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精通正则表达式第三版读书笔记

这是 《精通正则表达式》第 3 版 的读书笔记。 技术图书的主要使命是传播专业知识，专业知识分为框架性知识和具体知识。框架性知识需要通过系统的阅读和学习掌握，而大量的具体知识，则主要通过日常生活的积累以及随用随查的学习来填充。 完整的正则表达式由两种字符构成，特殊字符，元字符，另外一种就是普通文本字符。 完整的正则表达式由小的构建模块单元 building block unit 构成，每个单元都很简单，不过他们能够以无穷多种方式组合，所以可以提供无限的可能。 字符组 匹配若干字符之一，使用中括号 [ea] 匹配 a 或者 e gr[ae]y Read more ...

2017-11-17 regex , java

每天学习一个命令: mtr 查看路由网络连通性

常用的 ping，tracert，nslookup 一般用来判断主机的网络连通性，其实 Linux 下有一个更好用的网络联通性判断工具，它可以结合 ping nslookup tracert 来判断网络的相关特性，这个命令就是 mtr。mtr 全称 my traceroute，是一个把 ping 和 traceroute 合并到一个程序的网络诊断工具。 traceroute 默认使用 UDP 数据包探测，而 mtr 默认使用 ICMP 报文探测，ICMP 在某些路由节点的优先级要比其他数据包低，所以测试得到的数据可能低于实际情况。 安装 Debia Read more ...

2017-11-14 linux , network , mtr , ping , tracert , command

Instagram 的两种ID

Instagram 的 ID 生成策略是经过精心设计过的。1 每一秒 Instagram 都会收到无数用户上传的照片，在内部使用 [[PostgreSQL]] 分片存储到不同的服务器上。 这就产生了一个问题，要设计一个唯一 ID 生成方法用来标记系统中发布的每一张图片。 系统唯一 ID 需要满足如下条件： ID 应该是时间有序的，一组照片 ID 列表不再需要外部信息就可以排序（UUID 就不合适，因为完全无序） ID 最好是 64bit ，可以节省存储空间，索引也可以更小，也方便存储到 Redis 这样的系统中 系统应该尽可能少引入外 Read more ...

2017-11-13 id , instagram , decode , reverse

每天学习一个命令：iperf 测量带宽

iperf 命令是一个网络性能测试工具。iperf 可以测试 TCP 和 UDP 带宽质量。iperf 可以测量最大 TCP 带宽，具有多种参数和 UDP 特性。iperf 可以报告带宽，延迟抖动和数据包丢失。利用 iperf 这一特性，可以用来测试一些网络设备如路由器，防火墙，交换机等的性能。 iperf 在内存中运行，不会涉及到文件系统。iperf 存在非常多的版本，Windows，Linux，Android，iOS 都有对应的版本。可以到官网下载 安装 Linux 下安装： sudo apt-get install iperf 其他系统到 Read more ...

2017-11-11 linux , iperf , network , bandwidth

md5 散列

MD5 全称为 Message-Digest Algorithm ，一般用来保证信息传输的完整一致，MD5 的结果是固定长度 128bit 。MD5 算法最开始是为密码学而设计，但是后来被发现有很大的缺陷，所以后来就用来校验文件的完整性（无意识而造成的不完整，比如下载）。MD5 在非密码学领域也有其他用途，比如在一个数据库中快速检查一个 key 是否存在。 密码学的 hash 方法一个最基本的要求是，计算机难以通过计算来找到两个不同的内容拥有同一个 hash 值，MD5 无法满足该基本条件。MD5 算法无法防止碰撞，无法用于安全性验证，对于安全性高的资 Read more ...

2017-11-10 md5 , linux , 密码，

LevelDB 使用

nodejs wrapper: https://github.com/Level/levelup 源码: https://github.com/google/leveldb LevelDB 的原理 介绍 还有 这篇 LevelDB 的 C++ 接口 使用 LevelDB 在 iOS 下的 使用 Read more ...

2017-11-08 database , keyvalue , redis , google

分布式系统中唯一 ID 的生成方法

在分布式系统存在多个 Shard 的场景中, 同时在各个 Shard 插入数据时, 怎么给这些数据生成全局的 unique ID? 在单机系统中 (例如一个 MySQL 实例), unique ID 的生成是非常简单的, 直接利用 MySQL 自带的自增 ID 功能就可以实现. 但在一个存在多个 Shards 的分布式系统 (例如多个 MySQL 实例组成一个集群, 在这个集群中插入数据), 这个问题会变得复杂, 所生成的全局的 unique ID 要满足以下需求: 唯一性，保证生成的 ID 全局唯一 今后数据在多个 Shards 之间迁移 Read more ...

2017-11-08 java , 发号器 , id , auto-increase , mysql

flower 简单使用

Flower 是一个基于 Web 的监控和管理工具，可以用在 Celery 集群的监控和管理。和 Celery 配合使用非常不错。 Flower 可以查看 Celery 队列中 task 的数量，可以用来监控 worker 的状态并进行简单的管理，比如调整 worker 的 pool size 和 autoscale 设置，可以用来查看当前处理的 tasks， 等等。 安装 使用 pip 安装 Flower pip install flower 或者安装开发版 pip install https://github.com/mher/flowe Read more ...

2017-11-07 flower , monitor , linux , celery , django

每天学习一个命令：zip and unzip 压缩及解压缩

zip 是一个非常常见的压缩工具，很多平台包括 Unix, VMS, MSDOS, OS/2, Windows 9x/NT/XP, Minix, Atari, Macintosh, Amiga, and Acorn RISC OS 等都有应用。zip 结合了打包和压缩。 基本使用 参数非常多 zip options archive inpath infile zip [-aABcdDeEfFghjklLmoqrRSTuvVwXyz!@$] [--longoption ...] [-b path] [-n suffixes] [-t date] [- Read more ...

2017-11-06 linux , command , zip , tar , archive

一次 vim 的简单介绍

下面是一次 vim 的组内介绍的大纲。记录一下。 大纲 Vim 多模式编辑器 Normal mode Insert mode Visual mode Command mode 插入模式 i 进入 insert mode，在光标为之前进入插入模式 I 行首非空字符前插入 , I 等同于 `^i` s 删除光标下字符，并进入 insert mode， 等同于 `cl` S 删除光标所在一行，并进入 insert mode 行首 , 等同于 `^C` a 光标之后进入 insert mode A 光标移动到行尾并进入 insert mode , 等 Read more ...

2017-11-05 vim , linux , editor

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  • Nowledge Mem 使用半年体验：让所有 AI Agent 共享同一份记忆 今年 2 月份我把 [[Nowledge Mem]] 装到 MacBook 上，想解决的是一个很常见的问题：我希望在 [[Perplexity]] 网页上查过的资料，直接在 Claude Code 中可以记住。但没想到大半年过去，它已经变成了我每天都在用的软件，而且是那种「不在后台跑着就会觉得别扭」的存在。我在 Claude Code、[[Codex]]、[[OpenClaw]] 里开的每一个会话，开头都会先从它这里拿一份简报；网页上和 AI 聊过的东西会自动同步进去；我做过的决定、踩过的坑、服务器的配置，都沉淀成一条条可以被任何 Agent 检索的记忆。说它是我所有 Agent 的记忆和大脑，一点都不夸张。
  • Aside AI 浏览器介绍：既能自己干活，也能接入 Agent 前两天整理了一篇 AI 浏览器自动化方案怎么选，把 Playwright、MCP、Agent 专用浏览器、WebMCP 这些路线梳理了一遍。在那篇文章里我提到，「内置 Agent 的 AI 浏览器」这一类里我最看好的是 Aside，原因是它的密码管理器设计得很用心，但篇幅有限没有展开。今天就单独写一篇，聊聊这个浏览器到底能做什么、和 [[Comet]]、[[Dia Browser]] 有什么不一样，以及我现在是怎么用它的。如果你看完想试试，可以用我的邀请链接 注册，注册后会额外获得 100 Credits。
  • AI 浏览器自动化方案怎么选：从 Playwright、MCP 到 Agent 浏览器和 WebMCP 的全景梳理 最近我一直在研究「让 AI 用浏览器」这件事。起因是看到 Nowledge 写了一个 browse-now Skill，可以直接让 Claude 控制浏览器，紧接着又偶然发现了 [[Ego Lite]] 这款专门为 Agent 设计的浏览器。顺着这条线，我把 Aside、BrowserOS、Deta Surf 这几款 AI 浏览器挨个调研了一遍，越看越发现它们的侧重点和实现方式差别很大：有人在做测试框架，有人在做浏览器插件，有人从 Chromium 内核开始为 Agent 改造浏览器，还有人在推动新的 Web 标准。它们看起来都在「让 AI 操作网页」，解决的却根本不是同一个问题。
  • 入手 GL.iNet Comet Pro（RM10）：支持 Wi-Fi 6 的远程 IP KVM 家里的 [[Homelab]] 一直是一台 4 盘位的小主机跑 [[Proxmox VE]]，上面跑着 Ubuntu 虚拟机、一堆 Docker 服务和下载机。平时远程管理全靠 SSH 加 [[Tailscale]]，只要系统还活着基本没什么问题。真正让我不放心的是系统起不来的时候：升级内核后卡在启动界面、改网卡配置时手滑导致网络没起来、BIOS 被重置后不再从正确的硬盘启动，这时候 SSH 连不上，Tailscale 也不会在线，人不在家就只能干等。最近正好赶上一波促销，我入手了 [[GL.iNet]] 的 Comet Pro（型号 GL-RM10）远程 [[IP KVM]]，叠加各种限时优惠之后实际支付 590.76 元，算是把 Homelab 远程管理的最后一块短板补上了。
  • 用 PowerContext 给多个 Coding Agent 做任务交接 现在我写代码基本是 [[Codex]] 和 [[Claude Code]] 轮着用。有时候是 Codex 的额度先用完了，有时候是某一步我觉得 Claude Code 更合适，于是一个任务经常要在两个 Agent 之间换手。真正麻烦的不是换工具本身，而是换手的那一刻：新会话对前面发生的事一无所知。之前选了哪个库、哪个旧接口不能动、改了哪些文件、测试跑没跑过，这些信息全都留在上一段对话里。我只能手动复述一遍，或者把一大段聊天记录贴回去，前者容易漏掉关键约束，后者浪费 Token，还会让模型在几千行历史里抓不住重点。说到底，我缺的不是一个更大的上下文窗口，而是一份能在 Agent 之间传递、而且接手方可以核对的「当前状态」。在写这篇文章的时候还出现了另外一个思路就是利用 [[magpie]] 将模型路由给充足额度的账号，这个之后再写文章说。