如果说 vim有什么最吸引人，我想vim允许你自由的定义各种快捷键算是一个原因吧。你可以通过绑定各种快捷键来使经常使用的功能更加便利。通俗的讲，快捷键映射就是我按下某个键，我想让vim将它当成另一个键，例如我按下 k，我想让vim把它当做 c 来使用(当然这么映射会把人逼疯)
1. 周五的组会，demo time, 想到过去一段时间加班加点的项目快要完工，心中是有点小开心的。想来想去，决定简单展示一下，顺便听听大家的意见。 于是打开电脑，连好 TV, 简单的聊了聊要解决的问题，以及对应的具体方案，片刻后在 Terminal 跑几个示例，看到大家基本上都明白了，或者看上去明白了，准备收工。 “But it’s a new paradigm”. 组里的资深工程师打断道。 paradigm: a typical example or pattern of something;
本库是用 Pytorch 实现的 WaveNet-Vocoder。 安装需求： cuda 8.0 python 3.6 virtualenv 推荐使用内存大于 10GB 的 GPU。 安装： $
1. 安装 php yum install php 2. 安装 epel yum install epel-release rpm -ivh http://rpms.famillecollet.com/enterprise/remi-release-7.rpm 3. 安装 phpMyAdmin yum install phpmyadmin 4. 修改配置文件 vim /etc/httpd/conf.d/phpMyAdmin.conf 将 Require ip xxx 修改为 Require all gran
跟了我 5 年多的本本已步入花甲，CPU 严重老化，运行 Windows 异常吃力，于是考虑换成 Linux 试试。忙活了一天，测试了 2 个“家用”Linux 发行版,一个是深度的 Linux Deepin 2013,另一个是雨林木风的 StartOS 5.1。在测试过程中也遇到一些有用的经验，现在就一一记录一下。 这是在安装完 StartOS 后进行的记录，因为是安装在以前的 C 盘，就没继续分区来新增挂载点，直接挂了个根分区（/）就装完了系统。进入系统之后，发现没 swap 交换分区，所以就手动添加了
2.使用 cd /usr 进入 /usr 文件夹,新建一个名叫swap的文件夹，使用ll命令可以看到多了一个swap的文件夹
这也是一个老方法了，只是今天用到了，就过来记录下。总觉得公司服务器磁盘不给力，有时候 vim 编辑的时候都会卡顿，IO 经常 90%+，很纳闷，就测试了一下磁盘的读写速度。 一、测试写速度： time
vim是一个类似vi的文本编辑器，不过在vi的基础上增加了很多新特性，vim被公认为类vi编辑器中最好用的一个。
我们都知道可以用mkdir命令创建一个新的目录，但更多时候如果能直接创建一个文件(普通文件)会让人感觉更愉悦；这样就可以不用在去打开一个专门的创建文本文件的软件，然后还要设置文件名，保存路径那样的繁琐了；下面就介绍一些关于在linux终端下直接创建文件的方法
1.mac下vim全局配置目录 /usr/share/vim/vimrc 一般不对此文件做修改，在用户目录下创建自定义配置，目录为： /Users/xxxxx cd ~ 2自定义vim配置 配置功能： 高亮+自动缩进+行号+折叠+优化 配置内容为： "========================================================================= " DesCRiption: 适合自己使用的vimrc文件，for Linux/Windows, GUI/Co
📷 Mac OS下默认的vim配置文件也够蛋疼的，什么都没有。这个发一个，不是我自己写的 😉 ，其实本来应该是那个地方的来着我也忘了，去掉了一行不支持的配置。 最简单的办法是在用户目录下执行 wget http://www.h4ck.org.cn/.vimrc 当然也可以复制下面的代码自己创建这个文件： "========================================================================= " DesCRiption: vimrc for
经过一系列的文章，我们终于完成了从实地址模式跳转到保护模式，并且实现了分段、分页以及保护模式下的中断与异常机制。 保护模式究竟“保护”了什么
2008年10月31日，中本聪发表《Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System》比特币白皮书，用短短十三页的内容详细描述了比特币及背后的技术原理。2个月后，2009年1月3日，中本聪在芬兰赫尔辛基的一个小型服务器上挖出了50个比特币，第一批比特币正式诞生。
简介 基于numpy和bs4的豆瓣图书爬虫，可以分类爬取豆瓣读书300多万本图书信息，包括标题、作者、定价、页数、出版信息等 github地址：https://github.com/lanbing510/DouBanSpider 项目作者：lanbing510 1 可以爬下豆瓣读书标签下的所有图书 2 按评分排名依次存储 3 存储到Excel中，可方便大家筛选搜罗，比如筛选评价人数>1000的高分书籍；可依据不同的主题存储到Excel不同的Sheet 4 采用User Agent伪装为浏览器进行爬取，并加
在使用hive的时候，分隔符是必不可少的，当学习的时候使用的都是常规分隔符，比如：逗号“,”、竖线“|”等，这些键盘上都可以直接输入的字符，但是这些字符只要是键盘上的，在针对复杂的业务逻辑的时候，都会失效。
1.dotfile介绍 在linux中的各种软件配置文件大多是以.开头，以rc结尾，在第一次使用某一个软件比如vim的时候，通常会花大量时间配置，将所有的配置文件放到同一个目录下，方便在多台机器上同步配置。下面是我自己的一个配置文件项目以及shell脚本。 2.项目地址 https://github.com/VitasYuan/study-notes 3.部分脚本代码 vim安装和配置 配置文件.vimrc "==============================================
定义：Swap space交换空间，是虚拟内存的表现形式。系统为了应付一些需要大量内存的应用，而将磁盘上的空间做内存使用，当物理内存不够用时，将其中一些暂时不需要的数据交换到交换空间，也叫交换文件或页面文件中。
一、Hbase简介 1.什么是Hbase HBASE是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBASE技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。 HBASE的目标是存储并处理大型的数据，更具体来说是仅需使用普通的硬件配置，就能够处理由成千上万的行和列所组成的大型数据。 HBASE是Google Bigtable的开源实现，但是也有很多不同之处。比如：Google Bigtable利用GFS作为其文件存储系统，HBASE利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统；Google运行MAPREDUCE来处理Bigtable中的海量数据，HBASE同样利用Hadoop MapReduce来处理HBASE中的海量数据；Google Bigtable利用Chubby作为协同服务，HBASE利用Zookeeper作为对应。 2.与传统数据库的对比 传统数据库遇到的问题： 1）数据量很大的时候无法存储 2）没有很好的备份机制 3）数据达到一定数量开始缓慢，很大的话基本无法支撑 HBASE优势： 1）线性扩展，随着数据量增多可以通过节点扩展进行支撑 2）数据存储在hdfs上，备份机制健全 3）通过zookeeper协调查找数据，访问速度块。 3.hbase集群中的角色 1、一个或者多个主节点，Hmaster 2、多个从节点，HregionServer
1.dd if=/dev/zero of=/opt/swapfile bs=1M count=1000 (创建一个1G的文件作为交换分区使用)
那有没有什么 办法可以解决呢？ 这就是我们今天要学的布隆过滤器（Bloom Filter）
在将Ceph集群用于生产工作之前，应该首先对它进行基准测试。基准测试提供关于群集在读、写、延迟和其他工作负载期间执行情况的大致结果。在进行真正的基准测试之前，最好通过测量连接到群集节点的硬件（如磁盘和网络）的性能，为预期的最大性能建立一个基准。磁盘性能基线测试将分两步完成。首先，我们将测量单个磁盘的性能，在此之后，将同时测量连接到一个Ceph OSD节点的所有磁盘性能。为了获得磁盘读写性能，我们可以使用dd命令并设置oflag参数以直接绕过磁盘缓存以获得真实的结果。
beegfs 7.3.2版本默认强制身份验证身份。所以在安装或升级后，没有配置authfile会导致服务无法启动。
保存退出 开始安装ceph Yum install ceph –y 完毕之后初始化目录
Beautiful Soup 4（简称 BS4，后面的 4 表示最新版本）是一个 Python 第三方库，具有解析 HTML 页面的功能，爬虫程序可以使用 BS4 分析页面无素、精准查找出所需要的页面数据。有 BS4 的爬虫程序爬行过程惬意且轻快。
网络爬虫可以将自己所访问的页面保存下来，以便搜索引擎事后生成索引供用户搜索。 一般有两个步骤：1.获取网页内容 2.对获得的网页内容进行处理
0x00 前言 上班的时候收到了一个复测的任务，打开一看，shiro反序列化漏洞，What?这是个什么东西，经百度查找后才知道，原来是Java的开发框架，好吧，还是没听说过。。由于初测报告上的过程过
所以上面这些思路都不太合适，而且我们这里只是要判断在不在，其实没必要把它们全部存起来。
最近看有些系统并没有自动创建swap空间，对于小内存的机器来说，非常的不友好，随学习了一下如何手动创建swap的教程，随记录下学习的笔记。
近期我们团队的小伙伴小池同学分享了 “BetterScroll 2.0 发布：精益求精，与你同行” 这篇文章到团队内部群，看到了 插件化 的架构设计，阿宝哥突然来了兴趣，因为之前阿宝哥在团队内部也做过相关的分享。既然已经来了兴趣，那就决定开启 BetterScroll 2.0 源码的学习之旅。
C++位图/布隆过滤器/海量数据处理 零、前言 一、位图 1、位图概念 2、位图接口的介绍以及实现 3、位图的应用 二、布隆过滤器 1、布隆过滤器概念和介绍 2、布隆过滤器的操作及实现 3、布隆过滤器的分析 三、海量数据处理 零、前言 本章主要讲解C++中对哈希的应用有关方面的内容，位图，布隆，海量数据处理 一、位图 1、位图概念 位图概念： 位图其实就是哈希的变形，同样通过映射来处理数据，只不过位图本身并不存储数据，而是存储标记 通过一个比特位来标记这个数据是否存在，1代表存在，0代表不
所谓位图，就是用每一位来存放某种状态，适用于海量数据，数据无重复的场景。通常是用来判断某个数据存不存在的。
1. 大厂经典的面试题，给你40亿个不重复的无符号整数，让你快速判断一个数是否在这40亿个数中，最直接的思路就是遍历这40亿个整数，逐一进行比对，当然这种方式可以倒是可以，但是效率未免太低了。 另一种方式就是排序+二分的查找，因为二分查找的效率还是比较高的，logN的时间复杂度，但是磁盘上面无法进行排序，排序要支持下标的随机访问，这40亿个整数又无法加载到内存里面，你怎么进行排序呢？所以这样的方式也是不可行的。 那能不能用红黑树或者哈希表呢？红黑树查找的效率是logN，哈希表可以直接映射，查找的效率接近常数次，虽然他们查找的效率确实很快，但是40亿个整数，那就是160亿字节，10亿字节是1GB，16GB字节红黑树和哈希表怎么能存的下呢？这还没有算红黑树的三叉链结构，每个结点有三个指针，而且哈希表每个结点会有一个next指针，算上这些的话需要的内存会更大，所以用红黑树或哈希表也是无法解决问题的。
在CV领域中，transformer除了分类还能做什么？本文将采用一个单词识别任务数据集，讲解如何使用transformer实现一个简单的OCR文字识别任务，并从中体会transformer是如何应用到除分类以外更复杂的CV任务中的。全文分为四部分：
作用 利用硬盘的空间，当内存空间 当物理内存占满了，CPU可以将内存中的数据暂时放在swap空间中，减轻真实的物理内存 方法一:利用硬盘分区制作 mkswap 命令 mkswap -f 交换文件 -f表示强制执行 [root]# ls /dev/vdc1 //查看硬盘的地址 [root]# mkswap /dev/vdc //格式化交换文件系统喔咕 [root]# blkid /dev/vdc1 //查看文件系统类型 [root]# swapon #查看交
早些时间心血来潮买过一个树莓派，但是当时只是玩一玩，买来按照网上的教程摆弄了一下就闲置了。最近毕业设计，做时序数据分析的相关的工作，刚好想起能够用到树莓派+Node-RED来生成模拟的时序数据。于是开始搭建相关的环境。特此记录一下。
服务器内存过小，而mysql占用过多，导致被linux内核杀死。 首先通过free命令来查看内存，应该剩余不多。
我们知道数据的最小存储位是比特（bite），每个比特位只能是0或1，我们用1和0来表示在或不在，或是其它类型的状态信息，这种结构称作位图。
哈希表是一种数据结构。它通过哈希函数把数据和位置进行映射，来实现快速的寻找、插入和删除操作。
indent命令 可辨识C的原始代码文件，并加以格式化，以方便程序员阅读、修改等操作。
给40亿个不重复的无符号整数，没排过序，给一个无符号整数，如何快速判断一个数是否在这40亿个数中
cd ~/swap # 创建一个8G的文件 sudo dd if=/dev/zero of=swapfile bs=1024 count=8000000 # 制作并启用swap sudo mkswap -f swapfile sudo swapon swapfile # 关闭可以 sudo swapoff swapfile # 开机挂载 sudo vim /etc/fstab # 添加这一行，注意swapfile的路径 /home/swap/swapfile none swap sw 0 0
下载链接：https://waibi.oss-cn-chengdu.aliyuncs.com/picGo/apache-tomcat-8.5.57.tar.gz
du与df du（estimate file space usage） df（report file system disk space usage） df 查看磁盘容量 df 加上-h参数 更方便的查看 human-readable df -h du 查看目录的容量 # 默认同样以 块 的大小展示 du # 加上`-h`参数，以更易读的方式展示 du -h du -h #同--human-readable 以K，M，G为单位，提高信息的可读性。 du -a #同--all 显示目录中所有文件的大小。 d
GitHub仓库地址: https://github.com/minhanghuang/nvim
vim是Unix和类Unix操作系统中最通用的全屏幕纯文本编辑器，它是vi的增强版（vi iMproved），与vi编辑器完全兼容，而且实现了很多增强功能。
本文主要分析ServiceManager系统服务管理进程对binder的管理流程。
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