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分类: 杂项资源

可视化编程

可视化编程

本文来自《 Visual Programming Languages – Snapshots 》,作者 Eric Hosick 收集了一堆关于可视化编程的工具,好多我都听都没听说过,我一股脑的全转过来,给大家看看,算是开开眼界了。 本文也是参考了Wikipedia的 Visual Programming Language 词条。

另外,在原文有很多评论,其中也有很多正文没有提到的,你可以前去围观一下。

SketchPad

Maybe the first. 1963.

图片来源 , Wikipedia 官方网站

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X-Y Problem

X-Y Problem

X-Y Problem

对于X-Y Problem的意思如下:

1)有人想解决问题X
2)他觉得Y可能是解决X问题的方法
3)但是他不知道Y应该怎么做
4)于是他去问别人Y应该怎么做?

简而言之, 没有去问怎么解决问题X,而是去问解决方案Y应该怎么去实现和操作 。于是乎:

1)热心的人们帮助并告诉这个人Y应该怎么搞,但是大家都觉得Y这个方案有点怪异。
2)在经过大量地讨论和浪费了大量的时间后,热心的人终于明白了原始的问题X是怎么一回事。
3)于是大家都发现,Y根本就不是用来解决X的合适的方案。

X-Y Problem最大的严重的问题就是: 在一个根本错误的方向上浪费他人大量的时间和精力

示例

举个两个例子:

Q) 我怎么用Shell取得一个字符串的后3位字符?
A1) 如果这个字符的变量是$foo,你可以这样来 echo ${foo:-3}
A2) 为什么你要取后3位?你想干什么?
Q) 其实我就想取文件的扩展名
A1) 我靠,原来你要干这事,那我的方法不对,文件的扩展名并不保证一定有3位啊。
A1) 如果你的文件必然有扩展名的话,你可以这来样来:echo ${foo##*.}

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Lua简明教程

Lua简明教程

The Programming Language Lua 这几天系统地学习了一下 Lua这个脚本语言 ,Lua脚本是一个很轻量级的脚本,也是号称性能最高的脚本,用在很多需要性能的地方,比如:游戏脚本,nginx,wireshark的脚本,当你把他的源码下下来编译后,你会发现解释器居然不到200k,这是多么地变态啊(/bin/sh都要1M,MacOS平台),而且能和C语言非常好的互动。我很好奇得浏览了一下Lua解释器的源码,这可能是我看过最干净的C的源码了。

我不想写一篇大而全的语言手册,一方面是因为已经有了(见本文后面的链接),重要的原因是,因为大篇幅的文章会挫败人的学习热情,我始终觉得好的文章读起来就像拉大便一样,能一口气很流畅地搞完,才会让人爽(这也是我为什么不想写书的原因)。所以,这必然又是一篇“入厕文章”,还是那句话,我希望本文能够让大家利用上下班,上厕所大便的时间学习一个技术。呵呵。

相信你现在已经在厕所里脱掉裤子露出屁股已经准备好大便了,那就让我们畅快地排泄吧……

运行

首先,我们需要知道,Lua是类C的,所以,他是大小写字符敏感的。

下面是Lua的Hello World。注意:Lua脚本的语句的分号是可选的,这个和 GO语言很类似

print("Hello World")

你可以像python一样,在命令行上运行lua命令后进入lua的shell中执行语句。

chenhao-air:lua chenhao$ lua
Lua 5.2.2  Copyright (C) 1994-2013 Lua.org, PUC-Rio
> print("Hello, World")
Hello, World
> 

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编程能力与编程年龄

编程能力与编程年龄

程序员这个职业究竟可以干多少年,在中国这片神奇的土地上,很多人都说只能干到30岁,然后就需要转型,就像《 程序员技术练级攻略 》这篇文章很多人回复到这种玩法会玩死人的一样。我在很多面试中,问到应聘者未来的规划都能听到好些应聘都说程序员是个青春饭。因为,大多数程序员都认为,编程这个事只能干到30岁,最多35岁吧。每每我听到这样的言论,都让我感到相当的无语,大家都希望能像《 21天速成C++ 》那样速成,好多时候超级有想和他们争论的冲动,但后来想想算了,因为 你无法帮助那些只想呆在井底思维封闭而且想走捷径速成的人

今天,我们又来谈这个老话题,因为我看到一篇论文,但是也一定会有很多人都会找出各种理由来论证这篇论文的是错的,无所谓了,我把这篇文章送给那些和我一样准备为技术和编程执着和坚持的人。

论文

首先,我们先来看一篇论文《 Is Programming Knowledge Related to Age? 》(PDF链接),这篇论文是两个北卡罗莱纳州立大学计算机科学系的两个人Patrick Morrison 和 Emerson Murphy-Hill 对StackOverflow.com上的用户做了相关的数据挖掘得出来的一些数据。(我们知道StackOverflow.com上的数据是公开的,任何人都可以用来分析和统计,所以这篇论文的真实性是有的)

数据采样和清洗条件如下:(数据全量是1694981用户,平均年龄30.3岁)

  • 15-70岁之间的用户(这年龄段的用户被称做“Working age”),当然,有很多用户没有输入年龄,这些用户都被过滤了。
  • 用户在2012年内都回答过问题。因为StackOverflow在2012年对问题和答案的质量要求得比以前高了一倍,所以更能反映程序员的真实水平。
  • Reputation声望在2-100K之间。(注:StackOverflow的用户Reputation是得到社会认可的,在面试和招聘中是硬通货币。比大学的学分更有价值)

上述的条件一共过滤出84,248名程序员,平均年龄:29.02岁,平均Reputaion在1073.9分。

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二维码的生成细节和原理

二维码的生成细节和原理

二维码又称QR Code,QR全称Quick Response,是一个近几年来移动设备上超流行的一种编码方式,它比传统的Bar Code条形码能存更多的信息,也能表示更多的数据类型:比如:字符,数字,日文,中文等等。这两天学习了一下二维码图片生成的相关细节,觉得这个玩意就是一个密码算法,在此写一这篇文章 ,揭露一下。供好学的人一同学习之。

关于QR Code Specification,可参看这个PDF: http://raidenii.net/files/datasheets/misc/qr_code.pdf

基础知识

首先,我们先说一下二维码一共有40个尺寸。官方叫版本Version。Version 1是21 x 21的矩阵,Version 2是 25 x 25的矩阵,Version 3是29的尺寸,每增加一个version,就会增加4的尺寸,公式是:(V-1)*4 + 21(V是版本号) 最高Version 40,(40-1)*4+21 = 177,所以最高是177 x 177 的正方形。

下面我们看看一个二维码的样例:

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数据即代码:元驱动编程

数据即代码:元驱动编程

(感谢 @文艺复兴记 (todd) 投递此文)

几个小伙伴在考虑下面这个各个语言都会遇到的问题:

问题:设计一个命令行参数解析API

一个好的命令行参数解析库一般涉及到这几个常见的方面:

1) 支持方便地生成帮助信息

2) 支持子命令,比如:git包含了push, pull, commit等多种子命令

3) 支持单字符选项、多字符选项、标志选项、参数选项等多种选项和位置参数

4) 支持选项默认值,比如:–port选项若未指定认为5037

5) 支持使用模式,比如:tar命令的-c和-x是互斥选项,属于不同的使用模式

经过一番考察,小伙伴们发现了这个几个有代表性的API设计:

1. getopt():

getopt() 是libc的标准函数,很多语言中都能找到它的移植版本。

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数据的游戏:冰与火

数据的游戏:冰与火

我对数据挖掘和机器学习是新手,从去年7月份在Amazon才开始接触,而且还是因为工作需要被动接触的,以前都没有接触过,做的是需求预测机器学习相关的。后来,到了淘宝后,自己凭兴趣主动地做了几个月的和用户地址相关数据挖掘上的工作,有一些浅薄的心得。下面这篇文章主要是我做为一个新人仅从事数据方面技术不到10个月的一些心得,也许对你有用,也许很傻,不管怎么样,欢迎指教和讨论。

另外,注明一下,这篇文章的标题模仿了一个美剧《 权力的游戏:冰与火之歌 》。在数据的世界里,我们看到了很多很牛,很强大也很有趣的案例。但是, 数据就像一个王座一样,像征着一种权力和征服,但登上去的路途一样令人胆颤

数据挖掘中的三种角色

在Amazon里从事机器学习的工作时,我注意到了Amazon玩数据的三种角色。

  • Data Analyzer:数据分析员 。这类人的人主要是分析数据的,从数据中找到一些规则,并且为了数据模型的找不同场景的Training Data。另外,这些人也是把一些脏数据洗干净的的人。
  • Research Scientist:研究科学家 。这种角色主要是根据不同的需求来建立数据模型的。他们把自己戏称为不近人间烟火的奇异性物种,就像《生活大爆炸》里的 那个Sheldon一样。这些人基本上玩的是数据上的科学
  • Software Developer :软件开发工程师 。主要是把 Scientist 建立的数据模型给实现出来,交给Data Analyzer去玩。这些人通常更懂的各种机器学习的算法。

我相信其它公司的做数据挖掘或是机器学习的也就这三种工作,或者说这三种人,对于我来说,

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加班与效率

加班与效率

微博上看到了 这么一个贴子 ,就像以前在《 腾讯,竞争力 和 用户体验 》中批评过腾讯说自己的核心竞争力是员工加班一样,我顺着Winter的回复也批评了一下这个微博——

靠加班超越对手?!劳动密集型么?我要是对手的话,我就来趁机挖人了,直接摁死你……// @寒冬winter : 当一个管理者的智慧无法衡量一支团队的产出的时候,他就会把“工时”当做最后的救命稻草,死死抱住——这是他唯一听得懂的东西了 。”

然后, @玄了个澄的 在微博里at我说,他在微信里看了 @Fenng 关于加班的言论,希望我评论一下。我看了一下大辉的文章,虽然写得有点散乱,但是我和他的一些观点还是很类似的,我主要在这里加强一下我的看法。

关于加班

认为加班是公司的核心竞争力,或是超越对手的手段,是一种相当 Ridiculous 的想法。这说明管理者们已经想不到自己公司的核心价值了

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二叉树迭代器算法

二叉树迭代器算法

(感谢 @文艺复兴记 (todd) 投递此文)

二叉树(Binary Tree)的前序、中序和后续遍历是算法和数据结构中的基本问题,基于递归的二叉树遍历算法更是递归的经典应用。

假设二叉树结点定义如下:

// C++
struct Node {
    int value;
    Node *left;
    Node *right;
}

中序递归遍历算法:

// C++
void inorder_traverse(Node *node) {
    if (NULL != node->left) {
        inorder_traverse(node->left);
    }
    do_something(node);
    if (NULL != node->right) {
        inorder_traverse(node->right);
    }
}

前序和后序遍历算法类似。

但是,仅有遍历算法是不够的,在许多应用中,我们还需要对遍历本身进行抽象。假如有一个求和的函数sum,我们希望它能应用于链表,数组,二叉树等等不同的数据结构。这时,我们可以抽象出迭代器(Iterator)的概念,通过 迭代器把算法和数据结构解耦了 ,使得通用算法能应用于不同类型的数据结构。我们可以把sum函数定义为:

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Alan Cox:大教堂、市集与市议会

Alan Cox:大教堂、市集与市议会

(感谢网友 @我的上铺叫路遥 投稿)

在网上搜到的Cox大叔于1998年在开源社区写的一篇文章,当时很轰动,明眼人一看就知道是针对ESR那篇《大教堂与市集》,从中可见Alan在项目管理风格上乃至个人性格上都与ESR、Linus等人不同之处。顺便说一句,Alan现在出于“家庭原因”已经离开了Linux项目,他曾经评价Linus是 a good developer but a terrible engineer ,甚至在Google+上直接说Linus就是一a*sh**e。不管如何,两位曾经十余年里并肩战斗惺惺相惜的大牛就此分道扬镳还是惹人唏嘘。

言归正传,以下为slashdot收录的英文原文: Cathedrals, Bazaars and the Town Council

以下是一些我对市集模式的想法,我认为这值得分享,这种模式会教你如何完全毁掉一个自由软件项目。我还举了一个我称之为“市议会”(Town Council)效应的实例(虽然那些市议员们可不这么认为,注:此处指Linux项目开发者)。

关于软件开发人员,你必须去了解一些情况。首先要了解的是真正优秀的程序员相对来说并不普遍,不仅如此,在很多其它专业领域里“真正的程序员”和一些捣乱的家伙之间的区别要比“伟大”和“普通”之间的区别要大得多,研究表明生产效率上最好的同其余的比重是30:1。

其次,你需要了解的是一大堆妄想型码农(wannabe programmer)总是善于发表意见。其中很多人患上了一种叫做“流行性热词”(buzzword)疾病,或者对他们“非黑即白”(one true path)的思考方式有着特殊的偏执,网上很多讨论都是廉价的。

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