2025-03-31
英文版的一些力扣题解不能看，要开会员，但是中文版，可以免费看。
https://leetcode.cn/problems/climbing-stairs/solutions/286022/pa-lou-ti-by-leetcode-solution
2025-03-29
可视化寻路算法，来自宾夕法尼亚大学数学专业的大佬
Welcome to Pathfinding Visualizer! I built this application because I was fascinated by pathfinding algorithms, and I wanted to visualize them in action. I hope that you enjoy playing around with this visualization tool just as much as I enjoyed building it.
https://clementmihailescu.github.io/Pathfinding-Visualizer/
2025-03-28
how to use conventional-commits-parser with git log outputs
It seems there were no specific results found in the conventional-changelog/conventional-commits-parser repository regarding the usage of conventional-commits-parser with git log outputs. However, I can provide a general guide on how to achieve this.
ai 回答还是很有启发性的。
2025-03-27
迈尔斯-布里格斯类型指标
Myers–Briggs Type Indicator
该人格理论认为，人的心理可以通过四个维度来描述，即个体能量的流动方向：外倾（Extraversion, E）与内倾（Introversion, I）偏好；个体获取信息的感知方式：感觉（Sensing, S）与直觉（Intuition, N）偏好；个体处理信息的决策方式：思考（Thinking, T）与情感（Feeling, F）偏好；个体与周围世界的接触方式：判断（Judging, J）与知觉（Perceiving, P）偏好[2]。
上述四个维度八个端点，一共可以组合成16种人格类型：INTJ（建筑师型）、INTP（逻辑学家型）、ENTJ（指挥官型）、ENTP（辩论家型）、INFJ（提倡者型）、INFP（调停者型）、ENFJ（主人公型）、ENFP（竞选者型）、ISTJ（物流师型）、ISFJ（守卫者型）、ESTJ（总经理型）、ESFJ（执政官型）、ISTP（鉴赏家型）、ISFP（探险家型）、ESTP（企业家型）、ESFP（表演者型）。
2025-03-26
Why Use Conventional Commits
Automatically generating CHANGELOGs.
Automatically determining a semantic version bump (based on the types of commits landed).
Communicating the nature of changes to teammates, the public, and other stakeholders.
Triggering build and publish processes.
Making it easier for people to contribute to your projects, by allowing them to explore a more structured commit history.
https://www.conventionalcommits.org/en/v1.0.0/#summary
2025-03-25
2025-03-24
最近我的网站换了新域名，结果 WordPress 后台怎么也登录不上，一直重定向，导致浏览器报错，我以为是 cloudflare 做的缓存，结果不是。该怎么解决呢？添加如下代码：
$_SERVER[‘HTTPS’] =’on’;
define(‘FORCE_SSL_LOGIN’, true);
define(‘FORCE_SSL_ADMIN’, true);
2025-03-22
数据越多，转换出的字符串自然也越长。当 JSON.stringify 所生成的字符串长度超过了 JS 引擎的限制后，就出现了这个错误：
Uncaught RangeError: Invalid string length at JSON.stringify (<anonymous>)
那么这个长度限制到底是多少呢？根据搜索到的结果，V8 引擎支持的字符串长度为 2 的 29 次方，换算成内存量约为 512 MB。
之后我在想怎么解决这个问题，一个思路浮现了出来。Blob 构造函数需要的数据是数组，所以我把每一条数据分别转换成字符串，储存到数组里就可以用了。这样相当于把这个很长的字符串分成了很多条储存在数组里，每条的长度都不会达到限制。
https://zhuanlan.zhihu.com/p/352663182
2025-03-21
How to <use> SVG Image with <defs> Inside <symbol>
https://stackoverflow.com/questions/51640468/how-to-use-svg-image-with-defs-inside-symbol
It seems like display:none is what causes it to break. I’m not 100% clear why. Try using something other than display:none, for example position:fixed;left:-999em.
乱语：stackoverflow 这个网站的问题和回答质量真高啊。可惜我的账号还不能为这些问题和回答点赞。
2025-03-20
GitHub Copilot is an AI coding assistant that helps you write code faster and with less effort, allowing you to focus more energy on problem solving and collaboration.
GitHub Copilot has been proven to increase developer productivity and accelerate the pace of software development.
在 vs code 里接入 copilot 估计能提效很多。
Create an object that contains a property and it’s value is also an object contains a property, and nested 10000 times. Use javascript.
这是我的一个面试题，很多候选人 10-20 分钟也写不出，ai 只用了 3 秒就能明白我的意图，我们平凡普通人真的不如 ai 了吗？
2025-03-19
RPO（招聘流程外包）全称：Recruitment Process Outsourcing。是一种以客户为导向，以项目为建制的招聘解决方案服务，是着眼于公司在较长的招聘周期内大规模招聘需求提供的定制化解决方案[1]。
https://baike.weixin.qq.com/v7788979.htm?scene_id=3&sid=3037189348796942897&ch=s1s
招聘流程外包（RPO ）服务属于人力资源外包（HRO）的一种方式，在这种服务中，企业外包的是内部招聘的整个流程，所谓整个流程是指从确定职位描述，到分析用人理念、职位需求、与用人部门负责人沟通，筛选简历，人才测评，面试到录用通知，直至候选人报到的所有环节。招聘流程外包(RPO)是指一个企业将整个招聘流程交付外部机构来完成，它涉及从人力发掘到最后的招聘录取工作的方方面面，是个集成化的过程。
乱语：他们不想讲大白话
2025-03-17
世界一流大学和一流学科建设，简称双一流，是中华人民共和国自2015年开始实施的高等教育政策[1]，目标是在21世纪中叶建成高等教育强国[2]。2017年9月21日，教育部公布了高校建设名单，共有140所高校的465个一流学科入选[3]。2022年2月14日，经国务院批准，第二轮“双一流”建设高校及建设学科名单由教育部、财政部、国家发展改革委印发，新增7所高校入选“双一流”建设行列，“双一流”高校数量共计147所[4]。
“双一流”更加强调学科（群）建设，通过世界一流学科的建设带动世界一流大学整体建设，最终将“双一流”高校整体建设成为世界一流大学。
http://www.moe.gov.cn/srcsite/A22/s7065/202202/W020220214318455516037.pdf
乱语：现在是不是不讲 985 211 了？
2025-03-16
2025-03-15
In this video, I conduct a mock Google JavaScript interview with a frontend engineer, Conner Ardman, who’s also the FrontendExpert course creator and an ex-Facebook software engineer. As a Google Software Engineer, I interviewed dozens of candidates. This is exactly the type of frontend JavaScript coding interview that you would get at Google or any other big tech company.
乱语：从这个视频我们看到 Facebook 的工程师在知识面上也是有缺陷的，在对 js 的 api 熟悉程度来讲，我也有比其强的部分，但是其展示了良好的面试风格和优秀的思路。
面试如果是为了难倒对方，这就累的要死，如果是抱着向对方学习的态度，我就能轻松很多。
2025-03-14
This page introduces a compact and efficient implementation of Bresenham’s algorithm to plot lines, circles, ellipses and Bézier curves.
A detailed documentation of the algorithm and more program examples are availble: Bresenham.pdf.
Some C-program examples of the document are listed below.
https://zingl.github.io/bresenham.html
乱语：大致明白线、圆、椭圆、贝塞尔曲线是怎么绘制出来的了。
2025-03-13
The importScripts() method of the WorkerGlobalScope interface synchronously imports one or more scripts into the worker’s scope.
https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/API/WorkerGlobalScope/importScripts
乱语：在 worker 的环境里又搞了一个这个 api，估计也是实际场景的考量？
2025-03-11
1. 什么是形式化验证
FV(formal verification)是指使用数学工具分析设计可能行为的空间，而不是计算特定值的结果。FV工具将着眼于所有可能的仿真，而不是尝试特定的值。当然，它并不是真的运行所有可能的仿真，但它将使用数学技术来考虑所有可能的行为。仿真和FV的区别：仿真着眼于可能测试空间中的单个点，而FV同时覆盖整个空间。
FV不再仅仅是寻找稀有的bug。当我们探索各种可用的技术时，我们将看到，FV确实应该被看作是一个通用的工具包，用于交互、验证和理解我们的设计。从早期开发开始到post-silicon调试过程，在每个设计阶段适当地利用formal方法可以增加吞吐量，增加设计信心，并减少上市时间。
https://www.cnblogs.com/amxiang/p/16688354.html
2025-03-10
1. 正确应对秩序敏感期，接受孩子的固执。
孩子在秩序敏感期会有一些近乎偏执的原则，而且对于秩序的破坏往往产生大哭大闹等过激反应。家长要充分理解和尊重孩子的秩序感，尽量给孩子提供符合他内心秩序的环境。
孩子在这一时期会产生很多看似无理的需求，如果需求是合理的。那么妈妈要接纳孩子的情绪并尽量满足他们的愿望。对于不合理的需求，妈妈就需要灵活变通，你可以通过拥抱、讲孩子能听懂道理、或者转移他的注意力、寻找替代目标等平息孩子的情绪！
切记蛮横镇压……切记蛮横镇压……切记蛮横镇压……
https://zhuanlan.zhihu.com/p/36860668
2025-03-09
再随便举两个例子，IBM大家应该都知道，曾经也是IT界举足轻重的企业。他家的一个很重要的业务是技术咨询。曾经，IBM的一大杀手锏，竟然就是二分查找法！是的，查找是信息世界中最重要的操作之一，这个世界上近乎有一半算法，都是在处理提高查找速度这件事儿。曾几何时，企业的信息查找速度不行了，来咨询IBM，IBM就教他们使用二分查找法，赚得满盆金钵。
我没想到二分查找的学问这么多
2025-03-07
招前端开发工程师，校招社招都可，欢迎大家推荐。
2025-03-05
TLA+ 并不是直接去验证算法的实现，而是验证算法实现抽象出来的 PlusCal 或 TLA+ 模型，这一步抽象的正确性只能由人工自行保证，没有任何方法可以证明二者是等价的。事实上二者绝大多数时候也是不等价的，比如程序中的数字都是会溢出的，而数学模型中的数字则不会。妄图对程序所有实现细节都去建模验证的尝试也是不可行的，因为这会导致验证的解空间变得极为巨大，基本上都是没有实际意义的。估计这也就是 Lamport 为什么不设计一个 C / Java 等语言直接翻译为 PlusCal 模型解释器的原因。
如前文所述，算法正确性的定义也是需要人工完成的，这一步某些时候也是比较困难的，精确的定义什么是正确的本身就很有挑战性。
需要人工建模也带来了软件开发过程中成倍的工作量增加，特别是在软件需要快速迭代开发时形式化验证方法基本是不可用的，因此实际上形式化验证手段一般也只用于一些变化很小，且开发周期很长的项目中。
https://gaomf.cn/2021/08/01/TLA_Tutorial
2025-03-04
2025-03-03
2025-03-02
2025-03-01
