还记得以前那篇《 超强验证码 》？其实这个世界变态的验证码还有很多，下面是一个列表向像展示了各种稀奇古怪的验证码。不过本文并不单单只是收集这验证码，前面的比较恶搞，后面的会向你展示什么是有accessibility验证码。
这是人类的字符吗？
图案中的字母是什么？
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在《 性能调优攻略 》里，我说过，要调优性需要找到程序中的Hotspot，也就是被调用最多的地方，这种地方，只要你能优化一点点，你的性能就会有质的提高。在这里我给大家举三个关于代码执行效率的例子（它们都来自于网上）
PHP中Getter和Setter的效率 （ 来源reddit ）
这个例子比较简单，你可以跳过。
考虑下面的PHP代码：我们可看到，使用Getter/Setter的方式，性能要比直接读写成员变量要差一倍以上。
<?php
//dog_naive.php
class dog {
public $name = "";
public function setName($name) {
$this->name = $name;
}
public function getName() {
return $this->name;
}
}
$rover = new dog();
//通过Getter/Setter方式
for ($x=0; $x<10; $x++) {
$t = microtime(true);
for ($i=0; $i<1000000; $i++) {
$rover->setName("rover");
$n = $rover->getName();
}
echo microtime(true) - $t;
echo "\n";
}
//直接存取变量方式
for ($x=0; $x<10; $x++) {
$t = microtime(true);
for($i=0; $i<1000000; $i++) {
$rover->name = "rover";
$n = $rover->name;
}
echo microtime(true) - $t;
echo "\n";
}
?>
这个并没有什么稀，因为有函数调用的开销，函数调用需要压栈出栈，需要传值，有时还要需要中断，要干的事太多了。所以，代码多了，效率自然就慢了。所有的语言都这个德行，这就是为什么C++要引入inline的原因。而且Java在打开优化的时候也可以优化之。但是对于动态语言来说，这个事就变得有点困难了。
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下面是 Kristóf Kovács 收集的28个Unix/Linux下的28个命令行下的工具（ 原文链接 ），有一些是大家熟悉的，有一些是非常有用的，有一些是不为人知的。这些工具都非常不错，希望每个人都知道。本篇文章还在 Hacker News上被讨论 ，你可以过去看看。我以作者的原文中加入了官网链接和一些说明。
iostat, vmstat, ifstat 三合一的工具，用来查看系统性能（我在《 性能调优攻略 》中提到过那三个xxstat工具）。
官方网站： http://dag.wieers.com/rpm/packages/dstat/
你可以这样使用：
alias dstat='dstat -cdlmnpsy'
查看网络流量的一个工具
官方网站： Simple Linux Utility for Resource Management
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【 感谢网友 @innocentim (Twitter) 投稿 】
这是一篇翻译练习。力图保留原意。若有不准确处，求速速指出。 猛击此处 （墙）看原文。作者为Rob Pike，贝尔实验室来的大牛，现在就职于Google。他主导了Go语言的创建工作。下面是正文——
——————————————正文分隔线——————————————
这是一个个人演讲。 我承认，虽然面前的团队让Go诞生并延续，但是我的观点并不代表任何其他Go语言小组成员的意见。 我也想感谢Go SF的组织者提供这个和你们交流的机会。
几星期前我被问起:“你在推出Go的过程中遇到的最大的惊奇是什么？”我立即意识到了答案: 虽然我们希望C++程序员意识到Go是个较好的选择，但是令人意外的是，大多数Go程序员来自Python和Ruby这样的动态语言，而很少有来自C++的。
我们——Ken，Robert和我——是C++程序员(译者: Ken也用C++？)，当时在为解决我们所写的这类软件产生的问题设计一个新的语言。 这似乎有点自相矛盾，因为别的C++程序员根本不关心这些问题，更不会去设计一个语言。
我今天想说的是关于那些激发我们创造Go的事情，和为什么它本不应令我们如此惊讶。 我保证这些内容更多与Go相关而不是C++，所以即使你不很了解C++你也能跟得上。
回答可以这样归结: 你认为”少即是多”呢，还是”少就是少”？
这里有个比喻，将以真实故事的形式给出。 贝尔实验室中心原来发放3位数号码: 物理研究是111，计算科学研究是127，如此这般。 1980年代早期，一个便笺飞过来说”鉴于你们对研究的理解有所加深，将为你们的号码多加上一位，以便更好地体现你们的工作”。 所以我们中心的号码变成了1127。 Ron Hardin半当真地开玩笑说如果我们真的理解我们的世界更好一点的话，我们将丢掉一位数字，将127变成27。 当然主管没听到这个笑话(这也不是我们希望的)，但是我想这里面有点值得思考的东西。 少即是多。 你理解得越好，你将变得越简洁。
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2012年6月30日，也就今天晚上，时间会多出现一秒，也就是我们所说的闰秒。我不知道大家对闰秒的了解有多少，所以写下这篇文章。
闰秒是在在 UTC （中文“世界标准时间”或“世界协调时间 ” ／英文“ C oordinated U niversal T ime”／法文“ T emps U niversel C ordonné”）是基于 Atomic Clock （原子时钟）的一种时间，向太阳时（ Solar Time ）对齐的一种方法，因为太阳时是根据地球公转来计算的。所以，1972年制定的UTC为了确保其时间相对于UTC的时间误差不能超过0.9秒，因此在过一段时间后需要加一秒。下图是有UTC以来闰秒的调整表（来自 Wikipedia闰秒的中文词条 ）
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最近在学习一些数据挖掘的算法，看到了这个算法，也许这个算法对你来说很简单，但对我来说，我是一个初学者，我在网上翻看了很多资料，发现中文社区没有把这个问题讲得很全面很清楚的文章，所以，把我的学习笔记记录下来，分享给大家。
在数据挖掘中， k -Means 算法 是一种 cluster analysis 的算法，其主要是来计算数据聚集的算法，主要通过不断地取离种子点最近均值的算法。
K-Means算法主要解决的问题如下图所示。我们可以看到，在图的左边有一些点，我们用肉眼可以看出来有四个点群，但是我们怎么通过计算机程序找出这几个点群来呢？于是就出现了我们的K-Means算法（ Wikipedia链接 ）
这个算法其实很简单，如下图所示：
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【 感谢 @常新居士 投递此文 】
这几年，持续集成随着敏捷在国内的推广而持续走热，与之相伴的持续部署也一直备受关注。 自前两年，持续交付这个延续性概念又闯进了国内IT圈，慢慢开始在社区和会议中展露头角。许多不明真相的群众跟风哭着喊着要“上”，而许多前CI的半吊子玩家换件衣服就接着干，有的甚至衣服都来不及换…… 。国内的这些土财主如果不巧请了某些所谓的战略家，除了建了一堆持续集成环境，以及每天嚷嚷着要这个要那个，混乱的状况在根本上没有得到改善。本文无意费力探讨持续集成和持续交付的概念，而是打算谈谈对于大型软件企业，以持续集成为基础实现持续部署（交付）时，所要面对的问题以及可行的解决方案。地主老财们，夜黑风正猛，山高路又远，注意脚下……
And God Said, Let there be light: and there wa — GENSIS, Charpter 1, King James
先来讲个故事……
几年前，一对留美的夫妇通过朋友找到我，让我帮忙在国内组建一个开发团队，该团队负责为其开发一款基于社交网络的客户关系管理软件,（暂且称之为项目A）。这个项目除了尚不清晰的需求范围和很紧的期限外，作为业内人士的老公Richard根据眼下流行的软件开发过程还提了诸多额外的要求：
这正是持续集成所要解决的典型场景 。针对Richard的要求，我们只要建立一个基于Hudson（现在叫Jenkins）+Maven +SVN 的持续集成环境（再加上持续集成所要求的测试和过程）就可以很好地满足上述要要求，此方案的结构如下：
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原文： http://garmoncheg.blogspot.com/2012/06/pretty-git-log.html （墙）
Git的传统log如下所示，你喜欢吗？
看看下面这个你喜不喜欢？（点击图片看大图）
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关于性能优化这是一个比较大的话题，在《
由12306.cn谈谈网站性能技术
》中我从业务和设计上说过一些可用的技术以及那些技术的优缺点，今天，想从一些技术细节上谈谈性能优化，主要是一些代码级别的技术和方法。
本文的东西是我的一些经验和知识，并不一定全对，希望大家指正和补充
。
在开始这篇文章之前，大家可以移步去看一下酷壳以前发表的《 代码优化概要 》，这篇文章基本上告诉你—— 要进行优化，先得找到性能瓶颈 ！ 但是在讲如何定位系统性能瓶劲之前，请让我讲一下系统性能的定义和测试，因为没有这两件事，后面的定位和优化无从谈起。
让我们先来说说如何什么是系统性能。这个定义非常关键，如果我们不清楚什么是系统性能，那么我们将无法定位之。我见过很多朋友会觉得这很容易，但是仔细一问，其实他们并没有一个比较系统的方法，所以，在这里我想告诉大家如何系统地来定位性能。 总体来说，系统性能就是两个事：
一般来说，一个系统的性能受到这两个条件的约束，缺一不可。比如，我的系统可以顶得住一百万的并发，但是系统的延迟是2分钟以上，那么，这个一百万的负载毫无意义。系统延迟很短，但是吞吐量很低，同样没有意义。所以，一个好的系统的性能测试必然受到这两个条件的同时作用。 有经验的朋友一定知道，这两个东西的一些关系：
经过上述的说明，我们知道要测试系统的性能，需要我们收集系统的Throughput和Latency这两个值。
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首先，先表达我的立场，我对抄袭的立场持BS和痛恨的态度，尤其是 那些C2C的网站 ，痛恨这些国外有什么就山寨什么的做法，尤其是那些连界面都不改，像素级的抄袭，连CSS和img都是一样的，更甚者，连图片都链接到抄袭源的网站去了，连源代码都抄的行为，比如： 腾讯抄新浪的代码 ， 新浪抄twitter的源码 。无法不BS之。
有很多网友邀请我去那个抄袭Quora的网站上去回答问题，借此，再次声明我不会去的。因此，有一些网友说，我不一样也在Twitter的抄袭网站新浪微博上吗？说我装逼了。我想说，新浪和Twitter基本上是同一种产品的思路，但是其实现不一样，新浪微博上一些twitter上没有功能，我个人觉得这并不算抄袭，我甚至认为新浪微博和Twitter各有长处，在一些功能上新浪微博比twitter做得更好。你可以理解为，新浪微博总体上来说并没有突破我心中的那个条抄袭的底线。
我个人对抄袭的理解如下：
1）你可以复制别人的想法和功能，但是如果你连界面设计，代码，图片，风格，布局，等等所有的一切都照抄，那我就一定要鄙视你。
2）你可以仿照别人的产品，但是你的出发点应该是他没做好，我来把它把做好，如果你的出发点是为了复制抄袭和山寨，我一样鄙视。
所以，你可以理解我为什么不去Quora，Stackoverflow，Facebook，Google的山寨网站了，因为上述两点，1）完全复制，2）山寨地太次。
因为很多朋友极端地理解了我对抄袭的立场，所以我有必要要说说我对“抄袭”或是“模仿”的其它一些观点：
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