IT牛人博客聚合

英国诗人蒲柏在牛顿的墓志铭中写道：“自然和自然的法则在黑暗中隐藏，上帝说，让牛顿去吧，于是一切都被照亮！”，而在保护账号安全方面，OAuth起着如同牛顿般中流砥柱的作用，为什么这么说呢？先让我们看一个例子：

人人网提供了导入MSN联系人的功能，但前提是用户必须提供账号密码，如下图所示：

查找你的MSN联系人中有谁在人人网上

人人网信誓旦旦的宣称不会记录你的密码，它甚至提供了一个所谓保证账号安全的方法：先改密码再导入，成功后再改为原密码。不过这样做就安全了么？

什么是OAuth

如今很多网站的功能都强调彼此间的交互，因此我们需要一种简单，标准的解决方案来安全的完成应用的授权，于是，OAuth应运而生，看看官网对其的定义：

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所谓一图胜千言，图表的作用是显而易见的。我个人有收集TMT图表的癖好，我期望自己能每周做一个TMT图集发布在这个blog上，分享给有兴趣的人——故而，这一篇叫第0期。

现在上图（点击图片可以看到高清大图）：

这张图的重点包括两个部分：苹果从1975年创建到10年8月的纲要小结，以及苹果应用商店的几个数字。

这张图描述了apple TV、Boxee Box和Roku这三个客厅数码设备各自的情况，可惜的是，没有google TV。

这张图讲述了7代游戏机的竞争历史，以及目前最畅销的五大游戏主机收入数字。

这张图描绘了移动通信巨头之间的彼此诉讼，更详细的文字说明可以点击这里。

这张图试图描绘的是，一个执行层人员是如何利用社会化

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    江湖中又现阿里的算法面试题目：找出数组中重复次数最多的元素并打印。我碰巧在《编程珠玑》中看到了，javaeye上的帖子的各种实现效率或多或少的有性能问题，更是有人好高骛远的讨论到mapreduce了，明显的把裝B的难度从“芙蓉姐姐”直接转到“小月月”。

    涉及到重复元素的问题，在线性时间排序算法（Linear-Time Sorting）中到计数排序（Counting Sorting）或许是解决这个问题的。简单介绍下计数排序：

输入数组A[n]，需要确认元素是1…k之间的数值，如果不知道K的值，则需要遍历求出

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首先，搞清楚商品与单品的区别。例如，iphone是一个单品，但是在淘宝上当很多商家同时出售这个产品的时候，iphone就是一个商品了。

商品：淘宝叫item，京东叫product，商品特指与商家有关的商品，每个商品有一个商家编码，每个商品下面有多个颜色，款式，可以有多个SKU。

SPU = Standard Product Unit （标准化产品单元）

SPU是商品信息聚合的最小单位，是一组可复用、易检索的标准化信息的集合，该集合描述了一个产品的特性。通俗点讲，属性值、特性相同的商品就可以称为一个SPU。

例如，iphone4就是一个SPU，N97也是一个SPU，这个与商家无关，与颜色、款式、套餐也无关。以化妆品为例，下图是

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今天偶然发现google搜索结果的第一页上多了一个Beta版功能，非常强大。如果你搜索的时候已经登入了Google账户，google搜索结果的第一页的最后一项会是这样的：Results from people in your social circle for “…”，引号中省略的是你搜索的关键字。也就是说，google会在与该登入账户相关联的网络社交圈中搜索相关结果。
每个网民的网络社交圈界定了他/她的兴趣爱好，每次搜索的时候应该都是跟自己兴趣爱好有关的，而且Google拥有海量关于网民的数据，因此在网络社交圈中寻找结果可能得到更好的答案。不过，目前这个功能是Beta版。如果你搜索的时候只看前几项结果，可能会因为大意而

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当习惯于粗略浏览google reader中的未读条目后便似完成任务般的“全部标记已读”，我就经常性的错过不错的精彩条目，比如这篇 Twitter’s New Search Architecture。我是订阅了engineering.twitter.com的，但这并不影响我没有注意到它就把它mark过。今天看到这篇文章时，已经有别的网站将该文翻译成中文了，比如新 Twitter，新搜索，比如 新 Twitter，新搜索，我在这也就算是炒冷饭了。

twitter之前的搜索使用的是被它收购的Summize公司的技术，是基于mysql的搜索，具体技术细节不祥。 Finding A Perfect Match有提到，Summi

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今天接到一个朋友的电话，说他有个客户rac安装的时候总是有问题。cluster软件已经装上，但是没法装数据库。由于网络环境比较差，无法远程，只能通过QQ来了解情况和诊断了。

一开始，先让对方运行crs_stat -t看看各个资源的状况：

[oracle@rac01 bin]$ ./crs_stat -t
Name           Type           Target    State     Host      &

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这里有一个POC（Proof of Concept）可以通过你Web浏览器后面的路由器XSS攻击得到一个准确的GPS坐标。注意：路由器和Web浏览器以及IP地址并不包含任和地理信息。其方法是使用了一个Google未公开的API。大约方法如下：

访问一个网页，这个网页隐藏了一个基于你WiFi路由器的XSS（ 参见： XSS  Verizon FiOS router）

通过这个XSS 可以获得路由器的MAC 地址。

然后通过 Google Location Services我们可以把这个MAC地址映射到GPS坐标。Googel的这个服务是基于HTTP的服务。这并不是一个Google正式发布的API，而是通过 FirefoxR

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路漫漫其修远兮，吾将上下而求索！

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第一个是关于vim的，相当的全面。

http://stevelosh.com/blog/2010/09/coming-home-to-vim/

第二个是Mozilla的Javascript教程

https://developer.mozilla.org/en/JavaScript/Guide

第三个是Kernighan 和Ritchie 的 ”The C Programming Language”第二版的问答和练习。

http://users.powernet.co.uk/eton/kandr2/

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2010年10月12日 -- 主流文本编辑器学习曲线
2010年09月28日 -- 一些非

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最近在接触大量的PHP代码，比较难啃，时不时的写错点什么，于是利用 VisualSVN Server 在本地搭建了一个SVN服务端做版本控制，有备无患，分享一下方法：

下载，并按照默认选项一路“Next”进行安装：

添加一个项目：

在Users设置用户名，然后使用平常的SVN客户端TortoiseSVN导出来玩吧。

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本文链接地址: LMbench 实用的微观性能分析工具

我们在做高性能服务的时候，通常需要避免7宗罪，比如说内存拷贝，昂贵的系统调用等等。 但是这些罪的代价是多少，我们并不清楚。 在设计的时候，我们会需要根据数据去做方案的取舍。但是这些测量数据哪里来呢？ google大神是个很好的地方，但是有很多缺点，首先你需要的知识是分散的，第二你需要的知识是二手的。 这时候LMbench来救助了。

LMbench – Tools for Performance Analysis

官方网站： http://www.bitmover.com/lmbench/

What is

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存储云结构比较——Dynamo VS Bigtable 比较典型的存储云基础系统有Amazon公司的Dynamo系统与Google公司的Bigtable系统，这两种系统不但已经开始是商用（参见S3 服务和 Google App Engine服务），而且都公开了比较详细的实现论文（尤其dynamo系统论文格外详尽——可见Amazon公司的无私和自信）。它们各自实现架构迥异，存储特性不一，但都结构优美，技术上各有可称道的地方，可谓各有千秋，却又殊途同归...

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在之前的《浅谈》一文中，我提到《Automated Padding Oracle Attacks with PadBuster》一文对理解Padding Oracle Attack非常有帮助，并打算将其翻译出来。现在我便来实现承诺了。《Automated》一文其实是在介绍PadBuster这个自动攻击工具，不过其中也通过实例加配图详细介绍了Padding Oracle Attack的原理——这也是我会翻译的部分。这篇文章写的非常通俗易懂，您只需要了解一点点关于加密的基础概念即可，不需要对加密算法或其证明有任何了解。我想只要配合些许Wikipedia上的定义，大部分朋友应该都能顺利地理解这篇文章。

以下为翻译内容。

最近出现了许多

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【什么是双层桶】 
事实上，与其说双层桶划分是一种数据结构，不如说它是一种算法设计思想。面对一堆大量的数据我们无法处理的时候，我们可以将其分成一个个小的单元，然后根据一定的策略来处理这些小单元，从而达到目的。

【适用范围】
第k大，中位数，不重复或重复的数字

【基本原理及要点】
因为元素范围很大，不能利用直接寻址表，所以通过多次划分，逐步确定范围，然后最后在一个可以接受的范围内进行。可以通过多次缩小，双层只是一个例子，分治才是其根本（只是“只分不治”）。

【扩展】
当有时候需要用一个小范围的数据来构造一个大数据，也是可以利用这种思想，相比之下不

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看图不说话

参考： 图片来源

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