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2023-09-03
《疯狂的程序员》读后感
《疯狂的程序员》读后感近日,心血来潮,翻出了三年前还没看完的书,看完了剩下的20%内容,看书的感触与以往差别好大。从前看的是200x年程序员的工作,原始,底层。现在看,却是那个年代野蛮的成长——没有良好的平台,没有成熟的框架,甚至网络都是只有几百kb/s,但是对于技术的热情真的是燃烧不止的火焰,烧穿未知的壁垒。从绝影个人的发展来看,就是技术宅到成熟的工程师,到有野心有行动的创业家的改变。书摘(部分)1记住,女人都是假的,狗才永远不会背叛你,狗是唯一爱你比爱自己还多的东西。”2写程序,还是得跟人打交道,只有跟人,你来我往,才是真正智慧上的交流,无论输赢,这才是最有意思的事情。3有些话说了一次又一次,说实话,我都觉得我们对技术的追求和对CASE负责的心理是被资本家们利用了。所以,要我说,写程序就两种:要么纯粹就是爱好,不计任何回报,就像我们刚学写程序那样;要么就是给自己写程序,为自己挣钱,就像我们现在一样。要是一直给资本家写程序,写到最后,就两个字:痛苦!。”4“人定胜天”的思想真是害死人啊。几千年了,中国人一直信仰孟子的教导,并且为了证明他的正确性而不断努力,结果呢?还是唯物主义一语道破天机:“人的主观能动性受客观条件制约”。5BOSS Liu哈哈大笑:“BOSS,你就慢慢去看吧,有一天,你会发现我这代码是堪称经典的。哈哈。6绝影一边读着BOSS Liu的代码,一边骂,这是他向来读别人程序的习惯,这习惯,也是在周总公司养成的。那时候读别人代码,确实应该骂,写得实在太粗糙了,全局变量到处都是,随时用随时定义。7BOSS Liu 心里也有点痛,他说:“当然,能吃饭是最起码的。又要马儿跑又不给马儿吃草,这是周总他们犯的最大的错误,以后我们一定要小心啊。”8事情都是会变的,好多事情如果一成不变,就永远不会有发展。9猛的想起N年前,那时候BOSS Liu还我自己一起在公司,有一天早上BOSS Liu老早就去了公司,手指头被烟熏得很黄很黄,但脸色比手指头更黄。绝影知道,那一次BOSS Liu为了研究多线程的问题,搞了一个通宵。怎么看待绝影在那个年代,技术还是值钱的,不像现在202x年,开发软件已经是一个培训班可以几个月速成的活计。绝影一手汇编脱壳的技术现在90%以上(估计不止)的程序员是完全不会的。然而即使这样,绝影同样遇到了光有技术,没有投资与推广,没有3G作为基础设施,P2P点播这项当时先进技术CASE创业也是完全无法实行。在绝影创业失败前,游戏外挂让他收入颇丰,这其实也是我年少时所崇拜的。但是,外挂犯法,绝影在现实生活中也是如此,因此进了橘子有好几年。守法还是很重要的。PS读完应该是在2023年8月18日的,那天就写了一部分读后感了,然而2023年9月3日才有空再写,电脑坏了一阵子~很多感觉都消失了。
2023年09月03日
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2023-07-24
个人总结-五年
个人总结-五年真的是不知不觉,已经从一个职场萌新,到现在过了有5年了。在过去的一年里,人生观、价值观也都发生了一些小小的改变。原因有多重的,不过毫无疑问,我处在了职场疲惫期。技术进步过去的一年里,似乎也没学什么新的技术,似乎学了什么也用不上。倒是在不断的功能设计评审、系统架构设计中,慢慢对软件有了更深的理解。不过这种内功的进步,没有明确的刻度线,也缺乏可以碰一碰的朋友,是一个难以考究的问题。工作态度的变化想必是前些年透支的工作方式,身体的亚健康问题逐渐透露出来,是需要好好重视的。在体检之后,都是担心好几周,想必朋友们也会有这样的感觉吧。这也是主动放下技术的学习进度、工作的拼搏程度,把更多的时间交还给自己进行“浪费”的原因。如果不想把赚来的微薄薪资再通过医院上交,建议各位也要重视身体,健康为祖国工作50年。工作必须按照项目计划完成!!! —— 这一原先十分看重的事,在经历多了之后,也是感觉不那么重要了,不乏有些人故意将dead line 提前几天再告知到你。自己把握感觉是长久之道。技术or管理?相信很多人都会面临这样的抉择!领导会在工作中尝试将项目经理,抑或是其他带有一些管理属性的工作交由你来完成,以此来测试你是否有管理才能和天赋。这里就有两种情况,热爱技术,愿意一直处于一线的技术爱好者,以及抓住机会就想要往管理转型的人。技术和管理,在我眼里没有优劣,而是各有长短。技术是一个“铁饭碗”,在当前行业未进入夕阳阶段时,混口饭吃不太成问题,做的优秀是可以大放异彩的,而且个人成就感也是层层递进的。管理是一个综合能力的岗位,起码要有千人千面,见人说人话,见鬼说鬼话的觉悟。非顶层领导的话,较多功能就是发挥承上启下,润滑油的作用。一定程度上,会需要更全面地去了解公司、条线中的业务。需要有个人去思考下一步做什么的想法。个人感觉管理一事,更为烦琐。我自认为是一个耐心有限的人,喜欢和聪明的人说话。而管理需要耐心,即使面对石头也要有点化其的耐心咯。管理还有个缺点,就是稍微有点绑定在这家公司。若是技术转管理后,未保持技术的进步,个人又无太强的领导人格魅力,完全就是个轴承的话,就将面临一个被釜底抽薪的问题,腿不是你的,口不是你的,上层发动多少的速率,你只能被动接着,着实会心累。管理比较明显的就是交际面、薪资会比底层工作者更加open一些。如何选择之后的路首先,如何选择只在于自己,他人的只是意见,不是决策。在过去的一两年里,由于性格的问题,我可以说用行动上进行拒绝了两次这样的实践机会。承蒙不弃,今年我想尝试一下,用半年多的时间压制急躁的性格,磨练一下自己。做出这样的选择,并不是被他人的想法裹胁,而是尝试跳出自己的舒适圈,让自己在职场的疲惫期中,稍做一些改变,带来一些新的气息。接下来一年的事接下来的一年中,首先全力备考软考-系统架构师,去年仅上午差3分很是可惜。副高的职称肯定会有用上的机会。再去一些管理相关的书籍,我希望,我能够有点点领导人格魅力吧,不要成为我最鄙视的样子。然后该读闲书还是要读,稳定情绪。加油!!!
2023年07月24日
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2023-07-07
问Gpt4如何使用Quartz定时任务框架
需要一个嵌入式的定时任务框架问题你详细说一下我如何使用Quartz定时任务框架,使用数据库完成分布式的定时任务调用。我会接收前端参数:任务名任务执行cron 表达式任务执行的方法processMethod然后存储在Job_Schedule 表中。然后系统使用Quartz框架,根据Job_Schedule 表中的配置,定时调用任务。回答要使用Quartz定时任务框架实现分布式的定时任务调用,你需要完成以下几个步骤:添加Quartz依赖在你的项目中添加Quartz的依赖。如果你使用的是Maven,可以在pom.xml文件中添加以下依赖: <dependency> <groupId>org.quartz-scheduler</groupId> <artifactId>quartz</artifactId> <version>2.3.2</version> </dependency>创建数据库表你提到了要使用名为Job_Schedule的表来存储任务信息。为了与Quartz框架集成,你需要在数据库中创建相应的表。可以在Quartz官方文档 ↗中找到适用于不同数据库的建表脚本。配置Quartz要使用数据库存储和分布式调度,你需要配置quartz.properties文件。以下是一个简单的示例:org.quartz.scheduler.instanceName = MyScheduler org.quartz.threadPool.threadCount = 3 org.quartz.jobStore.class = org.quartz.impl.jdbcjobstore.JobStoreTX org.quartz.jobStore.driverDelegateClass = org.quartz.impl.jdbcjobstore.StdJDBCDelegate org.quartz.jobStore.dataSource = myDS org.quartz.jobStore.tablePrefix = QRTZ_ org.quartz.dataSource.myDS.driver = com.mysql.jdbc.Driver org.quartz.dataSource.myDS.URL = jdbc:mysql://localhost:3306/mydb org.quartz.dataSource.myDS.user = myuser org.quartz.dataSource.myDS.password = mypassword org.quartz.dataSource.myDS.maxConnections = 5请根据你的数据库设置相应的URL、用户名和密码。创建Job类创建一个实现org.quartz.Job接口的类,用于定义任务执行的逻辑。例如: import org.quartz.Job; import org.quartz.JobExecutionContext; import org.quartz.JobExecutionException; public class MyJob implements Job { @Override public void execute(JobExecutionContext context) throws JobExecutionException { String processMethod = context.getJobDetail().getJobDataMap().getString("processMethod"); // 调用对应的方法 } }创建和调度任务创建和调度任务时,需要使用前端传来的参数。以下是一个简单的示例: import org.quartz.CronScheduleBuilder; import org.quartz.JobBuilder; import org.quartz.JobDataMap; import org.quartz.JobDetail; import org.quartz.Scheduler; import org.quartz.SchedulerFactory; import org.quartz.Trigger; import org.quartz.TriggerBuilder; import org.quartz.impl.StdSchedulerFactory; public class QuartzScheduler { public static void main(String[] args) { try { SchedulerFactory schedulerFactory = new StdSchedulerFactory(); Scheduler scheduler = schedulerFactory.getScheduler(); // 使用前端参数创建JobDataMap JobDataMap jobDataMap = new JobDataMap(); jobDataMap.put("processMethod", "yourProcessMethod"); // 创建JobDetail JobDetail jobDetail = JobBuilder.newJob(MyJob.class) .withIdentity("yourJobName", "yourJobGroup") .usingJobData(jobDataMap) .build(); // 创建Trigger Trigger trigger = TriggerBuilder.newTrigger() .withIdentity("yourTriggerName", "yourTriggerGroup") .withSchedule(CronScheduleBuilder.cronSchedule("yourCronExpression")) .build(); // 调度任务 scheduler.scheduleJob(jobDetail, trigger); scheduler.start(); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } }请根据实际情况修改代码中的任务名、任务组、触发器名、触发器组和cron表达式。现在你已经完成了使用Quartz框架实现基于数据库的分布式定时任务调度的基本步骤。当然,你还可以根据需求对Quartz进行更多的配置和优化。
2023年07月07日
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2023-07-04
科技部0724运维大赛之Net&Sec疯狂被锤
科技部0724运维大赛之Net&Sec疯狂被锤又是一年的724(7*24)即将到来,今晚参加了Net&Sec大师赛,陪跑之。基本都是网络分析平台使用,抓包分析工具wireshark的使用,以及CTF的安全相关的题目。不会,是真的不会啊!!题目大概都是给你一个IP,或者一个IP、端口,再告诉你在某个网段,让你查出某个时间段内,总比特率,总字节数。用wireshark分析一个HTTP响应头X-B3-TraceId 为 “sosoiopo3op”的请求,外网的IP是多少,提示其在XFF字段中CTF就不提了,完全没思路。其他还能做出几道题。
2023年07月04日
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2023-06-21
github上star的工程分类记录
github上star的工程分类记录记录2023年6月在github上发现的有趣的工程。主要在于ETL相关的OLAP数据源、查询引擎用于借鉴。还有风靡一时的openai相关的代理、机器人项目。文档类a-picture-is-worth-a-1000-words 用动漫图解释算法、数据结构、AI等概念知识。终端zellij 有智能提示的终端。chatGptpoe-openai-proxy 把poe代理成openai的接口。便于使用免费的poe进行chat ai。moco-ai-clientAndroid 应用,集成了ChatGPT, Bing Chat, Bard, Poechathub 集成了所有aiChatALL集成了所有aiChatGPT-Midjourney🍭 一键拥有你自己的 ChatGPT+Midjourney 网页服务ETLseatunnelSeaTunnel专注于数据集成和数据同步,主要解决数据集成领域的常见问题pinotApache Pinot 是一个实时分布式 OLAP 数据存储,旨在以低延迟提供可扩展的实时分析。它可以从批处理数据源(例如 Hadoop HDFS、Amazon S3、Azure ADLS、谷歌云存储)以及流数据源(例如 Apache Kafka)中摄取。datahubDataHub 是现代数据堆栈的开源元数据平台。trinoTrino 是一个用于大数据分析的快速分布式 SQL 查询引擎。搜索OpenSearchOpenSearch 是社区驱动的 Elasticsearch 和 Kibana 的开源分支JAVAretrofitHTTP客户端dynamic-tp轻量级动态线程池,内置监控告警功能,集成三方中间件线程池管理LOGgraylog2-server 开源日志管理系统图床picx🏞️ PicX 是一款基于 GitHub API 开发的图床工具,提供图片上传托管、生成图片链接和常用图片工具箱服务。
2023年06月21日
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