前言

在杭电半年学习了很多东西，但是学的速度比总结的速度快，导致学了很多东西没有记录下来，正好这个周末回家也没啥事情做，做完晶体滤波器的阻抗匹配就写篇文章总结一下吧。

做这个晶体滤波器是因为一个SSB纯模拟调制的题目，这个题的要求是1k-10k的信号频率混频到10MHz。一开始呢采用的是Weaver调制，但是实际做了一下发现因为我中频段两个Chebyshev滤波器的相位特性有点不一样，导致我最后这个系统的可用频带非常窄，必须要对不同的频率的正交信号去做幅度补偿和相位补偿才能达到超过-40dB的镜像边带压制度。最后和导师聊了一下，觉得还是采取多级混频滤波的方式一级级混上去比较可靠，毕竟不用考虑相位的问题。但是呢1k-10M实在是有点太远了，如果级数太少，那么就要求用矩形系数比较大的滤波器去做，中频需要用有源滤波的时候自激和GBW不够的概率有点高；如果级数太多，那么整个系统的复杂度就又比较高了，所以我在想，先用一个6-8阶的Ecliptic滤波器把频率搬到10-19k，然后直接混到24M，靠晶体滤波器的极高Q值和极高矩形系数去硬压，最后再下变频到10M附近。之所以不直接混到10M，主要原因是10M的晶振的串联谐振点和并联谐振点挨得太近了，直接设计出来的滤波器的带宽会偏小，把我需要的信号也被滤掉；24M晶振这一点就好很多，之后再下变频到10M用个三四阶LC都能滤的干干净净。

Andy Shen2026/4/19大约 16 分钟

机器学习实战-k近邻算法

2.1 kNN 算法

引入：电影识别问题

现在我有一些电影，其打斗镜头、接吻镜头、电影类型成一个表格，并且存在着一定的关系。现在我有一部新的电影，已知打斗镜头数量和接吻镜头数量，请问这最有可能是一部什么电影。

我们想象一个坐标轴，x 轴是打斗镜头；y 轴是接吻镜头。然后将源电影的点放在这个轴上。然后我们就可以得到一个很自然的思路：我的目标电影离哪些源电影更近，我的目标电影就更有可能是什么电影。

那么我们如何衡量最近呢？我们知道有三种距离：曼哈顿距离（绝对值差之和），切比雪夫距离（绝对值差最大值），欧几里得距离（方差）。然后我们要考虑到我们要利用一个强大的工具：矩阵。而事实上，这几个距离当中最原教旨的距离就是欧氏距离了。所以最后的方案就是采用欧氏距离。

Andy Shen2025/9/2大约 5 分钟

20250714Div2比赛题解

原题CF903A。暴力枚举小鸡块大鸡块的盒数，然后打表得到六种不能的方案。

打表程序伪代码:

bool a[101]

for(int i=0; i<=100/3; i++) {
    for(int j=0; j<=100/7; j++) {
        a[i*3+j*7]=true
    }
}

for(int i=1; i<=100; i++) {
    if(!a[i]) {
        cout << i << endl;
    }
}

Andy Shen2025/7/13大约 3 分钟

20250714Div1比赛题解

T1

原题CF2117C。这题维护两个set就行。首先考虑到一点，如果当前段已经符合抽象分割了，那么就应该分割，使得后面有尽可能多的元素用来分割。然后我们注意到，抽象分割具有传递性，也就是如果是的抽象分割，那么也是的抽象分割。这一点非常好说明，利用性质就行。接下来我们能得到一个进一步的结论，也就是如果是一个抽象分割，那么它一定出现了前面的所有元素，好像击鼓传花一样。

Andy Shen2025/7/13大约 3 分钟

HydroOJ部署指南

废话不多说，我要毕业了，但是给学校部署的 OJ 需要有交接文档，本文目的就是概括本 OJ 部署的全流程以及部分技术细节，便于后人维护。

基础篇 1：基本系统安装

基本系统安装的话大致三个思路：1.一个基本系统+虚拟机/2.一个基本系统上直接跑/3.虚拟化容器（ESXi，PXE 等）。但是根据我个人的经验以及客观状态，前者是比较合适的，原因有二：1.我希望我的基本系统本身能够处理一部分高并发业务，故能排除 3；2.我希望能够便于无人值守时仍然能够对系统拥有全部的控制权，从而排除 2（这个是由惨痛经验证明，本人之前部署了一个 Minecraft 服务器，然后端在一次 Unexpected 的终止后就变成了一个占用 20GB 的 zombie 进程，极大拖慢了系统速度，最终导致死机/Kernel Panic，导致无法线上进行继续维护。而虚拟机方式，由于虚拟机本身的隔离机制以及 watchdog 机制，如果出现了死机或者 Kernel Panic，可以在宿主机中进行强制重启，从而最快恢复服务。而宿主机本身使用系统较为稳定，基本不太会崩溃。同时，这样的机制允许我虚拟机使用较新的软件）

Andy Shen2024/11/19大约 6 分钟

HydroOJ教程（教师版）

杭四中 OJ 已部署在下沙校区综合楼 506 机房，内网 IP 为10.0.98.217:8888。本文是面向之前没有 OJ 使用经验的老师以及题目志愿者。本文将针对日常使用的常见情况进行动态更新

如何添加题目？

首先，要了解出一个题需要哪些东西：题面和数据。我们将针对这两部分进行分别讲解

题面

依次点击题库--创建题目：

Andy Shen2024/9/10大约 5 分钟

20240810比赛题解

前言

本次比赛题目 T1，T2，T3 的题目背景均使用了陀思妥耶夫斯基的著作中的句子，与该题目有关联也蕴含一定哲理。（详见附注）

本次比赛题目，分别为 20230225 比赛 T3，2023 年暑期四中出题活动第 1 题，20230311 比赛 T3（出自腐朽阁内部赛 R2T3），20230114 比赛 T3。

题目难度顺序并不单调递增，难度排列大约为 2>3>4>1。（那些不读完整套题就放弃的同学请长长记性）

Andy Shen2024/8/9大约 8 分钟

二分与分治基础

本文将分为四章，主题为二分法与分治。对于入门同学，学习第一、二章中的 1-3 小节即可，关键在于把握二分和分治的核心思想，有所感悟；对于进阶同学，可以额外学习第一章的第 4 小节，这一部分提供了一些实战中的习题，可以帮助你快速掌握二分法，也可以一并学习第二章的第 4 小节，对 cdq 算法有更多的认识；对于基础比较扎实的同学，可以自行学习余下部分，这些部分不做具体要求，且基本上需要有其他算法的学习基础（如树状数组、线段树等）。

一、二分

为了讨论方便，本章中所有序列不做说明则默认是单调增序列。

0.暴力查找和优化的暴力查找

首先我们先提出一个问题：如果有一个序列，我要从这个序列当中找到某个元素所在的位置，那么，我们应该怎么实现？

Andy Shen2024/7/13大约 17 分钟

信息系统开发基础（一）

数据库操作

SQL 语句

读取：SELECT condition FROM table_name

psycopg2 运用

conn.commit():提交更改

Flask 框架运用

Andy Shen2024/5/16小于 1 分钟

Elixir从入门到进阶（一）

Elixir 是 Erlang 的一个现代化的版本，更接近 OCaml。

这个系列的文章将通过一个很快速的方式入门 Erlang。这篇文章建议拥有一定的 C/C++等语言基础以及任意一门 FP 类语言基础（如 Haskell）后再行阅读。

以上为前言，Let's start!

第一章 Hello,World!

接下来我先给出一段代码，然后逐一解释。

Andy Shen2024/3/19大约 3 分钟

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前言