MuXiaoChen🍊

毕业近两年，生活节奏变得平淡且略显枯燥。刚入职时对未来有所期待，但现实的工作循环让人逐渐麻木，写代码也变成了单纯完成任务的工具。面对未来的不确定，有过短暂的迷茫和疲惫，不过从 2024 年下半年开始，逐渐意识到仅靠工作无法滋养精神，于是通过阅读、骑行等小事找回了一些生活的“呼吸感”。虽然还未找到明确的方向，但希望能在当下的平稳生活中，为未来积蓄力量。

最近我学习了Golang并顺手开发了一个项目，目的是提升对该语言的理解。该项目实现了一个公共壁纸API，解决了现有API的访问速度和稳定性不足的问题，采用Golang语言结合Gin框架处理HTTP请求，并使用Redis进行缓存管理，以优化图片存储和读取速度。项目支持不同设备类型的壁纸分辨率，并允许用户上传壁纸到系统中，相应的缓存也会同步更新。为提高性能，该项目实现了请求限流机制，采用Redis缓存来提升读取速度。此外，壁纸图片通过OSS存储，避免了本地存储管理的复杂性。项目还具备随机展示壁纸的功能，确保用户每次请求都能获得不同的壁纸。虽然项目已具备基本功能，但仍有许多想要实现的功能，未来希望增加对图片管理的支持及上传监控。通过这个项目，我不仅加深了对Golang的理解，也希望能在性能和功能上不断优化。

本文介绍了如何在Web中使用傅里叶变换（Fourier Transform）实现音频可视化，特别结合`APlayer`和`Canvas`。傅里叶变换能将时域信号转换为频域表示，通过快速傅里叶变换（FFT）可以高效计算音频信号的频谱数据。使用`Web Audio API`的`AnalyserNode`可以获取音频频谱数据。代码示例中展示了如何设置`AudioContext`和`AnalyserNode`，并调整FFT尺寸来获取音频频谱。通过`getByteFrequencyData`方法，可以实时获取频谱数据并渲染到Canvas中，实现音频的动态可视化。在音频可视化的实现中，首先需要监听`APlayer`播放事件。第二步是连接音频源以获取频谱数据。接着，利用`requestAnimationFrame`进行动态渲染，计算频谱条的高度，并在Canvas上绘制。示例代码分别呈现了这三个步骤如何实现，最后强调了跨域问题和解决方法。为了提升视觉效果，代码还展示了颜色渐变和阴影效果的应用，增加频谱显示的美观程度。文中还包含了完整的实现示例代码，提供了灵活的设置和优化。此实现方案不仅技术性强，而且在可视化展示上也具备良好的用户体验。适合有兴趣的开发者尝试掌握和应用。

在经历了初次搭建博客失败后，我在 2022 年重新燃起了建设个人博客的热情，选择了 Aurora 项目并成功部署了第一个博客，虽然最初只能通过 IP+端口访问，但那时的成就感难以言表。后因服务器安全疏忽导致数据库被黑，无奈之下重建系统，购买域名并备案，最终转向使用 Hexo-Butterfly 主题，结合不断学习和调整，慢慢完善了现在的博客。尽管表达能力有限，但通过坚持记录和分享所见所想，博客成为了自己成长的见证，“十年之约”也象征着对初心的守护与坚持。

本文介绍了在 CentOS 系统上通过 Docker 创建轻量化的 Ubuntu 桌面环境，以便运行付费代理工具。首先，安装 Docker Compose，并创建 docker-compose.yml 文件，该文件定义了使用轻量级 LXDE 桌面和 VNC 的 Ubuntu 镜像。接下来，通过 Docker Compose 启动容器，并配置 nginx 代理，确保能够访问本地服务。最后，文章总结了这个镜像的优点是轻便低耗，适合基本功能需求，如挂 VPN。对于需要更多功能的用户，可以查看官网以获取资源占用较大的更高级镜像。