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：
(24 人打了分，平均分： 4.25 )Loading...【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：
(28 人打了分，平均分： 4.04 )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：
(60 人打了分，平均分： 4.72 )Loading...【感谢 Todd投递本文 – 微博帐号：weidagang 】
长久以来，Lisp一直被许多人视为史上最非凡的编程语言。它不仅在50多年前诞生的时候带来了诸多革命性的创新并极大地影响了后来编程语言的发展，即使在一大批现代语言不断涌现的今天，Lisp的诸多特性仍然未被超越。当各式各样的编程语言摆在面前，我们可以从运行效率、学习曲线、社区活跃度、厂商支持等多种不同的角度进行评判和选择，但我特别看中的一点在于语言能否有效地表达编程者的设计思想。学习C意味着学习如何用过程来表达设计思想，学习Java意味着学习如何用对象来表达设计思想，而虽然Lisp与函数式编程有很大的关系，但学习Lisp绝不仅仅是学习如何用函数表达设计思想。实际上，函数式编程并非Lisp的本质，在已经掌握了lambda、高阶函数、闭包、惰性求值等函数式编程概念之后，学习Lisp仍然大大加深了我对编程的理解。学习Lisp所收获的是如何“自由地”表达你的思想，这正是Lisp最大的魅力所在，也是这门古老的语言仍然具有很强的生命力的根本原因。
Lisp意为表处理(List Processing)，源自设计者John McCarthy于1960年发表的一篇论文《符号表达式的递归函数及其机器计算》。McCarthy在这篇论文中向我们展示了用一种简单的数据结构S表达式(S-expression)来表示代码和数据，并在此基础上构建一种完整的语言。Lisp语言形式简单、内涵深刻，Paul Graham在《Lisp之根源》中将其对编程的贡献与欧几里德对几何的贡献相提并论。
然而，与数学世界中简单易懂的欧氏几何形成鲜明对比，程序世界中的Lisp却一直是一种古老而又神秘的存在，真正理解其精妙的人还是少数。从表面上看，Lisp最明显的特征是它“古怪”的S表达式语法。S表达式是一个原子(atom)，或者若干S表达式组成的列表(list)，表达式之间用空格分开，放入一对括号中。“列表“这个术语可能会容易让人联想到数据结构中的链表之类的线形结构，实际上，Lisp的列表是一种可嵌套的树形结构。下面是一些S表达式的例子:
foo
()
(a b (c d) e)
(+ (* 2 3) 5)
(defun factorial (N)
(if (= N 1)
1
(* N (factorial (- N 1)))
)
)
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