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golang读写数据
第十二章：读写数据 前言 继续开始读写数据的学习，其实就是I/O流了估计是，这方面还是挺重要的。 读取用户的输入 Scanln 扫描来自标准输入的文本，将空格分隔的值依次存放到后续的参数内，直到碰到换行。Scanf 与其类似，除了 Scanf 的第一个参数用作格式字符串，用来决定如何读取。（感觉Go这方面类似C的scanf了） 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15…
聚合文章
汇集全部已收录博客的最新文章，点击标题前往原文阅读。
golang—Map
前言 开始学习第八章Map。类似python中的dict，Java中的Map了。 Map 声明、初始化和make map是引用类型。声明： 1 var map1 map[keytype]valuetype map 是可以动态增长的。 key 可以是任意可以用 == 或者！= 操作符比较的类型，比如 string、int、float。所以切片和结构体不能作为 key（含有数组切片的结构体不能作为 k…
使用 boot-repair 拯救你 Linux 电脑的引导!
有时开电脑会突然进 grub, 退出提示 device not found, 此时就可以用 livecd + boot-repair 工具解决
写了一个telegram bot，各位可以来提提意见喵
实在太闲了，图床想不到改啥了，就花了点时间做了个telegram机器人喵，主要就是除了色图调取功能都是很平常的功能喵，如果各位可以 ... 写了一个telegram bot，各位可以来提提意见喵最先出现在小芹のblog。
C盘清理神器，Windows系统优化工具Dism++
Dism++以人性化的方式，沉稳庄重地提供系统清理、优化、部署等高级功能，它通过直接调用CBS接口，实现了比DISM更强大的图形化操作，极大地提升了系统维护效率和空间利用率，但对于初学者而言，其专业性仍需谨慎探索。
回顾 Claude Code 的成功：天时地利人和+大道至简
上一篇博客锐评 Coding Agent时就觉得 CC 性能遥遥领先，并且有种”第一性原理”的美。现在今非昔比，大家的认知都跟上了，甚至 Codex 已成新神。
Hello Halo
如果你看到了这一篇文章，那么证明你已经安装成功了，感谢使用 Halo 进行创作，希望能够使用愉快。
计划自己写一个主题
看了市面上的所有主题，目前没有遇到一个适合自己的主题，计划自己写一个主题了。 之前博客是在用 wordpress，现在买了 Halo 的永久版，索性就把博客迁移到这边吧，也不想在重新弄了，希望这是最后一次吧。 仔细看了一下Halo 的功能，基本上可以符合我的需求。 不过也不要期望太高，毕竟我是一个很
未命名文章
这是一条动态～
未命名文章
这是一条动态喔，～用来测试一下数据。
动态
星河在夜的织锦上绘梦，每一颗星辰都是未完的故事。
Docker 镜像与容器批量管理指南：从清理到高效运维
在日常使用 Docker 进行应用部署时，随着时间推移，本地往往会积累大量不再使用的镜像、容器和数据卷，不仅占用存储空间，还可能导致环境混乱。本文将以通用场景为例，分享一套 Docker 批量管...
给 PVE 上的飞牛 NAS 虚拟机换硬盘
一些背景 我有一个主机跑 PVE , 我本来有一块 8T 的机械硬盘，分了 4T 给飞牛。 后来感觉 4T 可能不够，就又买了一个 8T 的盘，又从新盘分了 4T 给飞牛，在里面用的是 lvm + btrfs. 最近想着我本来就两块磁盘，而且 lvm 还是 stripe 的，没有 mirror, 没有 raid, 用两块磁盘纯属徒增故障率，就想把其中一块直通得了，总容量还是 8t 左右。 开始操作 操作的步骤如下： 因为我的数据是 5t 多，直接 pvmove 的话搞不定，于是先从 pve 上创建一个 2T 的磁盘给飞牛，用于周转。 # 备份数据，删除了一部分没用的，保证文件系统用量在去除一个…
nixos nixpkgs unstable 更新不稳定的一些解决尝试
我的 nixos 用的是 nixpkgs-unstable channel, 虽然包比 stable 的更新快一点，但是确实如同它的名字，非常不稳定，基本上我每半个月就遇到一次更新故障，其中 qemu + ceph 更是挂了两次。 下面是我从网上抄来的一些可能有用的修复方法。 Github PR 讲道理因为 nixos 的可复现性，出问题的时候肯定不止你自己的环境有问题，首先肯定是先去 GitHub 看看是不是别人已经提了 issue, 作为一个伸手党，说不定还可以直接找到修复方法。 有时候已经有 PR 修这个问题了，但是还没合并你要的 branch, 可以从下面的链接里看 pr 的状态： 查…
免费搭建自己的头像源：利用EdgeOne免费资源实现多源头像API
本文介绍了如何免费搭建多源头像API，支持通过MD5值、邮箱或QQ号获取头像，并详细阐述了在EdgeOne中添加站点、配置边缘函数及触发条件的步骤。该API利用EdgeOne的免费资源，无需担心用量超限，并提供在线使用体验。 点击查看全文
新版业余无线电台操作技术能力验证证书换发指北——以湖南省为例
一、前言及背景 2024年12月，工业和信息化部根据新启用的《中华人民共和国业余无线电台管理办法》（2024年 […]
吐槽一下“大”平台的垃圾规则
这两天在拼多多和抖音弄个了公司店铺，基本很多操作根据提示的信息就完成了，还算顺利。
Waline评论系统的部署与配置
从后端部署到前端接入，一步步记录 Waline 评论系统的搭建过程，涵盖数据库、邮件通知与常见坑。
再谈我自己——糟糕的性格与敏感的心理
在前两篇《年中总结》和《关于我的一些近况，以及未来的路》里，我已写了一些生活碎片、现今的状况、以及对未来的挣扎和希望。但那终究没有触及到问题的本质，支撑着这一切的，是更深层的东西——性格和心理。而这次，我想剖开前两篇的表层自述，来谈我难以摆脱的部分——糟糕的性格，和敏感的心理。糟糕的性格是的，因为糟糕的性格，我已经一次次被一些朋友们列为不可靠对象，接连着的，便是以他们为主体的群组的拒绝加入。曾有一位朋友对我直言—— 地雷、对话无意义且嘈杂。事实确实如此。从高中到现在，我习惯把朋友当作情绪的垃圾桶，话语冗杂、情绪化，一触即炸。结果是冷处理、疏远，直到彻底失联。在一年前的一段情感同样如此，我将对方…
是的，我真的跑路了
由于 .host 域名续费成本太高，我决定更换域名。2025年9月26日， 跑路博客 更名为 xiaoeyv's Blog ，域名由 paolu.host 变为 xiaoeyv.com...
秋季中国行
2025年秋季，作为无业游民，没有请假长度的限制，我回国休息了一阵子。应县木塔广西南宁的老友粉真是美味，我发现南宁的食物里很喜欢放酸笋还有紫苏，我也喜欢这个味道。忘不掉的还有广西茶麸洗头，舒服还不贵。不过我在南宁的时候天气特别热，出门在外全靠手持风扇和蜜雪冰城柠檬水降温“续命”。老友粉，锅气满满中间我在飞猪上报了一日游去中越边境的崇左看看。崇左的德天跨国大瀑布的水流是分几个阶段落下，我感觉比尼亚加拉瀑布更立体美观，也壮观。听导游说崇左比较贫穷的原因是它地处中越边境，长期处于备战状态，当地农民只能种植甘蔗这类的战备物资，加上三年排雷，错过发展的好时期，希望旅游业未来能给当地多一些经济来源。在中越…
Cap for Typecho一个现代的登录和评论验证码插件
Cap for Typecho是Cap的typecho集成版本，可以很方便的让Typecho接入Cap验证码系统~米饭的博客总是在有些时间段集中出现一大批垃圾评论，在遇到垃圾评论的时候，为评论功...
零知识证明入门
无论是在聊 L2、隐私还是下一代 Web 技术，零知识证明都是经常会碰到的技术术语，听起来就像是科幻小说里的东西：向你证明我知道一个秘密，但绝不透露这个秘密本身，这简直是程序员的终极浪漫。 大多数人粗看都会觉得这东西是密码学博士们的专属玩具，我花了一段时间学习后，发现这条通往魔法世界的路似乎有迹可循，希望这篇入门介绍能帮助到更多这方向的学习者。 魔法洞穴 忘掉所有数学，我们先从一个故事开始——“阿里巴巴洞穴”，这是理解 ZKP 最经典的例子，最早由 Jean-Jacques Quisquater 等人于 1990 年在他们的论文《如何向你的孩子解释零知识协议》中发表。 想象一个环形洞穴，A、B…
大数据成矿预测系列(一) | 经典模型“证据权重法”的前世今生
本文作为“大数据成矿预测”系列的首篇，系统回顾了数据驱动方法中的经典模型——证据权重法（Weights of Evidence）。文章追溯了该方法从医学诊断跨界应用于地质勘查的演进历程，阐明了其如何将传统的、依赖专家经验的定性叠图分析，转变为一种基于贝叶斯统计的、客观且可复现的定量预测范式。通过对数据准备、权重计算、独立性检验及后验概率生成等核心步骤的详细拆解与实例说明，本文旨在帮助读者深入理解证据权重法的原理与实践，为掌握现代成矿预测技术奠定坚实基础。
彩礼
这几年，关于「彩礼」的热点事件越来越多。当我看到江西「彩礼」38 万 8 时，我心想江西怎么这么富有，江西老表怎么这么幸福。在我的印象中，「彩礼」是需要女方 Double 一下变成「嫁妆」打发回来的。就算不翻个倍，也会加到一个吉利数字再陪嫁回来。比如「彩礼」六万六，娘家加到八万八再在「接亲」的时候返回来的。就算是后来兴起的「男出房，女出车」也是可以接受的。是我浅薄了，我也走南闯北见识过不少风土人情了。连传销的套路我都了解很多，吃过 70 块一桶的泡面，见识过人性极致的恶，但终究还是败在了「捞女」的创业中。但是，我也基本上不会可怜这些被捞的力工。所谓可怜之人必有可恶之处。每个人都有自己的因果。见
LInux安装 Apache Solr
LInux安装 Apache Solr
高考志愿参考——安徽第二医学院（新桥校区）
学校名称：安徽第二医学院（新桥校区） [旧称：安徽医学高等专科学校（新桥校区）] 地址：安徽省淮南市炎刘镇 学校占地面积：1000 ...
艰难的决定
决定 大家好啊，今天我做了个很艰难的决定，我将公众号 echeverra 几乎所有的文章都删除了，只保留了几个 […] （文章今日已有 1 人访问 ::>_
在NAS上搭建私有云音乐
QQ音乐会员 我看谁还充，反正我是不充了。来看看下面这个方案：[card title="免费私有云音乐方案" color="success"]🎵下载：LX Music(洛雪音乐)：一款免费开源的...
假设检验中各样本组数量及变量类型的检验方法
检验方法不同样本组数量对应于不同比较目标下所适用的检验方法，表如下。数值变量+比例(分类变量)：分类变量：Population = 1组 → Chi-GOF；Population ≥ 2组 → ...
Linux GNOME 右Alt键 无法使用 常见解决方案
通常这是右Alt键被 占用导致的，把 换到其他的就可以了
如何在 Astro 中添加 D2 图表
在博客中应当有图表能表达一些信息，Mermaid 很好，但是与 Astro 集成很麻烦，于是选择了更加美观的 D2，本文记录了详细过程。
机器学习 14 决策树 I：决策树基础
决策树是一种用于分类和回归的非线性方法 决策树有两种节点状态： 内部节点：对特征值进行测试（通常是一个），并决定走向哪个分支 叶节点：确定最终的类别 决策树对类别特征和数值特征都较为有效，并且可解释性强，上图是决策树的工作模式。如右图所示，决策树将 x-空间划分成了长方形区块，不过不同程度的分支组合，决策树的决策边界可以任意复杂 设 $X$ 是一个 $n\times d$ 设计矩阵，$y\in \mathbb{R}^n$ 是标签，$S \in \{ 1, 2, \dots, n\}$ 是采样点的索引 决策树的构造 $$ \begin{aligned} &\text{Build Decision…
机器学习 15 决策树 II：决策树扩展
决策树的变种 决策树回归 决策树回归就是通过一系列是否问题，创建了一个分段常数函数（Piecewise Constant Regression Fn），在函数的每一段，决策树的预测是一个固定的常数 上图左边是一个对特征维度为 2 的样本进行决策回归的过程，数据顺着路径到达某一个叶子节点得到最终的预测值 中间的图表示决策树将整个特征空间划分成多个区块，每个区块对应一个叶子节点 右图表示对应的分段常数函数，每个特征空间中的区块都对应了一个常数的叶子节点预测值 每一个叶子节点的预测值，由落入这个叶子节点的所有样本的值的平均决定，即 $$\mu_S = \frac{1}{|S|}\sum_{i \in…
机器学习 16 神经网络 I：神经网络与梯度计算
神经网络 单个的、基础的感知机存在严重局限性，无法解决像 XOR（异或）这样看似简单但非线性的问题。如下图，异或的二维输入和输出表示了三维空间的点，无法被线性分类器分类 如果添加一个二次特征 $x_1x_2$，那么 XOR 将在 3 维空间线性可分 当然，我们也有更佳的方法，通过多个单层线性分类器的叠加可以实现类似电路的逻辑连接，此外在每个线性分类器的输出添加一个非线性的函数 $s$ 可以实现类似电路逻辑门。所以通过多个线性连接+非线性函数（一般为 logistic 函数）可以轻易实现异或，其中每个线性线性连接+非线性函数组成了一个神经元 一层隐藏层的网络 多个神经元组成的三层网络如同 集合函…
机器学习 17 神经网络 II：梯度消失和爆炸
梯度消失与爆炸 当使用 sigmoid 函数时，如果 sigmoid 的输出接近 0 或 1，那么梯度 $s' = s(1 - s) \approx 0$，此时梯度更新将会特别缓慢，这个问题被称为梯度消失，在深层网络中，反向传播会使得梯度消失加剧 将激活函数换为 ReLU 将会缓解梯度消失，ReLU 的定义为 $r(\gamma) = max\{0, \gamma\}$，它的导数为 $$ r'(\gamma) = \begin{cases} 1, \quad \gamma \ge 0, \\ 0, \quad \gamma < 0 \end{cases} $$ 在现代神经网络中，ReLU 一般…
机器学习 18 主成分分析
无监督学习 有时候我们的训练数据里面没有标签，但是我们还是希望寻找数据的结构信息 无监督学习的应用主要分为如下几个大类： 聚类（clustering）：将数据划分成几个相似的点集 数据降维（dimensionality reduction）：数据一般分布在特征空间的低纬子空间，或者矩阵一般有低阶秩近似 分布学习（density estimation）：使用离散数据拟合一个连续概率分布 主成分分析 Principal Components Analysis 目标：给定一些 $\mathbb{R}^d$ 中的样本点，寻找 k 个方向，可以捕获大部分特征变化 主成分分析一般有以下几个目的： 降低维度…
机器学习 19 AdaBoost
AdaBoost AdaBoost 是一个集成学习方法，它可以降低偏差（Bagging 法可以降低方差） AdaBoost 使用不同权重的训练样本训练学习器，如果某个样本被错误分类，那么它的权重将增加；并且对每个学习器使用不同的权重，更加准确的学习器施加更大的权重 假设我们训练 T 个分类器 $G_1, \dots, G_T$，训练样本 $X_i$ 在训练 $G_t$ 是的权重取决于 $G_1, \dots, G_{t-1}$ 错误分类它的次数，此外如果 $X_t$ 被一个非常精准的分类器分类错误，它的权重将会增加的更多，每次 $X_i$ 被正确分类，它的权重也会相应缩小。 组合学习器（Met…
机器学习 20 kNN
Nearest Neighbor Classification 给定一个查询样本 $q$，找到 k 个离 $q$ 最近的样本点。对于回归任务，返回这 k 个点的均值；对于分类任务，返回数量最多的类别或者分布表 随着超参数 k 的数值增大，kNN 一般会由过拟合变为欠拟合 Exhaustive k-NN 算法 给定一个样本点 $q$，计算所有的 n 个训练样本点到 $q$ 的距离，维护一个距离的小顶堆得到最小的 k 个距离 k-NN 的训练复杂度为 0, 运行复杂度为 $O(nd + n\log k)$ Voronoi Diagrams 设 $X$ 是一个点集，对于 $w \in X$，它的 V…
混元模型玩家必看：CNB API 不限量调用！
前言 嘿嘿，本来是抓包发现 CNB 的 Hunyuan 模型不鉴权，但是一问 youkun 有 API 能直接调，那我昨天捣鼓这半天算什么事啊。 如果你想玩 AI+，但是太烧 token 玩不动，自己部署模型又太笨，不妨试试这个 0 成本不限量调用 hunyuan-a13b 模型的方法。 准备工作
全新！Edge 还是卸载不掉？来试试这个！
前言 之前写过一篇 https://www.anye.xyz/archives/IuHBJWtU，今天又试了一下，感觉还是太复杂，无论是进入 PE 还是使用 Live CD 都提高了操作难度，经过时间发现当前版本下 ViVeTool 也不是必须的，那么就写个脚本来一键启用 Edge 的卸载功能吧！
龙蜥8使用RPM安装Redis8
1.配置repo源 首先进入/etc/yum.repos.d查看repo源 cd /etc/yum.repos.d/ ls 然后在yum.repos.d 执行vim redis.repo(作者把打成了R，可参考官网用小写)。 redis官网配置 https://redis.io/docs/late
[AI] 语音转字幕模型Whisper使用记录
前言 最近，群友推荐了一个“小电视空降助手”的插件，后续整合进了“bilibili-linux”； 使用过程中 […]
[逆向] IDExpert OTP算法分析
前言 同事的手机是鸿蒙的，一家客户的远程环境需要OTP才能进入； 然后这个OTP软件的定制化的，第一次需要与服 […]
一份没有迟到的关爱
这是一份很特殊的礼物啦！不确定会写多少字，也许只是一次简单的记录。昨日，收到了快递消息，让我去取快递，我当时懵的，因为我没买什么，我还感觉是某人的恶作剧之类的，因为刚刚好是五点，而且我没买东西，于是我试探性的去问了一下我姐，因为我想着也许是我姐给我买的，毕竟她说月底给我发红包之类的，结果不是。今天，快递取回来了，打开一看，是一块牌子，牌子上写着鼓励的话，这让我很惊讶，我很好奇是谁寄的，我拿起快递盒…
关门说话
2025-09-26
上天堂下地狱 · 欢声笑语中走上大温最陡的 G.O.A.T Ridge Trail
去年就是热爱爬山且爱到非常有奉献精神（指作为司机把所有人车接车送到家，荣获 G 司机头衔）的 G 带我入坑 hiking 的，当时有每周爬山活动，我跟着爬了大概五六个 trail。 她今年七月回加拿大之后正好碰上我比较惨的疯狂打工期，于是两个月了都没见过，这次是第一次约上。 今年就轮到可以开我的车了！我也荣升为 X 司机（结果回去太累了还是让 G 司机发挥余热开回去了！！） 一后备箱学人精/专业批发小鹰包 Goat Ridge Trail 总长度 6km 总爬升 1km，总长度和总爬升在 hard trail 里都不算特别长，出发前 G 也发图提醒我们预警，我也没有放在心上，毕竟我可是攀岩人，…
Linux 新服务器主机换源+BBR网络加速+创建交换分区
换源 使用 一键脚本使换源更简单 - LinuxMirrors。 # 方式一：执行在线脚本 $ bash
解决win11终端通过环境变量设置代理会导致vscode扩展主机崩溃的问题
今天遇到一个见鬼的问题，记录一下，感觉以后会经常用的到。 代理跑在一个旁路由上，win11的终端默认不会走电脑系统设置的代理，但是有时候使用终端也需要代理，常规的操作可以在系统环境变量中添加http_proxy和https_proxy即可。 但是见鬼的就来了，如果系统环境变量设置了http_prox