一堵墙的故事
一个男孩和「墙」的故事：
一堵墙。
男人看着这堵墙，从他还是个男孩的时候，到下巴上冒出细细的胡须，
又到成为一个真正的男人。墙也从最坚固的样子慢慢衰颓。
这次一定要征服它，一定可以「征服」它。男人心想。
说来也奇怪，小时候与小伙伴玩闹，打赌谁能爬上这堵墙，男孩就从没赢过。不管用怎样的方法，甚至把家里的梯子搬出来，也没能成功爬上去，一次也没有。
久而久之，这堵墙成了男孩的心结，即使成年后，只要站在这堵墙前，
就仍然是那个四五岁不服输的小男孩。
男人开始攀爬，这么多年来，他已经对墙砖的位置烂熟于心。
哪一块砖微微凸出来，可以抓住或者作为落脚的地方，
男人都了然于心。但他不明白为什么总是在最接近墙头的时候失败。
这次能够成功吗？
世界本触手可及。
幻想乡：幻想中的:「地方」
谜の屋：他不存于:「地表」
时之塔：这囚禁着:「思想」
旧の桥：却连接着：「自由」
[来自懒猫猫]https://fcat.cc/help/
live2d-widget应用到Hexo
前言
将可爱的看板娘带进自己的Blog做自己的老婆哦~
先亮出这个项目的地址
这个项目的部署可以分为两种：1.小白型 2.手工型
一、小白级部署live2d-widget
注意官方文档
依赖 Dependencies
本插件需要 Font Awesome (v4 或 v5) 图标支持，请确保相关样式表已在页面中加载。以 Font Awesome v4 为例，请在 <head> 中加入：
Font Awesome (v4 or v5) is required for this plugin. Take Font Awesome v4 as an example, please add the following in <head>:
1<link rel="stylesheet" href="https://cdn.jsdelivr.net/npm/font-awesome/css/font-awesome.min.css">
否则图标将无法正常显示。（如果网页中已经加载了任何版本的 Font A ...
Github桌面级应用——学习Github
前言
简单介绍Github desktop，以及个人对于未来互联网的一些看法.
Github桌面级应用及个人的想法
一、Github desktop的使用
GitHub Desktop | Simple collaboration from your desktop
仅支持macOS和Windows,可能github认为会用Linux的人压根不需要这种东西吧（雾）。
值得注意的是，仅支持64位~~（不过现在还有谁用32位）~~。
幸运的是GitHub Desktop毕竟是 Electron实现的，比较容易跨平台。Github上同样有一个项目shiftkey/desktop: Fork of GitHub Desktop to support various Linux distributions帮在Linux上我们完成了编译工作。
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下面的内容熟悉git的大佬不用看了。介绍一下github desktop的基本功能。（全程如果出现网络错误 ...
520,0519
前言
马上又到夏天了，高一的生活就这么结束了，离高考又近了1/3。 每每看到高三的标语，总会想，到那一年我会怎么样呢？
就关掉吧，如果窗口打开太多 就删掉吧，如果冗余让你凌乱 世间参数皆有来处，等一个相同类型的赋值，从此以我地址，冠你之名。
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先总结一下欢乐与痛苦并存的高一生活。 在这场高中的大戏中，第一幕已经要结束了，先允许我介绍一下这些演员童鞋们。 首当其冲♂，就是像我一样的群演，完全人傻话多，平时在剧场里就是跑龙套的，不过也能增添点乐趣。（doge 然后就是一众学霸演员，黄天一为首的一群低调人，默写之前哭天喊地，成绩出来毁天灭地。这种主角我愿称其为，
演员 奶王√ :razz:
接着就是能说会道，会讲骚话，会说段子，知♂识丰富，习惯指点江山的相声演员，代表人物就是夏老总，毕竟是老总级别的人物了，官腔有点重，毕竟这台戏演出还得靠这群人。 至于我们的女演员，没得说好吧，懂得都懂。
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以下是本人的个 ...
关于Python中多进程的问题
前言
最近为了提高我的人脸识别项目的效率，我决定使用多线程/进程，在这里谈谈心得。
一、多进程与多线程的区别
多任务可以由多进程完成，也可以由一个进程内的多线程完成。 进程是由若干线程组成的，一个进程至少有一个线程。 由于线程是操作系统直接支持的执行单元，因此，高级语言通常都内置多线程的支持，Python也不例外，并且，Python的线程是真正的Posix Thread，而不是模拟出来的线程。
在这里找到一个关于多进程和多线程的不同之处的一个小栗子：
我们打个比方，假设你不幸正在准备中考，每天晚上需要做语文、数学、英语、物理、化学这5科的作业，每项作业耗时1小时。 如果你先花1小时做语文作业，做完了，再花1小时做数学作业，这样，依次全部做完，一共花5小时，这种方式称为单任务模型，或者批处理任务模型。 假设你打算切换到多任务模型，可以先做1分钟语文，再切换到数学作业，做1分钟，再切换到英语，以此类推，只要切换速度足够快，这种方式就和单核CPU执行多任务是一样的了，以幼儿园小朋友的眼光来看，你就正在同时写5科作业。 但是，切换作业是有代价的，比如从语文切到数学，要先收拾桌子上 ...
frp服务器的搭建与使用
前言
转载自https://www.cnblogs.com/sttchengfei/p/12594945.html
以windows远程协助映射为例，其他服务的配置大同小异，具体请查看github
https://github.com/fatedier/frp
服务端（公网ip）
下载对应平台的程序
1wget https://github.com/fatedier/frp/releases/download/v0.24.1/frp_0.24.1_linux_amd64.tar.gz
解压，修改配置文件
只需要frps，可以把frpc删掉，然后修改frps.ini文件
1234567[common]bind_port = 7000log_file = ./frps.loglog_level = infodisable_log_color = falsemax_pool_count = 100log_max_days = 3
随便弄一个空闲端口和客户端通信。
1./frps -c frps.ini
启动服务
客户端
同样下载对应平台的发布程序，同理可以把frps删掉，只保留 ...
我的2020
2020年年初的时候面临严峻的新冠疫情，我蜗居在家学习，备战即将到来的中考。说实话直到开学之前，我一直没有什么紧迫感。直到上学后，看到班主任似乎才有了一点要中考的感觉。
中考的脚步一步步逼近，我的成绩也波动颇大，最差能有二百三二百四，最好也有七十几。每次考试的心情都如同过山车一般。记得考前最后一次七联考年级38名，班级第一。我这个在我们班做了千年老二的人拿了最后也是第一个班级第一。我对半开玩笑半认真地说，我恐怕再也拿不了班级第一了。
我的初中班级很令人温暖。我们前面的几个男生虽然嘴上互相怼，“wzc今天是w三八歪”，“pyx中考又要年级第二了”，“wzm暴发户要最后一次爆发咯”……但是恰恰是这些不走心的话语，在毕业以后回忆起来居然是最温暖的鼓励。
好巧不巧地是，zh中考的休息学校正好是二中，我们班一个体育生（二中加100分）打趣说：“wzc要是考不好就和我们一起来二中嗨！”，我也附和着哈哈大笑，不曾想这居然一语成谶。
关于中考，我永远不会忘记的就是数学考试，那天早上的大雨令人猝不及防，我的鞋和身上全是湿的，滴着水的我走进了考场。一考完其实明明知道自己肯定考砸了，还是不死心地对了答案 ...
Linux下C/C++的静态库制作与使用
前言
静态库是指在我们的应用中，有一些公共代码是需要反复使用，就把这些代码编译为“库”文件；在链接步骤中，连接器将从库文件取得所需的代码，复制到生成的可执行文件中的这种库。 ——“百度百科”
库一共分为两种，一为静态库，二为动态库。在实际运用中各有各的优势。
静态库: 当程序与静态库连接时，库中目标文件所含的所有将被程序使用的函数的机器码被 copy 到最终的可执行文件中。 这意味着单个可执行程序的体积会更加庞大，而且在制作过程中要对整个项目进行完整的编译，其优点是运行速度较快且可移植性较好。
动态库： 与共享库连接的可执行文件只包含它需要的函数的引用表，而不是所有的函数代码，只有在程序执行时, 那些需要的函数代码才被拷贝到内存中。 通俗的理解，把一个程序中的多个函数拆分到单个文件中，在主函数中只需要记录需要的函数的引用表，所以单个体积相对较小，但是文件较多，并且在链接动态库时效率会比静态库更加低下。其优点是占用空间较小且便于更新。
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今天先水一篇关于Linux下静态库的制作与使用。
首先先在同一目录下准备三个文 ...
洛谷 “滑雪”P1434题解——记忆化搜索
在洛谷 “滑雪” P1434题解——DP中介绍了这道题的动态规划解法，下面介绍的则是记忆化搜索。事实上我也是dp的初学者，我决定用这道经典的题目来体会dp和记忆化的正真思路。未来会对dp以及记忆化搜索进行总结。
首先先亮出喜闻乐见的大爆搜。
12345678910111213141516171819202122232425262728#include <bits/stdc++.h>using namespace std;int n,m;int i,j;int d[105][105],a[105][105];int maxn;void dfs(int dep,int x,int y){maxn=max(dep,maxn);//取最大深度 //四个方向进行遍历if (a[x+1][y]<a[x][y]) dfs(dep+1,x+1,y);if (a[x-1][y]<a[x][y]) dfs(dep+1,x-1,y);if (a[x][y+1]<a[x][y]) dfs(dep+1,x,y+1);if (a[x][y-1]<a[ ...
洛谷 \"滑雪\" P1434题解——DP
作为洛谷弱狗的第一篇题解，那必须要写的详细一点/doge
还记得初二的时候听老师讲动态规划，完全就没听懂，现在上了高中，再重温动态规划，似乎有了新的感悟。
先说整体做法：优先队列+线性动态规划 42ms
由于x和y的范围在1~100区间，所以直接暴力搜索一定会超时。
一个格子中可以有四个方向分别滑过来:[x+1][y], [x-1][y], [x][y+1],[x][y-1]。先分别判断这四个方位是否比中心的格子低。如果比中心的格子低，那么有如下的动态转移方程：
d[i][j]=max{d[i][j],d[x+1][y]+1,d[x-1][y]+1,d[x][y+1]+1,d[x][y-1]+1}
但是动态规划要考虑无后效性，如果只是挨个遍历，那么结果肯定是错误的。因此要维护一个从小到大的优先队列。从低的点算起，那么对于后续高的点没有影响。
其余请浏览代码注释部分。
123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445#include <bits ...
