文详细讲诉了用脚本实现定时模拟计算机按键，用于保持系统一直在线的状态。脚本可以使用VBScript、JScript和Powershell。这三种脚本语言都是微软/Microsoft的，不过前两种已经要被淘汰了。

在 Windows 环境下，这三种脚本（PowerShell、VBScript 和 JScript）都通过 CreateObject 来调用 COM 对象 WScript.Shell，以实现模拟按键的功能。例如，可以每隔一分钟模拟按下 Scroll Lock 键一次，从而保持“在线”状态（Keep Alive）。Scroll Lock 键在某些键盘上可能不存在，其作用是切换滚动锁定状态，连续按两次不会对系统造成实际影响。

模拟按键：自动化任务脚本

有时候，你可能想模拟按键（键盘输入），例如为了自动化一些任务，相比查找 API 并写脚本，通过重复按键可能更简单。例如，你想打开任何聊天窗口并输入 “Hello!” 100 次，可以使用 PowerShell 编写一个脚本，它先暂停几秒钟，然后模拟按键。

你可以通过在 Windows 中使用 PowerShell 脚本创建 Wscript.Shell COM 对象来实现。

$WShell = New-Object -com "Wscript.Shell"
$WShell.sendkeys("Hello!")

要重复 100 次，可以在 PowerShell 中使用 FOR 循环：

$WShell = New-Object -com "Wscript.Shell"
for (($i = 0), ($j = 0); $i -lt 10; $i++)
{
    $WShell.sendkeys("Hello!")
    $WShell.sendkeys("{ENTER}")
}

要运行一个 PowerShell 脚本，例如 .ps1 文件，你可以在 PowerShell 提示符中输入该脚本的完整路径。PowerShell 提示符也支持逐行输入 PowerShell 语句。

Powershell 脚本通过按键保持在线

Powershell每分钟按Scroll Lock键用于保持Keep Alive在线

基于这个方法，我们可以每隔一段时间发送 Scroll-Lock 按键，直到脚本被终止。一些键盘甚至没有 Scroll-Lock 键。这个思路是模拟按键，使你的聊天程序（如 Microsoft Teams、Slack、Discord、Google Chat、Telegram 等）认为你仍然在线，从而不会将你的状态设置为 “离开”（AFK）。

$WShell = New-Object -com "Wscript.Shell"
while ($true)
{
  $WShell.sendkeys("{SCROLLLOCK}")
  Start-Sleep -Milliseconds 100
  $WShell.sendkeys("{SCROLLLOCK}")
  Start-Sleep -Seconds 120
}

VBScript脚本自动按键

Microsoft VBScript 简单又方便。以下是 VBScript 版本。你可以将脚本保存为 .vbs 文件并双击运行。或者在命令行中通过 “start.exe send-keys.vbs” 或 “cscript.exe send-keys.vbs” 运行它（假设脚本名为 send-keys.vbs）。

Dim WShell
Set WShell = CreateObject("Wscript.Shell")
Const ASecond = 1000
Const AMinute = 60000
While True
  WShell.SendKeys "{SCROLLLOCK}"
  WScript.Sleep ASecond
  WShell.SendKeys "{SCROLLLOCK}"
  WScript.Sleep AMinute
Wend

JScript脚本自动按键

Microsoft JScript 类似于 Javascript，也可以在 Windows 上运行。以下是 JScript 版本，你可以用和 VBS 相同的方法来运行。

// alternatively
// var WShell = WScript.CreateObject("Wscript.Shell");
var WShell = new ActiveXObject("Wscript.Shell");
var ASecond = 1000;
var AMinute = ASecond * 60;
for (;;) {
  WShell.SendKeys("{SCROLLLOCK}");
  WScript.Sleep(ASecond);
  WShell.SendKeys("{SCROLLLOCK}");
  WScript.Sleep(AMinute);
}

顺便提一下，JScript 不支持 const 关键字和现代 Javascript 的其他语法特性。

总结

本文展示了如何使用 PowerShell、VBScript 或 JScript 来模拟按键。一种用途就是通过模拟 SCROLLLOCK 按键来让你的聊天软件（如 Slack、Discord、Microsoft Teams、Telegram 等）显示为 “一直在线”。此外，如果你不希望电脑在你离开键盘时进入睡眠状态（尽管可以通过设置来控制），这类脚本也会派上用场。

需要注意的是，由于安全原因，这类脚本（创建 WScript.Shell COM 对象）可能会被公司的安全策略所屏蔽。不过，你仍然可以在 PowerShell 终端中逐行输入命令来绕过限制。

英文：How to Send Keys using PowerShell or VBScript or JScript via WScript.Shell COM Object (Simulate Keystrokes)?

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C++：什么是 consteval？它与 const 和 constexpr 有何不同？

如果你在 C++ 中经常使用 const 和 constexpr，可能会好奇 C++20 新引入的 consteval 关键字到底是做什么用的。下面我们来一一解析。

什么是 consteval？

consteval 用于声明一个立即函数（immediate function），也就是说，这个函数必须在编译期进行求值。与 constexpr 不同，constexpr 允许函数在编译期或运行期执行，而 consteval 强制要求只能在编译期调用。

consteval int square(int x) {
    return x * x;
}

如果尝试使用运行时参数调用此函数，将会导致编译错误。

示例

consteval int add(int a, int b) {
    return a + b;
}

int main() {
    constexpr int result = add(2, 3);  // 正确，编译期求值
    int x = 5;
    // int y = add(x, 3);  // 错误：add 必须在编译期调用
}

比较表

什么时候该使用 consteval？

• 当你需要强制函数只能在编译期执行时。
• 用于元编程中，在编译期验证输入的正确性。
• 避免任何运行时开销。

高级用法示例：编译期字符串长度计算

consteval std::size_t const_strlen(const char* str) {
    std::size_t len = 0;
    while (str[len] != '\0') ++len;
    return len;
}

constexpr auto len = const_strlen("Hello");  // 正确，编译期求值

总结

consteval 是 C++ 中用于强制编译期执行的新利器。当你觉得 constexpr 不够严格时，它是实现严格编译期逻辑的最佳选择。

C/C++编程

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C++ What is the consteval? How is it different to const and constexpr?

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📘 C++ 移动语义与 std::move() 教程

C++的std::move用于转移变量/对像的所有权/Ownership。

🔹 什么是移动语义？

在 C++ 中，移动语义通过转移资源所有权/Ownership（如内存或文件句柄）来优化性能，而不是复制它们。

移动语义是在 C++11 中引入的，它允许：

• 更快速地传递大型或昂贵的对象
• 更高效地使用临时值

🔹 什么是 std::move()？

std::move(x) 并不会真的移动任何东西 —— 它只是将 x 转换为一个 右值引用（即 T&&），告诉编译器：
“你可以把这个对象当作临时对象来处理并移动它。”

要真正实现移动，你的类型必须实现 移动构造函数 或 移动赋值运算符。

✅ 什么时候该用 std::move()？

在以下情况下使用它：

• 你想 转移资源的所有权。
• 你正在处理 复制开销大的对象（如 std::string、std::vector、unique_ptr）。
• 你写的函数按值接收参数，并希望将其移动进成员变量。

🔍 std::string 示例

#include <iostream>
#include <string>
#include <utility>
int main() {
    std::string a = "hello";
    std::string b = std::move(a);
    std::cout << "b: " << b << std::endl;
    std::cout << "a: " << a << std::endl;
}

🔍 移动 std::vector

std::vector<int> original = {1, 2, 3};
std::vector<int> moved_to = std::move(original);
// original 现在为空（但仍然有效）

⚠️ 移动后会发生什么？

移动后：

• 被移动的对象 仍然有效。
• 但其 内容未定义 —— 你只能销毁它或重新赋值。

std::string x = "abc";
std::string y = std::move(x);
// x 现在处于有效但未定义的状态 —— 不要再读取它！

🧠 对内建类型使用 std::move()

int x = 42;
int y = std::move(x);  // 实际是拷贝，因为 int 没有移动语义

这没必要，因为像 int 这样的基本类型不支持移动构造。

🛠️ 自定义类型实现移动语义

class MyBuffer {
    int* data;
    size_t size;
public:
    MyBuffer(size_t s) : size(s), data(new int[s]) {}
    // 移动构造函数
    MyBuffer(MyBuffer&& other) noexcept
        : data(other.data), size(other.size) {
        other.data = nullptr;
        other.size = 0;
    }

    // 移动赋值运算符
    MyBuffer& operator=(MyBuffer&& other) noexcept {
        if (this != &other) {
            delete[] data;
            data = other.data;
            size = other.size;
            other.data = nullptr;
            other.size = 0;
        }
        return *this;
    }
    ~MyBuffer() { delete[] data; }
};

使用示例：

MyBuffer a(1000);
MyBuffer b = std::move(a);  // 将 a 移动到 b

📦 std::move() 与智能指针

可以用 std::move来操作智能指针，比如 unique_ptr 或 shared_ptr：

#include <memory>
std::unique_ptr<int> p1 = std::make_unique<int>(10);
std::unique_ptr<int> p2 = std::move(p1);
// p1 现在为空指针

🔁 std::shared_ptr 所有权转移

当你“转移所有权”给另一个 shared_ptr 时，你实际上是：

• 将控制块（用于跟踪引用计数）从一个 shared_ptr 移动到另一个。
• 原来的 shared_ptr 变为空（use_count() == 0）。
• 总体引用计数不变（仍为 1，除非还有其他共享所有者）。

✅ 示例：通过 std::move() 转移所有权

#include <iostream>
#include <memory>
int main() {
    std::shared_ptr<int> p1 = std::make_shared<int>(42);
    std::cout << "p1 use_count: " << p1.use_count() << std::endl; // 1
    std::shared_ptr<int> p2 = std::move(p1); // 转移所有权
    std::cout << "p1 is " << (p1 ? "not null" : "null") << std::endl; // null
    std::cout << "p2 use_count: " << p2.use_count() << std::endl; // 1
}

🔍 重要区别：shared_ptr vs unique_ptr

⚠️ 注意事项

• 你可以使用 move 来转移 shared_ptr 的所有权（源指针将变为空）。
• 你也可以拷贝 shared_ptr 来共享所有权（两个指针都有效，引用计数增加）。
• 只有在你明确希望原来的 shared_ptr 被置空时才使用 std::move()。

🔄 常见使用模式

函数返回值使用移动：

std::string get_name() {
    std::string name = "Alice";
    return std::move(name);
}

只有在你想强制进行移动（比如返回函数参数）时才使用 std::move()。

🚫 不该使用 std::move() 的场景

1. ❌ 不要从还需要使用的变量移动：

std::string s = "test";
std::string t = std::move(s);
std::cout << s;  // 内容未定义

2. ❌ 不要对 const 对象使用 std::move()：

const std::string s = "hi";
std::string t = std::move(s);  // 实际是拷贝，因为移动构造<a  href="https://justyy.com/archives/67736">函数</a>无法接收 const 参数

🧪 总结速查表

✅ 最后小贴士

如果你不确定该不该用 std::move()，问自己：
“我是否不再需要这个变量并打算把它交出去？”
如果答案是“是” → 那就用 std::move()。

C/C++编程

• C与C++: restrict关键字及其在编译器优化中的作用
• C++的左值/lvalue, 右值/rvalue和右值引用/rvalue references
• C++中的assert和static_assert的区别
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英文：Tutorial on C++ std::move (Transfer Ownership)

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C++ const 与 constexpr：真正的区别是什么？

一眼看都是定义常量。

为什么这很重要

现代 C++ 鼓励编写不可变、高效且表达力强的代码。两个关键字—const 和 constexpr—是这一理念的核心。它们看起来很相似，但理解它们的不同语义，对于正确利用编译期与运行期行为至关重要。

高层次对比

1  声明不可变数据

const：构造后不可变

const int runtimeConst = std::rand(); // 是 const，但不是编译期常量

当你只想禁止变量被修改，而不在意值是在编译期还是运行期确定的，const 就足够了。

constexpr：必须在编译期已知

constexpr int arraySize = 10;
int arr[arraySize];           // 始终合法

如果值需要参与要求编译期常量的上下文（如数组大小、模板参数、switch 标签等），你必须使用 constexpr。

2  函数与方法

const 成员函数

class Widget {
public:
    int value() const {/*…*/} // 保证不会修改 this 对象
};

它保护对象状态，但不提供编译期求值能力。

constexpr 函数

constexpr int square(int n) { return n * n; }

static_assert(square(4) == 16, "编译期计算");

constexpr 函数在参数是常量表达式时可以在编译期执行，也可以在运行期使用。

3  常见陷阱

// 1. 编译通过：runtimeConst 只是 const
const int runtimeConst = std::rand();

// 2. 编译失败：std::rand() 不是 constexpr
constexpr int fails = std::rand();

记住：每个 constexpr 变量本质上都是 const，但并非所有 const 都是常量表达式。

4  如何选择

• 需要强制编译期计算？使用 constexpr
• 需要不可变性但值可能在运行期确定？使用 const
• 不确定时偏向使用 constexpr，编译器会提示你是否不合法

5  总结片段

constexpr int ctVal = 42; // 编译期常量
const int rtVal = std::rand(); // 运行期确定，但不可变

正确地选择 const 和 constexpr 能让你的 C++ 代码更安全、更高效、更具表达力。默认使用 constexpr，当且仅当你明确知道值只能在运行期获取时才使用 const。

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英文：const vs constexpr in C++

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C++20 引入了 ranges（范围），这是一个强大且优雅的抽象，用于处理序列（如数组、vector 等）。相比传统的迭代器或旧式循环，Ranges 提高了代码的可读性、可组合性和性能。

什么是 Range？

在 C++20 中，range（范围） 是一种抽象，代表一个可以迭代的元素序列。它与 views（视图） 和 actions（操作） 如过滤、转换等配合使用非常自然。

传统循环 vs 基于 Range 的循环

#include <iostream>
#include <vector>

int main() {
    std::vector<int> v = {1, 2, 3, 4};

    // 旧式循环
    for (auto it = v.begin(); it != v.end(); ++it)
        std::cout << *it << ' ';

    // 基于范围的循环（C++11）
    for (auto x : v)
        std::cout << x << ' ';
}

Range Views（视图）

View 是惰性的、可组合的范围操作。除非需要，一般不会复制数据。

Filter 和 Transform 示例

#include <iostream>
#include <vector>
#include <ranges>

int main() {
    std::vector<int> v = {1, 2, 3, 4, 5, 6};

    auto even_doubled = v 
        | std::views::filter([](int n) { return n % 2 == 0; })
        | std::views::transform([](int n) { return n * 2; });

    for (int n : even_doubled)
        std::cout << n << ' ';  // 输出：4 8 12
}

常见的 Views

使用 iota 和 reverse

#include <ranges>
#include <iostream>

int main() {
    for (int i : std::views::iota(1, 6) | std::views::reverse)
        std::cout << i << ' '; // 输出：5 4 3 2 1
}

组合视图操作

你可以使用管道符 | 流式地组合多个视图操作。

#include <vector>
#include <ranges>
#include <iostream>

int main() {
    std::vector<int> v = {5, 10, 15, 20};

    auto result = v 
        | std::views::transform([](int x) { return x + 1; })
        | std::views::filter([](int x) { return x % 2 == 0; });

    for (int x : result)
        std::cout << x << ' '; // 输出：6 16
}

实用示例

1. 过滤偶数

#include <iostream>
#include <vector>
#include <ranges>

int main() {
    std::vector<int> numbers = {1, 2, 3, 4, 5, 6};

    auto evens = numbers 
        | std::views::filter([](int n) { return n % 2 == 0; });

    for (int n : evens)
        std::cout << n << ' ';  // 输出：2 4 6
}

2. 将奇数翻倍

int main() {
    std::vector<int> numbers = {1, 2, 3, 4, 5};

    auto doubled_odds = numbers
        | std::views::filter([](int n) { return n % 2 != 0; })
        | std::views::transform([](int n) { return n * 2; });

    for (int n : doubled_odds)
        std::cout << n << ' ';  // 输出：2 6 10
}

3. 反转序列

int main() {
    std::vector<int> nums = {10, 20, 30};

    auto reversed = nums | std::views::reverse;

    for (int n : reversed)
        std::cout << n << ' ';  // 输出：30 20 10
}

4. 生成数值序列

#include <ranges>

int main() {
    for (int i : std::views::iota(1, 6))
        std::cout << i << ' ';  // 输出：1 2 3 4 5
}

5. 获取前 N 个元素

int main() {
    auto infinite = std::views::iota(1); // 无限序列
    auto first5 = infinite | std::views::take(5);

    for (int i : first5)
        std::cout << i << ' ';  // 输出：1 2 3 4 5
}

6. 计算前 5 个奇数的平方和

#include <numeric>

int main() {
    auto odd_squares = std::views::iota(1)
        | std::views::filter([](int x) { return x % 2 == 1; })
        | std::views::transform([](int x) { return x * x; })
        | std::views::take(5);

    int sum = std::accumulate(odd_squares.begin(), odd_squares.end(), 0);
    std::cout << "和 = " << sum << '\n'; // 输出：和 = 165
}

7. 判断是否所有元素都为正数

#include <ranges>
#include <algorithm>
#include <vector>
#include <iostream>

int main() {
    std::vector<int> nums = {1, 2, 3};

    bool all_positive = std::ranges::all_of(nums, [](int n) { return n > 0; });

    std::cout << std::boolalpha << all_positive << '\n'; // 输出：true
}

8. 自定义管道函数

auto pipeline = [](const std::vector<int>& v) {
    return v 
        | std::views::filter([](int x) { return x % 2 == 0; })
        | std::views::transform([](int x) { return x * 10; });
};

int main() {
    std::vector<int> nums = {1, 2, 3, 4};

    for (int x : pipeline(nums))
        std::cout << x << ' '; // 输出：20 40
}

性能提示

• Ranges 是惰性的：仅在需要时才处理元素。
• 避免不必要的分配与复制。
• 适合处理大型数据或函数管道。

何时不适合使用 Ranges

• 在对性能极度敏感的内循环中，STL 抽象可能较慢。
• 当项目尚未迁移到 C++20。

参考资料

• cppreference – <ranges> 头文件
• C++20 Ranges 库

英文：Tutorial on C++ Ranges

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• std::shared_ptr：共享式所有权
• std::weak_ptr：非拥有式弱引用

1. std::unique_ptr

unique_ptr 拥有独占所有权。一个资源只能被一个 unique_ptr 拥有。

示例：管理简单对象

#include <iostream>
#include <memory>

int main() {
    std::unique_ptr<int> p = std::make_unique<int>(42);
    std::cout << "值: " << *p << "\n";

    // 转移所有权
    std::unique_ptr<int> q = std::move(p);
    if (!p) std::cout << "p 现在是空指针\n";
    std::cout << "q 指向: " << *q << "\n";
}

示例：构建链表

struct Node {
    int val;
    std::unique_ptr<Node> next;
    Node(int v) : val(v), next(nullptr) {}
};

void printList(const std::unique_ptr<Node>& head) {
    const Node* curr = head.get();
    while (curr) {
        std::cout << curr->val << " ";
        curr = curr->next.get();
    }
    std::cout << "\n";
}

int main() {
    auto head = std::make_unique<Node>(1);
    head->next = std::make_unique<Node>(2);
    head->next->next = std::make_unique<Node>(3);

    printList(head);
}

2. std::shared_ptr

shared_ptr 允许多个指针共享同一个资源的所有权。它通过引用计数管理资源，当引用数为零时自动释放内存。

示例：共享资源

#include <iostream>
#include <memory>

int main() {
    std::shared_ptr<int> a = std::make_shared<int>(100);
    std::shared_ptr<int> b = a;

    std::cout << "a 的引用计数: " << a.use_count() << "\n";
    std::cout << "b 的引用计数: " << b.use_count() << "\n";
    std::cout << "*b = " << *b << "\n";
}

示例：共享链表节点

struct Node {
    int val;
    std::shared_ptr<Node> next;
    Node(int v) : val(v), next(nullptr) {}
};

3. std::weak_ptr

weak_ptr 是一种弱引用，不拥有资源，仅用于观察 shared_ptr 所管理的对象。它常用于打破循环引用，防止内存泄漏。

示例：打破循环引用

#include <iostream>
#include <memory>

struct B;

struct A {
    std::shared_ptr<B> b_ptr;
    ~A() { std::cout << "A 被销毁\n"; }
};

struct B {
    std::weak_ptr<A> a_ptr;
    ~B() { std::cout << "B 被销毁\n"; }
};

int main() {
    auto a = std::make_shared<A>();
    auto b = std::make_shared<B>();
    a->b_ptr = b;
    b->a_ptr = a;
}

是否存在 make_weak？

不存在 std::make_weak，因为 weak_ptr 不拥有资源，它必须引用一个已存在的 shared_ptr。

如何创建 weak_ptr

#include <iostream>
#include <memory>

int main() {
    std::shared_ptr<int> sp = std::make_shared<int>(42);
    std::weak_ptr<int> wp = sp;

    if (auto locked = wp.lock()) {
        std::cout << "值: " << *locked << "\n";
    } else {
        std::cout << "对象已被释放\n";
    }
}

总结

C/C++编程

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• C++的左值/lvalue, 右值/rvalue和右值引用/rvalue references
• C++中的assert和static_assert的区别
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• C++中的consteval是什么? 它与const和constexpr有何不同?
• C++ 教程: 用std::move来移动所有权
• C++中的 const和constexpr 比较
• 简易教程: C++的智能指针
• C++ 编程练习题: 如何合并两个二叉树?
• C++ 编程练习题 - 找出第三大的数
• C++ 编程练习题 - 最多连续的 1
• C++ 编程练习题 - 左子树叶节点之和 (深度优先+广度优先+递归)
• C++ 编程练习题 - 最多水容器 (递归)
• C++的异步编程: std::future, std::async 和 std::promise
• C编程练习题: 翻转整数位
• C++编程练习题: 找出字符串的所有大小小组合
• C/C++ 中的内存管理器(堆与栈)
• C++编程练习题: 对两单向链表求和

英文：Tutorial on C++ Smart Pointers

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虚数i*i*i=-i 也就是i*e^(ipi)

自从去年家里装修完之后，我们在厨房装了一台电视，平时吃饭时会随便看看一些视频。大约两个月前的一天中午，我从学校接弟弟回家吃饭，无意间发现了一个叫 Alan Becker 的动画视频系列——“Animation vs.”，是 YouTube 上的一个非常有创意的系列。他最出名的作品之一就是《Animation vs Math》。

Alan Becker 的这些视频通常用一群小人（也有人叫他们“小黄人”、小橙色、火柴人）在电脑屏幕上互动的方式，讲述一个个富有创意、又带有教育意义的故事。虽然整个系列几乎没有一句对白，但却通过画面和动作把复杂的知识点讲得既直观又有趣。

我最喜欢的四个视频是《Animation vs Math》、《Animation vs Coding》、《Animation vs Physics》和《Animation vs Geometry》。每一集不仅让人捧腹大笑，还让人对背后的知识产生兴趣。比如在《Animation vs Math》中，小人们在坐标系、函数图像之间跳跃和作战，看得人不知不觉就理解了各种数学概念。而《Animation vs Coding》则展示了编程的魔法，小人甚至“黑进”了主人的电脑，自己写代码！《Animation vs Physics》里，小人们挑战了牛顿定律、重力和能量守恒，用夸张但合理的方式演绎了物理知识。

《Animation vs Geometry》则是另一个令人惊喜的作品。视频里，小人们与各种几何图形互动，有时被三角形包围，有时从正多边形中逃脱，有时又在空间几何中穿梭。通过他们的“冒险”，我对角度、面积、对称和旋转等概念有了更加立体的理解。这些原本在课堂上觉得枯燥的几何知识，突然变得生动起来。

现在每次吃饭的时候，我和弟弟都会打开一集，一边看一边讨论背后的知识点。他有时候还会模仿小人画画、写代码，看得津津有味。比起传统的教学方式，这种寓教于乐的视频真的非常适合启发孩子的兴趣，也让我重新发现了学习的乐趣。

Alan Becker 的动画视频在 YouTube 上非常火，常常能获得数百万甚至上亿的浏览量。很多 UP 主还会专门制作 Reaction（观看反应）视频，一边观看一边讲解其中的知识点，让观众能更深入地理解动画背后的内容。

我真心希望 Alan Becker 能继续制作这个系列的视频。他的作品不仅有趣，还兼具知识性和创意性，每一集都能带来惊喜。我还特地去看了一下他的 YouTube 主页，发现他有自己的网站和线上小店，里面出售一些周边商品和纪念品，比如角色贴纸、T 恤、鼠标垫等等。通过这些方式，粉丝们也能支持他继续创作。

如果我在初高中时就能看到这样的动画视频，可能我的学习态度和兴趣都会大不一样，说不定我也不会变成所谓的“学渣”。Alan Becker 的这些作品用轻松有趣的方式，把复杂的知识讲得通俗易懂、引人入胜。我相信，这样的内容一定能激励无数学生，让他们重新发现学习的乐趣，也让知识变得真正“活”起来。

这些视频的背景BGM音乐也非常出色，节奏紧凑、氛围感强，不仅很好地配合了剧情发展，还增强了观众的代入感。每当剧情进入高潮或角色展开大战时，音乐的节奏也随之加快，让人不自觉屏住呼吸、全神贯注。可以说，音乐和动画配合得天衣无缝，是整个系列成功的重要一环。

Alan Becker 的 Animation 系列动画教学视频

Alan Becker 在油管的频道有3000万+粉丝。

Animation vs Math 数学

这是我最喜欢的视频之一。它是在一年前上传的，如今已经有超过 8000 万的播放量。视频的开头从数学中最基础的常量“1”出发，接着逐步引入加减乘除等基本运算，再到实数与虚数，最后主角“-1”展开了一场围绕著名公式 的激烈格斗故事。

整个视频既紧凑又富有张力，把一个高度抽象的数学公式，用动画的方式生动演绎出来。观众不需要具备高深的数学背景，也能感受到其中的逻辑美和力量感。尤其是当角色“i”（虚数单位）和“π”共同施展出终极公式的那一刻，既震撼又令人忍俊不禁。

这也是 Alan Becker 的动画魅力所在：用可视化的手法，把严肃甚至有些晦涩的知识，变成一个个有趣的、像电子游戏一样的冒险故事。对我来说，看完这部视频后，对欧拉公式产生了浓厚的兴趣，后来还专门去查资料，才知道这个等式被称为“数学中的诗”。

哥哥弟弟也很喜欢这一集，他虽然年纪还小，看不懂太多公式，但他能理解角色之间的战斗与变化，这就足够吸引他了。我们甚至还尝试用积木和纸画重现其中的几幕场景，边玩边学，乐在其中。

哥哥也很喜欢数学，平时在学校数学成绩是班上最好的，希望这个视频能启蒙到他。

我最喜欢的一幕就是当 化身为 Transformer 形态，用手上的 “limit” 装置接住了小黄人化身的 这一幕不仅视觉上震撼，也充满了数学梗的巧思。将抽象的公式和极限概念具象化成角色之间的对抗和救援，真的是把“知识即力量”演绎到了极致。

很享受这种知识划过脑却不留痕迹的感觉。

数学知识
0:07 最简单的入门方式——1 是第一个自然数，这是公理化的（尽管在一些数学分析教材中，他们首先指出 0 是自然数）。
0:13 等式——数学课上学习的两个对象之间的第一个关系。
0:19 加法——四种基本算术运算中的第一个。
0:27 重复 1 的加法，这是我们在集合论中定义其余自然数的方式；也是乘法的铺垫。
0:49 与 1 以外的数字进行加法，这可以用我们已知的 1 加法来定义。（省略证明）
1:23 减法——四种基本算术运算中的第二个。
1:34 我们的第一个负数！它也可以表示为 ，这是将 的泰勒级数的定义域扩展到复数的结果。
1:49 乘以 i，这打开了一扇通往……虚数世界的大门？这也暗示了小黄人实际上存在于实数世界。TSC 现在如何再次得出这个量？

2:12 重复减 1，类似于对自然数的操作。
2:16 负数乘以负数得正数。
2:24 乘法，以及通过重复加法或任何运算对其进行的解释。
2:27 乘法的交换律，以及 12 的因数。
2:35 除法，最后的算术运算；也很好地展示了 – 和 / 之间的关系，就像 + 和 x 之间的关系一样！
2:37 除法就是计算重复减法的次数，直到零。
2:49 除以零，以及为什么它没有意义。令人惊讶的是，TSC 没有用这个来制造一个黑洞。

3:04 指数运算是重复的乘法。
3:15 高阶指数如何对应几何维度。
3:29 任何非零的零次方都是1。
3:31 负指数！以及它与分数和除法的关系。
3:37 分数指数和平方根！我们越来越接近了……
3:43 无理数（例如 sqrt(2)）的小数展开是不规则的。（我避免使用“无穷大”这个词，因为从技术上讲，每个实数的小数展开都是无穷大的……）
3:49 sqrt(-1) 给出虚数 i，它首先由性质 i^2 = -1 定义。
3:57 复数的加法和乘法是根据我们已知的原理进行的。
4:00 i^3 等于 -i，这当然会得到 i*e^(i*pi)！

4:14 参考 3:49
4:16 欧拉公式 x = pi！这个公式可以通过重新排列 e^x 的泰勒级数来表示。
4:20 小细节：被负号击中会改变 TSC 的方向，这又一次暗示了复平面！
4:22 e^(i*pi) 到 e^0 对应于复平面上沿单位圆的运动。
4:44 +1/-1 的“剑”相互碰撞，发出“0”个火花。
4:49 -4 的剑击中 +1 的剑，变为 -3，等等。
4:53 2+2 的弩射出 4 支箭。
4:55 4 支箭击中除号，与 pi 对齐，得到 e^(i*pi/4)，使其沿单位圆旋转 pi/4 弧度。
5:06 TSC 通过乘以 i 来推动自己，围绕单位圆旋转 π 弧度。

5:18 TSC 终于发现了复平面！5:21 虚轴；5:28 实轴。
5:33 最简单​​的单位圆。
5:38 圆中的 2*π 弧度。
5:46 弧度的定义——单位圆中跨越长度为 1 的弧度的夹角。
5:58 r*theta——半径为 r 的圆中，夹角为 theta 的圆弧长度公式。
6:34 对于单位圆来说，theta / r 就是角度。
6:38 圆周的一半正好是 π 弧度。
6:49 正弦函数和余弦函数如何与绕单位圆逆时针旋转相关——sin(x) 等于 y 坐标，cos(x) 等于 x 坐标。
7:09 旋转 sin(x) 可以直观地看到 sin(x) 和 cos(x) 之间的位移。
7:18 参考 4:16

7:28 将指数改变为 π 的倍数，使其向各个方向移动。
7:34 一个新形式！？e^x 的泰勒级数，其中 x=i*π。现在它有无限的弹药了！？同样，弹药将每个项的十进制展开式作为其弹道标记。
7:49 面积为 pi r^2，高为 8 的圆柱体的体积。
7:53 给读者的练习（哈哈）
8:03 参考 4:20
8:25 关于 e^(ix) 的 cos(x) 和 sin(x)
8:33 很遗憾，这部分我看不懂……TSC 创建了一个“函数”枪 f(x) = 9tan(pi*x)，这样朝 e^(i*pi) 射击会得到 f(e^(i*pi))= f(-1) = 0。
9:03 参考 5:06
9:38 “函数”枪现在在无穷远处“求值”，通过每次增加一个维度来扩展实空间（它是一个向量空间），即实空间的跨度扩展为 R^2、R^3 等。
9:48 log((1-i)/(1+i)) = -i*pi/2，乘以 2i^2 = -2 再次得到 i*pi。
9:58 通过缩短间隔并取极限来阻挡“无穷大”光束，这并非黎曼积分的精确定义，但足够接近了。

油管视频：Animation vs Math

Animation vs Coding 编程

编程这一集我看得最懂了，也很有意思，特别是当中那个原子弹的Python程序，就是无限递归/Recursion内存爆炸。

def nuke(n):
    a = []
    for i in range(10):
        if n > 1:
            a.append(nuke(n - 1))
        else:
            a.append(i)
    return a

print(nuke(10))

还有就是Python里调用Turtle包进行海龟作图（这可是我学编程的第一个编程语言）也相当有创意。

0:18 未定义 – 计算机不知道这是什么，就是这样
0:34 print() 将内容打印到终端
0:42 重新运行代码
0:52 变量
1:00 运算（* 表示乘法，/ 表示除法）
1:05 向下取整除法（删除小数）
1:10 字符串本质上就是可以使用的文本
1:23 不能将数字和字符串一起使用
1:27 让你专注于一个特定的字符串/变量/数字
1:32 对象中的项目数（在本例中为 7，因为 string7 有 7 个字符）
1:38 代码语法错误
1:45 b 本质上是 a 中的字符（所以 a[5] 应该是 g，而不是 n，因为它从 0 开始）
1:48 重复代码数字/字符串长度
2:00 基本上会一直运行，因为它基本上告诉计算机“当 true 为真时”
2:02 大写显然
2:09 如果你在执行 while、if 或 for 之类的循环，需要将循环内部运行的代码推送进去，这样计算机才能知道你想要循环的代码。
2:16 循环内部的代码不是在 a 可打印的情况下运行，因为 a 可打印，所以它不能运行。
2:23 循环内部的代码在 if 不可打印的情况下运行。
2:32 字符串列表，本例中的 * 表示将所有字符串都考虑在内。
2:40 海龟本质上就是一支铅笔，我们在这里定义了海龟（所以我们可以直接写 t），然后 import 函数会从库中导入内容（库中有内置库）。
2:41 400 表示它在方向上移动的增量。
2:52 改变海龟移动的速度。
2:55 左右移动使海龟转向。
3:03 循环海龟的移动。
3:17 pensize 表示线条的面积。
3:32 这实际上是停止海龟的方法。哈哈
3:44 matplotlib 是一个绘图库（它显然可以让你访问图表和图形），numpy 允许你使用三维数组
3:44 插入绘图然后使其显示
3:58 获取一个随机的三维整数
4:20 绘图标题，太棒了
4:29 函数，让你在运行函数名称时运行这组代码
4:41 pygame 是一个令人惊讶的库，可以让你制作游戏！while true 循环用于检查用户是否关闭了窗口/选项卡
4:44 窗口的基本 pygame 代码
4:57 允许你通过按下某些键来移动对象
5:21 圆圈朝黄色的位置移动，向前移动时加速，向后移动时减速（谢谢 xTI0）
6:22 不要这样做。核函数中的数字表示列表嵌套的次数，所以 10 基本上就是递归地嵌套 10 次，非常卡顿
6:35 # 让你直接输入文本，非常适合解释你的代码是如何工作的
7:36 他真的在写一个 AI 代码
7:50 神经网络正在接受训练

快速提示：还记得最后提到这是 Python 吗？还有其他编程语言用于不同的目的，我想这很明显，但为了以防万一，一些流行的编程语言是 C、HTML、JavaScript 等等！

油管视频：Animation vs Coding

Animation vs Physics 物理

《Animation vs Physics》这一集的后半段内容变得相当深奥，涉及到了相对论、黑洞等高阶物理概念。我目前的理解还停留在初高中学过的一些基础知识，比如牛顿的第二定律 、动能定理、还有爱因斯坦著名的能量公式 。

虽然看不太懂后面的部分，但前半段关于力、加速度、重力等基础物理的呈现还是非常有趣的。角色们像在玩一场“现实模拟游戏”，各种物理定律在他们的世界里都有了视觉化的呈现，哪怕是没怎么学过物理的人也能看得津津有味。

0:19 加速度和速度
1:18 质量
3:07 势能
4:17 重力
4:38 米/秒
5:55 以更高的速度围绕行星运行
6:00 以米/秒为单位的速率增加
6:12 围绕其他行星的速度将随机倍增
基于其大小
6:40 围绕恒星的速度将根据其大小而倍增
7:05 是β的1%
7:21 磁场和引力
7:40 磁场环
7:48 制作磁场火箭
8:18 火箭速度因磁场火箭而加快
8:33 观察星系、星系系统和其他
9:14 黑洞
9:30 关于黑洞的事实
10:03 黑洞内部

油管视频：Animation vs Physics

Animation vs Physics 几何

说到几何，它是数学的另一个重要分支，其中最著名的“主角”之一就是黄金分割。黄金分割不仅在几何中占有一席之地，还常被视为“数学之美”的代表。比如大家熟悉的斐波那契数列，就和黄金分割密切相关——随着数列不断增长，相邻两项的比例会越来越接近黄金比例。

黄金分割的魅力不仅仅体现在数学里，在自然界、艺术、建筑甚至音乐中都有它的身影。像贝壳的螺旋、向日葵的花盘、古希腊神庙的比例，甚至名画《蒙娜丽莎》的构图，都被认为与黄金分割有关。

Alan Becker 在《Animation vs Geometry》中也通过角色与几何图形的互动，让我们直观地看到了这些数学背后的和谐与美感。通过一场看似搞笑却充满巧思的冒险，观众不仅被娱乐到了，也潜移默化地接触到了黄金分割等几何概念。

油管视频：Animation vs Geometry

油管视频 / Youtube Video

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英文：Animation Youtube Videos from Alan Becker

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6. 2023年生日: 快乐的时间很快就过去了 奔四了，哎。这几年越来越不想过生日，感觉今年一年啥也没完成，混日子，每年生日的时候就感觉一年又白混了，快40了，腰都埋土里了。 每年生日，FACEBOOK，LINKEDIN等社交网络就会提醒你，提醒你的朋友，甚至是陌生人也会给你留言提醒你生日快乐。印象中离开初创公司后，每年生日我都会休假，加入微软2年多，从去年开始，经理总会在生日当天在TEAMS上给我发生日祝福。 当然，这几年最开心的事还是在生日当天，媳妇会格外变得听话贤惠多了，甚至可以满足我一些不太合理的要求。 早上醒来，媳妇就和我说生日快乐，然后把早餐给我送到床上来，我当时感觉像病号一样，娃也给我自己做的贺卡。 早上带娃去看牙医，后来就回家歇着了，中午媳妇给我做了长寿面，晚上约会吃饭（剑桥 Trinity (三位一体) 餐厅），然后去路边的小酒巴喝点小酒。然后该有的活动逃不掉的，你懂的。 哎，祝自己生日快乐，接下来一切顺利吧。 生日当天约会视频： 油管 Youtube B站 Bilibili 西瓜...
7. 交易所Ionomy跑路, 又丢了好多币, 哎 ionomy.com 交易所的最后一次访问记录可能是2024年6月。 我有一些BLURT币在Ionomy交易所，一直没去管它，这几天想上去看看，因为牛市来了，BLURT币也拉了不少。谁知道网站直接打不开了。 Ionomy交易所已经打不开了。 问了一下，大概是几个月前（2024年年初）跑路的，我现在才知道，关键是没收到任何通知/预警。鱼老板说：“交易所真爱跑路，说了还怎么跑”。 Ionomy交易所是个非常小众的交易所，2018年10月创立，下面是Ionomy交易所在Coinmarketcap（现被币安收购）显示的信息： 我还在FB/Meta上联系他们，但是估计跑路了，不报任何希望了。 Ionomy的Telegram群也就不到300人，太小众了。 我在群的照片里看到了Ionomy交易所的管理层，也不知道是真是假，无从核实，在Linkedin上也搜不到。 这是我在群里照片看到的Ionomy交易所的界面，我的帐号里面应该有大概5000或者1万个BLURT币，也就几十美元，丢了几根鸡腿。 万幸的是前几年曾经提走了0.124个BTC，不然放到现在得哭死了。（当时BLURT的糖果/Airdrop/空投换了0.124个BTC） 为什么我要使用Ionomy交易所？ 因为BLURT是STEEM分叉出去的币，小币种，支持它的交易所只有不到三个，其中一个是Ionomy，还有一个比较有名的是Hive-Engine。 小币上大交易所费用贵，听说前几年的上交费是1个比特币。我在STEEM上的发的文章一般也会同步到BLURT去，挣些糖果。 避免小众交易所...
8. 你要找什么样的老婆? 找媳妇的标准 昨天和网友在剑桥面基, 网友奔现, 他从爱尔兰过来, 小我12岁, 就聊到了找对象的标准. TLDR; 找老婆不要(只)看颜值, 而要注重性格, 为人处事和顾家等更重要的品质, 当然性和谐也很重要. 在当今社会, 人们对于找伴侣的标准有所不同. 有些人认为颜值是最重要的, 因为外貌吸引力可以让人在日常生活中感到愉悦, 这是人的本性,...

今天，我二娃搞了一个网页/网站，他通过 GitHub Pages 完成的，其实不难。几天前，他注册了一个 GitHub 账户（被戏称为全世界最大的“同志网站”——gayhub），取了个 ID，叫做 faceless15748。他说 faceless15 已经被人注册了。

他还自学了 HTML 和 Markdown，并且稍微懂一些 JavaScript 和 CSS。比我十岁时强多了。我十岁的时候，记得的只有在院子里玩泥巴。

我娃自己查文档、搜索，还会用 Copilot，他说以后想和我一样成为软件工程师。我竟然有点小小的感动。

在这个信息化的时代，技术的门槛越来越低。回想起我小时候，接触计算机和编程的机会并不多，学习的资源也十分有限。然而，今天的孩子们拥有无数的学习机会和工具，他们可以通过网络和开源项目实现几乎任何想法。

我儿子的第一个网站是架在Github上的静态网页。

第二个版本，加了个图片，家里的猫Pyro

什么是 GitHub Pages？

GitHub Pages 是一个免费的静态网站托管服务，用户可以通过 GitHub 仓库将 HTML、CSS 和 JavaScript 文件上传，并托管成一个网站。这个服务特别适合个人、项目或组织展示，甚至可以直接用来做博客或者作品集。

如何轻松创建并托管你的 GitHub Pages 站点 (无服务器静态应用)

GitHub Pages 的最大优势之一就是无需服务器支持。所有的文件都会被托管在 GitHub 提供的全球 CDN（内容分发网络）上，加载速度非常快，且完全免费。更重要的是，GitHub Pages 完全支持自定义域名，允许你轻松地展示个人创作。

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创建一个 GitHub Pages 站点是一个简单的过程，可以免费为你的个人、项目或组织创建网站/博客。按照此指南开始。

步骤 1：创建 GitHub 仓库

• 登录你的 GitHub 账户。
• 点击“新建”来创建仓库。
• 对于个人站点，命名为 .github.io。
• 对于项目站点，使用任何有效的名称。

步骤 2：添加你的站点文件

使用以下命令克隆仓库到本地机器：

git clone https://github.com/<username>/<repository-name>.git

创建一个 index.html 文件，包含你想要的内容。这里是一个例子：

<!DOCTYPE html>  
<title>我的 GitHub 页面</title>
<h1>欢迎访问我的站点</h1>
<p>这是我的第一个 GitHub Pages 站点。</p>

或者，你可以使用 README.md（Markdown）作为首页。

## 我的 Github 页面
### 欢迎访问我的站点
THis is my first Github Pages site.

将你的更改提交并推送到 GitHub：

git add .
git commit -m "Initial commit"
git push origin main

Github 上启用 Github Pages 的步骤

步骤 3：启用 GitHub Pages

• 转到你的仓库设置。
• 在侧边栏点击“Pages”。
• 在“源”下选择分支（例如，main）和文件夹（如果适用）。
• 点击“保存”。

步骤 4：查看你的站点

• 对于个人站点：访问 https://<username>.github.io/。
• 对于项目站点：访问 https://<username>.github.io/<repository-name>/。

步骤 5：自定义你的站点

要添加主题，请转到 Pages 设置并选择“选择一个主题”。

你还可以上传额外的 HTML、CSS 和 JavaScript 文件以进行进一步的自定义。

为什么 GitHub Pages 是“无服务器静态应用” / Serverless Apps

GitHub Pages 作为无服务器静态应用运行，因为它们直接向用户提供预构建的静态 HTML、CSS 和 JavaScript 文件，而不依赖后端服务器或运行时动态内容生成。相反，这些文件托管在 GitHub 的全球内容分发网络（CDN）上，确保快速有效的交付。

优点：

• GitHub 提供的免费托管。
• 不需要服务器维护。
• 由于 CDN 分布，加载速度快。
• 简化了静态站点的部署和扩展。

缺点：

• 仅限于静态内容；不支持像数据库这样的服务器端功能。
• 高级工作流的自定义需要技术知识。
• 依赖于 GitHub 的基础设施。

GitHub Pages 的总结

GitHub Pages 是一个令人赞叹的免费托管网站的工具。只需几步，你就可以为你的项目、作品集或个人使用创建一个站点。通过利用无服务器模型，你可以构建轻量、高效且维护最小的站点。

英文：How to Setup and Create GitHub Pages (Serverless Static Apps)

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获取最新区块号（高度）是开发人员在去中心化系统中常见的任务。如果你正在使用 Sui 区块链，并希望通过 Node.js 和 JavaScript 获取最新的区块高度，以下是一个简单的实现方法。

Sui 是一个高性能、可扩展的区块链，以低延迟和创新架构而闻名。与 Sui 的交互需要利用其 API，这些 API 允许开发人员无缝查询区块链数据并与智能合约交互。首先，确保你已在计算机上设置了 Node.js 环境并安装了必要的依赖项。

了解 Sui 区块链：Sui区块链简介

首先，创建一个新的 Node.js 项目。你可以使用以下命令初始化项目：

mkdir sui-block-height
cd sui-block-height
npm init -y

接下来，安装 Axios 库，它通常用于在Node.js中发起 HTTP 请求。我们将用它从 Sui 区块链 API 获取数据：

npm install axios

现在，创建一个名为 getLatestBlock.js 的文件，并在你喜欢的代码编辑器中打开。在这个脚本中，我们将编写一个函数来获取最新的区块高度。Sui 区块链提供了一个 RPC 端点，允许你查询其状态。这个端点是获取区块数据的关键。

以下是代码：

const axios = require('axios');

// Sui RPC 端点 - 如果使用特定网络，请替换为实际端点 
const SUI_RPC_URL = 'https://fullnode.sui.io/v1';

async function getLatestBlockHeight() {
    try {
        // 向 Sui RPC 端点发送 POST 请求
        const response = await axios.post(SUI_RPC_URL, {
            jsonrpc: '2.0',
            id: 1,
            method: 'sui_getLatestCheckpointSequenceNumber',
            params: []
        });
        if (response.data && response.data.result !== undefined) {  
            console.log(`最新区块高度: ${response.data.result}`);  
            return response.data.result;  
        } else {  
            throw new Error('响应结构异常');  
        }  
    } catch (error) {  
        console.error('获取区块高度失败:', error.message);  
        throw error;  
    }  
}

// 运行函数
getLatestBlockHeight().catch((err) => {
    console.error('Failed to fetch the block height:', err);
});

Node.js 代码解析

• Axios 请求：我们使用 Axios 向 Sui RPC 端点发送 POST 请求。方法 sui_getLatestCheckpointSequenceNumber 用于获取区块链上的最新区块号（或检查点序列号）。
• 错误处理：正确的错误处理可以确保网络错误或响应格式异常被记录，便于调试。
• 日志记录：函数将最新的区块高度输出到控制台，这对于快速测试或调试非常有用。

在运行脚本之前，确保 Sui RPC 端点正确且可访问。示例中提供的 URL 指向 Sui 主网的全节点端点。如果你使用的是测试网或本地实例，请将 SUI_RPC_URL 变量替换为合适的端点。

运行脚本的命令：

node getLatestBlock.js

如果设置正确，你应该在控制台中看到打印的最新区块高度。此函数可以轻松集成到更大的应用程序中，或通过修改 RPC 方法和参数来适应其他区块链数据的获取需求。

实时交互区块链数据是构建去中心化应用程序的关键技能。借助 Sui 区块链强大的 API 和 Node.js 的简单性，你可以快速获取最新区块高度，并将此信息用于各种用途，例如监控网络、更新用户界面或触发应用程序中的特定操作。

随着 Sui 生态系统的发展，及时关注其文档和最佳实践可以确保你的集成高效且可靠。

英文：NodeJs/Javascript Function to Get the Latest Block Number (Height) on the Sui Blockchain

Sui 区块链编程

• Sui 区块链编程: 通过 NodeJs/Javascript 函数获取 Gas 费用
• Sui区块链编程: 获取最新块高度(NodeJs/Javascript函数 Latest Block Number/Height)

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在 Python 中寻找数据的众数

statistics.mode() 函数是 Python 中 statistics 模块的一部分，它返回数据集中出现次数最多的单个值（众数）。与 multimode() 不同，mode() 如果数据集包含多个众数（即多模态数据）或数据为空，则会引发错误。

以下是一些示例来说明 mode() 的行为：

mode() 的语法

statistics.mode(data)

data: 一个序列（例如 list、tuple），其中的元素是可散列的，用于确定众数。

示例

单一众数（单模态数据）

from statistics import mode
data = [1, 2, 2, 3, 4]
result = mode(data)
print(result)  # 输出: 2

字符串作为数据

from statistics import mode
data = ["apple", "banana", "apple", "cherry"]
result = mode(data)
print(result)  # 输出: "apple"

多模态数据（引发错误）

如果有多个众数，mode() 会引发 StatisticsError。

from statistics import mode
data = [1, 1, 2, 2, 3]
try:
    result = mode(data)
except StatisticsError as e:
    print(e)  # 输出: "no unique mode; found 2 equally common values"

无重复值（引发错误）

如果数据集中没有值重复，mode() 会引发 StatisticsError。

from statistics import mode
data = [1, 2, 3, 4, 5]
try:
    result = mode(data)
except StatisticsError as e:
    print(e)  # 输出: "no unique mode; found 5 equally common values"

空数据集（引发错误）

如果数据集为空，mode() 会引发 StatisticsError。

from statistics import mode
data = []
try:
    result = mode(data)
except StatisticsError as e:
    print(e)  # 输出: "no mode for empty data"

在 Python 中寻找多众数

在 Python 中，术语 multimode 通常指 statistics.multimode() 函数，这是 Python 3.8 中 statistics 模块的一部分。此函数用于找到数据集中出现次数最多的值（众数）。与 statistics.mode() 不同，后者仅返回单个众数（如果数据集是多模态的会引发错误），而 multimode() 可以处理包含多个众数的多模态数据集。

语法

statistics.multimode(data)

data: 一个序列（例如 list、tuple），其中的元素是可散列的，用于查找众数。

行为

返回输入数据中所有众数的列表。如果没有元素重复，则返回所有唯一值的列表，因为在这种情况下每个值都是众数。

示例

单一众数

from statistics import multimode
data = [1, 2, 2, 3, 4]
result = multimode(data)
print(result)  # 输出: [2]

多个众数

from statistics import multimode
data = [1, 1, 2, 2, 3]
result = multimode(data)
print(result)  # 输出: [1, 2]

无重复值

from statistics import multimode
data = [1, 2, 3, 4, 5]
result = multimode(data)
print(result)  # 输出: [1, 2, 3, 4, 5]

主要特性

多模态支持：可以处理包含多个同频值的数据集。
优雅地处理唯一数据：如果没有重复值，则返回所有唯一值。
灵活的输入类型：适用于任何可散列对象的序列，包括字符串和元组。

字符串示例

data = ["apple", "banana", "apple", "cherry", "banana", "banana"]
result = multimode(data)
print(result)  # 输出: ['banana']

使用场景

• 分析调查结果或投票中具有多个最受欢迎选项的情况。
• 识别数据集中可能共享最高频率的频繁模式。

局限性

如果数据集很大，计算众数可能会消耗大量计算资源，因为它需要统计所有元素的出现次数。

mode 与 multimode 的比较

如果不确定数据是否包含多个众数或无重复值，multimode() 是更安全的选择。

英文：The mode vs multimode in Python

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我一直是自己租用VPS服务器，然后搭建各种服务，比如博客就是Apache2+MySQL数据库。一般来说就是默认参数，没有去管，不过最近发现MySQL的性能参数都很保守，不能发挥整个服务器的性能。

然后我就网上搜索了一下，根据参数配置建议，用ChatGPT写了以下Python和BASH脚本。只需要在需要优化的服务器上，跑一下该脚本，然后就会显示参数配置，然后直接把参数添加到MySQL数据库配置参数文件上： /etc/mysql/mysql.conf.d/mysqld.cnf

然后运行: service mysql restart 重启MySQL服务器。

运行了几周，发现效果很好，博客反应速度也快了很多，这很大原因是根据了内存增加了MySQL缓存大小。

Python脚本优化MySQL数据库参数

把下面的Python脚本存成 mysql_config.py 然后运行 python3 mysql_config.py

def get_total_ram():
    with open('/proc/meminfo', 'r') as f:
        for line in f:
            if line.startswith("MemTotal:"):
                total_ram_kb = int(line.split()[1])
                return total_ram_kb * 1024  # 转换为字节（bytes）
    return 0  # 如果未找到 MemTotal，则返回 0

def calculate_mysql_settings():
    # 获取总内存（以字节为单位）
    total_ram = get_total_ram()

    # 根据总内存（以字节为单位）计算 MySQL 配置
    innodb_buffer_pool_size = int(total_ram * 0.3)  # 使用内存的 30%
    key_buffer_size = min(total_ram * 20 // 100, 512 * 1024 * 1024)  # 使用内存的 20%，最大限制为 512MB
    sort_buffer_size = min(total_ram * 25 // 1000, 4 * 1024 * 1024)  # 使用内存的 0.25%，最大限制为 4MB
    read_rnd_buffer_size = min(total_ram * 625 // 100000, 512 * 1024)  # 使用内存的 0.0625%，最大限制为 512KB
    tmp_table_size = max_heap_table_size = min(total_ram * 5 // 100, 64 * 1024 * 1024)  # 使用内存的 5%，最大限制为 64MB
    join_buffer_size = min(total_ram * 2 // 1000, 4 * 1024 * 1024)  # 使用内存的 0.2%，最大限制为 4MB
    table_open_cache = min(400 + (total_ram // 64), 2000)  # 根据内存动态计算，最大限制为 2000
    thread_cache_size = min(total_ram * 15 // 1000, 100)  # 使用内存的 1.5%，最大限制为 100
    innodb_log_buffer_size = min(total_ram * 5 // 100, 16 * 1024 * 1024)  # 使用内存的 5%，最大限制为 16MB

    # 以字节为单位打印配置
    print(f"MySQL 配置（基于总内存 {total_ram / (1024 * 1024):.2f} MB）:")
    print("将以下内容添加到 /etc/mysql/mysql.conf.d/mysqld.cnf 的末尾\n")
    
    print(f"innodb_buffer_pool_size = {innodb_buffer_pool_size}")
    print(f"key_buffer_size = {key_buffer_size}")
    print(f"sort_buffer_size = {sort_buffer_size}")
    print(f"read_rnd_buffer_size = {read_rnd_buffer_size}")
    print(f"tmp_table_size = {tmp_table_size}")
    print(f"max_heap_table_size = {max_heap_table_size}")
    print(f"join_buffer_size = {join_buffer_size}")
    print(f"table_open_cache = {table_open_cache}")
    print(f"thread_cache_size = {thread_cache_size}")
    print(f"innodb_log_buffer_size = {innodb_log_buffer_size}")

    # 打印自定义设置
    print("expire_logs_days = 3")
    print("max_binlog_size = 100M")

if __name__ == "__main__":
    calculate_mysql_settings()

会打印出类似以下的配置：

innodb_buffer_pool_size = 626468044
key_buffer_size = 417645363
sort_buffer_size = 4194304
read_rnd_buffer_size = 524288
tmp_table_size = 67108864
max_heap_table_size = 67108864
join_buffer_size = 4176453
table_open_cache = 2000
thread_cache_size = 100
innodb_log_buffer_size = 16777216
expire_logs_days = 3
max_binlog_size = 100M

添加到MySQL的配置文件：/etc/mysql/mysql.conf.d/mysqld.cnf 然后重启数据库即可：service mysql restart

BASH脚本优化MySQL数据库参数

以下是完成同样功能的BASH脚本。

#!/bin/bash

# 获取总内存大小（以字节为单位）
get_total_ram() {
    # 从 /proc/meminfo 中提取总内存（以 kB 为单位）
    total_ram_kb=$(awk '/^MemTotal:/ {print $2}' /proc/meminfo)
    if [[ -z "$total_ram_kb" ]]; then
        echo 0  # 如果未找到 MemTotal，则返回 0
    else
        echo $((total_ram_kb * 1024))  # 将 kB 转换为字节
    fi
}

# 根据总内存大小计算 MySQL 配置
calculate_mysql_settings() {
    # 获取总内存（以字节为单位）
    total_ram=$(get_total_ram)

    # 计算 MySQL 配置参数
    innodb_buffer_pool_size=$((total_ram * 30 / 100))  # 使用内存的 30%
    key_buffer_size=$(($((total_ram * 20 / 100)) < $((512 * 1024 * 1024)) ? $((total_ram * 20 / 100)) : $((512 * 1024 * 1024))))  # 使用内存的 20%，最大限制为 512MB
    sort_buffer_size=$(($((total_ram * 25 / 1000)) < $((4 * 1024 * 1024)) ? $((total_ram * 25 / 1000)) : $((4 * 1024 * 1024))))  # 使用内存的 0.25%，最大限制为 4MB
    read_rnd_buffer_size=$(($((total_ram * 625 / 100000)) < $((512 * 1024)) ? $((total_ram * 625 / 100000)) : $((512 * 1024))))  # 使用内存的 0.0625%，最大限制为 512KB
    tmp_table_size=$((total_ram * 5 / 100 < 64 * 1024 * 1024 ? total_ram * 5 / 100 : 64 * 1024 * 1024))  # 使用内存的 5%，最大限制为 64MB
    max_heap_table_size=$tmp_table_size  # 临时表大小等于最大堆表大小
    join_buffer_size=$(($((total_ram * 2 / 1000)) < $((4 * 1024 * 1024)) ? $((total_ram * 2 / 1000)) : $((4 * 1024 * 1024))))  # 使用内存的 0.2%，最大限制为 4MB
    table_open_cache=$(($((400 + total_ram / 64)) < 2000 ? $((400 + total_ram / 64)) : 2000))  # 根据内存动态计算，最大限制为 2000
    thread_cache_size=$(($((total_ram * 15 / 1000)) < 100 ? $((total_ram * 15 / 1000)) : 100))  # 使用内存的 1.5%，最大限制为 100
    innodb_log_buffer_size=$(($((total_ram * 5 / 100)) < $((16 * 1024 * 1024)) ? $((total_ram * 5 / 100)) : $((16 * 1024 * 1024))))  # 使用内存的 5%，最大限制为 16MB

    # 打印配置（以字节为单位）
    echo "MySQL 配置（基于总内存 $((total_ram / (1024 * 1024))) MB）:"
    echo "将以下内容添加到 /etc/mysql/mysql.conf.d/mysqld.cnf 的末尾"
    echo
    echo "innodb_buffer_pool_size = $innodb_buffer_pool_size"
    echo "key_buffer_size = $key_buffer_size"
    echo "sort_buffer_size = $sort_buffer_size"
    echo "read_rnd_buffer_size = $read_rnd_buffer_size"
    echo "tmp_table_size = $tmp_table_size"
    echo "max_heap_table_size = $max_heap_table_size"
    echo "join_buffer_size = $join_buffer_size"
    echo "table_open_cache = $table_open_cache"
    echo "thread_cache_size = $thread_cache_size"
    echo "innodb_log_buffer_size = $innodb_log_buffer_size"
    echo
    echo "expire_logs_days = 3"  # 日志过期天数设置为 3 天
    echo "max_binlog_size = 100M"  # 最大二进制日志大小设置为 100M
}

# 主函数调用
calculate_mysql_settings

需要注意的是，我在脚本后面加入了一些我自定义的配置，根据需求自行修改即可。在配置文件里，后面定义的会覆盖前面的，这就是为什么要添加到文件尾的原因。

其中最关键的配置 innodb_buffer_pool_size 我设置为使用当前内存的30%，如果服务器只有数据库/博客这个功能，可以适当的提高比例，比如60%-80%。

英文：Python/Bash Script to Print the Optimized Parameters for MySQL Servers

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亚马逊云AWS的SLA是4个9也就是99.99%在线时间uptime

在系统设计面试中，可用性百分比是软件工程师应该熟悉的基本知识。

在系统可靠性领域（System Availability），99.9% 或 99.99% 之类的可用性百分比是关键的基准。但是这些数字究竟意味着什么？它们又如何转化为实际停机时间（Downtime）？以下介绍了如何计算与不同可用性水平相关的停机时间，并使用示例来说明 99.9%、99.99% 和其他可用性目标所带来的预期。

什么是可用性百分比？

可用性百分比表示系统在给定时间段（通常是一年、一月或一天）内预计正常运行的时间比例。例如，99.9% 的可用性意味着系统在指定期间内可以停机 0.1% 的时间。

可用性百分比和停机时间

以下是根据不同时间段的可用性百分比计算停机时间的方法：

1. 确定总时间周期：选择参考周期：
   • 年：365 天，或 31,536,000 秒（365 天 × 24 小时 × 60 分钟 × 60 秒）
   • 月：30 天，或 2,592,000 秒
   • 日：24 小时，或 86,400 秒
2. 计算允许的停机时间：使用公式：
   

   停机时间 = 总时间周期 × (1 – 可用性百分比)

示例：99.9% 可用性的停机时间

99.9% 可用性的年度停机时间

• 一年中的总秒数：31,536,000
• 可用性：99.9% = 0.999
• 停机时间 = 31,536,000 × (1 – 0.999) = 31,536 秒
• 转换为小时和分钟：31,536 秒约为 8 小时 45 分钟

99.9% 可用性的月度停机时间

• 一个月中的总秒数：2,592,000
• 停机时间 = 2,592,000 × (1 – 0.999) = 2,592 秒
• 转换为分钟：2,592 秒约为 43.2 分钟

99.9% 可用性的每日停机时间

• 一天中的总秒数：86,400
• 停机时间 = 86,400 × (1 – 0.999) = 86.4 秒
• 转换为分钟：86.4 秒约为 1.44 分钟

更高可用性水平的停机时间

对于具有更高可用性目标的系统，如 99.99% 或 99.999%，允许的停机时间会变得更短。以下是总结不同可用性水平停机时间的表格：

高可用性的重要性

具有高可用性目标的系统对于那些停机会直接影响收入、客户满意度或安全的行业至关重要。实现这些目标需要精心设计，包括负载均衡、冗余、故障转移机制，有时还需要资源的地理分布。

总结

可用性百分比提供了表达系统可靠性的一种方便方式，但将其转换为停机时间则可以更清楚地看到面临的风险。使用这些计算来设置现实的可用性目标，并相应地准备您的基础设施。

英文：Understanding Availability Percentages: Calculating Downtime for Your Systems

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在 C++ 中，std::future 和 std::async 是 C++11 标准 并发库的一部分。它们允许您异步/Asynchronous运行任务并在稍后获取结果，非常适合编写非阻塞代码和并行化计算。以下是它们的工作原理和典型用法。

C++ std::async

std::async 是一个高级函数，允许您异步启动一个任务（一个可调用对象，如函数或 lambda）。您指定要运行的函数，std::async 返回一个表示该 函数结果的 std::future。您可以稍后获取该结果，无论是任务完成时还是您需要时。

#include <iostream>
#include <future>
#include <chrono>

int compute() {
    std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(2));  // 模拟工作
    return 42;  // 计算结果
}

int main() {
    // 异步启动任务
    std::future<int> result = std::async(std::launch::async, compute);

    // 当 compute() 运行时执行其他任务...

    // 获取 compute() 的结果（如果任务未完成则会等待）
    int value = result.get();
    std::cout << "结果: " << value << std::endl;

    return 0;
}

在此示例中：

• std::async(std::launch::async, compute) 异步启动 compute()，返回一个 std::future 对象。
• result.get() 调用等待任务完成（如果尚未完成）然后获取结果。

C++ std::launch 策略

• std::launch::async: 强制任务在新线程上异步运行。
• std::launch::deferred: 推迟执行直到 future 上调用 get() 或 wait()，使其同步运行。

如果省略策略，C++ 可能根据实现定义的标准选择其中之一。

C++ std::future

std::future 是一个类模板，表示稍后获取的结果。它本质上是一个异步操作结果的占位符。

关键方法

• get(): 如果结果尚未完成则等待并获取结果。调用 get() 后，std::future 变为空。
• wait(): 等待任务完成，但不获取结果。
• valid(): 如果 std::future 具有共享状态（即有结果可用）返回 true。
• wait_for() 和 wait_until(): 等待特定时间或直到结果可用的截止时间。

带有 wait_for 的示例

if (result.wait_for(std::chrono::seconds(1)) == std::future_status::ready) {
    std::cout << "结果已就绪: " << result.get() << std::endl;
} else {
    std::cout << "仍在等待结果..." << std::endl;
}

此代码检查结果是否在 1 秒内就绪。如果没有就绪则继续执行，不 阻塞。

C++ std::promise

对于更高级的用法，std::promise 允许您手动设置 std::future 的结果。std::promise 对象提供一个 std::future，您可以显式设置结果。

#include <iostream>
#include <future>
#include <thread>

void setPromise(std::promise<int> p) {
    p.set_value(10);  // 设置 promise 的结果
}

int main() {
    std::promise<int> p;
    std::future<int> f = p.get_future();  // 从 promise 获取 future

    std::thread t(setPromise, std::move(p));  // 将 promise 传递给线程
    t.join();

    std::cout << "promise 的结果: " << f.get() << std::endl;  // 获取结果
    return 0;
}

在此例子中，结果 10 是由 std::promise 设置的，std::future 可以通过 f.get() 获取。

C++ Future/Async/Promise 总结

• std::async: 启动一个异步运行的任务，返回一个 std::future。
• std::future: 表示将来会设置的值，通常是异步任务的返回值。
• std::promise: 允许手动设置 std::future 的结果。

使用这些功能，您可以有效地管理 C++ 中的异步任务，更轻松地并行运行计算或将工作分配给其他线程而不阻塞主线程。

英文：Tutorial on C++ Future, Async and Promise

C/C++编程

• C++ 编程练习题: 如何合并两个二叉树?
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• C++的异步编程: std::future, std::async 和 std::promise
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一年一度的万圣节要到了，正好这天在Linkedin上看到Mathworks发的帖子，用Matlab画一个南瓜，很是有趣。

用Matlab画一个南瓜/Pumpkin

% Pumpkin
[X,Y,Z]=sphere(200);
R=1-(1-mod(0:.1:20,2)).^2/12;
x=R.*X; y=R.*Y; z=Z.*R;
c=hypot(hypot(x,y),z)+randn(201)*.03;
surf(x,y,(.8+(0-(1:-.01:-1)'.^4)*.3).*z,c, 'FaceColor', 'interp', 'EdgeColor', 'none')
% Stem
s = [ 1.5 1 repelem(.7, 6) ] .* [ repmat([.1 .06],1,10) .1 ]';
[t, p] = meshgrid(0:pi/15:pi/2,0:pi/20:pi);
Xs = -(.4-cos(p).*s).*cos(t)+.4;
Zs = (.5-cos(p).*s).*sin(t) + .55;
Ys = -sin(p).*s;
surface(Xs,Ys,Zs,[],'FaceColor', '#008000','EdgeColor','none');
% Style
colormap([1 .4 .1; 1 1 .7])
axis equal
box on
material([.6 1 .3])
lighting g
camlight

英文：Draw a Pumpkin using Matlab

Mathwork Matlab

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英国万圣节/Halloween

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数学中的迭代幂运算/重幂是什么？

迭代幂运算（重幂）是数学中的一种运算，涉及到反复进行幂次运算。它是超运算序列的一部分，该序列延伸了加法、乘法和幂运算。在迭代幂运算中，一个数自乘多次，直到达到指定的次数。

一个数a迭代幂的高度n通常表示为：，也就是把n写在a的左上角，（也可以记作：a↑↑n）这表示a被迭代n次。

例如：

• （简单恒等式）
• （a自乘一次）
• （a的幂次为a自乘）
• ，依此类推。

在迭代幂运算的上下文中， 通常未定义或没有普遍共识。然而，一些数学惯例建议对于任何 ，，类似于在幂运算中对任何非零的 有 的情况。

迭代幂运算示例

让我们评估 （读作“2迭代到高度3”）：

因此

迭代幂/重幂运算的通用性质

• 非交换性：迭代幂运算不是交换的，这意味着
• 增长速度非常快：迭代幂运算增长非常快。即使是小数也会因为幂运算的快速增长而导致非常大的结果。

迭代幂运算/重幂在基础数学中较少见，但在某些高级数学领域中发挥作用，特别是在涉及极大数的领域，如大数理论和计算机科学中。

用 Python 计算迭代幂运算

以下是两个计算迭代幂运算的Python函数。第一个使用递归，第二个使用迭代。

在两个函数中，我们在开始时添加了对 n = 0 的检查。如果 n 为 0，则函数返回 1，否则继续处理。这种方式使函数能够按照任意数的迭代幂高为0时为1的惯例处理 n=0 的情况。

递归函数计算迭代幂

递归函数：此函数将自己调用，n 的高度递减1，直到达到1，此时返回基数a。这就实现了从上到下构建指数链的效果。

@lru.cache(None)  ## 缓存函数
def tetration_recursive(a, n):
    if n == 0:
        return 1
    if n == 1:
        return a
    return a ** tetration_recursive(a, n - 1)

递归计算迭代幂的函数理论上可以进行尾优化。在尾递归中，递归调用是函数中的最后一个操作，这样某些编译器或解释器可以通过重用相同的堆栈帧来优化调用堆栈的使用。这可以通过消除每个递归调用的额外堆栈帧需求来将空间复杂度降到 O(1)。

然而，当前的递归实现并不是尾递归的，因为递归调用嵌套在一个幂运算中：

return a ** tetration_recursive(a, n - 1)

这里，幂运算依赖于递归调用的结果，所以在完成当前调用之前必须计算出结果，从而阻止了尾递归优化。

迭代函数计算迭代幂

迭代函数：此函数使用 for 循环遍历高度 n，通过在每次迭代中更新幂运算的结果，来从下至上计算结果。

def tetration_iterative(a, n):
    if n == 0:
        return 1
    result = a
    for _ in range(1, n):
        result = a ** result
    return result

迭代幂算法的时间/空间复杂度

Python函数计算迭代幂的时间和空间复杂度取决于其递归或迭代实现。让我们分析两种实现。

递归函数的复杂度

时间复杂度：

• 每次递归调用都会与之前的调用结果进行一次幂运算。
• 总共有n-1次递归调用，所以该函数被调用了O(n)次。
• 然而，像 的幂运算需要 的时间。
• 因此，对于较大的 n 值，由于幂次的增长，其时间复杂度会呈指数增长。
• 这导致总的时间复杂度大约为 ，有n层，这意味着增长速度非常快

空间复杂度：

• 由于这是一个递归函数，每次调用都需要堆栈空间。
• 递归的最大深度为 n，所以空间复杂度为 O(n)。

迭代函数的复杂度

时间复杂度：

• 与递归版本一样，该函数迭代 n – 1 次
• 每次迭代涉及计算 的幂次，这个结果会呈指数增长。
• 因此，时间复杂度也成为 ，有n层，因为每一步都是指数级增长。

空间复杂度：

• 此迭代版本仅需要少量额外空间用于 result 变量等，因此它的额外空间复杂度为 O(1)。
• 然而，结果本身可能会变得非常大，如果 a 和 n 很大，可能需要大量内存来存储。

由于反复幂次的快速增长，这两种实现的时间复杂度都非常高，对于较大的值变得不可行。递归版本由于调用堆栈的使用空间复杂度为 O(n)，而迭代版本的辅助空间复杂度为 O(1)，但仍然需要处理极大数，这可能会间接影响内存使用。

英文：Tetration Operator in Math Simply Explained with Python Algorithms

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马太效应是一种社会学和经济学现象，描述了“富者愈富，贫者愈贫”的情况。这个概念来源于《新约圣经·马太福音》中的一句话：“凡有的，还要加给他，使他有余；没有的，连他所有的也要夺去。”因此，“马太效应”这一术语应运而生。

你可能听过这句话：“富者愈富，贫者愈贫” ——这就可以被视为马太效应。

有的人运气好的时候可以一直好运连连，似乎不管做什么都顺风顺水；而有的人一旦遭遇不幸，比如生了场大病，就像是被命运压垮了，接连而来的挫折仿佛永无止境。这种现象其实与我们常说的“马太效应”密切相关——资源和机会越多，往往更容易获得新的机遇，而那些本就处于困境中的人，可能会越发陷入逆境。

我们在生活中会经常遇到类似的情形：一部分人似乎总能轻而易举地获得成功，而另一部分人即便努力了也难以改变困境。这不仅仅是运气的问题，还涉及到资源、支持系统，以及社会对个人发展的反馈。有时候，幸运的人往往有更多的支持与资源来化解困难，反之亦然，不幸的人在面临困境时却因为资源稀缺而难以逆转局势。

马太效应在生活的各个领域广泛存在。

经济学

较富有的人通常有更多的资源和机会去进一步积累财富，而贫穷的人由于缺乏资源可能会变得更加贫困。例如，富人有更多的资本去投资和购买资产，从而获得更多回报。

教育

高成就的学生通常能够获得更多的教育资源、教师关注以及成就感，这进一步激励了他们的学习。与此同时，学业上困难的学生可能得不到足够的支持，导致成绩下降。

职场

在职场中，表现出色的员工往往能够获得更多的资源、机会和认可，进一步巩固他们的地位。而另一方面，表现普通的员工可能由于缺乏机会而被边缘化。

科学研究

著名科学家的研究成果往往更容易获得认可和引用，进一步提升他们的声誉，而其他研究人员由于缺乏可见性可能难以得到承认。

总结：马太效应

马太效应往往会导致资源和机会的集中化，强化了社会和经济的不平等现象。此现象也凸显了我们需要关注资源分配和教育公平等问题，以减少不平等现象的扩大。

英文：Simply Explained: Matthew Effect

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Docker

Docker 与虚拟机（VMs）

概述：Docker和虚拟机（VMs）都用于在隔离的环境中部署和运行应用程序，但它们的实现方式不同。

Docker（容器）

• 轻量级：容器共享主机的操作系统内核，因此比虚拟机更轻便，启动速度更快。
• 隔离：Docker 提供进程级别的隔离，意味着多个容器可以在同一个操作系统实例上运行而不会相互干扰。
• 高效性：由于容器共享操作系统，只需打包应用程序及其依赖项，因此使用的资源更少。

虚拟机（VMs）

• 重量级：每个虚拟机包含一个完整的操作系统实例和虚拟化硬件，因此消耗更多的资源。
• 隔离：虚拟机提供完全的隔离，每个虚拟机拥有自己的操作系统，这样更安全但效率较低。
• 使用场景：虚拟机适用于在同一主机上运行多种操作系统类型，是需要完全操作系统级别隔离的传统应用程序的理想选择。

总结：Docker 容器更高效且部署更快，而虚拟机提供更强的隔离，更适合多样化的操作系统需求。

什么是 Kubernetes（K8s）？

概述：Kubernetes（K8s）是一个开源平台，用于自动化容器化应用程序的部署、扩展和管理。

主要特性：

• 编排：Kubernetes 管理跨多个主机的容器集群，处理如扩展、网络和容错等任务。
• 自愈能力：它自动重启失败的容器，并在节点失败时重新调度，确保高可用性。
• 可扩展性：K8s 可以根据需求自动扩展应用程序，添加或移除容器。
• 使用场景：Kubernetes 非常适合在大规模上管理复杂的分布式应用程序，是微服务架构的热门选择。

简而言之，这篇文章展示了 Docker、虚拟机和 Kubernetes 的技术差异和实际应用，这是系统设计和云原生环境中至关重要的内容。

英文：Docker, Virtual Machines (VMs) and Kubernetes (K8s)

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