昨天写了如何用聚合工作区组织 AI 的多项目、多任务开发。工作区把项目和任务组织起来以后,还有一个问题绕不过去:AI 到底通过什么工具来干活?我这段时间陆续换掉或改造了一些用了很久的开发工具,留下了 Paseo、DBX、Zed 和 Tabby。这篇不做功能排行榜,主要记录我为什么选它们,以及为了真正用起来,又做了哪些打磨。
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最近我把日常维护的多个项目整理到了一个聚合工作区里,尝试让 AI 在同一个入口下处理跨项目需求,也能同时推进几个不同的任务。折腾下来发现,把目录放到一起只是第一步,后面还得解决项目怎么找、代码在哪改、任务进度怎么接上,以及什么时候才算完成。这篇记录下我目前的做法,给有类似需求的同学做个参考。
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负责的一个系统中,有张表占用了约 260GB。因为业务合规要求,表中的数据已经删除了一半左右,但磁盘占用没有随之明显下降。当时磁盘剩余空间约为 20%,我们准备利用一次系统升级窗口整理这张表。
整个过程约花了 2 小时 40 分钟,将表的大小缩减到约 130GB。期间业务提前恢复,磁盘占用也一度升到 93%。相比最后释放了多少空间,这些过程中的变化更值得说明。
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又到了一年一度的春节时间。
老婆跟我微信上聊天,试图说服我春节不回家过年。让我不得不仔细想想春节回家过年的意义是什么
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一次漏洞扫描后,项目需要升级 MySQL 的 Java 驱动。我将 mysql-connector-java 从 5.1.24 调整到 8.0.28,随后遇到 java.sql.SQLException: validateConnection false。
当时将 Druid 调整为 1.2.12 后,连接恢复正常。不过,恢复结果并不能单独证明故障根因,更不能据此归纳出一张通用的版本兼容表。
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将 Fastjson 1.x 迁移到 Fastjson2 时,我把两件事分开处理:Spring MVC 接口统一使用 Jackson,仍需 JSON 工具能力的内部代码再迁移到 Fastjson2。这样可以分别验证接口协议与工具调用,减少一次改动影响的范围。
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Jxls 模板里的自定义函数,可以用来格式化日期、金额或执行少量展示计算。升级后如果函数突然找不到,需要先检查表达式引擎的命名空间配置,而不是立即修改所有模板。
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项目需要用户在手机网页拍摄视频并上传,再由后台人员播放审核。几十秒的视频就可能超过 100MB,上传等待、失败重试和浏览器播放兼容都需要单独处理。
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最近在尝试用vscode做java开发,主要是想把家里的4G内存的mac本本用起来,使用IDEA打开有点慢,所以打算用vscode做开发。下面文章主要记录使用vscode做java开发过程中主要涉及到的插件,资源,配置;并不会一步步的教你入门;毕竟网上资料太多了。
本文章会不定时更新
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前后端并行开发时,Mock 服务可以先按接口约定返回数据,让页面开发不必等到后端全部完成。Easy Mock 是我用过的一种工具,但 Mock 真正要维护的是契约,而不只是一组看起来像真的 JSON。
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线上任务没有按指定日期生成报表时,我用 Arthas 依次检查了正在运行的代码和方法入参,最终将问题缩小到参数内容。这个例子不复杂,但能说明如何减少反复加日志、重新发布的排查成本。
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同一个开源项目需要同时维护 GitHub 和 Gitee 仓库时,可以在本地配置多个远端,也可以给一个远端设置多个推送地址。选择哪种方式,主要取决于是否需要分别观察两个仓库的状态。
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前端校验用于及时提示用户,后端校验用于保证进入业务的数据满足约束。即使网页已经检查过必填项,接口仍可能被其他客户端直接调用,因此后端不能省略验证。
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后台项目经常重复编写增删改查与筛选分页代码。我在项目中尝试将公共能力放入 Repository 和 Service,但抽象的目标应该是减少真正稳定的重复,而不是让每个业务都继承一套不断膨胀的父类。
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业务数据常常需要记录创建时间、修改时间、创建人和修改人。Spring Data JPA 的审计功能可以自动维护这些字段,但需要同时配置实体监听器、审计基础设施以及当前操作者的来源。
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今天在github上发现一个超级全面的免费电子书列表,而且一直在更新,各个国家语言的都有,
这里仅列出中文:https://github.com/EbookFoundation/free-programming-books/blob/master/free-programming-books-zh.md
和英文:
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为了集中阅读课程讲义,我做过一个在线 PDF 合并工具。服务现已下线,但它涉及的文件顺序、页面复制和失败清理,仍然适合用来说明文件处理服务的实现思路。
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分页接口返回机构名称时,列表中前一条记录的 org 是完整对象,后面却出现了 $ref,前端直接读取 org.name 因而失败。这个问题需要分开看两个层次:数据库关联是否已加载,以及序列化如何表示同一个对象。
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一个新产品要求快速上线后台管理功能时,我选择在 Guns 的基础上改造,而不是从零制作所有页面。项目其他服务已经采用 Spring Data JPA,因此将后台的数据访问层也调整为 JPA,希望减少两套数据访问逻辑并行维护的成本。
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从零上线一个微信小程序,除了编写页面,还要准备账号、后台接口、真机测试和审核资料。先把这些依赖列出来,能减少“代码写完了,却还不能发布”的等待。
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2018年春节马上就要来临了,按照惯例,春节几乎是上一年年终总结的最后撰写期限。趁着春节大限未到,总结下自己的2017年。
记录下常用的kafka命令
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Jenkins 构建失败时,日志里出现了一长串依赖名,真正指向问题的却是 Could not find metadata org.jetbrains:annotations-java5/maven-metadata.xml。先找到最具体的失败对象,比直接清空整个本地仓库更有效。
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一次大规模重构上线后出现故障,回滚前后造成服务约 7 小时不可用。与此同时,团队开发的功能也经常在测试阶段暴露问题,或与需求理解不一致。这两件事让我开始重新看待小团队的效率:开发阶段节省的时间,可能会在联调、上线和返工时成倍付出。
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Spring MVC 返回中文乱码时,需要同时检查 Java 字符串、消息转换器和 HTTP 响应编码。字符串与对象可能由不同转换器处理,某个旧版默认字符集不能代表所有 Spring Boot 项目的最终配置。
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维护 Jekyll 博客时,本地预览可以提前发现中文路径、代码排版和配置问题。Windows 环境的关键是让 Ruby、构建工具、Bundler 和项目依赖保持一致。
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Spring AOP 适合把日志、耗时统计等横切逻辑放到业务方法之外。关键是知道切面拦截哪个方法、何时执行,以及如何保留原方法的返回值和异常。
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发现一个github很有用的方法,使用github搭建个人的maven仓库 原文地址
下面记录下自己的搭建过程 ,备忘下。
Nutz 的日志模块提供统一调用接口,再适配具体输出实现。阅读这层代码,重点是业务代码怎样取得 logger,以及运行时怎样选择可用适配器。以下固定使用 1.b.53,适配器列表与优先级不能跨版本直接推断。
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这是一篇未作任何加工的转载文章点击查看原文
摘要:我们都明白这样的道理:一根筷子很容易被折断,但是一把筷子就不容易被折断。这其实告诉我们团队的重要性,因为一个人的力量终究是有限的,不可能完成一个团队的工作。而对于技术团队而言,怎样才算的上是优秀的技术团队呢?什么样的技术团队才能既完美地完成任务又让团队成员都得以成长呢?
文中的“我”,其实不是一个单纯的角色,它可能会包含多层含义,不管是我作为一个团队的管理者,还是我作为一名技术团队的普通员工,都会对自己的团队有一些期许,一些定义,一些要求,而这就是今天我们要谈论的话题。希望这些思考能够对管理者或者求职者有些帮助。
系统采用 Nginx 转发请求、Jetty 运行 Java 应用时,可以让公开静态资源直接由 Nginx 返回,减少应用服务器处理这类请求的工作。是否改善整体性能,还要通过请求量、延迟与资源占用来判断。
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将 Elasticsearch 从 1.4.4 升级到 2.3.4 时,我遇到的变化不只在服务端,还包括 JDK、运行账户、发现配置、插件与 Java 客户端。一次升级涉及这些层次,就需要把它们作为同一条兼容链路验证。
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测试环境有时候会需要重启,记录下一些环境的启动命令,不然总是忘了。难道年纪大了,记性不好?!?!? 另外还用了其他工具系统(jenkins,SonarQube ),后续慢慢补齐了。
启动命令,进入服务器的/home/redmine/目录,运行命令:
nohup ruby script/rails server mongrel -e production -p 3000 -d &
也可以运行将上述命令写入到脚本(start.sh)里,然后运行脚本:
./start.sh
##gitlab 启动命令,进入服务器切换git账户,运行命令:
/etc/init.d/gitlab start
#也可以运行:
service gitlab start
Nutz 的 Mirror 将 Java 反射中常见的类型、字段、方法和对象创建封装起来。理解这层封装,可以看清框架怎样把外部数据映射到对象,但不能把它理解成绕过所有访问限制的能力。本文基于 1.b.53。
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我去迪士尼是因为别人也去迪士尼,并不是因为我心中有个梦想乐园;
我去创业是因为大家都在创业,并不是因为我觉得创业能实现自己的人生价值;
我健身是因为大家都在健身,并不是因为我热爱运动和汗水直流的感觉;
我不站出来说话是因为别人也不站出来说话,并不代表我对这个社会没有意见。
Streams 封装流的读写,Files 处理路径和文件;两者组合后调用很短,但资源归谁关闭、路径从哪里解析,仍需明确。本文以 Nutz 1.b.53 为基线。
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MongoDB 副本集通过在多个成员中保存同一组数据,在主节点不可用时选举新的主节点。它主要提供冗余和故障转移;分片则用于将数据分布到不同分片,两者可以组合,但不能混为一谈。
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数字与日期工具经常只有几行调用,但边界错误会直接进入报表和业务判断。阅读 Nutz 1.b.53 的 Nums、Times 时,我更关注范围、时间基准与并发,而不是根据类的行数判断它们是否重要。
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读字符串工具时,很容易把某种业务分类当成 Unicode 的完整定义。Nutz 1.b.53 的 Strings 提供中文字符、全半角和大小写等方法,理解它们需要先看接受的是 char 还是完整码点。
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MongoDB 将数据保存为 BSON 文档,适合围绕业务对象组织嵌套字段与数组。它不要求每条文档完全同构,但灵活结构仍需要字段含义、类型和校验规则,否则查询和维护成本会逐渐上升。
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上一篇我是如何用centos做开发的持续一年的在简书上发表后, 有几个评论,大概意思是:感觉你什么都在windows虚拟机做了,要centos干嘛。
这个怪我,题目叫做“如何用centos做开发”,写的却都是如何在windows虚拟机里干非开发的事情。
这篇补上来,说说我在centos都做了什么。
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产品需要将多个来源的企业数据按唯一标识合并,规模约为三千万条,并支持多维度检索和统计。当时选择 MongoDB 保存文档,Elasticsearch 建立搜索索引,两者之间的同步由独立链路负责。
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初创团队选择云服务,核心是把有限的工程时间放在业务差异上。购买托管能力可能减少部署与维护工作,但是否划算,需要把账单、人员投入和故障责任一起算。
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Java 字符串 API 有的接受普通文本,有的接受正则表达式。两者名称相近,参数含义却不同;使用 split 时尤其容易因为分隔符中的点号而得到意外结果。
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自从去年6,7月份将工作机切换到centos快一年了;今天细数以下这一年来遇到的体会。
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眼看结婚已经块2年,快要奔三的人了,最近突然感觉压力好大;发现周围很多人也是这样;大概程序员奔三的时候大都有这种焦虑?!
生产 Elasticsearch 出现 OutOfMemoryError: Java heap space 时,调整堆大小是一条排查路径,但不能只看进程还能否重新启动。错误中的查询参数,也可能暴露出持续消耗内存的请求模式。
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org.nutz.lang 包把许多 JDK 常见操作封装成较短的接口。理解工具类时,既要看它省掉了什么重复,也要看它是否改变了错误、空值和资源释放的语义。以下以 Nutz 1.b.53 为阅读基线。
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周六和周日在家实在无聊,代码看不进去啊,还有治么。
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java异常天天用,但是你对他了解究竟有多少。俗话说学习不总结,等于没学习。(好吧,我承认是我说的)。
转自:点击查看
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GET 请求看懂以后,再读 POST、文件上传和 Cookie,可以看到一个轻量 HTTP 工具怎样处理状态与资源。下面继续使用 Nutz 1.b.53,不把这个版本的超时常量当成所有版本的默认值。
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线程池简化了线程的创建和复用,但任务如何排队、失败如何收集、程序如何等待任务结束,仍需要我们明确处理。下面以批量读取文本文件为例,把这些问题串起来。
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需要固定安装目录或编译特定模块时,可以从源码构建 Nginx。相比包管理器安装,这种方式也意味着自己负责版本、依赖、服务配置和后续升级,编译完成只是第一步。
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gitlab8.5发布了,官方号称迄今为止最快的gitlab,下面是大致翻译一些关键点。
Nutz HTTP 工具把请求构造、连接和响应封装在一组小类里。以一次 GET 为入口,可以看到方便方法怎样落到 JDK 的网络能力。本文以 1.b.53 的实现为基线。
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hacknews上发了一篇文章:如何有效利用20%的自由时间,看了觉得很有用;虽然作为天朝程序员,很少有所谓20%的自由时间,
但是个人人为,即使是对于正常的工作,也是有积极的借鉴意义的。下面是个人翻译的,水平不好,凑合看,e文好的直接看原文吧,
原文地址。
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随着响应式网站的大热,bootstrap几乎成了事实上的标准,这不,hacker news站点一连介绍两个bootstrap相关工具:
一个bootstrap sutdio 用于开发基于bootstrap的网站;一个pingendo ,用于设计基于bootstrap的网站原型。不过要我看,用熟悉了后这两个工具都可以跨界来用。
这里不做详细介绍了。网上资料很多,最有效的了解方式,就是下载下来安装试用看看。
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我们很艰难的做出了这个决定,即日起,我们将逐步关闭Parse服务。 Parse将在接下来的一年多里逐步退休。服务截止日期是2017年1月28日。 我们由衷的自豪通过这项服务帮助很多人构建伟大的移动应用,但是我们需要集中力量在我们资源优势的地方。
周末因为房子的事情, 回了趟郑州,来回买的都是卧铺,睡一夜就到了。周五晚上回郑的火车,第二天早上到,10点多事情办完了。
测试服务器做完安全加固后,GitLab 页面返回 500。检查应用日志,问题指向 Redis 连接;进程存在、端口也在监听,但 redis-cli 连接回环地址仍然报 No route to host。
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表达式引擎把一段条件文本变成计算结果。阅读 Nutz 的 EL 模块时,可以沿“识别符号、处理优先级、执行运算”这条线理解,而不是只记住几个包名。下面以 1.b.53 为例。
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SQLite 将数据库引擎嵌入应用,不需要单独运行数据库服务器,适合本地工具、桌面应用和设备中的结构化数据。是否选择它,应看访问方式和并发需求,而不是笼统判断它比其他数据库更快。
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嵌套数据里修改一个字段,常常需要逐层找到 Map 和 List。Nutz 的 MaplRebuild 把路径解析封装起来,MaplMerge 则处理多个结构的合并;两者看似接近,实际语义需要分别确认。本文基于 1.b.53。
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把 Map/List 结构恢复成 Java 对象,需要同时知道源值和目标类型。Nutz 1.b.53 的 ObjConvertImpl 将容器递归注入与叶子值转换分开,阅读时抓住这两层,比逐个跟进所有 if 分支更清楚。
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Mapl 用 Map 与 List 作为对象结构的容器,方便按路径读取、转换和修改数据。它不是要求每一个叶子值也变成 Map 或 List;数字、字符串等叶子本来就可以直接保留。本文阅读 Nutz 1.b.53 的 ObjCompileImpl。
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JSON 的空值、字段名和日期格式会成为接口协议的一部分。Nutz 将这些策略放在注解和 JsonFormat 中,阅读它们时,需要继续跟到渲染器实际使用配置的位置。本文基于 1.b.53。
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Nutz 的 JSON 模块既处理 JSON 文本,也处理 Java 对象的类型与字段。把解析和输出分成两条路径,更容易看清每一层在解决什么问题。下面以 1.b.53 为源码阅读基线。
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这个教程是按照hadoop2.6.0版本来整理的,2.x版本应该都适用,有什么问题欢迎留言。建议照着做的时候,各个软件版本尽量跟文档中一致,免得不必要的麻烦:
centos 6.5 64位版本
虚拟机:Virtualox4.3.3
jdk:java-1.7.0-openjdk-devel.x86_64 (无需下载直接用文档中的命令安装即可)
hadoop2.0.0
虚拟机中两台机器的网络都采用桥接模式
数据采集变慢,不一定是 HTTP 请求本身慢。一次初始化阻塞,问题出在代理资源的分配方式:我们把可以共享的配置当成必须独占的资源,过早分配给了各个采集类。
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服务器报出 Packet for query is too large 时,我以为只需要调大 max_allowed_packet。但配置文件明明已经修改,实际查询到的值却仍然很小。这次问题提醒我:配置文件里的值、运行中的全局值和当前连接的会话值,需要分开确认。
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阅读 Nutz 源码时,我选择从工具模块开始,再沿着它们被框架调用的路径深入。这样既能复习 Java 基础,也能看到反射、类型转换和 IO 如何组合成更高层能力。
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同事在做数据抓取的时候,发现该提交的参数都提交了,但是返回的数据总是提醒“非法的请求或者超时”;我拿过来检查了半天也没见查出问题,无奈对比了下这个页面和另外一个页面的http头信息,端倪出来了,这页面http头信息多了个X-CSRF-Token的参数。这是什么东东,没见过,于是个谷歌科普了以下。
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中文检索需要先把连续文本转换成适合索引的词。IKAnalyzer 的词典和切分策略会影响搜索结果,因此接入时不只要让代码能运行,还要检查业务术语被切成了什么。
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终于迎来了本年度的第二次旅游,之前一次去北戴河,那体验,说多了都是泪啊。这次出去总共3天,简单记录下这次出行的细节,以便老的时候和老婆相对实在无聊的时候可以拿出来杀时间,比瓜子好多了,不上火。
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Redis Cluster 把键空间分配给多个节点,并通过副本和故障转移提高可用性。本文以 Redis 3.0.5 的六进程学习环境说明配置关系,不把同机启动六个进程视为生产高可用部署。
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之前说个数据抓取遇到的一个坎就是验证码,这次来说另外两个。我们知道web系统可以拿到客户请求信息,那么针对客户请求的频率,客户信息都会做限制。如果一个ip上的客户访问过于频繁,或者明显是用程序抓取,肯定是要禁止的。本文针对这两个问题说下解决方法。
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数据抓取过程中,验证码是一个必须面对的坎。总体来说验证码识别分两种,机器识别和人工识别,随着现在验证码越来越变态,要想机器识别验证码已经越来越难了,典型的入12306那种已经更改为图像识别,而不是简单文字识别了。
验证码识别技术有很多,这里仅总结自己在项目中用的的两种方式:
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做企业数据采集时,写请求和解析代码只是中间环节。需求范围、数据含义和验收方式没有明确,哪怕成功下载了页面,也可能拿到一批无法使用的数据。
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现在写文档,记笔记,已经全面转到markdown了,相信很多小伙伴也一样,markdown的好处不用多说,单单两条,足以独步天下,编写简单(如果你是程序员的话就更觉得得心应手了),看起来漂亮(我说的是将它生成html后)
本文针对使用gitbook将markdown文档生成html做简单说明
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VirtualBox 虚拟机磁盘不够时,需要区分三个层次:宿主机上的虚拟磁盘容量、客体系统里的分区或逻辑卷,以及文件系统可用空间。只扩了第一层,Linux 的 df 输出通常不会自动变化。
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防火墙排查要先看数据包走哪条链,再看规则顺序。这里使用 CentOS 6.5 时代的 iptables filter 表说明基本思路,其他系统可能由 firewalld 或 nftables 管理,不要混用多个持久化入口。
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现在很少用光盘了,况且centos开源的,网上随便下载,所以安装的时候理所当然的想到用U盘安装,记录了具体步骤。
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本文章是我同事整理安装文档,觉得有用分享出来。Piwik是一个PHP和MySQL的开放源代码的Web统计软件. 它给你一些关于你的网站的实用统计报告,比如网页浏览人数, 访问最多的页面, 搜索引擎关键词等等… Piwik拥有众多不同功能的插件,你可以添加新的功能或是移除你不需要的功能,Piwik同样可以安装在你的服务器上面,数据就保存在你自己的服务器上面。你可以非常容易的插入统计图表到你的博客或是网站抑或是后台的控制面板中。安装完成后,你只需将一小段代码放到将要统计的网页中即可。
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Spoon 是 Pentaho Data Integration 中设计转换和作业的图形工具。一个“读 CSV、处理字段、输出 XML”的小流程,就可以说明数据在步骤之间怎样传递,以及清洗失败应该落在哪里。
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Elasticsearch 基于 Lucene 提供文档索引与检索服务。入门时最值得先理解的是索引、字段映射、分析器和查询之间的关系,而不是依赖某个管理插件点出结果。
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Redis 不只是一个字符串缓存。不同数据结构可以表达计数、去重、排序和简单队列,但要先理解每条命令的边界,再决定如何与业务数据配合。
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MySQL 复制需要把一个一致的数据基线,与该基线对应的 binlog 位置衔接起来。只写好主机地址、启动两个线程,并不代表已有数据和后续变化就一定完整。
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MySQL 数据目录迁移,不只是把文件挪到另一块磁盘。服务配置、文件属主、父目录权限和 SELinux 标签,都可能决定新目录能否被正常访问。下面以 CentOS 6.5、MySQL 5.6 的维护场景说明流程,服务命令需按实际安装方式调整。
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Linux bonding 把多个网络接口组成一个逻辑接口,提供链路冗余或流量分担。它不只属于 CentOS,也不等于在多台服务器之间自动漂移一个 IP;先明确希望防范的故障,再选择模式。
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Apache James是Aapache组织出品的开源邮件系统。可以用它快速搭建一个自己的邮件系统。
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Nginx 访问日志可以帮助发现某个来源短时间内发起大量请求,但“请求多”不等于恶意。共享出口、搜索引擎、监控和前端资源加载,都可能产生高访问量。先统计候选来源,再结合业务规则处置,比直接把 IP 写入防火墙更容易控制误伤。
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桌面搜索器的需求很简单:读取指定目录的文本文件,建立索引,根据关键词返回文件名与路径。真正需要处理的细节,是重复建索引、文件变化、编码和搜索资源的生命周期。
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BSON 是一种带类型信息的二进制文档格式。理解它最直接的方法,是从一个小文档开始,逐字节对应长度、字段名和字段值,而不是把它当成“压缩后的 JSON 字符串”。
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阅读《Lucene In Action》时,最有帮助的是把“建立索引”和“执行搜索”分开理解。Lucene 是应用内使用的检索库,不是一个自带 HTTP 接口的完整搜索服务器。
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“同一账号只允许一个会话”需要先定义冲突策略:新登录替换旧登录,还是拒绝新登录。本文讨论前者,并区分单进程会话枚举与多实例下的统一控制。
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读《构建高性能 Web 网站》时,我把缓存、负载均衡和数据库扩展看成一条请求链路上的不同选择。它们解决的问题不同,只有先定位瓶颈,才知道该在哪一层投入。
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Jsoup 可以将 HTML 解析成 Document,再用 DOM 方法或 CSS 选择器提取数据。它也提供 HTTP 请求能力,但不会像浏览器一样执行页面 JavaScript,因此服务器返回的 HTML 与浏览器最终显示的内容可能不同。
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(转载),猛戳查看原文 引原文:昨天在著名前端架构师Baranovskiy的博客中看到一个帖子《So, you think you know JavaScript?》
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(转载),猛戳查看原文 引原文:最近在公司做项目,关于团队管理有了些自己的认识,本想自己写的项目管理的东西,因自感项目管理经验的累积不是很厚,搜索了网上的相关文章,我觉得和我最近的感慨相近。其要领如下:
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监控告警不总是“数值超过一个固定阈值”。有时需要组合多个采集值、比较字符串,甚至使用动态参数。BeanShell 可以嵌入 Java 应用执行脚本,适合用来理解这类可配置规则的实现思路。
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西安行
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成都行
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济南行
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Linux默认没有开启telnet, 首先更改/etc/xinetd.d/telnet文件,有的可能没有该文件,有比如krb5-telnet之类的,那就更改这个文件,如果实在一个跟telnet沾边的文件都没有;可能是没有安装telent服务,就需要拿盘再安装了,或者安装后还没有,就新建一个该文件,文件内容为
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由于之前页面用的是ajax请求数据,后来想在页面再添加一个表格数据的时候也打算继续用这种方式:ajax提交后台组装xml数据返回,回调函数中用js解析xml生成表格。困惑来了,组装xml的时候本来我是这么做的:用一个StringBuilder然后一个一个节点在后面追加。最后用PrinterWriter将这个StringBuilder对象输出。写完之后觉得页面比较乱。
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想用c#做点桌面应用,可是又不想用sqlserver,准备用mysql,找了些资料,先来个简单的连接例子:
首先要下载mysql的的.net驱动,我下的是:mysql-connector-net-5.0.3,下载地址:ftp://gd.tuwien.ac.at/db/mysql/Downloads/Connector-Net/ 这里也可以:http://library.pantek.com/Applications/MySQL/Downloads/Connector-Net/
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生成带照片和文字的 PDF,可以用一个外层表格组织卡片,再在每张卡片里放图片和说明。排版之前先确定纸张、列数、字体与图片缩放规则,输出会比单纯把图片逐张追加更可控。
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用amchart的时候遇到一个难题:将数据库里的数据生成xml (mysql5.0)sql脚本
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