如何识别和利用用户情绪
在日常的可用性测试、深访、座谈会等调研中，无论是作为主持人还是观察员，我们会发现一些有意思的现象：用户在参与的过程中，有做沉思状态、有茫然感、有皱眉等，除此之外，还会出现一些肢体动作，如耸肩、双手交叉等；以及伴随一些语气语调的变化，如咦、哦、啧等。用户展现出的如此丰富、有意思的面部表情、肢体动作以及语气语调，和我们的调研项目很多方面存在直接的关系。
技术文章精选
低噪声、高可扫读；标题、摘要、来源、标签一目了然。
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最新文章
采集自各技术站点的近期文章。
使用python/casperjs编写终极爬虫-客户端App的抓取
缘起 随着移动互联网的发展，现在写web和我三年前刚开始写爬虫的时候已经改变了太多。特别是在node以及javascript/ruby社区的努力下，以往“服务器端”做的事情都慢慢搬到了“浏览器”来实现，最极端的例子可能是meteor了 ，写web程序无需划分前端后端的时代已经到来了。。。 在这一方面，Google一向是最激进的。纵观Google目前的产品线，社交的Google Plus，网站分析的Google Analytics，Google目前赖以生存的Google Adwords等，如果想下载源码，用ElementTree来解析网页，那什么都得不到，因为Google的数据都是通过Ajax调用经过数据混淆处理的数据，然后用JavaScript进行解析渲染到页面上的。
较安全的rm脚本
想必不少人体会过在Linux下误删文件的欲哭无泪的感觉。我整理出一份比较安全的rm脚本，贴在这里。 特性 接管原生的/bin/rm命令，将待删除的文件mv至回收站，便于统一管理，或者更重要的，...
统计最近用过的linux命令
流程：从 history 命令中得到最近1000条命令。 删除每行的行号。记录每一行中的命令。行首的第一个英文单词，以及管道后面的第一个英文单词，视为命令名称。将得到的命令列表排序。统计每个命令的出现次数，先以次数降序排列，再以命令名称升序排列。
巧解 JavaScript 中的嵌套替换
一个重要的特点是，wrapper一定比inner多一个元素，它一一将inner项隔开，并处于最外层。wrapper 和 inner 的关系，就像是一个手掌的5根指头与4个指缝的关系。将中间的元素取出，记下位置，等处理完之后，再将所有的元素粘合在一起。就是这样简单。
正则书评
只要是知道“正则”这个词的，上网搜集个把资料，应该就不是问题吧。我获得正则消息的网絡渠道有这样几个，以质量从高到低排序：dilicious标签(颇有些不错的文章) > 一些与正则相关的博客(可以参考我整理的这个页面正则链接 ，不定期更新中) > google alerts (关键词[regex, regular expressions, 正则，正则表达式]都建议添加，有时也能发现好文章)。
统计汉字／英文单词数
一个简单的程序，统计文本文档中的单词和汉字数，逆序排列（出现频率高的排在最前面
一个简单的中文分词程序
英语等以空白字符作为分隔符的语言，分词不是问题。中文分词，需要处理的细节太多。单就“真歧义”这一问题（简言之，如果没有上下文，连活生生的人也无法确定如何断句的歧义句）的处理方法而言，前辈们就已写出洋洋洒洒许多文字。不过这属于进阶题目。我想先实现一个最简单的分词程序。
anti spam杂谈
据说德国有这样一句谚语：没有泡沫的啤酒不是好啤酒。推而广知，可以得到：没人灌水的论坛不是好论坛，没有垃圾邮件的邮件系统不是好系统（至少是不知名的系统／电邮地址），没有病毒骚扰的OS不是好的OS，等等。但是，只有泡沫的啤酒也不是什么好啤酒吧？关键是将不需要的内容控制在可以允许的范围内。单就开论坛、维护垃圾邮件的角度出发，审核技术还是很有用，很有必要的。否则，其地盘很快就会淹没在垃圾广告的汪洋大海之中。自己的论坛，自己发广告是为了维持网站开销，但是不请自来的广告是无法容忍的。
网站性能评测点
网站性能就是怎么用最短的时间将网页呈现出来，和用户进行流畅的交互，归根结底还是要看时间。 1、页面的加载时间 (1)、从在浏览器里按下回车键到页面开始出现的时间，相同站点在不同浏览器下这个时间会有所不同 (2)、所有资源下载完毕的时间 (3)、Css解析时间 (4)、触发浏览器onload事件的时间 2、资源的加载 (1)、所有的请求数 (2)、网页（html）的大小 (3)、图片/css/javascript的大小 (4)、异步请求的数量 (5)、坏请求的数量(重定向，服务器端错误等等) 3、网络耗费时间 (1)、DNS时间（查找域名对应的服务器IP耗费的时间） (2)、连接时间 （向服务器发起连接时间） (3)、服务器时间 （服务器端处理请求的耗费时间） (4)、传输时间 （由服务器向客户端传输资源耗费时间）
ie下iframe输入框焦点丢失解决方案
在弹出层包含富编辑器时(既含有iframe时)，点击窗体任何部分，然后关闭弹出层后再次打开弹出层。这时候页面所有输入框input无法获得焦点但是链接、按钮都可以获取到，页面也不报任何错误。这种情况只是在IE下出现，我想是dom冲突了。 解决方法： 关于弹出层关闭，一般有两种方式：一是利用div隐藏或显示来控制弹出层的显示与隐藏；二是利用DOM直接移除弹出层。 第二种比较好，资料这样说 “ IE 下在移除父层的 DIV 的时候，也就是 IFrame 外层的 DIV 的时候,IE 并没有将内部的 IFrame 从 DOM 中移除,而下次触发函数创建此 IFrame 的时候,使会产生 DOM 冲突,所以解决方法就是在移除父层的 DIV 的时候,先将内部的 IFrame 也移除”
css3实现滑动菜单导航
记得我有篇博文是写用js来实现滑动菜单(个性导航)的例子 博文地址-js个性导航 demo演示-狠狠的点击这里 css3能实现吗？ 随着css3的强大和流行，就用css3来实现了一个 css3 demo演示 怎么实现？ 今天的主角是nth-child选择器和 ~ 选择器，以及transition来打下龙套。简单介绍下： :nth-child(n) 选择某个元素的一个或多个特定的子元素，n表示第几个。例如 p span:nth-child(1)，选中p下面的第一个span，n是从1开始的，这很怪，猜是 w3c 的家伙集体打瞌睡了。n 也可以是表达式，如 2n 表示选择所有偶数个，等于even；2n+1 表示选择基数个，等于 odd；3n表示选择顺序是 3的倍数的子元素等等； ~ 兄弟选择器，选择跟在某个元素后面的特定兄弟元素，例如 p ~ div选中跟p同级，且在p后面的div； + 临近兄
IE 颜色 Hack全收集
#hack{ color:red; /* 所有浏览器都支持 */ color:red !important;/* 除IE6外 */ _color:red; /* IE6支持 */ *color:red; /* IE6、IE7支持 */ +color:red;/*IE7支持*/ *+color:red; /* IE7支持 */ color:red\9; /* IE6、IE7、IE8、IE9支持 */ color:red\0; /* IE8、IE9支持 */ color:red\9\0;/*IE9支持*/ }
gcc的内联汇编取全局变量地址
最近在优化一段代码的过程中，用到了gcc的内联汇编。代码中有用到了许多全局变量，比如： char mi[10]={...}; 开始的时候，我对全局变量的取址是这样的： __asm__ (\"movq (%2, %1, 1 ), %0\" :\"=r\"(cookie) :\"r\"(index),\"r\"(mi) ); 在一个函数中使用这段代码，一条指令完成了对mi数组的访问，但同时也存在问题，即mi的地址会占用一个寄存器，mi的地址要在早先的时间内被装载到寄存器中（指令由编译器自动生成），同时，被mi占用的寄存器有些情况下不能被其他手工内联的汇编指令随便写入，编译器还没有那么智能帮你讲寄存器的内容保存好。 综上，使用这种方法会存在两方面问题： 1、使用至少两条指令来读取全局变量 2、正确性要小心呵护。
我学编程时犯的最大两个错误
最终我是学会了开发自己的原型，但道路很崎岖。如果你也跟我一样走在自学的道路上，我希望你能避免我犯过的错误。
垂直搜索新问题
当大家都在关注搜索的速度的时候，往往伴随业务的快速发展，数据服务质量成为了实时搜索或者垂直搜索中的新问题。实时搜索和垂直搜索是不一样的问题，下面的问题就是垂直场景下得实时搜索问题。也可以理解垂直搜索都不实时，其他的实时先排队吧。问题比较抽象，只谈总体上的现象，对于具体如何解绝问题的细节，不做说明。有些不具有通用性，有些和场景相关，很难有最佳方式，不代表没有解决方法。首先是有问题意识，然后自然有解决方法。 问题： (1)个性化排序 伴随业务发展需要，同时细分用户群体，为了最大程度优化服务质量、满足更大群体的具体业务场景，个性化的排序越来越引起高度重视。传统的文本相关性只是第一维的参考，针对业务多维度综合得分的二维排序最终影响排序。而一个平台上面临的服务群体、服务场景多种多样，有行业属性、地域属性、技术属性、运营属性等，很难完全统一，完全归一化到一个计算公式中去。
Tomcat 5源码分析
老话题了，不过经典代码分析总是能学到很多东西。
全球级的分布式数据库 Google Spanner原理
Google Spanner简介 Spanner 是Google的全球级的分布式数据库 (Globally-Distributed Database) 。Spanner的扩展性达到了令人咋舌的全球级，可以扩展到数百万的机器，数已百计的数据中心，上万亿的行。更给力的是，除了夸张的扩展性之外，他还能同时通过同步复制和多版本来满足外部一致性，可用性也是很好的。冲破CAP的枷锁，在三者之间完美平衡。
周鸿祎的战争
周鸿祎为什么这么彪悍？一来他性格就不是好好先生，隐忍也不是他的强项。二来所图甚大。三国刘备曾说：“每与操反，事乃可成耳。”刘备的目标不是做个郡守，而是要和曹操争天下，但地盘都是曹操的了，只好去玩与曹操不一样的套路，还有点可能。周鸿祎亦然，他是要争天下的。
我感受到的排序机制参考
人们总觉得这个搜索领域很多秘密，门槛如此之高，如此神秘。其实不是那么回事。基本的原理、流程理解了。就可以做到心中不慌。先了解机制，细节和具体才是难点，不要被难在开始！下面就结合实际经验积累，给出参考信息。不针对任何排序模型，只描述粗略内容。具体场景具体怎么高，私下交流。 提示：排序规则务必公开，否则会有非常多的诟病、诟骂。不要以为你的排序是机密， 包括自己的开发成员都含糊其辞的，这样只会增加排序的神秘性、恶意去钻空子等。 完全公开排序细则，明确排序导向什么、打击什么，只是一些得分因子、权重需要慎重， 是否全面公开，而排序算法是完全可以公开的。即使不公开，一帮外面的专业seo 很快就找到规律的，那时候就非常被动了。