当使用像 Steem 这样的去中心化平台时，重要的是要预期偶尔的故障——网络问题、API 限制或暂时的停机。这就是为什么你构建的任何集成、机器人或工具都应该能够优雅地失败并智能地恢复。

在这篇文章中，我将带你了解一个简单而强大的 Steem 区块链见证人（也就是STEEM上的矿工）投票检查工具：

第一版：检查是否由某个见证人投票

这是一个实用的 Node.js 函数，用于检查一个 Steem 用户是否投票支持了某个特定的 见证人——无论是直接投票还是通过代理。

function is_voted_by(witness, id) {
    return new Promise((resolve, reject) => {
        steem.api.getAccounts([id], function(err, response) {
            if (err) reject(err);
            if (typeof response == "undefined") reject("undefined");
            const data = response[0];
            resolve((data.proxy === witness) || data.witness_votes.includes(witness)); 
        });          
    });
}

它获取给定 id 的账户数据，然后检查该用户是否设置了匹配目标见证人的投票代理，或者该见证人是否在他们的直接投票列表中。

启用重试的 Steem 见证人投票检查器

这是更新版的函数，包含简单的重试机制（最多重试 3 次，每次重试间隔 1 秒）。以下的代码加入了重试功能：

function is_voted_by(witness, id, retries = 3) {
    return new Promise((resolve, reject) => {
        const attempt = (remaining) => {
            steem.api.getAccounts([id], function(err, response) {
                if (err || typeof response === "undefined") {
                    if (remaining > 0) {
                        setTimeout(() => attempt(remaining - 1), 1000); // 重试 1 秒后
                    } else {
                        reject(err || "undefined response");
                    }
                    return;
                }
                const data = response[0];
                resolve((data.proxy === witness) || data.witness_votes.includes(witness)); 
            });
        };
        attempt(retries);
    });
}

此版本在 Steem API 调用失败或返回 undefined 时最多进行 3 次重试，帮助处理不稳定的网络状况或临时的 API 问题。功能保持不变：检查直接的见证人投票或代理委托/Proxy。

重试的指数退避机制

使用指数退避机制/Exponential backoff来避免过度请求 API，并记录每次尝试以便于调试和更好的可视化。

module.exports.is_voted_by = function(witness, id, retries = 3, delay = 1000) {
    return new Promise((resolve, reject) => {
        const attempt = (remaining, currentDelay) => {
            console.log(`Checking vote for "${id}" against witness "${witness}"... (${retries - remaining + 1}/${retries})`);

            steem.api.getAccounts([id], function(err, response) {
                if (err || typeof response === "undefined") {
                    console.warn(`Attempt failed: ${err || 'undefined response'}`);
                    
                    if (remaining > 0) {
                        console.log(`Retrying in ${currentDelay}ms...`);
                        setTimeout(() => attempt(remaining - 1, currentDelay * 2), currentDelay); // 指数退避
                    } else {
                        reject(err || "undefined response after retries");
                    }
                    return;
                }

                const data = response[0];
                const voted = (data.proxy === witness) || data.witness_votes.includes(witness);
                console.log(`Vote check result: ${voted}`);
                resolve(voted);
            });
        };

        attempt(retries, delay);
    });
};

该函数：

• 调用 Steem API 获取给定 id 的账户信息。
• 检查用户是否投票支持某个特定的见证人，检查方式包括：直接投票（即 witness_votes 中包含该见证人），或通过代理投票（即 proxy === witness）。

如果 API 调用失败或返回 undefined，它将：

• 等待一段时间，
• 重试（最多重试 retries 次），
• 并且每次的等待时间按指数方式增加（1秒、2秒、4秒等）。

为什么要使用指数退避？

指数退避是网络编程中的经典策略——如果服务暂时不可用，快速连续请求只会让问题更加严重。通过在重试之间增加延迟，可以让系统有时间恢复，并且对 API 更加友好。

is_voted_by('witness-name', 'username')
    .then(voted => {
        if (voted) {
            console.log("User supports the witness!");
        } else {
            console.log("User has not voted for the witness.");
        }
    })
    .catch(err => {
        console.error("Error checking vote:", err);
    });

最后的思考

在构建与区块链交互的工具时，弹性至关重要。适当的重试逻辑能大大提高你的应用程序的稳定性和用户友好性——即使在底层基础设施出现问题时也能保持正常运行。

Steem/Steemit区块链

• 如何构建一个具有重试机制的 Steem 区块链见证人投票检查器
• STEEM区块链上帐号等级80并且超100万SP - 终于成为了大户(大鲸鱼)
• STEEM兑换ETH以太网工具上线两个月一共兑换了10个ETH!
• 怎么样计算STEEM区块链的上线率(UpTime)和宕机时间(DownTime)
• 系统设计: Steem区块链ChatGPT机器人
• 《steem 指南》- 查看踩人与被踩的记录
• SteemIt Finally Reputation = 70! 盼星星盼月亮, 总算盼来70级!
• STEEMIT cn区最低保障系统 上线了! Introduction to the CN Wechat Group Voting Robot @justyy
• SteemIt 好友微信群排行榜 支持显示数据统计和API了!
• 数据初步分析系列 STEEM中文微信群排行榜单 - 中位数, 平均, 和标准方差
• 大家好才是真的好, YY银行足球队, 你还有啥理由不加入银行?
• YY 银行开启互抱大腿模式 (mutually-beneficial voting scheme)
• 哇哈哈, 我已经是 utopian-io 的 moderator 团队的一员了!
• 返璞归真, 重新成为小鱼 - 祭奠逝去的1万SP

英文：

• Building a Reliable Witness Vote Checker for the Steem Blockchain (with Retry & Exponential Backoff)
• Javascript (NodeJS) Function to Check if a Witness Has been Voted by or Proxied By on Steem Blockchain

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免费用Grok 3来生成吉卜力风格的照片(Ghibli)

这两天，朋友圈和X（推特）上都被吉卜力风格的照片刷屏了，就连伊隆·马斯克也特意发帖推荐了 ChatGPT-4o 的这项新功能。仿佛一夜之间，AI 就能取代绝大多数设计师的工作。

Musk又借此推了一把狗狗币Dogecoin，真是会营销

币安CZ和他的生活伴侣何一/币圈一姐的吉卜力风格照片

这个 AI 生成图片的功能（严格来说是图生图）仅限 ChatGPT-4o 的付费用户使用，每月订阅费用为 20 美元。我曾在两年前订阅过半年 ChatGPT Plus/Pro，但后来账号因支付问题被封——当时我使用的是 OneKey 的美元加密货币卡。

不过，我们其实可以 免费 利用 Grok-3 生成吉卜力风格的照片。只需将图片拖入 Grok-3 的对话框，并输入以下提示词：

图生图，生成吉卜力风格的照片的提示词/Prompt

• 中文：“可以把这张照片生成吉卜力风格吗？尽量保持图片原有的元素。”
• 英文：“Generate a Ghibli image based on this, keep as much detail as possible.”

媳妇几年前的美照拿来试试Grok3的图生图功能(吉卜力风格)

感觉生成的图还是缺点意思，和ChatGPT 4o相比差了点，可惜我现在没有付费ChatGPT

想起当年有个人做了测试：把油管视频下载下来再上传，再下载，再上传，然后最后面就得到很糊的一个视频。不知道如果我们一直让AI基于生成的图片再生成图片，效果是会收敛、变好、还是会变得不可预测？

又迭代了一个版本，感觉差不多，如果一直迭代下去不知道是不是会收敛还是说会变差？

变开心很容易，但是要特别特别开心真的就要付费了：试用美图秀秀的AI绘画功能: 快乐是免费的-特别快乐可能就要花一些钱了

X推上现在是可以免费使用Grok 3但是并不会一直免费，对于这个图生图的功能也有使用限制。

ChatGPT免费生成吉卜力风格照片

ChatGPT现在也开放这个图生图功能给免费用户了，生成的质量明显比Grok好。

两年前媳妇去塞尔维亚的一个网红餐厅

ChatGPT图生图的效果似乎更好一些。

细节更准确 图像更立体

媳妇在塞尔维亚的照片改成Ghibli风格

ChatGPT 可以拿来做什么？

• 硅谷娇妻是怎么样的? 让四个大语言模型AI来告诉你
• 教娃编程之: ChatGPT写了一个Python交互程序调用x.ai的Grok大语言模型
• 软件工程师可以通过ChatGPT来帮助审核代码(提高代码质量)
• ChatGPT-4o好幽默：给我画了两张北京女孩穿吊带/迷你裙
• 可以用ChatGPT来轻松转换编程语言
• ChatGPT最擅长的任务之: 写邮件
• ChatGPT 使用 Promise.All 重构/重写代码(并行发送请求)
• ChatGPT-4 使用 Math Wolfram 插件解决数学脑筋急转弯问题
• ChatGPT (3.5和4) 解2023年高考数学题
• 问了ChatGPT比特币2023年年底多少钱(ChatGPT能预测或者估计将来?)
• 让ChatGPT给孩子讲讲什么是公司股票
• 教媳妇: 自定义ChatGPT攻略 | 币价查询GPT

ChatGPT 通用人工智能

• ChatGPT崛起让网站流量大幅度减少, 搞不到钱了
• 解决单点故障: STEEM区块链ChatGPT机器人的多个读进程
• 系统设计: Steem区块链ChatGPT机器人
• 整合 ChatGPT Prompt AI到 STEEM 区块链上!
• 整合 ChatGPT 到微信公众号机器人
• ChatGPT在数学和逻辑方面表现不佳
• 浅谈ChatGPT对用户生成内容 (UGC)的影响
• 我儿子也会 Prompt Engineering
• 未来10年的下一个技术趋势是什么?

Grok 3

• AI爆改吉卜力风格照片? ChatGPT-4o要收费, 但这里有免费方法!

AI 图片/照片/视频 工具分享/小技巧

• 吉卜力风格照片(持续更新)
• 只需一张图, AI就能拍大片: Pollo引爆短视频创作革命
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• Telegram机器人能通过AI算法进行视频和图片换脸

• 英文：AI Transforms Photos into Ghibli Style? ChatGPT-4o Costs Money, But Here’s a Free Method!
• 英文：ChatGPT Ghibli is Available for Free Users
• ChatGPT: 可以把这张照片生成吉卜力风格吗？尽量保持图片原有的元素。（微博 | X/推特）

后续所有这类照片都放在这个帖子里：吉卜力风格照片(持续更新)

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坚持6年的力扣刷题打卡作天断了。昨天开了一整天brainstorming 晚上陪媳妇过生日。然后就给忘了，还好的是力扣国服还没断。

2019年3月2日 我在美国通用电气午休的时候太无聊 拿起IPAD就刷了一题。

谁曾想：这一刷就是2209天。这六年时过境迁，很多事情物是人非。我也从美国通用电气GE（General Electric）到亚马逊 Amazon AWS 再到现在的微软剑桥研究院MSRC。

力扣刷题打卡2209天 始于2019年3月2日，终止于2025年3月19日，可惜了。

力扣每日一题打卡是可以补签的，只需要花70点积分就可以 Time Travel 回到本月补上一签。只不过那个墙是补不了的，没刷就是空的。

从2013年到2024的力扣刷题之路。

力扣美服是可以同步到国服的，但是目前是没有办法反过来把国服的刷题记录复制一份到美服的。可能，这就是注定的吧，肯定会有不完美的。还好我不是处女座，这么一点不完美不会逼疯我的，哈哈。我还是会继续刷题的。刷题努力提升自己，好处多多。

刷题：程序员的基本技能

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• 熟能生巧 - 刷题的一些技巧的经验之谈
• 体验 Google Kickstart 刷题

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8. 面向猫猫编程 Cat Oriented Programming (Chessly/Pyro这一生持续更新) 家里有两只猫 Chessly/Pyro，想着找个地方记录它们的生活，最后决定还是写在这里的博客。猫的一生很短，差不多也就二十年。 Chessly（黑白猫）是我加入微软剑桥研究院MSRC第一个月带回家的，过了两三个月，又把Pyro（橘猫）也接回了家。两只猫的名字是孩子们取的：Chessly因为黑白的像棋盘，加上“ly”听起来像个女孩的名字；而Pyro的意思是一团火（烟火），充满活力。 刚开始的时候，Chessly特别喜欢待在我的工作区域。她有时候趴在键盘上或旁边，有时候藏在显示器后面。偶尔还会绕到我身边“咕咕”地撒娇，等着我去摸她。有时更干脆跑到我腿上，舒舒服服地躺着。 不过，现在它们俩的体型都大了很多，躺在桌上就会挡住屏幕，真是“面向猫猫编程”（Cat Oriented Programming）的极致体验。 记录生活的点滴，也是一种珍惜，毕竟这二十年，我们会一起走过。 2024年 2025年 Ring视频：两猫日常就是打闹，Chessly追上Pyro想舔他，在猫的世界里，地位高的才能舔地位低的。 我家猫现在越来越胖，很喜欢在我工作的时候躺在显示器钱，很影响我的工作，不过这时候我就是会休息一下摸摸她，就当放松一下了。 Pyro在窗边喝水，这是个小的煮饭锅，现在不用了，就给猫当喝水的碗。Pyro很胆小，经常看到我就跑。没法跑就咕咕叫。 Chessly很喜欢陪我工作，然后她很好厅的盯着屏幕上的鼠标光标，真怕她把屏幕抓坏了。 哥哥弹琴，弟弟唱歌，Chessly午睡，真是幸福啊，下辈子做只猫吧。...

Google/谷歌

我儿子也说我不够Senior：

去年9月，我第三次面试伦敦谷歌，目标是一个SRE（站点可靠性工程师）职位，抱着试试看的心态参加了面试。第一轮面试的最后两分钟，回答了一个关于如何将算法应用于分布式系统（如何优化算法）的follow-up问题，表现得不太好，因此没能通过那一轮。

不过严格来说也不算被拒绝。等了三周后，他们告诉我最终选择了另一位候选人，虽然我的表现不是最出色的，但应该达到了最低门槛，所以并未直接拒掉我，而是建议我等待伦敦的其他职位空缺再申请。

这一等就到了12月。这位谷歌的美女猎头联系了我，很快安排了隔一周的两轮算法与编码面试。新年后还有两轮：一轮系统设计，一轮文化匹配（也就是行为测试）。

在2024年年末再一次收到Google Recruiter的消息，说伦敦有HC可以继续面试了。

这是我第二次进入谷歌的终面（Final Rounds），也就是 Onsite Interviews。

谷歌终面：接近L5却被给L4，大饼画得响

面试结束后的第二周，我发了邮件询问结果，但没收到任何回复。又过了一周，还是毫无消息。我一度以为自己被拒绝了，甚至怀疑是不是发挥太差，谷歌连拒信都懒得发给我。

上周（面试后的第6周），突然就接到猎头的邮件，她说：

I hope you’re keeping well! Apologies for my delay I’ve been unexpectedly out the office.
Your feedback isn’t straightforward, and getting the feedback through hasn’t been straightforward either.
Would you have some time to connect and discuss further together please?

希望你一切安好！抱歉我回复晚了，我出乎意料地不在办公室。
你的反馈并不直接，而且反馈的传递也并不直接。
你能抽出时间联系一下，进一步讨论一下吗？

谷歌的这封邮件让我感觉其实没有我想象中的糟糕。

问了ChatGPT：这封邮件表明你的谷歌面试结果并不是一个明确的“通过”或“拒绝”。以下是可能的情况：

• 面试反馈不一致：一些面试官可能给了积极反馈，而另一些则有疑虑，导致最终决定难以达成。
• 招聘委员会仍在讨论：你的情况可能需要额外的讨论，招聘委员会正在评估你的表现，招聘官希望与你沟通他们的想法。
• 团队匹配考虑：如果你的表现不错但未达到直接通过的标准，他们可能在考虑是否有合适的团队愿意接收你。
• 可能需要额外面试：谷歌有时会安排额外的面试（例如“加试”或“Googleyness 轮”），以消除对你的某些疑虑。
• 招聘官希望亲自传达更细致的信息：可能不是简单的拒绝或录取，而是希望与你深入探讨你的表现，提供反馈，甚至讨论其他可能的机会。

由于招聘官之前一直不在办公室，内部流程可能有所延误，所以这封邮件并不一定是坏消息。建议你做好心理准备，保持开放的心态，迎接各种可能的结果！

谷歌终面的两轮算法

这两轮算法题有些难度，不是力扣/LeetCode上的原题。题目不算太复杂，还带有follow-up问题。我给出了多种解法，自认为发挥得不错。

其中一题是设计一种数据结构，另一题是实现一个API。单纯的实现（穷举）并不难，难点在于如何优化，比如如何利用线段树/Segment Tree、二分搜索等技巧提升算法效率。

谷歌终面的系统设计

系统设计这一轮我感觉表现得很糟糕。特别是面到一半的时候，我觉得自己思路不畅，像是没戏了。

面试开始时，我虽然问了功能性和非功能性需求（Functional/Non-functional Requirements），但后来忘了用于计算，导致我的设计不够优化的同时，还陷入局部优化的误区，花了太多时间。直到面试官给出提示，我才反应过来并调整到正确的设计。

这一轮系统设计一个小时很快过，但是很多时间花在了纠结在怎么在不成熟的设计上打补丁，导致于后面虽然在提示后能设计出来也没有太多时间讨论了。

一般来说，系统设计是决定软件工程师Offer级别的，而相反，对于Coding/编程能力，各个级别是要求差不多的，甚至可以说，高一点的级别对于编码能力会稍微的低一些。

级别高的软件工程师需要有更强的设计能力，更需要掌握大方向（Big Picture）。

谷歌终面的行为测试（Behavior Interview）

这一轮更奇怪。面试官迟到了五分钟才上线，一开始就说只问三个问题。回答完后，整个面试不到20分钟。我尝试多提了几个问题想聊聊，结果家里网络不稳定（可能与路由器有关），竟然掉线了。幸好重新连上时面试官还在，但简单说了两句后就草草结束了，感觉不太顺利。

谷歌面试反馈

由于系统设计表现不佳，我之后发邮件其实是想获取一些反馈（Feedback）。面试最重要的就是反馈，因为它能帮助你进步。最近面试伦敦Jane Street被拒要反馈没给，我家孩子同时拿到两个offer后，我也给学校发了邮件要反馈，这些都是很有用的信息。

反馈结果和我预想差不多：系统设计需要提示才能完成；代码写得有些仓促，带有BUG，但能提供多种解法；文化匹配方面没太大问题，但面试官没找到我能激励同事的“强信号”（有点疑惑？No strong signals to show that you can encourage your peers）。一直以来，我认为这一轮并没有啥出彩的东西，只要没有触犯一些Red Flags就可以了，没想到这一轮也能决定最后面的级别。

美女猎头告诉我，面试整体反馈是好坏参半，感觉我接近L5水平，但还需稍作打磨（Polish）。他们愿意给我L4的offer，问我愿不愿意去。我当然拒绝了……她说：“确实，It doesn’t make sense。”她的意思是，如果我以L4入职谷歌，很快就能升到L5——这话画了个大饼。据朋友说，谷歌也和AMAZON一样，喜欢Low Ball（降一级给Offer），千万别信这种大饼。

Google的L5是Senior，L4是Mid-level。我现在在微软剑桥研究院 MSRC是63，对应是谷歌的L5，而之前在亚马逊是L5对应的是谷歌的L4=mid level。

她还说，如果6个月后我愿意再试，可以直接联系她。一般来说，水平不够直接被拒，需要等12个月的冷冻期才能够再次申请。

面试经历

• 写了十几年代码, 谷歌/Google认为我还不够Senior
• Jane Street第一轮一小时面试体验卡(伦敦软件工程师)
• Meta/Facebook四次面试经历
• 三次冲击谷歌软件工程师: 我的面试起伏录 (谷歌面试是不是一生只有三次机会?)
• 记两次伦敦抖音面试经历(Tiktok)
• 我的面试谷哥GOOGLE伦敦SRE的经验和教训
• 记Facebook的第一轮技术面试(伦敦脸书)
• 记微软Principal SE的第一轮面试
• 我的AMAZON面试经历与经验之谈(亚麻伦敦面经)
• 离伦敦脸书最近的一次 - 记FACEBOOK伦敦终面经历

面试题

• 软件工程师面试: TCP/IP协议是什么?
• 软件工程师经典面试题: 当你在浏览器的地址栏敲入google.com并按回车后发生了什么?
• 谷歌面试题: 迷宫随机生成算法
• 软件工程师数据库面试技巧之 SQL中的第二名记录
• 软件工程师面试技巧之 动态规化 - 整数拆分
• 软件工程师面试技巧之 如何检查数独的有效性
• 去年 Google 的面试题 - 打印消息
• 软件工程师面试技巧之 使用哈希表降复杂度
• 微软面试题: 三角形的面积是多少?
• 英国 IT公司 电话面试的一些技巧 (程序员)
• C/C++ 中的内存管理器(堆与栈)
• C++的 map 当键(Key)不存在的时候会发生什么?
• 随机数独游戏的算法设计 (Sudoku)
• 经典二叉树的镜像的递归算法
• 谷歌的扔鸡蛋问题
• 面经: Python 的 List 和 Dictionary 有啥区别?
• 逻辑测试系列 - 一种只有4种语句的编程语言 - (1)
• 逻辑测试系列之二 - DECR
• 逻辑测试系列之三 - SUBT

面试技巧

• 面试后你不应该做的五件事
• 即使你不打算换工作, 你每年也得去面试

面试其它

• 产品设计和系统设计面的区别(Product Design vs System Design)
• 45 分钟模拟面试(编程、系统设计)+职业发展建议
• 英国和美国IT公司面试的主要区别
• 拒了甲骨文(Oracle)的 Offer

英文：Google Finals: Close to L5, Offered L4, and a Big Pie in the Sky

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Delphi最初的版本, Delphi被称为是VB Killer

知道Delphi这个编程语言的估计暴露年龄了。很多人以为Delphi这门程序已经挂了，但实际上没有：IsDelphiDead.com

我最后一次用Delphi是2018年，在我离开一个剑桥初创企业，当时我从2009年到2018年，用Delphi写了超过40万行Delphi代码。其中包括了一些C++还有WIN32内链汇编。

Delphi 30周年纪念日

2025年，Delphi迎来了其发布30周年纪念日。自1995年首次亮相以来，Delphi凭借其高效、稳定的特性，成为众多开发者的首选工具。在这30年间，Delphi经历了辉煌、低谷，如今在全球范围内依然拥有忠实的用户群体。

Delphi的诞生与辉煌

Delphi最初由Borland公司于1995年推出，作为Windows平台下的快速应用程序开发工具（RAD），其前身是DOS时代盛行的“Borland Turbo Pascal”。Delphi以其可视化组件库（VCL）和高效的编译器，使开发者能够快速构建复杂的应用程序。在1999年发布的Delphi 5版本中，Delphi达到了用户数量的巅峰，一度超越了Visual Studio，成为开发者的首选工具。

挑战与低谷

然而，好景不长。在推出Delphi 7之后，Borland公司因内部管理问题和市场竞争激烈，逐渐走向衰败。Delphi的创始人Anders Hejlsberg离开公司，转投微软并开发了C#语言，这对Delphi造成了沉重打击。同时，Java和.NET等新技术的兴起，进一步挤压了Delphi的市场空间。高昂的定价策略也使得许多开发者转向其他工具，Delphi的用户群体急剧萎缩。

重生与发展

尽管经历了低谷，Delphi并未消失。在被Embarcadero公司收购后，Delphi不断进行技术革新，推出了支持多平台开发的版本，如Delphi XE系列。这些版本支持Windows、Android、iOS和Linux等平台，满足了现代开发的需求。在全球范围内，Delphi在巴西、中国、德国、俄罗斯和非洲等地仍然拥有广泛的用户基础。特别是在中国，Delphi在教育领域和企业级应用中依然发挥着重要作用。

展望未来

随着技术的不断发展，Delphi也在积极适应新的趋势。从最初的单一平台开发工具，到如今支持多平台、多设备的综合性开发环境，Delphi始终在追求创新。在未来，Delphi将继续优化其跨平台能力，提升开发效率，为全球开发者提供更强大的支持。

在这30周年之际，让我们向Delphi致敬，感谢它为全球开发者带来的卓越贡献。期待Delphi在未来继续引领技术潮流，为开发者创造更多可能。

聪明的程序员用Delphi

“真正的程序员用C++，聪明的程序员用Delphi”这句话曾在IT界广为流传，体现出Delphi简单、高效等优点。 Delphi最初的版本, Delphi被称为是VB Killer, 在Windows下可以快速开发Native的WIN32/64代码。代码执行效率高因为是编译（Compiled）的而不像VB解释式的（Interpreted）。

Delphi作为Windows平台下的快速应用程序开发工具（RAD：Rapid Application Development），以其简单、高效和功能强大的特点，深受开发者喜爱。与C++相比，Delphi更易于上手，开发效率更高；而与Visual Basic相比，Delphi功能更为强大。因此，使用Delphi的程序员被认为是“聪明的程序员”。

聪明的程序员用Delphi

• Delphi编程语言三十周年了!
• 回顾20年前时高中参加信息学奥赛(NOIP)的经历
• Delphi 软件分享: 智慧中国象棋 (Chinese Chess)
• Pascal 编程语言之父 尼克劳斯·沃斯 Niklaus Wirth RIP
• DELPHI 2007 编译速度 16万行每秒
• 公司 购买 正版 DELPHI XE8 软件 并附送 一套 DELPHI 2007
• 软件分享 - Delphi7 绿色精简版
• 公司购买 FIX-INSIGHT - DELPHI 静态代码分析工具
• 升级到 Delphi 10 西雅图
• 现代编译语言 整数计算性能比较: Delphi, C, C++, C#, JAVA
• DELPHI 2007 下的 PARALLEL FOR 实现
• 搞活动: Delphi 10.1 Berlin Starter 免费使用!

英文：Delphi is 30 Years Old!

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软件工程师都应该去面面顶级科技公司，不同公司的难度和录取率差异巨大。以下是对 Google、Microsoft、Meta、Amazon、Apple、TikTok（字节跳动）、Netflix 和 Jane Street 录取难度的分析，以及估算的 Offer 接受率。

大厂的福利较好，有份大厂的经历/经验在找下一份工作的时候会比较加分，毕竟大厂是Proven Record。

一般来说，微软/Microsoft是软件公司，但是微软也有Azure云。微软的挣钱项目比较多，不像谷歌苹果还有NetFlix比较单一。

FinTech介绍

金融科技（FinTech）是金融（Finance）与科技（Technology）的融合，利用创新技术（如人工智能、大数据、区块链和云计算）来优化金融服务，提高效率并降低成本。FinTech 涉及支付、借贷、财富管理、保险、量化交易等多个领域，为个人和企业提供更便捷、安全的金融解决方案。从数字银行到加密货币，从智能投顾到去中心化金融（DeFi），FinTech 正在重塑全球金融体系，引领行业向更加智能化和个性化的方向发展。

FinTech 这个概念更广泛，不仅包括量化交易，还涉及 支付、数字银行、加密货币、去中心化金融（DeFi）、智能投顾（Robo-Advisors） 等多个领域。

Jane Street 简街介绍

JS/Jane Street是金融公司，听说给得钱超级多，刚毕业的就能在JS拿到200多K。JS是很有名的FinTech，可以说是FinTech里的Google。

Jane Street 可以算是 FinTech 领域的一部分，尤其是在 量化交易（Quantitative Trading） 和 高频交易（HFT, High-Frequency Trading） 方面。

Jane Street 主要是一家 量化交易公司和流动性提供商，他们利用复杂的数学模型、统计分析和高性能计算来进行自动化交易，属于 金融科技（FinTech） 的 量化金融（Quantitative Finance） 领域。

相比传统的 FinTech 初创公司（如 Stripe、Square、Revolut），Jane Street 更偏向 科技驱动的金融公司（Tech-driven Finance），但仍然属于 FinTech 生态的一部分。

Offer 接收率对比

Amazon 和 Microsoft 的 offer 接收率较高，分别在 2%-5% 和 1%-2%。相比之下，Google、Meta 和 Apple 的接收率较低，通常在 0.2%-1% 之间。而 TikTok、Netflix 介于二者之间，Jane Street 则最难进，接收率仅有 0.05%-0.1%。

难度对比

Jane Street 以 10 分的难度位列榜首，考察数学、概率和 OCaml 编程。Google 和 Meta 也极具挑战，尤其是算法和系统设计。Amazon 和 Microsoft 相对友好，招聘规模较大，门槛相对较低。

关键因素对比

各公司关注的重点不同：Google 和 Meta 主要考察数据结构与算法；Amazon 强调领导力准则；Apple 偏向底层开发；TikTok 重点关注推荐算法；Netflix 强调自驱力和代码质量；Jane Street 则高度依赖数学和函数式编程 Functional Programming （JS用的是OCAML语言）。

薪资对比

Jane Street 和 Netflix 薪资最高，新人起薪可达 $400K+。Google、Meta、TikTok 也非常可观，L4 级别的薪资可达 $300K+。Apple 和 Microsoft 稍低，而 Amazon 的薪资在入门级别（L5）相对较低，但晋升后可大幅增长。

如何提升成功率？

1. 数据结构与算法： Google、Meta、TikTok 等公司对算法要求极高，Leetcode 刷题是必备的。
2. 系统设计： Amazon、Microsoft 以及 Google 的高级岗位会重点考察系统设计能力。
3. 行为面试： Amazon 的领导力准则、Googleyness 文化匹配都很关键。
4. Netflix 文化契合： 强调自驱力，代码质量要求高，需要有很强的独立解决问题能力。
5. 数学与概率： Jane Street 对数学、概率、统计、OCaml 编程要求极高。

TikTok 招聘特点

• 字节跳动/抖音/近年大力扩招，但标准仍然严格，竞争激烈。
• 重点考察数据结构与算法，面试风格类似 Google。
• 对机器学习、推荐算法、分布式系统有较高要求。
• 文化适配也很重要，字节强调“Owner 意识”（Ownership）。

总结

如果目标是 高薪 + 难度适中，TikTok 和 Netflix 可能是不错的选择。如果你追求 顶级薪资 并愿意挑战数学与编程的极限，Jane Street 是最终目标。如果你想加入 FAANG，Google、Meta 仍然是最好的选择，但难度较高。

软件工程师

• 站点可靠性工程师(SRE) vs 软件开发工程师(SE/SDE)
• 45 分钟模拟面试(编程、系统设计)+职业发展建议
• Meta的Enterprise Engineer企业工程师是什么? 和软件工程师的区别
• 数据和软件工程师职责区别
• 儿子问我软件工程师的工作体验是怎么样的?
• 我是怎么加入微软剑桥研究院成为一名高级软件工程师的
• 说说软件工程师的职位头衔(Title)和级别
• 一顿饭与 一个 C++ 软件工程师的职位
• 你是 研究性的软件工程师么?
• 儿子说在谷歌工作要比在微软挣得多
• 软件工程师可以去的几家大厂(面试难度/薪资)

英文：Software Engineering Companies: Which Company Pays Most? and Which Company Is Hardest to Get In?

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创建一个 GitHub Pages 站点是一个简单的过程，可以免费为你的个人、项目或组织创建网站/博客。按照此指南开始。

步骤 1：创建 GitHub 仓库

• 登录你的 GitHub 账户。
• 点击“新建”来创建仓库。
• 对于个人站点，命名为 .github.io。
• 对于项目站点，使用任何有效的名称。

步骤 2：添加你的站点文件

使用以下命令克隆仓库到本地机器：

git clone https://github.com/<username>/<repository-name>.git

创建一个 index.html 文件，包含你想要的内容。这里是一个例子：

<!DOCTYPE html>  
<title>我的 GitHub 页面</title>
<h1>欢迎访问我的站点</h1>
<p>这是我的第一个 GitHub Pages 站点。</p>

或者，你可以使用 README.md（Markdown）作为首页。

## 我的 Github 页面
### 欢迎访问我的站点
THis is my first Github Pages site.

将你的更改提交并推送到 GitHub：

git add .
git commit -m "Initial commit"
git push origin main

Github 上启用 Github Pages 的步骤

步骤 3：启用 GitHub Pages

• 转到你的仓库设置。
• 在侧边栏点击“Pages”。
• 在“源”下选择分支（例如，main）和文件夹（如果适用）。
• 点击“保存”。

步骤 4：查看你的站点

• 对于个人站点：访问 https://<username>.github.io/。
• 对于项目站点：访问 https://<username>.github.io/<repository-name>/。

步骤 5：自定义你的站点

要添加主题，请转到 Pages 设置并选择“选择一个主题”。

你还可以上传额外的 HTML、CSS 和 JavaScript 文件以进行进一步的自定义。

为什么 GitHub Pages 是“无服务器静态应用” / Serverless Apps

GitHub Pages 作为无服务器静态应用运行，因为它们直接向用户提供预构建的静态 HTML、CSS 和 JavaScript 文件，而不依赖后端服务器或运行时动态内容生成。相反，这些文件托管在 GitHub 的全球内容分发网络（CDN）上，确保快速有效的交付。

优点：

• GitHub 提供的免费托管。
• 不需要服务器维护。
• 由于 CDN 分布，加载速度快。
• 简化了静态站点的部署和扩展。

缺点：

• 仅限于静态内容；不支持像数据库这样的服务器端功能。
• 高级工作流的自定义需要技术知识。
• 依赖于 GitHub 的基础设施。

GitHub Pages 的总结

GitHub Pages 是一个令人赞叹的免费托管网站的工具。只需几步，你就可以为你的项目、作品集或个人使用创建一个站点。通过利用无服务器模型，你可以构建轻量、高效且维护最小的站点。

英文：How to Setup and Create GitHub Pages (Serverless Static Apps)

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在区块链开发的世界中，理解和管理gas费用对于优化交易至关重要。Sui作为一个相对较新但功能强大的区块链平台，有其独特的方式来处理gas价格。让我们来探讨如何使用Node.js和JavaScript获取Sui的gas价格。

Sui中的Gas理解

在区块链语境中，gas指的是执行交易或智能合约所需的费用。在Sui中，gas以MIST计量，其中1个SUI等于10^9个MIST。这意味着gas价格通常以每个交易或操作的MIST来报价。

获取Gas价格

这里有一个简单的异步函数来从Sui节点获取当前的gas价格：

const QUICKNODE_URL = "https://sui-mainnet-endpoint.blockvision.org"; // 你可以使用你自己的节点。

async function getGasPrice() {
    try {
      const response = await axios.post(QUICKNODE_URL, {
        method: "suix_getReferenceGasPrice",
        jsonrpc: "2.0",
        id: 1,
        params: [],
      });
      return parseFloat(response.data.result);
    } catch (error) {
      console.error("获取gas价格时发生错误:", error);
      return null;
    }
}

代码解析

• axios.post: 我们使用axios向Sui RPC节点发送HTTP POST请求（假设QUICKNODE_URL在其他地方已定义为正确的URL）。
• 方法和JSON-RPC: 使用 suix_getReferenceGasPrice 方法查询gas价格。采用JSON-RPC 2.0协议进行通信。
• 错误处理: 如果获取gas价格时发生错误，会记录错误，并返回null以表示失败。

使用函数

你可以在异步上下文中调用这个函数：

(async () => {
  const gasPrice = await getGasPrice();
  if (gasPrice !== null) {
    console.log(`当前gas价格: ${gasPrice} MIST`);
  } else {
    console.log("无法获取gas价格。");
  }
})();

重要说明：

• MIST: 返回的gas价格是以MIST计量的。为了实际应用，你可能需要将它转换为SUI以增加可读性，使用 gasPrice / 10^9。
• QuickNode URL: 你需要用你实际的RPC节点URL替换QUICKNODE_URL。如果你不使用QuickNode，你可以连接到任何支持此RPC方法的Sui节点。
• 异步特性: 记住，区块链交互本质上是异步的，因此使用async/await来处理promise。

获取Sui区块链Gas费用/价格的结论

使用Node.js获取Sui中的gas价格是直接的，但需要理解区块链gas机制的细微差别以及JSON-RPC通讯。这个代码片段可以作为开发者开始将gas价格检查整合到他们的Sui区块链应用中的起点，确保他们能够有效管理交易成本。

英文：Sui Blockchain Programming: Get the Gas Fee via NodeJs/Javascript Function

Sui 区块链编程

• Sui 区块链编程: 通过 NodeJs/Javascript 函数获取 Gas 费用
• Sui区块链编程: 获取最新块高度(NodeJs/Javascript函数 Latest Block Number/Height)

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获取最新区块号（高度）是开发人员在去中心化系统中常见的任务。如果你正在使用 Sui 区块链，并希望通过 Node.js 和 JavaScript 获取最新的区块高度，以下是一个简单的实现方法。

Sui 是一个高性能、可扩展的区块链，以低延迟和创新架构而闻名。与 Sui 的交互需要利用其 API，这些 API 允许开发人员无缝查询区块链数据并与智能合约交互。首先，确保你已在计算机上设置了 Node.js 环境并安装了必要的依赖项。

了解 Sui 区块链：Sui区块链简介

首先，创建一个新的 Node.js 项目。你可以使用以下命令初始化项目：

mkdir sui-block-height
cd sui-block-height
npm init -y

接下来，安装 Axios 库，它通常用于在Node.js中发起 HTTP 请求。我们将用它从 Sui 区块链 API 获取数据：

npm install axios

现在，创建一个名为 getLatestBlock.js 的文件，并在你喜欢的代码编辑器中打开。在这个脚本中，我们将编写一个函数来获取最新的区块高度。Sui 区块链提供了一个 RPC 端点，允许你查询其状态。这个端点是获取区块数据的关键。

以下是代码：

const axios = require('axios');

// Sui RPC 端点 - 如果使用特定网络，请替换为实际端点 
const SUI_RPC_URL = 'https://fullnode.sui.io/v1';

async function getLatestBlockHeight() {
    try {
        // 向 Sui RPC 端点发送 POST 请求
        const response = await axios.post(SUI_RPC_URL, {
            jsonrpc: '2.0',
            id: 1,
            method: 'sui_getLatestCheckpointSequenceNumber',
            params: []
        });
        if (response.data && response.data.result !== undefined) {  
            console.log(`最新区块高度: ${response.data.result}`);  
            return response.data.result;  
        } else {  
            throw new Error('响应结构异常');  
        }  
    } catch (error) {  
        console.error('获取区块高度失败:', error.message);  
        throw error;  
    }  
}

// 运行函数
getLatestBlockHeight().catch((err) => {
    console.error('Failed to fetch the block height:', err);
});

Node.js 代码解析

• Axios 请求：我们使用 Axios 向 Sui RPC 端点发送 POST 请求。方法 sui_getLatestCheckpointSequenceNumber 用于获取区块链上的最新区块号（或检查点序列号）。
• 错误处理：正确的错误处理可以确保网络错误或响应格式异常被记录，便于调试。
• 日志记录：函数将最新的区块高度输出到控制台，这对于快速测试或调试非常有用。

在运行脚本之前，确保 Sui RPC 端点正确且可访问。示例中提供的 URL 指向 Sui 主网的全节点端点。如果你使用的是测试网或本地实例，请将 SUI_RPC_URL 变量替换为合适的端点。

运行脚本的命令：

node getLatestBlock.js

如果设置正确，你应该在控制台中看到打印的最新区块高度。此函数可以轻松集成到更大的应用程序中，或通过修改 RPC 方法和参数来适应其他区块链数据的获取需求。

实时交互区块链数据是构建去中心化应用程序的关键技能。借助 Sui 区块链强大的 API 和 Node.js 的简单性，你可以快速获取最新区块高度，并将此信息用于各种用途，例如监控网络、更新用户界面或触发应用程序中的特定操作。

随着 Sui 生态系统的发展，及时关注其文档和最佳实践可以确保你的集成高效且可靠。

英文：NodeJs/Javascript Function to Get the Latest Block Number (Height) on the Sui Blockchain

Sui 区块链编程

• Sui 区块链编程: 通过 NodeJs/Javascript 函数获取 Gas 费用
• Sui区块链编程: 获取最新块高度(NodeJs/Javascript函数 Latest Block Number/Height)

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我们想知道给定的交易是否已经在 Tron/波场 区块链上确认，这可以通过 TronGrid API 轻松实现。

tron-blockchain

为了确保交易在Tron/波场区块链上被确认，验证逻辑应关注交易的状态，这表明交易是否已被 Tron 虚拟机（TVM）成功处理。以下是正确的验证方法：

检查 receipt.result

验证交易成功的主要标志是 receipt.result 字段。值为 “SUCCESS” 表明交易已成功处理且无任何错误。

确认区块号

交易仅在被包含进一个区块后才算确认。确保 transactionInfo.blockNumber 已定义且与预期的区块一致。

考虑额外的指标

某些交易可能不会生成 net_usage，但可能会产生 net_fee。检查诸如 net_fee 或 net_usage 的任何资源使用情况，可以让验证逻辑更加全面和完全可靠。

避免过早确认

确保交易不再是挂起状态，并已成功广播到网络中。

验证逻辑

以下是处理各种边界情况的逻辑：

const isConfirmed = transactionInfo =>
  transactionInfo.blockNumber !== undefined && // 确保交易已包含在区块中 
  transactionInfo.receipt && // Receipt is present
  (
    transactionInfo.receipt.result === 'SUCCESS' || // 明确的成功结果
    transactionInfo.receipt.net_usage > 0 || // 使用了资源
    transactionInfo.receipt.net_fee > 0 // 产生了费用
  );

代码解释：

• transactionInfo.blockNumber：确保交易已成为区块链的一部分。
• transactionInfo.receipt.result：确认交易执行的状态。
• transactionInfo.receipt.net_usage / transactionInfo.receipt.net_fee：验证资源的使用情况，确保交易对链上状态有实际影响。

最佳实践：

• 监控交易事件：使用 TronGrid 的事件订阅功能，实时跟踪交易的确认状态。
• 增加确认等待：等待多个区块确认，以减少链重组导致交易无效的风险。
• 记录并处理错误：如果交易失败，请检查 contractResult 和 logs 中的错误详情。

这种方法可确保 Tron 系统中的交易确认过程稳健可靠。

完整的 JavaScript函数代码用于验证波场区块链上的交易

以下是一个基于 Node.js（JavaScript）的函数，它可以通过 TronGrid API 确认或验证 Tron 区块链上的交易。此函数需要使用 axios 库来执行 HTTPS API 调用。

const axios = require('axios');

async function isTransactionConfirmed(transactionID, appKey) {
    try {
        const response = await axios.post(
            'https://api.trongrid.io/walletsolidity/gettransactioninfobyid',
            { value: transactionID },
            {
                headers: {
                    'accept': 'application/json',
                    'content-type': 'application/json',
                    'TRON-PRO-API-KEY': appKey
                }
            }
        );
  
        const transactionInfo = response.data;
        const isSuccess = (transactionInfo.receipt && transactionInfo.receipt.result === 'SUCCESS') || ((transactionInfo.blockNumber !== undefined) && (transactionInfo.receipt.net_usage > 0 || (transactionInfo.receipt.net_fee > 0)));
        const blockNumber = transactionInfo.blockNumber;
        
        console.log(`BlockNumber ${blockNumber}, ${JSON.stringify(transactionInfo)} Transaction ID: ${transactionID} - Status: ${isSuccess ? 'Confirmed' : 'Failed'}`);
        if (!isSuccess) {
            console.log(JSON.stringify(transactionInfo));
        }
        return {
          "ok": isSuccess, 
          "block": blockNumber
        };
    } catch (error) {
        console.error('Error verifying transaction:', error);
        throw error;
    }
}

英文：NodeJs/Javascript Function to Check if a Transaction is Confirmed on Tron Blockchain via TronGrid API

区块链技术

• 编程: NodeJs/Javascript 函数检查Tron/波场区块链上的交易是否已确认(TronGrid API)
• 波场TRX和火币HTX可能是下一个百倍币
• 诈骗者正在利用多重签名钱包(Tron/波场): 保持警惕!
• 简介: 区块链DeFi交易中的无常损失/Impermanent Loss
• 基于P站(Poloniex)的广度优先搜索算法来获得任意两种币的兑换价格
• 加密货币只是区块链的冰山一角
• 警惕区块链上的小额诈骗转帐
• 区块链: 硬分叉与软分叉
• 区块链中Layer 1和Layer 2协议的简介
• 孙老板/师卖在区块链上卖沙子 (营销/沙币/孙哥/ICO)
• 和媳妇聊聊 区块链 (Web3.0, 还有共识算法 PoW, PoS, DPoS)
• 我玩区块链虚拟货币的原则
• SteemIt 就可以把图片也存在区块链上了
• Steem转波场U的信任问题(Steem/SBD to USDT TRC-20)

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在 Python 中寻找数据的众数

statistics.mode() 函数是 Python 中 statistics 模块的一部分，它返回数据集中出现次数最多的单个值（众数）。与 multimode() 不同，mode() 如果数据集包含多个众数（即多模态数据）或数据为空，则会引发错误。

以下是一些示例来说明 mode() 的行为：

mode() 的语法

statistics.mode(data)

data: 一个序列（例如 list、tuple），其中的元素是可散列的，用于确定众数。

示例

单一众数（单模态数据）

from statistics import mode
data = [1, 2, 2, 3, 4]
result = mode(data)
print(result)  # 输出: 2

字符串作为数据

from statistics import mode
data = ["apple", "banana", "apple", "cherry"]
result = mode(data)
print(result)  # 输出: "apple"

多模态数据（引发错误）

如果有多个众数，mode() 会引发 StatisticsError。

from statistics import mode
data = [1, 1, 2, 2, 3]
try:
    result = mode(data)
except StatisticsError as e:
    print(e)  # 输出: "no unique mode; found 2 equally common values"

无重复值（引发错误）

如果数据集中没有值重复，mode() 会引发 StatisticsError。

from statistics import mode
data = [1, 2, 3, 4, 5]
try:
    result = mode(data)
except StatisticsError as e:
    print(e)  # 输出: "no unique mode; found 5 equally common values"

空数据集（引发错误）

如果数据集为空，mode() 会引发 StatisticsError。

from statistics import mode
data = []
try:
    result = mode(data)
except StatisticsError as e:
    print(e)  # 输出: "no mode for empty data"

在 Python 中寻找多众数

在 Python 中，术语 multimode 通常指 statistics.multimode() 函数，这是 Python 3.8 中 statistics 模块的一部分。此函数用于找到数据集中出现次数最多的值（众数）。与 statistics.mode() 不同，后者仅返回单个众数（如果数据集是多模态的会引发错误），而 multimode() 可以处理包含多个众数的多模态数据集。

语法

statistics.multimode(data)

data: 一个序列（例如 list、tuple），其中的元素是可散列的，用于查找众数。

行为

返回输入数据中所有众数的列表。如果没有元素重复，则返回所有唯一值的列表，因为在这种情况下每个值都是众数。

示例

单一众数

from statistics import multimode
data = [1, 2, 2, 3, 4]
result = multimode(data)
print(result)  # 输出: [2]

多个众数

from statistics import multimode
data = [1, 1, 2, 2, 3]
result = multimode(data)
print(result)  # 输出: [1, 2]

无重复值

from statistics import multimode
data = [1, 2, 3, 4, 5]
result = multimode(data)
print(result)  # 输出: [1, 2, 3, 4, 5]

主要特性

多模态支持：可以处理包含多个同频值的数据集。
优雅地处理唯一数据：如果没有重复值，则返回所有唯一值。
灵活的输入类型：适用于任何可散列对象的序列，包括字符串和元组。

字符串示例

data = ["apple", "banana", "apple", "cherry", "banana", "banana"]
result = multimode(data)
print(result)  # 输出: ['banana']

使用场景

• 分析调查结果或投票中具有多个最受欢迎选项的情况。
• 识别数据集中可能共享最高频率的频繁模式。

局限性

如果数据集很大，计算众数可能会消耗大量计算资源，因为它需要统计所有元素的出现次数。

mode 与 multimode 的比较

如果不确定数据是否包含多个众数或无重复值，multimode() 是更安全的选择。

英文：The mode vs multimode in Python

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马斯克的x.ai到年底有免费的25美元的credit可以使用Grok大语言模型

前不久（今年初），伊隆·马斯克/Elon Musk的X公司开源了Grok大语言模型，并且给免费提供了25美元的credit可以调用。可以在其官网x.ai注册一个帐号，申请API KEY即可，官网还贴心的的给出了调用的例子。

curl https://api.x.ai/v1/chat/completions -H "Content-Type: application/json" -H "Authorization: Bearer xai-......" -d '{
  "messages": [
    {
      "role": "system",
      "content": "You are a test assistant."
    },
    {
      "role": "user",
      "content": "Testing. Just say hi and hello world and nothing else."
    }
  ],
  "model": "grok-beta",
  "stream": false,
  "temperature": 0
}'

孩子们由于未成年，所以无法申请ChatGPT、X AI等大语言模式的帐号，平时他们只能在免费的微软冰/BING搜索引擎上使用集成的免费Copilot。不过今天听弟弟说，ChatGPT现在已经不需要登陆就可以使用，不过他说这个版本有点受限制。

平均长度来算的话，一句话的Prompt大概是0.0012美元。当然越长的句子花费越贵，毕竟价格是按Token来算的。可以粗略的估计一个单词是一个Token。

目测每条Prompt的费用是0.0012美元，25美元可以使用大概2万次

每个帐号有免费的25美元API费用

X.AI 的API网站界面

API 的 X AI 模型：grok-beta 和 grok-vision-beta

由 X AI 为 Grok LLM 创建 API 密钥。 Create API Keys for Grok LLM by X AI.

ChatGPT写了一个Python交互程序调用x.ai的Grok大语言模型

反正是免费的25美元，于是想着给娃做一个简单的PYTHON程序，然后人机交互，每次调用x.ai的Grok大语言模式，也正好让娃学一学实际的编程应用。于是让ChatGPT写了个程序，这种简单的程序ChatGPT基本上是Bug Free，生成的代码拿来就能用。

import requests
import json

api_key = "x_ai ..."

# Define the API endpoint and headers
url = "https://api.x.ai/v1/chat/completions"
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    f"Authorization": "Bearer {api_key}",
}

# Define a system message for context
system_message = {"role": "system", "content": "You are a test assistant."}

print("Welcome to the Grok, an AI chatbot. Type 'bye' to exit.\n")

while True:
    # Prompt the user for input
    user_input = input("You: ").strip()

    # Check if the user wants to exit
    if user_input.lower() == "bye":
        print("Goodbye!")
        break

    if user_input == "":
        continue

    # Define the payload
    payload = {
        "messages": [
            system_message,
            {"role": "user", "content": user_input}
        ],
        "model": "grok-beta",
        "stream": False,
        "temperature": 0
    }

    try:
        # Make the request
        response = requests.post(url, headers=headers, json=payload)

        # Check the response status
        if response.status_code == 200:
            data = response.json()
            assistant_response = data["choices"][0]["message"]["content"]
            print(f"Grok: {assistant_response}\n")
        else:
            print(f"Error: {response.status_code} - {response.text}")
    except Exception as e:
        print(f"An error occurred: {e}")

之后 简单做了些修改，比如避免空的Prompt，并且用strip函数去除句首和句尾的空格。娃使用的是Mac苹果电脑，还得在Terminal装个Homebrew，然后安装Python，并且用 pip3 install requests 安装上请求包，就可以使用了。

虽然界面有点素，也就是个简单的终端，但是对于孩子来说已经是个很强大的软件了。

弟弟在苹果电脑上成功跑起了x.ai的大语言模式 Grok

ChatGPT 可以拿来做什么？

• 教娃编程之: ChatGPT写了一个Python交互程序调用x.ai的Grok大语言模型
• 软件工程师可以通过ChatGPT来帮助审核代码(提高代码质量)
• ChatGPT-4o好幽默：给我画了两张北京女孩穿吊带/迷你裙
• 可以用ChatGPT来轻松转换编程语言
• ChatGPT最擅长的任务之: 写邮件
• ChatGPT 使用 Promise.All 重构/重写代码(并行发送请求)
• ChatGPT-4 使用 Math Wolfram 插件解决数学脑筋急转弯问题
• ChatGPT (3.5和4) 解2023年高考数学题
• 问了ChatGPT比特币2023年年底多少钱(ChatGPT能预测或者估计将来?)
• 让ChatGPT给孩子讲讲什么是公司股票
• 教媳妇: 自定义ChatGPT攻略 | 币价查询GPT

ChatGPT 通用人工智能

• ChatGPT崛起让网站流量大幅度减少, 搞不到钱了
• 解决单点故障: STEEM区块链ChatGPT机器人的多个读进程
• 系统设计: Steem区块链ChatGPT机器人
• 整合 ChatGPT Prompt AI到 STEEM 区块链上!
• 整合 ChatGPT 到微信公众号机器人
• ChatGPT在数学和逻辑方面表现不佳
• 浅谈ChatGPT对用户生成内容 (UGC)的影响
• 我儿子也会 Prompt Engineering
• 未来10年的下一个技术趋势是什么?

英文：ChatGPT writes a Python Script to Interact with Grok LLM from x.ai (Free $25 Credit)

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前不久，我收到了力扣的邮件，说我获得了DCC奖励。我也不知道为什么会获得这个奖，随手回了邮件。没多久，就收到了一件新版的力扣衬衫。

力扣的这个奖励发到我另一个邮箱，我都差一点错过了。

这次力扣奖励的衣服是新版的，感觉比之前的质量要好。

英文：Leetcode DCC Winner T-shirt

刷题：程序员的基本技能

• 面试刷题更像是一种服从性测试
• 力扣刷题2000天
• 力扣刷题获得一件衣服奖励(Leetcode DCC Winner)
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币圈的P站是Poloniex，前几年被孙宇晨收购了，它是一个交易所。我很久之前用过Poloniex，当时对其印象并不是很好。

不过，现在我对其好感增加，因为币安买下的coinmarketcap免费的接口就很多限制。

官方文档），这个接口的频率限制是一秒200次，很慷慨了。

https://api.poloniex.com/markets/price

能返回所有交易配对，比如这样的：

[
    {
        "symbol": "BTS_BTC",
        "price": "0.0000000186",
        "time": 1731852313035,
        "dailyChange": "-0.0462",
        "ts": 1731852313054
    },
    {
        "symbol": "DASH_BTC",
        "price": "0.000317",
        "time": 1731848096481,
        "dailyChange": "0.0063",
        "ts": 1731848096489
    },
    ... ...
]

这个JSON返回的结构是一个数组，每个元素是个结构体，也就是一个币价的具体配对信息，我们可以看成是一条边Edge两个顶点Vertice，这样就是一个图结构（带权图 Weighted Graph，权值就是兑换价格），虽然给的是单边，但其实是个双向的，比如USD_BTC得值可以反过来推得BTC到USD的价格。我们可以设计一个算法，从币价A到币价B，可以通过BFS广度优先搜索算法来获取价格。比如有配对A_B、B_C、C_D我们就可以获得A_D的值。

深度优先搜索算法DFS也可以，不过这个算法会返回找到的第一条路径，并不能保证是最短的，最短的确实是最准确的，因为链也长，转换精度就会下降。

当然，可能存在多条路径，最理想的状态是把这些路径都求出来，取个平均啥的，不过这样就得暴力搜索所有的路径了，算法时间复杂度就会比较高。

以下是BFS广度优先算法的代码，Javascript的，可以用于网页前端或者NodeJs后端，甚至是CloudFlare Serverless Worker或者是其它无服务框架：Azure Function、AWS Lambda等。

const fetch = require('node-fetch');

async function getTicker(a, b) {
  try {
    const response = await fetch('https://api.poloniex.com/markets/price');
    const data = await response.json();

    // 创建一个哈希表来存储代币对及其价格
    const pairMap = new Map();

    // 使用直接对及其反向对填充哈希表
    for (const { symbol, price } of data) {
      const [base, quote] = symbol.split('_').map(token => token.toLowerCase());
      if (!pairMap.has(base)) pairMap.set(base, new Map());
      if (!pairMap.has(quote)) pairMap.set(quote, new Map());
      
      pairMap.get(base).set(quote, parseFloat(price));
      pairMap.get(quote).set(base, 1 / parseFloat(price)); // 添加反向边
    }

    // 将 token 转换为小写
    a = a.toLowerCase();
    b = b.toLowerCase();

    // BFS 查找从 a 到 b 的转换率
    const queue = [[a, 1]]; // 从初始代币和兑换率 1 开始
    const visited = new Set([a]);

    while (queue.length > 0) {
      const [currentToken, currentRate] = queue.shift();

      if (currentToken === b) return currentRate;

      // Check connected tokens
      for (const [nextToken, rate] of (pairMap.get(currentToken) || new Map())) {
        if (!visited.has(nextToken)) {
          visited.add(nextToken);
          queue.push([nextToken, currentRate * rate]);
        }
      }
    }

    // 如果未找到路径，则返回 null
    return null;
  } catch (error) {
    console.error("获取或处理数据时出错:", error);
    return null;
  }
}

// Example usage:
(async () => {
  const rate = await getTicker('btc', 'trx');
  console.log('BTC 到 TRX 的兑换率:', rate);
})();

代码的一些简单说明：

• API 数据提取：从 P站 API 提取数据并将响应解析为 JSON。
• 映射对：以每个代币作为键创建一个映射，其中值是它可以直接转换为的另一个代币映射，以及兑换率。
• 双向映射：通过反转反向转换的价格来存储直接对和反向对。
• 广度优先搜索：使用队列遍历从 a 到 b 的路径。对于每个代币，都会检查其邻居（可转换代币）。如果找到 b，该函数将返回累积率；如果没有，则继续，直到所有选项都用尽。
• 处理无路径：如果未找到转换路径，则函数返回 null。

如果有多组兑换，我们可以改成传入一个数组，这样就不用多次调用P站的API了。

const fetch = require('node-fetch');

async function getToken(pairs) {
  try {
    const response = await fetch('https://api.poloniex.com/markets/price');
    const data = await response.json();

    // 创建一个哈希表来存储代币对及其价格
    const pairMap = new Map();

    // 使用直接对及其反向对填充哈希表
    for (const { symbol, price } of data) {
      const [base, quote] = symbol.split('_').map(token => token.toLowerCase());
      if (!pairMap.has(base)) pairMap.set(base, new Map());
      if (!pairMap.has(quote)) pairMap.set(quote, new Map());
      
      pairMap.get(base).set(quote, parseFloat(price));
      pairMap.get(quote).set(base, 1 / parseFloat(price)); // 添加一条反向边
    }

    // 使用 BFS 查找单个对的转换率的辅助函数
    const findConversionRate = (a, b) => {
      a = a.toLowerCase();
      b = b.toLowerCase();
      
      if (a === b) return 1; // 直接转换

      const queue = [[a, 1]];
      const visited = new Set([a]);

      while (queue.length > 0) {
        const [currentToken, currentRate] = queue.shift(); // 出队列

        if (currentToken === b) return currentRate;

        for (const [nextToken, rate] of (pairMap.get(currentToken) || new Map())) {
          if (!visited.has(nextToken)) {
            visited.add(nextToken);
            queue.push([nextToken, currentRate * rate]);
          }
        }
      }

      return null; // 路径没找到
    };

    // 迭代列表并查找转换率
    const results = pairs.map(([a, b]) => findConversionRate(a, b));
    return results;
  } catch (error) {
    console.error("Error fetching or processing data:", error);
    return pairs.map(() => null); // 如果有错误，则返回每对的 null
  }
}

// Example usage:
(async () => {
  const conversionRates = await getToken([['btc', 'trx'], ['usd', 'steem']]);
  console.log('兑换结果：', conversionRates);
})();

简单的代码说明：

• 参数更新：getToken 现在接受成对的元组数组，其中每个元组代表一对 [a, b]。
• 辅助函数：findConversionRate 处理每对的转换，实现与以前相同的 BFS 方法。
• 映射每对：函数迭代数组里的每个配对币，应用 findConversionRate 计算转换率，并将结果存储在数组中。
• 错误处理：如果出现 API 或处理错误，则返回一个空值数组，与输入数组的长度匹配。

这个修改后的函数现在可以接受一个数组，并在一次Poloniex API调用中返回数组里每个配对的兑换率。

英文：Crypto Token Exchange Rate Computation Based on Breadth First Search Algorithm on Poloniex API

区块链技术

• 波场TRX和火币HTX可能是下一个百倍币
• 诈骗者正在利用多重签名钱包(Tron/波场): 保持警惕!
• 简介: 区块链DeFi交易中的无常损失/Impermanent Loss
• 基于P站(Poloniex)的广度优先搜索算法来获得任意两种币的兑换价格
• 加密货币只是区块链的冰山一角
• 警惕区块链上的小额诈骗转帐
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• 区块链中Layer 1和Layer 2协议的简介
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Crypto虚拟货币交易所

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• 基于P站(Poloniex)的广度优先搜索算法来获得任意两种币的兑换价格

交易所跑路啦

• 交易所Ionomy跑路, 又丢了好多币, 哎
• Bittrex Global交易所即将关门大吉-请把币都转走-把价值不到7美元的BTC提现全过程
• 币放在 BitAsset 交易所里拿不出来

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亚马逊云AWS的SLA是4个9也就是99.99%在线时间uptime

在系统设计面试中，可用性百分比是软件工程师应该熟悉的基本知识。

在系统可靠性领域（System Availability），99.9% 或 99.99% 之类的可用性百分比是关键的基准。但是这些数字究竟意味着什么？它们又如何转化为实际停机时间（Downtime）？以下介绍了如何计算与不同可用性水平相关的停机时间，并使用示例来说明 99.9%、99.99% 和其他可用性目标所带来的预期。

什么是可用性百分比？

可用性百分比表示系统在给定时间段（通常是一年、一月或一天）内预计正常运行的时间比例。例如，99.9% 的可用性意味着系统在指定期间内可以停机 0.1% 的时间。

可用性百分比和停机时间

以下是根据不同时间段的可用性百分比计算停机时间的方法：

1. 确定总时间周期：选择参考周期：
   • 年：365 天，或 31,536,000 秒（365 天 × 24 小时 × 60 分钟 × 60 秒）
   • 月：30 天，或 2,592,000 秒
   • 日：24 小时，或 86,400 秒
2. 计算允许的停机时间：使用公式：
   

   停机时间 = 总时间周期 × (1 – 可用性百分比)

示例：99.9% 可用性的停机时间

99.9% 可用性的年度停机时间

• 一年中的总秒数：31,536,000
• 可用性：99.9% = 0.999
• 停机时间 = 31,536,000 × (1 – 0.999) = 31,536 秒
• 转换为小时和分钟：31,536 秒约为 8 小时 45 分钟

99.9% 可用性的月度停机时间

• 一个月中的总秒数：2,592,000
• 停机时间 = 2,592,000 × (1 – 0.999) = 2,592 秒
• 转换为分钟：2,592 秒约为 43.2 分钟

99.9% 可用性的每日停机时间

• 一天中的总秒数：86,400
• 停机时间 = 86,400 × (1 – 0.999) = 86.4 秒
• 转换为分钟：86.4 秒约为 1.44 分钟

更高可用性水平的停机时间

对于具有更高可用性目标的系统，如 99.99% 或 99.999%，允许的停机时间会变得更短。以下是总结不同可用性水平停机时间的表格：

高可用性的重要性

具有高可用性目标的系统对于那些停机会直接影响收入、客户满意度或安全的行业至关重要。实现这些目标需要精心设计，包括负载均衡、冗余、故障转移机制，有时还需要资源的地理分布。

总结

可用性百分比提供了表达系统可靠性的一种方便方式，但将其转换为停机时间则可以更清楚地看到面临的风险。使用这些计算来设置现实的可用性目标，并相应地准备您的基础设施。

英文：Understanding Availability Percentages: Calculating Downtime for Your Systems

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在 C++ 中，std::future 和 std::async 是 C++11 标准 并发库的一部分。它们允许您异步/Asynchronous运行任务并在稍后获取结果，非常适合编写非阻塞代码和并行化计算。以下是它们的工作原理和典型用法。

C++ std::async

std::async 是一个高级函数，允许您异步启动一个任务（一个可调用对象，如函数或 lambda）。您指定要运行的函数，std::async 返回一个表示该 函数结果的 std::future。您可以稍后获取该结果，无论是任务完成时还是您需要时。

#include <iostream>
#include <future>
#include <chrono>

int compute() {
    std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(2));  // 模拟工作
    return 42;  // 计算结果
}

int main() {
    // 异步启动任务
    std::future<int> result = std::async(std::launch::async, compute);

    // 当 compute() 运行时执行其他任务...

    // 获取 compute() 的结果（如果任务未完成则会等待）
    int value = result.get();
    std::cout << "结果: " << value << std::endl;

    return 0;
}

在此示例中：

• std::async(std::launch::async, compute) 异步启动 compute()，返回一个 std::future 对象。
• result.get() 调用等待任务完成（如果尚未完成）然后获取结果。

C++ std::launch 策略

• std::launch::async: 强制任务在新线程上异步运行。
• std::launch::deferred: 推迟执行直到 future 上调用 get() 或 wait()，使其同步运行。

如果省略策略，C++ 可能根据实现定义的标准选择其中之一。

C++ std::future

std::future 是一个类模板，表示稍后获取的结果。它本质上是一个异步操作结果的占位符。

关键方法

• get(): 如果结果尚未完成则等待并获取结果。调用 get() 后，std::future 变为空。
• wait(): 等待任务完成，但不获取结果。
• valid(): 如果 std::future 具有共享状态（即有结果可用）返回 true。
• wait_for() 和 wait_until(): 等待特定时间或直到结果可用的截止时间。

带有 wait_for 的示例

if (result.wait_for(std::chrono::seconds(1)) == std::future_status::ready) {
    std::cout << "结果已就绪: " << result.get() << std::endl;
} else {
    std::cout << "仍在等待结果..." << std::endl;
}

此代码检查结果是否在 1 秒内就绪。如果没有就绪则继续执行，不 阻塞。

C++ std::promise

对于更高级的用法，std::promise 允许您手动设置 std::future 的结果。std::promise 对象提供一个 std::future，您可以显式设置结果。

#include <iostream>
#include <future>
#include <thread>

void setPromise(std::promise<int> p) {
    p.set_value(10);  // 设置 promise 的结果
}

int main() {
    std::promise<int> p;
    std::future<int> f = p.get_future();  // 从 promise 获取 future

    std::thread t(setPromise, std::move(p));  // 将 promise 传递给线程
    t.join();

    std::cout << "promise 的结果: " << f.get() << std::endl;  // 获取结果
    return 0;
}

在此例子中，结果 10 是由 std::promise 设置的，std::future 可以通过 f.get() 获取。

C++ Future/Async/Promise 总结

• std::async: 启动一个异步运行的任务，返回一个 std::future。
• std::future: 表示将来会设置的值，通常是异步任务的返回值。
• std::promise: 允许手动设置 std::future 的结果。

使用这些功能，您可以有效地管理 C++ 中的异步任务，更轻松地并行运行计算或将工作分配给其他线程而不阻塞主线程。

英文：Tutorial on C++ Future, Async and Promise

C/C++编程

• C++ 编程练习题: 如何合并两个二叉树?
• C++ 编程练习题 - 找出第三大的数
• C++ 编程练习题 - 最多连续的 1
• C++ 编程练习题 - 左子树叶节点之和 (深度优先+广度优先+递归)
• C++ 编程练习题 - 最多水容器 (递归)
• C++的异步编程: std::future, std::async 和 std::promise
• C编程练习题: 翻转整数位
• C++编程练习题: 找出字符串的所有大小小组合
• C/C++ 中的内存管理器(堆与栈)
• C++编程练习题: 对两单向链表求和

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STEEM能量出租

我打算写几篇文章来分享这些年来我在STEEM区块链上的一些有趣玩法。我是在2016年8月20日首次注册STEEM账号 @justyy 的（至今已有8.2年），后来发现区块链真的很有趣，特别适合程序员，因为它开放、透明、强大并且充满自由。

我还有一个外号“行长”，这个称号源于我在STEEM上创建了第一个银行。最初，我的业务是收取存款并支付利息，后来逐渐扩展到了代币兑换服务等。存折腾，用爱发电，（扣掉每个月昂贵的服务器运维成本）基本不挣钱，就交个朋友.jpg

在2018年2月25日（至今6.7年）我成为了STEEM见证人/Witness，也就是出块打包的矿工。一路走来，从2020年3月18日左右开始进入全球前20名，并一直保持未掉出前20，甚至长期位居STEEM见证人排行榜的首位，目前排名第二。STEEM区块链采用的共识算法是DPOS，即 Delegated Proof of Stake / 委托权益证明算法。

STEEM区块链见证人排名表

今天我要分享的是今年8月1日左右我推出的一项服务。当时我在村里跑步，一边跑步一边构思。回家后，我当天加隔天写好了代码，测试完毕后上线。

SP租赁服务

在STEEM区块链上，有STEEM和SBD两种代币/Token，SBD（Steem Dollar）是锚定1美元的代币，而STEEM目前约值0.16美元。区块链上的代币主要用于激励，例如奖励矿工、点赞文章获得收益等。

STEEM可以锁定（Stake）成Steem Power（解锁需要4周）。锁定的能量越多，账号的权力越大，比如投票权和点赞能力。我的SP租赁服务的原理非常简单：用户先将利息（STEEM）转账到账号@rentsp，并在备注（MEMO）中注明租赁天数。程序会计算所需的SP并自动借给指定账号。查看当前的借款人。

这是预付利息的形式，用户先支付利息，区块链上没有退款功能，资金到账后不可逆转。当SP代理（租出）后，借款人仅在取消代理前拥有使用权。等到期后，程序会自动收回SP代理。这遵循STEEM区块链的规则（代码即法律，Code is Law），因此不必担心用户卷款跑路。

用户A将SP借给用户B，用户B仅拥有SP的使用权。用户A可以随时收回借出的SP，完全不必担心资金的丢失。这就好比用户A把一只会下蛋的母鸡借给用户B，用户B在租借期间只能获取母鸡下的蛋，而用户A随时可以收回这只母鸡。

由于STEEM目前没有智能合约，理论上我是可以卷款跑路的，但不值得为了些许利息而影响长期信用。我在STEEM上活跃多年，各项指标如声誉（Reputation）、见证人排名和STEEM POWER（可直接借出的资金）等都较强。

上线三个月来，该服务累计使用49次，总共收取利息XXXX个STEEM。没多少，用爱发电/折腾。这算不上是被动收入，因为每隔几天才会有一单，好在不需要太多的维护。

SP租赁服务记录

有兴趣的可以查看详情：STEEM区块链SP租赁服务

SP租赁服务估计

我在STEEM区块链上办的银行业务

• SP租赁服务

Steem 坐火箭🚀!

• 您可以通过 rentsp 来租赁Steem Power！
• 您可以通过 tron2steem 交换 波场币/TRX/USDT/USDD 到 STEEM！
• 您可以通过 steem2sol 交换 STEEM/SBD 到 SOL Solana 索拉纳！
• 您可以通过 steem2eth 交换 STEEM/SBD 到 ETH Ethereum 以太网！
• 您可以通过 steem2usdt 交换 STEEM/SBD 到 Tether USDT (波场U, TRC-20)！
• 您可以通过 steem2trx 交换 STEEM/SBD 到 波场 TRX (TRON)！
• 您可以通过 steem2bts 交换 STEEM/SBD 到 比特股 BTS (BitShares)！
• 在 SteemYY 免费注册 STEEM 帐户！
• Steem 区块链浏览器
• ChatGPT/Steem 机器人: 命令 !ask
• Steem 见证人排名/API
• 其它 Steem 工具

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初柒科技||“扬帆起航”LOGO设计活动

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公司简介

武汉初柒网络科技有限公司成立 2022 年 7 月 11 日，是家集互联网开发、网络运营 、网站建设、平面设计、小程序及 APP 开发服务公司互联网服务于一体的网络科技公司。其主要专注于技术创新、寄情于网络 IT、投身于互联网事业。

拥有全新服务理念，服务社会。武汉初柒网络科技有限公司是家快速成长、锐意进取年轻网络科技公司。公司以人为本，以客户为中心，以需求为导向，以服务为宗旨；创新、专业、求实、诚信、和谐经营理念。创新科技，最专业的技术。现以成为整个行业技术较专业的网络公司。迅速发展成为网络科技领域后起之秀。

团队介绍

凭借优秀运营管理队伍，强大开发团队、技术、电信资源优势，为国内外企业和个人用户提供优秀互联网服务，并吸引国内外优秀的知名企业于我们合作，共同致力于互联网应用服务。

不断推陈出新是企业成功源动力，令用户百分百满意的服务是团队中每一个人牢记在心的理念。初柒科技与广大同仁们一路同行，全力打造互联网基础应用的知名品牌！

企业文化

• 高效

优化核心开发框架，“1+1”模式不断的提高开发效率。

• 专注

专注软件开发、平面设计等互联网领域。

• 诚信

坦诚做人，诚实做事风格。

• 成功

盈利是小成功，企业文化价值是大成功。

项目展示

项目成果展示：

Google（谷歌）是全球知名的互联网巨头之一，几年前被认为是养老终级大厂，福利优厚，压力相对较小。在英国伦敦，Google设有一个主要从事开发和研究的办公室。

第一次面试 2016年

我在2016年首次面试Google。第一轮是电话面试，由一位在瑞士的工程师主导，通过电话交流并在Google Doc上同步编写代码。由于当时技术水平有限，我用C++完成了那道消息打印的题目，核心是使用队列和哈希表来解决问题，写得很磕磕巴巴。

当时对软件工程师的级别没有特别概念，推测自己面的是SWE L4/L5的级别，因为当时也就工作了5年多。

我查了一下邮件，2013年11月份的时候谷歌猎头联系我问我要不要试试？我说我当时没拿到英国永居，不想冒险，虽然他说到谷歌可以办工签，我当时还是没有选择去面试，现在想起来实在不可思议，后来2014年/2015年的时候同一个猎头还每隔6个月就check-in一次，最后面是在2016年4月份的时候才开始第一次的。

这个谷歌猎头很敬业，2014年联系我，最后跟踪了三年让我参加第一轮面试。

我要是当时聪明一些，努力刷题一些，搞不好当时进谷歌，现在也工作将近十年了，拿着谷歌股票到现在，也不至于现在混个高不成低不就的。

第二次面试 2020年

第二次面试是2020年11月份，第零轮其实应该算是Google的猎头问的一些选择题，比如C++里的哈希表/map如果访问一个不存在的键会发生什么？Google的软件工程师包括SRE站点可靠工程师在面试的时候都可以选两种路径，一个是数据结构和算法（编程），另一个是运维/DevOps偏LINUX知识的。我都选前者，毕竟这个我感觉只要短期刷题就好了，相反后者需要多年工作实战的积累。

通过了猎头的小测试，我进入了第一轮，是道编程题，但是并不是那种力扣上可以见到的，这一轮45分钟，给得是一个比较有意思的游戏，比如迷宫生成算法。面试的时候需要你主导整个过程，包括澄清问题，构思，写代码，分析复杂度等等，每一步都需要你Think Aloud。虽然这一轮我犯了些错误，但是给得反馈总题还不错，面试官说他觉得我应该进入下一轮。

到了终面，安排在了同一天，上午2轮，下午3轮，我记得3轮编程/Coding，一轮系统设计，一轮Culture Fit/Behavior/行为模式。除了系统设计是1小时，其它的4轮都是45分钟，谷歌的Coding面试45分钟都是解决1题即可，题目并不是力扣上的，题目范围/scope较大，偏难。一般来说coding完还会有一些Follow-up的问题，比如怎么优化算法。这个和Meta/Facebook的Coding面试不同，Meta百分百喜欢出力扣上原题，40分钟内需要解决2题力扣原题（留5分钟问问题），这个可以通过力扣按公司归类最近3/6个月的试题准备即可。

系统设计我记得是设计一个类似AWS S3的文件存储，也不知道是不是看我当时在AWS S3工作。很可惜，最后面这一轮不过关，当时我面的是L5（Senior），软件工程师级别越往上走，对系统设计的能力则要求越高（设计可扩展/分布式/高性能的系统 ）。

Unfortunately Google doesn’t disclose specific feedback per interview session so in this case I can’t share more context. I wish I had more to share with you! Also, we don’t use the scoring system from 1-4 anymore, each person puts in full context, notes, and recommendations and then HC reviews for an overall consensus decision.

不幸的是，Google 不会披露每个面试环节的具体反馈，因此在这种情况下我无法分享更多背景信息。我希望我能与您分享更多！此外，我们不再使用 1-4 的评分系统，每个人都会提供完整的背景信息、注释和建议，然后由 HC 进行审查以做出总体共识决定。

一般大厂来说，不太会降级别给Offer，也就是说，如果面的是L5职位，但是能力可能只到L4，一般来说是不会给Offer的，但也不排除个别情况下，据说Meta就有面试E5给E4的情况。

级别是在面试过程中根据您的个人背景确定的，包括简历经验、面试表现等多种因素，以及与 SWE/SRE 的契合程度。

Unfortunately we reviewed for overall technical depth slotted against our teams and right now the decision is not to proceed.

不幸的是，我们审查了我们队伍的整体技术深度，现在的决定是不继续。

这次面试的职位是SRE站点可靠工程师。

我的面试谷哥GOOGLE伦敦SRE的经验和教训

第三次面试 2024年

其实去年2023年，也申请了谷歌伦敦Google Research的位置，当时和猎头简单聊过之后，就没下文了，猎头说会把我的简历给招聘经理，不过等了好几周，最后面很抱歉的说已经招了别人了。

Apologies for the radio silence on this one, we have had radio silence from the hiring manager on this role. They have unfortunately decided to prioritise other hiring areas in the team so we won’t be able to move forward at this stage.

However, if we have any other roles in the future I will make sure to keep you in mind.

抱歉，我们没有得到任何回复，我们一直没有收到招聘经理关于这个职位的任何回复。不幸的是，他们决定优先考虑团队中的其他招聘领域，因此我们目前无法继续推进。

但是，如果我们将来有其他职位，我一定会记住你的。

2021年/2022年我记得也投过，不过都没有下文（简历被拒），有一年直接申请Google瑞士，因为听说那边的工资高，和美国一样高，所以想试了试，第二天直接收到了拒信，还是谷歌瑞士的工程师直接发的邮件。

今年就随手申请了一下，也不知道是不是招聘市场回暖，简历同时过了Meta和Google的第一轮筛选。上一次2020年也是，同一时间面试Google和Meta，两个公司的面试都进入了最后一轮（Final Onsite）。

今年和Google猎头聊了聊，她并没有给小测试，就是了解了情况，然后让我选是以算法为主还是运维/DevOps为主，我今年面试的是SRE站点可靠工程师，和第二次一样。

第一轮面试也是一轮设计一个简化版的游戏，面试了45分钟，最后面拖了三分钟 Follow-up问题，也就是把这游戏 Scale Up，如果很多很多人玩，单机内存不够怎么办？

今年第一轮谷歌面试在家里中午午休的时候进行的，45分钟。这个是当时我房间的Ring拍摄记录的。

我最开始的暴力解法写得很6，犯了两个小错误，并不是Bug Free，不过面试官指出后我立马意识到并改正了，后来优化需要用到 二分搜索+前缀和/Prefix Sum，面试官很满意说他没想到这种方法。

再后来的优化用到了线段树，但由于时间限制，并不需要去实现，但需要讲明白算法原理。我脑子里想着另一种实现二叉索引树Binary Index Tree，但是不记得实现原理了，结果在那里纠结浪费了一些时间。

最后面给出的回馈就是最后面的Follow-up回答得不是很好。不过并没有立刻拒我，我猜是我过了Bar，但是并不是表现最好的那一个。一般一个职位一个坑，如果接到100份简历，那么只会邀请6-8个来进行第一轮面试，然后淘汰掉一半，最后面邀请3-4个来进行终面。

当时猎头给我打电话，说了反馈，然后就说暂时把我的申请on-hold了。

又过了两周，猎头给我回复：

I hope you’re keeping well, I just wanted to update you that we have now closed our London role. If we get another one through we will definitely be in touch! Thank you so much for everything you invested in our interviews, I know you put in a lot, on top of everything else and elsewhere too – and I know it takes a lot, so really do appreciate it, and I really hope we can keep in touch and work together again in the not so distant future! Take care and thank you again for everything you invested in our process, I really enjoyed working with you and getting to know you.

I wish you every strength, take care XXX!

希望你一切安好，我只是想告诉你，我们现在已经结束了伦敦的职位。如果我们又有新职位，我们一定会保持联系！非常感谢你为我们的面试所做的一切，我知道你付出了很多，除了其他一切之外，也付出了很多——我知道这需要很多，所以真的很感激，我真的希望我们能保持联系，在不久的将来再次合作！保重，再次感谢你为我们的过程所做的一切，我真的很高兴和你一起工作，认识你。

祝你一切顺利，保重 XXX！

我回了（不知道可不可以再投其它职位）：

Could I apply to other roles if there are any suitable in the meantime? Or is it better to just wait?

如果在此期间有其他合适的职位，我可以申请吗？还是最好等待？

更新：Google猎头隔了几天又回了：

I hope you’re keeping well! Thank you for your patience, we should have some roles coming live in London so I’ll catch up with you super soon! Good news!

希望你一切安好！谢谢你的耐心，我们应该会在伦敦有一些HC职位，所以我很快就会再次联系你！好消息！

每年都面试一下，才能知道自己几斤几两。

谷歌面试是不是一生只有三次机会？

谷歌的面试通常没有严格的次数限制，理论上并不是“一生只有三次机会”。不过，谷歌对多次申请有一定的冷却期政策，这意味着在未通过面试后，申请者需要等待一段时间才能再次申请。

通常的冷却期为6到12个月，但这时间会因具体情况和职位类型有所不同。如果之前的面试表现较好，甚至可以更早重新申请。此外，间隔期越长，对候选人的成长和进步的期望也会更高，因此再次面试时需要准备得更充分。

英文：Three Attempts at Google: My Software Engineer Interview Journey (Is There Only Three Chances in a Lifetime?)

面试经历

• 三次冲击谷歌软件工程师: 我的面试起伏录 (谷歌面试是不是一生只有三次机会?)
• 记两次伦敦抖音面试经历(Tiktok)
• 我的面试谷哥GOOGLE伦敦SRE的经验和教训
• 记Facebook的第一轮技术面试(伦敦脸书)
• 记微软Principal SE的第一轮面试
• 我的AMAZON面试经历与经验之谈(亚麻伦敦面经)
• 离伦敦脸书最近的一次 - 记FACEBOOK伦敦终面经历

面试题

• 软件工程师面试: TCP/IP协议是什么?
• 软件工程师经典面试题: 当你在浏览器的地址栏敲入google.com并按回车后发生了什么?
• 谷歌面试题: 迷宫随机生成算法
• 软件工程师数据库面试技巧之 SQL中的第二名记录
• 软件工程师面试技巧之 动态规化 - 整数拆分
• 软件工程师面试技巧之 如何检查数独的有效性
• 去年 Google 的面试题 - 打印消息
• 软件工程师面试技巧之 使用哈希表降复杂度
• 微软面试题: 三角形的面积是多少?
• 英国 IT公司 电话面试的一些技巧 (程序员)
• C/C++ 中的内存管理器(堆与栈)
• C++的 map 当键(Key)不存在的时候会发生什么?
• 随机数独游戏的算法设计 (Sudoku)
• 经典二叉树的镜像的递归算法
• 谷歌的扔鸡蛋问题
• 面经: Python 的 List 和 Dictionary 有啥区别?
• 逻辑测试系列 - 一种只有4种语句的编程语言 - (1)
• 逻辑测试系列之二 - DECR
• 逻辑测试系列之三 - SUBT

面试技巧

• 面试后你不应该做的五件事
• 即使你不打算换工作, 你每年也得去面试

面试其它

• 产品设计和系统设计面的区别(Product Design vs System Design)
• 45 分钟模拟面试(编程、系统设计)+职业发展建议
• 英国和美国IT公司面试的主要区别
• 拒了甲骨文(Oracle)的 Offer

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Meta / Facebook

在 Facebook/Meta 的软件工程师（包括站点可靠性工程师SRE和企业工程师EE）的面试中，产品设计/Product Design和系统设计/System Design起着比较相当重要的作用。

一般来说，编程面试（Coding Interviews)和行为规范面试（Behavior，考查是否和公司的文化价值观一致）是最基本的要求，而设计能力（系统设计或者产品设计）才是决定给你Offer的级别。

产品设计面试：Product Design Interview

• 目标：评估您创建以用户为中心的产品的能力，这些产品可以有效解决实际问题。
• 重点：您如何考虑用户需求、确定功能的优先级以及制定符合业务目标的解决方案。

典型问题

• “您将如何设计一个允许用户管理其隐私设置的功能？”
• “为 Facebook 上的新用户设计入门体验。”

评估的技能

• 了解用户角色和痛点。
• 打造直观且可扩展的用户体验。
• 平衡用户需求与业务目标。
• 分析不同产品特性之间的权衡。

关键方法：CIRCLES 等框架（考虑用户、想象场景、需求、削减和确定优先级、列出解决方案、评估权衡、总结）。

系统设计面试：System Design Interview

• 目标：评估您构建可扩展、可靠且性能卓越的复杂的分布式系统的能力。
• 重点：如何设计技术后端和基础设施以支持高流量和强大的应用程序性能。

典型问题

• “设计一个像 Facebook 一样可扩展的新闻推送系统。”
• “您将如何设计 URL 缩短服务？”

评估的技能

• 了解分布式系统和架构原则。
• 能够选择适当的技术（数据库、负载平衡器、缓存）。
• 了解可扩展性、容错性、数据一致性和延迟。
• 不同架构之间的权衡选择。

关键方法：使用 RESIST（需求、估计、存储、接口、可扩展性和权衡）等框架，并专注于应对技术挑战。

总结：TLDR

• 产品设计侧重于用户体验和产品功能。
• 系统设计侧重于后端基础设施和技术可扩展性。
• 两者的准备都需要模拟场景练习，但重点不同（用户需求与技术架构）。

Meta 猎头：

本次面试将重点关注系统设计和架构——考虑分布式系统和 API——非常注重构建/实现结构/产品。问题的一个示例：您将如何构建一个处理数百万同时连接用户的聊天系统？请务必非常透彻地解释，我们通常在白板上寻找一个方框和箭头图。

我还附上了几份白皮书供您阅读，它们展示了我们设计系统/产品的方法，希望可以让您了解我们在寻找什么（Haystack 是一个具有产品设计元素的完整系统的示例，即 API 和 CDN，其余的是更多的系统设计专注）。

英文：Difference Between Product Design Interview and System Design Interview

面试经历

• 三次冲击谷歌软件工程师: 我的面试起伏录 (谷歌面试是不是一生只有三次机会?)
• 记两次伦敦抖音面试经历(Tiktok)
• 我的面试谷哥GOOGLE伦敦SRE的经验和教训
• 记Facebook的第一轮技术面试(伦敦脸书)
• 记微软Principal SE的第一轮面试
• 我的AMAZON面试经历与经验之谈(亚麻伦敦面经)
• 离伦敦脸书最近的一次 - 记FACEBOOK伦敦终面经历

面试题

• 软件工程师面试: TCP/IP协议是什么?
• 软件工程师经典面试题: 当你在浏览器的地址栏敲入google.com并按回车后发生了什么?
• 谷歌面试题: 迷宫随机生成算法
• 软件工程师数据库面试技巧之 SQL中的第二名记录
• 软件工程师面试技巧之 动态规化 - 整数拆分
• 软件工程师面试技巧之 如何检查数独的有效性
• 去年 Google 的面试题 - 打印消息
• 软件工程师面试技巧之 使用哈希表降复杂度
• 微软面试题: 三角形的面积是多少?
• 英国 IT公司 电话面试的一些技巧 (程序员)
• C/C++ 中的内存管理器(堆与栈)
• C++的 map 当键(Key)不存在的时候会发生什么?
• 随机数独游戏的算法设计 (Sudoku)
• 经典二叉树的镜像的递归算法
• 谷歌的扔鸡蛋问题
• 面经: Python 的 List 和 Dictionary 有啥区别?
• 逻辑测试系列 - 一种只有4种语句的编程语言 - (1)
• 逻辑测试系列之二 - DECR
• 逻辑测试系列之三 - SUBT

面试技巧

• 面试后你不应该做的五件事
• 即使你不打算换工作, 你每年也得去面试

面试其它

• 产品设计和系统设计面的区别(Product Design vs System Design)
• 45 分钟模拟面试(编程、系统设计)+职业发展建议
• 英国和美国IT公司面试的主要区别
• 拒了甲骨文(Oracle)的 Offer

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一年一度的万圣节要到了，正好这天在Linkedin上看到Mathworks发的帖子，用Matlab画一个南瓜，很是有趣。

用Matlab画一个南瓜/Pumpkin

% Pumpkin
[X,Y,Z]=sphere(200);
R=1-(1-mod(0:.1:20,2)).^2/12;
x=R.*X; y=R.*Y; z=Z.*R;
c=hypot(hypot(x,y),z)+randn(201)*.03;
surf(x,y,(.8+(0-(1:-.01:-1)'.^4)*.3).*z,c, 'FaceColor', 'interp', 'EdgeColor', 'none')
% Stem
s = [ 1.5 1 repelem(.7, 6) ] .* [ repmat([.1 .06],1,10) .1 ]';
[t, p] = meshgrid(0:pi/15:pi/2,0:pi/20:pi);
Xs = -(.4-cos(p).*s).*cos(t)+.4;
Zs = (.5-cos(p).*s).*sin(t) + .55;
Ys = -sin(p).*s;
surface(Xs,Ys,Zs,[],'FaceColor', '#008000','EdgeColor','none');
% Style
colormap([1 .4 .1; 1 1 .7])
axis equal
box on
material([.6 1 .3])
lighting g
camlight

英文：Draw a Pumpkin using Matlab

Mathwork Matlab

• 用Matlab画一个南瓜/Pumpkin
• 如何将 Matlab 里的 *.mat 文件导入到 Python 里?
• 用 Matlab 可视化三维向量

英国万圣节/Halloween

• 2024万圣节/剑桥最佳万圣节装饰/骷髅宴会
• 疫情后的万圣节-孩子要了好多糖
• 英国 Halloween 万圣节见闻
• 英国的万圣节
• 用Matlab画一个南瓜/Pumpkin

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在Windows Subsystem for Linux (WSL)设置中，“启用调试控制台”选项允许您直接从WSL环境访问详细的调试信息。此功能有助于排查WSL进程的问题，提供对系统调用、内核交互和性能瓶颈的洞察。尤其当您的WSL环境无法启动时，它在调试中非常有用。

在WSL中启用调试控制台

要在WSL中启用调试控制台，请按照以下步骤操作：

使用管理员权限打开PowerShell或Windows Terminal。

运行以下命令：

wsl --update

以确保您拥有最新的WSL版本。

通过更新WSL配置文件来启用调试控制台：

打开位于WSL发行版中的/etc/wsl.conf文件。

添加以下配置：

[wsl2]
debugConsole=true

保存文件并重启WSL：

wsl --shutdown
wsl

启用后，调试控制台可以提供详细的日志和系统诊断信息，帮助解决问题或优化您的WSL环境。

另一种启用WSL调试控制台的方法是通过Windows Subsystem for Linux设置的图形用户界面（GUI）。以下是操作步骤：

打开WSL设置

按Windows + I键打开设置，导航到“系统”，然后选择“为开发人员”。

访问WSL设置

向下滚动到“Windows Subsystem for Linux”部分。点击WSL选项下的“管理设置”。

启用调试控制台

在WSL设置窗口中，切换“启用调试控制台”选项为“开”。

重启WSL

启用后，通过在终端中运行wsl –shutdown或重启计算机来重启WSL。
这种方法更简单，不需要手动编辑配置文件，适合那些喜欢使用GUI方法的用户。

Windows操作系统

• DirectX 诊断工具 dxdiag 查看系统信息
• 在WSL中启用调试控制台
• 天热让笔记本电脑的CPU限速/Nvidia GPU显卡崩溃蓝屏
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• Windows提高系统运行速度最简单粗暴的方法
• 禁用Windows操作系统的自动更新重启机器
• 在WINDOWS下如何释放被占用的TCP/UDP端口?
• 在Windows下最佳的Linux开发环境 WSL2
• 怎么样去掉 Windows 10 锁屏 (Lock Screen) 下的广告?
• 升级到WINDOWS10之后清理一下垃圾

英文：Enabling the Debug Console for WSL2 (Windows Subsystem for Linux)

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数学中的迭代幂运算/重幂是什么？

迭代幂运算（重幂）是数学中的一种运算，涉及到反复进行幂次运算。它是超运算序列的一部分，该序列延伸了加法、乘法和幂运算。在迭代幂运算中，一个数自乘多次，直到达到指定的次数。

一个数a迭代幂的高度n通常表示为：，也就是把n写在a的左上角，（也可以记作：a↑↑n）这表示a被迭代n次。

例如：

• （简单恒等式）
• （a自乘一次）
• （a的幂次为a自乘）
• ，依此类推。

在迭代幂运算的上下文中， 通常未定义或没有普遍共识。然而，一些数学惯例建议对于任何 ，，类似于在幂运算中对任何非零的 有 的情况。

迭代幂运算示例

让我们评估 （读作“2迭代到高度3”）：

因此

迭代幂/重幂运算的通用性质

• 非交换性：迭代幂运算不是交换的，这意味着
• 增长速度非常快：迭代幂运算增长非常快。即使是小数也会因为幂运算的快速增长而导致非常大的结果。

迭代幂运算/重幂在基础数学中较少见，但在某些高级数学领域中发挥作用，特别是在涉及极大数的领域，如大数理论和计算机科学中。

用 Python 计算迭代幂运算

以下是两个计算迭代幂运算的Python函数。第一个使用递归，第二个使用迭代。

在两个函数中，我们在开始时添加了对 n = 0 的检查。如果 n 为 0，则函数返回 1，否则继续处理。这种方式使函数能够按照任意数的迭代幂高为0时为1的惯例处理 n=0 的情况。

递归函数计算迭代幂

递归函数：此函数将自己调用，n 的高度递减1，直到达到1，此时返回基数a。这就实现了从上到下构建指数链的效果。

@lru.cache(None)  ## 缓存函数
def tetration_recursive(a, n):
    if n == 0:
        return 1
    if n == 1:
        return a
    return a ** tetration_recursive(a, n - 1)

递归计算迭代幂的函数理论上可以进行尾优化。在尾递归中，递归调用是函数中的最后一个操作，这样某些编译器或解释器可以通过重用相同的堆栈帧来优化调用堆栈的使用。这可以通过消除每个递归调用的额外堆栈帧需求来将空间复杂度降到 O(1)。

然而，当前的递归实现并不是尾递归的，因为递归调用嵌套在一个幂运算中：

return a ** tetration_recursive(a, n - 1)

这里，幂运算依赖于递归调用的结果，所以在完成当前调用之前必须计算出结果，从而阻止了尾递归优化。

迭代函数计算迭代幂

迭代函数：此函数使用 for 循环遍历高度 n，通过在每次迭代中更新幂运算的结果，来从下至上计算结果。

def tetration_iterative(a, n):
    if n == 0:
        return 1
    result = a
    for _ in range(1, n):
        result = a ** result
    return result

迭代幂算法的时间/空间复杂度

Python函数计算迭代幂的时间和空间复杂度取决于其递归或迭代实现。让我们分析两种实现。

递归函数的复杂度

时间复杂度：

• 每次递归调用都会与之前的调用结果进行一次幂运算。
• 总共有n-1次递归调用，所以该函数被调用了O(n)次。
• 然而，像 的幂运算需要 的时间。
• 因此，对于较大的 n 值，由于幂次的增长，其时间复杂度会呈指数增长。
• 这导致总的时间复杂度大约为 ，有n层，这意味着增长速度非常快

空间复杂度：

• 由于这是一个递归函数，每次调用都需要堆栈空间。
• 递归的最大深度为 n，所以空间复杂度为 O(n)。

迭代函数的复杂度

时间复杂度：

• 与递归版本一样，该函数迭代 n – 1 次
• 每次迭代涉及计算 的幂次，这个结果会呈指数增长。
• 因此，时间复杂度也成为 ，有n层，因为每一步都是指数级增长。

空间复杂度：

• 此迭代版本仅需要少量额外空间用于 result 变量等，因此它的额外空间复杂度为 O(1)。
• 然而，结果本身可能会变得非常大，如果 a 和 n 很大，可能需要大量内存来存储。

由于反复幂次的快速增长，这两种实现的时间复杂度都非常高，对于较大的值变得不可行。递归版本由于调用堆栈的使用空间复杂度为 O(n)，而迭代版本的辅助空间复杂度为 O(1)，但仍然需要处理极大数，这可能会间接影响内存使用。

英文：Tetration Operator in Math Simply Explained with Python Algorithms

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最近面试的时候遇到这个问题。这个问题考你计算机的基本功。

在 C/C++ 中，内存管理是控制程序如何分配和管理其资源的关键方面。C/C++ 程序中的内存通常分为不同的区域：堆栈和堆是最主要的动态和自动内存分配区域。

ACM题解系列之 – 最小堆栈 (Min Stack)

Stack 栈

堆栈内存

• 定义：堆栈内存用于静态（自动）内存分配。它是存储函数参数、本地变量和返回地址的地方。当调用一个函数时，一个新的内存块（称为堆栈帧）会被添加到堆栈的顶部。当函数返回时，该内存会被自动释放。
• 分配：内存由系统自动管理——在变量超出作用域时自动分配和释放。无需人工干预。
• 生命周期：受限于函数或代码块的作用域。一旦函数退出，内存将被释放。
• 大小限制：堆栈的大小通常较小并由系统预定义，意味着大的分配可能导致堆栈溢出。
• 访问速度：由于其后进先出（LIFO）的结构，堆栈内存访问速度更快。由于内存是连续的且可预测的，它允许快速访问。
• 使用场景：局部变量、函数调用信息和固定大小的对象（数组、结构体）。

堆内存

• 定义：堆内存用于动态内存分配，程序员使用 C 中的 malloc()、calloc()、free() 和 C++ 中的 new、delete 手动分配和释放内存。
• 分配：内存在运行时分配，并且分配的生命周期由程序员手动控制。它可以持续存在，直到显式释放。
• 生命周期：堆分配的对象的生命周期不受作用域的限制。内存将一直被使用，直到被释放为止。
• 大小限制：堆通常比堆栈大，但取决于系统资源。不当处理可能导致内存泄漏（忘记释放分配的内存）或碎片化（内存使用效率低）。
• 访问速度：堆内存的访问速度比堆栈慢，因为分配是分散的，动态分配涉及更多的开销。
• 使用场景：如链表、树等大数据结构，或在运行时确定大小的对象。

堆与栈的主要区别

堆栈分配示例

void function() {
    int x = 10; // 分配在堆栈上
} // x 会自动释放

堆分配示例

void function() {
    int* p = new int; // 分配在堆上
    *p = 10;
    delete p; // 必须手动释放
}

正确管理堆内存在 C/C++ 中非常重要，因为它可能导致与内存相关的错误，如内存泄漏或重复释放。理解堆和堆栈内存之间的差异有助于优化程序的性能和可靠性。

英文：The Memory Manager in C/C++ (Heap vs Stack)

面试经历

• 三次冲击谷歌软件工程师: 我的面试起伏录 (谷歌面试是不是一生只有三次机会?)
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面试题

• 软件工程师面试: TCP/IP协议是什么?
• 软件工程师经典面试题: 当你在浏览器的地址栏敲入google.com并按回车后发生了什么?
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• 逻辑测试系列之二 - DECR
• 逻辑测试系列之三 - SUBT

面试技巧

• 面试后你不应该做的五件事
• 即使你不打算换工作, 你每年也得去面试

面试其它

• 产品设计和系统设计面的区别(Product Design vs System Design)
• 45 分钟模拟面试(编程、系统设计)+职业发展建议
• 英国和美国IT公司面试的主要区别
• 拒了甲骨文(Oracle)的 Offer

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许多大型科技公司（如 FANG：Facebook/Meta、Apple、Netflix、Google）以及微软等，在发出工作邀请之前，通常会进行多轮面试。这些面试通常包括编程/Coding、系统设计/System Design和行为评估/Behaviour，以考察文化契合度。

我提供 45 分钟的模拟面试，帮助您准备编码和系统设计环节。作为曾在亚马逊（AWS，S3 Object Lambda）担任面试官的我，将通过真实的练习环节为您提供指导。在编码模拟面试中，您将解决一到两个编程问题；而在系统设计模拟面试中，您需要在白板上设计一个可扩展的产品。

此外，我还提供 45 分钟的聊天时间，可以讨论任何话题，包括职业发展和建议。

我目前定价 60 英镑一小时，会员价是 55 英镑，毕竟时间就是金钱。而这也大概和我的时薪差不多。

如果您有兴趣，请点击此处。

本人提供模拟面试（编程/系统设计）或/和 职业规划建议

PS：我发现 Buy Me a Coffee 这个创业点子很好，赞赏+集成了网上商店，很是方便，界面也很友好，感兴趣的可以通过这个链接来创建一个专属于你的页面，在为用户创作内容的同时也能很快捷的收到赞赏！

英文：45 Minute Mock Interview (Coding, System Design) + Career Development Advices

系统设计面试 System Design Interview

面试经历

• 记两次伦敦抖音面试经历(Tiktok)
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• 记Facebook的第一轮技术面试(伦敦脸书)
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软件工程师

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在面试流程（例如筛选）的早期阶段，一位 Google 招聘人员曾向我问过这个问题。

在C++中，当你使用std::map访问一个不存在的键时，行为取决于你是如何访问它的。

使用下标操作符 [] 访问时

如果键不存在，std::map 会默认插入一个该键的元素，并为其赋值为类型的默认值。比如，如果 map 的值类型是 int，那么它会插入该键并赋值为 0。

例子：

std::map<int, int> myMap;
int value = myMap[10]; // 如果键10不存在，会插入myMap[10] = 0

使用 at() 方法访问时

如果键不存在，at() 会抛出 std::out_of_range 异常。

例子：

std::map<int, int> myMap;
try {
    int value = myMap.at(10); // 如果键10不存在，会抛出异常
} catch (const std::out_of_range& e) {
    std::cout << "Key not found!" << std::endl;
}

使用 find() 方法

find() 方法不会修改 map，它返回一个迭代器。如果键不存在，它会返回 map.end()。

例子：

std::map<int, int> myMap;
auto it = myMap.find(10);
if (it == myMap.end()) {
    std::cout << "Key not found!" << std::endl;
} else {
    std::cout << "Value: " << it->second << std::endl;
}

C++ std::map 和 std::unordered_map的比较

std::unordered_map 处理不存在的键与 std::map 类似，但有一些差异，主要是因为它们内部的数据结构不同。

map 和 unordered_map 的区别：

• 顺序：std::map 是有序的（内部实现为平衡树），所以元素会按键的顺序排列。而 std::unordered_map 是无序的，使用哈希表存储元素，因此没有特定的顺序。
• 性能：std::unordered_map 通常有更快的平均访问时间（由于哈希结构，平均时间复杂度为 O(1)），而 std::map 的访问时间复杂度为 O(log n)，因为其内部实现为树结构。然而，如果发生大量哈希冲突，unordered_map 在最坏情况下的时间复杂度可能是 O(n)。

总的来说，std::unordered_map 和 std::map 在处理不存在的键时，对于 []、at() 和 find() 的行为相似，但它们在顺序和性能方面存在差异。

总结

• 使用 [] 访问时，如果键不存在，map 会插入一个新元素并赋予默认值。
• 使用 at() 访问时，如果键不存在，会抛出异常。
• 使用 find() 可以检查键是否存在，而不会修改 map。

英文：C++: Access a Non-existent Key in std::map or std::unordered_map

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“回溯 = DFS + 剪枝” 是一个对回溯算法简明且直观的描述。要理解这一点，我们可以先拆解这个等式中的几个关键概念。

深度优先搜索 (DFS)

DFS（Depth-First Search）是一种图或树的遍历算法，它从根节点开始，沿着一个分支深入到尽可能远的节点，直到达到叶子节点或无可拓展的节点，然后回溯到上一个节点继续搜索其他分支。这种搜索策略自然地适合解决需要遍历所有可能状态的问题，如组合、排列问题等。

剪枝/Pruning

剪枝（Pruning）是指在搜索过程中，提前排除不符合条件的分支，以减少计算量。剪枝的主要作用是在搜索的过程中，避免无谓的计算。通过某些条件判断，可以在尚未完全展开某些分支时就停止搜索，从而减少时间复杂度。例如，当我们知道一个分支肯定不会产生有效解时，可以提前终止该分支的搜索过程。

回溯算法/Backtracking

回溯算法可以看作是深度优先搜索DFS的一种特例或具体应用。它采用DFS的思想，在搜索的过程中尝试每一种可能的选择（通常是通过递归实现），并在发现某个选择不符合条件或已经无法产生有效解时，及时回退（即“回溯”），然后继续尝试其他选择。这种“试探—回溯”的过程就构成了回溯算法。

结合三者的理解

DFS 为回溯算法提供了基本的搜索框架，即从起点开始沿着一个分支深入探索；

剪枝 则是在DFS基础上增加的优化步骤，目的是减少无效状态的探索。

因此，“回溯 = DFS + 剪枝” 是对回溯算法的一种总结。它表明回溯算法不仅仅是简单的深度优先搜索，还通过剪枝来提升效率。剪枝使得回溯算法在解决很多问题时比单纯的DFS更加高效，尤其是在解空间很大的情况下，剪枝能够大幅减少计算量，从而使得问题求解变得可行。

例子：Alpha-beta 算法剪枝

Alpha-beta 剪枝可以看作是一种回溯算法，它通过剪枝技术增强了深度优先搜索算法。

alpha-beta-pruning

Alpha-beta 剪枝：这是用于减少博弈论中极小极大算法中评估节点数量的一种技术。

回溯算法：Alpha-beta 剪枝确实可以被视为回溯的一种形式，因为它系统地探索潜在解决方案（在本例中为游戏动作）并修剪保证不会影响最终决策的路径。

深度优先搜索 (DFS)：Alpha-beta 剪枝通常使用 DFS 对树结构进行操作，在回溯之前深入探索节点。

剪枝技术：Alpha-beta 剪枝的主要特征是“剪枝”部分，其中跳过不可能影响最终决策的树的分支。

英文：Backtracking Algorithm = Depth First Search + Pruning

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apache 服务器将访问请求记录在 /var/log/apache2 中，因此我们可以分析这个日志文件来找出最后的几个请求。

下面解析 apache2 服务器日志，并逐行打印请求。它基于 BASH 命令：tail 和 awk。

#!/bin/bash 

NUMBER_OF_REQUESTS=50
LOG_FILES_PREFIX=/var/log/apache2/access

tail -n $NUMBER_OF_REQUESTS $LOG_FILES_PREFIX* | awk -F'"' '
    # 确保 IP 地址、请求和用户代理字段存在
    $1 ~ /^[0-9]+\.[0-9]+\.[0-9]+\.[0-9]+/ && $2 ~ /^(GET|POST|HEAD|PUT|DELETE|OPTIONS|PATCH)/ && $6 != "" {
        split($1, part1, " ")
        ip = part1[1]
        split($2, request, " ")
        method = request[1]
        path = request[2]
        user_agent = $6
        print ip, path, user_agent
    }
'

示例输出（每行包含 IP 地址、URI/URL 和用户代理字符串）：

通过 IP、URL 和用户代理向 Apache2 发送的最后几个请求

有了它，我们可以集成到 BASH 脚本中，当 CPU 平均负载较高时发送电子邮件通知，以帮助我们了解导致峰值的原因。

英文：How to Get the Last Requests to Apache2 Server?

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