这事发生在很多年前，在一个相当大的公司里，公司名我就不说了。那个软件有一大堆程序，是一个商业系统的核心模块，由一个、单独的一个的小伙维护着，这个家伙不久前被炒了。...像这种的小伎俩相对而言还好处理——假设这些传说的故事大多数都是真的，我还是很难相信，我从来没有在现实生活中遇到过这种事情。...这个家伙留下来的软件里没有任何的逻辑炸弹或下流的阴谋，编译很正常，除了有一个bug外，一切都工作的很好。但是，你需要想像一下：程序中的所有函数、变量名都是以食物命名的。...把已知的函数和源代码进行恢复要比对未知的代码进行反向解析容易的多，因为首先你要分清代码里哪些是程序，哪些是数据，而放在我前面的这些程序显然都是明文，所有这活儿并不是不可能完成，或者说是格外的困难，只是这活儿太乏味太无趣了...当然，如果你的脑子里还在想：你不能因为我的变量名没有什么意义就把我开除了(或应该招我回来改程序)，那你是在妄想，不管这个家伙的用意是什么，他的做法十分的错误(我很难想象他的前任老板还会推荐他)，不管怎样
首先并非是要故意抹黑亿速云，而且我也不是第一次使用亿速云的服务器，但是这一次让我觉得非常的不可思议，也不可理解，差一点丢失我多个刚起步运营的网站，而且技术人员处理问题也真的算是奇葩了，下面就简单的分享一下这次糟糕的云服务器体验和一系列骚操作的售后服务体验...这件事情发生的时间是在 3 号的晚上十点多十一点，我发现我搭建的好几个网站都无缘无故的无法访问，ping 服务器 IP 也都不通，然后利用第三方工具测试网站速度，这才确定到是服务器挂了，而不是我自己本身网络问题...、西部数码和尊云等提供商的的也都没遇到过这样的情况，所以一分钱一分货我也理解，毕竟便宜嘛，所以使用有困难我都认了。...深夜等待四个小时的结果来了，数据没有丢失还是让我稍许有些安慰，但是令人费解的就是售后技术处理所说的修复，原来不是我理解的要修复服务器系统，而是干脆直接的安装了一个“win2008 R2 企业版 64 位...SP1”，让我使用远程桌面连接服务器将恢复找回的数据下载回来，我的心态崩了啊，还好只是网站文件不大就只有五六百兆，数据库也是远程连接的其它服务器数据库，不然我都不知道我该如何来接受这样的一个结果。
今天Lady的QQ群里已经快成大型车祸现场了 ? ? ? 有的同学用了5V3A的，还是挂了： ? 有同学认为还是DC供电稳定： ? Lady的心情是... ?...所以NVIDIA官网有一款推荐： ?...也就是——使用优质电线连接你的开发板，是很重要的： 最好使用具有不可拆卸电线的电源适配器。 使用较短的线缆，将会有较少的电压损耗。...Lady的解释是： 不可拆卸线缆的电源适配器，显然出厂的时候会经过整体检验。避免了用户自行用了一根渣线缆的问题。...因为导线都有电阻，同样的电流，和同样材质（例如都是铜）的线缆，越粗电压损失越小，越短电压也越小。 不知道你们拿到Nano后，用什么样的电源线成功点亮Jetson Nano的。请在文章后给我们留言。
短短 9 个月后，扎克伯格告诉员工，他错误地判断了瞬息万变的商业风向：“我错了，我为此负责。”在这种令人钦佩的个人责任感中，他 解雇了 1.1 万人。...其中有一笔慷慨的捐款是：1 亿美元（8300 万英镑）——占他财富的 0.08%——捐给多莉·帕顿，让她按自己的意愿捐赠。...把你的钱捐给世界上最受欢迎的乡村歌手是一种暗示性的举动，他旨在表明：我这样做是为了治愈世界，而不是挽救我的形象。...总而言之：阿格拉瓦尔丢了工作，但到目前为止，还没有看到他有任何做恶的迹象，而这次离职可能 让他狂赚 5000 万美元（4100 万英镑）。 糟糕的年度得分：7/10。...所以她肯定是这一年过得最糟的，对吧？ 山姆•班克曼 - 弗里德（SBF） 年度回顾：错！因为有山姆·班克曼 - 弗里德，他在 2022 年底冲了出来，为夺取冠军做了最后的努力。
那样，机器人感受到的世界，就不只是各种形状的组合，也有丰富的质感了。 ? 斯坦福大学的研究人员，也用自己的方式，努力给机器人更加精致的触觉。 他们走的路，是模仿人类触觉原理的仿生皮肤。...最近的研究成果，是一双布满传感器的新手套：无论灵敏度还是实时性，都以前更加像人类皮肤了。 ? 于是，这项研究登上了最新一期的Science Robotics。 那么，人类皮肤的触感是怎样形成的？...荆棘丛生的人皮 人类的手指和手掌上，原本就有很多传感器。 这些传感器是和名叫“棘毛” (Spinosum) 的子层密切配合，这一层里，有微观的千山万壑。 ? 崎岖的地形，对触觉的形成非常重要。...如果是重度接触，外层皮肤被迫走向更深一层，凹陷的沟壑里传感器会接收到信号。 人类皮肤对压力轻重的感觉，就是这样形成的。 不过，测量压力的大小，也不是棘毛功能的全部。 ?...然后让这些“电场线”互相垂直，形成一个密集的感应像素阵列。 底层，就像人类皮肤的棘毛层那样沟壑纵横。 中间是绝缘的橡胶层，让上层和底层的电极保持分离的状态。
虽然我有 Web 平台的开发经验，但制定规范还是不太一样，需要面对种种前所未有的挑战。整个委员会既要当项目经理，又要当布道师，同时还得肩负开发任务。...Web 发展史上充斥着数不胜数的糟糕 API、漏洞百出的规范和错综复杂的安全漏洞。一位程序员花一个礼拜匆匆赶出的成果，也许会在未来几十年里折磨无数开发人员。...更糟糕的是，团队领导者们因为劳累过度而失去了推动变革的能力。领导应该是整个团队的指路人，而领导力的贯彻又离不开群众的坚定支持。...所以虽然规范最后还是正常发布了，但我们一直想努力避免的代价还是成为了现实。 一切有害文化都源自糟糕的行政领导 文章开头，我提到 WebAssembly 这段工作经历给我造成了脑损伤。...相反，他打算对团队撒谎，用欺骗的方式诱导大家继续卖力干活……这套路还真是永不过时。 结合个人经历，我发现工作环境中的一切有害文化都源自糟糕的行政领导，Google 也不例外。
生活多姿多彩，我有我的故事，我是小王。今天这篇文章，感慨一下学习编程的心情。...在朋友们看来学习编程很高大上，也是高收入群体的象征，但是他们都有一个统一的名字“码农”和在地里的农民一样，在电脑上打代码就是他们的工作。...我也是在3月份的一天收到了母亲的通知：“我给你找了一个学习电脑的学校，把你时间调整好的我通知。”我一脸的茫然，对于只会在电脑上打游戏的我，居然会去当码农。...但是母命难违，我也做不到给她说我不去，因为我不想让她伤心。我就怀揣着坎坷的心情去了软件学校。
有时候，我们需要从网站上或者服务器上下载数据，然后根据条件进行统计，特别是统计特定的时间。本文来源于chandoo.org，要求根据工作时间段统计工作时间外所接电话数。 示例数据如下图1所示。...有两个表，一个是通话记录，记录了每次通话开始的时间；一个是办公时间，告诉每周七天的工作时段。 图1 现在想知道，在工作时段外共接了多少个电话？ 我们先使用辅助列来解答。...公式取了3个值，即该行所在日的工作开始时间、结束时间和通话时间，然后取其位于中间的值，再与通话时间比较，如果不相等，说明该通话时间处于工作时间之外，公式返回TRUE。...然后，统计TRUE值的个数，即在工作时间之处的电话数： =COUNTIF(C7:C1172,"TRUE") 返回：693。
前言 大家好，我是Kuls。 最近看见很多读者在说怎么抓取APP上的内容 为此，我打算写一些关于爬取APP方面的文章，当然APP的爬取自然是要比网页要麻烦。...其实不管是app抓包还是pc端的抓包也有其他的一些软件，但是charles它既有win版、macos版也有linux版。 所以它兼容的平台是很多的。...这说明我们的证书安装完成。 接下来，我们还要继续安装一个证书。 ? 点击之后，它会弹出如下弹窗 ? 大体的意思就是让我们去把手机的wifi中代理改了。...这里其实很简单，我们进入手机的设置，然后点击wifi后面的感叹号就能进行设置(手机有差异，自行琢磨) ?...如果你有什么疑问，可以加我微信：LLLLLLS123
其中的大多数比较主观，仁者见仁，智者见智，倒没什么好争论的。不过其中一项罪状确实是引起了我的兴趣：那就是对新的FaceID功能的安全性的质疑。...当时看完这个曝光之后，我对人脸识别确实一点好感都没有，如此简单就能骗过，很显然这样的安全性是完全不合格的。...它实现的原理是利用一个小的投影仪，投射3万个红外的点到人脸上；而另外一个红外摄像头就专门来捕捉这些红外的点，这样就能够把人脸的立体结构捕捉下来；再加上它已经有了非常强大的人工智能处理芯片，以及苹果自己的...以苹果的实力和对产品的极致追求，我认为我们应该对苹果和它的Face ID技术抱有最起码的信任。...同时，新技术也需要经历风雨的考验，据说有人就在尝试使用类似的技术来捕捉人脸的立体结构，并使用3D打印的技术把人的头颅打印出来，这样是否能破解Face ID技术呢？理论上讲，有可能，不过还有待验证。
因为年初有大量的员工离职，因此小美需要一边办理离职员工的手续，一边疯狂的招人，除了这些工作之外，小美还要忍受来自各部门和大 BOSS 的间歇性催促，这些都让小美痛苦不已。...概念 池化技术指的是提前准备一些资源，在需要时可以重复使用这些预先准备的资源。 也就是说池化技术有两个优点： 提前创建； 重复利用。...池化技术常见应用 常见的池化技术的使用有：线程池、内存池、数据库连接池、HttpClient 连接池等，下面分别来看。 1.线程池 线程池的原理很简单，类似于操作系统中的缓冲区的概念。...线程池中会先启动若干数量的线程，这些线程都处于睡眠状态。当客户端有一个新的请求时，就会唤醒线程池中的某一个睡眠的线程，让它来处理客户端的这个请求，当处理完这个请求之后，线程又处于睡眠的状态。...为了防止执行的先后顺序影响测试结果，下面我将线程池和线程调用方法打个颠倒，执行结果如下图所示： ? 总结 从线程和线程池的测试结果来看，当我们使用池化技术时，程序的性能可以提升 10 倍。
“ 地图服务快速发展的今天，千篇一律的地图样式已经无法满足开发者的需求了。...各行各业的开发者都有自己特有的、针对不同行业特性的地图样式诉求，比如做共享单车的希望重点突出城市道路、做LBS游戏的希望地图配色可以更加贴合游戏风格、做智慧景区的希望和景点园区的主题色彩相匹配、做O2O...的希望地图样式体现出不同的服务特色…… 为了满足广大开发者对个性化地图的需求，腾讯位置服务再度升级，重磅推出个性化地图编辑平台，真正做到我的地图我做主。...// 多平台一体化 // 除小程序端以外，在腾讯地图SDK（iOS/Android）、JavaScriptAPI平台中也同时支持个性化样式，开发者可实现多平台地图效果一体化。...一次编辑，多端使用，节约重复编辑样式的时间成本，为开发者提供了极大的便利。 ?
为了保证扣库存和生成订单的原子性，需要采用事务处理，然后取库存判断、减库存，最后提交事务，整个流程有很多 IO，对数据库的操作又是阻塞的。 这种方式根本不适合高并发的秒杀系统。...有了远程统一减库存的操作，我们就可以根据机器负载情况，为每台机器分配一些多余的“Buffer 库存”用来防止机器中有机器宕机的情况。 我们结合下面架构图具体分析一下： ?...在本地减库存以后，如果本地有订单，我们再去请求 Redis 远程减库存，本地减库存和远程减库存都成功了，才返回给用户抢票成功的提示，这样也能有效的保证订单不会超卖。...我们系统需要做的准备工作有：初始化本地库存、初始化远程 Redis 存储统一库存的 Hash 键值、初始化 Redis 连接池。...我觉得其中有两点特别值得学习总结： ①负载均衡，分而治之 通过负载均衡，将不同的流量划分到不同的机器上，每台机器处理好自己的请求，将自己的性能发挥到极致。
为了保证扣库存和生成订单的原子性，需要采用事务处理，然后取库存判断、减库存，最后提交事务，整个流程有很多IO，对数据库的操作又是阻塞的。这种方式根本不适合高并发的秒杀系统。...有了远程统一减库存的操作，我们就可以根据机器负载情况，为每台机器分配一些多余的“buffer库存”用来防止机器中有机器宕机的情况。我们结合下面架构图具体分析一下: ?...在本地减库存以后，如果本地有订单，我们再去请求redis远程减库存，本地减库存和远程减库存都成功了，才返回给用户抢票成功的提示,这样也能有效的保证订单不会超卖。...我们系统需要做的准备工作有：初始化本地库存、初始化远程redis存储统一库存的hash键值、初始化redis连接池；另外还需要初始化一个大小为1的int类型chan,目的是实现分布式锁的功能，也可以直接使用读写锁或者使用...我觉得其中有两点特别值得学习总结： 负载均衡，分而治之。
八股文网站：xiaolincoding.com 大家好，我是小林。 在网上看到一篇讲 12306 抢票的文章，我看完后，觉得文章写很完整。...在单机低并发情况下，我们实现扣库存通常是这样的： 为了保证扣库存和生成订单的原子性，需要采用事务处理，然后取库存判断、减库存，最后提交事务，整个流程有很多 IO，对数据库的操作又是阻塞的。...有了远程统一减库存的操作，我们就可以根据机器负载情况，为每台机器分配一些多余的“Buffer 库存”用来防止机器中有机器宕机的情况。...在本地减库存以后，如果本地有订单，我们再去请求 Redis 远程减库存，本地减库存和远程减库存都成功了，才返回给用户抢票成功的提示，这样也能有效的保证订单不会超卖。...我们系统需要做的准备工作有：初始化本地库存、初始化远程 Redis 存储统一库存的 Hash 键值、初始化 Redis 连接池。
在单机低并发情况下，我们实现扣库存通常是这样的： 为了保证扣库存和生成订单的原子性，需要采用事务处理，然后取库存判断、减库存，最后提交事务，整个流程有很多 IO，对数据库的操作又是阻塞的。...有了远程统一减库存的操作，我们就可以根据机器负载情况，为每台机器分配一些多余的“Buffer 库存”用来防止机器中有机器宕机的情况。...在本地减库存以后，如果本地有订单，我们再去请求 Redis 远程减库存，本地减库存和远程减库存都成功了，才返回给用户抢票成功的提示，这样也能有效的保证订单不会超卖。...我们系统需要做的准备工作有：初始化本地库存、初始化远程 Redis 存储统一库存的 Hash 键值、初始化 Redis 连接池。...我觉得其中有两点特别值得学习总结： ①负载均衡，分而治之 通过负载均衡，将不同的流量划分到不同的机器上，每台机器处理好自己的请求，将自己的性能发挥到极致。
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