像素标签简单用法-对方是否查阅你的邮件
今天在华为的隐私声明中看到这一条：这类技术其实已经在很多商业网站中有涉及到，但是很多网站不会明确的指明。也有的叫做“埋点技术”，即用来收集用户的点击事件来分析用户的喜好。就像apple声明的那样，一般不会将用户操作情况和用户的身份绑定，仅仅用来分析网站的运行情况。网易邮箱提供了「已读回执」的功能，但实际上这个功能非常鸡肋，收件人点开邮件会有一个弹窗“该邮件邀请已读回执，是否发送？”，但一般看到后会觉得“又被冒犯到”。本文简单介绍一下「像素标签」实现的原理，原理其实非常简单，（以php文件为例）用php文件打开后伪装成是一个像素的图片，实则再打开的同时，就将用户的ua信息写到服务器的文本里面。<? error_reporting(0); Header("Content-Type: image/jpeg"); //Get IP if (!empty($_SERVER['HTTP_CLIENT_IP'])) { $ip=$_SERVER['HTTP_CLIENT_IP']; } elseif (!empty($_SERVER['HTTP_X_FORWARDED_FOR'])) { $ip=$_SERVER['HTTP_X_FORWARDED_FOR']; } else { $ip=$_SERVER['REMOTE_ADDR']; } //Time $actual_time = time(); $actual_day = date('Y.m.d', $actual_time); $actual_day_chart = date('d/m/y', $actual_time); $actual_hour = date('H:i:s', $actual_time); //GET Browser $browser = $_SERVER['HTTP_USER_AGENT']; //LOG $myFile = "log.txt"; $fh = fopen($myFile, 'a+'); $stringData = $actual_day . ' ' . $actual_hour . ' ' . $ip . ' ' . $browser . ' ' . "\r\n"; fwrite($fh, $stringData); fclose($fh); //Generate Image (Es. dimesion is 1x1) $newimage = ImageCreate(1,1); $grigio = ImageColorAllocate($newimage,255,255,255); ImageJPEG($newimage); ImageDestroy($newimage); ?>在此基础上，如果感兴趣可以做进一步优化，比如一旦打开就给自己的邮箱发送一封邮件，甚至将图片的打开的数据存储到数据库中，做一个可视化管理。使用方法就是在邮箱正文里面插入该图片的html代码即可。完。
研究生的第一个假期作业终于在今天结束了。寒假作业评比一共三轮，一共7个组，我们拿到了第一名，小组奖金900元虽然金额不大，也算是没有辜负我们组所有人这么长时间花费的努力。所以，简单记录一下这个寒假的工作吧~接收到任务1月10号学校放假，那时候新型冠状病毒还并不是一个新闻。我以为这又是一个枯燥的寒假。本来我们的寒假期间是1月10号~2月5号（正月十二）所以虽然我们腊月都感到截止日期的逐渐逼近，但我们还都是心照不宣的不讨论寒假作业这件事情。到了正月初四，组长终于开始意识到“问题很大”。于是组长贴心的下午两点叫我们起床，开工。那个时候虽然只是听说疫情挺严重，学校的通知也只是正月15之前禁止到校，但谁也不知道疫情竟然已经如此严重了，延迟开学居然延迟3月份还未能开学。[album type="photos"][/album]1月28号，正月初四，如果按照既定的时间截止的话，时间已经很紧急了，但是我丝毫没有开始写代码的欲望，甚至还有一种莫名的自信。但是组长的任务安排也都是有更近的截止时间，所以每天下午3点左右简直就是灵魂拷问时间啊2月4号之后，公司那边要求2月7号提供项目目前的进度报告：所以我们必须在2月6号左右就得完成一个大概的初始版本。也就是至少客户端可以直播对话。需要认真起来了然后这个时候，我对整个项目的流程都不是很清楚，拉流推流啥意思。recorder、grabber是啥。player、client、capture关系又是什么，我真的不太清楚。关于我们这次视频会议，公司之前在直播这方面有所研究，一直开发维护theia项目，这个项目的功能就是主播直播，观众观看、发弹幕、连线之类的。不管怎样，到了2月7号晚上我们基本有一个可以用的版本了。界面啥的基本都是沿用theia项目，我们为了简化流程，客户端拉流的只拉了一个多个用户的混合流。就这样有一周暂时没怎么写寒假作业，2月15号我觉得学一下javafx，重新写一下客户端这边界面，现在的界面颇有一股复古的气息。界面重构以及流程梳理本科的时候用netbeans写过java的桌面端程序，netbeans是可以直接拖控件就创建好界面的。现在使用Scala+javafx，于是学习了screnbuilder的用法还有jxml的用法，以及在网上找到了一个Scala+javafx的helloworld demo。到了19号我基本把界面重构出来，也把整个客户端的流程重新设计了一下，整个client模块我基本是重新写了一遍。到了2月25号的时候，对照寒假作业的要求，发现我们还有一些功能没有完成：这几个功能让整个会议的功能变得复杂了很多。除此之外，之前client只拉一个混合后的流的做法虽然简单，但是问题是显而易见的，延迟太高，5、6s左右，而且用户自身的画面和声音在混合流中，都有延迟，就很奇怪。所以，最后我们还是决定客户端拉多个用户的流，这样问题是增加了客户端这边的内存开销，但是效果是延迟更低，会议效果会更好。不仅如此，在最后的几天根据发言人、支持人身份对客户端的画布进行动态分配。写代码是一回事，等真正一起联调测试的时候，bug就是一个个的浮现水面了。准备最后的评选2月28号，我们开始了第一次测试，当时由于我开了全局代理，导致 new Image(url) 这个地方无法对图片进行加载，以至于我一打开会议界面就卡死了。所以第一次测试只有我们组的另外两个人。当时测试问题还比较少。到了29号晚上3个人测试，问题就变得特别多，不仅客户端这边，后台那边对ws消息的处理也有一些问题。3月1号下午我们又开始了测试，这才基本没什么影响使用的大功能了。3月2号开始了第一轮评比，7进3，我们录制一个4~5分钟视频发到视频网站上，然后研二的学长学姐们评比3月4号上午开始第二轮，3进2，同样是录制一个1~2分钟的视频发到视频网站上，然后参赛其他组评比3月4号下午开始进行第三轮，2进1，是参赛其他组直接观看web端的录像（混流后的）进行评比。由于我们客户端界面好看，第二轮我们录制的视频还特意做了一个小剧本，配上朱一旦的「完美搭档」的bgm，第三轮我们web查看的录像的混流效果很好，延迟较低，而且音画基本同步。所以最后，我们拿到了第一名。从一开始我们感觉好像来不及，到最后我们每个人都是朝着第三轮的目标开始完善自己的部分。也算是没有辜负我们的努力吧~最后的完成的界面：同时还有web端可以查看和管理录像。相关技术和工具：scalajavafxsrs 流服务器ffmepeg项目地址：https://github.com/HiddenTrackMJ/geek有兴趣欢迎star,fork~
我的选择Mac端：mweb 2.0移动端 ： 1writer这样我的跨平台写作流程是：在iCloud里面设置一个文件夹 写作文档。电脑端使用mweb的外部模式，打开该文件夹，进行写作。同时iCloud会进行同步。移动端使用1writer 打开外部文件夹，可以继续写作。[album type='photos'][/album]其他同类型应用使用体验一点吐槽首先统一吐槽一些软件，非得自己搞什么“文档库”，文档都不知道被软件存储到什么位置，然后必须使用软件内部的iCloud同步才能跨平台写作。最关键的是文件也不知道存储在iCloud的什么位置。我个人觉得写作软件：首先做好显示外部文件夹层次和文件就可以了。现在手机、电脑设备的文件系统都比较完善了。没必要搞什么应用内部的文档库，给我一种不安全感，因为我不知道文件存哪了其次应用内部也完全没必要搞iCloud同步，如果软件本身就支持打开iCloud外部文件夹，同步问题就自然解决了。而不是把用户的文档数据转成应用内部的数据，然后再用iCloud同步，这不是多此一举吗。评分标准满分100分。写作软件只要有以下优点，我个人就觉的是一款完美的软件：价格合理（20分）细节处理（比如主题切换、空格习惯设置、实时预览等等）（20分）支持对文件夹、标题和内容快速搜索，搜索结果呈现简单明了（10分）显示外部文件夹的层次结构以及相应的内容（20分）markdown解析流畅，对中文支持好，支持大部分的markdown语法（10分）对图片的上传有一个合理的方式（10分）至于能够同步博客、medium之类的功能对于我个人来说可有可无（5分）ui颜值不错，太丑的界面实在让人觉得 ...当然习惯了可能就好了吧（5分）除此之外的什么聚焦模式，打字机模式，有则优，没有其实根本也不影响写作体验。（0分）bear（移动端）（75分）[album][/album]字段价格(20')细节处理(20')支持外部文件夹(20')搜索功能(10')markdown解析(10')图片上传(10')第三方服务同步(5')UI界面(5')说明10元/月各种小功能考虑的比较好不支持支持内容、标题解析的样式好看，可以换主题 不支持同步博客之类的不是ios原生那种，但却是很精致得分1020010101005但是单就不支持外部文件夹对于我来说已经不会使用了。ia writer（移动端）（38分）因为我先用了ia writer，觉得差强人意，于是决定在移动端使用这款软件，没想到用户体验几乎为0。而且售价60，我不知道谁给他的勇气。[album][/album]字段价格(20')细节处理(20')支持外部文件夹(20')搜索功能(10')markdown解析(10')图片上传(10')第三方服务同步(5')UI界面(5')说明60元/买断自带markdown小键盘，有聚焦模式不支持支持搜索内容、标题，但搜索结果只有标题，没有匹配的内容差强人意，不支持公式如果是iCloud的文档，图片会自动放到iCloud里面，本地文档是无法上传图片的无不说了得分1015085500缺点：界面劝退，线条蓝色图标，我感觉像是上世界的Android风格，完全没有iOS的界面元素不支持外部文件夹打开，只支持外部某个文件打开，劝退1writer（移动端）（76分）[album][/album]字段价格(20')细节处理(20')支持外部文件夹(20')搜索功能(10')markdown解析(10')图片上传(10')第三方服务发布(5')UI界面(5')说明30元/买断有markdown工具条，还有一些个性化的设置我在iOS平台唯一看到的支持外部文件夹的软件只支持搜索标题差强人意会把图片自动放到相同文件夹类，无法自己设置无中等偏上，有改进的空间，虽然用了一些iOS设计风格，但整体上还是不够iOS得分20152055803ulysses（移动端）（45分）[album][/album]字段价格(20')细节处理(20')支持外部文件夹(20')搜索功能(10')markdown解析(10')图片上传(10')第三方服务发布(5')UI界面(5')说明28元/月，太贵了，iCloud一个月才6月呢这个软件打开你就能感受到花了很多功夫不支持支持内容、标题搜索，搜索界面也很好看不支持表格，样式还是很好看的没找到本地图片上传，只找到一个附件，但是和文章是分离开来的支持wp,ghost,mediumios原生界面，完美得分5200105055ia writer（电脑端）（66分）因为有试用期，我就下载了。基本功能还行，流畅性不够，尤其是右侧的编辑器区域，滚动起来就是不流畅，就是不流畅。而且聚焦模式用起来很……很不舒服。（可能我不习惯这个聚焦模式，内容始终显示在中间，上面还会有空白）语法高亮对中文也是没有作用的。字段价格(20')细节处理(20')支持外部文件夹(20')搜索功能(10')markdown解析(10')图片上传(10')第三方服务同步(5')UI界面(5')说明198元/买断差强人意，不支持更换主题颜色，写作的背景是灰色的，也不支持修改背景。灰色背景看得我很难受。支持支持，搜索速度很快没有代码高亮不支持从本地直接复制图片，也不支持调用第三方图床不支持差强人意得分51520108053Mweb（电脑端）（85分）[album][/album]这款是我在Mac端体验最好的，但是因为我刚买没多久就升级，而且需要重新购买，让我一直对这款软件有点意见！！我昨天升级了mweb3.0，有14天的体验期，我决定体验一段时间，如果没有优惠的话还是降级到mweb2.0，毕竟旧版本功能足够我使用，只是界面没有新版好看而已。支持多tab打开文档，这个功能非常好用，也是唯一一个我看到有这个功能的软件字段价格(20')细节处理(20')支持外部文件夹(20')搜索功能(10')markdown解析(10')图片上传(10')第三方服务同步(5')UI界面(5')说明128元/买断设置项实在太多了，切换主题都会小问题支持文档库和外部文件夹完美支持文字多了，滚动会卡（3.0专属bug），对表格的编辑支持也不够好支持第三方图床，也支持自动拷贝到文档文件夹下的media目录中支持多种，除了typecho基本都支持了我个人比较喜欢，相比ulysses还是差了一点得分1520201021053typora（电脑端）（95分）这是一款完全免费，也是很多人推荐过的软件，我很早以前一直使用，非常不错如果只是写markdown文档来说，这款软件非常棒，但在管理文件夹这方面是弱势，因为无法记忆上次打开的文件夹，每次启用都是一个新的空白文档。 现在已经支持打开设置一个固定文件夹了！！完美了但是整体设计，给我一种太轻巧的感觉以至于不太适合文件夹的展示，可能我没习惯。字段价格(20')细节处理(20')支持外部文件夹(20')搜索功能(10')markdown解析(10')图片上传(10')第三方服务同步(5')UI界面(5')说明免费对外观、markdown、图片、编辑器的设置基本都考虑到了支持支持用过所有软件中，解析最快，最流流畅的，完全是为markdown而生支持本地图片上传，不支持调用第三图床，但支持下载网络图片，支持ipic插件不支持简洁，美观得分20202010101005Ulysses （电脑端）（70分）也是在体验期下载，后面就没使用了界面好看，但是不支持实时预览，你如果想要看markdown的效果，得以pdf、text等某种文本导出才可以。[album][/album]字段价格(20')细节处理(20')支持外部文件夹(20')搜索功能(10')markdown解析(10')图片上传(10')第三方服务同步(5')UI界面(5')说明28/月有些细节有问题，比如 !> 会自动转化成 \!>,而且还没有开关，让人抓狂支持支持没有发现什么问题不支持从本地直接复制图片，也不支持调用第三方图床支持界面很好看得分515201010055tea (电脑端)（47分）[album][/album]完全免费，支持mac windows，移动端就没有了。这款软件我很早体验过一次，它自带的material风格（点击会有波纹效果）让我感觉和osx系统非常的不匹配。一种很不原生的性能很差的感觉。事实上，在文字编辑的渲染，总给我一种延迟的感觉。但是基于插件式的软件，很有创新点。有点类似vscode。但vscode更强大。这让我想起来，vscode本身也可以作为一个不错的markdown编辑器，但总给我一种杀鸡用牛刀的感觉。而且vscode也无法记住上一次打开的文件夹。还有一点vscode风格也是沿用Windows系统上面的。还有一个巨坑就是主打的所见即所得模式居然不能直接看到markdown的源码，必须导出为新的markdown文档，才能看到……我服了字段价格(20')细节处理(20')支持外部文件夹(20')搜索功能(10')markdown解析(10')图片上传(10')第三方服务同步(5')UI界面(5')说明免费还没简陋，我个人感觉不支持只支持当前文档搜索还可以无无还可以得分20100210005除此之外，我还尝试了ios上面的 markdown（够简洁，基本免费，但是不支持文件夹），pretext（更简洁，markdown预览不支持中文，不支持文件夹，基本就一个功能，编写markdown文件）总结中国开发者在markdown编辑器开发这方面已经越来越出色了。在界面、功能性上完全不输国外开发者。希望国内有一个和1writer一样设计思想的更优质产品出现。手机端，支持引入外部文件夹，我目前只发现了1writer。虽然bear、ulysses界面好看，但是贵啊，而且不支持外部文件夹。电脑端，基本都支持打开外部文件夹（除了 tea）。要免费，选择typora就好了，已经满足我的需求。或者也可以考虑mweb，在有优惠的时候。最不推荐购买的： ia writer 包括移动端和pc端，界面太丑。价格也不算便宜，至少在中文文档这方便稳定性、流畅性很差，不值。bear、ulysses 虽然订阅制，虽然很贵，但是购买之后不会觉得不值。从价格上，bear比ulysses更有性价比，两款软件功能很类似。ulysses界面我是最喜欢的，其次bear，次之mweb完~
环境要求mac OS/linux（其他操作系统类似）酷Qdocker+CoolQ HTTP API 插件NoneBotdocker如果是windows服务器或者电脑也可以安装酷Q，mac linux/linux服务器只能装酷Qdocker（推荐docker安装）!> 也可以直接使用「CoolQ HTTP API 插件」作者集成的docker镜像包，这样就无需配置「CoolQ HTTP API 插件」了。简单介绍简单介绍一下原理是什么。在酷Q中登录你的QQ账号，「酷Q」接管你的消息，并将QQ的所有消息请求和发送进行封装成一些接口，供“插件”进行进一步接管和调用。酷Q的插件后缀都是.cpk，需要安装在酷Q的内部。「CoolQ HTTP API 插件」作用就是专门针对“http请求以及信息处理”方面的插件，使用的语言当然是与酷Q一致的（易语言好像是）会易语言的开发者还是蛮少的吧...emmm「NoneBot」就像一个翻译官，将「CoolQ HTTP API 插件」的插件全部转变成“Python的方法”。「CoolQ HTTP API 插件」有很多个不同语言的翻译官，方便使用不同语言的开发者直接处理酷Q的信息。这样，我们直接写Python文件，就能直接接收或者发送QQ消息啦！开始开始安装！#1. 安装docker brew install docker #2. 安装酷Q+http插件集成镜像 docker pull richardchien/cqhttp:latest #3. 安装nonebot pip3 install nonebot 我们在docker中先启用酷Qdocker run -ti --rm --name cqhttp-test -v $(pwd)/coolq:/home/user/coolq -p 9001:9000 -p 5701:5700 -e COOLQ_ACCOUNT=123456 -e CQHTTP_POST_URL=http://example.com:8080 -e CQHTTP_SERVE_DATA_FILES=yes richardchien/cqhttp:latest 上面的命令如果需要改，就改9001和5701就可以了，其它的不用修改。其中：9001端口号就是登录酷Q的端口号5001端口号是HTTP API 插件开放的端口，这个不用管。如果需要启用多个酷Q，保证这个端口号和容器名称cqhttp-test不重复即可启动之后，打开127.0.0.1:9001，如果部署到Linux服务器上面就是ip地址:9001打开页面之后，会要求输入密码，密码默认是MAX8char。进入之后就是一个类似QQ登录界面，输入账号密码即可。（第一次登录可能要输入验证码）此时，酷Q其实就是以一个安卓手机的身份登录了你的QQ，并接管了你的所有消息处理。「CoolQ HTTP API 插件」同时也在开放接口供其他插件进行调用。接下来，我们需要使用nonebot 模块，使用Python代码接管QQ消息的接收和发送。在coolq/data/app/io.github.richardchien.coolqhttpapi/config/里面有<你的登录的QQ号>.json 文件，打开，并修改（如果没有则增加）三个变量为对应的值{ "ws_reverse_api_url": "ws://127.0.0.1:9999/ws/api/", "ws_reverse_event_url": "ws://127.0.0.1:9999/ws/event/", "use_ws_reverse": true }!> 如果docker部署电脑上的，把 127.0.0.1 改成host.docker.internal!> 如果docker是部署在Linux服务器上的，把127.0.0.1改成172.17.0.1这个操作就是让「CoolQ HTTP API 插件」把接收信息和发送的信息借给noneboot 模块来接管。所以，开始通过noneboot模块，使用Python开发吧。可以用pycharm ide，当然也可以直接新建一个文件夹，使用命令行启用。我们直接用命令行来启动。cd ~/Document mkdir qqboot_test touch boot.py cd qqboot_test & mkdir plugin 第一条指令cd切换到指定目录，后面的指令，你可以完全一样。打开boot.py，我们复制粘贴下面的代码：import nonebot from os import path if __name__ == '__main__': nonebot.init() nonebot.load_plugins( path.join(path.dirname(__file__),'plugins'), 'plugins' ) nonebot.run(host='127.0.0.1', port=9999)我们之前用ws://127.0.0.1:9999/ws/api/接管「CoolQ HTTP API 插件」插件的消息处理。上面的代码的作用启动noneboot模块，并且绑定到host的指定端口处。!> 如果是本机电脑运行的boot.py 程序，host填写127.0.0.1即可!> 如果是Linux服务器部署的boot.py 程序，host 改成0.0.0.0上面我们在qqboot_test项目里面新建了一个plugins文件夹，并且在boot.py指明插件文件夹的位置了。现在在这个插件文件夹创建一个文件吧。touch user.py在具体开发之前简单介绍一下noneboot的处理逻辑。有两种方式：noneboot 接收到用户发来的消息（自然语言），通过匹配消息的关键字，执行指定的命令函数。noneboot 直接接收命令，然后直接指定命令函数代码用户发送/文字的格式表示发送文字为名称的命令我们通过第一种方式处理用户自然语言的信息。比如，当用户发下面的句子今天天气怎么样？ 天气 天气好吗 北京天气在user.py文件里面编辑：@on_natural_language(keywords={'天气'}) async def _(session: NLPSession): # 返回意图命令，前两个参数必填，分别表示置信度和意图命令名 return IntentCommand(60.0, 'weather') @on_command('weather', aliases=('天气')) async def weather(session: CommandSession): # 从会话状态（session.state）中获取城市名称（city），如果当前不存在，则询问用户 city = session.get('city', prompt='你的城市是') weather_report = await get_weather(city) # 向用户发送天气预报 await session.send(weather_report) async def get_weather(city: str) -> str: # 这里简单返回一个字符串 return city+"的天气不错"代码分为三个部分：第一部分是解析自然语言，只要包含keywords里面的关键字就会进行对应的命令处理weather第二部分是命令处理函数，aliases是别名，意思是通过/[aliases]这种方式就可以直接执行命令函数第三部分是异步请求返回天气预报，这个正是noneBoot的一个特色。最后就是启动这个项目即可：python3 boot.py这个命令启动之后，你会看到console输出中有酷Q接管的所有信息输出。以上就是一个简单的QQ聊天机器人的开发以及部署。把机器人部署到服务器的docker上面，如果愿意可以有很多的创意，比如夜晚时间接收到任何信息都会自动回复“夜晚休息，上线后处理”但唯一可能的问题是docker中启动酷Q后，手机上不能再次登录相同的QQ号了。祝使用愉快~
[scode type="red" size="simple"] （网络计算研究院2020年被合入了计算机学院）关于网研1组的名额的事情我是完全不清楚，抱歉[/scode]本来这篇文章是很早之前写的，写到一半写不下去。现在上岸了，我打算完结这篇文章。可能是写的心情不一样吧。知乎上初试学习方法帖子很多，我的初试成绩也不高，所以我只打算一些我曾经迷惑的问题。报考：北京邮电大学 网络技术研究院 计算机科学与技术 {人工智能、网络智能化、人机交互}研究方向笔记集合[post cid="916" size="small" /]初试总分： 342(101)思想政治理论：58(201)英语一：66(301)数学一：100(803)计算机学科基础综合：118我希望我的一些文字能让你更轻松的面对考研。当我回过头来看，我们作为大学四年的成年人，我们不应该再和高三一样，把考研当做人生的一道坎，或者当做一个特殊而重大的任务。我们应该把考研当做生命的一种经历，一个过程，一个体验。就像我之前说的，我觉得人生不应该是工作、放假、工作、放假这样的循环。不管是很累的工作、还是放松下来的假期，我们都应该坦然的去经历。去年这个时候我还待在家里，考研我一无所知，我不知道怎么报名，我当然还幻想可能可以保研，也不知道考研只能报一首学校，以及如果学习准备我也一无所知。所以我想说的是2020年考研的小伙伴完全来的及，先不必急。我当时只是心里有点着急，但实际上什么也没做。不知道考研是自己看书还是听视频。正式备考（7月份）之前，也随大流的一样的每天拿的数学训练册做几题玩一会手机，又或是看看课本，根本都不做题。到了8月份时候，我发现我之前看的高数，线代，概率论，我彻底彻底忘了，我看到一些概念，我甚至不知道什么意思。因为我没做题。我回答一下可能疑惑的一些问题，这也是我当年困惑的问题：考研累吗累，但是别无选择。我是7月份开始备考的，当时夏天天气最炎热的时候。一开始学习效率不高，第一个月还偶尔去看电影。不是很紧张。学习过程中看手机。但是我很快调整过来的，因为时间太紧了。我觉得可以从这几个方面缓解：首先，自己为什么考研？我自己考研首先我的专业课知识学的太不扎实，考研前，我的计网一塌糊涂，数据链路层我没理解这个链路到底什么意思？一条路吗？所以我没办法找工作。其次，我希望我在研究生中能学到更深层次的理论知识，如果一旦工作，基本很少有学习时间和自己的空闲时间的，我觉得我没办法很快接受这样的环境。其次，给自己复习订一个整体时间规划：我当时规划是这样，7-8月看完数学课本，7-9两个月看完4门专业课。10-12月每个月大概完成什么任务。每天也要有每天需要完成的计划，我一开始总是每天计划内容太多，导致完成不了，所以计划一定要合理。计划需要定期根据你的进度调整，这样你心里有数，你的进度到哪了。ps：也不至于网上说的不洗头，没必要，该整理自己还是要整理的干干净净的，头要洗，不然头发都没了每天学多长时间我每天早上9点醒，10点才开始起床学习。10-11：50 上午学习13：00 - 17：50 下午19：00 - 22：00 晚上这样一天也有10个小时了，到了10月份之后，晚上学到22：30左右。对于我来说，可以了。我早上起的很晚，大家可以根据自己作息安排，保证一天任务量能够完成即可。我也尝试过早起7点或者8点。试了几天，发现上午特别困，都快睡着了，根本学不进去，就索性放弃了。学习时候带手机吗不带。我一开始带。到了10月份之后就彻底不带，因为时间彻底不够了。有人说，查单词啊，要用手机……我觉得没必要，张剑的英语黄皮书，赠送了一个词汇本，遇到单词用这个查并标记好就行了，上面查不到的单词就没必要管。当然个人有不同安排，但是我建议不带。因为真的学习过程中很枯燥的，尤其是前期，不是太紧张的话很容易松懈。跨考计算机难度大吗我今天问了室友才知道三跨是什么意思。跨专业、跨省、跨学校。其实难度最大的应该是跨专业。跨专业的同学认为自己底子差，和计算机专业同学没办法竞争。老实说，本科学校交给我们的实在是太少太少，而且本科上课不积极，不认真。计算机网络、组成原理本科学的时候我也没有学明白，只是为了应付考试，做了一些题目，获得不错的分数。这些专业课知识都是我在考研期间才学的更仔细了一些。我是学渣，我摊牌了本科上课学的语言C / C++/ Java，其实都是学的很浅。C的语言我忘了差不多了，C++ 没仔细学，主要用的最多是java。语言你学了一门，你会发现语言是很有基础语法是差不多，所以跨考的同学熟练掌握一门语言我认为可以了，在这个基础上，再了解别的语言不会花费很多时间。(我个人认为java是门很容易基本使用的语言，因为很多方法都是jdk提供的，比如动态数组、list，当然c++也有，我更喜欢java)所以跨考学生不必要担心和别的同学能力差很多，计算机综合专业知识可以在初试学习阶段的时候弥补。开发语言知识可以在初试结束后弥补。什么时候开始正式复习有的人从大三开始准备，有的人今年3月份开始准备。我是暑假7月份正式开始的。说到底需要自己制定一个整体的时间计划。我再3月份时候也打算准备，但是周围根本没那个气氛，我也认识不到考研的严峻性和重要性，甚至对考研一无所知，所以这个时候准备是被动。如果再考研一次，我希望我能提前准备，不要后面慌慌张张的。把学习、准备这件事情当做生活的一件普通小事，细水长流。我知道说起来很简单，做起来真的很难。专业课怎么准备专业课 118，不高，但是我现在没弄明白为什么这么低。因为除了选择题有几道题常识性问题我不确定，大题数据结构我写的代码可能不是很完美，其他专业课的题目我都会，计算也验算了，不知道是不是算错了……考研前，我的专业课知识绝不比任何人好，虽然我的成绩单写的分数都是90、80分，但是那些都是考试前熬了几天夜，然后做了试卷得来的。对每门课里面有很多一知半解的问题。我的方法就是做笔记。一门课一门课的学，一章一章的学。比如计算机网络，每一章，我会把我搞不明白的问题都写下来，然后一个个一些搞懂，并写到纸上。这轮专业课复习不是面向试题的，只是纯粹的想学懂专业课知识。最后，我4门课，每门都有大概40页A4纸的笔记。我买的天勤系列，除了数据结构，其他的简直是垃圾。垃圾课本，误人子弟。计算机网络，买谢希仁第七版，讲的真的好！数据结构看天勤的差不多了，我还参考看了李春葆编的那本数据结构。计算机组成原理和操作系统用的就是大学的教材，这个应该都差不多。第二轮专业课复习，就是做题。我建议两轮可以交叉来。我第一轮完成后，开始做题发现好多知识又忘了……做题才是加深记忆的好方法，考研考的就是记忆，重复，做题。要不要看视频、报班？除了政治马原、毛中特的视频可以选徐涛的视频，或者“腿姐”（我听的是徐涛，马原里的资本理论讲的很容易理解），数学我觉得没什么必要看视频，自己多总结，别人就是告诉你题型以及解法。你遇到题目仍然不会做。要和别人组队学习吗？建议找一个小伙伴，每天吃饭时候一起去。没小伙伴，你每天吃饭可能很不规律，甚至时不时给自己放个假。我一开始自己一个人学，然后比如中午就有时候学的时间就会推后，导致下午学习就乱了。但是不一定要在一起学，可以是不同教室。我和我室友就是这样，吃饭点在楼底集合。复试北邮总成绩（满分100） = 初试成绩（总成绩500） /10 + 复试成绩（总成绩100） /2表头分别是，姓名、专业、研究方向编号、英语面试成绩（满分10分）、笔试成绩（满分30）、面试成绩（满分60）、复试总成绩（满分100）、初试总成绩（满分500）、考研总成绩（满分100）最终总成绩排名第6因为我是最后一名进的复试（一共11个人），当时真的很慌。机试今年网研院机试很简单，不能带纸质资料进考场了，以前(2018年及其以前)可以。（用大佬们的话说就是人均4A）47分钟ac了4题。OJ排行榜第八，但是我其实没有acm经历，只是靠的速度而已，嘿嘿嘿。第一题，输入四个数，输出最小的第二题给定年份范围，判断闰年个数第三题，链表操作，按值查找，删除，反序链表 这个我要吹爆Java的list，API好用到爆第四题，求图最小生成树，我一开始以为我做不出来，因为我没看这个代码，但是幸亏我看了思路，不是很难今年题目测试用例都很简单，没有特别奇怪的输入要考虑。本地通过样例，直接提交就过了。说下我觉得小技巧吧：提前大概30分钟进考场，随便选一台机器。可以选把编译器打开，每题第一行都是输入测试数据组数，先把这些代码写好。然后左右分屏，网页在左边，编译器在右边，边看边写很快。支持语言 c/c++(支持stl)/java 8。现在支持java 8 了，可以看下java 8 的新特性，有的还是很有帮助的。(我一开始以为只支持java 7，所以没看java 8 新特性)机试训练可以借下学长的VPN网关账号，去刷下北邮的往年机试题目。关于往年的机试题，可以看下这里 [post cid="916" size="small" /]笔试官网写的是占复试成绩30%，但是不及格不影响录取。但是会影响录取后的排名，最后的排名是按照初试成绩/10 + 复试成绩/2。第一年发奖学金是按照这个排名的(一等奖8000，覆盖70%，二等奖4000，覆盖30%)笔试全部是选择、判断题，主要考察对概念的认识理解，不是很深入。我掉的坑就是我之前看的2015年的计算机系统结构题目是计算题，我以为考的是流水线计算题，结果都是概念题，而我没好好准备！！笔试基本都是概念题，计算题好像是没有！关于笔试的笔记也可以参照这篇文章 [post cid="916" size="small" /]面试我没有项目怎么办我觉得项目不重要，而是看你的计算机能力怎么样，这个能力包括对新技能的学习能力、已掌握的计算机方面能力。比如，面试的人工智能专业，在初试后准备Python学习和相关算法学习，这个就可以写在简历上。如果时间来得及，可以自己做一个感兴趣，但是规模不大的项目，比如对自己家庭的人脸识别(这个其实调用现成库就可以，主要是对整个流程和算法思想有所了解)，也可以写在简历上。非跨考的，平时的课设一定有不错的，也可以写在简历上。项目不多，老师可能多问一些专业课知识，这方面就要多准备一些。北邮网研面试全纪录[post cid="922" size="small" /]北邮报考的一些问题北邮报考难吗知乎上都说，有的组难度甚至和985齐平，我觉得这么说不准确。和普通一点的985可能齐平，但是和计算机学科排名靠前的比如北航，还是要容易一些。大家可以参考今年北邮的组线和别的大学的院线（复试线）就可以知道情况了。我报考的组组线是342，我是最后一名进入复试的。别的组除了网研2组专硕350+，其他组的组线都不是很高。计算机学院的组线平均在340+左右。所以打算包括北邮的，应该将初试目标分数定在360+，这样进复试比较稳。当然进复试之后还得继续准备。（我们组就有370被刷掉了）计算机学院的组线还是比较稳定的，340+，但是其他学院比如网研、网安、软件有的组分数很低。我看到一个278上的网研4组专硕什么是报考到组这个问题我一开始愣是没明白，其实没这么复杂。报考的时候我们都要选择某个学院——某个专业——某个研究方向(组)只不过一般的学习是整个专业一起面试，所以一起复试的人很多。而且你被录取了，你以后的研究方向不一定是你报考的那个方向，只是作为一个参考。北邮复试，是按研究方向一起复试的。你填什么研究方向，录取的就是什么研究方向。所以进复试的人相对比较少。研究方向又叫做组。比如我报是 {人工智能、网络智能化、人机交互}，组号是1，组号就是研究方向编号。北邮还有一个名词是中心。就相当于院下面还有一个子院。这个子院负责几个专业的几个组。比如我们网络研究中心，负责计算机科学与技术（学硕）的1组(编号为1的研究方向)和计算机技术(专硕)的14组(编号为14的研究方向)以及信息与通信工程（专硕）的1组，和电子与通信工程（专硕）的1组。中心本身又分为几个工作组。被录取后会被分配到哪个工作组下面学习工作。总结：报考是报考到某学院下面的某中心的某组，复试名单以及面试按该组进行面试，录取后会被分配到该中心的某个工作组。要提前联系导师吗我中心是“导师组”制，一直是统一招生，统一管理的，和很多中心的“导师制“不同，具体是哪位导师的意义没有那么大。大家不需要事先联系导师这个是王老师原话，我其实没看懂……我出了初试成绩，家里人催着我给老师发邮件，联系。甚至要马上去上门拜访，被我理智制止了。其他中心似乎需要联系导师，有考试北邮学长说，如果可以考研前联系好，就可以直接去实验室工作了……这方面我不太了解调剂是怎么回事，怎么操作第一次调剂是出了复试名单之后，你没进复试，可以进行调剂。调剂最好先联系好导师。第二次调剂是复试被刷了，校内会有二次调剂机会。有一个学长写一个github就是关于北邮录取的，更多信息可以看这里：See_you_in_BUPT北邮歧视双非吗根据往届学长学姐们所说，北邮还是很公平的。我自己认为，很多双非的初试分数很高，但是复试还是被刷，原因有可能不是歧视双非，而是你除了考试的专业课知识之外知识掌握的不够。换句话说，大部分双非的考研期间可能很努力，分数很高，但在大学其他时间内努力不够，导致的专业素养不够。再换句话说，只要你有实力（包括考试成绩和其他专业技能），北邮考研还是相对公平的选专硕还是学硕？（此答案是北邮研一经历一学期之后写的）专硕和学硕在培养方案有一定区别，首先学硕可能在学校实验室这边搞科研，也可能在公司那边上班实习做项目之类的，专硕基本都会被分配到公司那边做项目。专硕毕业难度低，不需要发小论文，毕业要求低。学硕毕业必须发小论文，而且老师可能要求很高。很容易被怼，如果没有创新点的话。专硕研究生课程的要求也会低一点，比如数学类的课程只要求必选一门，总学分要求也低一点。专硕和学硕在社会的承认度这点我不能很确认，至少就我个人来说，两者应该差距不是很大。总的来说，专硕的要求低，而且从近几年来说，有些组录取分数和学硕很接近，有的组，专硕的分数还是很低的。两者都是3年制。致谢考研经历时间太长了。感谢考研期间一直一起吃饭的一起聊天、吐槽的室友@林国杰(他复试还没完成，祝愿他能上岸)感谢万静老师一直以来的关心和帮助，感谢所有学长学姐提供的经验，还有复试群里面提供的资料！也感谢我的父母在我考研期间没有给我过多的压力！最后考研过程中，一定会有不想学习的时候，一定有痛苦怀疑的时候，一定有焦躁不安的时候。经验帖子看的再多，也都是别人的故事，只有自己走过来了，才觉得这段时间自己没有辜负，自己除了知识方面，在思想方面也一定有所成长。即使最差的结果失败了，这段时间也一定不是白白浪费的。当经历过来再回过来来看，也不过是一次考试的准备而已。人生路上的选择、挫折、困难还很多。希望我的经历能对你有所帮助~如果有别的问题可以在评论区留言哈~如果我知道的，我会尽量回答的
前言之前学校开的选修课《数据挖掘》，布置的两道算法题，时间有限完成其中一道：用Apriori算法求特定支持度的频繁项集。算法本身不难，java萌新我却花费了一天的时间，特此记录。算法描述我们目的是求出项数为K的频繁项集即L(K)。Apriori算法的核心步骤是：L(K-1)通过自连接求出项数为K的候选项集合C(K)通过对C(K)进行一系列处理（剪枝 + 支持度判断） 得到L(K)集合在说明下面更多内容之前，先对一部分概念进行说明：事务：如第一张图中，每一行就是一个事务，如 T100 I1,I2,I5。其中T100是事务编号，这个随便命名，只要保证唯一即可。后面的I1 I2 I5是该事务中的项数据集：如图一，整个表就是数据集，就是所有的事务的集合。即D = {T100,T200…}项集：包含若干个项（如I1 、I2这样的项）的集合。可以看出项集和事务似乎有点项。但是项集更随意一点，任意几个项都能组成一个项集。但是事务是人为规定好的。可信度：项集在数据集中出现的重复次数。项集不一定需要在事务中连续出现。如{I1,I2,I5}项集在数据集中出现的次数为2次，分别是第一个和倒数第二个事务。接下来，详细分析算法中的两个步骤：1. 自连接：怎么个连接法呢？以图二中的L2频繁集的集合为例：项集支持度{I1,I2}4{I1,I3}4{I1,I5}2{I2,I3}4{I2,I4}2{I2,I5}2判断两个项集是否可以自连接要看两个项集的K-1项是否完全相同。如果满足条件，连接后的项集 = 第一个项集 + 第二个项集的最后一个元素。比如{I1 I2}与{I1 I3}满足自连接条件，连接后的项集为{I1 I2 I3}。2. 剪枝：剪枝是这个算法的核心，如果不进行这个步骤的话，也能得出正确结果，但是时间就会大大增加了。剪枝的核心是若某个集合存在一个非空子集不是频繁项集，则该集合不是频繁项集。我们通过自连接组成新的K项的候选项集后，需要通过剪枝判断是否满足条件。即找出该候选项集的含有(K-1)项的子集，并分别判断每个子集是否存在于K-1项频繁项集里。只要有一个不存在，那么该K项候选项集也不可能是频繁项集。这里我们只需要找含有K-1项的子集，而不用找所有的子集，因为这个算法是从下不断递归上来的，含有更少项的子集肯定是在频繁子集里的。问题关键是怎么寻找某个K项集的K-1项子集呢？很简单，依次把K项集中的每个元素去掉一个就可以了。完成了这两步骤，就完成了这个算法了核心步骤。3. 对精简后候选集统计每一个项集的支持度4. 根据最小支持度将候选项集转换为K项频繁项集合可以看出，如果不剪枝的话，第三步的工作量是非常大的。剪枝过后，候选集的体积大大减小了。但是获取含有一项的频繁项集因为没有候选项集，就需要特殊处理。这个很简单，就是统计数据集中的每一项的支持度，并和最小支持度进行比较，得到含有一项的频繁项集。代码分析github项目地址：https://github.com/ihewro/Aprioriimport java.io.BufferedReader; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.InputStreamReader; import java.util.*; /** * @author hw * 算法名称：数据挖掘：Apriori算法求特性支持度下的所有的频繁集 * 算法原理： * * 0. 获取C1的时候，因为没有L(0)频繁集，所以单独处理一个函数 * 1. 已经频繁集L(k-1)，{}自连接+剪枝}求出精简后的候选集C(k) * 2. 根据精简后的候选集C(k)根据求出频繁集L(k) * * 数据结构： * 1. 使用List<String> 存储整个数据库的数据，string代表每一行的数据 * 2. 使用HashMap<String,Integer> 存储项集以及项集的重复次数，便于查找。是{项集}的集合。 * 3. 每个项集用String类型存储。项集中的每一项使用String.split(" ")方法变成数据，以便取用项集中的每一项 * * 给定的数据格式： * 1. 每个数据以空格隔开 * 2. 每一行代表一个事务T,事务编号就是行号 * * 示例数据： * 1. {11，12，13}是一个频繁项集，是属于HashMap<String,Integer>中的一个元素，数据类型为String. * 2. Set<String> = HashMap.keySet(); 用来存储HashMap的所有key的值，也就是存储所有的项集（不包括项集的重复次数） * * 相关概念： * 1. 支持度百分比 * 2. 支持度 * 3. 事务 * 4. 候选项集 * 5. 频繁项集 */ public class Main { private static double SUPPORT_PERCENT = 0.01; private static List<String> data2DList = new ArrayList<>(); public static void main(String[] args) { System.out.println("===================Apriori算法主程序界面===================="); //0. 输入数据 /*Scanner in=new Scanner(System.in); SUPPORT_PERCENT = in.nextDouble();*/ //1. 导入数据 importData(); //2. 进行算法处理 apriori(); } /** * Apriori算法主程序，需要递归处理 * * @return */ public static void apriori(){ //扫描整个数据库D，对每一项进行计数，获得一项的{候选项集合} Map<String, Integer> stepFrequentSetMap = new HashMap<>(); System.out.println("\n=====================第" + 1 + "次扫描的频繁项集列表======================" + "\n"); stepFrequentSetMap.putAll(getFrequentSets(findCandidateOneSets())); Set<String> stringSet = stepFrequentSetMap.keySet(); for (String string: stringSet){ System.out.println("频繁集：" + string + "支持度:" + stepFrequentSetMap.get(string)); } System.out.println("\n频繁项集的个数：" + stringSet.size()); int i = 1; //当生成的频繁项集为空的时候，退出循环 while(stepFrequentSetMap != null && stepFrequentSetMap.size()>0){ i++; //打印当前的频繁项集的信息 System.out.println("\n=====================第" + i + "次扫描的频繁项集列表======================" + "\n"); stepFrequentSetMap = getFrequentSets(getMinCandidate(stepFrequentSetMap)); if (stepFrequentSetMap != null){ stringSet = stepFrequentSetMap.keySet(); for (String string: stringSet){ System.out.println("频繁集：" + string + "支持度:" + stepFrequentSetMap.get(string)); } System.out.println("\n频繁项集的个数：" + stringSet.size()); } } } /** * 导入数据 * * @return 集合和集合，即二维集合 */ private static void importData(){ File file = new File("retail.dat"); try { //文件存在且为文件类型执行接下来的操作 if (file.isFile() && file.exists()){ InputStreamReader reader = new InputStreamReader(new FileInputStream(file), "UTF-8"); BufferedReader bufferedReader = new BufferedReader(reader); String lineTxt; while ((lineTxt = bufferedReader.readLine()) != null){//读取文件中的一行 data2DList.add(lineTxt); } reader.close(); }else { System.err.println("找不到指定文件！"); } }catch (Exception e){ System.err.println("读取文件内容出错！"); e.printStackTrace(); } } /** * 寻找1项的候选集C1（起始化特殊的处理） * * @return 返回map集合，这个集合是每一项以及对应的重复次数：key->value * * key：每一个候选项/频繁项 * value：相应候选项/频繁项的重复次数 */ private static HashMap<String, Integer> findCandidateOneSets() { HashMap<String, Integer> resultSetMap = new HashMap<>(); for(String dataList :data2DList) { String[] dataString = dataList.split(" "); //查询map集合中是否有该元素，如果没有，加入该元素，否则给该元素对于的value(重复次数）+1 for (String string :dataString){ string += " "; if (resultSetMap.get(string) == null){ resultSetMap.put(string,1); }else { resultSetMap.put(string,resultSetMap.get(string) + 1); } } } return resultSetMap; } /** * 从L(k-1)频繁集合中得到精简的C(k)候选集 * * 1. {连接 + 剪枝} = {精简后的候选集C(k)} * 是对L(k-1)频繁集的每一个集合，进行[边连接成候选集，边剪枝]而不是先全部生成了{候选集}，然后再进行一次大循环，进行剪枝，这样会增加时间复杂度 * * 先验原则：若某个集合存在一个非空子集不是频繁项集，则该集合不是频繁项集 * * 1. 根据先验原则压缩候选集大小后得到精简的候选集集合 * 2. 对精简过的候选项集进行累加计数 * * @param frequentMapSet * @return 返回C(k)候选集合 */ private static Map<String, Integer> getMinCandidate(Map<String, Integer> frequentMapSet){ //需要返回的精简过后的候选项集 Map<String,Integer> minCandidateMapSet = new HashMap<>(); //导入频繁项集的KEY Set<String> frequentSet = frequentMapSet.keySet(); /** * 1. {自连接过程:产生候选项集} * * 对于每一个项集，拆开成项的数组。将该项集的每一项与其他项集的每一项比较， * 如果有不重复的项，就将该项与原项集链接起来，组成K项的候选项项集。 */ for (String frequentItemList1: frequentSet){ for (String frequentItemList2: frequentSet){ String[] itemArray1 = frequentItemList1.split(" "); String[] itemArray2 = frequentItemList2.split(" "); //自连接生成的候选项集 String linkString = ""; boolean flag = true;//是否可以连接 /** * 判断是否可以自连接的条件： * 1. 前K-1项必须相同 * 2. itemArray1的最后一项必须小于第二个项集的最后一项 * 自连接过程： * 将第一个项集与第二个项集的最后一项连接起来 */ for (int i =0;i<itemArray1.length -1 ;i++){ if (!itemArray1[i].equals(itemArray2[i])){ flag = false; break; } } if (flag && itemArray1[itemArray1.length - 1].compareTo(itemArray2[itemArray1.length -1]) < 0){ linkString = frequentItemList1 + itemArray2[itemArray2.length - 1] + " "; } /** * 2. {剪枝过程，也就是先验规则的使用} * * 找出该候选集的所有子集，并判断每个子集是否属于频繁子集 */ boolean hasInfrequentSubSet = false;// 是否有非频繁子项集，默认无 if (linkString != ""){//自连接成功 //System.out.println(linkString); //候选项集的所有项的数组 String[] itemArray = linkString.split(" "); //*重点：找出该候选集的所有子集，实际操作的时候只需要找出比候选集少一项的子集集合 //*重点：因为这都是不断的递归上来的，项数更小的项集肯定是频繁项集 for (int i = 0; i <itemArray.length; i++){ String subString = ""; for (int j = 0;j<itemArray.length; j++){ if (j!=i){ subString += itemArray[j] + " "; } } if (frequentMapSet.get(subString) == null){ hasInfrequentSubSet = true; break; } } }else{ hasInfrequentSubSet = true;//这里并不是代表存在非频繁子集，只是表示没有自连接成功，没有找到候选集 } //自连接成功，加入到候选集集合中 if (!hasInfrequentSubSet){ minCandidateMapSet.put(linkString,0); } } } /** * 3. {对生成的候选集进行统计支持度} */ Set<String> minCandidateSet = minCandidateMapSet.keySet(); // 将每一行的候选项集，由String数据变成字符串数组。 // 将每一行的事务，由String转换成List<String> for (String itemList: minCandidateSet){ String[] strings = itemList.split(" "); int num = 0; for (String data:data2DList){ List<String>dataList = Arrays.asList(data.split(" ")); Boolean flag = true; //如果候选项集中有一项在当前事务中找不到，支持度则不会增加 for (int i =0;i < strings.length;i++){ if (!dataList.contains(strings[i])){ flag = false; break; } } if (flag){ minCandidateMapSet.put(itemList,minCandidateMapSet.get(itemList) + 1); } } } return minCandidateMapSet; } /** * 从精简后的C(k)候选集中得到L(k)频繁集合 * * {统计精简后的候选集C(k)的重复次数} = {最后得到L(k)频繁集} * * 1. 对精简过的候选集进行判断（之前已经做好了计数工作），不满足支持度的进行排除 * * @param minCandidateMapSet * @return */ private static Map<String, Integer> getFrequentSets(Map<String, Integer> minCandidateMapSet){ if (minCandidateMapSet == null){ //精简后的候选集为空，表示当前项数的候选集不存在，此时需要结束该算法了 System.err.println("候选项集为空"); return null; }else{ Map<String,Integer> frequentMapSet = new HashMap<>();//需要返回的频繁项集 Set<String> minCandidateSet = minCandidateMapSet.keySet();//获取候选项集的KEY，也就是所有的项集的具体数据 Double SUPPORT = (data2DList.size() * SUPPORT_PERCENT);//最小支持度 //Double SUPPORT = 5.0; System.out.println("最小支持度为：" + SUPPORT + " 候选项集的大小为：" + minCandidateMapSet.size() + "\n"); for (String itemListString: minCandidateSet){ //如果该项集的重复次数大于或者等于最小支持度，就把该项加入到频繁项即中 if (minCandidateMapSet.get(itemListString) >= SUPPORT){ frequentMapSet.put(itemListString,minCandidateMapSet.get(itemListString)); } } if (frequentMapSet.size() == 0){ //计算得到的频繁项集为空，表示此时循环应该结束了 return null; }else{ return frequentMapSet; } } } }
按文件类型分类其实无非4种：文档代码项目资源即时文件上面是我对我所遇到的所有文件进行的分类，基于以下几种原则电脑上任何重要文件必须是同步的电脑的非同步文件定时清理博客只有一个，用于记录比较体系化的内容。其余的笔记都存储在Github上，坚果云备份。日记则专用APP记录大部分代码项目只使用GitHub存储小部分代码项目（由于每次写完都不行做一次commit的）采用坚果云 + Github同步存储绝不用网盘存储大型文件（除非临时中转）这样一来，文件归类非常明确，尽量避免重复叠加的现象。虽然有的项目用坚果云+github存储，但是并不是造成重复的困扰，这个我后面在提到。按照使用同步的软件分类可以分为8类：博客日记APP坚果云Github硬盘U盘Google PhotosiCloud坚果云的作用：坚果云是同步盘，而不同于百度网盘、硬盘等等备份工具，是一种无形之中就能同步备份的很好的备份工具。而Github则需要每次写完一个功能，commit + push 才能够备份。所以选择坚果云备份[一些不能每次都提交的代码项目]和[学习记录]。Google Photos的作用：Google的图片备份与同步十分强大，我用来备份所有设备上需要同步的图片：MacOS + Windows + Android。其中很厉害的一点，按照不同人物、场景进行识别归类，减少自己归类的时间，十分爽！iCloud作用：其实没卵用，至少对于现在的我来说，用处不大。因为苹果设备我只有电脑一台，没办法和其他的设备同步，而且iCloud只有限制5GB，权当桌面、文稿备份，定期清空即可。最重要一点是，Windows别分盘，不然的话，太乱太麻烦了！就这样了~
说明 ：该代码适用于制作主题的小伙伴，因为后台外观设置中设置了4种头图显示方式。如果是为自己做的主题，可以在此基础上大大减少代码量。如果仅仅是给自己一个人写主题，可以参考typecho按需求输出缩略图代码功能该代码能够实现以下功能：首页头图开关关闭的时候，thumb字段为图片地址，仍然能够显示文章头图文章头图开关关闭的时候，thumb字段为图片地址，仍然能够显示首页头图文章首页头图都关闭的时候，thumb字段为图片地址，此时首页文章头图都能显示头图开关开启的时候，thumb字段为no，当前文章将不会显示头图头图开关开启时候，可以按照四个选择的顺序选择显示头图这里，有几个不合理的需求，不再代码中实现，因为以下需求会破坏代码的逻辑性：首页文章头图开关都关闭的情况下，thumb字段为图片地址，想只显示当前文章的文章头图，或者只显示当前文章的首页头图首页头图开关关闭情况下，想当前文章显示首页头图。总的来说，后台设置中的头图开关才是权重最高，不能让thumb字段越权操作，否则会带来一些bug，带来的就是某些功能的牺牲。代码分析一开始准备写这些逻辑的时候，我画了这样一张大图：最终的结果就是：自己越来越糊涂了！然后，调整了一下节点，精简成这样的：最终的代码就是以第二张图的逻辑写出的代码。thumb字段的权重最高，即使关闭了显示头图开关，只要thumb字段为图片地址，仍然可以显示出头图（第二点功能）参考代码 public static function whenSwitchHeaderImgSrc($widget){ $options = mget(); $rand = rand(1,$options->RandomPicAmnt); $howToThumb = $options->RandomPicChoice; $random = $widget->widget('Widget_Options')->themeUrl . '/img/sj/' . $rand . '.jpg'; $pattern = '/\<img.*?src\=\"(.*?)\"[^>]*>/i'; $patternMD = '/\!\[.*?\]\((http(s)?:\/\/.*?(jpg|png))/i'; $patternMDfoot = '/\[.*?\]:\s*(http(s)?:\/\/.*?(jpg|png))/i'; // 随机缩略图路径 //正则匹配 主题目录下的/images/sj/的图片（以数字按顺序命名） $attach = $widget->attachments(1)->attachment;//附件中的图片 $thumbField = $widget->fields->thumb; if ($howToThumb == '0'){ return $random; }elseif ($howToThumb == '1' || $howToThumb == '2'){ if (!empty($thumbField)){ return $thumbField; }elseif (isset($attach->isImage) && $attach->isImage == 1){ return $attach->url; }else{ if (preg_match_all($pattern, $widget->content, $thumbUrl)){ $thumb = $thumbUrl[1][0]; }elseif (preg_match_all($patternMD, $widget->content, $thumbUrl)){ $thumb = $thumbUrl[1][0]; }elseif (preg_match_all($patternMDfoot, $widget->content, $thumbUrl)){ $thumb = $thumbUrl[1][0]; }else{//文章中没有图片 if ($howToThumb == '1'){ return ''; }else{ return $random; } } return $thumb; } }elseif ($howToThumb == '3'){ if (!empty($thumbField)){ return $thumbField; }else{ return $random; } } } //输出头图图片地址 public static function returnHeaderImgSrc($widget,$select){ $options = mget(); $thumbField = $widget->fields->thumb; if (strtoupper($thumbField) == "NO"){//thumb 为no 直接不显示头图 $imgSrc = ""; }else{//thumb不为no if (in_array('NoRandomPic-post',$options->indexsetup) && in_array('NoRandomPic-index', $options->indexsetup)){//全部关闭 if ($thumbField != ""){ $imgSrc = Content::whenSwitchHeaderImgSrc($widget); }else{ $imgSrc = ""; } }else if (!in_array('NoRandomPic-post',$options->indexsetup) && !in_array('NoRandomPic-index', $options->indexsetup)){//全部开启 $imgSrc = Content::whenSwitchHeaderImgSrc($widget); }else{//一开一闭 if (in_array('NoRandomPic-post',$options->indexsetup)){//不显示文章头图，显示首页头图 if ($select == "post"){ $imgSrc = ""; }else{ $imgSrc = Content::whenSwitchHeaderImgSrc($widget); } }else{//不显示首页头图，显示文章页面头图 if ($select == "post"){ $imgSrc = Content::whenSwitchHeaderImgSrc($widget); }else{ $imgSrc = ""; } } } } return $imgSrc; }
问题描述handsome主题评论的时候，如果是子评论，评论内容前面会有一个@某人的锚点链接。由于主题顶部的导航占用了50px的高度，所以点击锚点链接的时候必须向下偏移原来的位置50px，才能正常显示。为此，之前写了一个解决方法：锚点链接跳转后位置上下偏移一定位置方法但是，对于ajax生成的评论，如果不刷新页面的话，点击子评论左边的锚点链接却不会向下偏移。即：以前写的js对动态生成的页面元素不管用！举个很简单的demo，见下面的代码： 这是一个段落。 请点击任意一个 p 元素，它会消失。包括本段落。 在本按钮后面插入一个新的 p 元素 这段代码很简单。有两个功能：点击按钮会插入一个 标签及其内部内容点击p标签会 隐藏 或 显示 当前 p 元素但是这段代码的问题是：点击按钮生成 p 标签，如果点击生成的这个 p 标签，则无法 隐藏 或 显示 当前 p 元素。问题出在哪儿呢？解决方法原因在于，浏览器解析js代码的时候，会寻找当前页面的所有 p 标签，并给每个 p 标签绑定上相关事件（slideToggle()）。但是未来动态生成的 p 标签却无法再次重新绑定相关的事件了！因为js已经被浏览器解析完了 这里可以使用jQuery中的delegate()方法。我们通过bind绑定的点击（click）事件，只适用于当前页面的元素使用delegate绑定的点击事件，却可以适用于当前或未来的元素（比如由脚本创建的新元素）。所以核心代码改成$(document).ready(function(){ $("div").delegate("p","click",function(){ $(this).slideToggle(); }); });delegate的语法是：$(selector).delegate(childSelector,event,data,function)简单来说，即为指定元素（selector）的子元素（childSelector） ，监听某些事件（event），绑定相关函数（function）。该bug会在handsome v3.3.0 版本中得到解决参考文章js动态加载HTML元素时出现的无效的点击事件 - 何甘霖 - 博客园
前言系列文章：typecho博客实现pjaxinstantclick 中文文档相关文章： Typecho · JS简单实现评论ajaxTypecho全站pjax方案阅读前须知：以下内容对于实现了pjax效果的站点，可能需要自行增加回调函数。以下内容完全适用于实现了instantclick站点标有（*）内容为可选内容，可略去不读如有疑问可以发送邮件或者直接评论，千万不要加我QQ提问代码分析ajax的基础知识这里使用的是jQuery ajax的底层的一个方法：$.ajax()，执行这个方法的时候，会返回一个创建的XMLHttpRequest对象。基本语法：$.ajax({ url: ,//发送请求的地址 type: ,//请求方式，是post还是get请求 data: ,//要发送到服务器的数据 error: function() { //请求失败执行的回调函数 }, success: function(data) { //请求成功执行的回调函数，参数data是请求成功后的页面的纯文本 HTML 代码 } }) 实现步骤监听comment_form评论框的提交事件：$(comment_form).submit(function() { //提交事件 }）(*) 检查评论内容以及作者邮箱内容是否符合规则（预检）：这段代码比较简单易懂，不再赘述，直接看代码就行了。发起ajax请求：就是最基础的$.ajax() 请求：$.ajax({ url: $(this).attr('action'),//提交表form的action属性 type: $(this).attr('method'),//提交表form的method属性 data: $(this).serializeArray(),//要发送到服务器的数据 error: function() { //这里写一下提示信息代码即可 }, success: function(data) { //这部分内容在第四步中会解释 } }) 获取到ajax请求的数据，从这些数据中找到最新评论的内容，并把该内容插入到当前页面中：如何从ajax成功返回的数据中找到最新评论，我有两个思路：从ajax请求成功返回的数据中寻找到最新的评论插入到当前页面中。直接在提交的时候，拿一个变量把用户提交的内容保存起来，然后，直接按照你的评论结构组装成一条评论插入到当前页面中我是第一种方法，所以以下代码分析均只适用与第一种方法。第一个问题：理解ajax请求成功后返回的数据是什么东西？返回的数据是执行提交操作后页面的html代码，换句话说，返回的数据（data）就相当于手动刷新当前页面后的html代码所以，在返回的数据里面，肯定是可以找到最新评论的！第二个问题：如何找到最新评论的内容和应该插入到什么位置？首先你得保证你的评论将较新的的评论显示在前面。其次，我把用户评论简单分成两种：母评论（parent）：直接评论文章的子评论（children）：评论文章中的某条评论我们先来看如何找到最新评论的内容：其实很简单：typecho生成commentID的时候总是越来越大的，所以只要找到数据中最大的那个commentID就是用户刚才评论的最新评论了！代码就是：new_id = $(comment_list, data).html().match(/id=\"?comment-\d+/g).join().match(/\d+/g).sort(function(a, b) { return a - b }).pop(); 但是其实还是存在一个问题的：如果你启用了评论分页功能，由于typecho显示最新评论总是在第一页，所以当用户不在第一页发出了母评论，那么从数据（data）中找到的ID最大的评论并不是最新评论，这个时候，发送ajax请求成功后，就没必要向当前页面插入评论，因为最新评论再第一页。if ($('.page-navigator .prev').length && parent_id == ""){ new_id = ''; }//做一个判断 ... if (new_id)//new_id不为空的时候才会插入 $('#' + parent_id + " .comment-children .comment-list").prepend(data);接下来就是插入的位置问题:其实很简单，如果是母评论，直接插入到comment_list的最前面即可：$(comment_list).prepend(data);如果是子评论，要在监听页面中的回复链接，当鼠标点击回复按钮的时候，通过父元素的父元素（根据个人的评论结构而定），找到回复当前的评论ID(parentID)：$(comment_reply + ' a').click(function() { // 回复 parent_id = $(this).parent().parent().parent().parent().attr("id"); $(textarea).focus(); }); $('#cancel-comment-reply-link').click(function() { // 取消 parent_id = ''; });插入的位置就是回复当前评论的最前面就行了：if (parent_id) { data = $('#comment-' + new_id, data).hide(); // 取新评论 if ($('#' + parent_id).find(".comment-children").length <= 0) { $('#' + parent_id).append(" "); } if (new_id) //new_id不为空的时候才会插入 $('#' + parent_id + " .comment-children .comment-list").prepend(data); //console.log('该评论为子评论,parent_id:' + parent_id); parent_id = ''; //console.log(data); } 代码分析到这里就结束了！handsome主题已经内置该部分代码，并且做了优化，在外观设置——高级设置中启用即可。代码下载我把相关代码写到了一个文件里ajax_comment.min.js需要的小伙伴直接下载代码，因为每个主题的评论结构有所不同，需要自行修改后才能使用。