原文：Let’s Build A Simple Interpreter. Part 3.
译文：
今天早上醒来后，我在想：“为什么我们觉得学习一项新技能这么难？”
我认为，这不仅仅是因为学习本身很难。一个重要原因可能是我们花了大量时间和精力通过阅读和观看获取知识，却没有足够的时间通过练习将知识转化为技能。以游泳为例。你可以花很多时间读几百本关于游泳的书，与有经验的游泳运动员和教练交流几个小时，观看所有的训练视频，但当你第一次跳进泳池时，还是会像石头一样沉下去。
从零开始写个简单的解释器（2）
原文：Let’s Build A Simple Interpreter. Part 2.
译文：
在《有效思考的5大元素》一书中，作者 Burger 和 Starbird 分享了一个故事，讲述了国际知名的小号演奏家托尼·普洛格如何在大师班中指导学生的经历。学生们首先演奏了复杂的段落，他们表现得非常出色。但当他们被要求演奏非常简单的音符时，这些音符听起来很幼稚。而当托尼演奏同样的音符时，这些音符却显得不再幼稚。托尼解释说，掌握简单音符的演奏有助于在演奏复杂乐曲时更有控制力。这堂课表明，要培养高超的演奏技巧，必须首先专注于基本理念的掌握。
从零开始写个简单的解释器（1）
原文：Let’s Build A Simple Interpreter. Part 1.
译文：
”如果你不知道编译器是如何工作的，那么你就不知道计算机是如何工作的。如果你不能百分百确定你是否知道编译器是如何工作的，那么你就不知道编译器是如何工作的。“- Steve Yegge
这句话道出了真理。无论你是新手还是经验丰富的软件开发者，这都不重要：如果你不了解编译器和解释器的工作原理，那么你就不了解计算机的工作原理。就这么简单。
MIT线性代数(Linear Algebra)公开课笔记 (一) 线性方程的几何表示
假设有一个矩阵，跟向量相乘，结果是另外一个向量。你会怎么做？如何来理解矩阵的乘法？
博客使用 waline 评论系统
机器学习的数学 （一）回归
前段时间想了解机器学习的原理和作用，搜索“机器学习”可以找到铺天盖地的资料，可是目前大部分找到的资料是讲解，如何使用机器学习的库来快速搭建可用的机器学习程序。对我来说，可能更加重要是了解机器学习的原理而不是把它当成一个黑盒子来用。我想搞清楚几个问题：什么是机器学习？机器学习适用于哪些问题？。带着这些问题，请教了X博士，X是机器学习方面的博士后，简单交流之后，X说，需要一些基础的数学知识：
博客搭建 (五) 接入 Google AdSense (NexT v8.2.1)
既然开了博客，那就干脆把Google的AdSense接入得了，到时候要是能够收到谷歌的一点广告费，覆盖日常的VPS应用也不错。因为我用的是Next的主题，那接下来就了解一下如何将谷歌的广告接入NexT主题中。
通过 telegram 来发送消息到手机 （只需两行代码）
在树莓派上使用motioneye（docker版）
本来想在树莓派4上尝试一下新的摄像头，看看效果如何。将摄像头连接好。通过命令行测试：
将Ubuntu系统迁移到新的磁盘
目前ubuntu系统运行在128G的SSD中，刚好最近又有一块256G的闲置SSD。后来就干脆打算把Ubuntu系统迁移到更大的磁盘中。刚开始的想法就是在新的磁盘中重装系统，后来一想，装好之后又要进行一大堆的设置，得费半天的功夫。就琢磨这有没有更加方便省事的办法。