转眼再过一个月就要离开西邮。2014年5月到2015年5月，一年时间，受阳哥所托，花了很多精力在一个小具规模的项目上——西邮Linux兴趣小组内部协作交流平台（Xiyou Linux Group Collaboration System），简称CS。因为是第一次从头构思设计实现一个平台级项目，也是第一次带领十数人的团队，受制自己水平有限，走了很多弯路，但也终于有了一点成果，积累了很多经验与感悟。一方面希望能够把它们总结下来自我回顾，另一方面也希望能给后来人留下一些资料，所以在这里开一个系列文章[Behind CS]。为什么要做CS小组自2006年成立以来，至今已走过8年，走出了一批批活跃在各地各方向上的优秀的学长学姐们。然而，随着时间推移，小组也暴露出了一些问题，比较明显的就是传承与沟通上的缺失——一方面，往届学长学姐们曾经开发的优秀项目鲜有后人维护，毕业后心系小组却缺少了解小组近况的途径，在校学习期间精心收集整理积累下的学习资源材料也难以向下沉淀；另一方面，在校的小组成员想要参与原有项目，却因文档缺失难以入手，想要联系往届同学咨询，却缺乏有效联系方式而求助无门……同时，作为一个技术型团体，小组内部的信息化程度却并不高；小组官网也多年无人维护；而随着邮件列表的日益冷清，急需一个能够替代邮件列表进行问题讨论与结论沉淀的平台；刚诞生的小组基金，也急需摆脱人工记账的原始方式，而有一个便捷 ...继续阅读 (14)

项目角色PDMProduct Manager产品经理（对商业计划负责）PMProject Manager项目经理（对开发负责）VDVisual Designer视觉设计IDInteractive Designer交互设计DEVDeveloper开发TESTTest测试（性能测试、安全测试、功能测试）DBADatabase Administrator数据库管理员SCMSoftware Configuration Management软件配置管理PEProduction Engineer应用运维工程师（线上环境）项目流程1、MRD  运营2、用户调研===========分割线========= 开发介入3、PRD产品需求文档4、PRD评审5、交互6、视觉7、技术方案8、TC评审     TestCase 开发写给测试看的，也是写给开发看的9、测试用例评审 测试写的10、开发11、冒烟测试12、详细用例测试13、项目发布计划制定14、项目效果数据整理 ...继续阅读 (14)

一，性能相关：1，避免在循环内部new一个对象。2，所有与IO相关的操作，都需要考虑性能问题，一般采取的措施是连接池，缓存，减少调用次数，合并请求。3，每个业务都要分析整个请求链路，找到瓶颈，通过压测的方式确认问题及验证解决方案。4，根据业务情况，使用异步化和最终一致性。5，CPU,内存，网络IO，磁盘IO这些瓶颈，需要知道在合适的场景牺牲什么换取什么。通俗的讲是空间换时间，还是时间换空间。不同业务场景下，要做合理的取舍。例如多线程并发查询后merge。这个就是利用CPU，内存换取速度。6，善于借助集团内成熟通用的平台来解决性能问题。如TAIR分布式缓存，METAQ,NOTIFY消息队列，HSF，OPENSEARCH等等。要知道什么场景适合用什么，每个产品的最佳实践是什么要清楚。7，学会通过业务视角解决技术问题。例如：如果没有分库分表，支付宝的大量交易数据的并发性，可能永远无法解决。适当的时候，需要根据用户ID去分库分表，分散数据库IO瓶颈。避免只从技术角度考虑问题，陷入死胡同。8，使用新技术新协议时，一定要分析出最佳使用场景，不能盲目相信。搞懂原理，才能通过最佳实践发挥性能优势。二，监控相关：1，监控分为系统监控，应用监控，业务监控。系统监控一般监控网络IO情况，磁盘IO，空间，CPU，内存等等。应用监控一般监控JVM的内存，GC情况，日志中的异常情况，SQL，SPRING方法等 ...继续阅读 (7)

TDDL(Taobao Distributed Data Layer) 是平台架构&开放平台-分布式产品组提供的一套分布式数据访问引擎。为什么需要TDDL？核心的目标是为了解决以下三个问题：一、数据访问路由将针对数据的读写请求发送到最合适的地方。二、数据的多向非对称复制一次写入，多点读取三、数据存储的自由扩展不再受限制于单台机器的容量瓶颈与速度瓶颈，平滑迁移。TDDL流程图所有蓝色的部分（TDDL三层架构），都是实现了jdbc接口的具体实现，因此可以按照需要随意选用。之所以为此，原因很简单，因为每层都有损耗，不管是易用性还是性能，都会有，所以要看用户的选择，需要用什么就上什么，我们不干涉。具体的三层架构见下：TDDL整体三层架构TDDL主要部署在ibatis或者其他ORM框架之下，JDBC Driver之上，三层数据源每层都按JDBC规范实现， 所以可以将其当作与普通数据源实例化并且注入到各种ORM框架中使用。TDDL架构分为了3层，最上层的TDataSource负责分库分表路由和结果合并，持有多个GroupDS实例；中间层TGroupDataSource 负责主备切换和读写分离，即根据读写特性与权重，选择一个具体的DB Server进行操作，持有多个AtomDB实例；最下层AtomDataSource持有原子的数据源（剥离的JBOSS数据源）并且可以动态改IP ,连接信息等，能够 ...继续阅读 (149)

HSF全称为High-Speed Service Framework，旨在为淘宝的应用提供一个分布式的服务框架，HSF从分布式应用层面以及统一的发布/调用方式层面为大家提供支持，从而可以很容易的开发分布式的应用以及提供或使用公用功能模块，而不用考虑分布式领域中的各种细节技术，例如远程通讯、性能损耗、调用的透明化、同步/异步调用方式的实现等等问题。适用场景：将集中部署的应用转换为分布式应用对于这种需求场景，HSF将提供帮助，基于HSF可以非常容易的将集中部署的应用转换为分布式应用，而不用去过多的考虑分布式应用需要掌握的技术，也不需要对现有应用进行过多的改动，这一切HSF都会提供支持。以统一的方式对外提供或使用外部的公用功能模块对于这种需求场景，HSF将提供帮助，基于HSF所有分布式部署的功能模块都可以以一种简单而标准的方式进行通讯，而无需关注所使用的公用功能模块部署在什么地方以及怎么远程调用它等问题，可做到的效果就像是本地调用library的API一样。开发分布式应用对于这种需求场景，HSF提供了分布式领域问题解决的支持，HSF屏蔽了分布式应用带来的一些问题，例如：如何与远程的功能通讯、异步/同步调用等问题，使用HSF，只需要简单配置就可以做到就像本地调用一样的效果。总结来说就是，只要应用涉及到分布式，那么HSF就可以提供支持和帮助。为何使用HSF？07年时，淘宝是一个单一的应用De ...继续阅读 (37)

这篇是写给福州新东方骗点高分奖金的……不过也算记录了一下自己的托福之旅吧。贴在这留个纪念，也为后人留点不敢说经验，权当教训吧。我在2014年寒假，趁着春节放假回家的时间，报名了福州新东方的托福强化。之所以当时直接报的强化段，主要是因为自己的时间安排太紧，假期也比较短没有充足的时间上全程；此外针对自己的情况，认为自己亟需加强的是针对托福的解题思路与技巧，于是在做了一套测试题后就直接报了强化。事实证明新东方不愧是外语教学领域的领军者，即便只参加了强化段，仍然让我感觉收获颇丰。下面说说我一战托福的经验。先介绍一下我的情况。我是2月8日开班后真正开始托福准备，此前只草草看过题型介绍，单词都没开始背（只有六级水平）。2月16结课后报了5月11的场；结果4月份因为一些个人原因将考试延期到6月28日。前前后后隔了4个多月。这里告诫大家如果可以，还是在上完班后尽早报考，效果会比较好。我属于反例，拖到临考前其实很多老师告诫的要点已经有些记不清了。成绩方面，我的总分是104，听力和写作分别拿了28和27，阅读稍差一些26，口语比较拖后腿只有23，算是一个遗憾吧。先说说听力，我觉得新东方有一个观点特别对，就是唯听写是提升听力的唯一途径。我之前练听力的方式比较低效，就是在闲暇的时候反复听相同的材料，比如一些经典的外语演讲。刚开始可能能听懂50%~60%，但到后期就能感觉大部分都能听懂甚至能复述。个人认为这 ...继续阅读 (19)

前几天报名了今天的校招实习生百阿百技培训。今早9点半在1号楼的白马山庄准时开始。主持人先闲扯了下，介绍一天的计划，上午是华黎带来的关于阿里技术发展历程以及个人经验的分享，下午还有两场讲座但与技术关联不大。由于师兄还给我布置了任务，我就参与了上午的讲座就回来了。在这里整理一下上午听到的笔记，可能比较零散，凑合着看。从集中式应用到分布式应用淘宝07年的负载是每天100万笔订单，当时采用的还是集中式的系统。集中式系统并不落后，不要陷入唯分布式至上的误区。08年时，淘宝的数据库力量非常强悍，Oracle认证有60%在淘宝。当时的策略是，性能瓶颈了都从数据库角度入手，优化SQL、建索引等……虽然数据库技术力量非常强，撑起了淘宝的高访问量，但这种做法始终是有瓶颈的，一旦负载超过了天花板，会没有补救的办法（没法加机器水平扩展）。当年JD的618大促挂了，刘强东说要加三倍的机器，但这不能解决问题。集中式应用不可扩展，所以淘宝决定升级架构。但需要明确，集中式应用的开发和维护代价都比较小。分布式应用需要解决的核心问题：如何利用多个节点解决计算和存储；应用解耦和异步化；传统关系型数据库的集群方案不靠谱。淘宝面对非常多类型的存储。淘宝2.0~3.0的转变。HSF，Notify和数据访问层 三个中间件让集中式走向分布式应用。※做好接口！你的产品可以有问题，但你应该是第一个发现的，不能让别人跑来告诉你你的产品 ...继续阅读 (14)

待更新……NotifyMetamorphosis模型PushPull服务端消息存储处理请求保存推送轨迹保存订阅关系消费者负载均衡集中式消息存储处理请求分布式客户端处理响应和请求处理响应和请求保存pull状态，如拉取位置的偏移量offset异常情况下的消息暂存和recover实时性较好，收到数据后可立即发送给客户端取决于pull的间隔时间消费者故障消费者故障情况下，服务端堆积消息，重复推送耗费资源。保存推送轨迹压力很大。消费者故障，对服务端无影响其他对消息推送有更多控制，能实现多样化的推送机制。当消费者数量增多的时候，推送压力大，性能天花板。消费者处理能力差异，导致堆消息需要在客户端实现消息过滤，浪费资源。需要在不同客户端之间协调，做负载均衡。推荐资料Notify 淘宝百科：http://baike.corp.taobao.com/index.php/Notify（【对比】Metamorphosis淘宝百科：http://baike.corp.taobao.com/index.php/Metamorphosis-User-Guide）Notify Wiki：http://gitlab.alibaba-inc.com/notify/notify1/wikis/user-manual（【对比】Metamorphosis Wiki：http://gitlab.alibaba-inc.com ...继续阅读 (147)

先占个坑……还没写完……您可能也喜欢：[补充实习笔记] HSF入门[7.10实习笔记] 入职手续与培训[7.11实习笔记] 环境搭建 JDK+IDEA+MAVEN+JBOSS+HSF+SVN[补充实习笔记] 项目流程与角色分工无觅 ...继续阅读 (36)

今天主要学习了Maven。整理记录一下。Maven 是 Java 项目的一个构建工具，阿里内部使用Maven 2.2.1作为项目构建工具。【Tips】关于Maven和后面WebX的学习，建议参照WebX提供的样例petstore进行对照理解。petstore的Github仓库地址为：https://github.com/webx/citrus-sample/tree/master/petstore安装配置安装安装过程在上一篇博客中已经写过了：[7.11实习笔记] 环境搭建 JDK+IDEA+MAVEN+JBOSS+HSF+SVN配置首先，我们要介绍一下仓库的概念。在不用Maven的时候，比如说以前我们用Ant构建项目，在项目目录下，往往会看到一个名为/lib的子目录，那里存放着各类第三方依赖jar文件，如log4j.jar，junit.jar等等。每建立一个项目，你都需要建立这样的一个/lib目录，然后复制一对jar文件，这是很明显的重复。重复永远是噩梦的起点，多个项目不共用相同的jar文件，不仅会造成磁盘资源的浪费，也使得版本的一致性管理变得困难。此外，如果你使用版本管理工具，如SVN，你需要将大量的jar文件提交到代码库里，可是版本管理工具在处理二进制文件方面并不出色。Maven仓库就是放置所有JAR文件（WAR，ZIP，POM等等）的地方，所有Maven项目可以从同一个Mav ...继续阅读 (11)

7月11日流水今天上午领了工牌和PC。排了一个多小时的队。本来8点半到想着能早点领，没想到排PC的队排了半天突然工作人员一句“实习入职跟我来”，队伍全乱了……好不容易领了机子到IT临时服务点配置了一下，出来都快11点了。无力吐槽。回到工位就把工牌和支付宝绑定了。这样在园区各个地方都不用带钱包，食堂超市直接刷工牌。还是比较方便的。下午就是根据师姐给的内部百科链接（叫翔哥的师兄写的文档），以及一个Taobao_Developer_Cookbook的文档开始搭建工作环境。具体的笔记在下面会写。第一次搭这些环境还是比较蛋疼的。记录下来也好以后备查。7月11日笔记首先，明确需要搭建的环境：JDK1.6.0_43IntelliJIDEA13.1.3（社区版）Maven2.2.1JBoss4.2.2.GAHSF2.1.0.6TortoiseSVN1.8其次，阿里统一将这些环境安装在D:\java_tools目录下。为何要规划安装目录？开发人员之间经常会进行一些交流或者协助排查问题，最常见的几句话？“你的 Java 安装在哪里？”；“JBoss 安装在哪个目录下？我要改一下设置！”。“Eclipse 安装在哪个目录下，打开一下！”。如果不想让你的同事费心做这些事情，那最好将这些开发用的软件安装在指定的目录下，这样大家的环境都一样，排查问题就方便很多。还有 Java 软件最忌安装在有空格或者中文的目 ...继续阅读 (281)

决定在博客里记录下每天的实习生活。可能是日常流水，也会有学习笔记。7月10日流水7月10日上午起早转公交到海创园。早早来到二层大厅等待领自己的材料。大概9点多领到了一个文件夹和一个文具袋。文件夹里是一大叠卖身契，文具袋里是工牌套、各种笔和本子。然后就进会场坐着等待开始了。一上午的主要任务就是讲解一堆卖身契的签法，以及上交了一张一寸照用于办理工牌。（坑爹的是，按照后来发下来的工牌情况看，乖乖交照片的都是扫描制作的，照片普遍都偏色严重；而因为没带照片交电子版的反而幸免于难…- -#）中午在海创园挤到爆的食堂吃了饭。只有1小时用餐时间，很赶。下午是行政，财务，IT，薪酬福利培训。比较冗长。就不多说了。主要槽点在于男性25岁以上就算晚婚了可以享受15天带薪婚假哦~ 唉，首先，我得在25岁前找到妹纸……结束培训突降暴雨。我们在海创园等到暴雨过去后，终于来到园区了。园区倒是非常漂亮的~天猫事业部在4号楼。终于见到了亲爱的师兄师姐们。惊喜的发现隔壁工位刚入职的师姐，也是福建人~口音太亲切了哈哈。因为工牌还没发下来，所以蹭了师姐一顿晚饭。感觉团队还是很融洽的~对即将开始的实习生活充满了期待啊。 ...继续阅读 (21)

上一篇博文写了简历撰写，去哪儿笔试和360电面。这篇主要写写阿里的三轮电面（主要是技术面，HR面是第四轮还没接到…），以及自己这段时间的一些总结吧。阿里一面一个学姐给的内推机会，我选的岗位是研发工程师。被分到的部门是天猫事业部。3月6日在线投递简历，没想到3月7日周五下午就接到了一面电话。当时是下午2点多，我正迷迷糊糊准备上床小睡一会儿，突然来了个0571的固话号码，我也没多想就接了起来。对方说是天猫的，看到了我的简历，打电话来“简单聊一聊”。我突然意识到，我去，电话面试。面试官可能为了打开话题，先问我最近在忙啥。我脑子正糊，说最近在忙着投简历呢，不是各大公司都开始校招了嘛……面试官笑了下，呵呵。突然脑子清醒过来，靠对方想问的应该是学术上在干啥好继续深入问技术问题吧。赶忙说除此之外也在做一个什么什么项目，跟着老师研究什么什么课题云云。我说到了我的可视化项目，对方表现出了一些兴趣，我赶忙趁热打铁说这个项目有在线演示的地址，您是否有兴趣看看？面试官说好，我就把URL报给了他。开始边介绍操作边解释项目（可见，有可能的话，最好能在面试前把能够展示的项目都搭到网上，特别是这种电话面试，隔空交流本就不如当面顺畅，如果能让对方直观的看到项目效果，沟通效果会好很多）。面试官问，这个项目遇到了什么难点？我说，是数据库的瓶颈。我们使用的是MySQL，目前三四百个点的规模查询效率还好，但上千个点的情况， ...继续阅读 (12)

从开始准备简历撰写，到现在基本确定实习岗位，晃晃忽忽过了大半个月。半个月说长不长，说短不短，但绝对是我这20年来最难忘的历程之一。其中经历的心态上的大起大落，只有当自己真的置身其中，才能有所体会。写下这篇博客，一来记录自己第一次应聘岗位的心路历程，二来也是想记录下几轮笔试面试的题目，希望能对各位小伙伴们准备后续面试有所帮助。简历我大约从3月1日开始准备简历，当时李力通知3月7号交第一稿，给实验室的学长学姐们修改。开始的几天，完全没有头绪，不知道该从哪里开始下笔。最后胡乱挑了WORD上的一个看着还顺眼的联机模板拿来改。 于是有了现在看来不堪入目的第一稿……（每稿简历的修改我都保留了备份，现在回头看来也算感慨颇多）这稿简历当时自认为还算简洁，但却被学长学姐挑出了一堆毛病，才知道原来自己有那么多细节没有注意：留白过多，字体太小，颜色难看，不满两页。（简历要么一页写完，要么撑满两页，忌一页半。）名字下方的信息，内容不显眼，排版不清晰。HR看到一份简历时，希望能够快速定位到手机和邮箱两个联系方式，应当前置。尤其是手机，应当用连字符分隔（形如：130-1234-5678），避免HR拨错号码，与职位失之交臂。“目标”改为“求职意向”更妥。教育经历前置，将奖学金与专业排名等信息调整到“个人荣誉”中，HR关心的信息是何时毕业。这才是重点。“技能”中，程度副词由高到低依次是精通，熟练，熟悉，了解。因此 ...继续阅读 (17)

问题最小编辑距离Minimum Edit Distance关于两个字符串s1,s2的差别，可以通过计算他们的最小编辑距离来决定。设A、B为两个字符串，狭义的编辑距离定义为把A转换成B需要的最少删除（删除A中一个字符）、插入（在A中插入一个字符）和替换（把A中的某个字符替换成另一个字符）的次数，用ED（A，B）来表示。直观来说，两个串互相转换需要经过的步骤越多，差异越大。例如 s1 = "12433" 和 s2 = "1233";则可以通过在s2中间插入4得到12433与s1一致。即 d(s1,s2) = 1 (进行了一次插入操作)性质计算两个字符串s1+c1, s2+c2的编辑距离有这样的性质:1. d(s1,"") = d("",s1) = |s1| d("c1","c2") = c1 == c2 ? 0 : 1; 2. d(s1+c1,s2+c2) = min( d(s1,s2)+ c1==c2 ? 0 : 1 , 1 + d(s1+c1,s2), 1 + d(s1,s2+c2) );第一个性质是显然的。第二个性质: 由于我们定义的三个操作来作为编辑距离的一种衡量方法，于是对c1,c2可能的操作只有：1. 把c1变成c2 2. s1+c1后删 ...继续阅读 (26)

作者：Hawstein出处：http://hawstein.com/posts/snake-ai.html声明：本文采用以下协议进行授权：自由转载-非商用-非衍生-保持署名|Creative Commons BY-NC-ND 3.0，转载请注明作者及出处。前言这两天在网上看到一张让人涨姿势的图片，图片中展示的是贪吃蛇游戏， 估计大部分人都玩过。但如果仅仅是贪吃蛇游戏，那么它就没有什么让人涨姿势的地方了。 问题的关键在于，图片中的贪吃蛇真的很贪吃XD，它把矩形中出现的食物吃了个遍， 然后华丽丽地把整个矩形填满，真心是看得赏心悦目。作为一个CSer， 第一个想到的是，这东西是写程序实现的(因为，一般人干不出这事。 果断是要让程序来干的)第二个想到的是，写程序该如何实现，该用什么算法？ 既然开始想了，就开始做。因为Talk is cheap，要show me the code才行。 (从耗子叔那学来的)开始之前，让我们再欣赏一下那只让人涨姿势的贪吃蛇吧：( 如果下面的动态图片浏览效果不佳的话，可以右键保存下来查看)语言选择Life is short, use python! 所以，根本就没多想，直接上python。最初版本先让你的程序跑起来首先，我们第一件要做的就是先不要去分析这个问题。 你好歹先写个能运行起来的贪吃蛇游戏，然后再去想AI部分。这个应该很简单， c\c++也就百来行代码( ...继续阅读 (30)

上次在实验室作《从分治到动归 - 最优问题解法》的讲座的时候，举了LCS（最长公共子序列）作为例子。当时讲的是传统的动态规划解法。下面先提一下这个解法作为铺垫。LCS问题LCS是Longest Common Subsequence的缩写，即最长公共子序列。一个序列，如果是两个或多个已知序列的子序列，且是所有子序列中最长的，则为最长公共子序列。例如：X={A,B,C,B,D,A,B}Y={B,D,C,A,B,A}则X和Y的最长公共子序列（之一）是{B,C,B,A}传统动归解LCS设有二维数组f[i,j] 表示 X 的 i 位和 Y 的 j 位之前的最长公共子序列的长度，则有：f[i,j] = max{f[i-1][j -1] + same(i,j),f[i-1,j],f[i,j-1]}其中，same(a,b)当 X 的第 a 位与 Y 的第 b 位相同时为“1”，否则为“0”。初值：f[i][0]=0 f[0][i]=0 f[1][1] = same(1,1)这个动归方程乍看可能不好理解。它的思想是这样的。对于已知f[i][j]的值，要往后拓展，有这两种情况：其末位i和j相同，或不相同。考虑相同情况。因为i和j相同，它们必然已被记入最长公共子序列的部分。此时要想延长这个公共子序列，只得令i和j都向后移，看看它们后一位是否也相同。这就是f[i][j]+same(i+1,j+1)。而对于 ...继续阅读 (17)

上一篇我们讲到了关于改造模板使得文章只显示摘要以方便阅读，这一篇我们来讨论下如何基于WordPress来实现自动根据RSS抓取文章的群博功能。介绍一下这个强大的插件：WP-o-Matic。这是我试了N个不同插件之后唯一能用而且效果还行而且支持中文的RSS抓取插件……它也是一个开源项目，目前的最新版本是2.3.9。在正式开始搭建群博之前，我们还需要一些准备工作，比如：在WP后台的分类目录中，根据抓取的RSS设置好分级的分类目录。每个RSS在之后占一个子类，其上可以有父类。这样方便后续管理与查看。完成之后，就可以开始正式搭建了。首先，大家可以前往WP的官方地址下载这个插件：http://wordpress.org/plugins/wp-o-matic/ 下载回来是一个ZIP包。和正常安装其他插件一样，你可以直接从WP后台的插件功能里上传这个ZIP包安装。不过这要求服务器开着FTP服务。所以，我们通过SSH或者其他手段，把这个压缩包解压，放到WP目录的wp-content\plugins\目录下。因为后面需要用到本地缓存图片这个功能，所以记得把这个目录的权限设置成777。到此，插件就安装完了，是不是很方便呢~~我们登陆WP的后台，在插件这个模块里把它启用。安装启用后会提示你依次点击Next，一共4步，最后点击Submit提交。我们发现设置里已经多了一个栏目，就叫WP-o-Matic。这样 ...继续阅读 (21)

这两天在帮小组搭建群博，在此记录一下整个过程中学到的一些关于WordPress的技巧。不得不说WordPress真的是一个非常强大而灵活的建站工具。丰富的插件和主题都给了它非常自由的发展空间。话不多说，先来看看遇到的第一个问题：挑了一个看起来不错的模板，无奈其目录页（首页，分类等）都是全文显示博文，使得查看很不方便，页面加载也慢。后台并没有提供修改显示全文还是显示摘要的功能，怎么办呢？首先，我们来看看模板的首页部分的代码，试着能不能找到线索。在首页，我们可以看到如下代码：php if ( have_posts() ) : while ( have_posts() ) : the_post(); get_template_part( 'content', get_post_format() ); endwhile; minimalizine_content_nav(); else : get_template_part( 'no-results', 'index' ); endif; ?#content.site-content#primary.content-area我们很容易定位到核心的PHP语句，就是那个if。那么，if的条件have_post()和底下的the_post()是什么意思呢？WordPress的have_posts() 默认 ...继续阅读 (12)

在这里记录一些已经做过的项目中用到的资料，权当备份，也为以后想做同类应用的童鞋提供参考~持续更新。【WeatherTTS】Ekho(余音)在 Linux 下安装 Ekho 中文文本转语音引擎 - 讨论区 - 开源中国社区Ekho 的简单编程指南（中文文本转语音的引擎） - 讨论区 - 开源中国社区C/C++ TTS/语音合成和处理 - 开源软件库 - 开源中国TTS技术简单介绍和Ekho（余音）TTS的安装与编程 - zouxy09的专栏 - 博客频道 - CSDN.NETLinux下安装Boost库及正则表达式库的使用 - jn989的专栏 - 博客频道 - CSDN.NETeSpeak Speech SynthesizerLinux中文朗读软件--espeak - Derry的专栏 - 博客频道 - CSDN.NET听听中心API - weather-china - Weather service for China - Google Project Hosting【WiiDroid】Android开发中插入新的Activity - Android开发教程Android OnTouchListener触屏事件接口_百度文库浅谈Android五大布局（二）——RelativeLayout和TableLayout - 熊猫82 - 博客园一种Android加速度传感器应用的通用解决 ...继续阅读 (16)

linux服务端程序都需要提供7 * 24不间断的服务，如何保证工作进程一直不退出或者不被kill掉，常见的方法就是启动一个守护进程来检测工作进程的状态，如果发现工作进程退出，就再fork一个出来。一般的实现见下面一段代码：// 守护进程（父进程） int status; for ( ; ; ) { if ( 0 == ( pid = fork()) ) { // 工作进程（子进程） run(); } waitpid(-1, &status;, 0); if (WIFEXITED(status)) if (WEXITSTATUS(status) == 0) exit(0); if (WIFSIGNALED(status)) { switch (WTERMSIG(status)) { case SIGKILL: exit(0); break; case SIGINT: case SIGTERM: exit(1); default: break; } } }守护进程fork出工作进程之后，就阻塞在waitpid系统调用，等待工作进程的退出，waitpid返回之后，根据status选择继续fork工作进程还是退出守护进 ...继续阅读 (15)

作者：何恺明那是2009年4月24日的早上，我收到了一封不同寻常的email。发信人是CVPR 2009的主席们，他们说我的文章获得了CVPR 2009的最佳论文奖(Best Paper Award)。我反复阅读这封邮件以确认我没有理解错误。这真是一件令人难以置信的事情。CVPR的中文名是计算机视觉与模式识别会 议，是计算机视觉领域最顶尖的国际会议之一。今年的CVPR共收到约1450篇投稿，其中393篇文章被接收，接收率为26%。只有一篇文章被选为今年的 最佳论文。这是CVPR创立25年以来首次由中国人获得这个奖项。这篇文章是我在微软亚洲研究院形象计算组实习的时候完成的，也是我个人真正意义上写的第 一篇论文。简单有效的图像去雾技术这篇论文研究的问题是图像的去雾技术，它可以还原图像的颜色和能见度，同时也能利用雾 的浓度来估计物体的距离，这些在计算机视觉上都有重要应用（例如三维重建，物体识别）。但是之前人们还没找到简单有效的方法来达到这个目的。在这篇论文 里，我们找到了一个非常简单的，甚至说令人惊讶统计规律，并提出了有效的去雾方法。与之前的方法不同，我们把注意力放到了无雾图像的统计 特征上。我们发现，在无雾图像中，每一个局部区域都很有可能会有阴影，或者是纯颜色的东西，又或者是黑色的东西。因此，每一个局部区域都很有可能有至少一 个颜色通道会有很低的值。我们把这个统计规律叫做Dark Ch ...继续阅读 (15)

题意简述农夫需要将他的农场与其他农场联网，每两个农场联网的代价已知，求使所有农场互相联通的最小代价。注意：输入数据有多组，用while(scanf("%d",&n;)!=EOF)判断是否完成输入。算法分析典型的最小生成树，使用Kruskal算法或Prim算法都能解决。我使用的是Prim算法。程序样例#include#define MaxI 999999 intprim(int n, int map[][100]) { int d[100],used[100]={0},m,ans=0,min,mini,i; for(i=1;i ...继续阅读 (14)

题意简述输入货币名称以及货币间的汇率（A到B的汇率可能与B到A的不同），判断是否有可能实现套汇（即从某指定货币开始，通过一系列的货币兑换操作，最终换回某货币并实现盈利）。问题有多组数据，对于每组数据，第一行代表货币类别数量，第二行起的n行为各货币名称；接下来一行是允许的兑换方式总数，而后每行有三个部分，第一个和第三个分别是原始货币和兑换后货币的名称，第二个是汇率。数据的输入以0结束。对于每组数据，输出是否可能实现套汇（YES或NO）。例如：3 USDollar BritishPound FrenchFranc 3 USDollar 0.5 BritishPound BritishPound 10.0 FrenchFranc FrenchFranc 0.21 USDollar 3 USDollar BritishPound FrenchFranc 6 USDollar 0.5 BritishPound USDollar 4.9 FrenchFranc BritishPound 10.0 FrenchFranc BritishPound 1.99 USDollar FrenchFranc 0.09 BritishPound FrenchFranc 0.19 USDollar 0输出：Case 1: Yes Case 2: No算法分析这也是一题典型的套汇问题，与POJ-1860有相 ...继续阅读 (17)

题意简述股票经纪人之间的关系形成了一个有向关系网。每个股票经纪人向与他关联的另一个人传递一条谣言需要花费的时间各不相同。A向B传播谣言耗时并不一定等于B向A传播耗时。某经纪人收到谣言后会同时开始向他所有关联的经纪人传播谣言。给定股票经纪人之间的关系网以及每个经纪人向特定经纪人传播消息的耗时，问谣言从哪个股票经纪人开始传播能最快的使整个网所有人知道该谣言，并输出最短耗时。如果存在某经纪人无论如何无法得知该谣言，输出disjoint。算法分析某经纪人得知谣言的时间等于从源头到他的传播路径中每对经纪人之间耗时之和。因而本题能够转换为最短路问题。即：一张有向图中因为是多源多点最短路，所以采用floyd算法。首先用floyd算法求出每两个点间最短路，然后枚举每一个点作为源头，找出由它到达所有点最短路长度的最大值，与当前记录的结果比较，如果比结果耗时低，则替换记录的结果。最后判断，如果求得的最短路长度为初始化的Max，即耗时为无限长（存在点无法到达），则输出disjoint，否则输出记录的结果。程序样例#include#define MaxI 999999 void floyd(int n, int map[][101]) { int i,j,k; for(k=1;k<=n;k++) for(i=1;i<=n;i++) for(j=1; ...继续阅读 (17)

题意简述你想娶酋长的女儿，但酋长要求你给一定数额金钱的聘礼。除了金钱外，酋长也允许你用部落里其他人的某物品加上一点钱作为聘礼。而其他人的物品也可以通过指定的另外一些人的某物品加上一些金钱获得。部落里的每个人有一个等级。你的整个交易过程涉及的人的等级只能在一个限定的差值内。问你最少需要多少金钱才能娶到酋长女儿。假定每个人只有一个物品。例：最高最低等级差不超过1，共4个物品酋长的女儿    等级3     要求现金10000元     或甲的物品+8000元     或乙的物品+5000元甲的物品        等级2     要求现金1000元        或丙的物品+200元乙的物品        等级2     要求现金3000元        或丙的物品+200元丙的物品        等级2      要求现金50元在这个例子中，最少花费方案是：买丙的东西（50）换乙的东西（+200）换酋长女儿（+5000）一共5250元。算法分析容易想到这题可以将它转换为一张有向图。边权代表由A到B所需要附加的金钱。由于每个人只有一个物体，所以节点既可以代表人也可以代表人手中的物品。上面的例子可以转换为如下一张图：图中蓝色线路即最低花销路线。我们可以很容易的看出，这题是单源最短路。可以用Dijkstra解决。唯一遗留的问题就是等级限制。因为线路中最高最低等级差不能超过给定值m，所以我们枚 ...继续阅读 (17)

题意简述湖中有N（2<=N<=200）块石头，标号从1到N。青蛙1在石头1上，青蛙2在石头2上。给定所有的石头坐标。青蛙1试图从石头1到石头2来找青蛙2，它可以经由任意石头组成的路径。在所有可能路径中找出一条路径，使其中最长的一步的长度小于其他路径中最长的一步的长度。本题可以化简为，点1与点2间存在若干条路径，每条路径中都存在最长的一条边。找出一条路径使得该路径最长边的长度小于其他任意路径最长边。算法分析本题的解法之一是Dijkstra的变形。初看似乎很难把这道题与单源最短路联系在一起。但我们可以做以下分析：Dijkstra的贪心思想是基于这样一种前提：设A→P1→P2→P3→B是A到B的最短路，则其中任意一部分亦是最短路。例如P1→P2→P3必然是P1到P3的最短路。证明很简单。假设P1到P3存在一条更短的路，则A到B便可通过该路获得一条更短的路，与题设“A→P1→P2→P3→B是A到B的最短路”矛盾。由此便得到了Dijkstra的松弛方程：枚举u。if (d[v]>d[u]+w(u,v)) then d[v]←d[u]+w(u,v)其中d为源到点最短路长度。u为中转节点。w为u到v的最短路长度。这是否能和本题的求解过程等同呢？对于本题，易得两点间最长边最短的路径可能不唯一。但题目只关心点1到点2所有路径中最短的最长边的长度，并不关心具体路径。所以我们在求解过程中，可以人为定义所 ...继续阅读 (18)

题意简述某城市有M（1<=M<=100）个货币兑换站，可以兑换N（1<=N<=100）种货币，每个兑换站只能互换两种货币，且汇率与手续费各不相同。某人初始时手中有V元货币S，问他是否有可能通过货币兑换，在最后换回货币S时实现盈利，有可能则输出YES，否则输出NO。算法分析本题可抽象为一张有N个节点的有向图，一个兑换站就是它所兑换的两种货币间的两条有向边。边的权值有两个：汇率及手续费。问题可化简为：从定点出发找正权环。由于可以通过无限次走正权环使得收益趋于无穷，所以不考虑返程开销。容易发现，这是Bellman-Ford算法的逆用。将求最短路改为求最长路，再找可以无限松弛的正环，即可得解。只要将Bellman-Ford稍微改进。初始时所有节点不再赋为无穷大，而是改为无穷小（0）。比较时，注意权值计算式的变化即可。详见程序样例。具体的Bellman-Ford及最短路各算法另开文。Problem Status: AC。时间32ms，内存184k程序样例#includestruct edge{ int a; int b; double r; double c; }; int bellman_ford(double d[],struct edge x[],int n,int m,int s,double v) { int i,j,flag; ...继续阅读 (17)

题意简述农夫共有F（1≤F≤5）个农场，每个农场有N块田（1 ≤N≤ 500）和M条普通无向路（1 ≤M≤ 2500），走过这些路需要一定时间。同时还存在W条有向虫洞（1 ≤W≤ 200），走这些虫洞可倒流一定时间。问对于各个农场，农夫是否有可能从某点出发，回到原点时时间早于出发时间。每个农场输出一行。可能则输出YES，否则为NO。算法分析这题可抽象为：对于F张图，每张图有M条权值为正的无向路和W条权值为负的有向路。问图中是否存在负权环。处理时将无向路处理为两条有向路。因为涉及负权，所以使用Bellman-Ford判断负权环即可。在处理过程中，为了避免非连通图造成的漏解，新建一个与所有节点都联通的节点并将它作为Bellman-Ford的起点。关于Bellman-Ford和其余最短路算法，以后单独开一篇日志讨论~Problem Status: AC。时间47ms，内存232k程序样例#includeint bellman_ford(int n, int edge, int e[][3]) { int d[1001],i,j,flag; d[0]=0; for(i=1;i<=n;i++) d[i]=10000000; for(i=1;id[e[j][0]]+e[j][2]) { d[ ...继续阅读 (20)

题意简述输入长度≤100的由K,A,N,C,E,p,q,r,s,t组成的逻辑表达式，其中K,A,N,C,E分别代表与，或，非，条件，等价，小写字母为命题变量。若该式为永真式，则输出tautology，否则输出not输入数据有多组，遇0停止输入。算法分析考虑表达式最多只有5个变量，真值表最多只有2^5=32种排列，所以选择枚举所有排列判断表达式是否恒真。使用一个int型变量，从0枚举至31，则其二进制拆分成位后刚好匹配了32种01全排列。在使用时，假设想取出第4位，只需将它&(1000)2，不等0则为1，否则为0。其余位置可类推。判断一个确定赋值的表达式是否为真，可以参照栈的多项式处理应用。由于不牵扯括号运算所以较为简单。从右向左扫描表达式，遇变量则将其赋值压入栈中。遇单目运算符（not）则对栈顶元素进行操作。遇双目运算符则弹出栈顶两个元素，运算后将结果压回栈中。最后判断栈顶剩余元素（其实栈中只剩下一个元素）是否为1即可。Problem Status: AC。时间0ms，内存360k程序样例#include#includeint judge(char c[],int f1,int l) { int s[100]={0},h,p,f[5]={1},i; for(i=1;i<5;i++) f[i]=f[i-1]*2; for(i=0;i<5;i++ ...继续阅读 (15)