打造高效的工作环境 – Shell 篇 (coolshell.cn)
程序员是一个很懒的群体,总想着能够让代码为自己干活,他们不断地把工作生活中的一些事情用代码自动化了,从而让整个社会的效率运作地越来越高。所以,程序员在准备去优化这个世界的时候,都会先要优化自己的工作环境,是所谓“工欲善其事,必先利其器”。

我们每个程序员都应该打造一套让自己更为高效的工作环境。那怕就是让你少输入一次命令,少按一次键,少在鼠标和键盘间切换一次,都会让程序员的工作变得更为的高效。所以,程序员一般需要一台性能比较好,不会因为开了太多的网页或程序就卡得不行的电脑,还要配备多个显示器,一个显示器写代码,一个查文档,一个测试运行结果,而不必在各种窗口来来回回的切换……在大量的窗口间切换经常会迷路,而且也容易出错(分不清线上或测试环境)……

除了硬件上的装备,软件上也是能够得升程序员生产力的地方,在软件层面提升程序员生产力的东西有一个很重要的事就是命令行和脚本,使用鼠标和图形界面则会大大降低程序员的生产力。酷壳以前也写过一些,如《你可能不知道的Shell》和《 应该知道的Linux技巧》,但是Unix/Linux Shell就是一个大宝库,怎么写也写不完,不然,怎么会有“Where is the Shell, there is a way”。
by @技术头条 2019-04-09 00:18 分享 查看详情
聊一聊SLAP:单一抽象层级原则 (droidyue.com)
作为程序员,我们总是和方法打交道,不知不觉都会接触Long method(方法体较长的方法),不论是自己写的还是他人写的,而Long method(长方法)往往是问题的体现,代表着代码有一种坏的味道,也意味着需要对这段代码进行重构处理。
by @技术头条 2019-04-09 00:17 分享 查看详情
toplip:一款十分强大的文件加密解密 CLI 工具 (linux.cn)
在市场上能找到许多用来保护文件的文档加密工具。我们已经介绍过其中一些例如 Cryptomater、Cryptkeeper、CryptGo、Cryptr、Tomb,以及 GnuPG 等加密工具。今天我们将讨论另一款叫做 “toplip” 的命令行文件加密解密工具。它是一款使用一种叫做 AES256 的强大加密方法的自由开源的加密工具。它同时也使用了 XTS-AES 设计以保护你的隐私数据。它还使用了 Scrypt,一种基于密码的密钥生成函数来保护你的密码免于暴力破解。
by @技术头条 2019-04-09 00:16 分享 查看详情
阿里云Redis开发规范 (yq.aliyun.com)
本文介绍了在使用阿里云Redis的开发规范,从键值设计、命令使用、客户端使用、相关工具等方面进行说明,通过本文的介绍可以减少使用Redis过程带来的问题。
by @技术头条 2019-04-08 01:05 分享 查看详情
游戏服务器h2engine架构优化和跨平台设计 - 知然 (www.cnblogs.com)
H2engine的GitHub星星不知不觉已经破百了,也没有特意推广过,但是慢慢的关注的人越来越多。因为事情多,好久没有写东西了,前一段时间有了一些想法,把h2engine又更新了一下,感觉h2engine又向前迈了一大步。本文记录一下最近的心得体会,以及做出的相应修改。
by @技术头条 2019-04-08 01:03 分享 查看详情
link rel=alternate网站换肤功能最佳实现 (www.zhangxinxu.com)
link rel=alternate方法实现优点:
1、兼容性非常好。IE9+(IE8我没测,理论也支持),Chrome和Firefox均支持这种更原生的换肤效果实现。
2、语义非常好。用户,开发者,尤其搜索引擎或者其他辅助阅读设备能够准确识别网站还有其他替换CSS样式。(alternate的语义就是可替换的)
3、交互体验更好。rel=alternate方法实现的换肤功能在网站样式变换的时候是瞬间切换,完全无感知。因为浏览器已经把换肤的CSS文件预加载好了,比JS改变href地址的体验要更好。配合http2.0,几乎可以说是完美无瑕的解决方案了。
by @技术头条 2019-04-08 00:57 分享 查看详情
在命令行查看文件的 3 个工具 (linux.cn)
看一下 less、Antiword 和 odt2xt 这三个实用程序,它们都可以在终端中查看文件。

我常说,你不需要使用命令行也可以高效使用 Linux —— 我知道许多 Linux 用户从不打开终端窗口,并且也用的挺好。然而,即使我不认为自己是一名技术人员,我也会在命令行上花费大约 20% 的计算时间,包括操作文件、处理文本和使用实用程序。
我经常在终端窗口中做的一件事是查看文件,无论是文本还是需要用到文字处理器的文件。有时使用命令行实用程序比启动文本编辑器或文字处理器更容易。
by @技术头条 2019-04-08 00:55 分享 查看详情
滴滴MySQL架构及自动化运维工作 (wubx.net)
在北京3306π活动中,看到朱进桌分享了滴滴的MySQL架构及一些自动化工作,一方面感吧,滴滴同学面对的DB压力也比较大,另一方面也赞叹滴滴的DBA同学牛,在这里小记一下。
by @技术头条 2019-04-08 00:54 分享 查看详情
给大家安利一下 PowerShell (linux.cn)
代码更简洁、脚本更清晰、跨平台一致性等好处是让 Linux 和 OS X 用户喜爱 PowerShell 的原因。

2018早些时候,Powershell Core 以 MIT 开源协议发布了正式可用版(GA)。PowerShell 算不上是新技术。自 2006 年为 Windows 发布了第一版 PowerShell 以来,PowerShell 的创建者在结合了 Unⅸ shell 的强大和灵活的同时也在弥补他们所意识到的缺点,特别是从组合命令中获取值时所要进行的文本操作。

在发布了 5 个主要版本之后,PowerShell 已经可以在所有主流操作系统上(包括 OS X 和 Linux)本地运行同样创新的 shell 和命令行环境。一些人(应该说是大多数人)可能依旧在嘲弄这位诞生于 Windows 的闯入者的大胆和冒失:为那些远古以来(从千禧年开始算不算?)便存在着强大的 shell 环境的平台引荐自己。在本帖中,我希望可以将 PowerShell 的优势介绍给大家,甚至是那些经验老道的用户。
by @技术头条 2019-04-08 00:51 分享 查看详情
百万 Go TCP 连接的思考: epoll方式减少资源占用 (colobu.com)
前几天 Eran Yanay 在 Gophercon Israel 分享了一个讲座:Going Infinite, handling 1M websockets connections in Go, 介绍了使用Go实现支持百万连接的websocket服务器,引起了很大的反响。事实上,相关的技术在2017年的一篇技术中已经介绍: A Million WebSockets and Go, 这篇2017年文章的作者Sergey Kamardin也就是 Eran Yanay 项目中使用的ws库的作者。
by @技术头条 2019-03-29 23:16 分享 查看详情
B样条曲线学习笔记 (www.biaodianfu.com)
样条从英文spline翻译过来的,由于没有实际参照对象,非常让人费解。B样条的数学定义更是让人匪夷所思。实际应用中,样条是一根富有弹性的细木条或塑料条。在应用CAD/CAM技术以前,航空、船舶和汽车制造业普遍采用手工绘制自由曲线。绘制员用压铁压住样条,使其通过所有给定的型值点,再适当地调整压铁,改变样条形态,直到符合设计要求。所以在绘图术语中,样条是通过一组指定点集而生成平滑曲线的柔性带。样条曲线(spline curve)原指用这种方式绘制的曲线。

从力学角度考虑,样条可看作一弹性细梁,压铁是作用在梁上的集中载荷。由此,设计样条曲线的过程可抽象为:求弹性细梁在外加集中载荷作用下产生的弯曲变形。

在数学上使用分段的三次多项式函数来描绘这种曲线,其中各曲线段的连接处有连续的一次和二次导数。

在计算机图形学中,样条曲线指由多项式曲线段连接而成的曲线,在每段的边界处满足特定的连续性条件。
by @技术头条 2019-03-29 23:15 分享 查看详情
决策树的可视化呈现 (www.biaodianfu.com)
上一篇决策树学习的文章中讲到决策树其中的一个优点是决策树模型可以可视化,非常直观。今天就一起来学习下如何使用决策树将模型可视化出来。

决策树的可视化一般使用的工具是Graphviz。在使用Graphviz之间还是有些门道。具体流程为:

安装Graphviz的可执行包,并在环境变量的PATH添加安装路径 安装需要的Python库: pip install graphviz ,并在代码中使用graphviz
by @技术头条 2019-03-29 23:14 分享 查看详情
利用资源约束委派进行的提权攻击分析 (blog.nsfocus.net)
国外安全研究员elad_shamir在2019年一月底发表了一篇名为”Wagging the Dog: Abusing Resource-Based Constrained Delegation to Attack Active Directory”的文章,不同于以往利用无约束委派以及传统约束委派攻击,首次提出并详细介绍利用基于资源的约束委派进行活动目录攻击的方式。文中详细解释了该攻击发现过程,对协议的分析以及攻击原理,并给出不同场景下基于此攻击进行的远程代码执行,本地权限提升等操作。

绿盟科技M01N Red Team​对基于该攻击的本地权限提升进行了研究和复现,并在此基础上结合PowerShell Remoting对进一步获得域管理员权限进行了分析探讨。
by @技术头条 2019-03-29 23:00 分享 查看详情
饿了么MySQL多IDC架构设计 (wubx.net)
关于饿了么MySQL多IDC架构外面材料比较多,而且目前属于上线运行,运行比较好的业务,这里做一个记录。

分区依据: 把数据库首先分Zone,然后依赖于地区ID分布到不同Zone中,同一个Zone依赖于商户ID分布到不同分版中(shard)。每个Zone在不同IDC中进行互备。
by @技术头条 2019-03-29 13:46 分享 查看详情
MySQL每秒57万的写入,带你飞 (wubx.net)
XeLabs TokuDB是针对官方TokuDB做一些性能及易性的优化,在写入速度上更稳定,对CPU销耗更低。
by @技术头条 2019-03-28 22:21 分享 查看详情
一种轻量级 C++ Lua 传参方法 - Protobuf 反射 (yangwenbo.com)
虽然很多动态语言(例如 PHP)的性能在近些年有了大幅度的提升,也得到了更广泛的应用,但是在一些对性能要求比较严苛的场合,C/C++ 还是有着难以替代的优势。可 C/C++ 最大的缺点就是它的不够灵活,很小一点修改都必须得重新编译,部署,重启上线。为了增强 C/C++ 的灵活性,很多项目都选择嵌入 Lua 解析器来处理程序逻辑中的动态部分,我们也不例外。

目前我们对 Lua 的使用还是比较保守,主要是封装了一些基于特定条件的排序或者过滤规则。它的特点就是传入参数较多,但返回值特别少,基本上就是一个数字或者布尔值。最开始是使用的原始方法,手工去拼 Lua Table 作为传入参数,每加一个参数,就要手写几行添加元素的代码。最近我看到 brpc 里的 pb2json ,忽然想到完全可以用 Protobuf 的反射机制,自动拼 Lua Table。下面是基本类型的转换方法,当然,也可以用类似的方法对 Protobuf 的 map, message 等高级数据结构进行进一步封装。

by @技术头条 2019-03-27 21:15 分享 查看详情
如何实现高效的 URL 过滤算法 (yangwenbo.com)
通过某些字面特征,筛选出符合条件的 URL,对其执行特定的操作。虽然看起来像是很遥远专业的技术,但其实早就根植在你手机里的各类浏览器相关 app,以及你使用的各类互联网服务中了。举一个最简单的例子:你在微信里打开淘宝链接,背后就是一个 URL 过滤算法的实现。

还有,很多浏览器 APP 设置项里有一个开关,叫做“广告过滤”,其中很大一部分也是通过 URL 过滤实现的。那如何做到高效的 URL 过滤呢?

如果拿这个问题来面试,大概率候选人会回答用正则表达式实现。其实这一点不令人惊讶,因为我曾经亲眼见过一个日活惊人的 APP 也是用正则表达式做的(真不敢相信自己的眼睛)。用正则表达式本身来实现 URL 匹配不是很大的问题,但在“广告过滤”这样的场合,意味着有成千上万的 URL 规则,很难有人能用这些规则写出来高效的正则表达式。
by @技术头条 2019-03-27 21:14 分享 查看详情
机器学习算法之逻辑回归 (www.biaodianfu.com)
逻辑回归算法的名字里虽然带有“回归”二字,但实际上逻辑回归算法是用来解决分类问题的。简单来说, 逻辑回归(Logistic Regression)是一种用于解决二分类(0 or 1)问题的机器学习方法,用于估计某种事物的可能性。比如某用户购买某商品的可能性,某病人患有某种疾病的可能性,以及某广告被用户点击的可能性等。 注意,这里用的是“可能性”,而非数学上的“概率”,logisitc回归的结果并非数学定义中的概率值,不可以直接当做概率值来用(逻辑回归是基于分布假设建立的,假设在现实案例中并不是那么容易满足,所以,很多情况下,我们得出的逻辑回归输出值,无法当作真实的概率,只能作为置信度来使用)。该结果往往用于和其他特征值加权求和,而非直接相乘。

逻辑回归(Logistic Regression)与线性回归(Linear Regression)都是一种广义线性模型(generalized linear model)。逻辑回归假设因变量 y 服从伯努利分布,而线性回归假设因变量 y 服从高斯分布。 因此与线性回归有很多相同之处,去除Sigmoid映射函数的话,逻辑回归算法就是一个线性回归。可以说,逻辑回归是以线性回归为理论支持的,但是逻辑回归通过Sigmoid函数引入了非线性因素,因此可以轻松处理0/1分类问题。
by @技术头条 2019-03-27 21:13 分享 查看详情
机器学习算法之岭回归、Lasso回归和ElasticNet回归 (www.biaodianfu.com)
在处理较为复杂的数据的回归问题时,普通的线性回归算法通常会出现预测精度不够,如果模型中的特征之间有相关关系,就会增加模型的复杂程度。当数据集中的特征之间有较强的线性相关性时,即特征之间出现严重的多重共线性时,用普通最小二乘法估计模型参数,往往参数估计的方差太大,此时,求解出来的模型就很不稳定。在具体取值上与真值有较大的偏差,有时会出现与实际意义不符的正负号。
by @技术头条 2019-03-27 21:13 分享 查看详情
深入Node.compareDocumentPosition API (www.zhangxinxu.com)
Node.compareDocumentPosition()方法可以用来对比两个HTML节点在文档中的位置关系,包括前后,父子,自身以及跨文档。不仅是DOM节点,文本节点,注释节点甚至属性节点的位置关系都可以判定,很强。
by @技术头条 2019-03-27 21:12 分享 查看详情