.NET代码转换器

.NET代码转换器

想把.NET的代码(C#和VB.NET)互转吗?或是转成Python或Ruby吗?在 http://www.developerfusion.com/ 站点上有这样的在线工具。点击下面的链接你可以使用这些工具。当然,这些工具也有很多BUG

老实说,我并不太清楚这些工具有什么用,看似很useless。难道是为了用来学习新的语言?就像Google的Translator的一样?就像一个并不懂中文的老外可以用Google Translator在其Facebook中整点中文耍耍酷一样,难道说,一个C#的程序员可以用这样的工具和一个Python的程序员也耍耍酷?各位看客觉得这个东西有意义吗?

不过,有一点我可以确定,如果有工具把Unix/Linux下的C源码和Windows下的C源码相互自动转换,估计这会是相当划时代的,因为,这应该会让那些什么Wine或Cygwin之类的东西都统统会成为历史了。不过,这样的东西在实现上又将会有多么大的难度(OS系统API的相互转换),这个事会有可行性吗?

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浏览器正则表达式检查插件

浏览器正则表达式检查插件

以前本站介绍过一个在线的《正则表达式生成器》,下面是两个在浏览器中检查正则表达式的插件,Firefox的和Chrome的,希望对你有用。

1)Firefox:Regular Expressions Tester

Firefox正规则表达式检查插件Regular Expressions Tester

2)Chrome:Regular Expression Checker

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五大基于JVM的脚本语言

五大基于JVM的脚本语言

还记得以前本站的一篇文章《如何在Google App Engine上运行PHP》吗,其实那是借用 Quercus, 一个 100% 的用Java 实现的一个 PHP 引擎。今天,这样的东西太多了,能运行在Java的虚拟机JVM上的程序意味着有天然的跨平台性,现在JVM并不单单只能运行Java程序,在JVM上出现了若干使用Java虚拟机运行的脚本程序,比如什么PHP, Python, Ruby等等,这里有一篇文章评论了在JVM上的可以运行的排名前五脚本语言。他们分别是:

  1. Groovy。构建在强大的Java语言之上 并添加了从Python,Ruby和Smalltalk等语言中学到的诸多特征,为Java开发者提供了现代最流行的编程语言特性,而且学习成本很低(几乎为零),在开发Web,GUI,数据库或控制台程序时, 通过减少框架性代码 大大提高了开发者的效率。支持单元测试和模拟(对象),可以简化测试。无缝集成 所有已经存在的 Java对象和类库。直接编译成Java字节码,这样可以在任何使用Java的地方 使用Groovy。
  2. JRuby。一个纯Java实现的Ruby解释器。通过JRuby,你可以在JVM上直接运行Ruby程序,调用Java的类库。很多Java编写的Ruby IDE都是使用JRuby来解释语法的。
  3. Scala。一种多范式的编程语言,设计意图是要整合面向对象编程和函数式编程的各种特性。Scala编程语言近来抓住了很多开发者的眼球。它看起来像是一种纯粹的面向对象编程语言,而又无缝地结合了命令式和函数式的编程风格。Scala的名称表明,它还是一种高度可伸缩的语言。Scala的设计始终贯穿着一个理念:创造一种更好地支持组件的语言。
  4. Fantom 。Fantom 前身是 (Fan) 是一个基于 Java 和 .NET 平台的编程脚本引擎,用来在运行时产生 JVM 和 .NET 平台的字节码,该语言是面向对象的,跟 Groovy 和 JRuby 有点类似,可通过特定的接口来集成 Java 的类库。
  5. Jython。Jython由于继承了Java和Python二者的特性而显得很独特。其是一种完整的语言,而不是一个Java翻译器或仅仅是一个Python编译器,它是一个Python语言在Java中的完全实现。Jython也有很多从CPython中继承的模块库。最有趣的事情是Jython不像CPython或其他任何高级语言,它提供了对其实现语言的一切存取。所以Jython不仅给你提供了Python的库,同时也提供了所有的Java类。这使其有一个巨大的资源库。

下面是一张表格比较了这五大JVM脚本语言:

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为什么敏捷方法能在软件开发中行之有效?

为什么敏捷方法能在软件开发中行之有效?

文章来源 – Martin Fowler 和 Neal Ford 在 Paris – USI 2010 的演讲

有很多的书籍讨论敏捷方法是怎样工作的(How it works?),在这个主题演讲中,Martin Fowler 和他的同事 Neal Ford 讨论了敏捷方法能够在软件开发项目中行之有效的原因(Why it works?)。作为敏捷方法的发起人和传道者,Martin Fowler 和 ThoughtWorks 一直试图从理论层面证明敏捷方法的可行性,同时不厌其烦地解答着客户们的各种困惑,正如他们所说,敏捷方法中的很多概念不是特别的直观,除非人们真正实践过一段时间,否则有些概念很难从字面上去完全理解。

Martin Fowler 谈到一个有意思的现象,那就是今天许多人们口中谈论的敏捷方法,和最初的敏捷方法大相径庭,他把这种现象称为“语义扩散(Semantic Diffusion)”,大意是某种思想在传播的过程中,在逐渐扩散的同时,其语义也渐渐变得模糊。在敏捷开发领域里,“语义扩散”导致的一个问题是,在一些使用敏捷方法的项目或者公司中,我们甚至无法辨别出敏捷方法的影子,原因是很多人没有真正地理解敏捷方法,也就不能够正确地运用和实践,从而也就无法真正了解自己是否能够从敏捷方法中获益。

以下是为什么敏捷方法行之有效的原因:

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五个方法成为更好的程序员

五个方法成为更好的程序员

对我来说,一个好的程序员应该是努力去追求尽可能无错的高质量的符合需求的代码实现。 一些人也许认为好的程序员是那些懂得多门编程语言,懂得很牛技术的程序员,是的,这在某些情况下是对的。但归根到底,无论你用什么样的技术,什么样的语言,所有的程序被写出来,其功能都要符合需求以及尽可能地健壮无错和高质量。  我们可以想像一下,如果一个能力普通的程序员有足够多的时间来做测试,那么,其也可以保证他的代码的质量。所以,有一种观点这样认为——要达到质量高的代码只需要有足够多的时间来做测试。这对于以结果为导向的商业软件开发中是可以理解的(我们可以看到那些制汽车的产商在汽车测试上花费的精力和时间就可以明白这一道理)。

但是,很明显,所有的已经开发出来项目都是在不完美的条件下开发出来的,一般来说,几乎所有的项目都是在最大化程序员软件的开发速度。而且,很多情况下,我们似乎对深度测试和压力测试并不是很关心,所以,我们总是在祈祷并期望那些赶工出来的代码可以正常工作,尤其是在上线的时候,这种唯心主义的价值观更为强烈。  其实,开发速度和软件产品质量并不矛盾。好的程序员并一定是技术强的程序员,而是那些可以在不完美的工作环境下保证软件质量和工作效率的程序员。下面是是五个程序员可以在这种不完美的情况下做得更好的观点(它们都和语言和技术没什么关系,只不过是一种你的工作行为,能够和所有的行业相通),这五个观点也许可以让你成为这样的好程序员。

  • 寻找不同观点:程序员好像并不喜欢技术上有异见的人,他们特别喜欢争论各自的技术观点。但是,他们忽略了不同观点的价值。任何事情都有好有坏,我们应该学会在不同观点中学习和平衡。这样才会更多的了解编程和技术。要经常在做事之前问自己和别人,这么做对不对?做完事后问自己,还可不可以改进?努力去寻找别的不同的观点或方法。程序员应该经常上网,经常和同事讨论不同的实现方法,不同的技术观点,这样才能取长补短。然而,在实际工作中,我发现程序员们并不喜欢互相请教,因为请教的人怕别人看不起他,而被请教的人总是先贬低对方的能力,哎……(参看《十个让你变成糟糕的程序员的行为》),如果有这样的文化氛围的话,那也没有关系。上网吧,网上的人谁也不认识谁,可以尽情地问一些愚蠢的问题。呵呵。总之,一定要明白,如果某些事情只有一个观点,那么你一定要怀疑一下了,没有观点和技术方案的比较,没有百花齐放的情况,你就无法知道是否还有更好的东西。真正的和谐不是只有一种声音,真正的和谐而是在不同的观点声音下取长补短,百家争鸣(参看《十条不错的编程观点》)。否则,你永远都不会接受到新的观点,也就无法进步和成长了。

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五个编程语言设计的失误

五个编程语言设计的失误

在近几年来,编程语言的设计正在经历着类似于“文艺复兴”的过程,这么说主要是基于下面两个事实:1)多核技术推动着PC消费者更多的关注并行程序。2)动态语言的性能越来越好,其性期已经可以足够用来实现互联网服务,并且它们正在走出“脚本语言”阴影。

这篇文章试图收集最重要的编程语言的设计错误,以便让那些程序语言设计者们在设计新型的编程语言时避免。我避免了一些纠缠不清的有好有坏的问题,如:动态类型或是静态类型。我也省略了那些看起来并不严重,很容易被修改的错误。例如,加入“参量”(Parametric Type),这在Java中已经有了。Sun在发布Java 1.0版后的第八年才加入了这一功能。还有一个最近的例子是 Google Go Language Design FAQ 中说到的:: “Generics may well be added at some point. We don’t feel an urgency for them, although we understand some programmers do.”

0. Null 指针

几乎在所有的主流编程语言中,对一个对像的引用可能会是一个空指针,这个错误会引发运行时错误。 C.A.R. Hoare 最近声明向这一“发明”负责,尽管如此,其它许多的设计者们都应该对这样的设计受到批评。下面是 C.A.R Hoare 的“忏悔”:

I call it my billion-dollar mistake. It was the invention of the null reference in 1965. […] More recent programming languages like Spec# have introduced declarations for non-null references. This is the solution, which I rejected in 1965. – C.A.R. Hoare

我把它叫做“亿万美元错误”。这个空指针的发明创造来自1965年。…… 现在的编程语言引入了“非空引用”的声明规格。这个方案被我在1965年给拒绝了。

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Google App Inventor

Google App Inventor

Google 本周一发布了一个新的工作可以让任何人创建Android手机应用。这个工具叫Google App Inventor。(目前, App Inventor好像只对教育者开放)Google说:“你不必是一个专业开发人员就能轻松使用App Inventor。使用App Inventor无须掌握编程知识。因为你根本就不需要编写代码,你只需在可视化界面上设计应用的界面,并使用“blocks”指定应用的行为(behavior)。”

Google Android App Inventor

注意,Google说的是任何人,也就是包括那些不会编程的人。这个工具可以将枯燥的代码变成了一块一块的拼图,你需要做的只是把这些零散的拼图按照你自己的意思组合在一起,点击生成,你的第一个 Android 程序就诞生了。这里有一篇来自 纽约时代的报道,《纽约时代》报道称,App Inventor已经在六年级的孩子们中完成测试,他们能够使用App Inventor制作简单的应用。如果你可以访问Youtube的话,你可以看看这个视频

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十个免费的Web压力测试工具

十个免费的Web压力测试工具

两天,jnj在本站发布了《如何在低速率网络中测试 Web 应用》,那是测试网络不好的情况。而下面是十个免费的可以用来进行Web的负载/压力测试的工具,这样,你就可以知道你的服务器以及你的WEB应用能够顶得住多少的并发量,以及你的网站的性能。我相信,北京奥组委的订票网站的开发团队并不知道有这样的测试工具。

Grinder –  Grinder是一个开源的JVM负载测试框架,它通过很多负载注射器来为分布式测试提供了便利。 支持用于执行测试脚本的Jython脚本引擎HTTP测试可通过HTTP代理进行管理。根据项目网站的说法,Grinder的 主要目标用户是“理解他们所测代码的人——Grinder不仅仅是带有一组相关响应时间的‘黑盒’测试。由于测试过程可以进行编码——而不是简单地脚本 化,所以程序员能测试应用中内部的各个层次,而不仅仅是通过用户界面测试响应时间。

Pylot -Pylot是一款开源的测试web service性能和扩展性的工具,它运行HTTP 负载测试,这对容量计划,确定基准点,分析以及系统调优都很有用处。Pylot产生并发负载(HTTP Requests),检验服务器响应,以及产生带有metrics的报表。通过GUI或者shell/console来执行和监视test suites。

Web Capacity Analysis Tool (WCAT) – 这是一种轻量级负载生成实用工具,不仅能够重现对 Web 服务器(或负载平衡服务器场)的脚本 HTTP 请求,同时还可以收集性能统计数据供日后分析之用。WCAT 是多线程应用程序,并且支持从单个源控制多个负载测试客户端,因此您可以模拟数千个并发用户。该实用工具利用您的旧机器作为测试客户端,其中每个测试客户端又可以产生多个虚拟客户端(最大数量取决于客户端机器的网络适配器和其他硬件)。您可以选择使用 HTTP 1.0 还是 HTTP 1.1 请求,以及是否使用 SSL。并且,如果测试方案需要,您还可以使用脚本执行的基本或 NTLM 身份验证来访问站点的受限部分。(如果您的站点使用 cookie、表单或基于会话的身份验证,那您可以创建正确的 GET 或 POST 请求来对测试用户进行身份验证。)WCAT 还可管理您站点可能设置的任何 cookie,所以配置文件和会话信息将永久保存。

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一些重要的算法

一些重要的算法

下面是一些比较重要的算法,原文罗列了32个,但我觉得有很多是数论里的,和计算机的不相干,所以没有选取。下面的这些,有的我们经常在用,有的基本不用。有的很常见,有的很偏。不过了解一下也是好事。也欢迎你留下你觉得有意义的算法。(注:本篇文章并非翻译,其中的算法描述大部份摘自Wikipedia,因为维基百科描述的很专业了)

  1. A*搜寻算法
    俗称A星算法。这是一种在图形平面上,有多个节点的路径,求出最低通过成本的算法。常用于游戏中的NPC的移动计算,或线上游戏的BOT的移动计算上。该算法像Dijkstra算法一样,可以找到一条最短路径;也像BFS一样,进行启发式的搜索。
  2. Beam Search
    束搜索(beam search) 方法是解决优化问题的一种启发式方法,它是在分枝定界方法基础上发展起来的,它使用启发式方法估计k 个最好的路径,仅从这k 个路径出发向下搜索,即每一层只有满意的结点会被保留,其它的结点则被永久抛弃,从而比分枝定界法能大大节省运行时间。束搜索于20 世纪70 年代中期首先被应用于人工智能领域,1976 年Lowerre 在其称为HARPY的语音识别系统中第一次使用了束搜索方法,他的目标是并行地搜索几个潜在的最优决策路径以减少回溯,并快速地获得一个解。
  3. 二分取中查找算法
    一种在有序数组中查找某一特定元素的搜索算法。搜素过程从数组的中间元素开始,如果中间元素正好是要查找的元素,则搜素过程结束;如果某一特定元素大于或者小于中间元素,则在数组大于或小于中间元素的那一半中查找,而且跟开始一样从中间元素开始比较。这种搜索算法每一次比较都使搜索范围缩小一半。

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Web版的VNC

Web版的VNC

想在Web上远程控制远端的电脑吗?Guacamole开源项目提供了这样的解决方案,其主要使用了HTML5和Ajax。下面是一个载图。如果你能够访问Youtube的话,你可以看看这个视频

Guacamole 一个 HTML5 + JavaScript (AJAX) 的 VNC 客户端

是啊,HTML5强大了,什么都能干了,连Flash也要取代了。现如今,什么事都在往Web上移植了,Chrome也OS了。可以预见在HTML5出来后,未来这样的事情会越来越多,以后的一些移动和掌上设备真的只需要一个Web Browsers.

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