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作者:陈皓

芝兰生于深谷,不以无人而不芳 君子修身养德,不以穷困而改志
函数式编程

函数式编程

当我们说起函数式编程来说,我们会看到如下函数式编程的长相:

  • 函数式编程的三大特性:
    • immutable data 不可变数据:像Clojure一样,默认上变量是不可变的,如果你要改变变量,你需要把变量copy出去修改。这样一来,可以让你的程序少很多Bug。因为,程序中的状态不好维护,在并发的时候更不好维护。(你可以试想一下如果你的程序有个复杂的状态,当以后别人改你代码的时候,是很容易出bug的,在并行中这样的问题就更多了)
    • first class functions:这个技术可以让你的函数就像变量一样来使用。也就是说,你的函数可以像变量一样被创建,修改,并当成变量一样传递,返回或是在函数中嵌套函数。这个有点像Javascript的Prototype(参看Javascript的面向对象编程
    • 尾递归优化:我们知道递归的害处,那就是如果递归很深的话,stack受不了,并会导致性能大幅度下降。所以,我们使用尾递归优化技术——每次递归时都会重用stack,这样一来能够提升性能,当然,这需要语言或编译器的支持。Python就不支持。
  • 函数式编程的几个技术
    • map & reduce :这个技术不用多说了,函数式编程最常见的技术就是对一个集合做Map和Reduce操作。这比起过程式的语言来说,在代码上要更容易阅读。(传统过程式的语言需要使用for/while循环,然后在各种变量中把数据倒过来倒过去的)这个很像C++中的STL中的foreach,find_if,count_if之流的函数的玩法。
    • pipeline:这个技术的意思是,把函数实例成一个一个的action,然后,把一组action放到一个数组或是列表中,然后把数据传给这个action list,数据就像一个pipeline一样顺序地被各个函数所操作,最终得到我们想要的结果。
    • recursing 递归 :递归最大的好处就简化代码,他可以把一个复杂的问题用很简单的代码描述出来。注意:递归的精髓是描述问题,而这正是函数式编程的精髓。
    • currying:把一个函数的多个参数分解成多个函数, 然后把函数多层封装起来,每层函数都返回一个函数去接收下一个参数这样,可以简化函数的多个参数。在C++中,这个很像STL中的bind_1st或是bind2nd。
    • higher order function 高阶函数:所谓高阶函数就是函数当参数,把传入的函数做一个封装,然后返回这个封装函数。现象上就是函数传进传出,就像面向对象对象满天飞一样。

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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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IoC/DIP其实是一种管理思想

IoC/DIP其实是一种管理思想

关于IoC的的概念提出来已经很多年了,其被用于一种面象对像的设计。我在这里再简单的回顾一下这个概念。我先谈技术,再说管理。

话说,我们有一个开关要控制一个灯的开和关这两个动作,最常见也是最没有技术含量的实现会是这个样子:

然后,有一天,我们发现需要对灯泡扩展一下,于是我们做了个抽象类:

但是,如果有一天,我们发现这个开关可能还要控制别的不单单是灯泡的东西,我们就发现这个开关耦合了灯泡这种类别,非常不利于我们的扩展,于是反转控制出现了。

就像现实世界一样,造开关的工厂根本不关心要控制的东西是什么,它只做一个开关应该做好的事,就是把电接通,把电断开(不管是手动的,还是声控的,还是光控,还是遥控的),而我们的造各种各样的灯泡(不管是日关灯,白炽灯)的工厂也不关心你用什么样的开关,反正我只管把灯的电源接口给做出来,然后,开关厂和电灯厂依赖于一个标准的通电和断电的接口。于是产生了IoC控制反转,如下图:

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Javascript 装载和执行

Javascript 装载和执行

一两个月前在淘宝内网里看到一个优化Javascript代码的竞赛,发现有不少的人对Javascript的执行和装载的基础并不懂,所以,从那天起我就想写一篇文章,但一直耽搁了。自上篇《浏览器渲染原理简介》,正好也可以承前启后。

首先,我想说一下Javascript的装载和执行。通常来说,浏览器对于Javascript的运行有两大特性:1)载入后马上执行,2)执行时会阻塞页面后续的内容(包括页面的渲染、其它资源的下载)。于是,如果有多个js文件被引入,那么对于浏览器来说,这些js文件被被串行地载入,并依次执行。

因为javascript可能会来操作HTML文档的DOM树,所以,浏览器一般都不会像并行下载css文件并行下载js文件,因为这是js文件的特殊性造成的。所以,如果你的javascript想操作后面的DOM元素,基本上来说,浏览器都会报错说对象找不到。因为Javascript执行时,后面的HTML被阻塞住了,DOM树时还没有后面的DOM结点。所以程序也就报错了。

传统的方式

所以,当你写在代码中写下如下的代码:

<script type="text/javascript"
        src="http://coolshell.cn/asyncjs/alert.js"></script>

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浏览器的渲染原理简介

浏览器的渲染原理简介

看到这个标题大家一定会想到这篇神文《How Browsers Work》,这篇文章把浏览器的很多细节讲得很细,而且也被翻译成了中文。为什么我还想写一篇呢?因为两个原因,

1)这篇文章太长了,阅读成本太大,不能一口气读完。

2)花了大力气读了这篇文章后可以了解很多,但似乎对工作没什么帮助。

所以,我准备写下这篇文章来解决上述两个问题。希望你能在上班途中,或是坐马桶时就能读完,并能从中学会一些能用在工作上的东西。

浏览器工作大流程

废话少说,先来看个图:

从上面这个图中,我们可以看到那么几个事:

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