由于今天回家，加上Menci 告诉我说ios 上有wg 的客户端了，借我了一个美区账号，于是我就修了一下脚本，终于构建出来一个完全的overlay network了。

拓扑大概是：

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           (10.56.100.1)
Mac --------- bj --------- hk  (10.56.100.2)
            /  \        /
           /    \      /
          /      dorm-router (10.56.100.3, 10.56.40.1)
     iPhone        |
                10.56.40.0/24 (宿舍内网)

大概是用wireguard 全部做p2p的隧道。然后在一些需要做路由的节点写上路由表，来把整个网络打通。

我为了让路由节点的ip和interface看起来整洁一点，我创建了一个network namespace，用veth创建一对端口，连接主机和ns，这样所有中间路由节点就有统一的ip，并且不影响自己外部的网络。

最终配置的脚本在这里。 里面的iPhone 和 Mac生成的脚本是一个占位符，目的的是为了建立的wg的端口。寝室里面处理内网的那段配置也没有在这里面体现出来，需要手动处理一下。

今天因为非常冷，然后打开米家的APP，woc，这怎么室内都有17度，昨天多少度来着？然后就想起来杰哥之前搭的grafana，于是干脆在路由器上面搭了一个。

首先建议到官网上根据官网教程安装grafana，influxdb，telegraf。其中grafana是一个显示的前端，influxdb是一个时间数据库，telegraf是抓数据喂到influxdb的工具。

这三个东西跑起来以后不需要啥设置，telegraf有一个默认配置是抓当前机器的cpu磁盘之类的信息上报，可以先玩一玩。

抓温度是用杰哥的脚本

miio是实现了小米物联网那一套的协议的一个工具，然后还可以用来控制设备，温度是从小米净化器那里抓的。miio有个坑是如果有好多子网，他就不知道在哪个子网下去发现设备了。所以建议直接在同一个子网下用另一台电脑miio discover一下，之后用miio tokens 来手动加设备。

经过测试得到结论关掉中厅门可以提高0.7度左右，也许是中厅漏风。

我同时加了一个用ifstat监控网速的监控，监控脚本在这

word.lcy.im

考虑到自己该背背单词准备托福（闲的发毛），于是就翻出来了之前在二手书店买的的托福词汇。之前想起来zrt做的一个背单词工具，但是他给下线了，就自己也做了一个。

因为自己发音不标准，于是主要是提示音标/意思/发音，然后输入拼写。前端用的bootstrap + jquery。后端自己输入单词列表，然后查询有道智云的API，给生成对应的翻译和发音。后端直接用flask撸了几个接口。代码并没有多少。

有道智云的API提供100元额度，但我发现乱搞用的并不慢，于是就把翻译等缓存下来了，发音直接用有道字典的接口嘿嘿。

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https://dict.youdao.com/dictvoice?audio=abandon&type=2

word list是一个一个文件直接放到库里的，每次增加需要重新部署。于是刚刚折腾好了webhook自动部署，大概是用adnanh/webhook 这个程序，可以监听http请求调脚本。现在如果push代码服务器就会自动重新pull下来。服务端是跑在docker里面的。

因为还有api的key没有清理干净，暂时不开源。但有需要可以直接找我^^。

Stocastic Knapsack 应该是指的每个东西的价值或者大小服从某个概率分布而不是定值，当你决定选择这个物品以后其价值就确定了。需要做这个的原因是因为我博弈论的论文需要用到这个东西。

实际上解起来也特别简单，枚举一下自己的操作，假设价值大小是离散的。那么我们就可以简单的对每种价值计算一下贡献乘上概率即可。

如果是离散的话，可以给出一种fptas的做法，和普通背包的fptas一样，把价值大小除以 $\frac{\epsilon}{n}$。仔细计算一下误差不会很大就对了。

这个东西我之前听起来第一眼是觉得不可做，今天闲着想了一下发现非常裸。。。。。。还没去搜论文看，不知道会不会有更好的解。但是有fptas看起来很牛逼就对了。（再次后悔算设没好好学。

最近松鼠症，集了好多域名。

lcy.cat

lcy.im

ummm.io

.cat 域名是一个赞助类顶级域名。要求注册这个域名的必须放六个月的加泰罗尼亚语相关的网站。不过个人注册不放应该没啥问题吧🤔。

im域名还行吧。感觉还是想要io的，但是买不来了（天天：“加钱就能买来”

那个io域名是真的肉疼，一年200+。只是觉得ummm这个词很好就注册来了。

我把博客迁移到blog.lcy.im上来了，从blog.lcybox.com的访问会重定向过来。

把博客从wordpress 迁移到了 hexo。最主要的原因是为了静态化博客，这样部署起来稳一些（mysql 太占资源啦）。

为了兼容之前wordpress的链接，可以在_config.yml 里面，设置permalink: :year/:month/:day/:title/，并且在之前的文章头部加入之前在wordpress用的链接，比如permalink: 济南。这里我觉得是奇怪的历史遗留问题，因为文章的头部permalink只会替换掉:title部分。所以幸好之前wp是用日期/标题这种格式的，否则兼容链接也是个大问题。

部署脚本，大概就是ssh 到服务器上自动pull下来然后生成静态文件

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#! /bin/bash

ssh louchenyao@blog.lcybox.com "cd /home/louchenyao/mmm-blog/; sudo chown -R louchenyao public; git pull; git submodule update; hexo g"

我代码里面有这么一段逻辑

func foo() int {
    ch := make(chan int)
    go func() {
        ch <- 1
    }()
    go func() {
        ch <- 2
    }()
    ret := <- ch
    return ret
}

我是通过go tool pprof 把goroutine的占用情况找出来发现这个问题的：

新年愿望

• 不挂科
• 学会炼丹
• 过的开心

ENAS 主要做的是对于一个DAG图，i向i+1,…,n有边。i->j的权值矩阵是$\omega _{j, i}$。有一个Controller 会选择一些边激活，然后根据激活的边去建立一个网络。

基本方法：

对于RNN，DAG的1号节点接受$x_t, h_{t-1}$，分别为时间$t$的输入，和上一个的输出。然后对于每个节点，选择前面的节点是哪些。输出$h_{t}$是DAG的终点的平均。（我对RNN不了解，所以再细节的我没有太看明白）

对于CNN，有两种搜索方法。一种是宏观（marco）搜索，一种是围观（mirco）搜索。宏观搜索中每个DAG的节点代表一层layer，然后有33conv,55conv,sep-33conv,sep-55conv,max-pooling,avg-pooling，（不同层之间的参数不共享）。

微观搜索搜出来conv cell和reduction cell，然后如下图组合到一起。这里是直接把这一个cell复制N遍，第$i$层接受第$i-1$和第$i-2$层的输出。其中layer i就是第$i$层的输出。