设计模式原则总结
设计模式原则总结
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最新文章
采集自各技术站点的近期文章。
“connect the dots” 随想
微博上经常看到一些企业或产品的历史介绍，观众很容易把成功的因素归结到“机遇”或者“努力”上，但是除了机遇与努力之外，结合前几篇文章中的“connect the dots”思路顺便谈一些感想。 很多心怀理想的年轻人并不懂得做选择，常看到为了高考志愿或者毕业后的去向在十字路口彷徨的同学。在平时，当我们并不需要做选择时，我们忘记去创造自己的dot。由于整个社会的功利文化，从象牙塔出来的学生，追求短期或可见的利益成为主流，期望财富能不期而遇。选择之道是无形的，过于追求“有形”的目标，未必能轻易获取。
使用gdb调试运行时的程序小技巧
下面介绍我调试时经常遇到的三种问题，如果大家也有类似的问题交流一下解决方法： 情景1：在不中止程序服务的情况下，怎么调试正在运行时的程序 情景2：需要同时看几个变量的值或者批量查看多个core文件的堆栈信息怎么办 情景3：遇到需要查看、队列、链表、树、堆等数据结构里的变量怎么办
组合还是继承，这是一个问题？——由模式谈面向对象的原则之多用组合、少用继承
组合还是继承，这是一个问题 ——由模式谈面向对象的原则之多用组合、少用继承 刚刚接触模式或者学习模式的人，经常会有这样的问题，为什么模式是成功的呢？很多人都会说模式是经验的积累，当然是正确的。可是经验为什么偏偏就证明了这种模式是正确的呢？这其中起用作的就是面向对象的基本原则。正是因为模式都或多或少的符合了面向对象的基本原则，所以模式才成为我们面向对象的设计和编码过程中不败的法则。那么什么是面向对象的基本原则呢？这就是我们将要一一讲到的问题。 单纯的讲到一个个的原则，就是那么的寥寥几句，非常的简单，但又是非常抽象的，难以理解。怎么办？ 任何的理论，只要有生动的例子来讲解或证明，就能极大的帮助理解。
项目管理中怎么做资源平衡
在项目管理中进行进度管理，也就是时间管理时，分 6 个大的部分，活动定义，活动排序，活动资源估算，活动历时估算，制订进度表，最后进行进度控制。在大型项目中，如果到了制订进度表时，常用的方法和工具有进度网络分析，关键路径法，进度压缩，假设情况分析，资源平衡，关键链，项目管理软件，根据日历调整，超前和滞后，进度模型。
那些在11gR2中可能惹祸的新特性，一张列表帮助你摆脱升级11gR2带来的烦恼
有很多朋友因为11gR2那些潜在的特性可能给升级后系统稳定运行带来麻烦而无法鼓足升级到11gR2的勇气，实际Oracle在开发新版本RDBMS软件时引入的一些特性有很好的理念的，但是往往这些理念会给已稳定的应用环境带来变数，最显著的就是10g/9i升级到11gR2时的执行计划稳定性，此外adaptive cursor sharing 自适应游标、automatic serial direct path自动判断串行直接路径读、deferred segment creation、GC read mostly DRM…….等等的一系列特性已经在大量的案例中被证明是不适合于大量国产Application的。
Web标志(The Mark of The Web)摘记
Web标志(the mark of the Web)这个细节很有意思，也是我从这本书中学到的知识点。解决的主要问题是：IE浏览器环境下，如果一个网页中需要加载JavaScript文件，则默认安全设置的IE浏览器会弹出对话框，提醒用户是否“允许加载阻止的内容”(IE浏览器将JavaScript脚本列入了安全考虑范围)。点击允许后，才会执行JavaScript代码，这很会影响网站的体验。为了解决此问题，就需要运用Web标志(Mark of The Web)。
程序员如何保持优秀
把分析和编程分离开做。它们不是同类的事物，需要不同类型的劳力资源，需要在完全不同的时间和地点分开做。如果同时做它们，你一样都做不好。
菲茨定律与互联网设计 Fitts’ s Law
菲茨定律是用来预测从任意一点到目标中心位置所需时间的数学模型。 它由保罗.菲茨在1954年首先提出。这个模型考虑了用户定位点的初始位置与目标的相对距离以及目标的大小。菲茨定律虽然在很多领域都得到了应用但其在人机交互(HCI)和设计领域的影响却最为广泛和深远。
三种代理服务器的区别
一个标准的代理缓存通常是用来在本地网络的一台机器上存储静态的Web页面的(html ,image)。当这个页面被再次请求时，浏览器将从本地的代理缓存(Proxy Cache)直接得到它，而不是从源Web Server。浏览器明确的被配置使用代理服务器，所有的HTTP请求都直接指向代理服务器的缓存，而不是Web Server。缓存将直接满足请求(当请求再缓存中有存储时)或者将请求转发到目标服务器。
大于2GB的Listener.log和运行超过198天的主机上的Oracle实例
在Oracle业界混的兄弟们肯定听说过以下的2个传说： LISTENER.LOG日志大小不能超过2GB，超过会导致LISTENER监听器无法处理新的连接 Oracle Instance实例所在的主机运行超过198天必须重启，否则会遇到Oracle BUG 第一条传说LISTENER.LOG日志不能超过2GB，这个绝对是老DBA津津乐道要向新手介绍的经典经验之一，这条传说带来的负面思想是Oracle数据库的监听器最好不要启动过长时间， LISTENER.LOG日志的内容也要定期清理(这条还是应当推荐的)。
riak_sysmon使用和源码分析
riak_sysmon 是利用 BIF 函数 system_monitor 来监控 Erlang vm 产生的消息状态的项目。下面结合使用来分析一下其源码。 由于使用 system_monitor，那么 riak_sysmmon 仅能做到如下四类事件的捕获： 1. 进程的 heap 超过预设的 heap_word_limit。 2. gc 的收集时间过长超过预设的 gc_ms_limit。 3. 繁忙的文件或者套接口 port。 4. Erlang 节点之间的网络通信烦忙。
TCP/IP 相关总结
1. 三次握手协议 在TCP/IP协议中，TCP协议提供可靠的连接服务，采用三次握手建立一个连接。 第一次握手：建立连接时，客户端发送syn包(syn=j)到服务器，并进入SYN_SEND状态，等待服务器确认； 第二次握手：服务器收到syn包，必须确认客户的SYN(ack=j+1)，同时自己也发送一个SYN包(syn=k)，即SYN+ACK包，此时服务器进入SYN_RECV状态...
网站统计中的数据收集原理及实现
网站数据统计分析工具是网站站长和运营人员经常使用的一种工具，比较常用的有谷歌分析、百度统计和腾讯分析等等。所有这些统计分析工具的第一步都是网站访问数据的收集。目前主流的数据收集方式基本都是基于javascript的。本文将简要分析这种数据收集的原理，并一步一步实际搭建一个实际的数据收集系统。 数据收集原理分析 简单来说，网站统计分析工具需要收集到用户浏览目标网站的行为（如打开某网页、点击某按钮、将商品加入购物车等）及行为附加数据（如某下单行为产生的订单金额等）。
Kano模型在用户调研中的应用 ———客户关系管理工具调研实例
Kano模型起源：满意度的二维模式 著名市场营销学大师、美国西北大学教授菲利普•科特勒说过：满意是指一个人通过对一个产品的可感知的效果与他的期望值相比较后，所形成的愉悦或失望的感觉状态。在竞争日益激烈的当下，用户的满意度直接影响着用户对于企业/产品的忠诚度，进而影响用户的粘性和流失。
演讲小组的第一次活动
最近和一些志趣相同的同事组织了一个业余的演讲小组，每人每次进行10分钟左右的演说，其他参加者作为评委轮流对其演讲进行简单的点评，通过练习来发现自己的不足，从而在知识的广度与深度、材料的把握能力、逻辑思考(critical thinking)、言辞表达方面来提高自己。
低成本和高性能MySQL云数据的架构探索
MySQL作为一个低成本、高性能、可靠性好而且开源的数据库产品，在互联网企业应用非常广泛，例如淘宝网有数千台MySQL服务器的规模。虽然近两年来NoSQL的发展很快，新产品层出不穷，但在业务中应用NoSQL对开发者来说要求比较高，而MySQL拥有成熟的中间件、运维工具，已经形成一个良性的生态圈等，因此从现阶段来看，MySQL占主导性，NoSQL为辅。 在过去一年时间里，我们（阿里集团核心系统数据库团队）在MySQL托管平台方向做了大量工作，设计和实现了一套。。。。
60多个超炫的视差滚动效果网站设计欣赏
视差滚动(Parallax Scrolling)是指让通过鼠标实现网页多层背景以不同的速度移动，从而形成立体的运动效果，带来非常出色的视觉和交互体验。作为今年网页设计的热点趋势，越来越多的网站应用了这项技术。这种网站通常通过鼠标滚轮滚动来实现，用超酷的视觉体验来取代枯燥的页面滚动，从而“吸引”用户走向自己的目标。
LVS hash size解决4096个并发的问题
LVS 有个 connection hash table ，默认的 size 为 4096，可以通过以下命令得到：# ipvsadm -lnIP Virtual Server version 1.0.12 (size=4096)简单地说，这个hash table 用于记录每个进来的连接及路由去向的信息。面对庞大的连接时，这个4096是远远不够的，这时就会产生冲突，然后hash table 就不断置换table 中的数据，系统的负荷就这样上来了。所以，很多调优文章都说，要把这个值调大。至于如何调大呢，好像必须重编译内核了。。。
TF-IDF模型的概率解释
TF-IDF模型是搜索引擎中广泛使用的信息检索模型，但对于TF-IDF模型一直存在各种疑问。本文为信息检索问题一种基于条件概率的盒子小球模型，其核心思想是把“查询串q和文档d的匹配度问题”转化为“查询串q来自于文档d的条件概率问题”。它从概率的视角为信息检索问题定义了比TF-IDF模型所表达的匹配度更为清晰的目标。从概率模型中，我们看到查询串q来自于文档d的条件概率主要包含以下几个因素：1) 文档的先验概率P(d[i])，这与PageRank对应；2) 词w被作为搜索关键词的先验概率P(w)，这可以通过统计方法获得；3) 关键词w代表文档d主题，或以词w搜索文档d的概率，P(w | d)，除了统计方法，这可以通过tf-idf来计算。