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“Coordinated Universal Time”／法文“Temps Universel Cordonné”）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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Loading...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：
(16 人打了分，平均分： 4.88 )Loading...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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很早就想写这篇文章了，只是想法比较零碎，所以一直没有成文，这两天觉得思考得比较成熟了一些，所以把我的这些想法整理下来，欢迎大家一起和我讨论。
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：
(55 人打了分，平均分： 4.91 )Loading...MelonCard发布了一篇文章——”how one missing var ruined our launch“（”少写了一个var毁了我的网站”），这篇文章是说MelonCard用Node.js做后台，因为出了一个小高峰——有50-100人注册，结果整个网站都不响应了，而且还出现了很多奇怪的问题。当他们调查到问题的要源的时候，他们发现下面的代码少写了一个var。
app.all(‘/apps/:user_id/status’, function(req, res, next) {
// …
initial = extractVariables(req.body);
});
为什么inital少写一个var会引发这个问题呢？因为如果你不写var，这个局部的变量会被javascript当成全局变量，而这个变量又是一个函数，所以，当多用户并发的时候，这个本应该在不同用户下互不干扰的变量，成了各个用户共享的东西。试想，用户A的数据被用户B覆盖了，用户A和B的数据还没处理完，结果被新的C给搞乱了，程序的逻辑自然出现了问题。
在stackoverflow.com上有这么一个贴子说明了“有var”和“无var”的差别：
// These are both globals
var foo = 1;
bar = 2;
function test()
{
var foo = 1; // Local
bar = 2; // Global
// Execute an anonymous function
(function()
{
var wibble = 1; // Local
foo = 2; // Inherits from scope above (creating a closure)
moo = 3; // Global
}())
}
上面这个示例告诉我们，如果你不用var，那么这个js引擎会一层一层地向上找父作用域中的变量，如果找到了，就用，如果找不到了，就会帮你定义一个全局的变量。上面这个例子充分说明了这一点。所以，如果你想在当前的作用域用声明变量，你一定要用var。这对于一些乱写javascript代码的程序员要注意了。这里再给大家介绍一个工具——
(13 人打了分，平均分： 4.62 )Loading...前两天发布那个rsync算法后，想看看数据压缩的算法，知道一个经典的压缩算法Huffman算法。相信大家应该听说过 David Huffman 和他的压缩算法—— Huffman Code，一种通过字符出现频率，Priority Queue，和二叉树来进行的一种压缩算法，这种二叉树又叫Huffman二叉树 —— 一种带权重的树。从学校毕业很长时间的我忘了这个算法，但是网上查了一下，中文社区内好像没有把这个算法说得很清楚的文章，尤其是树的构造，而正好看到一篇国外的文章《A Simple Example of Huffman Code on a String》，其中的例子浅显易懂，相当不错，我就转了过来。注意，我没有对此文完全翻译。
我们直接来看示例，如果我们需要来压缩下面的字符串：
“beep boop beer!”
首先，我们先计算出每个字符出现的次数，我们得到下面这样一张表 :
| 字符 | 次数 |
| ‘b’ | 3 |
| ‘e’ | 4 |
| ‘p’ | 2 |
| ‘ ‘ | 2 |
| ‘o’ | 2 |
| ‘r’ | 1 |
| ‘!’ | 1 |
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MENLO PARK, CA (The Borowitz Report) – 在Fackbook IPO前夕，Facebook的创始人兼CEO Mark Zuckerberg 给全球股民发表了封公开信：
亲爱的股民们：
这么多年来，你们已经在Facebook上浪费了你们的时间 ，接下来，你们会得到浪费你们金钱的机会。
明天是Facebook的IPO，并且我知道你们一定在想，Facebook怎么就和2000年的.COM泡沫不一样啦？
首先，我想告诉你们，以前那些糟糕的dot-com公司玩的是概念和炒作，而没有真正的商业价值。而Facebook不一样，也就是说，我们Facebook是建立在强大的以“疯狂的小鸟”和“一群想像中的羊”的基础上的。
其次，Facebook是世界上最成功的社交网络，我们的用户最近才发现，这个社交网络让人们分享了数以万计别人根本不感兴趣的信息。
第三，当某人点击Faceback广告的时候，我们就会挣到钱。而且我们知道，点我们广告的人都不是故意点击，成百万的人点我们的广告是因为那时他们喝醉了。我们完全从iTunes偷到这个有创意的想法。
最后，如果你买我们的股票，你将永远不会孤独。据调查，在过去几年里使用facebook的全球9亿用户，他们都有轻微或中等程度的大脑损伤，这影响了他们的作正常判断的能力。所以，这些人都成为你的朋友——Facebook的股民。
有了你的帮助，如果明天一切都照计划进行，Facebook IPO将会募到1000亿美金。这是个什么概念，这相当于4到5个摩根大通银行损失的钱。
最后一件事：我，Mark Zuckerberg，是否会因此IPO获得180亿美金？ 也许，我正在考虑把希腊买了，但就算是这样，我还是有180亿美金。 LOL.
Friend me (粉我),
Mark
(17 人打了分，平均分： 4.41 )Loading...rsync是unix/linux下同步文件的一个高效算法，它能同步更新两处计算机的文件与目录，并适当利用查找文件中的不同块以减少数据传输。rsync中一项与其他大部分类似程序或协定中所未见的重要特性是镜像是只对有变更的部分进行传送。rsync可拷贝／显示目录属性，以及拷贝文件，并可选择性的压缩以及递归拷贝。rsync利用由Andrew Tridgell发明的算法。这里不介绍其使用方法，只介绍其核心算法。我们可以看到，Unix下的东西，一个命令，一个工具都有很多很精妙的东西，怎么学也学不完，这就是Unix的文化啊。
本来不想写这篇文章的，因为原先发现有很多中文blog都说了这个算法，但是看了一下，发现这些中文blog要么翻译国外文章翻译地非常烂，要么就是介绍这个算法介绍得很乱让人看不懂，还有错误，误人不浅，所以让我觉得有必要写篇rsync算法介绍的文章。（当然，我成文比较仓促，可能会有一些错误，请指正）
首先， 我们先来想一下rsync要解决的问题，如果我们要同步的文件只想传不同的部分，我们就需要对两边的文件做diff，但是这两个问题在两台不同的机器上，无法做diff。如果我们做diff，就要把一个文件传到另一台机器上做diff，但这样一来，我们就传了整个文件，这与我们只想传输不同部的初衷相背。
于是我们就要想一个办法，让这两边的文件见不到面，但还能知道它们间有什么不同。这就出现了rsync的算法。
rsync的算法如下：（假设我们同步源文件名为fileSrc，同步目的文件叫fileDst）
(21 人打了分，平均分： 4.90 )Loading...全文译自墙外文章“NoSQL Data Modeling Techniques”，译得不好，还请见谅。这篇文章看完之后，你可能会对NoSQL的数据结构会有些感觉。我的感觉是，关系型数据库想把一致性，完整性，索引，CRUD都干好，NoSQL只干某一种事，但是牺牲了很多别的东西。总体来说，我觉得NoSQL更适合做Cache。下面是正文——
NoSQL 数据库经常被用作很多非功能性的地方，如，扩展性，性能和一致性的地方。这些NoSQL的特性在理论和实践中都正在被大众广泛地研究着，研究的热点正是那些和性能分布式相关的非功能性的东西，我们都知道 CAP 理论被很好地应用于了 NoSQL 系统中（陈皓注：CAP即，一致性(Consistency)， 可用性(Availability)， 分区容忍性(Partition tolerance)，在分布式系统中，这三个要素最多只能同时实现两个，而NoSQL一般放弃的是一致性）。但在另一方面，NoSQL的数据建模技术却因为缺乏像关系型数据库那样的基础理论没有被世人很好地研究。这篇文章从数据建模方面对NoSQL家族进行了比较，并讨论几个常见的数据建模技术。
要开始讨论数据建模技术，我们不得不或多或少地先系统地看一下NoSQL数据模型的成长的趋势，以此我们可以了解一些他们内在的联系。下图是NoSQL家族的进化图，我们可以看到这样的进化：Key-Value时代，BigTable时代，Document时代，全文搜索时代，和Graph数据库时代：（陈皓注：注意图中SQL说的那句话，NoSQL再这样发展下去就是SQL了，哈哈。）
NoSQL Data Models
首先，我们需要注意的是SQL和关系型数据模型已存在了很长的时间，这种面向用户的自然性意味着：
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