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记录一下关于fish的使用和配置。 概述fish和zsh是最常见的两种用于替代默认bash的现代shell，两者的定位有点区别： fish对用户友好，开箱即用，不需要复杂配置，缺点是语法与bash不兼容； zsh兼容bash的语法，缺点是必须进行较复杂的配置，否则和bash使用体验差不多。 对这些shell的主题配置，通常都会基于oh-my-zsh、oh-my-fish以及pwsh的oh-my-pwsh这些美化工具进行， 但是鉴于fish的开箱即用特点，我决定不使用美化工具，默认的就可以了。 由于fish不兼容bash的语法，因此通常不建议将其作为默认shell使用，而是在登陆后手动开启fish 1fish 这样我们可以继续使用bash的.bashrc进行环境变量等配置，fish也会自动继承相应的配置。 日常操作中最好也是继续使用bash脚本，通过shebang的方式指定使用bash。 使用fish默认支持实时更新的彩色显示，对于无效命令使用红色进行警告，有效命令则显示为蓝色，对于有效路径会显示下划线提示。 （这些默认行为都可以通过配置修改） fish会自动给出命令提示，以...

学习并整理一下个人的理解：什么样的代码是高质量的代码？ 代码的评价指标这部分内容主要参考知乎上的回答：什么样的代码是高质量的代码? - 王争的回答 - 知乎。 简洁性 KISS原则：“Keep It Simple，Stupid” 我们需要通过尽可能简单的代码来完成目标，避免炫技地引入复杂的结构和设计模式。 典型的反例就是Java，完全的面向对象导致了代码架构的过度复杂化。例如程序员需要点一杯咖啡，Java 风格的代码如下 12345CoffeeFactoryBuilderSingletonManagerProvider.getCoffeeFactoryBuilderSingleton() .getCoffeeBuilder() .addMilk() .addSugar() ...

这里主要关注 MATLAB 绘图的技术性内容，不讨论非技术性内容，例如论文中的绘图要求或偏好。 MATLAB 的语法学习曲线很特别：入门时用起来特别简单舒服，但是深入学下去就会感觉到语法非常混乱，无所适从。 尤其在绘图部分，MATLAB 杂揉了命令式语句和面向对象的语句，存在太多的语法糖，毫无逻辑性可言。 因此在这里记录一些关于绘图的代码，便于查找。 MATLAB 同时提供面向过程和面向对象（指定操作的 figure 或 ax）的绘图语法， 面向过程的语法通常会直接通过 gcf 或 gca 获取当前 figure 或 axes 进行绘图操作，面向对象的语法则是需要在面向过程对应函数的第一个参数中显式传递 figure 或 axes。 需要说明的是，下文示例使用 R2021a 引入的 Name=Value 语法，因此要求 MATLAB R2021a 或更高版本。一些代码写法和常见的教程不太一样，包括： 将常见的命令语法都换成了可读性更高的函数语法，例如 hold on 换成 hold('on')，参考官方文档中的 选择命令语法或函数语法； 将早期的键值对语法换...

分支规范分支的命名习惯上使用小写字母、数字、连字符 - 以及斜杠 / 组成。 这里建议使用斜杠 / 因为它会被Git自动识别，并且在 .git/ 中为其创建目录结构，例如 .git/refs/heads/feature/xxx。 复杂项目对于使用多个平行分支进行版本管理的复杂项目，分支的命名和使用通常遵循如下规范： 两个长期分支： 主分支：包括项目的所有正式版本，名称为 main 或 master； 开发分支：包括项目的最新版本，名称为 develop、dev 或 next； 几种短期分支：（向长期分支合并完成后即可删除） 功能分支：拆分为多个独立功能进行同步开发，名称例如 feature/login-page，feature/user_module； 预发布分支：在正式版本发布之前的准备，名称例如 release/xxx，xxx 代表日期；（改为 pre-release 可能更合适） 快速修复分支：名称例如 hotfix/xxx，xxx 代表修复的问题编号或描述。 关于长期分支的使用： 主分支和开发分支作为一组平行线长期存在； 主分支上的节点主要是发布的稳定版本，...

Python经常被用来写一下简化操作的脚本，并且要求脚本支持一定的选项，有必要整理一下Python命令行参数解析的用法。 Python自带的argparse模块功能已经非常强大，使用非常便捷。 Python其实还有另外两个模块可以完成同样的任务：getopt和optparse，但是前者过于简单，后者已经被弃用，目前只推荐使用argparse。 与之形成鲜明对比的是，C/C++对这种基础的需求通常都是直接手写的，或者去下载一些第三方提供的纯头文件库，为这种简单的任务引入外部依赖其实也并不合算，不如直接自己写了。 极简例子从最简单的例子开始 test.py123import argparseparser = argparse.ArgumentParser()parser.parse_args() 这两行的含义为：设置一个参数解析器，解析参数。 直接运行脚本，无事发生 1python test.py 空的参数解析器为我们提供了--help（-h）参数，可以打印使用帮助，例如 1python test.py -h 输出形如 1234usage: test.py [-h...

MATLAB 被吐槽的一个重要原因就是大量 MATLAB 代码的质量一言难尽：完全脚本式编程、命名随意、结构松散、缺乏代码格式化、缺乏注释和单元测试。这类代码虽然能完成一次性的计算，却难以复现、扩展或维护，注定变成屎山代码。 本文关注如何让 MATLAB 代码变得工程化，使得 MATLAB 项目开发更有条理、更容易维护，具体包括输入参数检查、代码注释，单元测试等主题。 其实还应该加上日志系统，但是 MATLAB 并没有官方提供的，或者第三方广泛使用的日志系统。 函数参数检查为了得到健壮的代码，非常有必要对函数的参数进行检查，除了最基础的参数个数，还需要关注参数的类型和数据范围等，下面介绍几个MATLAB提供的用于参数检查的内置函数。 assert + isXXX最简单的做法就是基于 assert 和 isXXX 检查函数的形参是否满足要求，例如 1234567891011function func(u, t, f, n, b, flag, params) assert(isnumeric(u) && (isvector(u) || ismatrix(u)...

随着代码越来越复杂，我实在是无法忍受修改完全面向过程的混乱程序了，急需引入面向对象的语法进行重构。 笔记主要参考的是《MATLAB 面向对象编程——从入门到设计模式》（徐潇，李远），书中使用的估计是 2015 左右的版本。 MATLAB 的面向对象语法从整体上看，既不像 C++ 和 java 那样严格，也不像 Python 那样过于灵活，而是具有自身的特点。 虽然面向对象机制不可避免地会带来一些运算效率的损失，但是我认为这是值得的，只是需要避免在涉及大量计算的性能瓶颈中使用面向对象，对于程序中的辅助部分，使用面向对象所带来的代码简化还是非常舒服的。 简单示例从最简单的一个自定义类型开始 point2d.m1234567891011121314151617181920212223242526classdef point2d properties x y end methods function obj = point2d(x0,y0) if nargin == 0 obj...

.M 文件MATLAB 的 .m 文件主要分成两类： 脚本文件，不接受输入参数，它们处理工作区中的变量和数据。 函数文件，可接受输入参数，并且可以有返回值，内部变量是函数的局部变量。 除此之外，还有面向对象编程所涉及的类文件，这里暂时不做讨论。 MATLAB 对于 .m 文件的文件名有一些特殊要求： 文件名允许由字母、数字、下划线（_）和点（.）组成，注意不包括 - 和空格； 文件名必须以字母开头； 文件名区分大小写。 实际就是要求文件名也是一个合法的标识符，因为在 MATLAB 中运行一个脚本就是通过在终端输入脚本文件名来完成的。 较新版本的 MATLAB 提供了后缀为 .mlx 的实时脚本/函数文件，大致就是对 Jupyter Notebook 的模仿，但是用起来并没有后者那么好用，各种操作不够自然。由于 .mlx 文件不是纯文本文件，如果我们需要在 .m 文件和 .mlx 文件之间转换，必须通过 MATLAB 专门提供的工具进行转换，vscode 等编辑器也并不支持 .mlx 文件的显示。 脚本文件载入脚本文件会依次执行所有命令，在重复执行大量命令...

流程控制在划分控制结构所对应的代码块时，编程语言通常采用如下三种做法： 基于大括号 {}：例如 C/C++，Java 基于 end 标记：例如 FORTRAN，MATLAB 基于缩进：Python MATLAB 受到 FORTRAN 的影响很大，也采用基于 end 的代码块标记，并不使用大括号 {} 来划分代码结构。 if 条件语句提供例子即可 123if x>1 x=1;end 12345if x>1 y=x;else y=1;end 1234567if x>10 y=x;elseif x>0 y=1;else y=0end 在 if 语句中通常需要使用与或非运算（不建议用 & 和 |） 123if cond1 && cond2 % ...end 123if cond1 || cond2 % ...end 123if ~cond % ...end switch 条件语句MATLAB 支持基本的 switch 语句，我们可以判断表达式的值以进入不同的分支，不需...

概述MATLAB 对于矩阵的支持非常好，以矩阵运算为代表的基本运算功能一直是 MATLAB 引以为自豪的核心与基础。我们可以把向量和矩阵都视作矩阵进行统一的操作。在下文中我们默认讨论二维矩阵，但 MATLAB 支持多维矩阵。行向量即行数为 1 的矩阵，列向量即列数为 1 的矩阵。 在内存中，MATLAB 使用列主序进行连续存储，与 Fortran 相同，与 C 语言是反的。在下标的使用中，MATLAB 默认下标从 1 开始，与 Fortran 相同，与 C 语言等绝大部分编程语言都不同。 矩阵的尺寸信息可以通过下面的语句获取： size(A) 行数和列数，返回一个1x2的行向量； size(A,1) 行数； size(A,2) 列数。 还有如下函数： numel(A) 可以获取（任意维度数组）所有元素个数； length(A) 可以获取向量的长度（也就是元素个数），但是扩展到高维数组的行为是非常反直觉的——返回最大维数长度，相当于max(size(A))。 注意： MATLAB 对于矩阵的支持是非常彻底的，甚至标量都是被视作 1 行 1 列的矩阵。 MATLAB 的很多...