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Nov 8
Highslide JS
         Lua 是一个小巧的脚本语言。是巴西里约热内卢天主教大学(Pontifical Catholic University of Rio de Janeiro)里的一个研究小组,由Roberto Ierusalimschy、Waldemar Celes 和 Luiz Henrique de Figueiredo所组成并于1993年开发。
        其设计目的是为了嵌入应用程序中,从而为应用程序提供灵活的扩展和定制功能。Lua由标准C编写而成,几乎在所有操作系统和平台上都可以编译,运行。Lua并没有提供强大的库,这是由它的定位决定的。所以Lua不适合作为开发独立应用程序的语言。Lua 有一个同时进行的GIT项目,提供在特定平台上的即时编译功能。
        一个完整的Lua解释器不过200k,在目前所有脚本引擎中,Lua的速度是最快的。这一切都决定了Lua是作为嵌入式脚本的最佳选择。
       Lua还具有其它一些特性:同时支持面向过程(procedure-oriented)编程和函数式编程(functional programming);自动内存管理;只提供了一种通用类型的表(table),用它可以实现数组,哈希表,集合,对象;语言内置模式匹配;闭包(closure);函数也可以看做一个值;提供多线程(协同进程 [5] ,并非操作系统所支持的线程)支持;通过闭包和table可以很方便地支持面向对象编程所需要的一些关键机制,比如数据抽象,虚函数,继承和重载等。
hello world

一个比较复杂一点的例子,但是它展示了什么是闭包:

create_a_counter()返回一个记数器,每次调用这个记数器,都会得到一个比上次大1的值。
Oct 27

 python3.3.2中的关键字如下:

The following identifiers are used as reserved words, or keywords of the language, and cannot be used as ordinary identifiers. They must be spelled exactly as written here:

复制代码
False      class      finally    is         return None       continue   for        lambda     try True       def        from       nonlocal   whileand        del        global     not        with as         elif       if         or         yieldassert     else       import     passbreak      except     in         raise
复制代码

或者归类为:

1.条件关键字:if elif else for in while break return continue

2.运算符 True Flase和一个特殊的None
3.类级 class lamdba def is import from
4.逻辑运算符 and or not
5.异常 try exception raise finally

以下详细说明

Oct 23

 Python 是一种面向对象、直译式计算机编程语言,具有近二十年的发展历史,成熟且稳定。它包含了一组完善而且容易理解的标准库,能够轻松完成很多常见的任务。它的语法简捷和清晰,尽量使用无异义的英语单词,与其它大多数程序设计语言使用大括号不一样,它使用缩进来定义语句块。

Python 可以和 C/C++ 语言整合在一起,也能支持命令式程序设计、面向对象程序设计、函数式编程、面向侧面程序设计、泛型编程多种编程范式。(摘自维基百科Python词条

Python 的一些重要特性

        
  • 简单:Python是一种代表简单主义思想的语言。阅读一个良好的Python程序就感觉像是在读英语一样。它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。
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  • 易学:Python极其容易上手,因为Python有极其简单的说明文档。
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  • 速度快:Python 的底层是用 C 语言写的,很多标准库和第三方库也都是用 C 写的,运行速度非常快。
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  • 免费、开源:Python是FLOSS(自由/开放源码软件)之一。使用者可以自由地发布这个软件的拷贝、阅读它的源代码、对它做改动、把它的一部分用于新的自由软件中。FLOSS是基于一个团体分享知识的概念。
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  • 高层语言:用Python语言编写程序的时候无需考虑诸如如何管理你的程序使用的内存一类的底层细节。
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  • 可移植性:由于它的开源本质,Python已经被移植在许多平台上(经过改动使它能够工作在不同平台 上)。这些平台包括Linux、Windows、FreeBSD、Macintosh、Solaris、OS/2、Amiga、AROS、AS/400、 BeOS、OS/390、z/OS、Palm OS、QNX、VMS、Psion、Acom RISC OS、VxWorks、PlayStation、Sharp Zaurus、Windows CE、PocketPC、Symbian以及Google基于linux开发的android平台。
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  • 解释性:一个用编译性语言比如C或C++写的程序可以从源文件(即C或C++语言)转换到一个你的计算机使用的语言(二进制代码,即0和1)。这个过程通过编译器和不同的标记、选项完成。运行程序的时候,连接/转载器软件把你的程序从硬盘复制到内存中并且运行。而Python语言写的程序不需要编译成二进制代码。你可以直接从源代码运行 程序。在计算机内部,Python解释器把源代码转换成称为字节码的中间形式,然后再把它翻译成计算机使用的机器语言并运行。这使得使用Python更加简单。也使得Python程序更加易于移植。
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  • 面向对象:Python既支持面向过程的编程也支持面向对象的编程。在“面向过程”的语言中,程序是由过程或仅仅是可重用代码的函数构建起来的。在“面向对象”的语言中,程序是由数据和功能组合而成的对象构建起来的。
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  • 可扩展性:如果需要一段关键代码运行得更快或者希望某些算法不公开,可以部分程序用C或C++编写,然后在Python程序中使用它们。
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  • 可嵌入性:可以把Python嵌入C/C++程序,从而向程序用户提供脚本功能。
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  • 丰富的库:Python标准库确实很庞大。它可以帮助处理各种工作,包括正则表达式、文档生成、单元测试、线程、数据库、网页浏览器、CGI、FTP、电子邮件、XML、XML-RPC、HTML、WAV文件、密码系统、GUI(图形用户界面)、Tk和其他与系统有关的操作。这被称作Python的“功能齐全”理念。除了标准库以外,还有许多其他高质量的库,如wxPython、Twisted和Python图像库等等。(摘自 百度百科Python词条
Oct 22


结果
2014-10-22 17:15:51.176  2014-10-22 17:18:57.780  186604.000  18.000
Sep 25
Highslide JS
   9 月 24 日上午消息,2014 中国互联网安全大会(ISC 2014) 在北京国家会议中心召开今日在京举办。360 公司董事长兼 CEO 周鸿祎发表演讲表示,万物互联的时代正在到来,任何设备都将接入互联网,由此带来的安全挑战前所未有。

  “所有的设备都会内置一个智能的芯片和内置的智能操作系统,所以你可以看到说所有的东西,实际上都变成了一个手机,只不过它的外形不是手机,它可能没有手机的屏幕。”周鸿祎在演讲中表示,你坐了一个智能汽车,其实就是骑在一部有四个轮子的大手机上。

  周鸿祎表示,互联网不仅仅是人和人连起来,也不仅仅是手机之间的连接,而是互联网能够把今天我们所有能看到、能想到、能碰到的各种各样的设备,大到工厂里发电机、车床,小到家里的冰箱、插座、灯泡,到每个人身上带的这种戒指、耳环、手表、皮带所有的东西都可以连接起来。

  “所有的设备都变成智能化,都接入网络以后,边界的概念将会进一步被削弱,也就是说接入点越多,可以被攻破的这种可能的入口就会越多。”他进一步解释说,“过去我们很奉行隔离、切断,我们可以把电脑放在一个屋子里,把网络进行隔离,但今天越来越多的不起眼设备都支持 Wi-Fi 和蓝牙,这里面有太多可以被别人攻击的点,而且攻击点越多,从防守来说我们的挑战就越大。”

  周鸿祎表示,很多传统企业可以利用万物互联技术,让自己的产品都变成具有互联网体验的产品,让商业模式变成从一次性买卖的模式变成提供互联网服务的模式。“所以,某种角度意味着万物互联可以帮助很多企业转型升级,最后所有的企业都会变成互联网企业。”
Sep 24
大数据(巨量资料(IT行业术语))
大数据技术(big data),或称巨量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。(在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中[2] 大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径,而采用所有数据的方法)大数据的4V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Veracity(真实)。
Highslide JS

定义及其意义
对于“大数据”(Big data)研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。
从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘,但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。[2]
随着云时代的来临,大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。《著云台》的分析师团队认为,大数据(Big data)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据,这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起,因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
大数据需要特殊的技术,以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术,包括大规模并行处理(MPP)数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。
Highslide JS
最小的基本单位是bit,按顺序给出所有单位:bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB,
  它们按照进率1024(2的十次方)来计算:
  8 bit = 1 Byte
1 KB = 1,024 Bytes
1 MB = 1,024 KB = 1,048,576 Bytes
  1 GB = 1,024 MB = 1,048,576 KB
1 TB = 1,024 GB = 1,048,576 MB
1 PB = 1,024 TB = 1,048,576 GB
1 EB = 1,024 PB = 1,048,576 TB
1 ZB = 1,024 EB = 1,048,576 PB
1 YB = 1,024 ZB = 1,048,576 EB
1 BB = 1,024 YB = 1,048,576 ZB
1 NB = 1,024 BB = 1,048,576 YB
1 DB = 1,024 NB = 1,048,576 BB
Sep 24
最近在linux下启动一个node的app.js进程,由于错误而挂掉,于是想使用forever开启守护,发现使用npm install forever -g无法安装,原来是npm没有安装,但是安装也是报错,怎么半呢?
以下是无法安装npm解决办法
1、键入node -v查看node版本
   例如:0.10.29

2、打开网页查看 http://nodejs.org/dist/npm-versions.txt  node和npm版本对照,如果没有对照的找上一个版本
   例如这里为:
   v0.10.26 1.4.3
   v0.11.0 1.2.15
那我去找npm 1.4.3

3、到http://nodejs.org/dist/npm/下载npm 1.4.3
   这里下载npm-1.4.3.zip

4、将这个包传到服务器解压 unzip npm-1.4.3.zip
   例如我的目录是/smartac/npm/

5、找到configure所在目录,我的是/smartac/npm/node_modules/npm
6、编译文件make && make install

7、编译ok后,键入npm查看是否安装成功
8、全局安装forever,命令npm install -g forever
9、将service守护forever start app.js
Sep 24
浏览器视频视频下载利器FVD Downloader,网络资源下载利器FVD Downloader,是一款相当帅的网页嵌入式下载插件,谷歌的安装地址为:https://chrome.google.com/webstore/detail/fvd-downloader/lfmhcpmkbdkbgbmkjoiopeeegenkdikp/related
由于被墙,所以可能打不开或者安装不了(添加扩展时提示发生错误 NETWORK_FAILED?),需要多试几次,博主是试了很多次才成功的,不过真心好用

另外其他浏览器也有这个插件,去搜索下“FVD Downloader”,例如360的,搜索360浏览器FVD Downloader即可了
Highslide JS
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