huhu's Blog

[运维] - Ansible / Ansible AWX安装和使用

发表于 2020-04-24 更新于 2024-09-23 分类于运维
本文字数： 27k 阅读时长 ≈ 24 分钟

[学习笔记] - 数据库系统

发表于 2020-03-24 更新于 2024-09-23 分类于学习笔记
本文字数： 45k 阅读时长 ≈ 41 分钟

Everything Over DB

            graph LR
            离散数学-->数据结构;
数据结构--内存中操作-->数据库系统;
离散数学--应用-->数据库系统;

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[CI/CD] - 利用Gitea Drone CI实现Hexo的自动交付

发表于 2020-03-04 更新于 2024-09-23 分类于运维
本文字数： 12k 阅读时长 ≈ 11 分钟

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[Flutter] - Clean Architecture

发表于 2020-01-04 更新于 2024-09-23 分类于移动开发
本文字数： 3.1k 阅读时长 ≈ 3 分钟

本文通过Flutter进行Clean Code的学习，也就是软件构建里面被前人总结出来的经验。

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[学习笔记] - 代数基础

发表于 2019-12-10 更新于 2024-09-23 分类于数学
本文字数： 16k 阅读时长 ≈ 15 分钟

代数结构

代数，就是代替数。

代数运算

代数运算：称映射 $\circ: A \times B \rightarrow D$ 为 $A \times B$ 到 $D$ 的一个代数运算，记作 $a \circ b$
二元运算：由 $A \times A$ 到 $A$ 的一个代数运算 $\circ$ 称为 $A$ 上的一个二元运算，此时称 $(A, \circ)$ 是一个代数结构

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[学习笔记] - MongoDB

发表于 2019-12-01 更新于 2024-09-23 分类于学习笔记
本文字数： 27k 阅读时长 ≈ 25 分钟

NoSQL

非关系型的数据库。NoSQL有时也称作Not Only SQL的缩写

MongoDB

MongoDB是一个通用的，基于文档的，基于分布式文件存储的开源数据库系统。

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[学习笔记] - 向量·矩阵的微分

发表于 2019-11-19 更新于 2024-09-23 分类于数学
本文字数： 13k 阅读时长 ≈ 12 分钟

涉及矩阵和向量的求导可以分为五大类别

标量对矩阵
标量对向量
向量对标量
向量对向量
矩阵对标量

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[学习笔记] - Node.js

发表于 2019-11-18 更新于 2024-09-23 分类于学习笔记
本文字数： 2.1k 阅读时长 ≈ 2 分钟

Node.js是个神奇的东西，当初通过python的爬虫学习到了JavaScrip（爬虫的本质就是JS），但是到最近Node.js的出现越来越频繁，本身JavaScrip的大量使用也间接导致了Node.js的大量使用，于是回到当年遇见JavaScrip就不会爬虫的那时，是时候把Node.js过一遍了。

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[学习笔记] - 线性规划

发表于 2019-11-11 更新于 2024-09-23 分类于学习笔记
本文字数： 29k 阅读时长 ≈ 26 分钟

线性规划（LP）

\begin{aligned} min &\qquad c_1x_1 + \cdot + c_nx_n & \\ s.t. &\qquad a_{11}x_1 + \cdots + a_{1n}x_n \leq b_1 \\ &\qquad a_{m1}x_1 + \cdot + a_{mm}x_n \leq b_{m} \\ &\qquad x_1, \cdots, x_n \geq 0 \end{aligned}

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[数理统计] - 方差分析

发表于 2019-11-05 更新于 2024-09-23 分类于数理统计
本文字数： 12k 阅读时长 ≈ 11 分钟

方差来源	平方和	自由度	均方和	F比值	p值
因素A	$S_A$	$s - 1$	$\overline{S}_A = \frac{S_A}{s - 1}$	$F = \frac{\overline{S}_A}{\overline{S}_E }$	$p(A)$
误差	$S_E$	$n - s$	$\overline{S}_E = \frac{S_E}{n - s}$	-	-
总和	$S_T$	$n-1$	-	-	-

项目	平方和	自由度	均方和	F比值	p值
因素A	$S_A$	$r - 1$	$\overline{S}_A = \frac{S_A}{s - 1}$	$F_A = \frac{\overline{S}_A}{\overline{S}_E }$	$p(A)$
因素B	$S_B$	$s - 1$	$\overline{S}_B = \frac{S_B}{s - 1}$	$F_B = \frac{\overline{S}_B}{\overline{S}_E }$	$p(B)$
交互作用	$S_{A\times B}$	$(r - 1)(s - 1)$	$\overline{S}_{A\times B} = \frac{S_{A\times B}}{(r-1)(s - 1)}$	$F_A = \frac{\overline{S}_{A\times B}}{\overline{S}_E }$	$p(AB)$
误差	$S_E$	$rs(t - 1)$	$\overline{S}_E = \frac{S_E}{rs(t - 1)}$	-	-
总和	$S_T$	$rst - 1$	-	-	-

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