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这篇博客主要是记录在 Windows 系统安装 Ubuntu 虚拟机的过程。 闲话少说，直接开始吧。 安装 VMware Workstation VMware Workstation 是一款桌面虚拟计算软件，我们本次安装与运行虚拟机用到的就是它。 可以通过访问 VMware 官网来进行下载安装。然而官网的下载需要非常麻烦的注册登录跟填写信息的流程，所以推荐直接从这里或是在果核剥壳下载。这里不赘述安装过程。 下载镜像文件 Ubuntu 的镜像文件可以通过访问 Ubuntu 官网开始下载。不过官网的下载偏慢，因此推荐访问清华大学镜像站来进行下载，不仅下载速度更快，而且系统已经内置了 Ubuntu 软件包仓库的清华镜像地址。有了更适合中国宝宝体质的 Ubuntu 镜像，妈妈再也不用担心我用 apt 连不上网啦。 至于选择哪个镜像版本，个人推荐选择 LTS 长期支持版，对应的代号可以参考 Ubuntu Releases。 安装 Ubuntu 下载好 .iso 格式的镜像文件后，就可以开始安装 Ubuntu 虚拟机了。 打开 VMware Workstation，点击「创建新的虚拟机」按钮，选择「典型」→ 选中下载的镜像文件 → 输入用户名等信息 → 修改硬件配置，接下来会自动进入到 Ubuntu 引导安装界面。 磁盘一般 20 GB 就足够，内存建议 2 GB 起步。网络配置保持默认的 NAT 模式即可。 在引导安装界面，语言选择「中文」，大部分设置可以直接使用推荐选项，等待系统安装完成后重启。 系统基础设置 重启后进入 Ubuntu 桌面，此时这台虚拟机就已经可以使用啦。接下来我们再进行一些基础的检查与配置。 可以通过打开浏览器或者在终端使用 ping baidu.com 来检查网络是否正常。一般情况下，只要宿主机能够联网，NAT 模式下的虚拟机也能正常联网。 确认可以联网后，执行 sudo su - 切换到 root 用户，然后执行 apt update 和 apt upgrade 来更新系统软件。...

刚好是 10 月 24 日程序员日，拖更了一万年的我决定来稍微写点东西。 来看看算法题里面的经典套路之单调栈吧。 认识单调栈 首先来看这样一个数组：[3, 1, 5, 8, 6, 4, 7, 2, 9]，假设每个数字都等于这个数的身高，考虑这样一个问题：对于数组中的每个数，它左侧比它高的数里，离它最近的是谁？ 逐一查看，我们可以写下答案：[-1, 3, -1, -1, 8, 6, 8, 7, -1]。但是如何用算法来解决这个问题？ 首先考虑最左边的 3，由于它是最左侧的元素，直接标记下标 0 的答案为 -1，但是 3 可能成为后面的答案，所以我们可以拿一个「小本本」写下 3。 接下来是 1，我们检查「小本本」，发现它左侧的 3 比它高，所以下标为 1 的答案为 3。同样地，我们把 1 写进「小本本」。 再然后是 5，「小本本」上没有比它高的元素，因此填上 -1。这时我们可以发现一个问题，对于 5 右边的所有元素，答案都不再可能是 1 或者 3，因为如果一个数小于 3，那么必然也小于 5，而 5 比 3 离这些数都更近。 于是，我们在把 5 写进「小本本」之前，可以直接把 1 和 3 全部清空，因为它们不可能再成为答案了。 同样的道理，在把 8 写进「小本本」之前，我们可以清空 5；在把 7 写进「小本本」之前，我们可以清空 4 和 6，但左侧的 8 依然保留，因为不确定后面是不是会有另一个 7。...

真的很久很久没来写博客了呢。倒也不是完全没东西写，只是写过博客才发现要把自己的知识清楚地表达出来其实不是那么简单的事情，感觉这件事情太费心力了，就一直没有抽出时间。 所以为什么突然又出现在了这里呢，只是因为想要分享一道编程问题。这个问题特别有意思，我刚开始读题的时候心想「这种小儿科问题，我五分钟都不用就写完了」，可实际动手才发现远没有那么简单。最终，在这个问题上我花费了超过 6 个小时，汗流浃背了小老弟。 问题的原博客见这个链接。下面是问题的概述：给出一个 64 位的无符号整数 num，把「num 个字节」转换为可阅读的格式并返回。举个很简单的例子：如果传入的参数是 666,888，就表示 666,888 个字节，它对应的是 666.888 kB，所以应该返回字符串 "666.9 kB"。 前排提示：本文包含了较多数学公式，而很不幸的是它们在部分浏览器上无法被正常渲染。如果你发现文中的数学公式显示为 LaTeX 源代码导致难以阅读，可以尝试更换浏览器。 一些前置知识 关于参数 函数的参数 num 是一个 64 位无符号整数，意味着它的值在 $[0,2^{64}-1]$ 区间内，对于该区间内的任何整数，我们都应该能够正确处理。 有小伙伴可能会问：Java 之类没有 64 位无符号整数的语言怎么办？对于有符号的 64 位整数（例如 Java 的 long），我们规定非负数正常处理，而负数取绝对值，所以此时的范围区间是 $[0,2^{63}-1]$。 本文的代码均使用 Go 语言编写，它包含原生的 uint64 类型。不用担心看不懂 Go 代码，把它看成语法简化一点的 Java 就可以。 关于单位 计算机存储容量的计量单位有两种标准：国际单位制 SI 以及二进制制式。 在 SI 中，1 kB 等于 1000 B，注意这里的 k 是小写。此后每 1000 倍分别对应 MB, GB, TB, PB, EB。比 EB 还大的单位我们可以不用管，因为本题的数据最大不超过 20 EB。...

在上篇博客中，我介绍了如何在利用 Vercel 提供的服务搭建一个专属的 ChatGPT 助手。机缘巧合之下，我找到所用的源代码仓库 ChatGPT-Next-Web 有一个相似的仓库 chatgpt-web。实测发现后者对移动端兼容性更好，所以把它给部署到了我的云服务器上。效果可以移步 Weleen GPT。 但我只有这一个域名，要是把域名给了 AI，那博客不就没法用了？好在经过一番摸索，也找到了解决方法，最终，在同一个域名 erronliu.top 下，我部署了我的博客，也就是你现在看到的 Weleen Words。 本篇就以我的个人网站为例，讲解如何利用 Caddy 实现用一个域名将请求代理到不同站点的效果。 准备工作 OpenAI API key 首先，你需要有一个 OpenAI API key（一个很长的字符串，类似于软件的许可证密钥），不然没法调用 OpenAI 的 API 来获取回答。只要有 OpenAI 账号，官方就会赠送免费的 API 额度，一般是 5 美元，但是存在有效期，过期没用完的话，赠送的额度会失效。 如果有 OpenAI 账号但不知道怎么获取 API key，可以前往这个页面，点击「Create new secret key」按钮来创建。创建 API key 是免费的。 创建好的 key 需要妥善保管，因为 OpenAI 不提供第二次查看。当然，旧的过期了找不回来的话，也可以选择删除并创建新的。 云服务器 要自由地部署网站，当然不能寄人篱下（指 GitHub Pages 以及上一篇提到的 Vercel 等等），而是要拥有一台属于自己的云服务器才行。 配置要求不高，此处列出： 核心数+内存：完全没要求，单核 1G 即可。 硬盘：理论上 20GB 就够用了，但推荐 40GB 以上（话说现在的服务器应该都是这个数起步来着）。 带宽：能联网就行。 操作系统：都行，不是太老的 Linux 发行版都能用，但本文以 Ubuntu 22....

OpenAI 凭借一己之力开辟了生成式 AI 元年，想必大家要么正在使用 ChatGPT，要么苦恼于找不到使用的门道。鉴于 ChatGPT 官网又是锁 IP 又是限速，使用体验已经很差，本篇来介绍如何将 GitHub 上开源的网站直接部署到白嫖的 Vercel 服务器上，纯小白向，打造个人专属的 ChatGPT 助手。下面是我个人搭好的网站的效果图。 首先是前提条件，你需要拥有有效的 OpenAI API key，具体获取方式此处不展开。此外，还需要掌握一些，那个，嗯，就是，例如说，科学，或者说，魔法，之类的。 第一步：Fork 仓库 第一步我们首先需要拥有自己的 GitHub 代码仓库，虽然可以让 Vercel 帮你自动创建，但这样会导致无法及时获取原作者的代码更新，强迫症当场去世，因此此处只介绍手动 Fork 仓库的方式。 首先来到 ChatGPT-Next-Web，点击右上角「Fork」按钮，来到 Fork 设置。可以修改一下仓库名字，比如我加了个后缀变成了 ChatGPT-Next-Web-Weleen，然后点击创建即可。 创建好了之后呢，还需要开启代码自动更新，也就是原作者更新代码你的仓库也会更新。具体做法是： 来到你 Fork 好的仓库。 点击「Actions」，点击下方的绿色按钮，启用工作流功能。 点击左侧「Upstream Sync」，最后点击右侧「Enable Workflow」，搞定。 第二步：创建 Vercel 应用 有了仓库，我们就可以开始部署了。一般来说，只有拥有服务器才能部署，但 Vercel 免费为用户提供了基础的部署功能，相当于可以白嫖他们家的服务器。顺带一提，Vercel 是一个用于托管 Web 应用的云平台，提供了自动化构建、持续部署、实时分析等功能。 首先来到 Vercel 官网，没有账号的话创建一个，然后找到创建项目（这应该不会有人找不到吧），开始创建项目。 创建项目会引导你使用你的 GitHub 仓库，这里就需要用 GitHub 登录一下，并且把访问你的仓库的权限开放给 Vercel，权限有了你应该就能找到自己刚刚 Fork 的仓库。 选择好了仓库，右侧就是一些详细设置： 「Project Name」是你的项目名称，该名称也将是你最终网站域名的一部分，你自己取就好，只要不和已有项目重名就 ok。 「Framework Preset」一栏保持 Next.js 不变。 「Root Directory」保持不变。 点击「Environment Variables」，添加两组环境变量： OPENAI_API_KEY，值填入你的 OpenAI API key。 CODE，由于 key 的余额是有限的，我们当然不希望别人也能随便使用，所以需要在这里设置访问密码。建议大小写字母、数字和特殊符号组合使用，尽可能降低被破解的可能性。支持创建多个密码并用 , 隔开，例如 Abc!...

很高兴见到你！ 我是 Weleen，一个卑微的研究生。 总之这一篇只是用来测试的而已。 就这样啦。