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Command + Control + Spacebar
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2020-04-08
VIM survival manuals
Cmd Meaning I insert mode； Esc command mode； o append mode； :shell temp enter shell； Ctrl+z temp enter shell(v2); fg return back to vim; shift + > insert tab； /word search word； n search next； b，w jump word； gg， G jump start, end； 10g go to 10 line; Ctrl + d,u page down, up； v visual mode； y yank(copy); dd cut; p paste; :vsp vertical split tab； :sp horizontal slpit tab; Ctrl + w change focus window； Ctrl + n nerd tree :q! quick not save;...
2016-01-07
Mac_develop_tool_chain
Mac OS X 不可或缺的套件管理器使用 Mac OS X 进行开发，除了在 App Store 下载安装一些 .app 之后，不可避免地会使用一些命令行工具，例如 npm(Node.js),git(Git) 等，如果这些命令行工具也可以有一个统一的『官方』下载地址，并且可以方便地安装、升级、卸载就好了，今天介绍的这两个『命令行工具管理器』是目前比较流行的两个包管理器。 brewbrew 是一个包管理器，常见的工具 git, node.js , gradle, carthage 等工具都可以在 brew 中进行安装和升级。 使用 12ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)" 安装 brew; brew 常见命令有以下： 123456brew outdated #检查是否有新版本brew upgrade #更新brew install git #安装 gitbrew uninstall git #卸载 gitbrew s...
2016-01-10
Command + Tab (and) option to retore window
恢复最小化到 Dock 中的 App： 1.Command + Tab 切换至相应的程序； 2.放在 Tab（保持按着 Command）,再按 option键恢复最小化的窗口；
2026-07-01
x86 汇编入门（00）：环境搭建与编译流程
学汇编，最怕的不是指令难记，而是环境配半天就跑不起来。这一篇我们不写任何寄存器，只把「能编译、能运行」这件事搞定。后面 6 篇会在这个环境里，一步步写出真正的汇编程序。 这是「x86 汇编入门」系列的第 0 篇。本系列基于 NASM 语法 + Linux x86_64 系统调用，在 Docker 容器中编译运行，不依赖 C 标准库。下一篇我们从 Hello World 开始，认识第一个系统调用。 一、为什么这样学？你可能听过汇编「难学、难调试、离硬件近」。这些都没错，但入门阶段更大的障碍往往是：工具链太杂。 本系列的选择很克制： 选择 原因 NASM 语法清晰，注释友好，Linux 社区资料多 Linux syscall 不链接 libc，直接跟内核对话，看清程序最底层在干什么 x86_64 64 位寄存器更多，调用约定也更规整 Docker 一次配好 nasm / ld / gdb，Mac 和 Linux 行为一致 可以把它想成学开车：我们先找一条封闭赛道（Docker），车况统一（Ubuntu 22.04 + 工具链），...
2026-06-20
图像生成与 Diffusion Model
这是”小白讲 AI”系列的第 10 篇。今天我们来聊一个让无数人直呼”魔法”的技术——Diffusion Model（扩散模型）。它是 Stable Diffusion、DALL·E、Midjourney 等 AI 画图工具背后的核心引擎。你只需要输入一句话，几秒钟后就能得到一张精美的图片。这到底是怎么做到的？别担心，本文零公式，全程用生活类比来解释，保证小白也能看懂。 1. 开场类比：反向洗衣机想象你有一张漂亮的照片，然后你把它扔进了一台疯狂的洗衣机。洗衣机每转一圈，照片就变得更模糊、更混乱。转了上千圈之后，照片彻底变成了一团看不出任何内容的”雪花噪点”——就像老式电视没信号时的那种沙沙画面。 现在问题来了：有没有可能训练一个 AI，让它学会”反向开洗衣机”？也就是说，给它一张全是噪点的图，它能一步一步把噪点去掉，最终还原出一张清晰的照片？ 答案是：可以！这就是 Diffusion Model 的核心思路。 整个过程分成两个阶段： 前向过程（加噪）：把好好的图片一步步加噪声，搅成一团糊。 反向过程（去噪）：训练 AI 学会一步步去掉噪声，从纯噪点变回图片——也就是”反向洗...
2026-07-21
RustInPractice（12）：Rc、Arc 与 Weak
默认的唯一所有权最简单，但有些图结构、缓存和只读共享数据确实需要多个拥有者。Rust 不会隐式开启垃圾回收，而是要求你选择引用计数类型：单线程用 Rc<T>，跨线程用 Arc<T>，反向或可选关联用 Weak<T>。 这是 RustInPractice 的第 12 篇。对应 demo：rc_demo、weak_demo。下一篇：RefCell<T> 与内部可变性。 一、Rc<T>：单线程共享所有权123456use std::rc::Rc;let config = Rc::new(String::from("shared"));let first = Rc::clone(&config);let second = Rc::clone(&config);println!("{} {}", first, second); Rc::clone 不会深拷贝 String，只增加强引用计数。最后一个强引用离开作用域时，值被释放...
