前往世界。

SSR 安裝 (Ubuntu 16.04)

以下使用 秋水逸冰 撰写的一键脚本 Shadowsocks 一键安装脚本（四合一）

• 使用 root 用户执行

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  wget --no-check-certificate -O shadowsocks-all.sh https://raw.githubusercontent.com/teddysun/shadowsocks_install/master/shadowsocks-all.sh chmod +x shadowsocks-all.sh ./shadowsocks-all.sh 2>&1 | tee shadowsocks-all.log

选择安装 SSR，配置按照以下推荐方案选择

• 避免被GFW 封锁
  - 端口 : 不要使用 80,443 等常見端口，避免被主動探測是否有正常網頁服務在運作
  - 加密 : none
  - 協議 : auth_chain_a
  - 混淆 : plain

auth_chain_a 自带加密，故不需要二次加密
若非遭到 QoS 或是网络出口对对外流量限制较严格(只放行网页流量)，不需要开启混淆

• 混淆流量躲避网络出口 QoS 用
  - 端口 : 推荐443
  - 加密 : none
  - 協議 : auth_chain_a 或是 chain_b,c,d 後者封包分布大小更加規整，避免遭到分析，根据客户端所支持的种类做选择
  - 混淆 : tls1.2_ticket_auth

BBR

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wget -N --no-check-certificate "https://raw.githubusercontent.com/chiakge/Linux-NetSpeed/master/tcp.sh"&& chmod +x tcp.sh && ./tcp.sh

谈一些在编译时遇见的问题与语法笔记。

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Java Data Base Connection。

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来了来了我们可亲可爱的朋友MNIST~

作为一个超级初级的手写数字数据集，含有60k个全损低清图像作为训练集，10k个作为验证集。每个图像是(28,28,1)范围在[0,255]的整数数字灰阶图像，数字越大代表笔迹越重，即黑底白字。

介于MNIST的特性，想来试试FC和CNN之间的区别，当然训练速度仅供参考，模型不同怎么恋爱？我这个小1060也带不动两位巨佬神仙打架。

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你是谁？

死的差不多的常见雄性大学僧，帝都艰难生存中。

学了半天Deep Learning发现太难了，转去肝Graphic Language，少有地扯扯前后端。听闻Rust好用，熟悉语法中。

电波系废人生活，在补番与打游戏的日子中随缘画画敲代码。

这里是？

调制沙雕，改变饮料……的好去处。

技术性博客大致分为两类，一类是笔记，一类是文章。笔记充满了个人胡思乱想，未经整理混淆在一起，应该只有作者本人看得懂。而如若要撰写一篇文章，不仅要考虑逻辑结构、词法语法，还要尽可能对每一个细节作出解释，以便使不同技术水平的读者能够接受，不必频繁脱开文章去查阅其他资料。

然后这里的文章主要以笔记为主（逃），但同样的以往的文章也被搬上来了，望客官尽兴。

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企划与轮子

• Nekonazo 0 : socket.ioで上手
• Shapestest : C++ lib linking
• Tiny Rouge via Rust : about tcod library

前文

将hexo部署在了vps上，使用nodejs执行$ hexo s以维持生态，猛然发现以这种方式操作，写完稿子还要本地push然后远端pull两次操作，还得处理图床，实在是太麻烦了，尤其到扯上插件、主题的部署更是爆炸，再三考虑后还是换Github Page吧。

既然脱离开了nodejs应用的端口占用，老nginx就有机会换上SSL大法。

Hexo 本地部署

在_config.yml中设置好deploy，并关联好ssh-key，以实现直接用$ hexo d来完成同步。

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该文章主要讲述在windows10+vscode下如何构建一个完整的rust编译调试环境，以及过程中可能出现的问题。

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在很长一段时间没有使用git push 后，你的sshkey可能会过期：

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Permission denied(publickey).
fatal: Could not read from remote repository
Please make sure you have the correct access rights and the repository exists.

解决方案：

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Sequential-Module模型

常用层

Dense全连接

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keras.layers.core.Dense(units,
						activation = None,
						use_bias = True,
						kernel_initializer = 'glorot_uniform', 
						bias_initializer = 'zeros',
						kernel_regularizer = None,
						bias_regularizer = None,
						activity_regularizer = None,
						kernel_constraint = None,
						bias_constraint = None)

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分离数据集

train_test_split是交叉验证中常用的函数，功能是从样本中随机的按比例选取train data和test data，形式为：

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X_train,X_test, y_train, y_test = cross_validation.train_test_split(train_data, train_target, test_size=0.4, random_state=0)

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