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从 Heo 到 Heo Pro
🌟从 Heo 到 Heo Pro
Heo Pro 源于对原主题“好看但不够耐读”的反思,目标是打造更克制、耐看、服务内容表达的个人主题系统。重构重点包括以统一 Design Tokens 将高饱和硬色块改为中性、半透明、轻描边的材质化语言,统一导航、分类栏与 Footer 收口,并兼顾亮暗模式自洽;同时整理正文排版与代码块可读性,强化长期阅读体验,让内容真正成为页面主角。
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开发
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AI创意工作台:在浏览器里实现专业级图片魔法工具
AI创意工作台:在浏览器里实现专业级图片魔法工具
这是一个部署于浏览器端的本地化AI图片创意工作台,基于原生HTML、CSS、JavaScript实现,无需后端,配置与数据仅存本地更安全。支持Gemini 2.5 Flash和Nano Banana双模型切换,提供图片生成、局部编辑、图像融合、文本修改、一致性生成等功能,并配备提示词模板库、历史画廊和深浅色切换,适合低门槛快速创作与图片精修。
开发
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必看精选
【极简】Vue写的chatGpt前端页面
【极简】Vue写的chatGpt前端页面
基于Vue实现了一个可二次开发的ChatGPT前端页面,核心支持连续对话与上下文记忆:存储用户历史提问,并在发送新问题时连同历史记录一并提交,必要时通过数组切片控制成本与上下文长度,页面样式较简,可自行调整布局。
开发
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微信读书模块设计与实现
微信读书模块设计与实现
围绕将微信读书接入博客,核心不在展示书单,而在把阅读记录纳入可持续积累的内容体系。方案强调持续同步、沉淀为长期可维护数据,并将 About 页与独立书单页分离,避免页面臃肿;最终通过微信读书、Notion 与博客页面协同,把阅读数据组织成更可读、可生长的界面与内容链路。
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开发
必看精选
约瑟夫斯问题(Josephus problem)
约瑟夫斯问题(Josephus problem)
围绕约瑟夫斯问题在每隔一人淘汰、求最终幸存者编号的规律展开,先按人数奇偶推导递推式:J(2k)=2J(k)-1,J(2k+1)=2J(k)+1,核心在于首轮淘汰后问题缩编及新旧编号映射;再结合初始条件J(1)=1,说明递归计算任意n,并揭示其二进制本质是将最高位循环左移到末位,从而得到闭合规律与直观理解路径。
算法笔记
阅读笔记
价值投资
价值投资
围绕格雷厄姆的价值投资思想展开,核心包括价格终将回归内在价值、只在能力圈内投资、以显著低于价值的价格买入形成安全边际。指出投资者亏损常因追热点、忽视估值与边界认知,并引出市盈率等常见估值指标作为判断工具。
金钱
算法设计与分析-习题5.4解析和答案
算法设计与分析-习题5.4解析和答案
围绕算法设计与分析习题5.4,归纳了十进制n位数相乘的位数范围为2n-1到2n位,演示用分治法计算2101×1130=2374130,并证明a^log_b c=c^log_b a,说明n^log₂3更适合作为复杂度闭式。还解释大整数乘法中乘以10^n按位移计入线性开销,建立递推时默认将n位数均分为两个n/2位数。
算法笔记
动态规划1-动态规划简述
动态规划1-动态规划简述
围绕动态规划的最优性原理展开,以斐波那契数列为例说明递归求解虽可分阶段决策并获得结果,但会产生大量重复子问题,如fib3、fib2被反复计算,导致递推式满足Tn=Tn-1+Tn-2+O1,时间复杂度呈指数级增长,揭示动态规划的应用动因。
算法笔记
动态规划2-0/1背包问题
动态规划2-0/1背包问题
围绕0/1背包问题,对比集合法与表格法两种解法。集合法通过枚举每件物品拿或不拿的所有组合,剔除超重方案后选出最大价值,示例最优为A+B、价值35。表格法用dp[i][j]表示前i件物品在容量j下的最大价值,按“不拿”与“拿且装得下”两种情况取最大值,避免重复计算,是标准动态规划解法。
算法笔记
动态规划3-用记忆化技术解决背包问题
动态规划3-用记忆化技术解决背包问题
围绕0/1背包的记忆化递归,核心是用备忘录F缓存子问题结果:先查表,有值直接返回,无值再递归计算并回填,从而避免普通递归的重复求解。伪代码给出初始化、边界与选或不选的状态转移,并以MFKnapsack(3,4)演示填表过程,最终最优值为35,体现其兼具递归直观性与动态规划效率。
算法笔记