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《兵车行》竖排实验

群里闲聊起究竟生男好还是生女好,就想起了这首诗

兵车行——杜甫 车辚辚,马萧萧,行人弓箭各在腰。 耶娘妻子走相送,尘埃不见咸阳桥。 牵衣顿足拦道哭,哭声直上干云霄。 道旁过者问行人,行人但云点行频。 或从十五北防河,便至四十西营田。 去时里正与裹头,归来头白还戍边。 边庭流血成海水,武皇开边意未已。 君不闻,汉家山东二百州,千村万落生荆杞。 纵有健妇把锄犁,禾生陇亩无东西。 况复秦兵耐苦战,被驱不异犬与鸡。 长者虽有问,役夫敢申恨? 且如今年冬,未休关西卒。 县官急索租,租税从何出? 信知生男恶,反是生女好。 生女犹得嫁比邻,生男埋没随百草。 君不见,青海头,古来白骨无人收。 新鬼烦冤旧鬼哭,天阴雨湿声啾啾!

测试下 css 的文字竖排。

字体来自 fonts.css

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Re-index page on Google Search Console

Request indexing webpage with Google used to be fun and simple, now it's a tedious task especially when you have tons of old pages ready to be crawled yet Google is reluctant to move.

Here is a simple script to speed up the stacks of page you have click in order to submit multiple missing pages to Google.

Open your Google Search Console, click Coverage then open Discovered – currently not indexed

Now open your browser devtool, paste these into javascript console, hit them one by one.

  document.querySelector('div[data-disabled] table td span[title] span[title="Inspect URL"]').click()

  document.querySelector('span[data-event-action=request-indexing] span[jsslot] div span span').click()

  document.querySelector('span[data-event-action=pivot-to-report-main-view-indexing-section] a').click()

Until you met with the daily quota. Rinse and try this shit everyday.

Fuck Google.

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Letsencrypt 在老版本macOS Ubuntu 上修复TLS证书错误

一觉醒来,打开浏览器,各种连不上,调试了一下发现说lets encrypt 的 acme https证书错误

仿佛记得V站讨论过这个事,以为和自己无关,结果也中招了。DST Root CA X3 根证书在国庆前过期了。

老版本 Ubuntu 修复:

  sudo apt update
  sudo apt install ca-certificates

老版本 macOS 修复:

需要手动导入并信任新的 ISRG Root X1 根证书。来自https://letsencrypt.org/certificates/

保存下列为 1.pem

  -----BEGIN CERTIFICATE-----
  MIIFYDCCBEigAwIBAgIQQAF3ITfU6UK47naqPGQKtzANBgkqhkiG9w0BAQsFADA/
  MSQwIgYDVQQKExtEaWdpdGFsIFNpZ25hdHVyZSBUcnVzdCBDby4xFzAVBgNVBAMT
  DkRTVCBSb290IENBIFgzMB4XDTIxMDEyMDE5MTQwM1oXDTI0MDkzMDE4MTQwM1ow
  TzELMAkGA1UEBhMCVVMxKTAnBgNVBAoTIEludGVybmV0IFNlY3VyaXR5IFJlc2Vh
  cmNoIEdyb3VwMRUwEwYDVQQDEwxJU1JHIFJvb3QgWDEwggIiMA0GCSqGSIb3DQEB
  AQUAA4ICDwAwggIKAoICAQCt6CRz9BQ385ueK1coHIe+3LffOJCMbjzmV6B493XC
  ov71am72AE8o295ohmxEk7axY/0UEmu/H9LqMZshftEzPLpI9d1537O4/xLxIZpL
  wYqGcWlKZmZsj348cL+tKSIG8+TA5oCu4kuPt5l+lAOf00eXfJlII1PoOK5PCm+D
  LtFJV4yAdLbaL9A4jXsDcCEbdfIwPPqPrt3aY6vrFk/CjhFLfs8L6P+1dy70sntK
  4EwSJQxwjQMpoOFTJOwT2e4ZvxCzSow/iaNhUd6shweU9GNx7C7ib1uYgeGJXDR5
  bHbvO5BieebbpJovJsXQEOEO3tkQjhb7t/eo98flAgeYjzYIlefiN5YNNnWe+w5y
  sR2bvAP5SQXYgd0FtCrWQemsAXaVCg/Y39W9Eh81LygXbNKYwagJZHduRze6zqxZ
  Xmidf3LWicUGQSk+WT7dJvUkyRGnWqNMQB9GoZm1pzpRboY7nn1ypxIFeFntPlF4
  FQsDj43QLwWyPntKHEtzBRL8xurgUBN8Q5N0s8p0544fAQjQMNRbcTa0B7rBMDBc
  SLeCO5imfWCKoqMpgsy6vYMEG6KDA0Gh1gXxG8K28Kh8hjtGqEgqiNx2mna/H2ql
  PRmP6zjzZN7IKw0KKP/32+IVQtQi0Cdd4Xn+GOdwiK1O5tmLOsbdJ1Fu/7xk9TND
  TwIDAQABo4IBRjCCAUIwDwYDVR0TAQH/BAUwAwEB/zAOBgNVHQ8BAf8EBAMCAQYw
  SwYIKwYBBQUHAQEEPzA9MDsGCCsGAQUFBzAChi9odHRwOi8vYXBwcy5pZGVudHJ1
  c3QuY29tL3Jvb3RzL2RzdHJvb3RjYXgzLnA3YzAfBgNVHSMEGDAWgBTEp7Gkeyxx
  +tvhS5B1/8QVYIWJEDBUBgNVHSAETTBLMAgGBmeBDAECATA/BgsrBgEEAYLfEwEB
  ATAwMC4GCCsGAQUFBwIBFiJodHRwOi8vY3BzLnJvb3QteDEubGV0c2VuY3J5cHQu
  b3JnMDwGA1UdHwQ1MDMwMaAvoC2GK2h0dHA6Ly9jcmwuaWRlbnRydXN0LmNvbS9E
  U1RST09UQ0FYM0NSTC5jcmwwHQYDVR0OBBYEFHm0WeZ7tuXkAXOACIjIGlj26Ztu
  MA0GCSqGSIb3DQEBCwUAA4IBAQAKcwBslm7/DlLQrt2M51oGrS+o44+/yQoDFVDC
  5WxCu2+b9LRPwkSICHXM6webFGJueN7sJ7o5XPWioW5WlHAQU7G75K/QosMrAdSW
  9MUgNTP52GE24HGNtLi1qoJFlcDyqSMo59ahy2cI2qBDLKobkx/J3vWraV0T9VuG
  WCLKTVXkcGdtwlfFRjlBz4pYg1htmf5X6DYO8A4jqv2Il9DjXA6USbW1FzXSLr9O
  he8Y4IWS6wY7bCkjCWDcRQJMEhg76fsO3txE+FiYruq9RUWhiF1myv4Q6W+CyBFC
  Dfvp7OOGAN6dEOM4+qR9sdjoSYKEBpsr6GtPAQw4dy753ec5
  -----END CERTIFICATE-----

打开 keychain access,把这个 1.pem 拖入 system,双击打开,在 Trust 这个下拉,选择 信任。

因为浏览器没法用,所以搜索资料也麻烦。真是差点锁死。

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美国自来水 TDS 这么高?

看到个讲 Solar Roof 视频

他们家的 filtered tap water 测出来 TDS 为 358ppm

tap water 测出来 TDS 是 435 ppm,

说加州的市政供水很硬,有大量的钙、镁离子。都不敢直接拿来洗车,怕喷枪给表漆洗得坑坑洼洼;他们家太阳能光伏板很脏想冲也不敢,万一刮坏了不值。加州又是天天大太阳不下雨,还好他们家有两个大水桶接雨水,测出来TDS 20,刚好拿来冲屋顶。

这个说法令我很吃惊的。因为一直以来网上和一些老外都说中国自来水差什么的。美国水龙头打开直接喝。翻了一下,留学生论坛都说美国的自来水很硬,会掉头发什么的,看来 TDS 真的很高啊。

为啥网上会有「美国自来水水质很好水龙头打开直接喝」这个说法?翻了一些帖子,感觉应该是这样,老中过去留学、旅游的都是住旅店、公寓,其实一般楼栋那都统一装了净水装置。公园、学校、图书馆的直饮机其实也装了过滤装置的。所以看上去能「直接喝」而已。如果你自己装修楼,接市政供水,那么大家都是要装初滤,加 Pentair 大蓝瓶的。

国内自来水,我家 TDS 测出来是130-150左右。按照 WHO饮用水 的标准,属于口感极佳。

注:水的 1 mg/L 约等于 1 parts per million (ppm)

我也装了一套 RO 过滤的,TDS 测出来 5。娃哈哈桶装水测出来是 0。厉害!

网上还有个说法「美国直饮水标准为≤ 50mg/L,欧盟直饮水标准为≤ 70mg/L」,注意说的是「直饮水」,不是自来水。查了下,美国 EPA 对饮用水 TDS 其实没有强制要求,EPA有个二级饮用水非强制标准CFR143,推荐 TDS 小于 500 mg/L。这个推荐标准是不是定得太高了?作为对比,国标《生活饮用水卫生标准GB5749-2006》是 1000。拉垮!

最后说下,水质的评价有很多指标,我这里是不是唯 TDS 论了?是,也不是。如果都是过滤后的水,那么 TDS 这个指标是非常有代表性的。水里的杂质体积从大到小是 悬乎颗粒物 > 微生物 > 细菌病毒 > 离子。TDS测导电率,是离子的数量。如果体积最小的离子在过滤后都下降了,那么别的杂质其实也没剩多少了。所以这个指标对于「过滤水」来说是很有意义的。

pps 看到个轶事

在上世纪初,人们还不知道水污染与流行病的关系,也没有可靠的自来水厂,加州曾经爆发过大规模的流行病,当时人们发现很多华人聚集区发病率显著低于其他人口,最初以为是华人有某些特殊的抗病能力(就如同印第安人缺少抗感冒病毒的能力,本文作者引申),后来才发现是因为劳工中普遍保持着烧开水喝的习惯,避免了流行病在华人间的传播。然后才开始了大规模建设净水厂,通过去除悬浮颗粒及胶体,再进行消毒,有效灭活细菌,从而控制了水介质病原菌的传播,带来了水处理行业的发展(本段内容依据自加州大学伯克利分校Nelson教授的课堂讲述,本文作者根据其大意进行概括)。

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TiDB 的日期比较和 MySQL 不兼容

MySQL的

  > select VERSION()
  +-----------+
  | VERSION() |
  +-----------+
  | 8.0.15-6  |
  +-----------+


  > select NOW() > '';
  +------------+
  | NOW() > '' |
  +------------+
  | 1          |
  +------------+

  > show warnings;
  +---------+------+----------------------------------------+
  | Level   | Code | Message                                |
  +---------+------+----------------------------------------+
  | Warning | 1292 | Truncated incorrect datetime value: '' |
  +---------+------+----------------------------------------+

TiDB:

  > select VERSION()
  +--------------------+
  | VERSION()          |
  +--------------------+
  | 5.7.25-TiDB-v5.1.0 |
  +--------------------+
  1 row in set

  > select NOW() > '';
  +------------+
  | NOW() > '' |
  +------------+
  | <null>     |
  +------------+

  > show warnings;
  +---------+------+------------------------------+
  | Level   | Code | Message                      |
  +---------+------+------------------------------+
  | Warning | 1292 | Incorrect datetime value: '' |
  +---------+------+------------------------------+
  1 row in set

记录一下 相关 issue

btw 顺便吐槽一下,

json_extract('{"a": null}', '$.a') 返回的值是 CAST('null' AS JSON)

注意区分 json_extract('{"a": null}', '$.b') IS NULL

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shell script to graceful restart gunicorn with source code reloading

I always thought restart gnicorn is as easy as kill -HUP <pid>, but there are two pitfalls:

First of all the code might be loaded in master process then fork'ed into workers, so the HUP signal won't reload the source code, only gunicorn config is updated.

Then there might be some bugs and your new code won't boot correctly, the worker will quit and drags down the master process along with it.

I discovered a new trick from github issues that can spawn new worker first, check if new code loads correctly then restart the whole rack.

According to the docs you need to send several signals and blah blah, the author tried to explain in great detail of how it works rather than providing a simple option to do so.

So I wrote a shell script to do that instead.

  #!/bin/bash

  oldpid=$(<./deploy/gunicorn.pid)
  # forget the old kill -HUP 
  kill -USR2 $oldpid
  sleep 1
  timeout=5
  while [[ $timeout -gt 0 ]]; do
    newpid=$(<./deploy/gunicorn.pid.2) && kill -0 $newpid
    if [[ $? -eq 0 ]]; then
      break
    else
      sleep 0.5
      (( timeout-- ))
    fi
  done;

  # shutdown old
  echo "success. newpid=$newpid"
  kill -WINCH $oldpid
  sleep 1
  kill -TERM $oldpid

The script will check for new master pid to be alive then kill the old master in a maximium timeout of 5 seconds.

It works perfectly to replace the simple HUP signal as intended.

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macOS 设置 TCP 握手连接超时,提升浏览器在糟糕网络下的访问体验

多年的疑惑今天居然被偶然解开了。

由于墙内糟糕的网络环境,而且ISP甚至wifi内还有墙中墙,所以很多域名是打不开的。

每次看浏览器在傻乎乎的转菊花,就觉得浪费时间。

  sudo sysctl  net.inet.tcp.keepinit=3000

这一条指令可以直接设置 macOS 的 TCP Keepalive 心跳包初始化时间设置为3000毫秒。

net.inet.tcp.keepinit默认值是 75000 ,单位是毫秒。注意 Linux 下没这设置,而且单位是 秒

这句话学究式的解释可以通过 man 4 tcp 得到,摘录几条:

TCP_CONNECTIONTIMEOUT The TCP_CONNECTIONTIMEOUT option allows to specify the timeout, in seconds, for new, non established TCP connections. This option can be useful for both active and passive TCP connections. The default value is specified by the MIB variable net.inet.tcp.keepinit.
tcp.keepinit Timeout, in milliseconds, for new, non-established TCP connections.

换句话说,就是 TCP 第一个 syn 包最多给3秒等待。超过3秒就拉倒,直接报 ERR_CONNECTION_TIMED_OUT 完事。

我觉得,如果一个域名和TCP端口3秒钟内无法完成握手,就别执着了。你再干等75秒也不可能连上。这个值只会影响初始连接的超时,一旦连上了怎么idle都不影响,所以不会影响游戏的tcp或者websocket的长连接。也不影响udp。

2021-07-06 补充:

重启保持有效:

  echo net.inet.tcp.keepinit=3000 | sudo tee -a /etc/sysctl.conf

2021-09-21 补充:

新版macOS 把 /etc/sysctl.conf 这文件给换位置了。应该是

  "/Users/Shared/Relocated Items/Configuration/private/etc/sysctl.conf"

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MySQL on duplicate key in SQLAlchemy

A simple function to upsert something atomically into MySQL

  def upsert(val1, val2, **kwargs):
      """upsert val1-val2 pair into mysql and return the pk"""
      from sqlalchemy.dialects.mysql import insert
      from sqlalchemy.sql.expression import func

      # this val1-val2 pair should have UNIQUE KEY constraint in MySQL table.
      stmt = insert(MyModel.__table__).values(col1=val1, col2=val2)
      if kwargs:
          stmt = stmt.on_duplicate_key_update(kwargs)
      else:
          # get lastrowid https://stackoverflow.com/a/29722203/41948
          stmt = stmt.on_duplicate_key_update(id=func.LAST_INSERT_ID(MyModel.id))
      # inserted_primary_key (dbapi, return 0 when only insert) or lastrowid (mysql)
      pk = db.session().execute(stmt).lastrowid
      if not pk:
          pk = MyModel.query.options(load_only('id')).filter_by(
              col1=val1, col2=val2
          ).first().id
      return pk

Writing complex SQL is hard, sqlalchemy makes it harder. Prefer other ORMs in Python.

I really hate fighting the infamous sqlalchemy API. Everything wrong about it can be shown in this one-liner:

  from sqlalchemy.orm import Load, load_only, joinedload

You have the three styles of CamelCase, under_score, and concatfunctionnames fucked up together. Bad and leaky abstraction.

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古墓丽影9(Tomb Raider 2013)治3D眩晕必备FOV补丁+禁镜头晃动

断断续续把古墓丽影9打完了。这款2013年的游戏放在今天看也很不错。

唯一的巨大问题就是3D头晕。网上找了一些办法。

禁止镜头晃动

虽然故事和镜头都很好,但是这晃动太烦人了,很容易头晕。值得庆幸的是 PC 平台可以彻底根治这问题。下载 Yamatai Patch。按图修改

增大 FOV

这是多年的经验。头晕的主要问题就是视野太窄。

去下载 Cheat Engine 安装并打开,然后下载内存修改表,按图修改。

以上修改都需要有管理员权限并且保证游戏正在进行中。顺便说下 Yamatai patch 还可以治好 Lara Croft 胸部发育不良的毛病。好顶赞!

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行车记录仪视频ffmpeg合并转录存档,跳过重复的漏秒

手上有几个行车记录仪

  • VOSONIC 勤宇V10,也叫群华 路不平,用的 联咏 Novatek NT96550BG 的芯片,1080p
  • BLACKVIEW 凌度A12,采用 安霸(Ambarella) A12 方案,2k
  • PAPAGO 趴趴狗,GoSafe 560WiFi,采用 NT96670 芯片+IMX415的 sony CMOS,4k

特点是每5分钟切割成一个单独的文件,为了防止每两个视频之间漏秒,所以会额外重复写入1秒的内容

现在想把一段时间的视频合并成一个存档,并且要跳过那些额外的1秒,上 ffmpeg。

首先前摇,生成需要合并的视频文件路径列表

ls -fd1 /Volumes/SD_CARD/DCIM/xxxxx/*

的结果写成如下格式:

  file 'input1.mov'
  inpoint 10
  outpoint 300
  file 'input2.mov'
  # comment
  outpoint 300 
  file 'input3.mov'
  outpoint 300
  ... 
  file 'inputN.mov'
  outpoint 300

inpoint 10 就是从10秒开始算,outpoint 300 就是到300秒结束。保存上面的为 1.txt

然后念 ffmpeg 咒语

ffmpeg -hwaccel cuda -hwaccel_output_format cuda -safe 0 -r 48 -f concat -i 1.txt -an -vf "select=concatdec_select,scale_cuda=w=1280:h=720:interp_algo=lanczos,setpts=0.125*PTS" -c:v h264_nvenc -preset:v p7 -profile:v high -tune:v hq -cq:v 19 -qmax 22 -b:v 0 -maxrate 8M -rc vbr out.mp4

逐个解释下:

  • -hwaccel cuda 用nVIDIA的 H.264 解码器硬件加速解码行车记录仪的原始 .MOV 文件。如果没显卡有 Intel 处理器可以 把 cuda 换成 qsv 也有加速效果。也可以换成 cuvid 但是速度更慢
  • -hwaccel_output_format cuda 生成 out.mp4 的时候也采用 nVIDIA 显卡H.264编码器加速。这里如果和上面都是 cuda 那么直接显存对拷,避免了内存和 PCI 拷贝速率瓶颈。
  • -safe 0 允许读写外部文件
  • -r 48 和后面的 setpts=0.125*PTS 一起,把帧率提高到 48fps ,把回放速度提高 8倍。方便存档。不需要的可以去掉
  • -f concatselect=concatdec_select 就是通过前摇的 1.txt 指定合并哪些文件(并且去掉时间起止点之外的)
  • -an 丢掉音轨。如果保留的话应该是 -v:a copy
  • -vf 后面指定一系列巨复杂的ffmpeg滤镜操作。
  • scale_cuda=w=1280:h=720:interp_algo=lanczos,用显卡 CUDA 操作缩放操作。lanczos是一种 downsampling 算法让画面更加平滑。如果你自己编译的还可以把 scale_cuda 换成 scale_npp 进一步提速。
  • 如果没有独显换成软缩放 -vf "select=concatdec_select,scale=1280x720,setsar=1,setpts=0.125*PTS" -sws_flags lanczos
  • -c:v h264_nvenc 视频压缩引擎:nVIDIA 的 H.264 编码器。如果没有独显可以改成 libx264
  • -preset:v p7 这里代替之前的 slow fast 等选项。参考 HEVC Preset Migration
  • -profile:v high 如果你要兼容初代 iPad 等古董设备就只能用 main
  • -tune:v hq 面向画质优化(而不是码率或者延时)
  • -cq:v 19 画质非常接近无损的。但是体积也变大。一般22中等配置不能再大了。H.265 可以设置成 26。如果是 libx264 改成 -crf 19 指定
  • -qmax 22 上面的值最大为 22
  • -b:v 0 取消码率指定
  • -maxrate 8M 最高码率 8Mbps
  • -rc vbr 可变码率。注意 vbr_hq 之类的已经不在支持了。

还有一些坑点:

  • 2k@60fps的分辨率需要指定 -level 51。因为默认的 H.264 级别太低frame size支持不了。。。
  • 如果不缩放原始尺寸压制,很有可能会出错 No decoder surfaces left. Error while decoding stream #0:0: Invalid data found when processing input。这是 ffmpeg 4.1 以后的 bug 解决方案是 -extra_hw_frames 2 或者更大。但是 CUDA 最多支持32所以估计会报错,就只能 CPU 负责解码 GPU 负责编码。
  • 压制的时候发现 TF 卡或者是读卡器20M/s是瓶颈。拷到本地发现 GPU decoder 是100%,encoder只有30%左右。
  • 2k分辨率20Mbps码率30fps的原始视频占用体积太大,1080p 16Mbps码率效果比 720p 8Mbps好不了多少。最后选择的是8M码率。在超快移动的时候有色块,其他堵车的时候画质很高。识别车牌几乎不受影响

总的来说,ffmpeg 真是操作糟糕而功能强大的工具的典型。以上参数为东拼西凑撞大运偶得,如有不对敬请指正。

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Win10 自动设置开机锁屏壁纸

Win10启动后,锁屏界面有一些每天更新的漂亮的墙纸,但是每个用户进去却只能看到默认的墙纸,不能自动切换。很是遗憾,于是搞了一段小脚本弥补。

找个地方比如桌面,右键新建一个 est_win10_auto_wallpaper.bat

  @if (@X)==(@Y) @end /* JScript comment
  @echo off

  cscript //E:JScript %~n0.bat

  exit /b %errorlevel%
  */

  var oShell = new ActiveXObject("WScript.Shell") ;
  var oFSO = new ActiveXObject("Scripting.FileSystemObject");

  var sWinDir = oFSO.GetSpecialFolder(0);
  var sPath = oShell.ExpandEnvironmentStrings('%LOCALAPPDATA%\\Packages\\Microsoft.Windows.ContentDeliveryManager_cw5n1h2txyewy\\LocalState\\Assets\\')

  var oFolderEnum = new Enumerator(oFSO.GetFolder(sPath).Files);
  var aFiles = []
  for (;!oFolderEnum.atEnd();oFolderEnum.moveNext()) {
      // var item = oFolderEnum.item()
      aFiles.push(oFolderEnum.item())
  }
  var aFiles2 = aFiles.sort(function(x,y){return new Date(y.DateLastAccessed).getTime() - new Date(x.DateLastAccessed).getTime()}).slice(3)
  var sWallpaper;
  // for (var i=0;i<aFiles2.length;i++){
  for (var i in aFiles2){
      // WScript.Echo('check ' + aFiles2[i].name + ' size: ' + aFiles2[i].size);
      if(aFiles2[i].size > 500000){  // guess > 500KB is good wallpaper
          sWallpaper = aFiles2[i].path
          break;
      }    
  }
  if(sWallpaper){
      // or fso.GetStandardStream(1) for stdout, 2 for stderr
      // WScript.Echo('set to ' + sWallpaper);
      oShell.RegWrite("HKCU\\Control Panel\\Desktop\\Wallpaper", sWallpaper);
      oShell.Run("%windir%\\System32\\RUNDLL32.EXE user32.dll,UpdatePerUserSystemParameters 1, True");
  }

Win+R输入 shell:startup 回车,把刚才的 est_win10_auto_wallpaper.bat 在这里创建一个快捷方式

解释下为啥要在 shell:startup 里创建快捷方式而不是直接放 .bat 。因为快捷方式可以设置当前运行目录,这样代码里的 %~n0 才能生效。懒得查询完整路径如何写了。。

然后这段代码其实用了一个比较高级的 .js .bat 混合格式。因为 Windows Smart Screen 会拦截 WScript 的直接执行,认为特别危险。但是如果你在 cmd 里执行系统就觉得很安全。。。。嗯。。

吐槽1: 开始 → 启动 菜单都不见了。。。

吐槽2:好久没写 WScript 了感觉都忘完了。vbs 是肯定不会的了。JScript 居然是 ESMAScript3。好多现代写法都不支持。

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Mac 命令行终端里获得视频文件的长度

记录一下,Mac OS X 10.6.8 或更高版本:

  mdls -name kMDItemDurationSeconds -name kMDItemFSName  1.mp4

这命令有一个很神经病的一点,同一个 .mp4 文件,获取只读的 TF 卡上的就没法获得视频长度,复制到可以读写的本地硬盘上就可以读出来。

或者在 Finder 里新建一个叫 Movies 的文件夹,把视频文件放进去,然后列表展示,表头右键,就可以选择显示长度。。

同理,建立一个叫 Pictures 的文件夹,可以列表展示图片尺寸。。

来自 superuser 。真是神一般的设定。

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FastAPI/Starlette+Requests实现反向代理

因为某些拉垮的业务需要,不得不在代码里去反向代理别的 HTTP API

一般格式如下:

  @app.get('/other/{other_path:path}')
  @app.post('/other/{other_path:path}')
  async def other_api(other_path: str, req: Request):
      """透传 API"""
      host = 'http://example.intranet'
      url = '{}/other/{}'.format(host, other_path)
      body = bytes(await req.body()) or None
      r = requests.request(
          req.method, url,
          headers={
              'Cookie': req.headers.get('cookie') or '',
              'Content-Type': req.headers.get('Content-Type')},
          params=req.query_params, data=body, stream=True,
          allow_redirects=False)

      h = dict(r.headers)
      h.pop('Content-Length', None)
      return StreamingResponse(r.raw, headers=h, status_code=r.status_code)

解释一下为啥要这么写:

  1. 采用 stream=True + StreamingResponse,防止上游给你返回一个GB体量的文件把 FastAPI 进程内存撑爆
  2. 只摘取浏览器的 Cookie + Content-Type 两个头。别的不给上游。
  3. 要去掉返回的 Content-Length 头。因为 StreamingResponse 会自己定义返回长度。

这样写基本能跑起来了,但是有2个问题:

  1. 如果上游返回一个 302/303/307 的跳转,那么很有可能把内网的跳转网址直接返回给浏览器了。因为 HTTP/1.1 的标准 RFC2616 强制规定,Location 的值必须是一个绝对网址。所以这个时候就冒犯一下这个规定,强行截断:
        loc = h.pop('Location', '')
        if loc.startswith(host):
            h['Location'] = loc[len(host):]
    

注意这里不要用 .lstrip() 。这方法和你想象的完全不是一回事。它是基于单个字符的挨个替换而不是整个字符串。
2. 实测这种在业务代码实现的「软」反向代理性能堪忧。上游4s左右的整个页面加载时间,反向代理之后就变成了 120s 左右。盲猜是 StreamingResponse 是一个字节一个字节去遍历迭代器?实测并不是。主要的锅还是 Requests.raw 是按照 chunked 一段一段返回的。最好还是准备个 4KB 的 buffer,提高性能。解决方案是把 r.raw 改成 r.raw.stream(4096000) 性能一下就高了。注意这里不要用官方文档提供的 .iter_contents() 或者 .iter_lines() 这两者又会自作聪明的去解析文本编码或者换行符,降低了性能。

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OpenWRT 实现 Cloudflare 动态域名 dynamic DNS

首先得有公网 IP (废话),然后你得 OpenWRT 路由器桥接直拨。

这个方法的核心是通过 ifstatus wan | jsonfilter -e '@["ipv4-address"][0].address' 命令得到本机 WAN 的公网 IP。

根据官方的说明

  1. 创建 API Token 。权限选 All Zones,得到 TOKEN
  2. 验证 API 是否 ok
    curl - X GET "https://api.cloudflare.com/client/v4/user/tokens/verify" \
    -H "Authorization: Bearer TOKEN" \
    -H "Content-Type:application/json"
  3. 获取 :zone_identifier。找那个长得像 ID 的
    curl - X GET "https://api.cloudflare.com/client/v4/zones"\
    -H "Authorization: Bearer TOKEN" \
    -H "Content-Type:application/json"
  4. 因为脑残的 RESTful 风格 API 无法实现 upsert,先创建个DNS。得到 :identifier
    curl -svk -X POST "https://api.cloudflare.com/client/v4/zones/:zone_identifier/dns_records"\
    -H "Authorization: Bearer TOKEN" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{"type":"A","name":"my_ddns.est.im","content":"'$(ifstatus wan | jsonfilter -e '@["ipv4-address"][0].address')'","ttl":600,"proxied":false}'
  5. 日常更新 DNS
    curl -svk -X PUT "https://api.cloudflare.com/client/v4/zones/:zone_identifier/dns_records/:identifier" \
    -H "Authorization: Bearer TOKEN" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{"type":"A","name":"my_ddns.est.im","content":"'$(ifstatus wan | jsonfilter -e '@["ipv4-address"][0].address')'","ttl":600,"proxied":false}'

感觉挺麻烦。而且没法 API 网关自动把调用者的 IP 设为 A 记录。但是聊胜于无吧。高版本的 OpenWRT /usr/lib/ddns/services
直接支持 Cloudflare 了不用这么麻烦了。

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nsq-py, pynsq, gnsq compared

nsq is a lightweight message queue like Kafka/RabbitMQ/RocketMQ/RedisQueue/Celery.

For python bindings there ware three libraries out there:

  • pynsq: the official build, but requires tornado
  • gnsq: the gevent only consumer/publisher, might have race condition in state machine. Don't use.
  • nsq-py: select() based, but compatible with gevent/tornado/threading+select.

So far nsq-py looks reall promising because it's compatible with more options with concurrency, but when I used it with massive TCP connections to nsqd, gevent threw "ValueError: filedescriptor out of range in select()" error.

Upon further investigation, it was a select(2) limitation. The kernel will limit max tcp fileno 1024.

See CPython source of selectmodule.c:

      if (!_PyIsSelectable_fd(v)) {
          PyErr_SetString(PyExc_ValueError,
                      "filedescriptor out of range in select()");
          goto finally;
      }

And _PyIsSelectable_fd is defined as

  #define _PyIsSelectable_fd(FD) ((unsigned int)(FD) < (unsigned int)FD_SETSIZE)

And the const FD_SETSIZE is described at man page:

The Linux kernel imposes no fixed limit, but the glibc implementation makes fd_set a fixed- size type, with FD_SETSIZE defined as 1024, and the FD_*() macros operating according to that limit. To monitor file descriptors greater than 1023, use poll(2) or epoll(7) instead.

Lessons I learned today: don't use libraries based on select.select() if you have too many connections. Even with Gevent's monkey patch, select() wont block on each eventlet, but still it will not allow fileno greater or equal to 1024. Sad.

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人和动物有什么区别

上下班通勤极度无聊,就趁着罗胖的10元优惠券买了 学而时嘻之 博主开设的 199元的 精英日课。之前一直讨厌这个名字,但是很喜欢 学而时嘻之 geekonomics10000 这个博客,就买了当付费 podcast 了。听第二课就讲了《未来简史2:我有意识,它有吗》,就提到了本篇的问题:

人和动物的区别是什么?

马克思认为是使用工具。很多人不认同,觉得这纯粹是为了引出劳动论,其二的确很多动物也会用工具。

《Homo Deus 未来简史》的作者 尤瓦尔·赫拉利 说,人和动物的区别区别是意识。但动物也是有意识的,甚至自我意识。比如鹦鹉会照镜子,认出自己,并且梳妆脸上的异物。和人相处的宠物很明显有情绪表达。

我认为,人类是地球上第一个进化出来能远程攻击的动物,而且是大规模群体协作那种,脱离了近身肉搏的低级趣味。如果你玩 RTS 就知道,远程兵种出现的意义是多么牛逼。

远程攻击带来上肢的解放,还有一个巨大的副作用,那就是极大的锻炼了大脑预判能力。这里就牵扯到点燃智力的一个关键,那就是 因果关系 [1]。因为抛射物有弹道飞行时间,水有折射,这个时候就需要智人对周围很系统的分辨能力和归因能力。比如有个youtuber给一只鹦鹉设置了一个机关,需要按顺序解开三个锁才能吃到食物。鹦鹉看上去是没能掌握这个因果关系。因果关系是智慧生物意识想象的最神奇产物,甚至中世纪的人们都觉得上帝必须有个「第一推动力」才能让这个世界运行。直到最后的炼金术士 牛爵爷 通过第一定律结束了这个误解并正确树立了自然哲学的基本法则。

这个归因能力锻炼到极致,就形成了 人和动物最彻底的区别——能按自己的意志有意识使用 火 这种工具。有个笑话就是,即便人类发展到今天,用核电站供能也基本是烧开水。所以我觉得 人 和动物从一个微小的区别,就是远程投掷,发展出了和普通动物巨大不同的智慧生命的必备标志——掌控物质的第四种形态,等离子体。

以上是我的一家之言。欢迎大家批判。去年我还写了对一些重要问题的回答

[1]: 可以看下两篇论文,Causal Cognition, Force Dynamics and Early Hunting Technologies, Tracking the evolution of causal cognition in humans。

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javascript 一句话算农历

同步发帖在 v2ex

今天发现 Intl 这个 ECMAscript 内置对象,可以一句话算农历。

  new Date().toLocaleString('zh-CN-u-ca-chinese').replace(/(\d+)\s*?年/, (_,y)=>"甲乙丙丁戊己庚辛壬癸".charAt((y-4)%10) + "子丑寅卯辰巳午未申酉戌亥".charAt((y-4)%12))

算农历最麻烦就是跨年。这个 API 处理得还挺好的。比如2020年1月的除夕夜+春节

  new Date(2020, 0, 24).toLocaleString('zh-CN-u-ca-chinese').replace(/(\d+)年 /, (_,y)=>"甲乙丙丁戊己庚辛壬癸".charAt((y-4)%10) + "子丑寅卯辰巳午未申酉戌亥".charAt((y-4)%12))
  乙亥腊月30 上午12:00:00
  new Date(2020, 0, 25).toLocaleString('zh-CN-u-ca-chinese').replace(/(\d+)年 /, (_,y)=>"甲乙丙丁戊己庚辛壬癸".charAt((y-4)%10) + "子丑寅卯辰巳午未申酉戌亥".charAt((y-4)%12))
  庚子正月1 上午12:00:00

连 腊月 正月 都能显示。还是挺 6 的。浏览器支持的话 Edge, Chrome 都可以,Firefox 和 Safari 的 ICU 版本太老需要微调一下。

23:39更新:网友 sarvatathagata 发现了个如下更简单的方法。不过这个方法无法地道的显示 腊月、正月。

  new Date().toLocaleString('ja-JP-u-ca-chinese')

稍微解释下 zh-Hans-CN-u-ca-chinese 是什么意思。这个叫 locale 也叫 language tag。
zh-Hans 是一门语言,简体中文。CN 表示在大陆地区用的。 -u-key1-value1-key2-value2... 表示打开 Unicode extension 模式,-ca 表示 calendar 日历,-chinese 表示农历。

如果把 -chinese 改成 -roc 还可以得到今年是民国109年。奇怪的姿势又增加了。

还有一个额外的参数,如 .toLocaleString(locale_id, options) 里面 options 可以细化

另外就是奇怪的数字变形方法:

  new Number(1234567890).toLocaleString('zh-Hans-CN-u-nu-hanidec')
  "一,二三四,五六七,八九〇"
  new Number(1234567890).toLocaleString('zh-Hans-CN-u-nu-fullwide')
  "1,234,567,890"
  new Number(1234567890).toLocaleString('zh-Hans-CN-u-nu-mathbold')
  "𝟏,𝟐𝟑𝟒,𝟓𝟔𝟕,𝟖𝟗𝟎"
  new Number(1234567890).toLocaleString('zh-Hans-CN-u-nu-mathdbl')
  "𝟙,𝟚𝟛𝟜,𝟝𝟞𝟟,𝟠𝟡𝟘"
  new Number(1234567890).toLocaleString('zh-Hans-CN-u-nu-mathmono')
  "𝟷,𝟸𝟹𝟺,𝟻𝟼𝟽,𝟾𝟿𝟶"
  new Number(1234567890).toLocaleString('zh-Hans-CN-u-nu-mathsanb')
  "𝟭,𝟮𝟯𝟰,𝟱𝟲𝟳,𝟴𝟵𝟬"
  new Number(1234567890).toLocaleString('zh-Hans-CN-u-nu-mathsans')
  "𝟣,𝟤𝟥𝟦,𝟧𝟨𝟩,𝟪𝟫𝟢"

还有获取相对时间(XX分钟前)、科学记数法、货币、地区的别名等奇奇怪怪的东西。

Intl 是 ECMAScript i18n API(ECMA-402)的一部分。在ES5.1+语言的运行时嵌入了一个阉割版的 ICU 库。为什么是阉割版呢?比如 ICU 库是 Unicode CLDR 规范的一种实现,比如 zh里可以发现不仅可以直接查到年(枚举60遍!),还可以查到生肖(js 里 {year: "zodiacs"}就不行),甚至节气(solarTerms)都包含了!js 里的 year 阉割得只有两种:numeric2-digit。可以看 v8 源码里的BuildPatternItems 怎么实现的。

值得注意的是,ICU 居然收录了日本天皇从大化 (645–650) 开始到现在 令和 年号。不公平啊。我大中华应该从西周的共和元年,公元前841年开始把年号都给补上啊混蛋!

还有就是货币大写 零壹贰叁肆伍陆柒捌玖拾 谁去给 ICU 提 issue 加上啊。

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China's AI Dominance Does Not Depend On Math

There was a not-so-interesting article on reddit that says China's Race For AI Dominance Depends On Math

The arguments looks flawed in several ways.

First of all, yes Chinese students do performs well in math, but only in one narrow specific branch of math: alrithmetics. Once they graduate into college, most Chinese suck at Advanced Math (高数), as described in this story

很久很久以前,在拉格朗日(Lagrange)照耀下,有几座城:分别是常微分方城(程)和偏微分方城(程)这两座兄弟城,还有数理方城(程)、随机过城(程)。从这几座城里流出了几条溪,比较著名的有:柯溪(Cauchy)、数学分溪、泛函分溪、回归分溪、时序分溪等。其中某几条溪和支流汇聚在一起,形成了解析几河、微分几河、黎曼几河三条大河。
河岸边长了一种树,叫 高数,上面挂了很多人。

Secondly, even the most advanced AI requires, astonishingly, rudimentary Math, the most Math-y part of AI are Statistics, Probability and Linear Algebra, e.g. matrics. You don't need a Math PhD to grind some ML or DL stuff.

Next for AI in real life, a really big part is the domain insight plus the engineering skills, how something works in theory is one thing and how to scale a model to millions of users and create profits for business is totally different, and way more challenging for many AI scientists.

Lastly, in my opinion, the secret of China's AI dominance relies on data.

One of the Chinese auto-driving startups, WeRide, published a 2019 research, they compared the hundres of driving data between Sillicon Valley and Guangzhou, in which they found:

  1. For every mile, there was a similar number of vehicles in both places, but 4x to 5x times the pedestrians and bikes.
  2. Line cutting and lane switching is 5 times more often in Guangzhou
  3. There was 60x occurances of bikes riding in the wrong direction each mile.

The massive, unregulated, aggregated, labled-by-hand and privacy invasive data is the coal to this AI revolution, mathematics is just the STEAM engine. (pun intended)

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Covid-19 一些基本常识

  1. 检测 Covid-19 有几种手段:
  • 症状。比如发烧,呼吸困难,血氧浓度低
  • 影像。比如胸部 CT
  • 抗体。IgG/IgM。耗时短。比如15分钟。但是正确率 75%
  • 核酸。用 PCR 。耗时长,需要 BSL 高等级生物实验室。正确率 >90%

其中抗体检测主要是用来区分你得的是普通流感还是 Covid-19。并不能直接检测出 SARS-CoV-2。

而且:

  • 检测出抗体,(小概率)不一定是 SARS-CoV-2 导致的。
  • 没检测出抗体,也可能代表你
    - 免疫系统还没反应过来。病毒还在悄悄感染。
    - 免疫球蛋白 IgG/IgM 已经不顶用了。免疫系统被摧毁了,或者要开始细胞因子风暴了。
    - 也可能代表你的鼻腔 swab 没挖对。
    - 拭子挖对了但是未达到能显色的剂量。
    - 也可能代表病毒已经从上呼吸道转移到肺部、消化系统,甚至肛门了
  • 检测出核酸:
    - 90%肯能性 SARS-CoV-2 病毒 RNA 存在。但是
    - 存在不代表病毒一定存活
    - 即使病毒少量存活,也不代表一定有传染性

根据这几点,就会明白为啥有的媒体说中国15分钟快速试剂盒「80%测不准」。为啥出院标准必须是核酸检测,间隔24小时两次。

  1. 口罩
  • 口罩的熔喷层阻挡微粒不是通过孔径大小,而是通过静电吸附。
  • n95 过滤效果也是有最差表现区间的:
    Collection Efficiency Curve
  • n95 评级的标准是通过 300nm 大小的颗粒,的确无法直接挡住 60nm-140nm 的冠状病毒 (SARS-CoV-2)。但是病毒不是直接漂浮在空气中,而是通过小水珠、气溶胶之类的更大的颗粒依附传播的。
  • 即便 95% 的效率不能完全过滤掉病毒,但是病毒数量多少对于人体免疫系统也很关键。少量的病毒可能只会带来轻微症状。
  • 有人说口罩并不能挡住病毒,而且佩戴不正确没用。如果口罩不能档病毒那么医护人员戴这个干嘛?初次戴不正确你多学多练啊。
  • 感觉一个地区的医疗体系被病人 DDoS 跨,和一个身体免疫系统被大量病毒 DDoS 跨是同一个道理。
  1. 疾控
  • 肺炎分为医院传播(HAT)和社区传播(CAT)。
  • 很多报告证明这次 Covid-19 肺炎至少有有 40% 的确诊病例是医院传播的。
  • 根据这个数字,思考一下什么情况下在家隔离,什么情况下集中隔离,什么情况下去医院。
  • 隐形携带者(asymptomatic) 不一定会传染别人。可能携带的是死的,或者少量的,或者传染性很弱的病毒。
  • 既然没症状,非得计入确诊病例数目,就只是一种政治正确。别人没病,自我隔离观察下就好
  1. 我的一些认识
  • 我觉得病毒或者细菌是否人传人,一个重要标志就是是否感染呼吸系统。因为病毒和细菌本身不会跑路,它们一定是有载体才会传播。

声明:上面的东西不是医学建议,数字和事实可能有出入。请自行鉴别。

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为什么会有数学家反对对无穷集合使用排中律?

因为现在 zhihu 要绑手机才能回答,所以还是写自己 blog 上吧。

对「为什么会有数学家反对对无穷集合使用排中律 」这个问题,我有一个胡思乱想的回答:

房间里的小明如果不是男生,那么他一定是女生。

其实也不一定。小明是个物品。

我觉得人类智慧的最大秘密就是 否定。否定一定要当心使用。常见的否定是限定在「同类别」的事物中。

但是由于自然语言的结构性缺陷,一些否定就成了谬论。

比如,如果你批评国家政策,就是不爱国。

喜爱的反面是憎恨?其实喜爱的反面是漠不关心。

The opposite of love is not hate but apathy。

所谓 those who are heartless, once cared too much

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语音编程 设想

HN头条 上看到有人说用语音识别 写代码。

现在是疫情在家上班期间,感觉还是可以试试。毕竟公共办公环境搞这个不太现实,怕打扰别人用 TNT 了。也怕自己被打扰。23333

想起了 13 年前就有大神尝试用 Vista 自带的语音识别在 notepad 写 perl。。。

https://www.youtube.com/watch?v=MzJ0CytAsec

不过这篇帖子想说的不是这个 语音编程(voice assisted programming),我想说的是 可编程语音 (programmable speech)

现在市面上有很多「智障音响」比如 Alexa、小爱,手机上都可以直接说 ok boomer,但是我设想的 可编程音响 的使用场景是这样的:

  1. 离线wakup word + 离线识别。数据隐私值得付费
  2. 比如我开始计数,让音响听到3的倍数发音说 Fizz,听到5的倍数说 Buzz,听到同时为3和5的倍数说 Fizzbuzz
  3. 比如让音响听对话,当我们谈论某些话题的时候发出提醒。这就是等同于计算机编程语言里的 if 关键字
  4. 比如我可以录制一首古诗,让音响监听孩子背诵,把背错的漏的字词在下一轮复述中强调出来。
  5. 可以在家庭聚会里充当 出谜语 的角色。dungeon master 的角色。可以人工录入一些游戏规则。
  6. 实时召唤背景音乐。比如说「来段鼓点,我要闪亮登场了!」
  7. 可以存储一些全局list/map变量。比如我家老二是谁?今晚谁最后一个睡觉?
  8. 语音备忘簿和检索工具。安全的离线存储在我的 NAS 里
  9. 教小孩外语。但是这个可以由家长录制、出题,并且可以分享
  10. 如果说字节是文本编程的基本单位,语音编程的话应该是 phoneme ?现在苦于孩子学习外语没法暂停、复读。把困难的地方重音出来,放慢速度反复听。
  11. 听电视节目的片头曲、片尾曲让看完之后休息眼睛。定时休息比较死板可能看一半要求休息,现在都是点播时代,按 集 掌控作息规律更有意义。
  12. 语音 todolist 。比如提醒老人吃药。老人回答一句 吃啦 就不再反复提醒了。
  13. 家里不准说脏话 计数器。谁说了多少次。需要辨别出说话人,外加一个可以持久化的计数器。脏话可以由家长(或admin)定义增删

总之,现在「Smart speaker」 感觉还像机器码时代,一问一答很笨。需要一个更高层的「C语言」甚至对话「库」来更自然的搭配人们的生活。

很期待市面上有这样的硬件 or 开源软件出现!

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减速玻璃的原理

原来发表在 zhihu,可惜不绑手机不让发帖了。就自己写个 blog 备忘一下。

减速玻璃这个都会传说,买车前听说过,买车后也百思不得其解。今天突然想明白了。

减速玻璃靠的不是玻璃,而是靠挡风玻璃倾斜角度、中控台长度、驾驶者座位、A 柱宽度决定的。

简单的说,和 FOV 有关。

人对速度的感知,其实不是视野中心决定的,而是视野左右边缘两侧物体移动速度决定的。

25° FOV 视野:

45°视野

90°视野

不同视野角度的对比:

所以市面上为什么你们觉得捷达就没有减速玻璃?因为挡风玻璃比较垂直,驾驶者很容易看到车头,开车位置考前,在 A 柱范围内,更容易看到更开阔的路面。然后你的视觉感受就是车速很快

为什么好一点的车子觉得安装了「减速玻璃」?因为中控台厚,玻璃比较倾斜,看不到车头,A 柱粗。你们的视野受限,就觉得视野两侧物体运动慢。

这就是其原理。其实并不是玻璃的功劳。

(当然,玻璃如果有一定弯曲,那么的确可能导致玻璃两边的物体看起来会扭曲变形。或许更加加深了错觉?)

为什么高速上不觉得车速快?因为高速路宽啊!

高速公路宽度的标准是如何设定的?

高速公路车道都是按最宽的 3.75米来弄,然后还有应急车道。绿化和车道都至少有50公分的路肩宽度。你从视野上看起来,两侧的物体更远,移动得更慢。所以不觉得车速快。

而到了城市道路,路就窄了。护栏离你驾驶侧可能非常近。呼呼呼的从你眼边刷过去,你会觉得车速非常快。

这就是其原理吧。

下面是一个日本教授拍摄的视频。很容易说明问题。

TL:DR 你的车头宽窄决定了你的感官车速。

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一些重要问题的答案 Important Why's

发现 blog 越来越喜欢记录一些哲学问题。。。

记录一些重要问题的答案,有些是自己想出来的,有些是网上抄别人的,有些是被别人启发自己补充一些的。这里面有些是对的,有些可能是错的。欢迎读者反馈。

Q: 什么是存在 What is Being (Dasein)?
A: 存在的最根本属性是稳定性。
古希腊有个悖论说一艘船叫 忒修斯(ship of Theseus),船上的木头因为损坏和腐烂被一块一块随着时间逐渐替换,如果有一天所有的木头都不是出厂的原装的木头,那这艘船还是原来的那艘船吗?

  所以这里的存在分两个层面的稳定。从船的用途来说,忒修斯号因为设计没变,用途一致,所以忒修斯号依然存在;从忒修斯原装价值来说,因为木头都被换过一轮了,所以追求「原汁原味」的价值已经不存在了。这艘船至少还在「设计用途」这个层面保持了稳定,所以这艘船还有一定的存在意义。如果这艘船的木头被拆下来烧掉了,空气中的 Co2 和 地上一堆灰没有人会认为这是一艘船。

  如果一个物体不停的变化,变化周期甚至小于普朗克时间长度,那么这样的东西压根无法观察,也无法影响我们的生活,所以就不存在。

Q: 什么是生命? What is life?
A: 生命区分于其他事物不能简单等同于有机物区分与无机物,碳基甚至硅基也不一定。但是生命会普遍导致熵减少。

Q: 人和动物有什么区别?
A: 新写了个blog专门说这个

Q: 熵是什么
A: 熵是一个主观概念。

Q: 生命的意义是什么? What is the meaning of life?
A: 从生物学的角度来说,生命的唯一目是自我复制。繁衍是生命的本能。当然人类这种高等生物,还会追求影响他人,著书立言这种精神复制

Q: 物理学里为啥那么多对称性? Why symmetry?
A: 识别相似 是认知世界最基础的方法和手段。如果没法识别 对称 和 相似,那么模式只能被穷举。对称是对半折叠认知空间最有效的办法。

Q: 计算机科学里为啥学那么多种排序算法?排序有啥好玩的? Why learning sorting in CS?
A: 人工控制的熵减少是智慧的表现

Q: 为什么算法里那么讲究迭代和递归?Why iteration and recursion?
A: 用对称的手段去认识世界。

Q: 递归、对称这些有什么共同点
A: 宇宙的自我相似性。所谓 全息性 或者 分形。

Q: 为什么遗忘那么痛苦? Why forgetting is painful?
A: 因为麦克斯韦之妖需要在 遗忘 的时候做功。写入放大。23333

Q: 唯物主义有什么问题? Why not Materialism?
A: 有一些东西,他们是非物质在的存在(nothingness)。
比如 洞,影子,缝隙。可以把这些东西理解为 负存在。比如洞填满了就没有洞了,影子去掉遮挡就没影子了,缝隙合上就没有缝隙了。
但是这种 「负存在」 具备几乎一切实体物质的属性,比如大小 尺寸 颜色 方向 颜色 等等,而且非常重要。原始人找不到 洞 作为栖息地可能也就没有人类了。

Q: 什么是意识?What is consciousness?
A: 如果把人类这种生物看成一类肉体(class),那么意识就是每个个体(instance)的 this 指针。学过 OOP 面向对象编程的容易理解这个。意识是否存物理在呢?当然。this 指针需要占据内存空间。意识可否迁移呢?意识或许可以被持久化(serialization),但是做 migration 并不容易。意识也无法合并。只能相互传值(pass by value)

Q: 为什么不讲哲学三大问?
A: 我又不是保安。。。。哲学三大问题是:终极存在是什么,终极解释是什么,终极价值是什么;简而言之就是 真 美 善 是什么,对应哲学的方向:本体论、认识论、价值论。

后记:

我从学校时代的一个唯物主义者,变得更加倾向 结构主义。 那些自然元素之间的种种神奇化学反应,没想到有机物甚至只要 C H O 就能玩出来那么多花样。材料里面有拓扑绝缘体和拓扑超导体这种因为结构不同性质就发生大变化的东西。当然我不是生化环材专业的,只是外行比较好奇(facinating!)

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Fix Paladins stuck at Completing Login

Paladins is one of the F2P games on Steam. It's called 枪火游侠 in Chinese market with Tencent as its Partner operator.

To play it on Steam:

  1. Add any game to cart
  2. Modify region to US on the checkout page
  3. Type the following script into browser's DevTool
    jQuery.post('//store.steampowered.com/checkout/addfreelicense', { action: 'add_to_cart', sessionid: g_sessionID, subid:94404})
  4. Go to https://store.steampowered.com/account/licenses/ and see if Paladins were added to your account
  5. To install the game, run steam://install/444090 in Win+R

However it appears to be stuck on "Completing Login" screen from time to time.

To fix it, run cmd with Administrator provilege type these commands:

  ipconfig /flushdns
  netsh winsock reset category
  netsh int ip reset reset.log

Then go to Steam\steamapps\common\Paladins\Binaries\EasyAntiCheat, run EasyAntiCheat_Setup.exe as Administrator and repair Paladins.

And restart the PC.

Now try play again. 80% of the case the issue will go away.

If it still doesn't work, and you are still stuck at the "Completing Login", try hit the "Settings" button during login, then hit Esc to close the settings window, the login screen will display a message saying "Player is offline", and a "Reconnect" button magically appears. Now hit the button exactly once! I captured the in/out packets to TCP port 9000 and found that you after you click the "Reconnect" button, the Paladins client will retry negociating login process. Don't hit it too many times.

Once you see "Loading Vendors" you are 99% through this, just be patient and you will load to main menus.

Hope this helps.

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公司文化的三种类型

最近播音737两次空难闹得全球沸沸扬扬,中国民航局敢为天下先直接停飞,FAA 最后也只能跟进然后全球停飞,风暴的中心就是波音公司。看到一篇报道,波音的一位工程师、资深工会Stan Sorscher,也是 SPEEA 的一位行业代表 (the Society for Professional Engineering Employees in Aerospace),画了一张有意思的图:

波音公司是由工程师创立的具有工匠气质的尖端科技公司。这里插一个题外话,波音之父其实是一个中国人 王助(Wong Tsu)

波音在90年代初,收到日本制造的冲击,拥抱了「质量」为重的团队文化模式,强调基层参与,流程改进和效率提升。但是90年代末期,波音公司文化再次改变,拥抱砍成本和给股东创造利润。这里看到787真是吓得一身汗啊。要知道你坐的梦想飞机每一个零部件都是由最低价中标商供应的。

为了方便你们抄袭这篇博客文章,我翻译成中文了。转载请按照传统做成jpeg截图,尽量造成读者复制不便。

工程师为导向 团队为导向 砍成本为导向
商业目标 创新,性能 产出,上手成本 负责人向投资者负责
主要优势 顶层设计,大牛带队 自下而上的质量体系,基层参与 供应链
演进手段 大牛指挥项目 团队紧密协作 照本宣科即可,如果未定义的情况发生就懵逼
获益者 顾客 顾客 股东
舞台中心 工程师 劳动者 管理层执行层
文化产物 波音747系列 波音777系列 波音787系列
信任和协作程度 特别高 比较高 山头林立
外包程度

看到这个,让我想起国内一个很流行的反智论断:那就是以技术为导向的公司是不存在的。我在工作生活中,还遇到一些产品经理把这个傻逼论断发挥到极致,那就是 技术债是成为大公司的必进之路。所以债多不愁。邓公的摸石头论光辉照耀着这批人。

但是无论如何,最重要的一点,这三者没有绝对的好坏之分,上面三中文化,有些适合制造大路货(commodity-like)商品,但对于尖端科技性能为导向来说,来说却是糟糕的选择。

那么问题来了:民航飞机究竟是大路货(commodity-like),还是性能货(performance-driven)呢?

对于航空公司来说,价格、交付日期、培训成本、配件支出、保养成本才是他们关心的。民航工业最后一次革命发生在上个世纪50年代,也就是喷气式引擎的应用。专家们论断,这代表着民航行业就此成熟了,变成commodity-like的大路货了。

但是我们把这个问题换个问法:设计、研发、测试、生产制造飞机是大路货么?是不是觉得这个问题就迥异了?

制造飞机的成败,就是产出。第一架下线的飞机肯定是亏本的,只能靠大量铺货才能摊平成本。所以后期产能上去得越快越好,卖得越多越好。如果商业模式是面向最终结果(performance)的,那么就得强调生产效率,员工参与,流程改进,节约成本。这就是90年代中期日式成功的秘诀

波音777系列就是这一文化导向下最成功的产物,号称「上手成本最低」。这个时候专家就跳出来了,一方面行业已经相当成熟了,另一方面飞机已经是「大路货」了,所以拥抱砍成本模式吧。学习沃尔玛,学习 Amazon。

这一模式具体如何运作呢?有市场决定权的责任人(stakeholder,利益相关人士)会最大限度向供应链压榨出利润,而且往往是为了短期利益(分红,升职)。供应链内部的 子责任人 也是一样的模式,一环压榨一环。然后同行倾扎,竞品之间相互打价格战,做出大家都活不下去的红海。反正就一个字:坚决不要怂(never say no)。员工不能说做不到,供应商不能说拿不出,对需求方不能说办不成,对合规方坚决要想办法满足!

节省成本为导向,等于是放弃了产出、创新、安全和质量。high-performance 的工作文化倡导互信、配合、解决问题、公开信息流动和对最终产出的付出。在这样的文化里,负责人必须牺牲短期利益满足长远需要。

From Seattle Times via HN

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Open Source projects Chinese companies and individuals contributed to

Chinese companies have very little presence online and many people may believe that Chinese are reluctant to engage in open source projects.

Last year, @filmaj used the GitHub REST API to pull public profile information from all 2,060,011 GitHub users who were active in 2017 (10+ commits to public projects) yields this ranking of the top-30 corporate open source contributors, the result is like

So Alibaba ranked at #9 and Tencent ranked at #12. Not bad.

I also did some research, Reposted from my comment on Hacker News, the following is the list of open source projects which has Chinese companies as active supportors.

Notable Open Source projects started by Chinese:

This list is incomplete, I hope one day there will be a Chinese company out reach even more open source communities like Redhat. If I have some projects missing please leave a comment!

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Ubuntu Server 为什么这么成功?Wardley 地图

https://www.thoughtworks.com/cn/radar 看到的一个新概念,Wardley mapping

其实也不新了,2014年就出来了。见:

Simon Wardley OSCON 2014 Keynote: "Introduction to Value Chain Mapping"

如果你觉得各种软件工程 和 商业 diagram 很无聊,其实这视频前半部分也是讲为什么他们很无聊。

但是后面就有趣了。作者 Wardley 发明了一个新的东西:

  • 横坐标分为:Genesis, Custom built, Product, Commodity, Utillity, Evolution
  • 纵坐标讲 Value-chain。从 visible 到 invisible

其实很多 IT 或者互联网从业者,他们都处在横坐标的前三部分:

  • 创业者:Genesis。有的是 copy 有的是孕育了新的蓝海
  • 进入定制化开发阶段。这个时候也被称为「外包」
  • 做产品。

很多人一辈子职业生涯就在这三个阶段晃荡(包括我,汗)

横坐标后面几个比较有意思。 commodity?这词语翻译过来叫 商品。毫无特性的一个平凡词汇。

但是之前我了解到,美国 SEC 把 bitcoin 定义为一个 commodity?什么是 commodity?就是 盐、辣椒等等那种批发市场随便能买到的,有高度互换、可替代性的东西。

所以产品成为潮流之后,就变得行业化、组件化、标准化了。这个时候就是做「标准」

做标准之后呢?有意思,就是做 utility。这个时候就别买 commodity 了。直接租。就像你用水用电一样。想起了就用。别担心。比如云计算就是这样的。

视频又讲了,很多事务,发展到 utility 就算成熟了。这个时候市场又会出现搅局者,disruptive 把行业规则 和 paradigm 完全改变,又产生了 genesis 。循环往复螺旋上升

好了说说纵坐标,比如我们看一套「选课系统」,可见的是什么?登录入口,可选课时分布,然后你自己安排你的档期,提交,保存

不可见的是什么?最核心的算法,运筹学啊!

排课问题的本质是将课程、教师和学生在合适的时间段内分配到合适的教室中,涉及到的因素较多,是一个多目标的调度问题,在运筹学中被称为时间表问题(Timetable Problem,简称TTP)。目前由于学校扩招,学生和课程数量比以往大大增加,教室资源明显不足,在这种情况下排课人员很难在同时兼顾多重条件限制的情况下用人工方式排出令教师和学生都满意的课表。

还有什么不可见的?防止并发读写(类似秒杀系统),防止爬虫刷页面,实名制登录验证等等。这些都是需要具体开发时候遇到的问题。

作者 Simon Wardley 后面讲了个 Wardley mapping 图的具体案例:Ubuntu Server

其实到现在为止很多人是拒绝承认 Ubuntu Server 的成功的。一个老掉牙的说法是 redhat 更加稳定,企业级 RHEL 牛逼。我之前一个肤浅的体会是 Ubuntu 版本更新好快啊。CentOS 6 还在用 python 2.6你们敢信不!

Simon Wardley 早在 2008 年给 Canonical 做了 Ubuntu Server 的商业规划:

仅仅两年之后:

通过透彻的分析方法形成一个超前 vision 的价值不言而喻。

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