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一直想换个豆瓣帐号，毕竟玩这种网站，里面有熟人总是不方便…但读书、电影和音乐收藏信息的迁移比较麻烦。上百部图书电影，要是挨个点，既看着傻叉，又深感有辱程序员的荣耀。所以花半天写了这么个小玩意儿。
shaDou 取自 shadow 和 douban 的合体，研究一下午豆瓣 API 和 Python 客户端，发现文档各种不全，还要手动测试返回数据格式。加之电影和读书信息的 API 格式不同，暂时没有编写一个统一的客户端，只实现了读书信息迁移。
源码放在 GitHub：https://github.com/bt404/shaDou
有空了继续改进。
这是之前校招遇到的一道笔试题，整理下思路和代码。
问题：给定源字符串 pSrc 和待删除的字符串 pDel，要求将 pSrc 中所有出现的 pDel 删除。
因为是让现场给代码，第一次给出每次用 KMP 查找到 pDel 后删除，后面的字符串向后移动。这样会造成重复移动的情况。
查找当前 pDel 出现的位置 pFirst，用一个计数器记录当前是第几次找到 pDel（假设为 n），结合 pDel 的长度 len，然后查找下一个 pDel 所在的位置 pSecond。如此 pFirst 和 pSecond 之间的字符串只需直接向后移动 n * len 距离，一次移动即可。
假设当前 pFirst 指向第6个字符，n 为2，pSecond 指向第11个字符，len 为2，那么只需将第 6+2=8 到第 11-1=10 个字符向后移动 2*2=4 个位置即可，如下图所示：
如图所示，第一次执行 KMP 返回1，然后查找下一次出现的位置，再次执行 KMP 返回6，所以第 1+2=3 ~ 6-1=5 个字符（即图中①部分）向后移动 12=2 个位置；再次执行 KMP
主要是帮同学解决的一个问题，用到 SQL 中的 GROUP BY。
问题：一个表（AttackIP）有两个字段，端口号（Port）和访问时间（Atime），求出同一分钟内每个 IP 出现的次数。
考虑到逻辑的清晰，先创建一个视图 AttackLog。视图将每条记录中的时间字段转换为时间戳，并且修改为该时间所属分钟的初始时刻（Atime）。如此，问题转换为查找相同 Atime 分组内具有相同 Port 字段的记录数量。
SQL 语句如下：
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1 2 3 |
mysql>CREATE VIEW AttackLog AS SELECT Port, UNIX_TIMESTAMP(Atime) DIV 60 * 60 AS Atime FROM AttackIP; mysql>SELECT Port, count(Port) AS Times, FROM_UNIXTIME(Atime) AS Atime FROM AttackLog GROUP BY Atime, Port; |
AttackIP 表
Port
Atime
22
2013-03-03 03:05:06
22
2013-03-03 03:05:50
22
2013-03-03 03:05:45
42
2013-03-03 03:05:45
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2013-03-03 03:04:45
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2013-03-03 03:06:45
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2013-03-03
论文需要实现一个分布式推荐系统。并行计算框架选择 Dpark，其对 MooseFS 做了优化，因此使用实验室的机器和自己的 VPS，基于 MooseFS 搭建了一个分布式存储系统。主要内容都可以在官网找到相关文档，这里不过是把一些地方加以翻译和简单梳理，部分地方加了少许自己的理解。
MooseFS 主要分为4种服务器，分别提供不同的服务。对应的关系如下：
Python 中一切皆对象，那么 Python 解释器（CPython）是如何管理这些内存中的对象呢？为了找到答案，自己下载了 Python 源码，参照源码注释学习了 pymalloc — Python object allocator 的实现。现在这里做个总结。
pymalloc 的实现位于 Python 源码主目录下的 Objects 目录中，文件名为 obmalloc.c。
既然 CPython 的底层用 C 语言实现，那为何不直接使用标准库中的malloc/realloc/free等函数进行内存管理呢？这是因为，当 Python 应用频繁地创建和销毁一些小的对象，那么底层就要多次重复调用 malloc 和 free 等函数进行内存分配。这不仅会引入较大的系统开销，而且还可能产生大量的内存碎片。为了解决这个问题，Python 实现了一个类似内存池的机制—pymalloc 来满足较小对象（默认512KB以下）的内存请求。
简单地说，allocator 预先向系统申请一定数量的内存空间并格式化，每当有满足条件的内存请求时，allocato
注意：因本页面引用了 Google Maps 服务，建议翻 qiang 浏览，否则可能造成演示部分无法正常显示。
看书看得头晕，写篇博文放松下。刚才跑到 Google Maps 的 reference 看了下，发现好多 API 已经升级。想起去年自己实现的一个平滑缩放功能，现在做个总结记录一下。
之前做项目要用到 Google Maps 的缩放功能，map 通过使用setZoom(level)方法来设置 map 的 zoom 值。level 通常为0至18之间的一个整数值。如果当前的 zoom 值和setZoom(level)中的 level 值相差不超过2时，地图会有一个渐变的缩放过程。当差值超过2时，地图会直接刷新到新的缩放程度，而没有渐变的动画过程。
鉴于上面的特点，考虑当差值超过2时，分多次调用setZoom(level)方法，每次使得 level 的值增加2（当最后一次缩放程度为1时除外）。考虑到 JavaScript 是单进程的，所以使用闭包来实现这个功能，使用外部变量来存储每次缩放前后的 zoom 值。函数代码如下：
[crayon-662…
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今天使用 AngularJS 时遇到这样的问题：模板中绑定的数据需要在加载页面时，调用$http服务向服务器索取，然后绑定 model 来刷新 view。但是页面（也即 HTML DOM）是先于 AngularJS 的模板渲染而加载完成的，这就造成一个问题，未完成数据绑定的模板表达式（比如{{}}中的内容）被原样打印出来。当然这只是临时性的展示，当 Ajax 请求结束并完成数据绑定后，页面会自动刷新，表达式也被正确的数据替换。但是这个临时性的页面还是很不给力（当然可以使用ng-bind代替{{}}表达式，但是遇到ng-repeat的 li 时，列表会显示一个 li，依然很丑陋），所以开始找解决方案。
通过 Google，发现大家提供的解决方案主要有两种：一是使用ng-show/ng-hide来解决，二是使用ng-cloak来解决。查阅文档后，感觉这两种方法的解决思路是一样的，仅介绍第二种方法，也是官方文档给出的解决方法。
官方对ng-cloak标签的定义如下：
The ngCloak directive is used to prevent the
今天遇到在 MongoDB 中，要批量删除子文档（列表类型）中的匹配对象。
首先想到用$pullAll来实现，结果失败。查找文档得知，$pullAll要求待删除的对象完全匹配。而$pull也可以在一次执行过程中删除多个匹配的子文档，所以改用$pull后实现。现在将示例数据和操作代码整理如下，文档为：
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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 |
{ 'type': '四大美女', 'members': [{ 'name': '凤姐', 'mark': 90 }, { 'name': '芙蓉姐姐', 'mark': 95 }, { 'name': '小月月', 'mark': 35 }, { 'name': '方舟子', 'mark': 10000 }], } |
鉴于“凤姐”和“芙蓉姐姐”都去美国发展，所以抹去此二人，使用一条语句完成该删除操作，代码如下：
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db.monster.update({'type': '四大美女'}, {'$pull': {'members': {'name': {'$in': ['罗玉凤', '芙蓉姐姐']}}}}) |
到此功能完成。又遇到另一问题，旧的已去，新的要来。比如现在要加入作家“小四”和舞蹈演员“迭戈·科斯塔”，可以使用
$addToSet向 members 添加。但是却不能写入上面的操作语句。文档中提到，不能在同一语句中对一个 field 执行两种不同的增/删/改操作。所以需要分两次执行 update。
前两天刚说到 Blog 第四次搬家，今天又要再搬一次~~原因是上次是在 SAE 上部署的 WordPress，鉴于最近风声太紧，又是扫 H 又是打 H，我的域名又没有备案，所以取消原绑定后果断悲剧。新的绑定无论如何无法验证通过，他大爷的 GWF。
又试了 BAE 和 JAE，压根不支持海外域名绑定~~盛大的云引擎干脆整得像个烂尾，GAE 又被墙。一筹莫展之际，想起来朋友之前推荐的 OpenShift，就抱着试试的心态玩一把，没想到柳暗花明。当然也遇到了一些问题，现在梳理一下做个简单的记录，并在日后补详。
OpenShift 是 RedHat 推出的一个云服务。根据自己的理解，它提供了一个虚拟的云主机，而且还提供了云引擎的许多功能，方便了 Web App 的部署。比如，可以使用它很快速的创建一个 WordPress 应用，包括了代码部署和数据库创建等。具体的介绍还是去查看官网，不再赘述。
一个帐号可以免费创建3个应用（官方称为gear，还没来得及仔细研究它的定义）。付费帐号分为两种，也不贵，都是按需收费。如果将来有需要，也会考虑使用。
