在瀏覽器中執行 CGI 時，發生以下錯誤：
/usr/bin/env: 'ruby': No such file or directory
#!/usr/bin/env ruby
# ...
$PATH 未設定。
#!/usr/bin/env bash
echo -ne "Content-type: text/html\n\n"
echo $PATH
執行後會顯示：
/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin
這表示包含 Ruby 的目錄不在其中。
使用 :CGIPathEnv 設定 Ruby 路徑。
srv = WEBrick::HTTPServer.new({
:DocumentRoot => "./site/",
:Port => 8080,
:CGIPathEnv => ENV["PATH"]
})
bundle gem <GEM Name> -t
cd <GEM Name>
<GEM Name>.gemspec。spec.summary、spec.description、spec.homepage，spec.metadata["allowed_push_host"]spec.homepagespec.metadata["source_code_uri"]changelog.md 的 URL 寫入 spec.metadata["changelog_uri"]至少需要設定上述內容。
git init
git add .
git commit -m First Commit
git remote add origin [email protected]:<username>/<GEM Name>.git
git push -u origin master
gem install specific_instal
gem specific_install -l "git://github.com/<username>/<GEM Name>.git"
gem "<GEM Name>", github: "<username>/<GEM Name>.git", branch: :main
這篇備忘錄記錄了 TIV。
TIV 是一個簡單的命令行影像查看器，它允許你在終端中直接預覽影像，無需打開圖形界面應用程式。它通常與 fzf 和其他命令行工具結合使用，以提高工作效率。
TIV 是一個用 Go 語言編寫的工具，你可以從其 GitHub 儲存庫編譯安裝，或者使用預編譯的二進制文件。
安裝 Go：如果你還沒有安裝 Go，請參考 Go 官方網站 進行安裝。
克隆 TIV 儲存庫：
git clone https://github.com/ngryman/tiv.git
cd tiv
編譯並安裝：
go install .
這會將 tiv 可執行文件安裝到你的 $GOPATH/bin 目錄中。請確保該目錄已添加到你的 $PATH 環境變量中。
你可以在 TIV 的 GitHub Releases 頁面 下載適用於你系統的預編譯二進制文件。
下載：選擇最新版本，下載對應你操作系統的壓縮包。
解壓縮：將下載的文件解壓縮到你喜歡的位置。
移動到 PATH：將解壓縮後的可執行文件（例如 tiv）移動到你的 $PATH 中的任何目錄（例如 /usr/local/bin）。
sudo mv tiv /usr/local/bin/
TIV 的基本用法是直接在命令行中指定影像文件路徑：
tiv image.jpg
它會嘗試在你的終端中渲染影像。效果會根據你的終端類型和配置有所不同。
fzf 使用TIV 與 fzf（一個模糊查找器）結合使用時非常強大，可以快速預覽多個影像：
find . -type f -name "*.png" -o -name "*.jpg" | fzf --preview 'tiv {}'
這個命令會：
find 查找當前目錄下的所有 .png 和 .jpg 文件。fzf。fzf 會顯示一個可搜索的列表，並在預覽窗口中實時顯示選定文件的 TIV 預覽。TIV 是一個實用的命令行工具，它為那些喜歡在終端中工作的人提供了一種快速預覽影像的方式。結合 fzf 等工具，它可以極大地提升你的命令行工作流程效率。
嘗試使用 ImageMagick 進行雙邊濾波。 ImageMagick 的安裝方法請參考 install-magick.html
magick convert Parrots.jpg -bilateral-blur 10x10 output.png
輸入圖像
輸出圖像
這篇筆記記錄了 GCD（最大公約數）的 C 語言程式。
GCD（Greatest Common Divisor），中文稱為最大公約數，是指兩個或多個整數共有的約數中最大的一個。
例如，24 和 36 的公約數有 1、2、3、4、6、12，其中最大的公約數是 12。
計算 GCD 最常見且有效的方法是歐幾里得演算法。其原理基於以下定理：
$$ \gcd(a, b) = \gcd(b, a \bmod b) $$
當 $b = 0$ 時，$\gcd(a, 0) = a$。
遞迴版本：
// gcd.c
int gcd(int a, int b){
if (b == 0) {
return a;
} else {
return gcd(b, a % b);
}
}
非遞迴版本：
// gcd_iterative.c
int gcd_iterative(int a, int b) {
while (b != 0) {
int temp = b;
b = a % b;
a = temp;
}
return a;
}
#include <stdio.h>
// 遞迴版本的 GCD 函數
int gcd(int a, int b){
return !b ? a : gcd(b, a % b);
}
// 非遞迴版本的 GCD 函數
int gcd_iterative(int a, int b) {
while (b != 0) {
int temp = b;
b = a % b;
a = temp;
}
return a;
}
int main(void){
printf("GCD(24, 36) = %d
", gcd(24, 36)); // 輸出 12
printf("GCD_iterative(24, 36) = %d
", gcd_iterative(24, 36)); // 輸出 12
printf("GCD(48, 18) = %d
", gcd(48, 18)); // 輸出 6
printf("GCD_iterative(48, 18) = %d
", gcd_iterative(48, 18)); // 輸出 6
return 0;
}
GCD 是數論中的一個基本概念，歐幾里得演算法提供了一種高效的計算方法。無論是遞迴還是非遞迴實現，其核心思想都是利用模運算將問題規模不斷縮小，直到其中一個數變為零。
這篇筆記記錄了在 Ubuntu 上安裝 ImageMagick 的方法。
ImageMagick 是一個開源的軟體套件，用於創建、編輯、組合或轉換點陣圖影像。它支持多種影像格式，包括 PNG、JPEG、GIF、TIFF 和 PDF。
在安裝任何新軟體之前，最好先更新系統的套件列表：
sudo apt update
sudo apt upgrade
直接使用 apt 命令安裝 ImageMagick：
sudo apt install imagemagick
這會安裝 ImageMagick 的核心工具和庫。如果你還需要開發庫，可以安裝 imagemagick-dev：
sudo apt install imagemagick-dev
安裝完成後，你可以通過檢查 ImageMagick 的版本來驗證是否成功：
convert --version
或
magick --version
你應該會看到類似以下的輸出：
Version: ImageMagick 6.9.10-23 Q16 x86_64 20190101 https://imagemagick.org
Copyright: © 1999-2019 ImageMagick Studio LLC
License: https://imagemagick.org/script/license.php
Features: DPC HDRI OpenMP
Delegates (built-in): bzlib djvu fftw fontconfig freetype gslib heic jbig jng jpeg lcms lqr ltdl lzma openexr pangocairo png raw rsvg tiff webp wmf x xml zlib
將 JPEG 影像轉換為 PNG 格式：
convert input.jpg output.png
調整影像大小：
convert input.jpg -resize 50% output_resized.jpg
添加文字到影像：
convert input.jpg -gravity South -pointsize 36 -fill white -annotate 0 'Hello, ImageMagick!' output_text.jpg
convert --version 的輸出中的 "Delegates" 部分，看看是否包含了你需要的格式。如果沒有，可能需要安裝額外的庫（例如 libjpeg-dev, libpng-dev）。/etc/ImageMagick-6/policy.xml 文件來解決，但請謹慎操作。ImageMagick 是一個功能強大的影像處理工具，通過上述步驟可以輕鬆地在 Ubuntu 上安裝和使用它。它提供了豐富的命令行工具，可以滿足各種影像處理需求。
以 1[Hz] 的正弦波作為訊號範例。 在訊號上疊加由均值為 0、標準差為 0.5 的常態分布隨機數所產生的雜訊。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.ndimage import gaussian_filter1d
t = np.arange(1000) / 100
s = np.sin(2*np.pi*t)
noise = np.random.normal(0, 0.5, size=len(t))
x = s + noise
plt.plot(t, x, label="+noise")
plt.plot(t, s, label="signal")
plt.legend(loc=1)
plt.show()
套用標準差為 5 的高斯濾波器。 標準差越大，結果越平滑，但與原始訊號的偏差也越大。
y = gaussian_filter1d(x, 5)
plt.plot(t, y, label="filtered")
plt.plot(t, s, label="signal")
plt.legend(loc=1)
plt.show()
複製 Pyenv
複製 Pyenv 的儲存庫。
建議的目錄為 ~/.pyenv。
git clone https://github.com/pyenv/pyenv ~/.pyenv
0. 編譯 Bash 擴充功能以提升速度
可以編譯 Bash 擴充功能來提升效能。
即使編譯失敗，仍可正常運作。
```sh
cd ~/.pyenv && src/configure && make -C src
設定（bash） 路徑及其他設定。
echo 'export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"' >> ~/.profile
echo 'export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"' >> ~/.profile
echo 'eval "$(pyenv init --path)"' >> ~/.profile
export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"
export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"
eval "$(pyenv init --path)"
echo -e 'if shopt -q login_shell; then'
'\n export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"'
'\n export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"'
'\n eval "$(pyenv init --path)"'
'\nfi' >> /.bashrc
echo -e 'if [ -z "$BASH_VERSION" ]; then' /.profile
'\n export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"'
'\n export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"'
'\n eval "$(pyenv init --path)"'
'\nfi' >>
# 安裝 Python 環境
## 安裝相依套件
```sh
sudo apt-get update; sudo apt-get install make build-essential libssl-dev zlib1g-dev \
libbz2-dev libreadline-dev libsqlite3-dev wget curl llvm \
libncurses-dev xz-utils tk-dev libxml2-dev libxmlsec1-dev libffi-dev liblemgma-dev -y
pyenv install -l
編譯需要一些時間，請耐心等候。
CONFIGURE_OPTS= "--enable-shared" pyenv install 3.9.5
pyenv versions
pyenv global 3.9.5
require "numo/narray"
a = Numo::NArray[4, -1, 2]
b = [2, -2, -1]
c = a.dot b
8
a = Numo::NArray[1+1i, 1-1i, -1+1i, -1-1i]
b = [3-4i, 6-2i, 1+2i, 4+3i]
c = a.conj.dot b
(1.0-5.0i)
d = a.conj.dot a
(8.0+0.0i)
a = Numo::NArray[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
b = [[9, 8, 7], [6, 5, 4], [3, 2, 1]]
c = (a * b).sum(0)
Numo::Int64#shape=[3]
[54, 57, 54]
c = Numo::NArray[(a * b).sum(1)].transpose
Numo::Int64(view)#shape=[3,1]
[[46],
[73],
[46]]