Xiaotan's Blog

红汤：有人死亡 清汤：无人死亡 黑汤：全员死亡 胡辣汤：有人受伤 鸳鸯汤：有人快要死亡 本格：现实生活中会发生的事 变格：现实生活中不会发生的事 汤面：根据汤面去猜汤底 汤底：有的汤面有隐喻 海龟汤 火车 汤面：这是一辆行驶的火车，我刚上车不久，坐上了最后一节车厢，车厢里流了很多血，我知道我快要活不长了 查看汤底 人体蜈蚣

W9 数据结构相关笔记①数据结构相关笔记②数据结构相关笔记③数据结构相关笔记④数据结构相关笔记⑤数据结构相关笔记⑥数据结构相关笔记⑦ 贪心算法（Greedy Algorithm） 定义：贪心算法是一类算法，解决问题时每一步都选择当前状态下的局部最优解，希望通过这样的选择可以找到全局最优解。 特点：贪心算法的每一步都选择当前状态下的局部最优解，而不考虑全局最优解，因此贪心算法通常比较简单，容易实现。 1.贪心算法的通用形式 def generic_greedy(input):# 初始化 initialize result# 这里可以对输入进行排序，以确定考虑输入的顺序 determine order in which to consider input# 迭代选择贪心解 for each element i of the input (in above order) do# 如果元素 i 改进了结果，则更新结果 if element i improves result then update result with element i return re ...

W7-W8 数据结构相关笔记①数据结构相关笔记②数据结构相关笔记③数据结构相关笔记④数据结构相关笔记⑤数据结构相关笔记⑥数据结构相关笔记⑦ 1.图的基本概念（Graph Basics） 1.1 图的定义 图（Graph）是由顶点（Vertices）和边（Edges）组成的一种数据结构。图是一种非线性数据结构，它是由顶点的有穷非空集合和顶点之间边的集合组成的。 1.2 边的类型（Edge Types） 有向边（Directed Edge）：有向边是一个有序对，它连接两个顶点，其中一个是起始顶点，另一个是终止顶点，有一个箭头指向。 无向边（Undirected Edge）：无向边是一个无序对，它连接两个顶点，没有起始顶点和终止顶点之分。 1.3 应用场景（Applications） 电子电路： 印刷电路板、集成电路。 交通网络： 公路网、航线网络。 计算机网络： 互联网、网页。 建模： 实体关系图、甘特图中的优先关系。 2.图的概念和术语 (Graph Concepts and Terminology) 2.1 路径（Path） 定义：路径是图中的一个顶 ...

安装 Java 建议使用 Azul 的 Zulu JDK，它是一个免费的 JDK，可以在这里下载。 MCSManager 面板 ： 介绍 MCSManager 是一个开源的 Minecraft 服务器管理面板，支持多种服务器类型，包括 Spigot、Paper、BungeeCord、Waterfall、Velocity、Vanilla、Forge、Fabric 等。附上官网链接和文档链接 一键安装 sudo su -c "wget -qO- https://script.mcsmanager.com/setup_cn.sh | bash" 启动方式 # 启动面板命令systemctl start mcsm-daemon.servicesystemctl start mcsm-web.service # 重启面板命令systemctl restart mcsm-daemon.servicesystemctl restart mcsm-web.service # 停止面板命令systemctl stop mcsm-web.servicesystemc ...

W6 数据结构相关笔记①数据结构相关笔记②数据结构相关笔记③数据结构相关笔记④数据结构相关笔记⑤数据结构相关笔记⑥数据结构相关笔记⑦ 映射 (Map) Map（映射）是一种数据结构，它将键（key）和值（value）成对存储。每个键最多储存一个元素，可以通过键快速找到对应的值。 常见实现方式 链表（Linked List-Based Map）：每个节点存储一个键值对。可以处理任何类型的键。 适用场景：小型数据集，且不需要频繁查找时使用。 数组（Array-Based Map）：键（key）直接作为数组的索引。这种实现方式需要键的范围是已知且受限的。 适用场景：键的范围较小且密集，空间不成为问题时使用。 哈希表（HashTable）：使用哈希函数将键映射到存储位置，适合快速查找和插入。需要处理哈希冲突。 适用场景：大多数实际应用场景，如字典（Dictionary）、集合（Set）等。 树（如红黑树）：使用平衡二叉搜索树存储键值对，保持顺序，适合需要有序数据的场合。 适用场景：需要有序性且支持范围查询的场景，如数据库中的索引。 哈希表 (Hash ...

python相关①python相关⓪ print函数 print函数的基本用法： print函数用于在屏幕上显示信息。 基本语法：print(arg1, arg2, arg3, ...) 示例：输出字符串 "Hello, World!"：print("Hello, World!") 打印多个信息： 可以通过逗号分隔多个数据来打印：print("Temperature:", 23) 打印变量： 也可以显示变量的值：temp = 23print("Temperature is", temp, "C") 格式化字符串（Formatted Strings）： Python 提供了格式化字符串语法，可以直接在字符串中嵌入变量名。格式化字符串以 f 开头，并使用花括号 {} 包围变量名： print(f"Centigrade: {C}")print(f"Centigrade: { ...

python相关①python相关⓪ 一些符号的英文名 符号中文名 符号 符号英文名 星号 * star 冒号 : colon 逗号 , comma 问号 ? question mark 感叹 ! exclamation mark 圆括号 () parentheses / round brackets 方括号 [] brackets / square brackets 花括号 {} braces / curly brackets 尖括号 <> angle brackets / chevrons

W5 数据结构相关笔记①数据结构相关笔记②数据结构相关笔记③数据结构相关笔记④数据结构相关笔记⑤数据结构相关笔记⑥数据结构相关笔记⑦ 优先队列 (Priority Queue) 定义：优先队列是一种抽象数据类型，支持插入元素和删除最大（最小）元素的操作。优先队列的元素具有优先级，每次删除操作都会删除优先级最高的元素。 操作方法： insert(k, v)：插入键为 k，值为 v 的项。 remove_min()：删除并返回具有最小键的项。 min()：返回具有最小键的项但不删除。 size()：返回队列中存储的项数。 is_empty()：检查队列是否为空。 优先队列的实现方法 基于无序序列的优先队列 (Unsorted List Implementation) 插入操作 (insert)：时间复杂度为 O(1)，可以将项插入序列的开头或结尾。 删除最小项和查找最小项 (remove_min and min)：时间复杂度为 O(n)，因为必须遍历整个列表以找到最小的键。 基于有序序列的优先队列 (Sorted List Implementation) 插 ...

W4 数据结构相关笔记①数据结构相关笔记②数据结构相关笔记③数据结构相关笔记④数据结构相关笔记⑤数据结构相关笔记⑥数据结构相关笔记⑦ 二叉搜索树（Binary Search Tree） 定义：二叉搜索树（Binary Search Tree，BST）是一种二叉树，存储键或键值对，满足以下性质： 对于每个节点 v，其左子树中的所有节点的键值都小于 v 的键值。 其右子树中的所有节点的键值都大于 v 的键值。 中序遍历 (Inorder Traversal) 二叉搜索树将会以递增顺序访问键值。 特点：任意节点 v 的左子树节点值均小于 v，右子树节点值均大于 v。搜索、插入、删除操作的时间复杂度与树的高度相关。 二叉搜索树的操作 1. 搜索（Search） 从根节点开始，沿着树向下遍历，依次比较要查找的键 k 与当前节点的键值： 如果 k 小于当前节点的键值，继续递归搜索左子树。 如果 k 大于当前节点的键值，继续递归搜索右子树。 如果找到外部节点（空节点），则说明树中没有该键。 def search(k, v): if v.isExternal(): ...

W3 数据结构相关笔记①数据结构相关笔记②数据结构相关笔记③数据结构相关笔记④数据结构相关笔记⑤数据结构相关笔记⑥数据结构相关笔记⑦ 树 (Tree) 在计算机科学中，树是一种抽象的层次结构模型。树结构由节点组成，并且这些节点之间具有父子关系。以下是一些常见的树的术语及其解释： 根节点 (Root) 没有父节点的节点。例如，节点 A 是根节点。 内部节点 (Internal Node) 至少有一个子节点的节点。例如，节点 A、B、C 和 F 都是内部节点。 外部节点/叶子节点 (External Node / Leaf Node) 没有子节点的节点。例如，节点 E、I、J、K、G、H 和 D 都是叶子节点。 祖先节点 (Ancestors) 包括父节点、祖父节点、曾祖父节点等。例如，节点 F 的祖先是 A 和 B。 后代节点 (Descendants) 包括子节点、孙节点、曾孙节点等。例如，节点 B 的后代包括 E、F、I、J 和 K。 兄弟节点 (Siblings) 具有相同父节点的两个节点。例如，节点 B 和 D 是兄弟节点。 深度 (Depth) 从根节点到某 ...

W1-W2 数据结构相关笔记①数据结构相关笔记②数据结构相关笔记③数据结构相关笔记④数据结构相关笔记⑤数据结构相关笔记⑥数据结构相关笔记⑦ 算法复杂度 算法复杂度描述了算法执行时间或空间随输入规模变化的增长趋势。以下是常见的算法复杂度及其表示方式： 常数 (Constant) T(n)=Θ(1)T(n) = \Theta(1) T(n)=Θ(1) 对数 (Logarithmic) T(n)=Θ(log⁡n)T(n) = \Theta(\log n) T(n)=Θ(logn) 线性 (Linear) T(n)=Θ(n)T(n) = \Theta(n) T(n)=Θ(n) 准线性 (Quasi-linear) T(n)=Θ(nlog⁡n)T(n) = \Theta(n \log n) T(n)=Θ(nlogn) 二次 (Quadratic) T(n)=Θ(n2)T(n) = \Theta(n^2) T(n)=Θ(n2) 三次 (Cubic) T(n)=Θ(n3)T(n) = \Theta(n^3) T(n)=Θ(n3) 指数 (Exponential) T(n ...

ZeroTier 官网: https://www.zerotier.com/ 注册账号然后开始 记下来生成的那一串 NETWORK ID 当然你也可以修改成自己喜欢的网段 安装 ZeroTier: 点这里下载 安装完毕后 在任务栏右下角找到它 右键 输入之前存的那一串 NETWORK ID 再进到 zerotier 的管理页面 往下滑到 members 把勾打上就能连上了 没有设备显示的话 多刷新几次页面就能看到了 MC 的设置 绕正版验证 mod: 点击跳转下载 看说明就行（）端口有需求可以自己改 关于 ZeroTier 的 Moon 服务器 curl -s https://install.zerotier.com/ | sudo bash 输入命令加入网络：[network_ID]改成你自己的 zerotier-cli join [network_ID] 去后台打勾 回到 linux 中，输入命令观察是否加入成功： zerotier-cli  listnetworks 配置 moon： 进入 zerotier-one 程序目录： cd /var/lib/zer ...

在感情里面，INFJ 面对他们喜欢的人和喜欢他们的人跟玩狗一样。INFJ 最烦躁的就是当别人喜欢自己会带给别人情绪和自己喜欢上别人自己的情绪反扑。特别是后者，会让他时刻怀疑自己是不是不够强大，不然怎会有如此的情绪反扑。所以不算是 INFJ 玩狗，只是你永远不知道他是反反复复内耗了多久，然后修炼出关系里的云淡风轻。你根本无法预料你在他们心目中的位置。他们无法把一个人永远放在一个固定位置，永远且持久的观察、考量。也许这段时间你相对重要，（这里的相对是一 INFJ 压根不会有重要的人）过段时间就不是了，但不代表会有别人。 其实 INFJ 相当有洁癖，所以不允许自己有重要的人。这是他们骨子里的质疑一切，包括所有人，他们当然知道关系里的瞬息万变。他们致力于能随时放弃掉一切而开展一些关系，他们在一些时刻会故意释放愚蠢的缺点（为了以后斩断关系的妙用）或者洞察身边人的缺点。他们想洞察一切，他们时刻劝说自己不要将心沉到某一个人、某些群体、某些关系中。当然你压根毫无察觉。因为态度还是一如既往的，甚至他们会让你觉得你们正在感情上升。转眼你就是冷宫了。 看不起许多的刻意。但凡带点人为的都天生抵触。所向往寻找的 ...

最外层：心怀大爱的白日梦想家「核心：热」 以行动和 se 体现自已对于世界的热爱。热爱世界，热爱生命，热爱万物。但这并非 INFJ 自发的热爱，而是一种期望式的追求。是一种对 ENFP 人格的 fi 的吸纳和模仿。INFJ 内心深处的自卑和阴郁会让他们极力的想摆脱这样的标签，他们渴望自己能够活成 ENFP 的模样，还能够将自己的爱和温暖传递给别人。而这样的人格也很容易吸引到其他人，然而这只是 INFJ 最外层的表象。 第二层：行走人世间的空心人「核心：冷」 对世间的一切没有太多情绪的波动。大多数的情绪不过是从他人和外界的表现中习得的，只是觉得什么场合应该有什么样的情绪，有一种强制性的表演成分。这主要源于 Fi 的空心。比如：如果有同学身上发生了些不幸的事，INFJ 为了不想内心毫无情绪的违和以及难堪，会故意配合氛围表演情绪，来强制自己和同学共情并给予对方相应的安慰和鼓励。而一旦脱离人群，脸上的表情则会快速消失，恢复平静。虽然 INFJ 会发自内心的对同学的遭遇表示遗憾和失落，但他就是很难由此产生相应的情绪，只是觉得应该如此。因为这些情绪并不是自发的，而不是一种代入式的理解。 前两层 ...

1.切块焯水 放葱姜蒜 料酒 撇清浮沫 煮到肉变色 捞起来洗干净 2.煸炒出油 em 这里不用放油了 因为猪油炒炒就出来了 用大火 再把肉捞起来 准备炒糖色 3.炒糖色 三勺白砂糖 量 自己看着办 先大火 炒到黄色 转小火 炒到 红褐色 就可以把肉再倒进去了 4.加佐料 稍微炒一下 看到上色了之后 加一勺料酒 两勺生抽 一勺老抽 一勺蚝油 继续炒 5.煮煮煮 加水 把肉没过的量就 ok 大火把水烧开 转小火 慢炖 50 分钟 6.完工 大火收汁 撒芝麻

五种沟通模式 沟通是人际交往中至关重要的技能。不同的沟通模式会对人际关系产生不同的影响。以下介绍五种常见的沟通模式： 1. 讨好型 讨好型沟通者以迎合和让步为主要特点。他们倾向于顺从他人，满足他人的情感需求，而忽视自己的感受和需求。他们经常使用“好的”、“没问题”、“我会改进”等措辞，往往在讨好别人的同时牺牲自己的利益。 2. 指责型 指责型沟通者经常使用斥责和责备的沟通方式。他们倾向于指责别人的错误，认为自己受到不公平对待。他们有时会表现得非常暴躁，甚至会失去控制。他们经常使用“你怎么能这样”、“你永远都不会理解”等方式来表达自己的感受和情感需求。 3. 超理智型 超理智型沟通者以理性分析和忽略感情为主要特点。他们倾向于隐藏自己的感受，掩饰自己的情感需求，表现得非常冷漠和理智。他们专注于分析问题，找到问题的根源，而不是关注情感上的需求。他们经常使用“但是”、“如果”等词语，对问题进行逻辑分析和推断，甚至刻意回避自己的感受。 4. 打岔型 打岔型沟通者经常使用幽默或转移话题的方式来缓和紧张气氛。他们在交流中用幽默来化解尴尬，以获得他人接纳。打岔型沟通者通常很难在人际交往中保持真实性，他 ...

准备 最好使用 24 小时不关机的机器，安装 ubuntu 安装 ffmpeg sudo apt install ffmpeg 准备直播的视频 推流脚本 新建一个.sh 文件 复制粘贴就行 #!/bin/bashfolder="/home/xt/zb/" #这里改成你的文件夹地址read -p "请输入您的直播推流地址(形式为rtmp地址): " rtmpwhile truedo    cd $folder    for video in $(ls *.mp4)    do        echo '正在播放: ${video}'        echo $(date +%F%N%T)        ffmpeg -re -i "$video" -vcodec copy -acodec copy -f flv ${rtmp}    donedone 推流地址 点这个链接打开: blibilli 点开始直播 推流码是这两个拼接 开启直播 ...

Tmux 是一个终端复用器，它允许用户在单个终端窗口中访问多个终端会话，并且能够将会话从一个终端分离出来，然后在另一个终端重新连接。这对于远程工作和需要保持长时间运行程序的场景非常有用。以下是一些基本的 tmux 命令和用法： 在大多数 Linux 发行版中，可以通过包管理器安装： sudo apt-get install tmux # Debian/Ubuntusudo yum install tmux # CentOS/RHEL 基本命令 启动新会话: tmux new -s 会话名称 附加到现有会话: tmux attach -t 会话名称

数据库相关笔记①数据库相关笔记②数据库相关笔记③数据库相关笔记④ 闭包 Closure 例如，假设我们有以下函数依赖性： A -> B B -> C 那么，属性集合 {A} 的闭包就是 {A, B, C}，因为 A 可以决定 B，B 可以决定 C。 闭包的概念在数据库设计（特别是在进行范式分解）中非常重要，因为它可以帮助我们理解和使用函数依赖性。 范式 1NF (第一范式) 第一范式要求数据库表的每一列都是不可分割的原子数据项。换句话说，每一列都应该是最小的数据单位，不能再被分割。 例如，一个违反第一范式的表可能如下： ID Name 1 张三, 李四 在这个例子中，“Name” 列包含了两个名字，违反了第一范式。应该将其分割为两行： ID Name 1 张三 2 李四 2NF (第二范式) 第二范式要求数据库表满足第一范式的基础上，非主键列完全依赖于主键（如果主键是组合键，则必须完全依赖于整个组合键）。 例如，一个违反第二范式的表可能如下： ID Course Teacher 1 Math 张三 1 E ...

数据库相关笔记①数据库相关笔记②数据库相关笔记③数据库相关笔记④ Integrity Constraints (ICs) 完整性约束 完整性约束是数据库中的一种机制，用于确保数据的准确性和一致性。这些约束可以在创建表或之后的任何时间定义。主要有以下几种类型的完整性约束： 主键约束（Primary Key Constraint）：确保列（或列组合）具有唯一的值，并且每个表中的每一行都有一个主键值。 唯一约束（Unique Constraint）：确保列（或列组合）的所有值都是唯一的。 外键约束（Foreign Key Constraint）：确保引用另一个表的数据的完整性。 非空约束（Not Null Constraint）：确保列不能有 NULL 值。 检查约束（Check Constraint）：确保列中的值满足指定的条件。 优点 数据一致性：完整性约束确保了数据库中的数据满足预定义的规则，从而保证了数据的一致性。 数据准确性：通过防止无效数据输入到数据库，完整性约束提高了数据的准确性。 避免冗余：主键和唯一约束避免了数据的冗余，提高了数据的效率。 引用完整性：外键约束保证 ...

数据库相关笔记①数据库相关笔记②数据库相关笔记③数据库相关笔记④ SQL Introduction to SQL SQL is a declarative language which means that you use it to describe what data you are interested in, but not how it should be retrieved. The database system uses a variety of algorithms internally to produce the query result. With declarative languages such as SQL, you do not need to worry about these implementation details. Query Your task is to write an SQL query. Your query must output the name and age of all students in the Studen ...

数据库相关笔记①数据库相关笔记②数据库相关笔记③数据库相关笔记④ Relational Algebra(RA)关系代数 关系代数（Relational Algebra，RA）是一种用于查询和操作关系数据库的理论语言。它主要包括一组操作符，如选择（Selection），投影（Projection），并集（Union），交集（Intersection），差集（Difference），笛卡尔积（Cartesian Product），重命名（Rename）等，这些操作符可以用于操作数据库中的表（也称为关系）。 关系代数是关系数据库理论的基础，SQL 等查询语言的设计就是基于关系代数的理论。 关系代数的主要优点是它提供了一种形式化的方法来表示数据库操作，这对于理解和优化查询非常有用。 投影（Projection，π）操作 投影操作用于从表中提取我们需要的列。 投影操作会删除不在投影列表（projectionlist）中的列，并且移除结果中的重复行。 投影操作完成后，结果集的属性（attribute）将与投影列表中的属性一致。 假设我们有一个学生表，其结构如下： 学生 ID 姓名 年龄 ...

什么计组学到最后变成计网了！？？ 计组相关笔记①计组相关笔记②计组相关笔记③计组相关笔记④ 计算机与网络组织 互联网 互联网的定义 互联网是连接了数百万台计算设备的网络，这些设备包括： 主机：运行网络应用程序的终端系统 通信链路：光纤、铜线、无线电、卫星，其传输速率（比特/秒）定义了带宽 分组交换机：转发数据包（数据块），例如路由器和交换机 互联网的组成 互联网可以被视为“网络的网络”，由互连的 ISP 组成。互联网中的所有通信活动都由协议管理，例如 TCP，IP，HTTP，Skype，802.11 等。这些协议控制消息的发送和接收。 互联网的标准 互联网的标准通常以 RFC（请求评论）的形式发布，并由 IETF（互联网工程任务组）进行维护。 互联网作为服务的基础设施 互联网提供了各种服务的基础设施，包括网络、VoIP、电子邮件、游戏、电子商务、社交网络等。它还提供了应用程序的编程接口，使应用程序能够通过连接到互联网来发送和接收消息。 协议 什么是协议？ 协议定义了网络实体之间发送和接收消息的格式、顺序以及消息传输和接收时采取的操作。这不仅包括人类协议，如“现在几 ...