- Dec 2022
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关于Session过期/失效的理解,session与cookie的交互
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什么是 SSL、TLS 和 HTTPS?
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我终于决定要放弃 okhttp、httpClient,选择了这个牛逼的神仙工具!贼爽
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调度系统设计精要
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我有特别的 DNS 配置和使用技巧
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到底一台服务器上最多能创建多少个TCP连接
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中年程序员(码农)转行金融,30+的程序狗,是否还有机会进入量化投资领域?
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普通码农一枚,分享一下自己最常使用的几个效率生产工具。
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为啥 Erlang 没有像 Go、Scala 语言那样崛起?
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学习编译原理有什么好的书籍?
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既然 GraalVM 支持多语言且能 AOT 编译 Java,它能否用来 AOT 编译 TS?
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程序在编译的时候,会转换成汇编,然后是机器指令,那么运行的时候,操作系统充当什么呢?
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TAPL这本书适合作为入门读物吗?
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现代计算机之父明明是冯诺依曼,为什么提到计算机,大家首先想到的是图灵?
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Lisp machine 这种用 Lisp 代码当机器的汇编指令的硬件实现为什么销声匿迹了?硬件和 Lisp 这样的高级语言两个极端如何融合在一起?
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CEK machine里的C、E、K分别对应了“真实”计算机里的哪些构造?
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如何理解莱斯定理(Rice's Theorem)?
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编程语言为什么有变量类型这个概念?
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类型系统里的概念 Soundness 和形式系统中的概念一致性(Consistency)有什么异同?
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为什么我们需要了解编程的历史?
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如何自己创建一种编程语言?
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怎么评价这份PLT Learning By Doing Guide 攻略?
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写一个操作系统内核有多难?大概的内容、步骤是什么?
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伯克利加州大学计算机专业课程简介?
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SICP 是不是被高估了?
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SICP中环境模型可以等价为龙书中(第七章)讲的的运行时刻环境么?
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如何看待 Thomas Cormen 所说看完《算法导论》需要的时间?
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在 Minecraft 中,造出一台计算机有多难?
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手机计算器为什么会出现10%+10%=0.11这样明显错误的算式?
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你所读的计算机科学方向,有哪些不错的讲义(Notes)?
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如何理解算法时间复杂度的表示法,例如 O(n²)、O(n)、O(1)、O(nlogn) 等?
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你在南京大学上过最牛的课是什么?
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SICP换零钱迭代方法实现,是如何写的?
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完成一个Scheme解释器需要哪些知识?实现各功能都有哪些东西需要理解?
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图灵机和冯诺依曼体系结构计算机之间是什么关系?
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图灵机与λ演算是等价的,为什么前者成为了普遍接受的计算机或计算理论的模型?
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未来什么编程语言和开发技术会比较吃香呢?
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HTTPS 要比 HTTP 多用多少服务器资源?
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云存储的底层关键技术有哪些?
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如何看待王垠的博文《数学和编程》?
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如何看待王垠在博客发布的《解谜计算机科学(前言)》一文?
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编译技术中各环节比重如何?
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如何通俗地解释 CGI、FastCGI、php-fpm 之间的关系?
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如何获取https页的referrer?
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网关和路由器的区别是什么?
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服务器集群负载均衡原理?
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dns做得负载均衡,为什么通过top命令查看每台机器负载相差很大?
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DNS如何实现全局负载均衡?
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请问爬虫如何爬取动态页面的内容?
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第三方支付公司风控系统都有哪些?
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交易系统和风控系统的架构怎么设计?
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WIFI是位于OSI的哪一层?
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如何生动形象、切中要点地讲解 OSI 七层模型和两主机传输过程?
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BT种子的原理是什么?
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如何彻底解决「网络延迟」这个问题?
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为什么局域网的IP普遍是192.168开头?
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怎么删除正在被占用的文件?
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搭建家庭 NAS 服务器有什么好方案?
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知乎的技术架构是什么样的?
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大型网站技术架构剖析
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面对数万台服务器运维工程师们是怎么装系统、管理配置,监控管理,用什么平台和工具?
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求推荐好用的linux下管理面板?
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CDN是什么?使用CDN有什么优势?
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怎样正确做 Web 应用的压力测试?
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有哪些简单实用的端口映射(内网穿透)软件工具?
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0.0.0.0和255.255.255.255这两个IP地址到底有啥用?
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既然一个 IP 地址可以被多个域名绑定,那么服务端是如何区分各个域名的?
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SSL中,公钥、私钥、证书的后缀名都是些啥?
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如何通俗的解释计算机中“合一(unification)”这个概念 ?
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有没有简单易懂的算法来判定一个语言是/不是图灵完全的?
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能否通过语义直接生成解释器?
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有人质疑PL研究,比如program slicing的价值。如何解释?
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读《The Little Schemer》时,看到第9章有partial function和total function两个概念,不是特别懂,请赐教?
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QQ 等即时通讯软件的消息传输的技术原理是什么?
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什么是动态规划(Dynamic Programming)?动态规划的意义是什么?
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Y不动点组合子用在哪里?
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计算机领域有哪些「将错就错」被沿用至今?
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JavaScript 里最大的安全的整数为什么是2的53次方减一?
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正则表达式如何匹配 3 的倍数?
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网络丢包,丢的包去哪里了?
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有了分布式计算平台后,像天河这种超级计算机还有存在的必要吗?
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Hadoop 一般用在哪些业务场景?
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组播IP地址到底是谁的IP??
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堆、栈的地址高低? 栈的增长方向?
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要理解王垠的研究,就数学上而言,需要达到什么层次?
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从事分布式系统、计算、hadoop 等方面工作需要哪些基础?
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计算机学术论文中有哪些令你惊艳或喜欢的 idea?
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如何读一篇优秀的计算机论文?
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如何通俗的解释计算机是如何实现1+1=2计算的?
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- Oct 2022
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How Aristotle Created the Computer
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- Aug 2022
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钱包是什么?反直觉和反常识的是,数字钱包并不装钱,而是装密钥(私钥和公钥)的容器,是用来帮助用户存储、转移、结算、交易和管理数字资产的工具,而用户的数字资产实际存放在区块链地址指向的分布式账本里。
钱包是进入 Web3 的入口。 但反直觉和反常识的是,钱包装的不是钱,而是装密钥的容器。(私钥和公钥)
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问题中蕴含着这样的底层逻辑--原生的区块链网络中缺失了“人”及“人际网络”的表达--不可转让社交身份的原生组件及由此构建的社交网络图谱,社会经济价值缺失了承载的主体,以至于Web3赋能实体经济的相关应用难以创建和落地实施。
问题中蕴含着这样的底层逻辑
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区块链发展至今,从基础设施层、组件层、扩展层、激励层、治理层、到应用接入层,目前正在不断扩展和完善。这个发展过程有一个显著的特点,那就是跟原生网络--可信计算网络特性紧密相关的应用首先得以发展。
发展过程有一个显著的特点,跟原生网络——可信计算网络特性紧密相关的应用,首先得以发展。
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API网关、防火墙、路由器等流量入口的服务器,要对流量做密集计算、校验、转发,CPU不强那肯定是不行的
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- Jun 2022
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The most important computer you’ve never heard of
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如果一种计算机语言不会影响你对编程的看法,它就不值得学习。
Alan J. Perlis,第一届图灵奖得主
在学习 haskell 比学 golang 更有乐趣,
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- Mar 2021
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This problem was no secret. Computer scientists had been working on ways to network computers as early as 1962. Then on October 29, 1969—only a few months after Apollo 11 landed on the moon—grad student, Charley Kline, sent a message from his computer at UCLA to a computer some 350 miles north at the Stanford Research Institute (SRI). To Kline and his co-conspirator, Bill Duvall, it was no big deal. “It was just engineers working,” said Leonard Kleinrock, a pioneer of computer networking and a leader of the project.
这个问题并不是什么秘密。早在1962年,计算机科学家们就已经开始研究计算机联网的方法。然后在1969年10月29日,也就是阿波罗11号登陆月球几个月后,研究生查理 · 克莱恩(Charley Kline)从加州大学洛杉矶分校的计算机向北边大约350英里的斯坦福研究所(SRI)的一台计算机发送了一条信息。对克莱恩和他的同谋比尔 · 杜瓦尔(Bill Duvall)来说,这没什么大不了的。"这只是工程师们的工作,"计算机网络的先驱和项目的领导者伦纳德·克兰罗克(Leonard Kleinrock)说。
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- Feb 2021
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The show was part of a larger Computer Literacy Project started by the British government and the BBC as a response to fears that the UK was deeply and alarmingly unprepared for the new revolution in personal computing that was happening in America. Unlike most TV shows, the BBC wanted to feature a computer on the show that would be used to explain fundamental computing concepts and teach a bit of BASIC programming. The concepts included graphics and sound, the ability to connect to teletext networks, speech synthesis, and even some rudimentary AI. As a result, the computer needed for the show would have to be pretty good—in fact, the producers' demands were initially so high that nothing on the market really satisfied the BBC's aspirations.
这档节目是英国政府和 BBC 共同发起的「计算机素养项目(Computer Literacy Project)」的一部分,它们担心英国对当时正在美国发生的个人计算革命毫无警觉和准备。不同于大多数电视节目,BBC 希望在节目中配备一台计算机,该计算机将用于解释基本的计算概念并教授一些 BASIC 编程。这些计算概念包括图形和声音、连接到图文网络的能力、语音合成乃至一些基础的人工智能。也因此,该节目所需的计算机必须相当好才行,以致于市面上根本就没有能实现 BBC 的愿望的产品,无法满足制片人的要求。
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But everything truly did sort of get set in motion by a TV show—a 1982 BBC program called The Computer Programme. This was an attempt by the BBC to educate Britons about just what the hell all these new fancy machines that looked like crappy typewriters connected to your telly were all about.
让这一切变化起来的却是一档电视节目——BBC 在 1982 年播出的《计算机程序(The Computer Programme)》。这是 BBC 的一档科普节目,旨在告知当时的英国人这些花哨的新式机器究竟是什么,那时候的个人电脑看起来就像是连接着电视机的蹩脚打字机。
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被誉为“笔记本电脑之父”的约翰·埃伦比 (John Ellenby) 在新西兰家中去世,享年 75 岁。《纽约时报》是这么评价 John Ellenby 的:John Ellenby 是一位值得尊敬的科学家,因为他善于把科技产品化。
埃伦比是一名英国计算机工程师,在著名的施乐帕洛阿尔托研究中心工作期间,他参与研发了 Alto 电脑,之后又开发了一款更具商业竞争力的产品 Alto II。
离开施乐后,埃伦比创业成立 Grid Systems 公司,与 William Moggridge 合作,研发了全球第一款“翻盖”电脑——“罗盘电脑”(Compass Computer)。这台电脑现在依然被视为是“超越时代”的产品。
1988 年 3 月份,埃伦比将 Grid Systems 公司卖掉,与儿子创建了手持式平板电脑制造商 Agilis,后来又创建导航与增强现实应用公司 GeoVector。除此之外,埃伦比也在做地理测绘数据,为现在的手机地图积累了大量数据。
创立 Agilis 公司期间,埃伦比研发了全球第一台小尺寸手持式移动电话。
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Historically, different answers to this question – that is, different visions of computing – have helped inspire and determine the computing systems humanity has ultimately built. Consider the early electronic computers. ENIAC, the world’s first general-purpose electronic computer, was commissioned to compute artillery firing tables for the United States Army. Other early computers were also used to solve numerical problems, such as simulating nuclear explosions, predicting the weather, and planning the motion of rockets. The machines operated in a batch mode, using crude input and output devices, and without any real-time interaction. It was a vision of computers as number-crunching machines, used to speed up calculations that would formerly have taken weeks, months, or more for a team of humans.
在历史上,这个问题的不同答案——即对计算的不同见解——有助于启发和确立最终建立的人性化计算系统。早期的电子计算机 ENIAC,是世界上第一台通用电子计算机,它的目的是为美国军队计算火炮射击表。其他早期的计算机也被用于解决数值问题,如模拟原子弹爆炸、预测天气、规划火箭的运动。在批处理模式下运行的机器,使用粗糙的输入和输出设备,而且没有任何实时的交互。这种观点把计算机看作是数值处理机器,用于加速在之前要花费数周、数月或需要一个团队人力才能完成的计算任务。
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Almost every major technological advance of the last two hundred years has taken place with the aid of large amounts of public money and under a good deal of government influence. The technologies of the computer and the Net were invented with the aid of massive state subsidies. For example, the first Difference Engine project received a British Government grant of £517,470 - a small fortune in 1834. From Colossus to EDVAC, from flight simulators to virtual reality, the development of- computing has depended at key moments on public research handouts or fat contracts with public agencies. The IBM corporation built the first programmable digital computer only after it was requested to do so by the US Defense Department during the Korean War. The result of a lack of state intervention meant that Nazi Germany lost the opportunity to build the first electronic computer in the late '30s when the Wehrmacht refused to fund Konrad Zuze, who had pioneered the use of binary code, stored programs and electronic logic gates.
近两百年来,几乎所有重大的技术进步都是借助于大量公共资金的资助,并在很大程度上受到政府影响。计算机和网络技术是在国家的大量补贴下发明的。例如,第一个差分机项目获得了英国政府 £517,470 的拨款——在1834年这已经是一笔巨款。从 Colossus 到 EDVAC,从飞行模拟器到虚拟现实,计算的发展都依赖于关键时刻的公共研究捐款或政府机构的巨额合同。IBM 在朝鲜战争期间应美国国防部的要求,才建造了第一台可编程的数字计算机。缺乏国家干预导致了纳粹德国在 30 年代后期失去了建造第一台电子计算机的机会,当时德国国防军拒绝资助开创了二进制编码、存储程序和电子逻辑门的使用的 Konrad Zuze。
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Smalltalk was a revolutionary system developed by the Learning Research Group (LRG) at Xerox PARC in the 1970s, led by Alan Kay. Smalltalk was comprised of a programming language, a development environment, and a graphical user interface (GUI), running on PARC’s groundbreaking Alto computer. In fact, it is most famous for being the GUI that inspired Steve Jobs when he and a group of Apple engineers visited PARC in 1979. Smalltalk pioneered overlapping windows, popup menus, and paned browsers, all controlled by a mouse. All of these UI elements have come down to us today through systems like the Macintosh and Microsoft Windows. Smalltalk was also one of the earliest, and most influential, object-oriented programming languages, which make up the most dominant type of programming languages today. Object-oriented languages are designed to make it easy to reuse existing pieces of code, but in a flexible way. Python, Java, Ruby, and Objective-C, among others, all owe debts to ideas originally developed in Smalltalk.
Smalltalk是70年代由Alan Kay领导的施乐公司PARC学习研究小组(LRG)开发的一个革命性系统。Smalltalk由一门编程语言、一个开发环境和一个图形用户界面(GUI)组成,运行在PARC开创性的Alto计算机上。事实上,它最出名的地方是它的图形用户界面,当史蒂夫 · 乔布斯和一群苹果工程师在1979年访问帕洛阿尔托研究中心时,这个图形界面给了他灵感。Smalltalk开创了重叠窗口、弹出式菜单和窗格浏览器,所有这些都由鼠标控制。今天,所有这些UI元素都通过Macintosh和微软Windows等系统传递给我们。Smalltalk也是最早、最有影响力的面向对象编程语言之一,它构成了今天最主要的编程语言类型。面向对象语言的设计是为了使现有的代码易于重用,但方式灵活。Python、Java、Ruby和Objective-C等,都要归功于 Smalltalk 中最初开发的思想。
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The Smalltalk Zoo is a collection of historical versions of the revolutionary graphical programming and user environment Smalltalk, originally developed at Xerox PARC, ranging from the 1972 version all the way to the modern “Squeak” version whose development began in 1995. These emulated Smalltalk environments run in your web browser and are hosted by CHM at smalltalkzoo.thechm.org.
Smalltalk Zoo 是一个历史版本的集合,这个革命性的图形化编程和用户环境 Smalltalk 最初是在施乐帕洛阿尔托研究中心开发的,从1972年版本一直到1995年开发的现代版本“ Squeak”。这些模拟的 Smalltalk 环境运行在你的网页浏览器上,由 CHM 托管在 smalltalkzoo.thechm.org。
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A 1971 issue of the radical feminist journal off our backs includes an announcement for a May meeting in Atlantic City “against the misuse of technology.” An announcement for that meeting also appears in a 1971 issue of alternative publication The Realist. There, CPP placed a call for activists to appear at that year’s Spring Joint Computer Conference, an event that the ad points out is “overwhelmingly dominated by white males,” so as to call attention to issues that are critical today — namely, “the use of computer information systems as a means of social control,” “corporate racism,” and “the role of automation on rising unemployment.”
1971年出版的激进女权主义杂志《远离我们》(off our backs)中有一则公告,宣布5月在大西洋城举行一次 "反对滥用技术"(against the misuse of technology)的会议。那次会议的公告也出现在1971年的另类出版物《现实主义者》(The Realist)中。在那里,CPP号召积极分子出席当年的春季联合计算机会议,公告指出,这一活动 "绝大多数由白人男性主导",以此呼吁人们关注当今至关重要的问题——即 "利用计算机信息系统作为社会控制的手段"、"公司种族主义 "和 "自动化对失业率上升的作用"。
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It’s 1982, and I’m 11 years old, sitting at a Commodore PET computer terminal in the atrium of a science museum near my house. Whenever I come here, I beeline for this machine. The computer is set up to run a program called Eliza—an early chatbot created by MIT computer scientist Joseph Weizenbaum in the mid-1960s. Designed to mimic a psychotherapist, the bot is surprisingly mesmerizing.
那是1982年,我11岁,坐在我家附近一个科学博物馆的中庭里的一台Commodore PET 电脑终端前。我一到这里就直奔这台机器。这台电脑是用来运行一个名为Eliza的程序——这是麻省理工学院计算机科学家Joseph Weizenbaum在20世纪60年代中期创建的早期聊天机器人。这台机器被设计成模仿心理治疗师,具有惊人的催眠效果。
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imgHash.py
具体实现:
#!/usr/bin/python import glob import os import sys from PIL import Image EXTS = 'jpg', 'jpeg', 'JPG', 'JPEG', 'gif', 'GIF', 'png', 'PNG' def avhash(im): if not isinstance(im, Image.Image): im = Image.open(im) im = im.resize((8, 8), Image.ANTIALIAS).convert('L') avg = reduce(lambda x, y: x + y, im.getdata()) / 64. return reduce(lambda x, (y, z): x | (z << y), enumerate(map(lambda i: 0 if i < avg else 1, im.getdata())), 0) def hamming(h1, h2): h, d = 0, h1 ^ h2 while d: h += 1 d &= d - 1 return h if __name__ == '__main__': if len(sys.argv) <= 1 or len(sys.argv) > 3: print "Usage: %s image.jpg [dir]" % sys.argv[0] else: im, wd = sys.argv[1], '.' if len(sys.argv) < 3 else sys.argv[2] h = avhash(im) os.chdir(wd) images = [] for ext in EXTS: images.extend(glob.glob('*.%s' % ext)) seq = [] prog = int(len(images) > 50 and sys.stdout.isatty()) for f in images: seq.append((f, hamming(avhash(f), h))) if prog: perc = 100. * prog / len(images) x = int(2 * perc / 5) print '\rCalculating... [' + '#' * x + ' ' * (40 - x) + ']', print '%.2f%%' % perc, '(%d/%d)' % (prog, len(images)), sys.stdout.flush() prog += 1 if prog: print for f, ham in sorted(seq, key=lambda i: i[1]): print "%d\t%s" % (ham, f)
参考代码:
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