Xiaonai

关于某位神奇的女生

Sun, 14 Jun 2026 00:00:00 GMT

前言#

由于最近在弄周报网站，基本上没怎么关心博客。本篇内容主要讲述在我的周报上周三记录的真实故事。网站已做英文版国际化，不用担心语言问题。

一、大数据比赛的”神奇”经历#

1.1 初遇#

大数据比赛从150人中选出了4人，有幸我也在其中。最让我震惊的是，比赛队伍中居然有一个女生——毕竟我很少见到对计算机感兴趣的女生。

随后我们被拉去提前学习 Python、MySQL、Scala 等大数据相关知识，并且需要定时提交学习内容。

1.2 “复制粘贴式”学习#

结果她，把教学网站上的代码直接复制粘贴了一遍交上去，声称是自己学的。当时我还没太在意，但心中不禁疑惑：如果不想学，为什么不一开始就退出呢？

1.3 神奇的思维模式#

她学代码的逻辑非常奇特，可以说是一种”过拟合”行为：

老师（看见有木镐）：同学们，木镐可以挖掉石头
正常人：镐子能挖掉石头
她：只有木镐能挖掉石头

考试时：

正常人：我看看，有石镐，挖掉十个石头，好了。
她：老师，没有木镐啊

她的思维模式带有强烈的”只有”属性，非常死板，就像机器学习中的过拟合——只认一种东西，无法举一反三。

1.4 令人无语的提问#

她能问出很多让人匪夷所思的问题，例如：

“为什么 int("aa=55") 不行？“（老师明明教过，这是基础，她却不能正确理解，也不知道错在哪）
“为什么虚拟机装系统装到一半强制关机后无法启动？”
要求 AI 用最难的方法解决问题（主动限制 AI 能力）

即便我向老师反映这些问题也没用，她的逻辑似乎带有一种固定缺陷——死板、健忘。

1.5 结局#

不出意外，她最终没能被选上。而我尽力学习搭建大数据环境，虽然效果并不理想。

二、更逆天的后续#

事情结束后，发生了更令人无语的事情——“我”被解决了。

因为我反映了她的问题，结果给提出问题的人(也就是我)“解决”了。毕竟，解决她这种死板的学习思维可能需要两年，但把我解决只需要2分钟……

三、工作室的”迷惑”行为#

3.1 值班风波#

工作室要求值班，她却不去。

有一次三人一起值班（终于轮到她了），她居然叫另外两人别去，这样她就能连续两周不用值班，让别人替她去。

3.2 “手机学习”大法#

去工作室学习，她不带电脑，只带手机，声称在手机上学习。先不论她大部分时间在刷视频，就算她真的学了3小时，事后问她学了什么，她一问三不知。

这件事我本来不知道，因为那天我的笔记本因为输入法问题卡死，重启也修不好，叫她用电脑帮我，我才发现她不带电脑学习。

3.3 队长的”副业”#

工作室分了两队带领不同的计算机比赛，她身为队长，却不来工作室和队员一起学习，反而热衷于参加各种活动：

党支部
班长组
大数据社团

总之，除了正事，你几乎能在所有地方看到她。问她就说”在宿舍学习”，但既然宁可在宿舍学习，为何不来工作室和队员一起讨论项目？

据她的队员反映，她基本不和队友交流，到底学了什么，无人知晓。

3.4 PPT 事件#

她声称自己没技术，只负责 PPT。我们暂且不提她用 AI 生成 PPT 需要多大功夫，结果她连 AI 生成 PPT 都不会。

最离谱的是，项目快要提交时，就差她的 PPT。她居然打电话给正在游乐园玩的队友，让队友帮她做 PPT。队友为了团队荣誉，不得不中途返回学校帮忙，原本愉快的游玩泡汤了。

四、“混奖”心理分析#

从这些事情可以看出，她的行为模式非常清晰：

只要她踏的船多，翻一个就翻呗，换一个
只要她加的比赛多，这个没拿奖就换一个继续混呗

总有一个比赛会遇到几个”通天代”，让她拖不下去。抱着这种心理，大数据比赛中的行为也就一目了然了——她只是在混奖，而不是在学习。

最后的”压垮骆驼”#

后来她接手大数据环境搭建任务，两个月了连三台 Linux 虚拟机集群都没搭建出来。我把所有教程都给了她，能教的都教了，但她不问不学。

最后几个月过去了，她居然问我”是不是还是我帮她搭建”。

如果这样的话，我一个人承担自己的模块，还要负责她那部分任务，她什么都不用干，只需要在一边纯看——那比赛放个花瓶上去有什么意义？

结语#

或许在现实中，我们都遇到过类似的人。欢迎在评论区留言讨论。

在Rocky Linux上安装Docker

Fri, 12 Jun 2026 00:00:00 GMT

前言#

Rocky Linux 是一个企业级的开源 Linux 发行版，由 Gregory Kurtzer 于 2021 年创立。它诞生于 CentOS 项目转向 CentOS Stream 之后，旨在成为 CentOS 的完全兼容替代品，提供与 Red Hat Enterprise Linux (RHEL) 二进制兼容的稳定服务器环境。Rocky Linux 由 Rocky Enterprise Software Foundation (RESF) 维护，采用社区驱动的方式开发，完全免费且开源，继承了 RHEL 的稳定性和可靠性，非常适合生产环境使用。

主要是，这个相当于免费红帽，所以我一直在用这个

话不多说，教学开始！

1. 安装 EPEL 仓库#

Terminal window

1
sudo dnf install epel-release -y

2. 安装 Docker 运行所需工具#

启用 CRB 仓库：

Terminal window

1
sudo dnf config-manager --set-enabled crb

安装 Docker 运行所需依赖：

Terminal window

1
sudo dnf install -y yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2

依赖包	说明
`yum-utils`	提供 yum/dnf 扩展工具
`device-mapper-persistent-data`	Docker 存储相关依赖
`lvm2`	逻辑卷管理支持

3. 添加 Docker 官方仓库#

添加 Docker CE 软件源：

Terminal window

1
sudo dnf config-manager --add-repo https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo

验证仓库是否添加成功：

Terminal window

1
sudo dnf repolist | grep docker

4. 安装 Docker#

安装 Docker CE 及相关组件：

Terminal window

1
sudo dnf install docker-ce docker-ce-cli containerd.io -y

组件	说明
`docker-ce`	Docker 服务端
`docker-ce-cli`	Docker 命令行工具
`containerd.io`	容器运行时

5. 启动 Docker 服务#

启动 Docker：

Terminal window

1
sudo systemctl start docker

查看 Docker 运行状态：

Terminal window

1
systemctl status docker

6. 配置 Docker 代理#

由于拉取 Docker Hub 镜像可能速度较慢，因此需要配置代理。

Note

这里只做教程，不提供代理工具

创建 Docker 服务配置目录：

Terminal window

1
sudo mkdir -p /etc/systemd/system/docker.service.d

创建代理配置文件：

Terminal window

1
sudo tee /etc/systemd/system/docker.service.d/proxy.conf <<-'EOF'
2
[Service]
3
Environment="HTTP_PROXY=http://127.0.0.1:7890"
4
Environment="HTTPS_PROXY=http://127.0.0.1:7890"
5
Environment="NO_PROXY=localhost,127.0.0.1"
6
EOF

重新加载 systemd 配置并重启 Docker：

Terminal window

1
sudo systemctl daemon-reexec
2
sudo systemctl restart docker

7. 测试 Docker 镜像拉取#

搜索 Ubuntu 镜像：

Terminal window

1
sudo docker search ubuntu

拉取 Ubuntu 最新版本：

Terminal window

1
sudo docker pull ubuntu:latest

查看本地镜像：

Terminal window

1
sudo docker images

输出示例：

1
REPOSITORY   TAG       IMAGE ID       SIZE
2
ubuntu       latest    xxxxxxxxxxxx   xxMB

8. 创建与管理容器#

8.1 创建容器#

创建第一个 Ubuntu 容器：

Terminal window

1
sudo docker run -it --name ubuntu1 ubuntu:latest bash

创建多个测试节点：

Terminal window

1
sudo docker run -it --name ubuntu2 ubuntu:latest bash
2
sudo docker run -it --name ubuntu3 ubuntu:latest bash

参数说明：

参数	说明
`-i`	保持交互输入
`-t`	分配终端
`--name`	指定容器名称
`bash`	进入容器终端

8.2 管理容器#

查看已有容器：

Terminal window

1
sudo docker ps -a

停止容器：

Terminal window

1
sudo docker stop <容器名>

删除容器：

Terminal window

1
sudo docker rm <容器名>

启动已存在的容器：

Terminal window

1
sudo docker start ubuntu1

进入已启动的容器：

Terminal window

1
sudo docker exec -it ubuntu1 bash

9. Ubuntu 容器内部安装网络工具#

进入容器后，更新软件源并安装网络工具：

Terminal window

1
apt update && apt install -y iproute2 net-tools

安装后可使用以下命令：

命令	说明
`ip addr`	查看 IP 地址
`ifconfig`	查看网络配置

10. 验证 Docker#

查看运行中的容器：

Terminal window

1
sudo docker ps

查看全部容器（含已停止）：

Terminal window

1
sudo docker ps -a

查看 Docker 系统信息：

Terminal window

1
docker info

至此，Docker 环境部署完成！ 🎉

译站 - 一款轻量好用的 AI 翻译工具

Mon, 11 May 2026 00:00:00 GMT

工具简介#

今天给大家推荐一款轻量好用的翻译工具——译站。

译站是一款集合了多种 AI 翻译引擎的开源应用，体积小巧、专注翻译，支持多模型结果对比。其源代码已在 GitHub 开源，欢迎前往 Transtation-KMP 仓库查看。

本地部署腾讯 Hy-MT1.5-1.8B-1.25bit 模型#

最近腾讯开源了 Hy-MT1.5-1.8B-1.25bit 翻译模型，仅需 400MB+ 存储空间，翻译效果却非常出色。由于是本地模型，无需联网、完全免费。

步骤一：下载应用#

前往译站官网下载 Android 安装包。

步骤二：下载模型文件#

在魔搭社区模型页面下载 Hy-MT1.5-1.8B-1.25bit.gguf 文件：

要下载的模型文件

💡 提示：下载完成后，建议将模型文件移动到易于查找的目录。

步骤三：配置模型#

打开译站应用，点击 「设置引擎」

设置引擎
进入 「模型设置」

模型设置
点击右上角 「+」 添加本地模型

点击加号
在文件选择器中找到并选中下载的 .gguf 模型文件

选择文件
确认并启用该模型

✅ 更新提示：新版本已支持在「模型管理」界面直接下载 Hy-MT1.5-1.8B-1.25bit 模型。如需使用其他 GGUF 格式模型，仍可按上述步骤手动加载。

效果展示#

输入测试文本：

We are attempting to survive our time so we may live into yours

翻译结果：

翻译结果

译站让高质量的本地 AI 翻译变得简单可及，推荐有翻译需求的朋友尝试！

初次认识MongoDB

Sun, 26 Apr 2026 00:00:00 GMT

🚀 为什么要学习 MongoDB？#

自了解了MySQL之后，知道了关系型数据库和非关系型数据库，由于近几天知道了MongoDB，也是非关系型数据库，所以想了解学习一下。其实也因为老师说后面会教非关系型数据库，最近不教，还在学MySQL，所以打算自学了解一下

第一步：下载与安装#

首先，我们需要下载 MongoDB 的安装包：

📥 MongoDB Community 下载地址

小提醒#

选择与你的操作系统匹配的版本
安装过程中记得勾选 MongoDB Compass（图形化管理工具）
安装完成后，MongoDB 服务会自动启动

安装完成后，启动 MongoDB Compass，连接到本地的 MongoDB 数据库。

Compass 连接 MongoDB

💡 小技巧：如果连接失败，检查一下 MongoDB 服务是否正在运行哦！

第二步：创建数据库#

连接成功后，界面如下图所示。点击按钮开始创建新数据库：

Compass 创建数据库

在弹出的对话框中填写：

Database Name：输入数据库名称，例如 test1
Collection Name：输入集合名称，例如 user

Compass 创建集合

概念小课堂#

数据库（Database）：相当于一个容器，用来存放多个集合
集合（Collection）：相当于MySQL中的表，用来存放文档
文档（Document）：相当于MySQL中的行当然理解成值也行

第三步：插入数据#

创建完成后，点击 “Insert Document” 按钮，开始插入单条数据：

Compass 插入数据

数据示例#

在 JSON 编辑器中输入如下内容：

Compass 插入示例

1
{
2
  "name": "张三",
3
  "age": 25,
4
  "email": "zhangsan@example.com",
5
  "hobbies": ["篮球", "游泳", "编程"],
6
  "address": {
7
    "city": "北京",
8
    "district": "朝阳区"
9
  }
10
}

⚠️ 警告：如上图所示，把文本粘贴到正确的位置的时候，记得干掉上边例子两边最边缘的{}干掉，否则会报错。因为正确写值的地方在下面一点，总之不会的话，参考上面的图即可。

最后，点击 “Insert” 按钮完成插入：

Compass 最终结果

数据结构特点#

嵌套结构：可以直接存储嵌套的 JSON 对象
数组支持：可以直接存储数组类型的数据
动态字段：同一集合中的文档可以有不同的字段

✅ 后面的学习打算#

会持续性的学习MongoDB，了解更多的功能和场景。
分享更多心得
学好C/C++

如果你在操作过程中遇到任何问题，或者有任何疑问，欢迎在评论区留言交流。祝你学习愉快！

编译FTXUI库

Fri, 24 Apr 2026 00:00:00 GMT

最近发现了一个很有意思的 C++ 库——FTXUI，它能让控制台程序变得不再单调，可以做出漂亮的 TUI（终端用户界面）。

折腾了一整天终于成功编译，踩了不少坑，记录一下完整过程，希望能帮到有需要的人。

环境准备#

在开始之前，请确保你的电脑已经安装了以下工具：

工具	版本要求	下载链接
Windows 系统	任意版本	-
Visual Studio	2019 / 2022 / 2026	官网下载
Git	最新版	官网下载
一个正常的脑子	必备	自备

💡 我使用的是 VS2026，但 VS2019 或 VS2022 也完全适用，步骤是一样的。

拉取项目源码#

首先，我们需要从 GitHub 拉取 FTXUI 的源代码。

⚠️ 重要提示：一定要拉取指定版本的分支，不要拉 main 分支！

main 分支是开发分支，直接用cmake编译会报些奇奇怪怪的错误。(别问我咋知道的，问就是一天)

Terminal window

1
git clone --branch v6.1.9 https://github.com/ArthurSonzogni/FTXUI.git

创建编译目录#

进入项目目录，并创建用于存放编译结果的文件夹：

Terminal window

1
cd FTXUI
2

3
# 创建 64 位编译目录
4
mkdir build_x64
5

6
# 创建 32 位编译目录（可选）
7
mkdir build_x32

打开 VS 开发者命令行#

这是关键步骤！不要用普通的 CMD 或 PowerShell。

按 Win + S 打开 Windows 搜索
搜索 “x64 Native Tools Command Prompt for VS”（编译 64 位）
或搜索 “x86 Native Tools Command Prompt for VS”（编译 32 位）
右键选择 “以管理员身份运行”

开始编译#

编译 64 位版本#

在打开的 VS 开发者命令行中执行：

Terminal window

1
# 进入 64 位编译目录
2
cd your_path\FTXUI\build_x64
3

4
# 生成项目文件
5
cmake .. -A x64
6

7
# 编译 Debug 版本
8
cmake --build . --config Debug
9

10
# 编译 Release 版本
11
cmake --build . --config Release

编译 32 位版本#

如果需要 32 位版本，打开 x86 Native Tools Command Prompt：

Terminal window

1
# 进入 32 位编译目录
2
cd your_path\FTXUI\build_x32
3

4
# 生成项目文件
5
cmake .. -A Win32
6

7
# 编译 Debug 版本
8
cmake --build . --config Debug
9

10
# 编译 Release 版本
11
cmake --build . --config Release

获取编译结果#

编译完成后，你可以在以下目录找到生成的库文件：

1
FTXUI/
2
├── build_x64/
3
│   ├── Debug/          # Debug 版本的库文件
4
│   └── Release/        # Release 版本的库文件
5
└── build_x32/
6
    ├── Debug/          # Debug 版本的库文件
7
    └── Release/        # Release 版本的库文件

在你的项目中使用#

编译完成后，在你的 C++ 项目中使用 FTXUI：

包含头文件：将 FTXUI 的 include 目录添加到你的项目包含路径
链接库文件：将编译好的 .lib 文件添加到链接器输入中
复制 DLL：如果使用动态库，将 .dll 文件放到可执行文件同级目录

常见问题#

Q: 提示 “cmake 不是内部或外部命令”？

A: 确保你打开的是 VS 开发者命令行，不是普通 CMD。

Q: 编译报错，提示找不到某些头文件？

A: 检查是否拉取的不是 main 分支。

Q: 编译成功但运行时报错？

A: 检查 Debug/Release 版本是否匹配，以及运行时库设置是否一致。

总结#

FTXUI 是一个非常棒的 TUI 库，虽然编译过程有点折腾，但效果真的很棒的诶。如果你也想让控制台程序变得高大上，强烈推荐试试

有任何问题欢迎在评论区留言交流

开启评论系统

Tue, 21 Apr 2026 00:00:00 GMT

为什么要开启评论系统？#

博客不仅是个人记录和分享的平台，也是与读者交流的桥梁。开启评论系统可以：

与读者建立互动，了解大家的想法和反馈
收集建议和意见，不断改进博客内容
形成良好的社区氛围，让博客更有生命力
记录下每一次有价值的讨论

部署过程#

部署 Twikoo 的过程大致如下：

申请 MongoDB Atlas 账号：创建免费集群，获取数据库连接字符串
Fork Twikoo Netlify 仓库：在 GitHub 上 fork twikoojs/twikoo-netlify 项目
部署到 Netlify：导入项目，添加环境变量（MONGODB_URI）
配置博客：在 commentConfig.ts 中设置 Twikoo 相关参数

详细的部署文档可以参考：Twikoo 官方文档 - Netlify 部署

使用方法#

现在你可以在每篇文章下方看到评论区，使用方法很简单：

在评论框中输入你的想法或问题
填写昵称和邮箱（邮箱不会公开）
点击发布按钮，即可完成评论
你也可以对其他评论进行回复或点赞

期待你的反馈#

评论系统已经正式启用，我非常期待听到你的声音：

对博客内容有什么建议
有什么技术问题想讨论
或者只是打个招呼，交个朋友

无论是什么，都欢迎在评论区留言。你的每一条评论都是对我最大的鼓励和支持

第一篇博客文章

Fri, 03 Apr 2026 00:00:00 GMT

你好呀#

欢迎来到我的博客，这是我的第一篇博客文章，终于把属于自己的博客搭建好了（虽然挺麻烦的）

为什么想建博客#

其实想做个人博客很久了，主要有这些原因：

想有一个地方记录自己的学习和生活
分享一些技术心得和踩过的坑
认识更多志同道合的朋友
折腾有意思的新东西
看见别人搭建过个人博客，想自己也试一试

未来计划#

这里以后会更新这些内容：

技术学习笔记和教程
生活日常和感悟
一些有意思的项目分享

悟已往之不谏，知来者之可追。过去的已经无法挽回，未来的还可以努力追求。

试一下 Markdown 功能#

代码块#

1
// 打个招呼
2
#include <iostream>
3
int main() {
4
    std::cout << "欢迎来到我的博客！" << std::endl;
5
    return 0;
6
}

表格(列出我的打算)#

项目	进度	备注
博客搭建	✅ 完成	Firefly主题真好看
文章更新	⏳ 进行中	努力产出中…
功能优化	📝 规划中	慢慢折腾

💬 最后#

希望以后能坚持更新，在这里留下自己成长的足迹。如果你也喜欢我的内容，欢迎常来逛逛。

本文写于 2026年4月3日，一个普通但有纪念意义的日子