访客统计Inject：Vercount替代Busuanzi
这周发现进入网站，刷新状态竟然持续了一分多钟，以为是新做完的Music页的特效显示太花里胡哨拖垮了加载，打开后台查看pending情况发现原来是不蒜子资源请求失败了，触发了一分钟的超时。
不蒜子那么多年来作为访客统计的利器，在近年缺点也渐渐显露，尤其是在网络方面，例如不能统计科学上网环境访问、高频的502失败等，而恰巧本站访客基本来自谷歌收录（某度、某狗引擎实在过度拉跨，在本站上线的三个月就被谷歌收录，对比向某度主动推送url后一个月后才收录，某度起大早赶晚集的行事作风的确声名在外，也籍着这个机会，不得不作出一些新尝试了。
查阅了一些博客，恰好有一个名为vercount比较新的项目对标不蒜子，而且兼容相同的span标签、支持全球CDN、ip访客计数实测比不蒜子还要精确，唯一不足的是这是个为爱发电的公益项目，可能不知道未来哪天就挂了。因此记录下这篇文章，希望更多的博客自建者考虑使用vercount替代busuanzi。
其目前支持span标签或者React框架：
项目地址：https://github.com/EvanNotFound/vercount
官方地址：https ...
读书笔记：Effective Modern C++
在读了大半本Effective
C++时，受益于其中许多代码规则，虽说不能让coding能力突飞猛进，至少你会开始对代码安全性有所思考，对任何开始接触C++具体项目的人，这都是一本首推的书。但对2025年的今天来说，仍然使用boost库的智能指针举例的00年代的书还是略显落后。庆幸的是，同作者Scott
Meyers也意识到这个问题，在10年前出版了包含C++ 11/14特性的《Effetive
Modern C++》，虽然C++
17/20甚至26已经开始进入快车道，但对大多数场景C++11和14的影响绝不能称为老旧。
译文项目来自EffectiveModernCpp_CN，持续更新。
第一章 类型推导
条款01：理解模板类型推导
决定读Effective Modern
C++的另外一个原因也来自条款一，大半年前我看了几篇模板编程和类型萃取的资料，写下了一篇文章：C++
Generic
Programming：SFINAF与类型萃取，其中有不少当时也不敢肯定的结论，完全是通过一些零碎的demo总结出来的，但竟然在这本书的第一章的第一节得到印证，缘分也好，伏笔也罢 ...
深入理解计算机系统CMU-15213 CSAPP（四）：AttackLab
很多人经过BombLab后对汇编有一丁点暂时性阴影，从而看到其他博客的AttackLab汇编分析有点望而却步，但其实AttackLab并不涉及太大规模的汇编理解，只要对函数栈帧有一些理解，前面的题还是容易理解和解决的。
x86-64函数栈、调用与返回
x86-64函数栈的栈帧分布应该类似： 12345678910111213141516高地址（栈底）+----------------------------+ | 参数N（从右到左） | ← push 时先推入最后一个参数| ... || 参数2 || 参数1 |+----------------------------+| 返回地址（由 call 指令压栈） | ← call func 把返回地址放在这里 +----------------------------+| 上一帧的 %rbp（调用者的） | ← 被 push %ebp 保存+------ ...
深入理解计算机系统CMU-15213 CSAPP（三）：BombLab暨GDB调试
拆弹实验是csapp中比较巧妙的一个实验设计之一，在这个实验中我们会阅读一系列Linux64代码和掌握软件调试的基本工具gdb以及方法，以达成实验目的，总而言之在这个实验中，你的两方面能力会得到基本的培养：
阅读x64_86汇编代码的能力，了解代码意图是解题的前提；
使用gdb的能力，帮助验证你的猜想和获取信息；
在进入BombLab前我们会记录一些必须的x86_64汇编基础和gdb指令基础。
x86_64 Linux寄存器
x86_64架构是比较常用的64位Linux系统指令集，大部分Linux系统的x86_64架构遵循System
V ABI规范，其提供了16个64位的通用寄存器，其用处如下：
rax：函数返回值；
rdi、rsi、rdx、rcx、r8、r9：一般用作六个函数参数寄存器，对应1-6个参数，若有更多的参数会保存于函数栈中；
rsp、rbp：栈指针(指向栈顶)和栈帧基址指针，栈是从高地址向低地址延申；
其余通用寄存器：r10-r15、rbx(常作基址)，用作临时变量存储等；
其中rbx、rbp及r12-r15共六个寄存器是Calle ...
SQLite数据库基础与C++方法
SQLite是最常用的一种轻量级的数据库，占用资源极低，广泛用于嵌入式设备的数据存储，本文介绍了SQLite的编译安装和C++接口基本方法。
环境安装
以MinGW gcc编译为例：在SQLite官网下载合并版本的sqlite源码（如sqlite-amalgamation-3510000.zip），或者直接点击此处下载和解压。
编译C系动态库： 1gcc -shared -O2 -DSQLITE_ENABLE_FTS4 -DSQLITE_ENABLE_JSON1 sqlite3.c -o sqlite3.dll
编译sqlite数据库命令行工具： 1gcc sqlite3.c shell.c -o sqlite3 -ldl -lpthread
基于可执行的sqlite3可以运行cmd环境执行sql命令：
通过.exit和.quit命令退出该环境。
数据类型
SQLite大致支持五种存储类型，分别是：
存储类型
特点
NULL
NULL值存储
INTEGER
带符号整数，根据大小分1、2、3、4、6或8字节 ...
深入理解计算机系统CMU-15213 CSAPP（二）：DataLab
在国庆假期最后一天拾起一下一年前没做完的事情，尝试继续完成CSAPP的Lab，同时每个lab中都会结合原书补充一些细节知识。
实验目的
DataLab主要围绕数据表示设计，涉及到数据的按位运算和浮点数转化等知识，设计者希望我们修改bits.c文件中的函数，使得函数实现相应的目的。此外，每个函数会限制要用的运算符和数量，根据要求完成即可。当完成此节，你会对位运算刮目相看。尤其推荐通过其中的浮点数实验和本文描述了解浮点数存储细节，我相信这是没有之一的最详细和科学的描述。如有不当，欢迎指正。
具体实现
与和非实现异或
根据异或的卡诺图，可知：A^B = (A & ~B) | (~A & B)
而根据与或关系的转换：C | D = ~(~C & ~D)
所以有：A^B = ~(~(A & ~B) & \~(~A & B))
故有： 1234567891011//1/* * bitXor - x^y using only ~ and & * Example: bitXor(4, 5) = 1 * Legal op ...
OpenGL C++记录(二)：基本渲染与着色器
根据LearnOpenGL记录了OpenGL的基本入门，初衷只是想接触一些计算机图形学内容，该系列估计最多只会到坐标变换一节，完整学习可移步原教程。
基本程序
OpenGL的入门打印不再是Hello
World了，其牵扯到比较多的概念，完整的一个基本程序如下，做了很多事情，但是效果上仅仅输出一个空白灰绿框以及打印了OpenGL版本信息。
1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950515253545556575859606162636465666768697071727374#include<glad/glad.h>#include<GLFW/glfw3.h> #include<iostream> // settingsconst unsigned int SCR_WIDTH = 800;const unsigned int SCR_HEIGHT = 600; const unsigned int VIEW ...
OpenGL C++记录(一)：基于MinGw的环境搭建
OpenGL环境搭建
OpenGL（Open Graphics
Library）是一个2D、3D图形渲染库，它实际上并不是一种API，而是一种标准规范，规定了每个接口应该提供什么样的功能，也就是说它不关心内部实际实现，因为不同平台、不同设备上的接口实现总是不一样的，不同的系统、显卡、显卡驱动，都要求按照不同的系统API实现开发所需的对象创建和管理、音视频处理等，对编程者要求较高，因此OpenGL引入了各种库，例如GLUT，SDL，SFML和GLFW等，用于抽象和屏蔽底层的实现差异，实现使用统一的接口调用不同平台API的方法。
也由于OpenGL实现随平台变化的特点，显卡、驱动版本、系统版本都可能导致一些函数失效，或者通过宏支持新的函数功能，因此大多数函数的运行地址是运行期才真正确定，导致OpenGL的函数逻辑需要经过寻找函数指针-绑定对象-创建/操作对象的过程，例如在windows上，需要通过wglGetProcAddress获取函数指针再使用：
1234567// 定义函数原型typedef void (*GL_GENBUFFERS) (GLsizei, GLuint*);/ ...
设计模式(四)：组合模式、责任链模式、策略模式
组合模式(Composite Pattern)
当集体对象和单一对象有功能上的相似时，使用组合模式可以为集体和单一对象提供统一的操作接口，例如文件系统，对文件夹和文件的操作，删除文件夹实际上是对文件夹中的文件进行删除；这种情况下使用组合模式有若干优点：
提供统一的操作，减少代码量；
树形的管理架构，除了文件系统，很多系统的组织与此类似，例如公司、军队等组织的管理系统；
易于扩展（开闭原则，对扩展开放，对修改封闭），一是能够容下多个层级关系，而无需每层独立一个类管理；二是添加层级和操作对象，都只要增加非叶子层级或者叶子、非叶子的操作接口即可。
组织模式将类结构组织成树形的架构，单一的对象称为叶子对象，由单一对象组成的集体对象称为组件或者容器，单一对象之下没有对象，组件对象之下可以是更细分的组件对象，也可以是某单一对象，其中抽象类定义了叶子对象和组件的类似特性，将组织架构中最大的组件定义为根，模拟一个组件模式的军队架构组织如下：
12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940 ...
矩阵求导
函数与变元(自变量)
标量函数f
标量函数的自变量可以是标量、向量和矩阵。常见的函数形式以标量形式给出：
但仅使用标量方程不足以方便描述各种数学关系，所以拓展成向量和矩阵方程的形式：
向量形式：假设(列向量)，由二次型分解知
矩阵形式：假设，有：
向量函数
向量函数的自变量同样可以分成标量、向量和矩阵。
标量作自变量：
向量作自变量：
矩阵作自变量：
矩阵函数F
矩阵函数的自变量同样可以分成标量、向量和矩阵。
标量自变量：
向量自变量：
矩阵自变量：
分子布局与分母布局
向量、矩阵这种多维变量互相求导，元素的个数实际上是确定的，关键是如何进行元素排列，主要是讨论分子布局和分母布局。
总结了几个结论：
分母和分子布局的本质就是由谁的维度来决定行数。分母布局下，假如分母是m维向量，那么结果就是m行，假如分母是m×n矩阵，那么结果就是mn行，分子布局同理；
标量函数求导，使用的是分母布局(分母可能是向量、矩阵，维度较高)；
向量、矩阵函数对标量求导，使用的是分子布局(分子为向量、矩阵，维度较高)；
向量对向量求导，没有断论 ...