博客文章

圆润键帽手感尚可，MCA高度？呵，不习惯。包装小清新？呵，简陋。效果颜色不搭，建议换白壳。性价比高？112键68块，勉强及格。

呵，连WebSocket都没塞进去就敢叫大版本更新？不过模版片段和内置后台任务总算让Django像个现代框架了，至少写HTMX时不用再到处塞碎片文件。原生CSP？早该有了。至于抛弃Python 3.11——跟不上时代的版本留着也是累赘。

前言 Win10比之前版本的Windows系统更现代，然而却不见得更好用，喜欢自作主张重置默认应用就是一个大问题。 就像这样，真的是烦。 解决方法 改注册表。 新建一个 去除重置默认应用.reg 的注册表文件，粘贴一下代码。 Windows Registry Editor Version 5.00 ;Description: Prevents Windows 10 from resetting

作者在更新其视频剪辑工具Clipify时，遇到了Git仓库中大量静态资源文件导致push速度变慢的问题。通过分析，发现使用`git rm --cached`命令无法彻底解决问题，因为Git仍保留历史提交中的大文件。作者最终采用git-filter-repo工具重写Git提交历史，成功解决了push速度慢的问题，并介绍了如何使用git-sizer工具分析Git仓库中的大文件。

找到模拟器的进程 用tasklist查看进程pid tasklist 找到模拟器进程的PID，然后再使用netstat命令。 netstat -ano | findstr 1000 这里的 1000 就是上面查到的进程PID。 根据获取到的端口号，就可以使用 ADB 连接了。 adb connect 127.0.0.1:端口号 当然最好的方法还是去模拟器提供商的网站上查一下，这是最方便的。 例如我

在生成唯一 ID 这件事上，Django 和其他后端框架没啥不同的，思路都是类似的，只不过可以借助 Python 生态偷懒一下…

操作系统作业 操作系统在计算机系统分层中处于哪个层次？它与上下层是怎样衔接的？ 计算机系统的分层： 第1级是微程序机器层，这是一个实在的硬件层，它由机器硬件直接执行微指令。 第2级是传统机器语言，它也是一个实际的机器层，它由微程序解释机器指令系统。 第3级是操作系统层，它由操作系统程序实现。操作系统程序由机器指令和广义指令组成，这些广义指令是为了扩展机器功能而设置的，它是由操作系统定义和解释的软件

天气预报的温度和体感温度根本不是一回事？这百叶箱测温法真是够科学的，可惜对户外工作者毫无帮助。36度湿度70%，算出来热指数54℃，这公式简直毒辣。机械温湿度计？电池省了，看着倒是挺复古。

介绍 大悲咒也是很常见的佛经啦，平时经常会听到的，不过我们平时听到的好像都是藏语（还是古印度语音译过来的）版本？ 大悲咒（梵语：महा करुणा धारनी，转写：Mahā Karuṇā Dhāranī），全名千手千眼观世音菩萨广大圆满无碍大悲心陀罗尼经大悲神咒，又称大悲心陀罗尼（Mahā Karuṇā-citta Dhāranī）、千手千眼观音大悲咒（Sahasrabhuja Sahasran

“突如其来的暴雨以及凉意侵蚀着这个城市每一片灼热的土地。”  8869373-af9b8bbb79f3afbf 天气预报说最近会有热带风暴，因此这天气总是阴晴不定，反反复复，夏末的阳光用其残存不多的热量还在抵抗着冷空气的侵袭，像一个倔强不愿老去的人，雨水一次次的洗礼毫无意外地带走了上个季节令人无奈地炎热。 固执的事物最终还是输给了时间。 8869373-f9155bffc457b688 本想在某个

交叉算子 在常见的交叉算子中，经常会有选取基因片段的操作，有的是连续选取，有的是不连续选取，对于连续选取的交叉算子，我使用的都是环形选择，具体操作是这样的：首先给定起点l和终点m，以及基因长度L，如果l<m，则选取l到m这段基因；如果l>m，则选取0到m和l到L这两段基因，这样可以保证每一“碱基对”被选到的概率是相等的。 交叉算子这里我主要参考的是： https://blog.csdn.net/u

前言 遗传算法的一些思路我在开篇有提到一些，这里给出具体过程： 1、生成两个种群，分别使用BL算法和BL_plus算法； 2、开始迭代 3、调用两个种群的update_max()函数更新最优个体 4、如果两个种群中有最优解（也就是12家店铺全部铺上去了），则跳出循环，返回该个体； 5、如果达到迭代次数，则跳出循环，返回两个种群的最优个体； 6、如果达到交换迭代次数，则： 假设种群P1的最优个体适应

个体类：Individual 属性 一个个体在遗传算法中最关键的属性是基因编码和性状，为此还需要引出一个原始基因的定义（在敲代码的时候我把这玩意儿叫做基因库，但是后来查资料才发现，基因库是用来储存优秀个体，提高种群质量的，和我这里的作用并不相同，所以作出修正）。原始基因就是题目给定的这12个店铺，而在生成个体的基因的时候就只是单纯的在这条原始基因上进行随机重排序操作和随机旋转操作；性状则是进行这两

种群类：Population 属性 种群类首先要储存的便是上一篇中提到的原始基因；其次为了应用精英保存策略、择伏分配等，需要记录最优个体的相关信息；同时在计算交叉变异概率的时候，需要用到求平均适应值的方法，所以为了简化计算，储存每个个体的适应值是很有必要的。 /// summary /// 个体列表 /// /summary public ListIndividual ind; /// summ

介绍 本代码是用C#实现的。在开始代码解析之前，先把要用到的数据贴出来： | 店铺id | 店铺宽度 | 店铺高度 | 入口位置 | | ------ | -------- | -------- | -------- | | 1 | 9 | 6 | （5，6） | | 2 | 5 | 6 | （1，6） | | 3

前言 前段时间无聊回坑玩《开罗拉面店》，这是一款模拟经营类的小游戏，不管是画风还是游戏性都很对我胃口。 里面有一个玩法是拉面店布局，就给你一块地，还有几家店铺，你可以随便铺随便摆，当然肯定是摆的越多家店铺越好。 我一开始玩的时候也没想那么多，随便摆了摆就完事了，但玩到后期人气上不去，我就突发奇想，能不能把所有店铺摆进去？或者能不能尽可能多地去铺满这块地？ 我就到处去找资料，然后有找到一个帖子是摆了

雷神ZERO75复古键盘，轻便786克配4000mAh电池，旋钮侧置还行。但PC键帽易沾指纹，接口内凹兼容性差，后续换PBT。带屏幕版贵200，离谱！

我在18年第一次接触了 kindle 这种电子墨水屏设备，我在 kindle 上看完了诸如「刘慈欣全集」、「金庸全集」之类的大部头，电子墨水屏的看书效果确实非常好， 21年把 kindle 卖掉了，最近阅读量比较大，一直用平板看书也不是很好，于是打算入手国产开放系统的电子书。

墨案mix7输入法秒杀文石，手感完胜，UI却简陋如古董。文石leaf2界面精致，功能多，性能却拖后腿。充电续航半斤八两，手感墨案碾压，文石滑溜难握。总之，各有所长，选谁看运气，反正都够用。

本文记录一下 StarBlog 项目的当前状态与接下来 v2 版本的开发规划。

部署？老生常谈。dotnet8的AOT吹得天花乱坠，StarBlog还没用上，只能选框架依赖或自包含。supervisor、docker、流水线，随便选，反正都一样麻烦。

开发者终于更新评论系统，代码量庞大只贴关键逻辑，GitHub自便。前端ElementUI与Bootstrap风格冲突，却称和谐？评论需邮箱验证码，审核流程繁琐，自动不通过还得人工。

之前介绍的友情链接功能，只实现了友情链接的展示和管理接口。 还缺失友情链接申请、审核管理、通知，现在把这块功能补全。 Model 什么的之前那篇文章都有，本文直接补全逻辑代码~

鸡哥14x装Fedora42挺顺，驱动开箱即用。GNOME小清新，但Wayland半死不活，终端没透明度，多任务不如Windows整齐。小bug不少，网络又废了？重装吧。