<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[Ray_mond_的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/Ray_mond_</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; Ray_mond_]]></copyright><item><title><![CDATA[6.4 任务完整状态机 & 6.5 消息投递与事务性确认]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Ray_mond_/article/details/168657692</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Ray_mond_/article/details/168657692</guid><author>Ray_mond_</author><pubDate>Wed, 21 Oct 2026 16:48:50 +0800</pubDate><description><![CDATA[同一事务: checkpoint + protocol + ACK(receipt)关键不变量：同一任务同时刻只有一个有效领取者；inbox 租借: 设置随机 receipt + 可见性租约。git提交 + 工作区干净 + complete_task。插入消息(去重: 同ID不同正文拒绝, 相同正文合并)创建任务 + DAG 边(递归CTE查环)依赖completed + 原子领取成功。cherry-pick集成 + 检查通过。由正文+发送者检查点计算确定性消息ID。再次领取, version+1。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[工厂模式深度对比：简单工厂 vs 工厂方法 vs 抽象工厂]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Ray_mond_/article/details/158181046</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Ray_mond_/article/details/158181046</guid><author>Ray_mond_</author><pubDate>Wed, 18 Feb 2026 16:42:36 +0800</pubDate><description><![CDATA[工厂模式的原理及实现]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[设计模式基础]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Ray_mond_/article/details/158180422</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Ray_mond_/article/details/158180422</guid><author>Ray_mond_</author><pubDate>Wed, 18 Feb 2026 14:48:44 +0800</pubDate><description><![CDATA[设计模式分类]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【C语言-排序】各种排序算法实现]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Ray_mond_/article/details/155388785</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Ray_mond_/article/details/155388785</guid><author>Ray_mond_</author><pubDate>Sat, 29 Nov 2025 14:44:39 +0800</pubDate><description><![CDATA[【代码】【C语言-排序】各种排序算法实现。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【C语言-数组】动态扩容数组实现]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Ray_mond_/article/details/155322256</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Ray_mond_/article/details/155322256</guid><author>Ray_mond_</author><pubDate>Thu, 27 Nov 2025 19:53:24 +0800</pubDate><description><![CDATA[下列代码定义在头文件array.h中。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[SQL基本语法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Ray_mond_/article/details/123937025</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Ray_mond_/article/details/123937025</guid><author>Ray_mond_</author><pubDate>Sun, 01 May 2022 17:16:52 +0800</pubDate><description><![CDATA[SQL基础语法
]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[MySQL入门概念]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Ray_mond_/article/details/123775272</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Ray_mond_/article/details/123775272</guid><author>Ray_mond_</author><pubDate>Sun, 27 Mar 2022 16:59:13 +0800</pubDate><description><![CDATA[数据库概念
数据库（DataBase， DB），就是存放数据的仓库。


长期储存：持久存储


有结构：

类型：数据库不仅可以存放数据，而且存放的数据是有类型的
关系：储存数据与数据之间的关系



大量：大多数数据库都是文件系统的，也就是说储存在数据库中的数据实际上就是储存在磁盘的文件中


共享：多个应用程序可以通过数据库实现数据的共享


数据库术语

数据库（Database）：存储的数据的集合，提供数据存储服务
数据（Data）：实际上指的是描述事物的符号记录
数据库管理系统（Database]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[考研前最后注意事项]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Ray_mond_/article/details/121592187</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Ray_mond_/article/details/121592187</guid><author>Ray_mond_</author><pubDate>Sun, 28 Nov 2021 16:02:14 +0800</pubDate><description><![CDATA[导语
距离考研也没几天了，还记得去年的我这个时候确实很烦，身体的劳累巴不得早点考完。不过也就是抱怨两句，还是按部就班的认真复习。这篇就说一下考前跟考中的注意事项吧。
考研前几周
这几周很容易烦，因为准备了这么久，终于迎来了尾声。但是需要注意的是，尾声快来了，尾声之前，还是要正常搞起来。
首先要注意的就是身体，这可是咱考研的本钱。晚上吃完饭出去溜个15分钟，神清又气爽，回来就可以愉快地学习了。（去年考研那天，要测体温进考场，我37°4，小姐姐心好才放我进去的，不然直接无了）。一天至少三杯水。
政治
首先，小题]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[C++注册与登陆]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Ray_mond_/article/details/121567365</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Ray_mond_/article/details/121567365</guid><author>Ray_mond_</author><pubDate>Fri, 26 Nov 2021 20:00:16 +0800</pubDate><description><![CDATA[这是C++实现的第一个简单小项目
实现账号的注册与登陆，同时将账号的信息（包括密码）保存成txt文件。
]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[一个文件夹的文件（Image和GT）分成两个文件夹]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Ray_mond_/article/details/121271436</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Ray_mond_/article/details/121271436</guid><author>Ray_mond_</author><pubDate>Thu, 11 Nov 2021 17:01:31 +0800</pubDate><description><![CDATA[问题
有时候下载的数据集，Image和GT在同一个文件夹，如下：

我们需要将其分成Image和GT两个文件夹，便于训练代码对的编写。
方法
我们从图中发现，同一张图的Image和GT后缀不同，在这里：

xxx.jpg	是Image
xxx.png 是GT

我们需要编写程序让其自动分开。
import os
from PIL import Image

# 原始数据存放位置
path = "./Imgs/"
path_list = os.listdir(path)

# 提取的图像存放的位置
new =]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[深度学习--入门配置环境]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Ray_mond_/article/details/121152508</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Ray_mond_/article/details/121152508</guid><author>Ray_mond_</author><pubDate>Fri, 05 Nov 2021 11:06:03 +0800</pubDate><description><![CDATA[持续更新中。。。。。。
深度学习Pytorch环境的搭建
学术方面，Pytorch 绝对是第一选择的框架。
推荐系统：Ubuntu 。

windows作为简单学习，也可。随着后面的深入，github也多为Linux系统，Linux直接使用更方便。而且，有些编译命令在windows下无法执行，所以深入的话，Linux系统不可或缺。

安装的Pytorch版本–&gt;1.6.0
这里特别提到了安装的版本，是因为老大牛用的是老版本，例如0.4.0，而新大牛部分使用新版本，如1.6.0。1.0前后的版本有很多是]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[9月至考研结束冲刺经验贴]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Ray_mond_/article/details/120027622</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Ray_mond_/article/details/120027622</guid><author>Ray_mond_</author><pubDate>Tue, 31 Aug 2021 23:08:42 +0800</pubDate><description><![CDATA[绪论
有小伙伴嫌弃我之前的经验分享不够详细，因此我特地再写一篇，就从9月开始制定最后的冲刺计划吧。
从9月开始，距离考研也就剩下3个月加上1不完整的12月，不管是刚开始准备的同学，还是准备了将近半年甚至一年的同学，该行动起来了，高度投入，少在其他事情上浪费时间。当然，每天适当的锻炼是必须的，不然太容易心烦意乱了。
考研报名
这是快要来临的第一件事，分为预报名和正式报名，预报名成功且缴费即报名成功。都这个时候了，自己复习的进度，自己心理有数。感觉自己复习的好的，可以继续朝着自己原来的目标冲，甚至可以选更好的学]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Pytorch中调用C++（踩坑无数总结篇）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Ray_mond_/article/details/119782732</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Ray_mond_/article/details/119782732</guid><author>Ray_mond_</author><pubDate>Wed, 18 Aug 2021 16:58:11 +0800</pubDate><description><![CDATA[绪论
Pytorch中为什么会调用C++呢？目前来说，本人遇到的情况有两种：
为了

提高运算速度，C++偏向于底层，运算速度更快（相对于Python至少提升10倍）；
Pytorch中的内置函数不能满足自己想要实现的算法，不得不自己写code实现（我就是这种，好惨啊）。而且更重要的是，Pytorch的底层是C++（逐渐从c向C++转），所以你不得不学一手C++。

运行环境
个人的一点小体会，如果你刚开始上手学习深度学习，不管是Pytorch还是Tensorflow，在windows下学习运行就可以。但是]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[PCA（手写原理）及其Python实现]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Ray_mond_/article/details/119722214</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Ray_mond_/article/details/119722214</guid><author>Ray_mond_</author><pubDate>Sun, 15 Aug 2021 23:21:56 +0800</pubDate><description><![CDATA[1、背景
为什么需要降维呢？
因为数据个数 N 和每个数据的维度 p 不满足 N &gt;&gt; p，造成了模型结果的“过拟合”。有两种方法解决上述问题：

增加N;
减小p。

这里我们讲解的 PCA 属于方法2。
2、样本均值和样本方差矩阵


3、PCA


3.1 最大投影方差

3.2 最小重构距离

4、Python实现
"""
    -*- coding: utf-8 -*-
    @ Time     : 2021/8/15  22:19
    @ Author   : Raymon]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[感知机（手写原理）及其Python实现]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Ray_mond_/article/details/119550152</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Ray_mond_/article/details/119550152</guid><author>Ray_mond_</author><pubDate>Tue, 10 Aug 2021 00:22:54 +0800</pubDate><description><![CDATA[原理

特别注意的是，感知机只适用于二分类。
Python 实现
"""
    -*- coding: utf-8 -*-
    @ Time     : 2021/8/9  22:10
    @ Author   : Raymond
    @ Email    : wanght2316@163.com
    @ Editor   : Pycharm
"""

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

data = [[1, 4], []]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Linux基础操作（通用）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Ray_mond_/article/details/119152497</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Ray_mond_/article/details/119152497</guid><author>Ray_mond_</author><pubDate>Thu, 29 Jul 2021 22:40:42 +0800</pubDate><description><![CDATA[文件和目录常用命令
在Linux中，这里的命令共有6个，如下表：




命令
功能




ls
列出当前路径的文件夹和文件


pwd
打印当前路径


cd [目录]
切换到指定路径


touch [文件名]
创建新文件


mkdir [目录名]
创建目录（文件夹）


rm [文件名]
删除指定文件


ls
在这里，我们做简单叙述：在Linux中，以 . 开头的文件是隐藏文件，若是我们只使用ls，无法将其打印，因此需要加入更多命令。




选项
功能




-a
显示隐藏文件


-l
以]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python数据结构——（6）树及其应用]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Ray_mond_/article/details/118913661</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Ray_mond_/article/details/118913661</guid><author>Ray_mond_</author><pubDate>Mon, 19 Jul 2021 22:48:08 +0800</pubDate><description><![CDATA[树的概念
相较于之前说明的栈、队列、表等线性结构，本次说明的“树”是一种非线性结构。树的结构被分成三部分：根、枝和叶。树当中有很多概念，在这里我们列表说明。




定义
说明




节点 Node
每个节点都有名称，每个节点还可以保存数据


边 Edge
边具有出入方向，父节点到子节点，子节点到父节点不一样


根 Root
唯一一个没有入边的节点


路径 path
一个节点到根节点，由边依次连接在一起的节点的“有序列表”


子节点 Children / 父节点 parent
这两个概念是相互的，]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python数据结构——（5）查找与排序]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Ray_mond_/article/details/118738561</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Ray_mond_/article/details/118738561</guid><author>Ray_mond_</author><pubDate>Wed, 14 Jul 2021 23:15:22 +0800</pubDate><description><![CDATA[查找

顺序查找
顺序查找，就是从列表List[0]开始，逐个比对item与List[n]的大小，直到找到item。找不到则返回False。

无序表实现代码：
# 无序表查找
def seqentialSearch(alist, item):
    pos = 0
    found = False
    
    while pos &lt; len(alist) and not found:
        if alist[pos] == item:
            found = Tr]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python数据结构——（4）递归及其应用]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Ray_mond_/article/details/118711492</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Ray_mond_/article/details/118711492</guid><author>Ray_mond_</author><pubDate>Tue, 13 Jul 2021 22:48:05 +0800</pubDate><description><![CDATA[递归概念
递归（recursion）:就是将问题分解为规模更小的相同的问题。
特征：在算法流程中调用自身，不用for、while循环。
举个简单的例子，计算 1+3+5+7+9。

上式可以写成：(1+(3+(5+(7+9))))，总结如下： 数列的和 = 首个数 + 余下数列的和

用代码表示如下：
def listsum(numlist):
	if len(numlist) == 1:
		return numlist[0]
	else:
		return numlist[0] + listsum(nu]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python数据结构——（3）表及其应用]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Ray_mond_/article/details/118584805</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Ray_mond_/article/details/118584805</guid><author>Ray_mond_</author><pubDate>Fri, 09 Jul 2021 22:41:47 +0800</pubDate><description><![CDATA[表，分为无序表和有序表。
无序表

无序表概念：数据项按照相对位置存在的数据列表，跟数据的大小无关。
例如：[21, 44, 5, 65, 32]

在Python中，无序表的数据结构完全可以用Python本身的List表示。list的方法和功能如下：




方法
功能




.append(item)
将item插入到列表最后


.index(item)
返回item在列表中的位置


.insert(pos, item)
在列表中pos的位置插入item


.pop()
移除列表中的最后一个元素]]></description><category></category></item></channel></rss>