davidzhixing / 2021 Goto Github PK

record the search in google

尽量拿到N个认证，提高实践和动手能力和履历

know how

• XMLReader
• XPathDocument/XPathNavigator
• XMLDocument
• XMLSerializer （I use this method）

Overall, in 99.9% of cases, try and use XMLSerializer to parse XML. It’s less brittle than other options and follows a very similar

“pattern” to that of JSON serialization meaning anyone who has worked with one, can work with the other.

• 郑州水灾
• 面试培训比较无聊
• 透露Blog是自己对他人的坦诚？
• 日本IT工作工资不高？
• 每天8点下班是否损失很多机会成本？

• 本日、総合学園ヒューマンアカデミーのオンラインイラスト研修の講師をさせていただきました。
  その際にライブペイントで描かせて頂いたイラストに加筆をしたものです。沢山質問も頂けて楽しい２時間でした！ありがとうございました！
• 今天，我在人类学院教授了一个在线插图培训课程。
  我对我在现场作画时的插图做了一些补充。 这是一个有趣的两个小时，我得到了很多问题！"。 非常感谢您!

• chinese chess
• imitation git hub issue
• imitation vs editor feature

record weread notes at at least every week.

淘宝技术这十年
子柳

◆ 第0章 引言：光棍节的狂欢

师正紧盯着网站的流量和交易数据。

Amazon的财报

eBay的2011年财报

仅用于生成www.taobao.com首页的服务器就可能有成百上千台

其中最关键的便是LVS（Linux Virtual Server，

你的浏览器在同一个域名下并发加载的资源数量是有限的

我访问淘宝网首页需要加载126个资源，那么如此小的并发连接数自然会加载很久

分布在多个域名下，变相地绕过浏览器的这个限制

利用一些手段保证你访问的（这里主要指JS、CSS、图片等）站点是离你最近的CDN节点

淘宝开发了分布式文件系统TFS（TaoBao File System）来处理这类问题

基于一个分词库进行分词操作

把中文的汉字序列切分成有意义的词，就是中文分词

进行购物意图分析

浏览型

查询型

对比型

确定型

一千多台搜索服务器完成的

你仍然能够通过“已买到的宝贝”查看当时的快照。

商品详情快照进行保存和快速调用不是一件简单的事情

其中较为重要的是Tair（淘宝自行研发的分布式KV存储方案）。

你的这些访问行为都会如实地被系统记录下来，

淘宝研发了TimeTunnel，用于进行实时的数据传输，然后交给后端系统进行计算报表等操作

有些数据使用了压缩比高达1∶120的极限存储技术

云梯的基于Hadoop的由3000多台服务器组成的超大规模数据系统，以及一个基于阿里巴巴集团自主研发的ODPS系统的数据系统

能够知道小到你是谁，你喜欢什么，你的孩子几岁了，你是否在谈恋爱，喜欢玩魔兽世界的人喜欢什么样的饮料等

大到各行各业的零售情况、各类商品的兴衰消亡等海量的信息

带给各家银行和快递公司的流量也让他们如临大敌

◆ 第1章 个人网站

买一个什么样的网站

无须编译，发布快速，PHP语言功能强大，能做从页面渲染到数据访问所有的事情，而且用到的技术都是开源、免费的

买来之后不是直接就能用的，需要很多本地化的修改

把交易系统和论坛系统的用户信息打通

给运营人员开发出后台管理的功能（Admin系统

把交易类型

拍卖、一口价、求购商品、海报商品

一台负责发送Email、一台负责运行数据库、一台负责运行WebApp。

写数据的时候会把表锁住。

◆ LAMP架构的网站

他们看了PayPal的支付方式，发现不能解决问题

突然想到了“担保交易”这种第三方托管资金的办法

开发与银行网关对接功能

每天手工核对账单

一大堆银行卡摆在桌子上

第一招是免费

那么第二招就是“安全支付”

而淘宝的第三招就是“旺旺

收购了Skype之后也没有用到电子商务中去

最早做旺旺开发的人只有一个——无崖子，

为了支持他的工作，我们工作用的IM工具仅限于旺旺

开发出了一套旺旺表情

聊天室

◆ 武侠和倒立文化的起源

如果你在这个创业团队中，请什么样的人来做这件事

其中有一个网站就是eBay，那时eBay的系统刚刚从C++改到Java，而且就是请Sun的工程师给改造成Java架构的

Originally posted by @DavidZhiXing in #21 (comment)

• ci steps
• secrets
• fork repo

convert a list of objects from one type to another using lambda expression

var origList = List<OrigType>(); // assume populated
var targetList = List<TargetType>(); 

foreach(OrigType a in origList) {
    targetList.Add(new TargetType() {SomeValue = a.SomeValue});
}

var targetList = origList
  .Select(x => new TargetType() { SomeValue = x.SomeValue })
  .ToList();

This is using a combination of Lambdas and LINQ to achieve the solution. The Select function is a projection style method which will apply the passed in delegate (or lambda in this case) to every value in the original collection. The result will be returned in a new IEnumerable. The .ToList call is an extension method which will convert this IEnumerable into a List.

If you know you want to convert from List to List then List.ConvertAll will be slightly more efficient than Select/ToList because it knows the exact size to start with:

target = orig.ConvertAll(x => new TargetType { SomeValue = x.SomeValue });

In the more general case when you only know about the source as an IEnumerable, using Select/ToList is the way to go. You could also argue that in a world with LINQ, it's more idiomatic to start with... but it's worth at least being aware of the ConvertAll option.

Originally posted by @DavidZhiXing in #15 (comment)

• derailment
• 脱轨
• precise mode
• 精确模式

find some interesting repos

• Conari
• source-code-hunter
• #19

记录每天想做的事

• github trending
• microsft document
• #4
• write an article
• twitter message
• #2
• #3

At firt I type . and expect a ToDictionary method，but it's not shown;
Then I google it;
what the fuck thing is that , im not using system.Linq ....

anyway , let me record the result here:

Dictionary<string, ArrayList> result = target.GetComponents()
                                      .ToDictionary(x => x.Key, x => x.Value);

if use .net core then

 Dictionary<TKey,TValue>(IEnumerable<KeyValuePair<TKey,TValue>>) 

stack overflow

• 私有梯子挂了，下午只好勉强用的公司梯子
• 看了一下B站国产动画
• 现在有点困
• 左眼皮跳得有点厉害
• 压力感觉没那么大了，工作效率低下
• 群里很多人更新vs2022和.net 6了
• 去官网看了一下what's new
• 看了record
• 复习了一下Btree，并且画了一个图
• 写了几个Todo
• 画了一个代码流程图
• 构思了一些工作流与状态机任务的交互
• support了几个软件问题
• The end

今日鸡汤：如果内心没有动力，根本无法克服骨子里的惰性

整理twitter 点赞的消息

ref local

• ddia

• pine an issue

• assign an issue

• convert a task to issue

• #5

• label

• mutiple label
  

• upload file / image

• double link

• #18

Not a good goal, need refine:

• create a repos for resume
• upload resume
• create english branch
• edit the resume
• update my github profile

• 模拟程序大致没有问题了，但是还是好怕啊，客户要求的细节真的很细；我说大体肯定是过不了关的，迟早总要跟他们对上细节，不如自己先痛苦一下。
• 然后是要拍个在车上跑的视频。所以需要部署程序到车上去，可惜升级到5.0之后我还没有在实车上跑过呢
• 果然，部署上去就出了问题，换了车的配置文件，就报错，而且完全没有错误线索，我把configures拷贝回来沙盒环境调试，完全没问题，于是就判断缺少了一些dll吧，把之前能跑的DLL一把索覆盖过去竟然真的好了
• 可这只是车上的程序，还有Mock的服务器，怎么也跑不起来，我当然没时间找根本原因了，直接本机上连接车的IP进行调试
• 终于可以跑一些任务了，自然先跑不需要移动的任务了
• 可是Load任务，货叉却没有移动，相当郁闷
• resume和abort, pause当然就可以测试了，这几条还是比较顺利的
• 剩下的就是跑移动任务了
• 和loadd move in/out, unloading move in/out了

• delete a char.
• delete a word
• delete a line.
• delete n char.
• delete n word.
• delete n line.
• jump a/n char
• jump a/n word
• jump a/n line
• jump b/f page
• select a region.
• remove a selection.
• paster a selection.
• loop the removes selections.
• input a command
• cancel a command
• move to center

learn from question and answer

• BeanDefinition的资源定位过程

软件需求最佳实践
徐锋著

◆ 1.2 透过表象，分析本质

有的是对原有需求的背离、有的是原有需求的遗漏、有的是业务流程变化引起

说明需求描述与沟通有问题

应该加强需求过程的管理，加强沟通手段的管理

因此应该加强需求捕获方法的组合应用，加强对业务模型的梳理。

需求变更集中在流程间：说明需要采用工作流引擎。

说明需要开发用户界面动态生成器

◆ 1.3 方法论与需求工作

只有全面地了解其局限性才不至于误用、滥用

但是在不同流程之间的数据接口方面还是需要另外的措施

流程块的抽取是十分关键的

因此工作流的分析与抽象是基础，工作流引擎只是实现层的手段，不要认为只要引入工作流引擎就可以解决一切问题

◆ 6.2 周期一：理清框架与脉络

还是要细化步骤吧工作流在实现的过程中重点在于找一个个原子级的流程积木，而工作流引擎只是针对工作任务对这些流程积木进行串接的过程

工作流在实现的过程中重点在于找一个个原子级的流程积木，而工作流引擎只是针对工作任务对这些流程积木进行串接的过程

要点在于能否识别出原子级的流程积木，如果你划出的流程积木被分解了

解决流程变化的问题关键在业务上的梳理

了解未来可能的变化

流程应以产出为中心，而非任务为中心

仅对一个业务活动进行分析是片面的

也就是关键流程产出的人能够更自动自发地执行工作流

任务应该由谁来执行

因为场景的不同，可能会执行不同的流程

Originally posted by @DavidZhiXing in #21 (comment)