随着一部分编程经验的增长，我越来越觉得，是在知识基础上实现应用的工具。 最初，在我进行应用编码的时候，往往让我 stuck 的东西就是基础知识。这种基础知识，比如 WSGI，session，cookie 这些东西；以及过于焦急的学习心态。总想做出点什么，但是却没有意识到做出一个东西需要积累和时间。 语言的重要性在于，大量的使用语言会让你更了解你所使用的，与计算机交流的方式。这个很重要。语言使我们本身就站在巨人的肩膀上处理事情。因此，专注于一门语言在最初是十分重要的，因为我想很多人像我一样急于求成，并且很难按下心来慢慢学习知识基础。 意识到的时间似乎有点晚，但是不算太迟。我也能够花一些时间在知识基础上，使得事情解决的更加清晰。 还有就是硬件。想象中总是很美好的，但是实际上编程过程中，若是不考虑硬件，不考虑拓扑是不可取的。这是视角割裂。最近一直都在读一些软件工程方面的书，但是读的越多，越不敢说。 潜意识里，读的越多越发现自己懂得少，害怕自己说错。 就这些，算是给 2018 年读者的一个交代。……

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之前一直都是用 screen 来后台运行 Linux 进程，但是 screen 对于已经在运行的进程就不方便处理了，这个时候怎么办呢？ Run some SOMECOMMAND 1.** ctrl+z **to stop (pause) the program and get back to the shell 2. bg to run it in the background 3. disown -h so that the process isn’t killed when the terminal closes Type **exit **to get out of the shell because now your good to go as the operation will run in the background in it own process so its not tied to a shell 套路摘选自下面的连接。 这次训练直接用 bg 结果把自己的任务直接干掉了。。。「sad」。记得用 disown -h 来让任务逃离 「terminal」的控制。……

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答案似乎显然意见 😉……

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首先要吐槽一点：beego 的文档对于新手实在是太不友好了。

beego 的官方文档会出现一些问题，比如 tutorials 里面，应该是 beego run 而不是 beego run hello。

beego 是啥

beego 是 golang 的一个 web 开发框架，集成了不少远 golang 没有的有价值的函数，对于快速开发高性能的 go 应用有不少帮助。

如果想开发简单的 go 应用，其实可以不使用 golang 框架，因为 go 本身就定义为云计算时代 C 语言，很多功能其实以及包含了，没有必要学习一个框架给自己增加不必要的麻烦。

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https://www.klette.us/migrate-django-models-to-uuid-primary-key/

又是一篇渣翻

老设计决策有时候会让你很难受，下面就是一个例子。

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最近使用 Pycharm ，有时候引用包的时候很不方便，错误的显示 package 不存在。出现这个问题的本质是因为：代码检查的位置没有设置好。 那么怎么解决这个问题呢？偶尔发现 Pycharm 的选项中，有一个选项是marked，因此选 marked 即可。 还有就是 Docker 的配置，以及 Python interpreter的配置。这两个都可以通过设置进行配置，然后修改默认的 Python 解释器。在 Python interpreter 中，还可以手动安装相关的包。 使用 Vim 使用 ideavim，可以将原来的按键映射到 Vim 按键上。 （有新的就更新。） 使用 Docker-compose 查看文件结构 点击左下角的 structure 即可。 转载请注明出处。……

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Python functools 一直有个很好的特性，叫做 partial ，片函数，一直都没有使用过。最近通过阅读别人的代码，学会了这一技能，着实好用。 使用 partial，可以把一些固有功能代码做一个整合； 比如我希望一个函数专门做 int2 转换 甚至还可以再过分一点，把 base 变成一个字典量传入。 多使用内建函数 locals，可以极大的减少自己的代码量；真正的 Pythonista，永无止境。 ……

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sphinx-learn algorithm_note python_note 这些笔记用 Sphinx 进行书写的，Sphinx 着实不是特别好用，学习曲线有些陡峭，后面打算切换到语雀什么的，可能会舒服一些。就是可能不够自由。 如果喜欢本博客，建议添加 RSS 订阅……

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用例图 扩展和包含： 扩展(extend)： extend关系是对基用例的扩展，基用例是一个完整的用例，即使没有子用例的参与，也可以完成一个完整的功能。extend的基用例中将存在一个扩展点，只有当扩展点被激活时，子用例才会被执行。 extend关系在用例图中使用带箭头的虚线表示(在线上标注«extend»)，箭头从子用例指向基用例。 包含(include)： include为包含关系，当两个或多个用例中共用一组相同的动作，这时可以将这组相同的动作抽出来作为一个独立的子用例，供多个基用例所共享。因为子用例被抽出，基用例并非一个完整的用例，所以include关系中的基用例必须和子用例一起使用才够完整，子用例也必然被执行。include关系在用例图中使用带箭头的虚线表示(在线上标注«include»)，箭头从基用例指向子用例。 设计模式 参考的学习资料： http://peterwei.iteye.com/blog/958803 图说设计模式 ……

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算法书籍 莫队算法 最大团 最短路 A _搜索算法——图形搜索算法，从给定起点到给定终点计算出路径。其中使用了一种启发式的估算，为每个节点估算通过该节点的最佳路径，并以之为各个地点排定次序。算法以得到的次序访问这些节点。因此，A_搜索算法是最佳优先搜索的范例。 集束搜索（又名定向搜索，Beam Search）——最佳优先搜索算法的优化。使用启发式函数评估它检查的每个节点的能力。不过，集束搜索只能在每个深度中发现最前面的m个最符合条件的节点，m是固定数字——集束的宽度。 二分查找（Binary Search）——在线性数组中找特定值的算法，每个步骤去掉一半不符合要求的数据。 分支界定算法（Branch and Bound）——在多种最优化问题中寻找特定最优化解决方案的算法，特别是针对离散、组合的最优化。 Buchberger算法——一种数学算法，可将其视为针对单变量最大公约数求解的欧几里得算法和线性系统中高斯消元法的泛化。 数据压缩——采取特定编码方案，使用更少的字节数（或是其他信息承载单元）对信息编码的过程，又叫来源编码。 Diffie-Hellman密钥交换算法——一种加密协议，允许双方在事先不了解对方的情况下，在不安全的通信信道中，共同建立共享密钥。该密钥以后可与一个对称密码一起，加密后续通讯。 Dijkstra算法——针对没有负值权重边的有向图，计算其中的单一起点最短算法。 离散微分算法（Discrete differentiation） 动态规划算法（Dynamic Programming）——展示互相覆盖的子问题和最优子架构算法 欧几里得算法（Euclidean algorithm）——计算两个整数的最大公约数。最古老的算法之一，出现在公元前300前欧几里得的《几何原本》。 期望-最大算法（Expectation-maximization algorithm，又名EM-Training）——在统计计算中，期望-最大算法在概率模型中寻找可能性最大的参数估算值，其中模型依赖于未发现的潜在变量。EM在两个步骤中交替计算，第一步是计算期望，利用对隐藏变量的现有估计值，计算其最大可能估计值；第二步是最大化，最大化在第一步上求得的最大可能值来计算参数的值。 快速傅里叶变换（Fast Fourier transform，FFT）——计算离散的傅里叶变换（DFT）及其反转。该算法应用范围很广，从数字信号处理到解决偏微分方程，到快速计算大整数乘积。 梯度下降（Gradient descent）——一种数学上的最优化算法。 哈希算法（Hashing） 堆排序（Heaps） Karatsuba乘法——需要完成上千位整数的乘法的系统中使用，比如计算机代数系统和大数程序库，如果使用长乘法，速度太慢。该算法发现于1962年。……

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