将多个 srt 文件拼接成一个，找了好多工具，都太重了，自己用 shell 手搓一个。一开始没觉得这个小工具有多么难，以为半天肯定能搞定，结果足足搞了三天。绊倒我的居然是时间字段的拆分和前导零的删除，看看 shell 里有多少种实现方案，以及我为何选择了当前的方案。
设计模式学习（二）：单例模式 作者：Grey 原文地址： 博客园：设计模式学习（二）：单例模式 CSDN：设计模式学习（二）：单例模式 单例模式 单例模式是创建型模式。 单例的定义：“一个类只允许创建唯一一个对象（或者实例），那这个类就是一个单例类，这种设计模式就叫作单例设计模式，简称单例模式。”定
设计模式学习（三）：工厂模式 作者：Grey 原文地址： 博客园：设计模式学习（三）：工厂模式 CSDN：设计模式学习（三）：工厂模式 工厂模式 工厂模式是创建型模式，工厂模式分为：简单工厂，工厂方法和抽象工厂三种类型。 简单工厂 这个模式很简单，比如我们需要制造不同类型的鼠标，我们只需要创建一个鼠
设计模式学习（九）：装饰器模式 作者：Grey 原文地址： 博客园：设计模式学习（九）：装饰器模式 CSDN：设计模式学习（九）：装饰器模式 装饰器模式 装饰器模式是一种结构型模式。 顾名思义，就是对某个方法或者对象进行装饰，举个简单的例子，有个圆形类 Circle，我需要把这个圆形的涂上红色，其实
设计模式学习（十四）：模板方法 作者：Grey 原文地址： 博客园：设计模式学习（十四）：模板方法 CSDN：设计模式学习（十四）：模板方法 模板方法 模板方法是一种行为型模式。 假设我们要实现一个游戏，这个游戏有「初始化」，「启动」，「结束」三个方法，那么可以定义一个游戏的模板： public a
设计模式学习（十五）：策略模式 作者：Grey 原文地址： 博客园：设计模式学习（十五）：策略模式 CSDN：设计模式学习（十五）：策略模式 策略模式 策略模式是一种行为型模式，它定义了一组算法，将每个算法都封装起来，并且使它们之间可以互换。 以实例来说明 假设我们有一个猫类，这个类里面有体重和身高
设计模式学习（十六）：责任链模式 作者：Grey 原文地址： 博客园：设计模式学习（十六）：责任链模式 CSDN：设计模式学习（十六）：责任链模式 责任链模式 责任链模式是一种行为型模式。 举例说明：有一段文本需要过滤一系列敏感字，我们可以通过责任链模式来设计这个功能，假设文本是 scripts H
设计模式学习（二十二）：解释器模式 作者：Grey 原文地址： 博客园：设计模式学习（二十二）：解释器模式 CSDN：设计模式学习（二十二）：解释器模式 解释器模式 解释器模式是一种行为型模式。 解释器模式为某个语言定义它的语法（或者叫文法）表示，并定义一个解释器用来处理这个语法。 一般用于脚本语言
判断二叉树是否为满二叉树 作者：Grey 原文地址： 博客园：判断二叉树是否为满二叉树 CSDN：判断二叉树是否为满二叉树 满二叉树定义 一个二叉树，如果每一个层的结点数都达到最大值，则这个二叉树就是满二叉树。也就是说，如果一个二叉树的层数为K，且结点总数是(2^k) -1 ，则它就是满二叉树。 方
Dijkstra 算法说明与实现 作者：Grey 原文地址： 博客园：Dijkstra 算法说明与实现 CSDN：Dijkstra 算法说明与实现 问题描述 问题：给定出发点，出发点到所有点的距离之和最小是多少？ 注：Dijkstra 算法必须指定一个源点,每个边的权值均为非负数,求这个点到其他所有
Gavvmal springboot 官方文档说明了两种方式，一种使用插件，直接生成docker镜像，但是这需要本地安装docker环境，但是无论用windows还是mac，本地安装docker都感觉不好，太占用资源。 第二种方法，安装Gavvmal，下载相应版本的压缩包，可以把这个压缩版看做一个J
2.5 对序列使用+和* 通常 + 号两侧的序列由相同类型的数据所构成，在拼接的过程中，两个被操作的序列都不会被修改，Python 会新建一个包含同样类型数据的序列来作为拼接的结果 +和*都遵循这个规律，不修改原有的操作对象，而是构建一个全新的序列 l1 = [1,2,3] l2 = [4,5,6]
所谓**数据转置**，就是是将原始数据表格沿着对角线翻折，使原来的行变成新的列，原来的列变成新的行，从而更方便地进行数据分析和处理。 `pandas`中`DataFrame`的转置非常简单，每个`DataFrame`对象都有一个`T`属性，通过这个属性就能得到转置之后的`DataFrame`。下面介
Matplotlib 中有一个很有趣的手绘风格。如果不是特别严肃的分析报告，使用这个风格能给枯燥的数据分析图表带来一些活泼的感觉。 使用手绘风格非常简单，本篇主要手绘风格的效果以及如何配置中文的支持。 1. 中文支持 Matplotlib 的手绘风格默认是不支持中文的，中文在图形中会显示成方格子。如
我们在前面介绍的都是有监督的知识图谱对齐方法，它们都需要需要已经对齐好的实体做为种子（锚点），但是在实际场景下可能并没有那么多种子给我们使用。为了解决这个问题，有许多无监督/自监督的知识图谱对齐方法被提出。其中包括基于GAN的方法，基于对比学习的方法等。他们在不需要事先给定锚点的情况下将来自不同知识图谱实体embeddings映射到一个统一的空间。
一个环境就是帧（frame） 的一个序列，每个帧是包含着一些绑定（bindings） 的表格。这些约束将一些变量名字关联于对应的值（在一个帧内，任何变量至多只有一个绑定）。每个帧还包含一个指针，指向这个帧的外围环境（enclosing environment）。如果由于当前讨论的目的，将相应的帧看做是全局（global） 的，那么它将没有外围环境。一个变量相对于某个特定环境的值，也就是在这一环境中
众所周知，bash命令执行的时候会输出信息，但有时这些信息必须要经过几次处理之后才能得到我们想要的格式，此时应该如何处置？这就牵涉到 管道命令(pipe) 了。管道命令使用的是|这个界定符号。每个管道后面接的第一个数据必定是命令，而且这个命令必须要能够接受标准输出的数据才行，这样的命令才可为管道命令。接下来我们选取grep、sed、awk这三个用于文本处理的管道命令来进行介绍。这三个命令可谓是Li
元语言抽象就是建立新的语言。它在工程设计的所有分支中都扮演着重要的角色，在计算机程序设计领域更是特别重要。因为这个领域中，我们不仅可以设计新的语言，还可以通过构造求值器的方式实现这些语言。对某个程序设计语言的求值器（或者解释器）也是一个过程，在应用于这个语言的一个表达式时，它能够执行求值这个表达式所要求的动作。接下来我们将要讨论如何关于在一些语言的基础上构造新的语言。在这篇博客里，我们将用Pyth
在笔者上一篇文章`《驱动开发：内核枚举进程与线程ObCall回调》`简单介绍了如何枚举系统中已经存在的`进程与线程`回调，本章`LyShark`将通过对象回调实现对进程线程的`句柄`监控，在内核中提供了`ObRegisterCallbacks`回调，使用这个内核`回调`函数，可注册一个`对象`回调，不过目前该函数`只能`监控进程与线程句柄操作，通过监控进程或线程句柄，可实现保护指定进程线程不被终止
本章开始`LyShark`将介绍如何在内核中实现`InlineHook`挂钩这门技术，内核挂钩的第一步需要实现一个动态计算汇编指令长度的功能，该功能可以使用`LDE64`这个反汇编引擎，该引擎小巧简单可以直接在驱动中使用，LDE引擎是`BeaEngine`引擎的一部分，后来让`BeatriX`打包成了一个`ShellCode`代码，并可以通过`typedef`动态指针的方式直接调用功能，本章内容作
