在任何数据库管理系统（DBMS）中，并发控制在确保多个事务能够同时进行而不会导致数据不一致或损坏方面起着至关重要的作用。它指的是管理事务如何交互的机制，特别是在它们访问共享资源时。分布式数据库管理系统（D-DBMS）由于数据分布在多个节点上而引入了复杂性，导致了数据复制、网络延迟和保持一致性等挑战，这使得并发控制的重要性更加突出。在设计高效扩展的分布式系统时，避免持续协调变得至关重要。通过这样做，组件必须对其他组件的状态做出假设，因为它们不能持续检查。这些假设可以分为乐观和悲观。乐观假设是乐观并发控制（OCC）的核心，假设冲突很少发生，允许事务在没有锁的情况下进行，并在发生冲突时解决。这种方法在分布式环境中特别有用，可以增强可扩展性，但需要强大的冲突检测和解决机制来保持ACID属性——在系统中保持原子性、一致性、隔离性和持久性。悲观假设是悲观并发控制（PCC）的基础，假设冲突是常见的，并在事务期间对资源实施锁定以防止干扰。尽管这提供了一致性，但它可能会限制可扩展性和性能。选择OCC还是PCC取决于您的系统是更受益于避免早期协调并在后期解决冲突，还是通过提前控制来防止任何事务冲突。在这篇文章中，我们深入探讨了并发控制，提供了有关设计高效事务模式的宝贵见解，并展示了有效解决常见并发挑战的示例。我们还包括一个示例代码，展示如何在Amazon Aurora DSQL（DSQL）中实现重试模 ...继续阅读 (42)

前端时间家里的路由器坏了，导致一些服务挂掉了，包括自己的博客，闺蜜圈 wiki 等。然后就是每天收到各种离线消息。终于网络恢复之后，感觉一切正常然而，通过 cdn 反问就是回源错误。于是跟技术沟通了一下下下，发现盾云的域名回源竟然存在延迟，并且这个延迟好几个小时，这就比较蛋疼了。所以，每次换了 ip 首先要去设置 ip 地址才能正常回源。既然，这个东西存在延迟，那么 dnspod 的 vip 的动态 ddns 解析也就没有任何的用了，延迟已经不是动态域名的问题了，是 cdn 域名刷新的问题。今天早上忽然想到，既然域名有延迟，那就直接 ip 地址回源吧，不过域名太多了也不能每次都改啊。直接尝试代码解决吧，下面就是全部的代码了：# 盾云SCDN 接口工具 # by:obaby # https://h4ck.org.cn # https://oba.by from datetime import datetime import requests username = '邮箱地址' password = '密码，先设置用户邮箱地址和密码' def login(): url = "https://scdn.ddunyun.com/prod-api/login" payload = "{\"email\":\""+username+"\",\"password\":\" ...继续阅读 (29)

上一文，Vespa 索引结构实现，讲述了 Vespa 构建各种索引、倒排索引使用的数据结构，本文将介绍检索是如何基于这些数据结构进行的。宏观视图我们首先从宏观，自顶向下地介绍一次检索需要经过那些步骤。众所周知，客户端发起的一次请求，在 QRS 上会分为两阶段进行，大部分任务在第一阶段完成：匹配、记分、排序等等，最终会返回给 QRS 这一轻量级的服务以 doc ids 及其它信息，QRS 上会对多个分片上的 doc ids 排序归并，到第二阶段时，向 content 节点请求这些 doc ids 的正排信息，以减少不必要的 IO。我们重点关注第一阶段中的匹配过程。经过前边的不论是 container 或 QRS 的构造，将用户的输入，转化为一棵便于 Vespa 处理的语法树，这里通常会展开优化；将 QueryTree 构造为 Blueprint，借用数据库中的概念即逻辑执行计划。实际实现中，如果检索的字段有倒排索引的话，此时已经通过 dictionary 定位到相应的倒排表，于是可以确定这些 Blueprint 是否查询到了相应的 term 及预估文档数量，在此基础上，可以进行剪枝、pre/post filter 等优化；Blueprint 可以创建出同样树状的 SearchIterator，即物理执行计划。下图中是一个简化的从 YQL 到 QueryTree、Blueprint、S ...继续阅读 (34)

上一文大概讲述了 Vespa 与 ElasticSearch 的区别，本文具体展开讲述 Vespa 的索引实现，主要聚焦于数据结构。下篇Vespa 索引检索实现中会详细讲述如何使用这些数据结构进行检索。倒排索引的底层数据结构一般来说，倒排索引都包含两部分：词典（dictionary）和倒排表（posting list）。其中词典以 term 为 key，value 为指向其对应倒排表的 id，在 Vespa 中称为 EnumStoreDictionary。倒排表中也存储了一系列 key-value，其中 key 为 docId，value 为空、或权重或特征（如 bm25 需要的词频等信息），在 Vespa 中倒排表由 PostingStore 管理。举个例子，假设引擎中现在存储多篇文档，如下。[{"0":"foo bar"},{"1":"bar zoo"},{"2":"foo zoo"}]会构建如下所示的倒排索引：我们从最下层的倒排表开始介绍。PostingStorePostingStore，倒排表的管理类，是 Vespa 列存的一部分，每一列也即每个需要构建倒排索引的字段都持有一份 PostingStore。PostingStore 是对 DataStore 这一 Vespa 通用容器的封装，向 DataStore 中存储某个实例会得到一个 uint32_t 类型的 id，同样 ...继续阅读 (32)

上一文，Vespa 索引结构实现，讲述了 Vespa 构建各种索引、倒排索引使用的数据结构，本文将介绍检索是如何基于这些数据结构进行的。宏观视图我们首先从宏观，自顶向下地介绍一次检索需要经过那些步骤。众所周知，客户端发起的一次请求，在 QRS 上会分为两阶段进行，大部分任务在第一阶段完成：匹配、记分、排序等等，最终会返回给 QRS 这一轻量级的服务以 doc ids 及其它信息，QRS 上会对多个分片上的 doc ids 排序归并，到第二阶段时，向 content 节点请求这些 doc ids 的正排信息，以减少不必要的 IO。我们重点关注第一阶段中的匹配过程。经过前边的不论是 container 或 QRS 的构造，将用户的输入，转化为一棵便于 Vespa 处理的语法树，这里通常会展开优化；将 QueryTree 构造为 Blueprint，借用数据库中的概念即逻辑执行计划。实际实现中，如果检索的字段有倒排索引的话，此时已经通过 dictionary 定位到相应的倒排表，于是可以确定这些 Blueprint 是否查询到了相应的 term 及预估文档数量，在此基础上，可以进行剪枝、pre/post filter 等优化；Blueprint 可以创建出同样树状的 SearchIterator，即物理执行计划。下图中是一个简化的从 YQL 到 QueryTree、Blueprint、S ...继续阅读 (30)

MailCatcher是一个超简单易用的 SMTP 邮件服务器，它能捕获所有通过其自身发送的邮件，并显示在网页上，支持 API。完全不需要邮件客户端，也不会到达任何公共邮箱，适合自己给自己发消息，适合开发者调试邮件通知。@AppinnSMTP 是什么SMTP (Simple Mail Transfer Protocol) 电子邮件服务器就像是一个邮局，负责处理电子邮件的传递。在这里的自建 SMTP 的意思，就是将自己变成邮局，你可以从任何地址，向任何电子邮件地址发送 Email，但并不真的像这些 Email 发送邮件，不打扰任何服务器，不打扰任何人。电子邮件是互联网的基础协议，支持非常广泛。所以只要有一个自己的 SMTP 服务器，就能利用邮件通道来传送消息，比如青小蛙就一直使用自建的 SMTP 服务器接收群晖的通知。MailCatcher 安装 & 使用需要使用 gem 命令安装（比如在 Debian/Ubuntu 上使用apt-get install ruby-full安装 Ruby 即可）gem install mailcatcher mailcatcher然后就可以用了，非常简单。如果你需要公网访问，使用mailcatcher --ip 0.0.0.0运行，就能在本地以外的设备上访问了（通过 IP 地址），你的 SMTP 服务器地址就是 IP 地址，端口 1025，不需要验证 ...继续阅读 (30)

都是在最近几个月发生的新的应用方式。我能看到AI在广告投放上的应用是日新月异，大有爆发之势。 01 应用一：多模态AI对展示广告效果预估的新突破 传统的对于展示广告效果的预估方法，是基于ID特征的，就是从无数的ID中，找到匹配关系并且总结规 […] ...继续阅读 (33)

文 | 韩永昌编辑 | 张博文2024年11月15日，大众汽车品牌携25款新能源和燃油车型亮相2024广州车展。其中包括ID. CODE概念车、全新探岳L、帕萨特Pro和ID. 与众在内，多款车型为中国用户量身定制，推动大众汽车向智能网联出行的时代迈进。至2030年，大众汽车计划推出30余款新车型。大众汽车乘用车品牌中国CEO孟侠（Stefan Mecha）表示：“四十年来，用户始终是大众汽车在中国开展各项业务和工作的核心。作为‘在中国，为中国’战略的一环，我们将继续以‘中国速度’带来全新的新能源和燃油车型供中国消费者选择，让移动出行与他们日益智能化、互联化的生活完美融合。”具体车型来看，即将于2025年上市的一汽-大众全新探岳L，在外观造型和数字化功能方面迎来全方位焕新。该款SUV拥有同级最长的2791毫米轴距，其搭载L2+级IQ. Pilot智能驾驶辅助，该系统针对中国的道路环境而研发，通过惯导双目摄像头，全面提升车辆对周围交通情况的感知，让驾驶出行更安全、更轻松。新车座舱内配备了15英寸2K中控悬浮屏、11.6 英寸高清副驾信息娱乐屏，以及可定制形象且融合AI技术的全新个性化语音助手等一系列前沿车载科技，带来沉浸式的出行体验。与此同时，上汽大众帕萨特Pro于9月上市，其全新的双前脸造型极为动感，智能IQ. Light矩阵式LED大灯不仅在设计上与之相得益彰，还能提高行车安全性 ...继续阅读 (32)

上一文大概讲述了 Vespa 与 ElasticSearch 的区别，本文具体展开讲述 Vespa 的索引实现，主要聚焦于数据结构。下篇中会详细讲述如何使用这些数据结构进行检索（TODO）。倒排索引的底层数据结构一般来说，倒排索引都包含两部分：词典（dictionary）和倒排表（posting list）。其中词典以 term 为 key，value 为指向其对应倒排表的 id，在 Vespa 中称为 EnumStoreDictionary。倒排表中也存储了一系列 key-value，其中 key 为 docId，value 为空、或权重或特征（如 bm25 需要的词频等信息），在 Vespa 中倒排表由 PostingStore 管理。举个例子，假设引擎中现在存储多篇文档，如下。[{"0":"foo bar"},{"1":"bar zoo"},{"2":"foo zoo"}]会构建如下所示的倒排索引：我们从最下层的倒排表开始介绍。PostingStorePostingStore，倒排表的管理类，是 Vespa 列存的一部分，每一列也即每个需要构建倒排索引的字段都持有一份 PostingStore。PostingStore 是对 DataStore 这一 Vespa 通用容器的封装，向 DataStore 中存储某个实例会得到一个 uint32_t 类型的 id，同样能够通过该 ...继续阅读 (25)

假设你正在写后端代码，其中一个函数的功能是传入文章id，返回文章详情。因为项目比较大，因此在定义函数时，把类型标注加上，标明了参数的类型和返回的类型。例如：123456789101112131415161718192021222324252627fromtypingimportListfromdataclassesimportdataclass@dataclassclassArticleDetail:id:inttitle:strcontent:strtag:List[str]defquery_article_detail(article_id:int) -> ArticleDetail:ifisinstance(article_id,int):detail = ArticleDetail(id=article_id,title='文章标题',content='文章内容',tag=['tag1','tag2'])returndetaildeftest_query_article_detail():detail = query_article_detail(123)print(detail.content)现在，当你拿到返回的detail变量时，IDE的自动补全就可以正常工作了，如下图所示。你想让这个函数 ...继续阅读 (35)

数据库中的删除操作通常是直接指定表名进行操作，但Oracle数据库支持一种特别的DELETE [FROM] (subquery)语法，使用户能够通过子查询指定删除操作，其它任何数据库均不支持，详细了解之后不由感叹Oracle的强大。1，支持情况Oracle对DELETE [FROM] (subquery)语法的支持包括以下几种情形：单表子查询：单表子查询的返回结果可以直接用于DELETE操作。多表JOIN子查询：支持基于包含多表JOIN的子查询进行DELETE。可修改视图：可修改视图也相当于一种子查询，同样支持。但无论是哪种情况，子查询或可修改视图中必须存在一个“键值保存表”（Key-Preserved Table），键值保存表也是实现该语法的关键。什么是键值保存表在一个多表JOIN的查询中，如果某个表的主键或唯一键被投影，且在JOIN结果中依旧保持唯一性，也就是说，JOIN操作不会破坏该键的唯一性，这个表在这个查询中便被称为键值保存表。2，Oracle行为分析Oracle在执行DELETE [FROM] (subquery)时会根据子查询的结构确定删除目标，这其中存在一些有趣的现象。单表子查询行为如果子查询中仅包含一个表，Oracle允许删除操作，即使该表没有唯一键。例如：CREATETABLEA(idint);INSERTINTOAVALUES(1);DELETE(SELECT ...继续阅读 (92)

wp-compress-htmlwp-compress-html no compressionQuMagie Face Metadata Backup Tool项目简介QuMagie 版本 v2.4.0 支持了人脸识别元数据的备份和恢复，但目前每次备份仍需通过网页端手动操作。为了简化这一过程，我编写了一个基于 QuMagie 备份程序代码的自定义备份命令工具。这款工具能够自动化备份操作，不再需要每次都手动进行备份。此命令工具是基于QuMagie安装目录的CLI文件 qumagie/v2.4.0/cli/qm_export 提取的相关运行命令，不会对原文件进行更改。QuMagie 元数据备份机制在之前的文章中，我介绍过通过备份 MySQL 相册数据S01库来实现人脸识别数据的备份。在 QTS 旧版本中，这种方法能够正常导入和识别。然而，在 QTS 5.0 及以上版本的更新，系统会自动重新索引数据，导致已导入的数据丢失，并且人脸识别数据被重新识别。这次 QuMagie 新发布的版本采用了新的备份原理：将每张图片或视频的元数据保存为 JSON 文件。每次备份时，系统会生成一个对应的 JSON 文件，并将其存储在照片文件夹下的隐藏目录. @__thumb中，文件名与照片或视频文件名一致，后缀为.json。这个 JSON 文件包含了照片和视频的详细元数据、相册 ID、人脸识别信息等重要数据。 ...继续阅读 (21)

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时间戳是雪花算法的核心部分，用于记录生成ID的时间。时间戳是一个41位的数字，精度为毫秒级别。这里采用10位的工作ID，当时间回拔时，采用工作ID增加1来避免生成与旧的ID重复。timestamp = (当前时间 - 起始时间) ...继续阅读 (31)

SSH 为 Secure Shell 缩写，由 IETF 的网络小组所制定。SSH 为建立在应用层基础上的安全协议。SSH 是目前较可靠的，为远程登录会话和其他网络服务提供安全性的协议。修改默认端口我们会经常使用如下命令远程控制你的 Linux 系统：1sshUSERNAME@HOSTNAME在此条命令中，系统会自动链接服务器的 22 端口，因为 SSH 的默认端口是 22。如果我们修改默认端口，同样可以增强系统的安全性。首先修改配置文件：1vi/etc/ssh/sshd_config搜索关键词 Port，如果该设置项有注释请去掉，并将数字改为你想设置的值。重启服务：1systemctl restart sshd修改端口之后，连接的命令为：1ssh -pNEWPORT USERNAME@HOSTNAME禁止 root 的登录每一个 Linux 系统，都会有 root 用户，就像 Windows 系统都有 Administrator 一样。当黑客们去尝试破解你的服务器的密码时，他们肯定会尝试使用此用户名去登录，这样他们只需解决密码即可。那如果我们禁用了 root 用户而改用其它用户，那破解的难度就增加了。首先修改配置文件：1vi/etc/ssh/sshd_config搜索关键词 PermitRootLogin，如果该设置项有注释请去掉，并将阈值修改为 no。重启服务：1systemc ...继续阅读 (14)

此篇为恰饭文，在发文前杜老师仔细审核过文章内容，除需信用卡认证外无需付费。因杜老师的信用卡未在身边无法测试是否可以申请成功，感兴趣的小伙伴可一试！亚马逊云桌面，远程到国外的云桌面，随便你怎么搞，无限注册！亚马逊云活动这次非常给力，云服务器试用12个依然存在！怎么获取？保姆级流程拿去。建议先注册几个小时后，等待验证通过再去开通服务器！！！第一步，注册亚马逊账号1.1)亚马逊官网注册，选择个人注册或者企业注册，根据个人情况！！！亚马逊中国区官网：https://www.amazonaws.cn（国内亚马逊注册目前仅支持企业，需提供企业营业执照，进行认证）亚马逊国际官网：https://aws.amazon.com（国际亚马逊注册支持个人和海外企业，需双币信用卡，进行认证）1.2）用户名、密码！！！建议记事本保存，避免我这种注册多的，容易忘记！！！（如果已有账号，也推荐你去新注册一个，毕竟活动大部分都是针对新用户,当然活动期内无限注册，换句话就是无限续期）1.3)完善资料，根据自己情况填写联系个人信息或企业信息，若是长期账号的建议认真填写！1.4）认证个人认证，需要双币信用卡进行认证；企业认证，会有个亚马逊来电认证，需输入屏幕验证码1.5）支撑，免费的要啥自行车，走起！到此注册结束。等待亚马逊认证，周期一般几分钟，就可以收到注册成功的邮件信息，但部分服务则需要等待几个小时（如云服务器、云 ...继续阅读 (25)

作为一枚十分贴心的杜老师，在此给大家准备了六道 Shell 脚本练习题。都是入门级的水准，希望大家踊跃尝试编写。脚本题目编写脚本，计算 1 到 100 的总和；编写脚本，输入一个数字 n 并计算 1 到这个数的总和。要求：如果这个数小于等于 1，要求重新输入，直到输入大于 1 的数字为止；编写脚本，把/root/目录下的所有目录复制到/tmp/目录；编写脚本，批量建立用户，要求用户名的格式为 user_00/user_01，建立 100 个，且用户同属于 users 组；编写脚本，在/cjk/目录下的所有文件「不含目录」的文件名后面加.bak；编写脚本，给系统中所有已存在的用户打个招呼，格式参考为 hello penndu and your id is 1000。参考答案一题：1234567#!/bin/bashsum=0foriin`seq1 100`dosum=$[$i+$sum]doneecho$sum二题：123456789101112#!/bin/bashn=0while[$n-lt 1 ]doread-p"Please input a number, it must greater than 1: "ndonesum=0foriin`seq1$n`dosum=$[$i+$sum]doneecho$sum三题：12345678#!/bin/bashcd/root/forf ...继续阅读 (18)

YAML 的语法和其它的高级语言类似，并且可以简单表达清单、散列表等数据形态。使用空白符号缩进和大量依赖外观的特色，特别适合用来表达或者编辑数据结构、各种配置文件、倾印调试内容、文件大纲。基本语法大小写较敏感；使用缩进表示层级关系；缩进不允许使用 tab，仅限空格；缩进空格数不重要，只要相同层级的元素左对齐即可；井号表示注释。对象对象：键值对的集合，又称映射、哈希、字典。对象键值对使用冒号结构表示 key: value，冒号后面要加一个空格。也可以使用 key:{key1: value1, key2: value2}。还可使用缩进表示层级关系；123key:child-key:valuechild-key2:value2较复杂的对象格式，可使用问号加一个空格代表一个复杂的 key，配合一个冒号加一个空格代表一个 value：123456?-complexkey1-complexkey2:-complexvalue1-complexvalue2意思即对象的属性是一个数组[complexkey1,complexkey2]，对应值也是一个数组[complexvalue1,complexvalue2]。数组数组：一组按照次序排列的值，又称序列、列表。以横杠开头的行表构成一个数组：123-A-B-C支持多维数组，可以使用行内表示：1key:[value1, value2]数据结构子成员是一个 ...继续阅读 (13)

背景LIKE 操作符是 PostgreSQL 支持的三种模式匹配方法之一。一般情况下，如果 SQL 中有模式匹配的过滤条件期望走索引，我们更推荐使用 GIN 或者 GIST 索引，同时配合创建一些插件，比如 pg_trgm，来达到更理想的效果。如果模式匹配字符串的模式以常量前缀开头，即满足前缀匹配，那么 B-tree 索引也可能被使用。能走 B-tree 索引的理论基础是因为前缀匹配可以被转换成一个范围查询。本文将对 LIKE 操作符前缀匹配走 B-tree 索引的原理作简要分析。后面将会涉及到索引访问方法的 opclass（操作符类）和 opfamily（操作符族）的概念，可以参考另一篇文章。分析创建一张表 test，具体的创建语句为：create table test(id int, c2 varchar(20)); insert into test select i, i from generate_series(1,100000)i; create index idx_test_id_1 on test(id); create index idx_test_c2_1 on test(c2); analyze test;一般场景如果我们执行explain select * from test where id > 1 and id < 10;（SQL 1）将会得到下面的执行计 ...继续阅读 (10)

背景LIKE 操作符是 PostgreSQL 支持的三种模式匹配方法之一。一般情况下，如果 SQL 中有模式匹配的过滤条件期望走索引，我们更推荐使用 GIN 或者 GIST 索引，同时配合创建一些插件，比如 pg_trgm，来达到更理想的效果。如果模式匹配字符串的模式以常量前缀开头，即满足前缀匹配，那么 B-tree 索引也可能被使用。能走 B-tree 索引的理论基础是因为前缀匹配可以被转换成一个范围查询。本文将对 LIKE 操作符前缀匹配走 B-tree 索引的原理作简要分析。后面将会涉及到索引访问方法的 opclass（操作符类）和 opfamily（操作符族）的概念，可以参考另一篇文章。分析创建一张表 test，具体的创建语句为：create table test(id int, c2 varchar(20)); insert into test select i, i from generate_series(1,100000)i; create index idx_test_id_1 on test(id); create index idx_test_c2_1 on test(c2); analyze test;一般场景如果我们执行explain select * from test where id > 1 and id < 10;（SQL 1）将会得到下面的执行计 ...继续阅读 (13)

不知道为啥AMD显卡驱动不能安装在Windows Server上，真无语…首先从AMD官网正常下载你显卡的驱动包，然后双击点开等待出现错误。打开电脑设备管理器，找到显卡然后查看一下硬件ID把圈红框的一整行复制出来，粘贴保存，之后要用。显卡驱动正常安装出现报错后找到一开始解压的位置，按如下路径找到INF文件：1.\amd_Radeon_27.20.20913.2000_w1064\Packages\Drivers\Display\WT6A_INF\该文件夹下有一个U0382934.inf文件，使用文本编辑器打开该文件。拿出刚才保存的硬件ID，我的硬件ID是这样的：1PCI\VEN_1002&DEV;_683F&SUBSYS;_A013174B&REV;_00其中VEN指的是制造商，DEV指的是设备ID，我这里是683F，那么先在刚才的U0382934.inf文件中搜索一下683F，得到如下行：1%AMD683F.1%" = ati2mtag_R575A, PCI\VEN_1002&DEV;_683F将该行最后一段修改为上面记录的硬件ID：1"%AMD683F.1%" = ati2mtag_R575A, PCI\VEN_1002&DEV;_683F&SUBSYS;_300D1043保存退出。因为我们现在修改过驱动文件，原签名已经失效，因此需要执行如下命令将系统置于禁 ...继续阅读 (45)

秘鲁最大的金融机构之一，秘鲁国际银行 （Interbank）承认遭勒索组织攻击，攻击者成功入侵其IT系统，并窃取了相关用户数据。泄露的数据包括客户的全名、账户ID、出生日期、地址、电话号码、电子邮件、信用卡信息及其他敏感信息。 ...继续阅读 (25)

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时间戳占据了整个ID的41位，精确到毫秒级，可以支持69年的时间戳。序列号占据了ID的12位，可以支持每个节点每毫秒产生4096个唯一的ID。这使得在同一台机器上运行的不同应用程序实例可以生成唯一的ID，即使在毫秒级别内也能保证唯一性。这使得在同一台机器上运行的不同应用程序实例可以使用不同的工作机器ID来生成唯一的ID。16进制：017B575FA8041004, 00106775084525686788。16进制：017B575FA8441000, 00106775084529881088。 ...继续阅读 (44)

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作为开发狗，手上堆的系统和任务多了，开权限就变成了一件麻烦的事。一开始做一个功能X，给甲用，就做一个简单的权限关联表：功能key，人员id就完事大吉后来人员调整流动，换人换得勤快，得考虑一个功能给一个团队使用，于是引入 RBAC，基于角色的鉴权控制。说到底就是个三元组功能key，角色，成员id。我也一度迷信这样的设计。用了这么久还是麻烦了。在一个正常官僚程度的大中型组织里，压根没人知道自己角色是啥。你说他是管理人员吧，他也就管一部分；你说他负责这事吧，也就负责一阵。该给他放到哪个角色呢？如果做一个自动化角色申请审批流程，他会跑来问你，该申请哪个角色啊？所以问题又回到了原点。因此我琢磨出来一套具有大汉封建主义特色的，「分封制」权限控制体系。系统超管：普天之下，莫非王土；率土之宾，莫非王臣。拥有系统一切权限。但是不负责，不执行，不搞具体管理。超管只干一件事：分封如何分封：把「事」交给一个信得过的领主（serf）。领主对一块业务全权负责。但代价得自己把封地采邑打下来。具体在系统层面，系统所有权限、功能都直接开放，所谓 zero-trust。但是你得从零开始搭建和配置。一旦你配置好、跑起来，这快权限和功能就是你独有的。（owner）线上既有的业务权限，那也是有人配置管理和主导，你只能从别那里抢夺，或者过继。领主可以给自己封臣划分部分管理权限如果一个领主挂了，超管指定一个接盘的领主感觉这样开 ...继续阅读 (42)

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阳光下看不清屏幕？夜里又被亮瞎眼？来，告诉你人眼感光的秘密，还有为啥别用灯效亮度来显示状态。本文将带你了解人眼感光的非线性特性及其对智能设备界面设计的影响。这篇文章会完整的解答如下几个疑问：为什么正午户外，手机亮度最高也看不清？为什么深夜不开灯，手机亮度最低也觉得很刺眼？Gamma（伽马）是什么？为什么不要用灯效的亮度来指示状态？这几个问题都看似没有紧密的联系，却始终围绕同一个知识点，就是人眼的感光原理。作为设计师我们常常听到色相、色阶、饱和度、明度…但是很少有人研究光强对人眼的影响，本文将告诉你一只新的知识点，更适合对硬件交互设计有需求的同学阅读一、人眼的烛光现象想象一个画面，在一间完全密封的黑暗房间里，点燃一根蜡烛，不出意外，这根蜡烛会非常显眼，成为房间里的焦点如果你现在你面前已经有一百根蜡烛，整个房间已经很明亮，此时再点燃一根蜡烛，可能并不会决定房间亮度提升了多少。同样，如果我们在深夜玩手机，即使亮度调节到最低，自然觉得很刺眼；但是在白天正午户外，手机亮度即使调节到最高，自然看不清屏幕内容（暂且不讨论屏幕反光的问题）上面这2种现象，都是因为人眼的一个基础感光原理：人眼的感光都是非线性的，这是生物在数万年间进化出来非常优秀的特性。这种感觉可以描述为，人眼的感光会随着光线的强度，对光的感觉越来越弱。人的感官中有很多非线性，比如听觉，嗅觉等。人类学家猜测，这种特性可以让 ...继续阅读 (46)

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