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JavaEye3.0开发手记之三 - 狮身人面

Robbin - 週一, 2007-09-10 11:02

网站:JavaEye 作者:robbin 发表时间: 2007-09-10 19:02 此文章来自于 http://www.JavaEye.com
声明:本文系JavaEye网站原创文章,未经JavaEye网站或者作者本人书面许可,任何其他网站严禁擅自发表本文,否则必将追究法律责任!
原文链接: http://robbin.javaeye.com/blog/122696

Sphinx的含义是“狮身人面像”,是古埃及的金字塔建筑,传说Sphinx是有翼的狮身女怪,她常叫过路行人猜谜, 猜不出者即遭杀害。

但是我这里说的Sphinx是一个高性能的搜索引擎:

http://www.sphinxsearch.com/

Sphinx是一个俄国人开发的搜索引擎,它的主要特点是:

一、性能非常出色
150万条记录一两分钟就索引完毕,2-4GB以内的文本检索速度不到0.1秒钟。ferret也望尘莫及,更不要说lucene了。

二、和数据库集成性很好
Sphinx通过配置文件可以自行读取数据库信息做索引,不依赖任何外部的应用程序,并且可以作为一个daemon进程启动,支持分布式检索,并发响应性能很好。因此很多过去使用ferret的人因为并发检索的问题都改用Sphinx了。

三、可以做MySQL的全文检索
MySQL的数据库引擎是可插拔的结构,Sphinx开发了一个SphinxSE数据库引擎,可以在编译MySQL的时候直接编译到MySQL里面去,这样的话,可以在数据库级别支持高性能的全文检索,那么你可以以如下SQL方式去全文检索了:

select * from xxxx where query='test;sort=attr_asc:group_id' AND ....;

很棒吧。

四、RoR支持也很棒
有一个acts_as_sphinx插件,类似acts_as_ferret,集成到RoR里面很简单。

Sphinx目前可能存在的问题估计还是中文分词问题:

Sphinx支持UTF-8编码的分词,但是他自己的文档上面说仅仅支持英文和俄文的分词,因此我估计对中文分词可能还不能很好的支持。

总之,Sphinx是我们另外一个很棒的选择。




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从ChinaonRails网站访问来源看RoR人才的分布情况

Caiwangqin - 週日, 2007-09-09 06:46

robbin写了一篇从JavaEye网站访问来源看软件公司的区域选择

从上图可以看出,在国内一线城市北京、上海、广州和深圳四个城市,软件人才的储备北京遥遥领先,上海和广州居中,差不多是北京的一半,而深圳则落入二线城市的行列。另外值得注意的是杭州的人才储备也非常丰富,虽然没有办法和周边城市上海相比,但是也远远超过了深圳。

然后我查看了一下ChinaonRails网站访问来源,ChinaonRails是国内专业的Ruby on Rails社区,从下图可以看出,访问来源基本和JavaEye网站一致,看来北京,上海,广州在Ruby on Rails人才方面也是排名前三甲。


//
//
current_user = {id: ‘’, username: ‘’, nickname: ‘’};
window.notes_container = new PhotoNotesContainer(’photo_notes’, ‘photoImgDivff80808114d6a24e0114e8fdd3fc1513′, photo, current_user);
$(’photo_img’).addEvent(’load’, show_notes_initially);
//
//


终于我也 Twitter 了

Caiwangqin - 週三, 2007-09-05 03:18

我在2007年3月份的时候就注册了 http://twitter.com/Caiwangqin ,但从来没有发布过任何内容。我还是习惯以Blogging的形式发布内容,如我的行程。身边不断的有人在说 Twitter, 看到众多熟脸都在使用 Twitter, 收到了 someone is now following you on Twitter! 于是我也开始尝试了。

使用 GTalk 更新 Twitter不错,这大大降低了信息的发布成本,但我还是固执的认为这些发布的简短信息不如 Blogging 有用,仅能满足与人联系的需求,社交可以用 Twitter, 分享、记录一篇还是要 Blogging .

Working with MindMap

Caiwangqin - 週二, 2007-09-04 13:33

首先感谢CSDN韩磊发给我这个好用的工具PowerCam5, 我刚才尝试录制了8分19秒的关于使用MindMap(思维导图)的语音课程。第一次使用这个工具,看不到录音条,边想边说的,有些磕磕巴巴,讲解不是很流畅,其中有多处错误,熟悉此软件的人就不必浪费时间观看了,多多包涵。这个形式还是很好的,之后我会录制系列的 Ruby on Rails 相关课程。

希望大家善用佳软,更有效的组织信息,以下是课程学习地址:http://yaymedia.cn/course/mindmap/

WordCamp 2007 现场

Caiwangqin - 週六, 2007-09-01 01:45

 

 

 

 

 

9月2日上海之行

Caiwangqin - 週一, 2007-08-27 12:32

已确定行程 9.2日 在上海,有Ruby on Rails相关需求人士可以见面聊聊。携程旅行网还是很方便的,以下是我的航班:

北京-上海 往返机票


出发航班 MU5122 (中国东方航空公司)2007-9-1 18:00:00
返回航班 CA1580 (中国国际航空公司)2007-9-3 9:35:00


从JavaEye网站访问来源看软件公司的区域选择

Robbin - 週一, 2007-08-27 02:57

网站:JavaEye 作者:robbin 发表时间: 2007-08-27 10:57 此文章来自于 http://www.JavaEye.com
声明:本文系JavaEye网站原创文章,未经JavaEye网站或者作者本人书面许可,任何其他网站严禁擅自发表本文,否则必将追究法律责任!
原文链接: http://robbin.javaeye.com/blog/117113

JavaEye网站是国内比较高端的软件开发社区,通过对JavaEye网站的访问数据做一些分析,我们可以得出一些有价值的数据。

从上图可以看出,在国内一线城市北京、上海、广州和深圳四个城市,软件人才的储备北京遥遥领先,上海和广州居中,差不多是北京的一半,而深圳则落入二线城市的行列。另外值得注意的是杭州的人才储备也非常丰富,虽然没有办法和周边城市上海相比,但是也远远超过了深圳。

北京、上海、广州,深圳和杭州五城市的分析:

1、北京是软件公司首选的落户城市,人才储备异常丰富,占据了1/4的全国高端软件人才,同时北京也是软件人才找工作首选的城市。

2、深圳的人才储备落入二线城市行列,尽管有华为,中兴,金蝶等国内软件领头羊,但软件人才在深圳似乎很不活跃。

3、在上面图表中排名前五的城市也是国内房价和生活成本最高的五个城市,已经不适合规模化软件公司的发展。

武汉、南京、成都和沈阳四城市的分析:

1、这四个二线城市当中的武汉,南京和成都人才储备基本相当,而远高于沈阳。这和城市拥有密集的高校有很大的关系。

2、规模化软件公司比较适合的城市是武汉和成都。这两个城市拥有密集的高校,人才后备充足;地理位置距离一线中心城市非常远,不会发生人才争夺问题;生活成本比较低,有利于公司降低运营成本,人才安居乐业。

总结:

1、需要比较多高端人才的公司首选城市是北京,同样的,高端人才就业机会最多的城市也是北京。

2、长三角上海、杭州、南京三城市人才加起来可以和北京等量齐观,但不如北京密集,但总体来说也是比较好的选择。而广州深圳在一线城市当中落在最后面。

2、需要比较多中低端人才,规模化发展的公司可以考虑武汉和成都。综合了人才后备足、生活成本低,离中心城市远等优势。




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P1AY.CN 奢华盛宴

Caiwangqin - 週五, 2007-08-24 10:17

昨天晚上(2007.8.23),P1AY.CN, 宝马公司和北京VICS Club共同协办,推出全亚洲首次Versace限量精品拍卖会活动。以下是我在活动现场的两张照片,其他媒体报道可以陆续在网上看到。

 或许这是全亚洲首次使用计算机签到的活动,当然,这是使用Ruby on Rails做的。

活动由 auctionV.com ,  宝马(BMW),  VICS,  搜狐品质, 搜狐数据,  腾迅时尚 协助举行。

Neural Network依然不是理想的AI

cookoo - 週四, 2007-08-23 21:56

网站:JavaEye 作者:cookoo 发表时间: 2007-08-24 05:56 此文章来自于 http://www.JavaEye.com
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原文链接: http://cookoo.javaeye.com/blog/116085

最近看了本NN在金融领域具体应用的书,在缺少具体模型的非线性优化问题中,NN是已知可行的解决方法之一。
  
由基因算法训练的NN可以说是一种特殊类型的基因算法(由逆推训练的NN另当别论)。依然无法摆脱基因算法的一个主要局限:无法做结构性的突变,而只能在既定结构下做些参数调整。结果一个NN有效性往往取决于网络拓扑结构怎么设计,还是人工活。
  
要实现结构性突变的困难在于新的结构(比如新的基因位,新的神经连结)如何被‘理解’和‘执行’。。。




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