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我们来回顾一下RSA的加密算法。我们从公钥加密算法和签名算法的定义出发,用比较规范的语言来描述这一算法。  RSA公钥加密体制包含如下3个算法:KeyGen(密钥生成算法),Encrypt(加密算法)以及Decrypt(解密算法)。  (PK,SK)\leftarrowKeyGen(\lambda)。密钥生成算法以安全常数\lambda作为输入,输出一个公钥PK,和一个私钥SK。安全常数用于确定这个加密算法的安全性有多高,一般以加密算法使用的质数p的大小有关。\lambda越大,质数p一般越大,保证体制有更高的安全性。在RSA中,密钥生成算法如下:算法首先随机产生两个不同大质数p和q,计算N=pq。随后,算法计算欧拉函数\varphi(N)=(p-1)(q-1)。接下来,算法随机选择一个小于\varphi(N)的整数e,并计算e关于\varphi(N)的模反元素d。最后,公钥为PK=(N,e),私钥为SK=(N,d)。  CT\leftarrowEncrypt(PK,M)。加密算法以公钥PK和待加密的消息M作为输入,输出密文CT。在RSA中,加密算法如下:算法直接输出密文为CT=M^e\mod\varphi(N)  M\leftarrowDecrypt(SK,CT)。解密算法以私钥SK和密文CT作为输入,输出消息M。在RSA中,解密算法如下:算法直接输出明文为M=CT^d\mod\varphi(N)。由于e和d在\varphi(N)下互逆,因此我们有:CT^d=M^{ed}=M\mod\varphi(N)  所以,从算法描述中我们也可以看出:公钥用于对数据进行加密,私钥用于对数据进行解密。当然了,这个也可以很直观的理解:公钥就是公开的密钥,其公开了大家才能用它来加密数据。私钥是私有的密钥,谁有这个密钥才能够解密密文。否则大家都能看到私钥,就都能解密,那不就乱套了。  =================分割线=================  我们再来回顾一下RSA签名体制。签名体制同样包含3个算法:KeyGen(密钥生成算法),Sign(签名算法),Verify(验证算法)。  (PK,SK)\leftarrowKeyGen(\lambda)。密钥生成算法同样以安全常数\lambda作为输入,输出一个公钥PK和一个私钥SK。在RSA签名中,密钥生成算法与加密算法完全相同。  \sigma\leftarrowSign(SK,M)。签名算法以私钥SK和待签名的消息M作为输入,输出签名\sigma。在RSA签名中,签名算法直接输出签名为\sigma=M^d\mod\varphi(N)。注意,签名算法和RSA加密体制中的解密算法非常像。  b\leftarrowVerify(PK,\sigma,M)。验证算法以公钥PK,签名\sigma以及消息M作为输入,输出一个比特值b。b=1意味着验证通过。b=0意味着验证不通过。在RSA签名中,验证算法首先计算M'=\sigma^e\mod\varphi(N),随后对比M'与M,如果相等,则输出b=1,否则输出b=0。注意:验证算法和RSA加密体制中的加密算法非常像。  所以,在签名算法中,私钥用于对数据进行签名,公钥用于对签名进行验证。这也可以直观地进行理解:对一个文件签名,当然要用私钥,因为我们希望只有自己才能完成签字。验证过程当然希望所有人都能够执行,大家看到签名都能通过验证证明确实是我自己签的。  =================分割线=================  那么,为什么题主问这么一个问题呢。我们可以看到,RSA的加密/验证,解密/签字过程太像了。同时,RSA体制本身就是对称的:如果我们反过来把e看成私钥,d看成公钥,这个体制也能很好的执行。我想正是由于这个原因,题主在学习RSA体制的时候才会出现这种混乱。那么解决方法是什么呢。建议题主可以学习一下其他的公钥加密体制以及签名体制。其他的体制是没有这种对称性质的。举例来说,公钥加密体制的话可以看一看ElGamal加密,以及更安全的Cramer-Shoup加密。签名体制的话可以进一步看看ElGamal签名,甚至是BLS签名,这些体制可能能够帮助题主更好的弄清加密和签名之间的区别和潜在的联系。  至于题主问的加密和签名是怎么结合的。这种体制叫做签密方案(SignCrypt),RSA中,这种签密方案看起来特别特别像,很容易引起混乱。在此我不太想详细介绍RSA中的加密与签字结合的方案。我想提醒题主的是,加密与签字结合时,两套公私钥是不同的。

小旋风柴进 2019-12-02 01:27:07 0 浏览量 回答数 0

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【精品问答】大数据计算技术1000问

问问小秘 2019-12-01 21:57:13 6895 浏览量 回答数 2

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Vue面试题汇总【精品问答】

问问小秘 2020-05-25 18:02:28 20475 浏览量 回答数 4

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从一道面试题谈谈一线大厂码农应该具备的基本能力 7月16日 【今日算法】

游客ih62co2qqq5ww 2020-07-22 13:45:47 118 浏览量 回答数 1

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作为一个研发工程师,无论你是否喜爱阅读,相信你都一定读过不少关于计算机技术的书籍。这其中不乏《21 天学会 JAVA》这样的语言入门书籍,也有《算法导论》这样的专题书籍,也有《人月神话》这样关于软件管理学的实用性的书籍。 也许你已经读过他们中的大部分,也许你现在还在不断地购入新的书籍来补充你的知识库。但请稍等一下,你是否思考过这样的问题,面对大量的计算机科学书籍,你是否都真正读懂了它们呢。有多少本书,当你将他放在书架上之后,就再也没有重新打开过。有多少知识是真正被存储在你的大脑中,并随时可以提供调用。拿到一本书后,高效阅读的正确姿势的什么。 如果你有以上的疑惑,那么接下来,我们将一起探讨一个问题,如何阅读一本计算机科学类书籍。 阅读的四种层次 首先,我们先要学会如何阅读。你可能会觉得不可思议,我已经接受过高等教育,怎么可能还不会阅读。然而可悲的是,现代教育体系中,恰恰忽略了对阅读能力的训练。我们在初中之后,阅读水平就几乎没有机会再得到提升。总体来说,阅读分为四种层次,分别是: 基础阅读 检视阅读 分析阅读 主题阅读 这其中的概念来源于莫提默·J·艾德勒和查尔斯·范多伦的著作《如何阅读一本书(How To Read A Book)》,这里我必须对其中的概念做简单的总结,以便在后续的篇幅中,我们能统一对阅读名词的理解。 当我们完成中学学业后,我们中的绝大部分人,都已经掌握了基础阅读的能力。在这个层次中,我们关心的是,书里的每句话是什么意思。这是一个最基础的层次。 检视阅读,我们也可以称之为快速阅读。快速浏览全书,了解书的主题,架构全书,提出核心问题。这并不是很新鲜的概念,但很多人可能并没有思考过,为什么要做检视阅读。检视阅读作用是为了帮助我们筛选这本书是否值得阅读,同时为接下来的分析阅读打下基础。在这个层次中,我们关心的是,这本书在讲什么。 分析阅读是一个更为高级的阅读层次,目标让我们能充分理解本书,与作者对话。其中包含了多个阶段,这里不再详述,有兴趣的同学可以研读原著。 当我们跨越过分析阅读后,这本书已经被我们掌握。此时,我们会就相同的主题,阅读不同的书籍,找出其中关联与矛盾,倾听不同的作者的不同声音,从而对某个主题产生更加深刻的认识。这个阶段,我们关注的不再是某一本书,而是一个具体的问题。 计算机科学书籍的特征 原著中针对不同类型的书籍,给予了不同的阅读建议。但由于所著时间很早,就计算机科学类图书的阅读建议,在书中并没有专门设计章节阐述。根据我的阅读经历,深感计算机科学类书籍,较其他类型图书有着其独特性: 单本书籍的信息量大 相较其他学科,绝大多数计算机科学类书籍并不是以得出结论并且论证结论为核心,而偏重于阐述方法和解释原理。有很多计算机书籍旨在剖析某个系统。这里的系统不仅仅指代诸如操作系统这样的实体系统,还包括一门语言或者一套管理方法论这样的理论系统。而系统通常是由多个部分组成的综合体,这其中势必包含不同组成部分的不同细节,信息量之大可见一斑。 注重实践 计算机科学是一门实用性的学科。这里的实用性可以理解为,计算机科学诞生的目的就是为了解决实际问题。因此,几乎所有的计算机科学书籍,都是以指导实践为目标而作。 更新速度快 计算机科学的更迭速度可以准确地被描述为日新月异。有些技术很快地火爆起来,又很快地消亡,所以有些书也就跟着很快地淹没在时代的进程中。 分类细致但同质度高 计算机科学对自己有着过分清晰的划分,不同的技术之间往往边界清晰。我们很少见操作系统和数据库系统在同一本书中论述,也不常见集不同语言之成的大作。由于领域划分细致,相同领域的书籍,多数时候往往论述的是同样的主题。 阅读计算机科学书籍的误区 绝大多数读者的错误意识在于把所有的书籍都认为是层层推进的论述过程。这样的阅读经验一旦沿用在计算机科学类书籍中,就会感觉举步维艰。前文说过,大多数的计算机书籍都是在剖析系统,一个系统又是由许多相互关联的部分组成。解读这类书籍,如同拆解一个机械,我们在拆解的过程,常常会犯下这些错误。

青衫无名 2019-12-02 01:20:38 0 浏览量 回答数 0

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LRU 缓存淘汰算法详解 5月21日【今日算法】

游客ih62co2qqq5ww 2020-05-21 14:02:03 16 浏览量 回答数 1

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洗牌算法和它的应用场景 7月20日 【今日算法】

游客ih62co2qqq5ww 2020-07-27 13:19:28 3 浏览量 回答数 0

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虽然我不是Python高手,但我是零基础,之前会的都是软件PS,PPT之类。点击链接加入群【我爱python大神】:https://jq.qq.com/?_wv=1027&k=47zuLPd 如果目的是想成为程序员,参考教学大纲。 如果只是学程序,理解科技,解决工作问题,我的方式可以参考使用: 1,找到合适的入门书籍,大致读一次,循环啊判断啊,常用类啊,搞懂(太难的跳过) 2,做些简单习题,字符串比较,读取日期之类PythonCookbook不错(太难太无趣的,再次跳过,保持兴趣是最重要的,不会的以后可以再学) 3,加入Python讨论群,态度友好笑眯眯(很重要,这样高手才会耐心纠正你错误常识)。很多小问题,纠结许久,对方一句话点播思路,真的节约你很多时间。耐心指教我的好人,超级超级多谢。 4,解决自己电脑问题。比如下载美剧,零散下载了2,4,5,8集,而美剧共12集,怎样找出漏下的那几集?然后问题分解,1读取全部下载文件名,2提取集的数字,3数字排序和(1--12)对比,找出漏下的。点击链接加入群【我爱python大神】:https://jq.qq.com/?_wv=1027&k=47zuLPd 5,时刻记住目的,不是为了当程序员,是为了解决问题。比如,想偷懒抓网页内容,用urllib不行,用request也不行,才发现抓取内容涉及那么多方面(cookie,header,SSL,url,javascript等等),当然可以听人家劝,回去好好读书,从头读。 或者,不求效率,只求解决,用ie打开网页再另存为行不行?ie已经渲染过全部结果了。 问题变成:1--打开指定的10个网页(一行代码就行)。更复杂的想保存呢?利用已经存在的包,比如PAM30(我的是Python3),直接打开ie,用函数outHTML另存为文本,再用搜索函数(str搜索也行,re正则也行)找到数据。简单吧?而且代码超级短。 6,保持兴趣,用最简单的方式解决问题,什么底层驱动,各种交换,留给大牛去写吧。我们利用已经有的包完成。 7,耐心读文档,并且练习快速读文档。拿到新包,找到自己所需要的函数,是需要快速读一次的。这个不难,读函数名,大概能猜到是干嘛的,然后看看返回值,能判断是不是自己需要的。 8,写帮助文件和学习笔记,并发布共享。教别人的时候,其实你已经自己再次思考一次了。 我觉得学程序就像学英文,把高频率的词(循环,判断,常用包,常用函数)搞懂,就能拼装成自己想要的软件。 然后点点击链接加入群【我爱python大神】:https://jq.qq.com/?_wv=1027&k=47zuLPd是很好用的。 然后,坚持下去~ 6月10日补充------------------------------ 一定要保持兴趣,太复杂的跳过,就像小学数学,小学英语,都是由简入深。 网络很平面,无数国际大牛著作好书,关于Python,算法,电脑,网络,或者程序员思路,或者商业思维(浪潮之巅是本好书)等等,还有国际名校的网络公开课(中英文字幕翻译完毕,观看不是难事),讲计算机,网络,安全,或者安卓系统,什么都有,只要能持续保持兴趣,一点点学习下去,不是难事。 所有天才程序员,都曾是儿童,回到儿童思维来理解和学习。觉得什么有趣,先学,不懂的,先放着,遇到问题再来学,效果更好。 唯一建议是,不要太贪心,耐心学好一门优雅的语言,再学其它。虽然Javascript做特效很炫,或提某问题时,有大牛建议,用Ruby来写更好之类,不要改方向。就像老笑话:“要学习递归,必须首先理解递归。”然后死循环一直下去。坚持学好一门语言,再研究其他。 即使一门语言,跟网络,数据库等等相关的部分,若都能学好,再学其他语言,是很快的事情。 另外就是,用学英文的耐心来学计算机,英文遇到不懂的词,抄下,查询。 python里,看到Http,查查定义,看到outHtml,查查定义,跟初学英语时候一样,不要直接猜意思,因为精确描述性定义,跟含糊自然语有区别的。而新人瞎猜,很容易错误理解,wiki,google很有用。 我还在使劲啃Python的路上~~一起加油:) 2012年8月26日补充线------------------------------------------------------------------ QQ群:22507237陆续有些高手走了,也有新人加入。 另外10月20日,上海有Python开发者大会, 给出2个截图吧,我最近做的,真的很烂,但是能用:) 这个是上次Python测试题目“从电商网站的搜索页中抓取制作商品图片墙”。我选了最最容易的静态网站。当然京东的抓取,比这种难。 这个很方便我自己每天查询,用Python3+PyQt4,用“公司名字”关键词,在各个论坛,图片,视频,商场查询。每天看一次,很方便快速了解信息。 1.如果是因为兴趣,想做些比较漂亮的网页或者做些特别的、能帮到自己的小程序,可以直接买市面上的大部分Python教材,直接从Python学起,学实际的编程。Python并不难学,最初设计的时候就力图规避一些C、C++等等程序让入门者头大的内容,而且库函数也比较丰富,语法相对清晰直白,不会故意做一些高效率但是难弄懂的东西。而且相对语法要求(尤其是缩进==)比较严比较死,虽然你会觉得麻烦,不过确实易读而且省的粗心犯错。 2.如果是想从事编程的职业,建议还是循序渐进的来,单纯只学语言比较浅,还是从数据结构、离散数学、算法一步一步来比较好。这样学确实很枯燥,但是基础比较好,可塑性强些,再学其他算法和语言都方便不少,而且读好的源码理解的更透更深。真正专业性的学习和兴趣式的尝试差别还是很大的,要真的非常感兴趣肯吃苦才行,虽然经常看到有很多人在报考或者转入这方面的专业,不过说实话急着跳出去的一样不少。 实际上,要把一段代码编程直观的产品、工具,远远没有你想像的那么难,与其他东西的学习一样都是模仿加重复性练习,不过是非专业的人接触的少所以觉得编程特别难。现在编程语言和工具越来越多,发展很快,编程的门槛已经降低了很多了。只是相对来说,精通很难,非常难。。。 我的朋友问我怎么能快速地掌握Python。我想Python包含的内容很多,加上各种标准库,拓展库,乱花渐欲迷人眼,就想写一个快速的,类似于w3cschool风格的Python教程,一方面保持言语的简洁,另一方面循序渐进,尽量让没有背景的读者也可以从基础开始学习。另外,我在每一篇中专注于一个小的概念,希望可以让人在闲暇时很快读完。?  学好python你需要一个良好的环境,一个优质的开发交流群,群里都是那种相互帮助的人才是可以的,我有建立一个python学习交流群,在群里我们相互帮助,相互关心,相互分享内容,这样出问题帮助你的人就比较多,群号是304加上050最後799,这样就可以找到大神聚合的群,如果你只愿意别人帮助你,不愿意分享或者帮助别人,那就请不要加了,你把你会的告诉别人这是一种分享。 感觉写的好,对你有帮助,就点个赞呗,别光只收藏哈.~( ̄▽ ̄)~ ?

爱吃鱼的程序员 2020-06-08 17:59:21 0 浏览量 回答数 0

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你好,这里有208份资料,详情请参考:https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/ds.md 《Reconfigurable Distributed Storage for Dynamic Networks》介绍:这是一篇介绍在动态网络里面实现分布式系统重构的paper.论文的作者(导师)是MIT读博的时候是做分布式系统的研究的,现在在NUS带学生,不仅仅是分布式系统,还有无线网络.如果感兴趣可以去他的主页了解. 《Distributed porgramming liboratory》介绍:分布式编程实验室,他们发表的很多的paper,其中不仅仅是学术研究,还有一些工业界应用的论文. 《MIT Theory of Distributed Systems》介绍:麻省理工的分布式系统理论主页,作者南希·林奇在2002年证明了CAP理论,并且著《分布式算法》一书. 《Notes on Distributed Systems for Young Bloods》介绍:分布式系统搭建初期的一些建议 《Principles of Distributed Computing》介绍:分布式计算原理课程 《Google's Globally-Distributed Database》介绍:Google全球分布式数据介绍,中文版 《The Architecture Of Algolia’s Distributed Search Network》介绍:Algolia的分布式搜索网络的体系架构介绍 《Build up a High Availability Distributed Key-Value Store》介绍:构建高可用分布式Key-Value存储系统 《Distributed Search Engine with Nanomsg and Bond》介绍:Nanomsg和Bond的分布式搜索引擎 《Distributed Processing With MongoDB And Mongothon》介绍:使用MongoDB和Mongothon进行分布式处理 《Salt: Combining ACID and BASE in a Distributed Database》介绍:分布式数据库中把ACID与BASE结合使用. 《Makes it easy to understand Paxos for Distributed Systems》介绍:理解的Paxos的分布式系统,参考阅读:关于Paxos的历史 《There is No Now Problems with simultaneity in distributed systems》介绍:There is No Now Problems with simultaneity in distributed systems 《Distributed Systems》介绍:伦敦大学学院分布式系统课程课件. 《Distributed systems for fun and profit》介绍:分布式系统电子书籍. 《Distributed Systems Spring 2015》介绍:卡内基梅隆大学春季分布式课程主页 《Distributed Systems: Concepts and Design (5th Edition)》介绍: 电子书,分布式系统概念与设计(第五版) 《走向分布式》介绍:这是一位台湾网友 ccshih 的文字,短短的篇幅介绍了分布式系统的若干要点。pdf 《Introduction to Distributed Systems Spring 2013》介绍:清华大学分布式系统课程主页,里面的schedule栏目有很多宝贵的资源 《Distributed systems》介绍:免费的在线分布式系统书籍 《Some good resources for learning about distributed computing》介绍:Quora上面的一篇关于学习分布式计算的资源. 《Spanner: Google’s Globally-Distributed Database》介绍:这个是第一个全球意义上的分布式数据库,也是Google的作品。其中介绍了很多一致性方面的设计考虑,为了简单的逻辑设计,还采用了原子钟,同样在分布式系统方面具有很强的借鉴意义. 《The Chubby lock service for loosely-coupled distributed systems》介绍:Google的统面向松散耦合的分布式系统的锁服务,这篇论文详细介绍了Google的分布式锁实现机制Chubby。Chubby是一个基于文件实现的分布式锁,Google的Bigtable、Mapreduce和Spanner服务都是在这个基础上构建的,所以Chubby实际上是Google分布式事务的基础,具有非常高的参考价值。另外,著名的zookeeper就是基于Chubby的开源实现.推荐The google stack,Youtube:The Chubby lock service for loosely-coupled distributed systems 《Sinfonia: a new paradigm for building scalable distributed systems》介绍:这篇论文是SOSP2007的Best Paper,阐述了一种构建分布式文件系统的范式方法,个人感觉非常有用。淘宝在构建TFS、OceanBase和Tair这些系统时都充分参考了这篇论文. 《Data-Intensive Text Processing with MapReduce》介绍:Ebook:Data-Intensive Text Processing with MapReduce. 《Design and Implementation of a Query Processor for a Trusted Distributed Data Base Management System》介绍:Design and Implementation of a Query Processor for a Trusted Distributed Data Base Management System. 《Distributed Query Processing》介绍:分布式查询入门. 《Distributed Systems and the End of the API》介绍:分布式系统和api总结. 《Distributed Query Reading》介绍:分布式系统阅读论文,此外还推荐github上面的一个论文列表The Distributed Reader。 《Replication, atomicity and order in distributed systems》介绍:Replication, atomicity and order in distributed systems 《MIT course:Distributed Systems》介绍:2015年MIT分布式系统课程主页,这次用Golang作为授课语言。6.824 Distributed Systems课程主页 《Distributed systems for fun and profit》介绍:免费分布式系统电子书。 《Ori:A Secure Distributed File System》介绍:斯坦福开源的分布式文件系统。 《Availability in Globally Distributed Storage Systems》介绍:Google论文:设计一个高可用的全球分布式存储系统。 《Calvin: Fast Distributed Transactions For Partitioned Database Systems》介绍:对于分区数据库的分布式事务处理。 《Distributed Systems Building Block: Flake Ids》介绍:Distributed Systems Building Block: Flake Ids. 《Introduction to Distributed System Design》介绍:Google Code University课程,如何设计一个分布式系统。 《Sheepdog: Distributed Storage System for KVM》介绍:KVM的分布式存储系统. 《Readings in Distributed Systems Systems》介绍:分布式系统课程列表,包括数据库、算法等. 《Tera》介绍:来自百度的分布式表格系统. 《Distributed systems: for fun and profit》介绍:分布式系统的在线电子书. 《Distributed Systems Reading List》介绍:分布式系统资料,此外还推荐Various articles about distributed systems. 《Designs, Lessons and Advice from Building Large Distributed Systems》介绍:Designs, Lessons and Advice from Building Large Distributed Systems. 《Testing a Distributed System》介绍:Testing a distributed system can be trying even under the best of circumstances. 《The Google File System》介绍: 基于普通服务器构建超大规模文件系统的典型案例,主要面向大文件和批处理系统, 设计简单而实用。 GFS是google的重要基础设施, 大数据的基石, 也是Hadoop HDFS的参考对象。 主要技术特点包括: 假设硬件故障是常态(容错能力强), 64MB大块, 单Master设计,Lease/链式复制, 支持追加写不支持随机写. 《Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data》介绍:支持PB数据量级的多维非关系型大表, 在google内部应用广泛,大数据的奠基作品之一 , Hbase就是参考BigTable设计。 Bigtable的主要技术特点包括: 基于GFS实现数据高可靠, 使用非原地更新技术(LSM树)实现数据修改, 通过range分区并实现自动伸缩等.中文版 《PacificA: Replication in Log-Based Distributed Storage Systems》介绍:面向log-based存储的强一致的主从复制协议, 具有较强实用性。 这篇文章系统地讲述了主从复制系统应该考虑的问题, 能加深对主从强一致复制的理解程度。 技术特点: 支持强一致主从复制协议, 允许多种存储实现, 分布式的故障检测/Lease/集群成员管理方法. 《Object Storage on CRAQ, High-throughput chain replication for read-mostly workloads》介绍:分布式存储论文:支持强一直的链式复制方法, 支持从多个副本读取数据,实现code. 《Finding a needle in Haystack: Facebook’s photo storage》介绍:Facebook分布式Blob存储,主要用于存储图片. 主要技术特色:小文件合并成大文件,小文件元数据放在内存因此读写只需一次IO. 《Windows Azure Storage: A Highly Available Cloud Storage Service with Strong Consistency》介绍: 微软的分布式存储平台, 除了支持类S3对象存储,还支持表格、队列等数据模型. 主要技术特点:采用Stream/Partition两层设计(类似BigTable);写错(写满)就封存Extent,使得副本字节一致, 简化了选主和恢复操作; 将S3对象存储、表格、队列、块设备等融入到统一的底层存储架构中. 《Paxos Made Live – An Engineering Perspective》介绍:从工程实现角度说明了Paxo在chubby系统的应用, 是理解Paxo协议及其应用场景的必备论文。 主要技术特点: paxo协议, replicated log, multi-paxo.参考阅读:关于Paxos的历史 《Dynamo: Amazon’s Highly Available Key-Value Store》介绍:Amazon设计的高可用的kv系统,主要技术特点:综和运用一致性哈希,vector clock,最终一致性构建一个高可用的kv系统, 可应用于amazon购物车场景.新内容来自分布式存储必读论文 《Efficient Replica Maintenance for Distributed Storage Systems》介绍:分布式存储系统中的副本存储问题. 《PADS: A Policy Architecture for Distributed Storage Systems》介绍:分布式存储系统架构. 《The Chirp Distributed Filesystem》介绍:开源分布式文件系统Chirp,对于想深入研究的开发者可以阅读文章的相关Papers. 《Time, Clocks, and the Ordering of Events in a Distributed System》介绍:经典论文分布式时钟顺序的实现原理. 《Making reliable distributed systems in the presence of sodware errors》介绍:面向软件错误构建可靠的分布式系统,中文笔记. 《MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters》介绍:MapReduce:超大集群的简单数据处理. 《Distributed Computer Systems Engineering》介绍:麻省理工的分布式计算课程主页,里面的ppt和阅读列表很多干货. 《The Styx Architecture for Distributed Systems》介绍:分布式系统Styx的架构剖析. 《What are some good resources for learning about distributed computing? Why?》介绍:Quora上面的一个问答:有哪些关于分布式计算学习的好资源. 《RebornDB: The Next Generation Distributed Key-Value Store》介绍:下一代分布式k-v存储数据库. 《Operating System Concepts Ninth Edition》介绍:分布式系统归根结底还是需要操作系统的知识,这是耶鲁大学的操作系统概念书籍首页,里面有提供了第8版的在线电子版和最新的学习操作系统指南,学习分布式最好先学习操作系统. 《The Log: What every software engineer should know about real-time data's unifying abstraction》介绍:分布式系统Log剖析,非常的详细与精彩. 中文翻译 | 中文版笔记. 《Operating Systems Study Guide》介绍:分布式系统基础之操作系统学习指南. 《分布式系统领域经典论文翻译集》介绍:分布式系统领域经典论文翻译集. 《Maintaining performance in distributed systems》介绍:分布式系统性能维护. 《Computer Science from the Bottom Up》介绍:计算机科学,自底向上,小到机器码,大到操作系统内部体系架构,学习操作系统的另一个在线好材料. 《Operating Systems: Three Easy Pieces》介绍:<操作系统:三部曲>在线电子书,虚拟、并发、持续. 《Database Systems: reading list》介绍:数据库系统经典论文阅读列,此外推送github上面的db reading. 《Unix System Administration》介绍:Unix System Administration ebook. 《The Amoeba Distributed Operating System》介绍:分布式系统经典论文. 《Principles of Computer Systems》介绍:计算机系统概念,以分布式为主.此外推荐Introduction to Operating Systems笔记 《Person page of EMİN GÜN SİRER》介绍:推荐康奈尔大学的教授EMİN GÜN SİRER的主页,他的研究项目有分布式,数据存储。例如HyperDex数据库就是他的其中一个项目之一. 《Scalable, Secure, and Highly Available Distributed File Access》介绍:来自卡内基梅隆如何构建可扩展的、安全、高可用性的分布式文件系统,其他papers. 《Distributed (Deep) Machine Learning Common》介绍:分布式机器学习常用库. 《The Datacenter as a Computer》介绍:介绍了如何构建仓储式数据中心,尤其是对于现在的云计算,分布式学习来说很有帮助.本书是Synthesis Lectures on Computer Architecture系列的书籍之一,这套丛书还有 《The Memory System》,《Automatic Parallelization》,《Computer Architecture Techniques for Power Efficiency》,《Performance Analysis and Tuning for General Purpose Graphics Processing Units》,《Introduction to Reconfigurable Supercomputing》,Memory Systems Cache, DRAM, Disk 等 《helsinki:Distributed Systems Course slider》介绍:来自芬兰赫尔辛基的分布式系统课程课件:什么是分布式,复制,一致性,容错,同步,通信. 《TiDB is a distributed SQL database》介绍:分布式数据库TiDB,Golang开发. 《S897: Large-Scale Systems》介绍:课程资料:大规模系统. 《Large-scale L-BFGS using MapReduce》介绍:使用MapReduce进行大规模分布式集群环境下并行L-BFGS. 《Twitter是如何构建高性能分布式日志的》介绍:Twitter是如何构建高性能分布式日志的. 《Distributed Systems: When Limping Hardware Is Worse Than Dead Hardware》介绍:在分布式系统中某个组件彻底死了影响很小,但半死不活(网络/磁盘),对整个系统却是毁灭性的. 《Tera - 高性能、可伸缩的结构化数据库》介绍:来自百度的分布式数据库. 《SequoiaDB is a distributed document-oriented NoSQL Database》介绍:SequoiaDB分布式文档数据库开源. 《Readings in distributed systems》介绍:这个网址里收集了一堆各TOP大学分布式相关的课程. 《Paxos vs Raft》介绍:这个网站是Raft算法的作者为教授Paxos和Raft算法做的,其中有两个视频链接,分别讲上述两个算法.参考阅读:关于Paxos的历史 《A Scalable Content-Addressable Network》介绍:A Scalable Content-Addressable Network. 《500 Lines or Less》介绍:这个项目其实是一本书( The Architecture of Open Source Applications)的源代码附录,是一堆大牛合写的. 《MIT 6.824 Distributed System》介绍:这只是一个课程主页,没有上课的视频,但是并不影响你跟着它上课:每一周读两篇课程指定的论文,读完之后看lecture-notes里对该论文内容的讨论,回答里面的问题来加深理解,最后在课程lab里把所看的论文实现。当你把这门课的作业刷完后,你会发现自己实现了一个分布式数据库. 《HDFS-alike in Go》介绍:使用go开发的分布式文件系统. 《What are some good resources for learning about distributed computing? Why?》介绍:Quora上关于学习分布式的资源问答. 《SeaweedFS is a simple and highly scalable distributed file system》介绍:SeaweedFS是使用go开发的分布式文件系统项目,代码简单,逻辑清晰. 《Codis - yet another fast distributed solution for Redis》介绍:Codis 是一个分布式 Redis 解决方案, 对于上层的应用来说, 连接到 Codis Proxy 和连接原生的 Redis Server 没有明显的区别 《Paper: Coordination Avoidance In Distributed Databases By Peter Bailis》介绍:Coordination Avoidance In Distributed Databases. 《从零开始写分布式数据库》介绍:本文以TiDB 源码为例. 《what we talk about when we talk about distributed systems》介绍:分布式系统概念梳理,为分布式系统涉及的主要概念进行了梳理. 《Distributed locks with Redis》介绍:使用Redis实现分布式锁. 《CS244b: Distributed Systems》介绍: 斯坦福2014年秋季分布式课程. 《RAMP Made Easy》介绍: 分布式的“读原子性”. 《Strategies and Principles of Distributed Machine Learning on Big Data》介绍: 大数据分布式机器学习的策略与原理. 《Distributed Systems: What is the CAP theorem?》介绍: 分布式CAP法则. 《How should I start to learn distributed storage system as a beginner?》介绍: 新手如何步入分布式存储系统. 《Cassandra - A Decentralized Structured Storage System》介绍: 分布式存储系统Cassandra剖析,推荐白皮书Introduction to Apache Cassandra. 《What is the best resource to learn about distributed systems?》介绍: 分布式系统学习资源. 《What are some high performance TCP hacks?》介绍: 一些高性能TCP黑客技巧. 《Maintaining performance in distributed systems》介绍:分布式系统性能提升. 《A simple totally ordered broadcast protocol》介绍:Benjamin Reed 和 Flavio P.Junqueira 所著论文,对Zab算法进行了介绍,zab算法是Zookeeper保持数据一致性的核心,在国内有很多公司都使用zookeeper做为分布式的解决方案.推荐与此相关的一篇文章ZooKeeper’s atomic broadcast protocol: Theory and practice. 《zFS - 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suonayi 2019-12-02 03:17:27 0 浏览量 回答数 0

问题

【精品问答】python技术1000问(1)

问问小秘 2019-12-01 21:57:48 456417 浏览量 回答数 22

回答

呼叫 @中山野鬼######叫我做什么?这些都是教科书的东西。哈。。。基本无视。答的好的未必干的好,干的好的未必答的好。中国有中国的国情。如果要我回答,没有什么异议的我就不说了,我说说可能和标准答案结果不对的我的态度(当然我也不知道标准答案)。 第1题,我没什么异议。不过,在中国,非语言传递的信息,能有5%是可靠的就不错了。纸面上的东西无论再怎么正确,客户决策者的态度,不会在纸面上摆着,不吃饭,不吹牛,怎么摸的清楚? 第2题,比较扯淡,标准学院派的。因为“缺陷”的定义是动态的。同样的问题,对于不同的客户关注点是不同的。例如OA系统,报表是个大头,但对于数据库,LOG足够。即便有BUG,重要性才决定它是否算是个缺陷。这种动态的东西怎么可能后面有个基本排序原则。   例如,第4题,更接近实际情况的是a,进度问题。但我不知道上面的标准答案是什么。 例如第7题,这个题目称述有问题,因为客户在扩大项目范围时,项目经理要做的是递烟,泡澡,塞纸钱而使得甲方另起项目,而不是在原有项目中扩充,或修改合同。项目经理看到的并不是个计划的实施,而是一个合同。对合同外的描述内容,应该以增补和另立合同为主此已经超出了项目经理的职权范围。项目范围扩大65%,成本增加4倍(也就老外想的出,项目范围扩大4倍,成本增加65%倒更贴近实际,否则更本就是不能接的单子),这就不是一个项目内可接受的现实。如果甲方非要如此,还是上面的三个步骤,不然就死破脸走官司路线。公司就是关门,也不能自己贴钱这么给甲方耍,没底线的乙方,是做不成甲方认可的东西的,也是活不长久的乙方。 第8题表示,整个题目是老外出的,哈。以我的经验,大头是项目计划实施。 简答题中,第5题也是有问题的,至少我有很大异议,原型更本就不应该在项目中出现。除非原型设计就是项目本身,此时也就不存在针对项目的原型一说。 国内,很多问题不是问题,只要问题本身不是人的问题。是问题的,都是人的思想问题。国内从老板到一线员工,出了问题,感性的很多,就是屁股决定意识的很多。所以国内做项目经理,最要紧的还是靠嘴巴说。要么中国怎么“厚黑”能成个学问呢。######主要想看你对简答那块的经验######如果是简答题,上面没有说的题目我补充一下,也当给这里的朋友提点片面的意见,以后要面试或许能用上,无论正面还是反面。 1、这个题目比较虚。得看什么类型的项目。但无非是计划、实施(执行),验收,三个环节。我说了,不能出现变更,当然实际情况不能没有变更。项目经理和其他人员要和甲方互动到,形式变更实质没变更的程度才行。项目实施不存在规划问题,这个是售前的事情。计划属于售前规划后的细化。实施是计划的落地和推进。验收这块存在调整,但在计划和实施中需要提前和甲方互动,项目实施的整体其实就围绕一个核心,就是合同的履行,所以所有工作都是围绕验收来忙。 2、这个问题很小白。工期是计划时间表,工作量是执行量。两个东西毛关系没有。而且工作量和业务本身的形态有关,有些东西先进场,有些东西后才到,比如你代码没写好,测个毛啊?当然这里说的不是测试代码本身的构造,只是基于测试代码已经存在的情况。工期和工作量没有对等关系。 3、这个问题问的比较好。就我的经验,明确谈什么,这是第一。明确想要什么,这是第二。余下就是开会。开会其实有三种。一种是传达信息。一种是说服别人,一种是汇总信息。每种不一样。传达信息,确认大家明确就OK。说服别人重点不在于用谁的意见说服,重点在于大家一致认可。汇总信息重点在明确大家说清楚了该说的内容。 4、这个我个人觉得是挺白痴的问题,可能对有些企业有些项目经理的考核是需要的。这个问题如同有次我去算法的面试,有人问我XX版本管理工具会不会?确实不会。当时不仅有种弱智感,同时还有种BS惜BS的感觉。我还没无聊到靠工具来维护自己的技术水平证明的低级趣味阶段。 6、这个问题,只有一个结论。就是硬抗过去。没有它法。因为资源不足,你分包,或者卖掉都不切合实际。 7、项目经理主要做哪些内容,其实也很简单,首先是协调,组内协调,甲乙双方的协调。其次是决策调整,根据组内和甲乙双方的情况调整规划和审核内容,最后是审核阶段情况。 不能反过来做,先审核内部,再去协调和和调整。项目实施是有时间期限的,多拖一天,公司多投入一份,回款的变数也多一份。好的项目经理在于先能搞清楚哪些是需要拖的问题,哪些是需要解决的问题。前者尽快留资源准备,后者尽量掩盖以回避。 虽然上面有些话说的很负面,但实际上都是中立的话。做事情就是做事情。把事情做好皆大欢喜,而不存在什么吭蒙拐骗一说。而好和不好,对乙方就是少投入,收回款。对甲方就是保护好甲方投入的价值存在。 后面一句话可能很多人又不理解了。我先说个做人的道理,你不考虑对方,对方就不会考虑你。再简单举个例子:比如客户要上个项目,那么你搞不清楚客户上项目的更本动力在哪,你就无法从客户的角度来判断,你所带的项目,哪些是能给你客户带来价值的。哪些对他是没价值的。客户投钱,不是你的钱,也只是给你所在公司的,但是既然你是做项目经理,你就要对这笔钱的投入保护好,也就是让该展现的展现。什么是该展现的?不是客户的某个代表认为有价值的,而是确实对客户有价值的。 如果你只以客户的某个代表的喜好来判断客户(抽象的)投入的价值点,那么迟早会倒霉。如果你真从客户的角度来判断价值点,你也迟早会说服客户。###### 引用来自“中山野鬼”的答案 如果是简答题,上面没有说的题目我补充一下,也当给这里的朋友提点片面的意见,以后要面试或许能用上,无论正面还是反面。 1、这个题目比较虚。得看什么类型的项目。但无非是计划、实施(执行),验收,三个环节。我说了,不能出现变更,当然实际情况不能没有变更。项目经理和其他人员要和甲方互动到,形式变更实质没变更的程度才行。项目实施不存在规划问题,这个是售前的事情。计划属于售前规划后的细化。实施是计划的落地和推进。验收这块存在调整,但在计划和实施中需要提前和甲方互动,项目实施的整体其实就围绕一个核心,就是合同的履行,所以所有工作都是围绕验收来忙。 2、这个问题很小白。工期是计划时间表,工作量是执行量。两个东西毛关系没有。而且工作量和业务本身的形态有关,有些东西先进场,有些东西后才到,比如你代码没写好,测个毛啊?当然这里说的不是测试代码本身的构造,只是基于测试代码已经存在的情况。工期和工作量没有对等关系。 3、这个问题问的比较好。就我的经验,明确谈什么,这是第一。明确想要什么,这是第二。余下就是开会。开会其实有三种。一种是传达信息。一种是说服别人,一种是汇总信息。每种不一样。传达信息,确认大家明确就OK。说服别人重点不在于用谁的意见说服,重点在于大家一致认可。汇总信息重点在明确大家说清楚了该说的内容。 4、这个我个人觉得是挺白痴的问题,可能对有些企业有些项目经理的考核是需要的。这个问题如同有次我去算法的面试,有人问我XX版本管理工具会不会?确实不会。当时不仅有种弱智感,同时还有种BS惜BS的感觉。我还没无聊到靠工具来维护自己的技术水平证明的低级趣味阶段。 6、这个问题,只有一个结论。就是硬抗过去。没有它法。因为资源不足,你分包,或者卖掉都不切合实际。 7、项目经理主要做哪些内容,其实也很简单,首先是协调,组内协调,甲乙双方的协调。其次是决策调整,根据组内和甲乙双方的情况调整规划和审核内容,最后是审核阶段情况。 不能反过来做,先审核内部,再去协调和和调整。项目实施是有时间期限的,多拖一天,公司多投入一份,回款的变数也多一份。好的项目经理在于先能搞清楚哪些是需要拖的问题,哪些是需要解决的问题。前者尽快留资源准备,后者尽量掩盖以回避。 虽然上面有些话说的很负面,但实际上都是中立的话。做事情就是做事情。把事情做好皆大欢喜,而不存在什么吭蒙拐骗一说。而好和不好,对乙方就是少投入,收回款。对甲方就是保护好甲方投入的价值存在。 后面一句话可能很多人又不理解了。我先说个做人的道理,你不考虑对方,对方就不会考虑你。再简单举个例子:比如客户要上个项目,那么你搞不清楚客户上项目的更本动力在哪,你就无法从客户的角度来判断,你所带的项目,哪些是能给你客户带来价值的。哪些对他是没价值的。客户投钱,不是你的钱,也只是给你所在公司的,但是既然你是做项目经理,你就要对这笔钱的投入保护好,也就是让该展现的展现。什么是该展现的?不是客户的某个代表认为有价值的,而是确实对客户有价值的。 如果你只以客户的某个代表的喜好来判断客户(抽象的)投入的价值点,那么迟早会倒霉。如果你真从客户的角度来判断价值点,你也迟早会说服客户。 请问先生,这些知识或者叫经验,你是怎么学到的,或者说知道的? 我想学习你的学习能力。 ######我奇怪的是如果世上所有的项目经理都是这个标准来考核那将没有经理可言,因为这些题都是针对那些有丰富经验的项目经理,刚上任的经理能答出这些题目算见鬼了。######对单选题表示无语。###### 引用来自“李渊”的答案 引用来自“中山野鬼”的答案 如果是简答题,上面没有说的题目我补充一下,也当给这里的朋友提点片面的意见,以后要面试或许能用上,无论正面还是反面。 1、这个题目比较虚。得看什么类型的项目。但无非是计划、实施(执行),验收,三个环节。我说了,不能出现变更,当然实际情况不能没有变更。项目经理和其他人员要和甲方互动到,形式变更实质没变更的程度才行。项目实施不存在规划问题,这个是售前的事情。计划属于售前规划后的细化。实施是计划的落地和推进。验收这块存在调整,但在计划和实施中需要提前和甲方互动,项目实施的整体其实就围绕一个核心,就是合同的履行,所以所有工作都是围绕验收来忙。 2、这个问题很小白。工期是计划时间表,工作量是执行量。两个东西毛关系没有。而且工作量和业务本身的形态有关,有些东西先进场,有些东西后才到,比如你代码没写好,测个毛啊?当然这里说的不是测试代码本身的构造,只是基于测试代码已经存在的情况。工期和工作量没有对等关系。 3、这个问题问的比较好。就我的经验,明确谈什么,这是第一。明确想要什么,这是第二。余下就是开会。开会其实有三种。一种是传达信息。一种是说服别人,一种是汇总信息。每种不一样。传达信息,确认大家明确就OK。说服别人重点不在于用谁的意见说服,重点在于大家一致认可。汇总信息重点在明确大家说清楚了该说的内容。 4、这个我个人觉得是挺白痴的问题,可能对有些企业有些项目经理的考核是需要的。这个问题如同有次我去算法的面试,有人问我XX版本管理工具会不会?确实不会。当时不仅有种弱智感,同时还有种BS惜BS的感觉。我还没无聊到靠工具来维护自己的技术水平证明的低级趣味阶段。 6、这个问题,只有一个结论。就是硬抗过去。没有它法。因为资源不足,你分包,或者卖掉都不切合实际。 7、项目经理主要做哪些内容,其实也很简单,首先是协调,组内协调,甲乙双方的协调。其次是决策调整,根据组内和甲乙双方的情况调整规划和审核内容,最后是审核阶段情况。 不能反过来做,先审核内部,再去协调和和调整。项目实施是有时间期限的,多拖一天,公司多投入一份,回款的变数也多一份。好的项目经理在于先能搞清楚哪些是需要拖的问题,哪些是需要解决的问题。前者尽快留资源准备,后者尽量掩盖以回避。 虽然上面有些话说的很负面,但实际上都是中立的话。做事情就是做事情。把事情做好皆大欢喜,而不存在什么吭蒙拐骗一说。而好和不好,对乙方就是少投入,收回款。对甲方就是保护好甲方投入的价值存在。 后面一句话可能很多人又不理解了。我先说个做人的道理,你不考虑对方,对方就不会考虑你。再简单举个例子:比如客户要上个项目,那么你搞不清楚客户上项目的更本动力在哪,你就无法从客户的角度来判断,你所带的项目,哪些是能给你客户带来价值的。哪些对他是没价值的。客户投钱,不是你的钱,也只是给你所在公司的,但是既然你是做项目经理,你就要对这笔钱的投入保护好,也就是让该展现的展现。什么是该展现的?不是客户的某个代表认为有价值的,而是确实对客户有价值的。 如果你只以客户的某个代表的喜好来判断客户(抽象的)投入的价值点,那么迟早会倒霉。如果你真从客户的角度来判断价值点,你也迟早会说服客户。 请问先生,这些知识或者叫经验,你是怎么学到的,或者说知道的? 我想学习你的学习能力。 吹水的说一句,无论你信不信,曾经在一家公司,我只是个技术人员。做算法写代码。不过平时对于公司管理的东西也带这思考。公司整体的每月运营支出,我的估算和外面朋友做的调研基本上接近。我觉得没什么刻意学吧,如同你对数字感兴趣,对很多数学问题就会很敏感。如果你对管理有兴趣,对很多组织化的东西就会很敏感。沉淀久了,多少也能算水多。。。 ######学习了######请参考 信息系统项目管理师 这本教材,虽然这是理论,现实项目中不一定这样,但是你要去应聘一个比较大的项目的项目经理时,还是要有一定的理论支撑的,项目越大作用越明显######哈。水平的深度是由理论的高度决定的嘛。希望我关于对学院派的鄙夷不要误导大家理解理论。######嗯 项目越大越明显######PMP例题?######这个是考试题,不是面试题######回复 @dedenj : 呵呵 专业的PM 这是基础######个人觉得,如果我去应聘PM,别人甩一张这个试卷来,我直接闪人。至少说明一点,这个公司的HR不知道到底如果招聘PM。。 我们不是来考PM证的,要考证至少要加几题,PM主要职责是什么,关键路径和成本控制,沟通原则,呵呵######就是面试时做的一份简单试卷

kun坤 2020-06-08 11:13:54 0 浏览量 回答数 0

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一般都是调用现成的命令,解析命令输出######回复 @Hyacinthus_M : 几乎所有编程语言都有执行命令获取输出的方法的,获取完之后,按行正则表达式匹配提取信息即可######回复 @Mallon : 那你能给点这方面解析的资料吗?我的GREP等用得不好,首先得有思路了,不然我会觉得还没有改代码来得可行。######回复 @Mallon : 意思是先iwlist eth0 scan | grep "Target"吗,那怎么样设置密码呢?在这方面我很迷惑######回复 @Hyacinthus_M : 你在程序里调用命令行,Linux下基本就是这个套路######可是要求是写程序。 这个程序是面对客户的,我总不能要求客户还能用命令行吧。我只想知道有没有代码量小点的方法。###### 是这样的。我开始的时候也想过通过用system调用通过shell的工具来完成任务,可是shell功底有些不足。 我所需要的只是iwlist eth0 scan 结果中的ESSID, TXPOWER,还有就是加密相关的内容。 而又要求将这些内容以每个网络块的方式输出,而通过grep 后,所有的相同的项都在一起了。 那么要通过样才能实现我的需求呢,shell我真的很基本。 ###### 引用来自“Hyacinthus_M”的答案 是这样的。我开始的时候也想过通过用system调用通过shell的工具来完成任务,可是shell功底有些不足。 我所需要的只是iwlist eth0 scan 结果中的ESSID, TXPOWER,还有就是加密相关的内容。 而又要求将这些内容以每个网络块的方式输出,而通过grep 后,所有的相同的项都在一起了。 那么要通过样才能实现我的需求呢,shell我真的很基本。 shell作为程序设计语言功能太弱了,上perl python吧,推荐后者,呵呵 ######回复 @Hyacinthus_M : 纯C麻烦,我没研究过...######这个程序只能C做,纯的。python,呵呵。说重点好吗,######grep是shell用的,其它语言都内置正则模块的###### http://stackoverflow.com/questions/646241/c-run-a-system-command-and-get-output######大哥,你没有把握我的意思啊。###### 正则就用PCRE吧 http://www.pcre.org/ ###### 按照楼主的描述,我猜公司是让你在一个嵌入式设备上实现该功能吧。 wireless-tools需要跟底层的硬件配合使用,它本身无非就是通过socket从内核获取到信息。设备的wifi驱动也是你们自己搞的?如果从驱动着手的话,可能还更简单点。方便的话,可以说一下你们所使用的平台。 ######我也是刚去上班不久的,对硬件了解也少,驱动好像不是他们写的。 我已经改了不少了,这个星期应该能完成吧。 iw_get_ext()这个接口?######是用的baspberrypi的。系统基本和debian的一样。只是只有基本的一些功能。######回复 @txgcwm : 大哥。真是谢谢你啊。 我真的很需要这样的交流。 你也早点睡啊。我先睡了。######回复 @Hyacinthus_M : 大哥。真是谢谢你啊。 我真的很需要这样的交流。 你也早点睡啊。我先睡了。######回复 @txgcwm : 你好。我对你说的“楼主可以使用fopen来执行“iwlist eth0 scan”指令,将获取到的结果逐个解析出来”的意思不是太理解? 是先将结果定向到一个文件中,然后再解析? 好像你不是这个意思啊,有些地方我不是很懂,可以请你说具体点吗######回复 @txgcwm : 是啊,我也想通过调用system()来运行iwlist eth0 scan来做,然后解析输出,包括无线网络的配置,同样也可以用同样的方法来做,但是我的问题出在解析部分。 希望你给点具体点的建议。######如果是那样的话,预计你执行那些指令是没有多少问题的。 楼主可以使用fopen来执行“iwlist eth0 scan”指令,将获取到的结果逐个解析出来(这样比你修改代码好多了,字符串解析应该相对简单一些嘛)。###### 引用来自“txgcwm”的答案 按照楼主的描述,我猜公司是让你在一个嵌入式设备上实现该功能吧。 wireless-tools需要跟底层的硬件配合使用,它本身无非就是通过socket从内核获取到信息。设备的wifi驱动也是你们自己搞的?如果从驱动着手的话,可能还更简单点。方便的话,可以说一下你们所使用的平台。 是的呢。我不是科班出身的,一直在自己摸索,有很多东西都不太懂,很多时候都是在用笨方法来解决。      开始的时候,我的确是想用SHELL来实现的,然后解析。但是我的头说要用程序写, 开始真是一点头绪都没有,我只能想到去修改wireless-tools的源程序了。 我觉得自己可以解决的。 不过,还是希望你能给点建议。 ######楼主,现在这个问题肯定解决了吧!能不能分享一下最后的结果啊?我现在也遇到了和你同样的问题,可是我没有楼主那么厉害,可以直接更改源代码。能不能帮一下小弟,谢谢先!!!######回复 @txgcwm : 你好,我已经使用解析的方法完成了基本功能。最近在使用基于wireless.h,iwlib.h iwlib.c三个文件(丢弃iwlist.c iwconfig.c)来重写该程序,在main.c中,包括了#include "iwlib.h", 并且在iwlib.h声明了所有的函数原型,所有的函数实现均在iwlib.c中,######回复 @txgcwm : 恩。我已经在baspberrypi的板子上运行过wireless-tools的工具了,iwlist scan结果正常。######回复 @txgcwm : 比如,把scan的结果定向到一个文件中,然后再通过字符串的操作来实现,还是scan | grep 的方法来实现呢? 后者我不太熟悉,我的功底还没能满足需求,但是前者,对多个关健字的解析方面的算法实现,思路不是很明确。######回复 @Hyacinthus_M : 而且我建议你将这个工具在没有修改前先编译进去,看看是否能够输出你想要的数据(没有的话可能底层不支持,那样的话你上层改了也没有用)。###### #include <sys/wait.h> #include <stdlib.h> #include <errno.h> #include <string.h> #include <stdio.h> #define MAXLINE 1024 int main(int argc, char **argv) { char buf[MAXLINE]; int rc = 0; FILE *fp = NULL; fp = popen("iwlist wlan0 scan", "r"); if(fp == NULL) { perror("popen error!"); return -1; } while(fgets(buf, MAXLINE, fp) != NULL) { int len = strlen(buf); if(buf[len-1] == '\n') buf[len-1] = '\0'; printf("%s\r\n", buf); } if((rc = pclose(fp)) < 0) { perror("pclose error!"); return -1; } return 0; }######回复 @txgcwm : 但是在主函数中,调用相关函数经常出现“undefined reference to”的错误,这些错误我有些不能理解。我在网上也看了一些相关的资料,但是是没能解决,希望你给点建议。######回复 @Hyacinthus_M : 给你一个大概的思路: 1、从数据上看,每个wifi信息都是以cell开头的,以此为标记; 2、使用isspace函数将前面的所有空格清除; 3、通过strcmp对比你要获取的数据项,然后将其后的数据保存。 你自己尝试解析,后续有问题,下班了再说。######回复 @txgcwm : 就是。我觉得他个人有点偏执。同样是用上层。他是把这个任务交给我的。我的公司小,只有十个人,其中几个还是实习的。我先用解析的方法做出来,如果有什么不懂的,还要请教你啊。 对了,设置关键字字符串数组,每一行一行的解析,是不是用strstr()简单来对每一行的内容与关键字进行配对来过滤内容就可以了?######回复 @Hyacinthus_M : 这个我也不太清楚哪里有这些资料,你自己去找找吧。无论你是去修改wireless tools还是按照解析输出数据的方法,也只是上层应用。如果要从内核的层次去了解这些东西,预计你一周的时间根本不够。 不太清楚你的主管需要你用什么样的方法实现?他固执的要用自己的方法(他自身是否对这些可能用到的方法作过分析?),他自己为什么不去实现。######回复 @txgcwm : 我把自己的想法和他说了,他还是让我熟悉底层的API(意思还是让我去修改wireless-tools)。先把用这个实现方法做出来吧。用wireless-tools修改程序的方法,和解析输出的方法没有本质区别吧。 对了,基于无线网络开发的API在哪能找到资料?难道要去看kernel?

kun坤 2020-06-06 13:38:52 0 浏览量 回答数 0

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链表啊,结构体里放一个char来记录字母,一个int来计数,遍历字符串后排序输出。 ######谢谢额 我猜自己发现了错误,又改写了一下,现在已经成功了。######我尝试去这样做了,但是结果还是出错。有思路,但是还是比较复杂,代码写出来了出错。也不知道是哪里有问题.######有人能帮帮忙吗?######定义个数组c=int[26][2],c[0][0]='a',c[0][1]=次数,然后排序,然后输出,如果次数为0,则不输出,选个排序算法就行了######回复 @水晶之夜 : 输出的时候类型强制转换下,(char)c[0][0]。估计用指针数组也行,或者也可以用typedef定义一个struct,但这些具体怎么写语句我也不会,没怎么好好用过C,反正大体上应该是这么个意思。######这里有一个问题,你定义的数组是整形的还是字符型?你不可能一个放字符,一个放次数,它们是不同的数据类型。######Hash Table完美解决 ######什么是Hash Table?###### 引用来自“猎户座”的答案 链表啊,结构体里放一个char来记录字母,一个int来计数,遍历字符串后排序输出。 我自己又重新调试了一下,把代码稍稍改了一下。现在基本上可以了。 #define N 1024 void f12() { //输入一串字符以?结束 char str[N]; gets(str); //全部字母小写化 int i; for(i=0;str[i]!='\0';i++) { str[i]=tolower(str[i]); } //定义一个结构体来记录字符和次数 Info a[26]; for(i=0;i<26;i++) { a[i].letter=i+97; a[i].count=0; } //统计字符 for(i=0;str[i]!='\0';i++) { if(str[i]>='a'&&str[i]<='z') { a[str[i]-'a'].count++; } } //排序 int j; for(i=0;i<26;i++) { int k=i; for(j=0;j<25;j++) { if(a[j].count<a[j+1].count) { //交换 int t=a[j].count; a[j].count=a[j+1].count; a[j+1].count=t; char c = a[j].letter; a[j].letter=a[j+1].letter; a[j+1].letter=c; } } } //输出 for(i=0;i<26;i++) { if(a[i].count==0) continue; printf("%c %d\n",a[i].letter,a[i].count); } } ###### 引用来自“NealFeng”的答案 定义个数组c=int[26][2],c[0][0]='a',c[0][1]=次数,然后排序,然后输出,如果次数为0,则不输出,选个排序算法就行了 哈,你这个貌似多做事情了。题目是针对字母,没针对其他分类方法。那么就可以直接 int alpha[26]; void init_alpha(void){ int i; for (i = 0 ; i < 26 ; i ++ ) alpha[i] = 0; } #define _CHK_SET(a,min,max) do {if((a >= (min))&&(a <= (max))){alpha[a-min] += 1;}while (0) void set_alpha(char a){ _CHK_SET(a ,'A','Z'); _CHK_SET(a,'a','z'); } int max_num(void){ int re = alpha[0]; int i; for (i = 1 ; i< 26 ; i++) { if (alpha[i] > re) re = alpha[i]; } return re; } int print_max(void){ int i; int flag = 0; i = max_num(); if (alpha[i] == 0){ return 0; } printf(....); alpha[i] = 0; return 1; } 余下,就是初始化。然后读一个字符如果不是结束符,就掉用一次set_alpha,全部处理完就不停的调用print_max 直到返回为0. 哈, 原型设计不要考虑优化问题。逻辑清楚是关键。有什么好排序的。你排序的价值在于降低不必要的逻辑处理,但和目标逻辑没有关系。 ######有一点挺有意思的,确实,要求是打印出来,干嘛排序呢?###### 引用来自“中山野鬼”的答案 引用来自“NealFeng”的答案 定义个数组c=int[26][2],c[0][0]='a',c[0][1]=次数,然后排序,然后输出,如果次数为0,则不输出,选个排序算法就行了 哈,你这个貌似多做事情了。题目是针对字母,没针对其他分类方法。那么就可以直接 int alpha[26]; void init_alpha(void){ int i; for (i = 0 ; i < 26 ; i ++ ) alpha[i] = 0; } #define _CHK_SET(a,min,max) do {if((a >= (min))&&(a <= (max))){alpha[a-min] += 1;}while (0) void set_alpha(char a){ _CHK_SET(a ,'A','Z'); _CHK_SET(a,'a','z'); } int max_num(void){ int re = alpha[0]; int i; for (i = 1 ; i< 26 ; i++) { if (alpha[i] > re) re = alpha[i]; } return re; } int print_max(void){ int i; int flag = 0; i = max_num(); if (alpha[i] == 0){ return 0; } printf(....); alpha[i] = 0; return 1; } 余下,就是初始化。然后读一个字符如果不是结束符,就掉用一次set_alpha,全部处理完就不停的调用print_max 直到返回为0. 哈, 原型设计不要考虑优化问题。逻辑清楚是关键。有什么好排序的。你排序的价值在于降低不必要的逻辑处理,但和目标逻辑没有关系。 我测试了你一下你这个代码,还有5个错误。不太理解。。 --------------------Configuration: temp - Win32 Debug-------------------- Compiling... temp.cpp d:\my files\c program\wow\temp\temp.cpp(25) : error C2062: type 'int' unexpected d:\my files\c program\wow\temp\temp.cpp(26) : error C2143: syntax error : missing ';' before '{' d:\my files\c program\wow\temp\temp.cpp(33) : error C2562: 'set_alpha' : 'void' function returning a value d:\my files\c program\wow\temp\temp.cpp(21) : see declaration of 'set_alpha' d:\my files\c program\wow\temp\temp.cpp(35) : error C2601: 'print_max' : local function definitions are illegal d:\my files\c program\wow\temp\temp.cpp(46) : fatal error C1004: unexpected end of file found Error executing cl.exe. temp.obj - 5 error(s), 0 warning(s) ###### 引用来自“中山野鬼”的答案 引用来自“NealFeng”的答案 定义个数组c=int[26][2],c[0][0]='a',c[0][1]=次数,然后排序,然后输出,如果次数为0,则不输出,选个排序算法就行了 哈,你这个貌似多做事情了。题目是针对字母,没针对其他分类方法。那么就可以直接 int alpha[26]; void init_alpha(void){ int i; for (i = 0 ; i < 26 ; i ++ ) alpha[i] = 0; } #define _CHK_SET(a,min,max) do {if((a >= (min))&&(a <= (max))){alpha[a-min] += 1;}while (0) void set_alpha(char a){ _CHK_SET(a ,'A','Z'); _CHK_SET(a,'a','z'); } int max_num(void){ int re = alpha[0]; int i; for (i = 1 ; i< 26 ; i++) { if (alpha[i] > re) re = alpha[i]; } return re; } int print_max(void){ int i; int flag = 0; i = max_num(); if (alpha[i] == 0){ return 0; } printf(....); alpha[i] = 0; return 1; } 余下,就是初始化。然后读一个字符如果不是结束符,就掉用一次set_alpha,全部处理完就不停的调用print_max 直到返回为0. 哈, 原型设计不要考虑优化问题。逻辑清楚是关键。有什么好排序的。你排序的价值在于降低不必要的逻辑处理,但和目标逻辑没有关系。 简洁、明了 ###### 引用来自“水晶之夜”的答案 引用来自“中山野鬼”的答案 引用来自“NealFeng”的答案 定义个数组c=int[26][2],c[0][0]='a',c[0][1]=次数,然后排序,然后输出,如果次数为0,则不输出,选个排序算法就行了 哈,你这个貌似多做事情了。题目是针对字母,没针对其他分类方法。那么就可以直接 int alpha[26]; void init_alpha(void){ int i; for (i = 0 ; i < 26 ; i ++ ) alpha[i] = 0; } #define _CHK_SET(a,min,max) do {if((a >= (min))&&(a <= (max))){alpha[a-min] += 1;}while (0) void set_alpha(char a){ _CHK_SET(a ,'A','Z'); _CHK_SET(a,'a','z'); } int max_num(void){ int re = alpha[0]; int i; for (i = 1 ; i< 26 ; i++) { if (alpha[i] > re) re = alpha[i]; } return re; } int print_max(void){ int i; int flag = 0; i = max_num(); if (alpha[i] == 0){ return 0; } printf(....); alpha[i] = 0; return 1; } 余下,就是初始化。然后读一个字符如果不是结束符,就掉用一次set_alpha,全部处理完就不停的调用print_max 直到返回为0. 哈, 原型设计不要考虑优化问题。逻辑清楚是关键。有什么好排序的。你排序的价值在于降低不必要的逻辑处理,但和目标逻辑没有关系。 我测试了你一下你这个代码,还有5个错误。不太理解。。 --------------------Configuration: temp - Win32 Debug-------------------- Compiling... temp.cpp d:\my files\c program\wow\temp\temp.cpp(25) : error C2062: type 'int' unexpected d:\my files\c program\wow\temp\temp.cpp(26) : error C2143: syntax error : missing ';' before '{' d:\my files\c program\wow\temp\temp.cpp(33) : error C2562: 'set_alpha' : 'void' function returning a value d:\my files\c program\wow\temp\temp.cpp(21) : see declaration of 'set_alpha' d:\my files\c program\wow\temp\temp.cpp(35) : error C2601: 'print_max' : local function definitions are illegal d:\my files\c program\wow\temp\temp.cpp(46) : fatal error C1004: unexpected end of file found Error executing cl.exe. temp.obj - 5 error(s), 0 warning(s) 他这个是 C语言写的,得用 C语言编译器。 把 .cpp 改成 .c 再试试。 还有 27 行 printf 里面加上你要输出的东西。 ###### 引用来自“水晶之夜”的答案 引用来自“中山野鬼”的答案 引用来自“NealFeng”的答案 定义个数组c=int[26][2],c[0][0]='a',c[0][1]=次数,然后排序,然后输出,如果次数为0,则不输出,选个排序算法就行了 哈,你这个貌似多做事情了。题目是针对字母,没针对其他分类方法。那么就可以直接 int alpha[26]; void init_alpha(void){ int i; for (i = 0 ; i < 26 ; i ++ ) alpha[i] = 0; } #define _CHK_SET(a,min,max) do {if((a >= (min))&&(a <= (max))){alpha[a-min] += 1;}while (0) void set_alpha(char a){ _CHK_SET(a ,'A','Z'); _CHK_SET(a,'a','z'); } int max_num(void){ int re = alpha[0]; int i; for (i = 1 ; i< 26 ; i++) { if (alpha[i] > re) re = alpha[i]; } return re; } int print_max(void){ int i; int flag = 0; i = max_num(); if (alpha[i] == 0){ return 0; } printf(....); alpha[i] = 0; return 1; } 余下,就是初始化。然后读一个字符如果不是结束符,就掉用一次set_alpha,全部处理完就不停的调用print_max 直到返回为0. 哈, 原型设计不要考虑优化问题。逻辑清楚是关键。有什么好排序的。你排序的价值在于降低不必要的逻辑处理,但和目标逻辑没有关系。 我测试了你一下你这个代码,还有5个错误。不太理解。。 --------------------Configuration: temp - Win32 Debug-------------------- Compiling... temp.cpp d:\my files\c program\wow\temp\temp.cpp(25) : error C2062: type 'int' unexpected d:\my files\c program\wow\temp\temp.cpp(26) : error C2143: syntax error : missing ';' before '{' d:\my files\c program\wow\temp\temp.cpp(33) : error C2562: 'set_alpha' : 'void' function returning a value d:\my files\c program\wow\temp\temp.cpp(21) : see declaration of 'set_alpha' d:\my files\c program\wow\temp\temp.cpp(35) : error C2601: 'print_max' : local function definitions are illegal d:\my files\c program\wow\temp\temp.cpp(46) : fatal error C1004: unexpected end of file found Error executing cl.exe. temp.obj - 5 error(s), 0 warning(s) 这个也算代码?我的老天啊。。。无非是我想说明逻辑,用了语言来描述。。。。不能这么省事。又不是我的作业。哈。

爱吃鱼的程序员 2020-06-03 17:27:32 0 浏览量 回答数 0

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 TTS</B>是Text To Speech的缩写,即“从文本到语音”。它是同时运用语言学和心理学的杰出之作,在内置芯片的支持之下,通过神经网络的设计,把文字智能地转化为自然语音流。TTS技术对文本文件进行实时转换,转换时间之短可以秒计算。在其特有智能语音控制器作用下,文本输出的语音音律流畅,使得听者在听取信息时感觉自然,毫无机器语音输出的冷漠与生涩感。TTS语音合成技术即将覆盖国标一、二级汉字,具有英文接口,自动识别中、英文,支持中英文混读。所有声音采用真人普通话为标准发音,实现了120-150个汉字/秒的快速语音合成,朗读速度达3-4个汉字/秒,使用户可以听到清晰悦耳的音质和连贯流畅的语调。现在有少部分MP3随身听具有了TTS功能。   TTS是语音合成应用的一种,它将储存于电脑中的文件,如帮助文件或者网页,转换成自然语音输出。TTS可以帮助有视觉障碍的人阅读计算机上的信息,或者只是简单的用来增加文本文档的可读性。现在的TTL应用包括语音驱动的邮件以及声音敏感系统。TTS经常与声音识别程序一起使用。现在有很多TTS的产品,包括Read Please 2000, Proverbe Speech Unit,以及Next Up Technology的TextAloud。朗讯、 Elan、以及 AT&T都有自己的语音合成产品。   除了TTS软件之外,很多商家还提供硬件产品,其中包括以色列WizCom Technologies公司的 Quick Link Pen,它是一个笔状的可以扫描也可以阅读文字的设备;还有Ostrich Software公司的Road Runner,一个手持的可以阅读ASCII文本的设备;另外还有美国DEC公司的DecTalk TTS,它是可以替代声卡的外部硬件设备,它包含一个内部软件设备,可以与个人电脑自己的声卡协同工作。 TTS文语转换用途很广,包括电子邮件的阅读、IVR系统的语音提示等等,目前IVR系统已广泛应用于各个行业(如电信、交通运输等)。   TTS所用的关键技术就是语音合成(SpeechSynthesis)。早期的TTS一般采用专用的芯片实现,如德州仪器公司的TMS50C10/TMS50C57、飞利浦的PH84H36等,但主要用在家用电器或儿童玩具中。   而基于微机应用的TTS一般用纯软件实现,主要包括以下几部分:   ●文本分析-对输入文本进行语言学分析,逐句进行词汇的、语法的和语义的分析,以确定句子的低层结构和每个字的音素的组成,包括文本的断句、字词切分、多音字的处理、数字的处理、缩略语的处理等。   ●语音合成-把处理好的文本所对应的单字或短语从语音合成库中提取,把语言学描述转化成言语波形。   ●韵律处理-合成音质(Qualityof Synthetic Speech)是指语音合成系统所输出的语音的质量,一般从清晰度(或可懂度)、自然度和连贯性等方面进行主观评价。清晰度是正确听辨有意义词语的百分率;自然度用来评价合成语音音质是否接近人说话的声音,合成词语的语调是否自然; 连贯性用来评价合成语句是否流畅。   要合成出高质量的语音,所采用的算法是极为复杂的,因此对机器的要求也非常高。算法的复杂度决定了目前微机并发进行多通道TTS的系统容量。 在一般的CTI应用系统中,都会有IVR(交互式语音应答系统)。IVR系统是呼叫中心的重要组成部分,通过IVR系统,用户可以利用音频按健电话输入信息,从系统中获得预先录制的数字或合成语音信息。具有TTS功能的IVR可以加快服务速度,节约服务成本,使IVR为呼叫者提供7*24小时的服务。   目前常见的IVR系统大都是通用的工控机平台上插入语音板卡组成,并支持中文语音合成TTS等技术。   一个典型的包含TTS服务的电话服务流程可分为:   用户电话拨入,系统IVR响应,获得用户按键等信息。   IVR根据用户的按键信息,向数据库服务器申请相关数据。   数据库服务器返回文本数据给IVR。   IVR通过其TCP通讯接口,将需要合成的文本信息发送给TTS服务器。   TTS服务器将用户文本合成的语音数据分段通过TCP通讯接口发送给IVR服务器。   IVR服务器把分段语音数据组装成为独立的语音文件。   IVR播放相应的语音文件给电话用户。   一般的公网接入(IVR)大都采用工控机+语音板卡,而合成的语音数据则通过局域网传给IVR。这种结构只适用于简单的应用场合。 包括中文语音处理和语音合成,利用中文韵律等相关知识对中文语句进行分词、词性判断、注音、数字符号转换,语音合成通过查询中文语音库得到语音。目前中文TTS系统,比较著名的有:IBM,Microsoft,Fujitsu,科大讯飞,捷通华声等研究的系统。目前比较关键的就是中文韵律处理、符号数字、多音字、构词方面有较多的问题,需要不断研究,使得中文语音合成的自然化程度较高。  CTI技术使电信和计算机相互融合,克服了传统电信和计算机服务相对单一的缺点,将两者完美结合了起来。其应用领域非常广泛,任何需要语音、数据通信,特别是那些希望把计算机网与通信网结合起来完成语音数据信息交换的系统都会用到CTI技术。   TTS即语音合成技术(Text To Speech),它涉及声学、语言学、数学信号处理技术、多媒体技术等多个学科技术,是中文信息处理领域的一项前沿技术,实现把计算机中任意出现的文字转换成自然流畅的语音输出。   TTS在CTI系统中可以应用在IVR(交互式语音应答)服务器上,以提供语音交互式平台,为用户电话来访提供语音提示,引导用户选择服务内容和输入电话事务所需的数据,并接受用户在电话拨号键盘上输入的信息,实现对计算机数据库等信息资料的交互式访问。   在IVR中应用TTS可以自动将文本信息转换为语音文件,或者实时地将文本信息合成语音并通过电话发布。实现文本与语音自动双向转换,以达到人与系统的自动交互,随时随地为客户服务。维护人员不必再人工录音,只须将电子文档引入系统中,系统可以自动将电子文档转换为语音信息播放给客户。数据库中存放的大量数据,无需事先进行录音,能够随时根据查询条件查出并合成语音进行播报,从而大大减少了座席人员的工作负担。   那么应如何将TTS功能附加到CTI应用中呢?某些比较先进的交换平台,已经在交换机的内部实现了TTS的功能,并作为标准接口的一部分对外提供,业务开发商只需要简单的调用他们即可以在业务中使用该功能。   对于未实现TTS功能的PBX,就需要业务开发商自己去选择合适的平台,在此基础上进行二次开发,即调用所选TTS平台提供的标准接口,实现语音合成功能。   目前CTI已经成为全球发展最为迅猛的产业之一,每年以50%的速度增长,CTI如同计算机产业一样是一个金字塔形的产业链,从上到下会以至少20倍的幅度增值。TTS作为一种诱人的新技术,如果能很好的嵌入到增值业务的应用中去,必将形成一个更好的应用前景。   杭州音通软件有限公司是由国家教育部和浙江省人民政府联办并依托浙江大学而成立的高新技术公司,音通公司主要致力于计算机语音技术的研发并逐步开拓语音识别、语音流媒体传输等其它语音领域的研究。其核心技术(Intone_TTS)是具有自主知识产权的中文语音合成技术,在由浙江省科技厅组织的鉴定中被专家一致鉴定为国内领先地位,并已申请多项国家专利。   Intone_TTS是一套把文本信息转换为语音信息的开发工具包,为系统集成商、软件开发商提供了完备的接口函数和编程示例,使用户能够灵活的进行调用,并集成到其它应用系统中。接口需要语音合成运行库的支持,适合多种开发环境。开发者可以根据具体的应用场合进行选择。   它能够对所有的汉字、英文、阿拉伯数字进行语音合成;   支持繁体字及多音字的编辑;   合成效果:自然、平滑;   规范的函数调用接口,同时支持微软SAPI的调用;支持同步调用和异步调用方式;   支持PCM Wave,uLaw/aLaw Wave,ADPCM,Dialogic Vox等多种语音格式;   支持GB2312码(简体中文)、BIG5码(繁体)、UNICODE码;   支持多路通道同时合成;   支持Dialogic、东进、三汇等主流语音板卡; TTS就是Text To Speech,文本转语音,文本朗读,差不多是一个意思。在语音系统开发中经常要用到。   目前市场上的TTS很多,实现方式也各式各样,有的很昂贵,如科大讯飞,据说当初得到863计划的资助,有很高的技术;有的相对便宜,如捷通华声, InfoTalk;也有免费的,如微软的TTS产品。   相对于ASR(Automatic Speech Recognition,自动语音识别)来说,实现一个TTS产品所需要的技术难度不算大,在我看来也就是个力气活。   要是让我们来做一个能够把汉语句子朗读出来的TTS,我们会怎么做呢?   有一种最简单的TTS,就是把每个字都念出来,你会问,岂不要录制6千多个汉字的语音?幸运的是,汉语的音节很少,很多同音字。我们最多只是需要录制: 声母数×韵母数×4,(其实不是每个读音都有4声),这样算来,最多只需要录制几百个语音就可以了。   在合成的时候需要一张汉字对应拼音的对照表,汉字拼音输入法也依赖这张表,可以在网上找到,不过通常没有4声音调,大不了自己加上,呵呵,要不怎么说是力气活呢。   这样做出来的TTS效果也还可以,特别是朗读一些没有特别含义的如姓名,家庭住址,股票代码等汉语句子,听起来足够清晰。这要归功于我们伟大的母语通常都是单音节,从古代的时候开始,每个汉字就有一个词,表达一个意思。而且汉字不同于英语,英语里面很多连读,音调节奏变化很大,汉字就简单多了。   当然,你仍然要处理一些细节,比如多音字,把“银行”读成“yin xing”就不对了;再比如,标点符号的处理,数字、字母的处理,这些问题对于写过很多程序的你,当然不难了。   国内的一些语音板卡带的TTS,不管是卖钱的还是免费的,大体都是这样做出来的,也就是这样的效果。   如果要把TTS的效果弄好一点,再来点力气活,把基本的词录制成语音,如常见的两字词,四字成语等,再做个词库和语音库的对照表,每次需要合成时到词库里面找。这样以词为单位,比以字为单位,效果自然是好多了。当然,这里面还是有个技术,就是分词的技术,要把复杂的句子断成合理的词序列,也有点技术。这也要怪新文化那些先驱们,当初倡导白话文,引进西文的横排格式、标点符号的时候,没有引进西文中的空格分词。不过即使分词算法那么不高效,不那么准确,也问题不大,如前面所说,汉字是单音节词,把声音合起来,大体上不会有错。   当然,科大讯飞的力气活又干的多了些,据说已经进化到以常用句子为单位来录音了,大家可以想像,这要耗费更多的力气,换来更好的效果。   至于增加一些衔接处的“词料”,弄一些修饰性的音调,我认为是无关紧要的,对整体的效果改进不是太大。   市面上商品化TTS一般还支持粤语,请个粤语播音员录音,把上面的力气活重做一遍就是了。   再说句题外话,很多人觉得录音最好找电台、电视台的播音员,其实找个你周围的女同事来录制,只要吐字清晰就可以了。在某种情况下,寻常声音比字正腔圆的新闻联播来得可爱。   再来说说文本的标识,对于复杂文本,某些内容程序没有办法处理,需要标识出来。比如,单纯的数字“128”,是应该念成“一百二十八”还是“一二八”?解决办法通常是加入XML标注,如微软的TTS:"<context ID = "number_cardinal">128</context>"念成“一百二十八”,"<context ID = "number_digit">128</context>"将念成“一二八”。TTS引擎可以去解释这些标注。遗憾的是,语音XML标注并没有形成大家都完全认可的标准,基本上是各自一套。   再说说TTS应用编程,微软的TTS编程接口叫SAPI,是COM接口,开发起来还是有点麻烦,还好MSDN的网站上资料很全面。微软的TTS虽然免费,但其中文角色目前是个男声,声音略嫌混浊,感觉不爽。   国内一般的厂家提供API调用接口,相对比较简单,可以方便地嵌入应用程序中去。   商品化的TTS还有个并发许可限制,就是限制同时合成的并发线程数,我觉得这个限制用处不大。无论哪种TTS,都可以将文本文件转换成语音文件,供语音卡播放。大部分应用句子比较短小,一般不会超过100个汉字,合成的时间是非常短的,弄个线程专门负责合成,其它应用向该线程请求就是了,万一句子很长,把它分解成多个短句子就是了,播放的速度总是比合成的速度慢。   也很多应用是脱机合成,没有实时性要求,就更不必买多个许可了。   更多情况下,我们甚至没有必要购买TTS,比如语音开发中常见的费用催缴,拨通后播放:“尊敬的客户,您本月的费用是:212元”,前面部分对所有客户都一样,录一个语音文件就是了,而数字的合成是很简单的,你只要录制好10个数字语音,再加上十,百,千,万,再加上金钱的单位“元”。   TTS(Training+Tool+Scheme)超越计划   针对目前成长型企业遇到的人力资源问题,立体化解决人力资源瓶颈、通过企业与专家共建、实现人才强企的人力资源方向的重大智业项目。为企业培养人力资源高级管理人才,提供先进人力资源管理工具,并协助企业建立现代人力资源战略规划。通过“培训(Training)+工具(Tool)+方案(Scheme)”的办法,为企业系统解决人力资源难点问题,进而搭建科学、完善的人力资源管理体系。   TTS TIANJIN TERMINAL SURCHARGE   天津港口附加费。09年从日韩经过的船所收的一个费用 答案来源网络,供参考,希望对您有帮助

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Python 的 Decorator在使用上和Java/C#的Annotation很相似,就是在方法名前面加一个@XXX注解来为这个方法装饰一些东西。但是,Java/C#的Annotation也很让人望而却步,太TMD的复杂了,你要玩它,你需要了解一堆Annotation的类库文档,让人感觉就是在学另外一门语言。 而Python使用了一种相对于Decorator Pattern和Annotation来说非常优雅的方法,这种方法不需要你去掌握什么复杂的OO模型或是Annotation的各种类库规定,完全就是语言层面的玩法:一种函数式编程的技巧。如果你看过本站的《函数式编程》,你一定会为函数式编程的那种“描述你想干什么,而不是描述你要怎么去实现”的编程方式感到畅快。(如果你不了解函数式编程,那在读本文之前,还请你移步去看看《函数式编程》) 好了,我们先来点感性认识,看一个Python修饰器的Hello World的代码。 Hello World 下面是代码:文件名:hello.py def hello(fn): def wrapper(): print "hello, %s" % fn.__name__ fn() print "goodby, %s" % fn.__name__ return wrapper @hellodef foo(): print "i am foo" foo() 当你运行代码,你会看到如下输出: [chenaho@chenhao-air]$ python hello.pyhello, fooi am foogoodby, foo 你可以看到如下的东西: 1)函数foo前面有个@hello的“注解”,hello就是我们前面定义的函数hello 2)在hello函数中,其需要一个fn的参数(这就用来做回调的函数) 3)hello函数中返回了一个inner函数wrapper,这个wrapper函数回调了传进来的fn,并在回调前后加了两条语句。 Decorator 的本质 对于Python的这个@注解语法糖- Syntactic Sugar 来说,当你在用某个@decorator来修饰某个函数func时,如下所示: @decoratordef func(): pass 其解释器会解释成下面这样的语句: func = decorator(func) 尼玛,这不就是把一个函数当参数传到另一个函数中,然后再回调吗?是的,但是,我们需要注意,那里还有一个赋值语句,把decorator这个函数的返回值赋值回了原来的func。 根据《函数式编程》中的first class functions中的定义的,你可以把函数当成变量来使用,所以,decorator必需得返回了一个函数出来给func,这就是所谓的higher order function 高阶函数,不然,后面当func()调用的时候就会出错。 就我们上面那个hello.py里的例子来说, @hellodef foo(): print "i am foo" 被解释成了: foo = hello(foo) 是的,这是一条语句,而且还被执行了。你如果不信的话,你可以写这样的程序来试试看: def fuck(fn): print "fuck %s!" % fn.__name__[::-1].upper() @fuckdef wfg(): pass 没了,就上面这段代码,没有调用wfg()的语句,你会发现, fuck函数被调用了,而且还很NB地输出了我们每个人的心声! 再回到我们hello.py的那个例子,我们可以看到,hello(foo)返回了wrapper()函数,所以,foo其实变成了wrapper的一个变量,而后面的foo()执行其实变成了wrapper()。 知道这点本质,当你看到有多个decorator或是带参数的decorator,你也就不会害怕了。 比如:多个decorator @decorator_one@decorator_twodef func(): pass 相当于: func = decorator_one(decorator_two(func)) 比如:带参数的decorator: @decorator(arg1, arg2)def func(): pass 相当于: func = decorator(arg1,arg2)(func) 这意味着decorator(arg1, arg2)这个函数需要返回一个“真正的decorator”。 带参数及多个Decrorator 我们来看一个有点意义的例子:html.py def makeHtmlTag(tag, args, *kwds): def real_decorator(fn): css_class = " class='{0}'".format(kwds["css_class"]) if "css_class" in kwds else "" def wrapped(*args, **kwds): return "<"+tag+css_class+">" + fn(*args, **kwds) + "</"+tag+">" return wrapped return real_decorator @makeHtmlTag(tag="b", css_class="bold_css")@makeHtmlTag(tag="i", css_class="italic_css")def hello(): return "hello world" print hello() 输出: hello world 在上面这个例子中,我们可以看到:makeHtmlTag有两个参数。所以,为了让 hello = makeHtmlTag(arg1, arg2)(hello) 成功,makeHtmlTag 必需返回一个decorator(这就是为什么我们在makeHtmlTag中加入了real_decorator()的原因),这样一来,我们就可以进入到 decorator 的逻辑中去了—— decorator得返回一个wrapper,wrapper里回调hello。看似那个makeHtmlTag() 写得层层叠叠,但是,已经了解了本质的我们觉得写得很自然。 你看,Python的Decorator就是这么简单,没有什么复杂的东西,你也不需要了解过多的东西,使用起来就是那么自然、体贴、干爽、透气,独有的速效凹道和完美的吸收轨迹,让你再也不用为每个月的那几天感到焦虑和不安,再加上贴心的护翼设计,量多也不用当心。对不起,我调皮了。 什么,你觉得上面那个带参数的Decorator的函数嵌套太多了,你受不了。好吧,没事,我们看看下面的方法。 class式的 Decorator 首先,先得说一下,decorator的class方式,还是看个示例: class myDecorator(object): def __init__(self, fn): print "inside myDecorator.__init__()" self.fn = fn def __call__(self): self.fn() print "inside myDecorator.__call__()" @myDecoratordef aFunction(): print "inside aFunction()" print "Finished decorating aFunction()" aFunction() 输出: inside myDecorator.__init__() Finished decorating aFunction() inside aFunction() inside myDecorator.__call__() 上面这个示例展示了,用类的方式声明一个decorator。我们可以看到这个类中有两个成员:1)一个是__init__(),这个方法是在我们给某个函数decorator时被调用,所以,需要有一个fn的参数,也就是被decorator的函数。2)一个是__call__(),这个方法是在我们调用被decorator函数时被调用的。上面输出可以看到整个程序的执行顺序。 这看上去要比“函数式”的方式更易读一些。 下面,我们来看看用类的方式来重写上面的html.py的代码:html.py class makeHtmlTagClass(object): def __init__(self, tag, css_class=""): self._tag = tag self._css_class = " class='{0}'".format(css_class) if css_class !="" else "" def __call__(self, fn): def wrapped(*args, **kwargs): return "<" + self._tag + self._css_class+">" + fn(*args, **kwargs) + "</" + self._tag + ">" return wrapped @makeHtmlTagClass(tag="b", css_class="bold_css")@makeHtmlTagClass(tag="i", css_class="italic_css")def hello(name): return "Hello, {}".format(name) print hello("Hao Chen") 上面这段代码中,我们需要注意这几点:1)如果decorator有参数的话,__init__() 成员就不能传入fn了,而fn是在__call__的时候传入的。2)这段代码还展示了 wrapped(args, *kwargs) 这种方式来传递被decorator函数的参数。(其中:args是一个参数列表,kwargs是参数dict,具体的细节,请参考Python的文档或是StackOverflow的这个问题,这里就不展开了) 用Decorator设置函数的调用参数 你有三种方法可以干这个事: 第一种,通过 **kwargs,这种方法decorator会在kwargs中注入参数。 def decorate_A(function): def wrap_function(*args, **kwargs): kwargs['str'] = 'Hello!' return function(*args, **kwargs) return wrap_function @decorate_Adef print_message_A(args, *kwargs): print(kwargs['str']) print_message_A() 第二种,约定好参数,直接修改参数 def decorate_B(function): def wrap_function(*args, **kwargs): str = 'Hello!' return function(str, *args, **kwargs) return wrap_function @decorate_Bdef print_message_B(str, args, *kwargs): print(str) print_message_B() 第三种,通过 *args 注入 def decorate_C(function): def wrap_function(*args, **kwargs): str = 'Hello!' #args.insert(1, str) args = args +(str,) return function(*args, **kwargs) return wrap_function class Printer: @decorate_C def print_message(self, str, *args, **kwargs): print(str) p = Printer()p.print_message() Decorator的副作用 到这里,我相信你应该了解了整个Python的decorator的原理了。 相信你也会发现,被decorator的函数其实已经是另外一个函数了,对于最前面那个hello.py的例子来说,如果你查询一下foo.__name__的话,你会发现其输出的是“wrapper”,而不是我们期望的“foo”,这会给我们的程序埋一些坑。所以,Python的functool包中提供了一个叫wrap的decorator来消除这样的副作用。下面是我们新版本的hello.py。文件名:hello.py from functools import wrapsdef hello(fn): @wraps(fn) def wrapper(): print "hello, %s" % fn.__name__ fn() print "goodby, %s" % fn.__name__ return wrapper @hellodef foo(): '''foo help doc''' print "i am foo" pass foo()print foo.__name__ #输出 fooprint foo.__doc__ #输出 foo help doc 当然,即使是你用了functools的wraps,也不能完全消除这样的副作用。 来看下面这个示例: from inspect import getmembers, getargspecfrom functools import wraps def wraps_decorator(f): @wraps(f) def wraps_wrapper(*args, **kwargs): return f(*args, **kwargs) return wraps_wrapper class SomeClass(object): @wraps_decorator def method(self, x, y): pass obj = SomeClass()for name, func in getmembers(obj, predicate=inspect.ismethod): print "Member Name: %s" % name print "Func Name: %s" % func.func_name print "Args: %s" % getargspec(func)[0] 输出: Member Name: method Func Name: method Args: [] 你会发现,即使是你你用了functools的wraps,你在用getargspec时,参数也不见了。 要修正这一问,我们还得用Python的反射来解决,下面是相关的代码: def get_true_argspec(method): argspec = inspect.getargspec(method) args = argspec[0] if args and args[0] == 'self': return argspec if hasattr(method, '__func__'): method = method.__func__ if not hasattr(method, 'func_closure') or method.func_closure is None: raise Exception("No closure for method.") method = method.func_closure[0].cell_contents return get_true_argspec(method) 当然,我相信大多数人的程序都不会去getargspec。所以,用functools的wraps应该够用了。 一些decorator的示例 好了,现在我们来看一下各种decorator的例子: 给函数调用做缓存 这个例实在是太经典了,整个网上都用这个例子做decorator的经典范例,因为太经典了,所以,我这篇文章也不能免俗。 from functools import wrapsdef memo(fn): cache = {} miss = object() @wraps(fn) def wrapper(*args): result = cache.get(args, miss) if result is miss: result = fn(*args) cache[args] = result return result return wrapper @memodef fib(n): if n < 2: return n return fib(n - 1) + fib(n - 2) 上面这个例子中,是一个斐波拉契数例的递归算法。我们知道,这个递归是相当没有效率的,因为会重复调用。比如:我们要计算fib(5),于是其分解成fib(4) + fib(3),而fib(4)分解成fib(3)+fib(2),fib(3)又分解成fib(2)+fib(1)…… 你可看到,基本上来说,fib(3), fib(2), fib(1)在整个递归过程中被调用了两次。 而我们用decorator,在调用函数前查询一下缓存,如果没有才调用了,有了就从缓存中返回值。一下子,这个递归从二叉树式的递归成了线性的递归。 Profiler的例子 这个例子没什么高深的,就是实用一些。 import cProfile, pstats, StringIO def profiler(func): def wrapper(*args, **kwargs): datafn = func.__name__ + ".profile" # Name the data file prof = cProfile.Profile() retval = prof.runcall(func, *args, **kwargs) #prof.dump_stats(datafn) s = StringIO.StringIO() sortby = 'cumulative' ps = pstats.Stats(prof, stream=s).sort_stats(sortby) ps.print_stats() print s.getvalue() return retval return wrapper 注册回调函数 下面这个示例展示了通过URL的路由来调用相关注册的函数示例: class MyApp(): def __init__(self): self.func_map = {} def register(self, name): def func_wrapper(func): self.func_map[name] = func return func return func_wrapper def call_method(self, name=None): func = self.func_map.get(name, None) if func is None: raise Exception("No function registered against - " + str(name)) return func() app = MyApp() @app.register('/')def main_page_func(): return "This is the main page." @app.register('/next_page')def next_page_func(): return "This is the next page." print app.call_method('/')print app.call_method('/next_page') 注意:1)上面这个示例中,用类的实例来做decorator。2)decorator类中没有__call__(),但是wrapper返回了原函数。所以,原函数没有发生任何变化。 给函数打日志 下面这个示例演示了一个logger的decorator,这个decorator输出了函数名,参数,返回值,和运行时间。 from functools import wrapsdef logger(fn): @wraps(fn) def wrapper(*args, **kwargs): ts = time.time() result = fn(*args, **kwargs) te = time.time() print "function = {0}".format(fn.__name__) print " arguments = {0} {1}".format(args, kwargs) print " return = {0}".format(result) print " time = %.6f sec" % (te-ts) return result return wrapper @loggerdef multipy(x, y): return x * y @loggerdef sum_num(n): s = 0 for i in xrange(n+1): s += i return s print multipy(2, 10)print sum_num(100)print sum_num(10000000) 上面那个打日志还是有点粗糙,让我们看一个更好一点的(带log level参数的): import inspectdef get_line_number(): return inspect.currentframe().f_back.f_back.f_lineno def logger(loglevel): def log_decorator(fn): @wraps(fn) def wrapper(*args, **kwargs): ts = time.time() result = fn(*args, **kwargs) te = time.time() print "function = " + fn.__name__, print " arguments = {0} {1}".format(args, kwargs) print " return = {0}".format(result) print " time = %.6f sec" % (te-ts) if (loglevel == 'debug'): print " called_from_line : " + str(get_line_number()) return result return wrapper return log_decorator 但是,上面这个带log level参数的有两具不好的地方,1) loglevel不是debug的时候,还是要计算函数调用的时间。2) 不同level的要写在一起,不易读。 我们再接着改进: import inspect def advance_logger(loglevel): def get_line_number(): return inspect.currentframe().f_back.f_back.f_lineno def _basic_log(fn, result, *args, **kwargs): print "function = " + fn.__name__, print " arguments = {0} {1}".format(args, kwargs) print " return = {0}".format(result) def info_log_decorator(fn): @wraps(fn) def wrapper(*args, **kwargs): result = fn(*args, **kwargs) _basic_log(fn, result, args, kwargs) return wrapper def debug_log_decorator(fn): @wraps(fn) def wrapper(*args, **kwargs): ts = time.time() result = fn(*args, **kwargs) te = time.time() _basic_log(fn, result, args, kwargs) print " time = %.6f sec" % (te-ts) print " called_from_line : " + str(get_line_number()) return wrapper if loglevel is "debug": return debug_log_decorator else: return info_log_decorator 你可以看到两点,1)我们分了两个log level,一个是info的,一个是debug的,然后我们在外尾根据不同的参数返回不同的decorator。2)我们把info和debug中的相同的代码抽到了一个叫_basic_log的函数里,DRY原则。 一个MySQL的Decorator 下面这个decorator是我在工作中用到的代码,我简化了一下,把DB连接池的代码去掉了,这样能简单点,方便阅读。 import umysqlfrom functools import wraps class Configuraion: def __init__(self, env): if env == "Prod": self.host = "coolshell.cn" self.port = 3306 self.db = "coolshell" self.user = "coolshell" self.passwd = "fuckgfw" elif env == "Test": self.host = 'localhost' self.port = 3300 self.user = 'coolshell' self.db = 'coolshell' self.passwd = 'fuckgfw' def mysql(sql): _conf = Configuraion(env="Prod") def on_sql_error(err): print err sys.exit(-1) def handle_sql_result(rs): if rs.rows > 0: fieldnames = [f[0] for f in rs.fields] return [dict(zip(fieldnames, r)) for r in rs.rows] else: return [] def decorator(fn): @wraps(fn) def wrapper(*args, **kwargs): mysqlconn = umysql.Connection() mysqlconn.settimeout(5) mysqlconn.connect(_conf.host, _conf.port, _conf.user, _conf.passwd, _conf.db, True, 'utf8') try: rs = mysqlconn.query(sql, {}) except umysql.Error as e: on_sql_error(e) data = handle_sql_result(rs) kwargs["data"] = data result = fn(*args, **kwargs) mysqlconn.close() return result return wrapper return decorator @mysql(sql = "select * from coolshell" )def get_coolshell(data): ... ... ... .. 线程异步 下面量个非常简单的异步执行的decorator,注意,异步处理并不简单,下面只是一个示例。 from threading import Threadfrom functools import wraps def async(func): @wraps(func) def async_func(*args, **kwargs): func_hl = Thread(target = func, args = args, kwargs = kwargs) func_hl.start() return func_hl return async_func if name == '__main__': from time import sleep @async def print_somedata(): print 'starting print_somedata' sleep(2) print 'print_somedata: 2 sec passed' sleep(2) print 'print_somedata: 2 sec passed' sleep(2) print 'finished print_somedata' def main(): print_somedata() print 'back in main' print_somedata() print 'back in main' main() 其它 关于更多的示例,你可以参看: Python Decorator Library来源:网络

51干警网 2019-12-02 01:10:47 0 浏览量 回答数 0
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