金晖のBlog

《超凡蜘蛛侠》：殊途同归的“救世”理想，与秩序之外的英雄主义 小时候在 CCTV 少儿频道看过无数遍动画版蜘蛛侠，但直到最近完整看完这部《超凡蜘蛛侠》，我才真正感受到这个 IP 的厚度。这不仅是一部超级英雄电影，更是一场关于“如何让世界变得更好”的哲学辩论。 令我印象最深的是，这部电影里其实没有传统意义上纯粹的“反派”。无论是彼得·帕克、格温、康纳博士，还是史黛西局长，他们所有人的动机都指向同一个原点——为了让这个世界更好。然而，正是因为每个人对“好”的定义不同，才激荡出了全片最强烈的戏剧冲突。 一、 三种“好”的世界，与进化的悖论 电影展现了三种截然不同的价值观： 彼得·帕克： 起初是为了复仇，后来转变为打击罪犯的义警。虽然这个转变在剧情上略显突兀，但他代表的是一种朴素的、直接的正义。 史黛西局长： 他代表**“秩序”**。他相信只有体制内的法律和规则才能带给民众和平，因此他排斥蜘蛛侠这种体制外的、不可控的因素。 康纳博士： 他追求**“进化”**。他认为通过基因改造让人类更快、更强、更完美，甚至通过“优胜劣汰”来消除残疾和软弱，就能达成终极的善。 但我对博士的理念持保留态度 ...

不仅仅是童话：在朱迪与尼克的倒影中，看见我们自己 看完《疯狂动物城》，最直观的感受是：这绝不仅仅是一部给孩子看的动画片。它是一面棱镜，各个年龄层的人都能从中折射出不同的感悟。它披着乌托邦的外衣，讲述的却是一个关于成长、偏见、灰色地带以及自我救赎的成人寓言。 一、 黑白与灰色的博弈：朱迪与尼克 电影在角色塑造上最精彩的一笔，在于朱迪（Judy）与尼克（Nick）的互补与救赎。 朱迪象征着一种“毫不妥协的绝对正义”。 这种理念既让她光芒万丈，也让她在现实中显得格格不入。有两个细节令我印象极深：一是在黑帮老大“大先生”家中，面对甚至连警察都忌惮的势力，朱迪没有丝毫退缩，直接威胁大先生。那一刻，她的正义感压倒了恐惧，把旁边的尼克吓得不轻（虽然如果不是她之前无意救了大先生女儿，这在世俗眼光看简直是自寻死路）；二是在绵羊副市长的秘密制毒厂，尼克出于稳妥提议只带走部分解药证据，但朱迪坚持要带走全部。哪怕最后列车爆炸，依然只剩下了尼克手里的那部分。这些看似鲁莽的选择，恰恰立住了朱迪“宁折不弯”的人格——她绝不接受邪恶的一丝存在。 而尼克，则是那个被现实“教育”过的人。 他曾经也怀揣理想，但在童年 ...

名侦探柯南：独眼的残像 看到辛鳖群里的群友在讨论这部电影，我也好久没看过电影了，再加上最近这两个月经历的种种事情让我有了改变，或者说尝试不同的动力和决心。于是我在周六摸鱼的时候，就选好了周日观影的位置。这里吐槽下万达的影院，他妈的选个票一直和我说数据异常，害得我不能看IMAX，最后去了银泰的激光厅。 剧情 首先回顾下剧情吧。事情从十年前的一个抢劫案说起，两个犯罪同伙大胡子和光头，在抢劫商铺的时候弄上了一个运动员女孩的脚，导致了那个女孩运动生涯的终结，最后女孩抑郁跳崖结束了自己的生命。女孩的父亲（一个猎人）和女孩的恋人（一个警察）便在心中埋下了复仇的种子。 大胡子被警察抓住了，光头依然逃之夭夭。彼时日本有个法案，大概内容就是：**犯罪人员供出了同伙的相关信息，便可获得大量减刑。**大胡子最后这么做了，把光头给供了出来，少判了好几年。并且司法人员也帮助大胡子改名换姓，让他换了一个地方生活。 毫无疑问，女孩的父亲、女孩的恋人以及那个光头，都对这样的判决结果非常不满意。 女孩的父亲最后莫名其妙的强行原谅和解了大胡子，我觉得是剧情的一个败笔，不展开说了。 女孩的恋人，也就是那个警察，决定对 ...

记一次成功部署开源云剪贴板的经历 Why 自从上大学以来，我一直都会使用云剪贴板，用来备份或者跨设备传输各种各样的文本。从某个开源的云剪贴板，到ubuntu的云剪贴板，到洛谷的云剪贴板，结果现在不得不一一舍弃。那个开源的云剪贴板，本来是能在国内正常使用的，估计有人用那个项目传播什么非法信息，被晶哥喝茶了，项目被整改了……自己体验一下，项目里README中的内容： 由于之前的永久存储具有传播性，被一些不法份子拿来传播一些不合规的内容，直接导致 PasteMe 被查水表了。（免责声明并没有用） 新版本的 PasteMe 被迫增加了一些限制，未登录的用户只能发布 自我销毁 且附带限制的一贴，登陆后才能发布永久存储的一贴。 而由于前端、后端开发资源的制约，目前是没有用户系统的 我的理解是：本来作者就懒得维护，项目也不是用来盈利的，还被别人拿来干坏事。作者还要被请去喝茶，那这项目自然完蛋草了。 ubuntu，那个没啥好说的，功能简陋，也就适合用来放代码。一些基本的安全控制都没有。最坑的是就这么点功能，使用还要登录。果断舍弃。 洛谷的云剪贴板。说实话和ubuntu的半斤八两，也没有安全控制 ...

食堂菜单 凉菜 凉拌黄瓜，点击查看图片 羊尾笋，点击查看图片 凉拌马兰头，点击查看图片 凉拌菠菜，点击查看图片 凉拌腐竹，点击查看图片 酸辣藕片，点击查看图片 炒菜 辣椒炒蛋，点击查看图片 黄瓜炒蛋，点击查看图片 火腿炒蛋 芹菜炒香干 火腿炒扁豆 咸蛋黄南瓜 干锅千页豆腐，点击查看图片 蒜蓉油麦菜，点击查看图片 椒盐茶树菇，点击查看图片 番茄炒蛋，点击查看图片 荷包蛋，点击查看图片 香椿炒蛋 香葱摊鸡蛋 包菜炒粉丝，点击查看图片 清炒蒿菜 肉末茄子，点击查看图片 酸辣白菜 洋葱炒土豆 玉米炒青豆，点击查看图片 椒盐玉米，点击查看图片 干锅花菜，点击查看图片 莴笋炒豆干 红烧冬瓜 炒蘑菇，点击查看图片 酸辣土豆丝，点击查看图片 椒盐土豆片，点击查看图片 干煸四季豆 ，点击查看图片 蚝油生菜，点击查看图片 弟三鲜，点击查看图片 红烧素鸡，点击查看图片 茭白炒肉 花菜炒肉 清炒苋菜 炒豆芽菜 炒金针菇 毛豆炒肉 汤 火腿白菜什 ...

模型到底是如何生成答案的？ 大语言模型并非通常理解的，简单地从数据库中找答案。而是通过数学计算，推测出最符合上下文的下一个字或词。 本质上，它是一个统计和概率驱动的工具。模型并不“理解”问题，而是利用训练数据中的语言模式，推测后续内容的概率分布。例如，输入“今天天气”，它可能预测“很”（30%）、“不”（20%）等，并从中选择输出。这种预测能力源于海量文本训练，通过调整数十亿参数，使其概率分布贴近真实语言规律。 模型的运作通常可以分为如下步骤： 模型接受输入，作为预测的起点，这个输入就是所谓的【上下文】 模型内部有一个巨大的神经网络，它根据训练时见过的海量文本，计算出在当前上下文的前提下，下一个字或词的概率分布。以【今天天气】为例，假设概率为： 很 30% 不 20% 好 15% 其他 …… 模型会从这个概率分布中，根据策略挑选一个结果 循环重复，直到生成完整的句子 总结：模型通过大量文本数据学习。比如，它看到过无数次“今天天气很好”，就会记住“今天天气”后面接“很”的概率很高。训练时，模型调整内部参数（几十亿个权重），让预测的概率分布 ...

写在前面 今天算是阳康了，没精力整那个思维导图，凑合一下水水。 另外这篇文章也是网上抄的。 这次是实现贪吃蛇的自动化操作。具体原理就是把用户前端输入的代码存储到后端，经过一系列的通信走到一个微服务里，该微服务的功能就是编译并执行这段代码然后将值返回。再经过一系列的通信返回到前端。 有一大堆在配置和项目重构的准备也懒得搞了。 目前只能使用Java代码。 对于 Bot 的服务，整体处理在 BotRunningSystem 中。在 BotRunningSystem 中有一个单独的线程 Botpool，这个线程会不断的执行代码，每次执行一次代码就去把执行的结果 (移动的过程) 返回给处理移动的 nextstep，如果在等待时间之内 nextstep 函数没有能够接收到处理的指令，那么游戏就结束，如果两名 Bot 的下一步操作都有获取到，那么就进入到 Judge 来判断合法性，直到结束 在这里面用到了一个依赖，依赖为 joor 用它来接收一段代码，将代码插入到队列当中，每次从队列里取出代码运行，运行结束后将代码返还给用户 消费者线程 消费者线程中需要处理 Bot 的代码，因此要求有任务立即执 ...

思维导图 更改项目结构 查看该历史版本 实现匹配池类 进入matchingsystem这个子项目里面。 在service/impl/utils/新建玩家类，因为匹配系统匹配的是玩家，需要这个辅助类。 123456789101112import lombok.AllArgsConstructor;import lombok.Data;import lombok.NoArgsConstructor;@Data@AllArgsConstructor@NoArgsConstructorpublic class Player { private Integer userId; private Integer rating; private Integer waitingTime;} 匹配池：匹配分数最接近的玩家，根据匹配时间增长，匹配范围逐渐增大。 操作：包括添加玩家，删除玩家，匹配玩家，发送给后端匹配成功的结果。 策略：为了防止匹配时间过长，优先将先匹配的玩家优先匹配，防止用户流失。 在matchingsystem/service/impl/u ...

思维导图 同步玩家 后端 在backend/consumer/utils下定义玩家类，存储玩家信息。 12345678910111213141516import lombok.AllArgsConstructor;import lombok.Data;import lombok.NoArgsConstructor;import java.util.List;@Data@AllArgsConstructor@NoArgsConstructorpublic class Player { private Integer id; private Integer sx; private Integer sy; // 蛇每个球的方向 private List<Integer> steps; } 在游戏类中导入玩家。 123456789101112131415161718private final Player playerA, playerB; public Game(Integer rows, Integer co ...

思维导图 写在前面 这个模块的功能不是网课里的内容，全部都是我自己实现的。前端的界面参考了之前的web大作业和机器人界面的代码，后端都是一些很基础的东西。 后端编写更改图像API 新建service/user/account/GetphotoService接口 1234567package com.example.backend.service.user.account;import java.util.Map;public interface GetphotoService { public Map<String, String> getPhoto(Map<String, String> data);} 在service/impl/user/account/GetphotoImpl中实现该接口 123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839package com.example.backend.service.impl.user.acc ...