多少公司采用google浏览器编码设置编码

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2014-10-27 04:37 标签： google浏览器修改编码
谷歌的代码管理 - 阮一峰的网络日志
谷歌的代码管理
谷歌和 Facebook 都只有一个代码仓库，全公司的代码都放在这个库里。
我一直很困惑，为什么要这样做，不同语言的项目放在一个库有什么好处？
最新一期的《ACM通信》（59卷第7期）有一篇论文，作者是谷歌基础设施小组的工程师，可以看作官方对这个问题的详细解答。我读后感到收获很大，下面就是摘录。
谷歌最早使用 CVS 进行代码管理，1999年改为 Perforce。那时是一台 Perforce 主机，加上各种缓存机。
当时，全公司的代码就在一个仓库里面，后来一直沿用这种做法。由于规模不断增长，Perforce 已经无法满足需求，谷歌就开始使用自己开发的版本管理系统 Piper。
Piper 架设在谷歌自己的分布式数据库系统（以前叫 Bigtable，现在改名 Spanner）之上，分布在全世界10个数据中心，保证世界各地的谷歌员工都有良好的访问速度。
目前，这个代码仓库包含10亿个文件、3500万次提交记录，大小为86TB，用户达到几万人。工作日每秒有50万次请求，高峰时80万次，大部分来自自动构建和测试系统。
谷歌90%以上的代码，放在 Piper 里面。对于那些开源的、需要外部协作的项目，代码放在 Git，主要是 Android 项目和 Chrome 项目。Git 的特点是，所有历史记录都会复制到用户的本地机器，所以不适合大型项目，必须拆分成更小的库。以 Android 为例，该项目一共包含800多个独立的仓库。
二、Piper 的设计
整个仓库采用树状结构。每个团队有自己的目录。目录路径就是代码的命名空间。每个目录都有负责人（owner），他负责批准该目录的文件变动。
2.2 权限控制
Piper 支持文件级别的权限控制。99% 的代码对所有用户可见，只有少部分重要的配置文件和机密的关键业务，设有访问限制。
如果机密信息不小心放上了 Piper，文件可以被快速清除。并且，所有的读写都有日志，管理员能够查到谁读过这个文件。
2.3 工作流
Piper 的工作流（workflow）如下图。
开发者先创建文件的本地拷贝，这叫做"工作区"（workspace）。完成开发后，工作区的快照共享给其他开发者进行代码评审。只有通过了评审，代码才能合并到中央仓库。
2.4 客户端
大多数开发者通过一个叫做 CitC 的客户端，访问 Piper。
开发者通过 CitC 浏览和同步 Piper 上的文件，但是编辑和修改是在自己工作区，里面只保存有变动的文件（一个工作区一般不超过10个文件）。CitC 带有云储存机制，每个工作区就是云上的一个目录。通过代码评审以后，这些文件才从 Citc 合并进 Piper。
不使用 CitC 也是允许的，所有代码保存在本地，最终用 Git 客户端提交到 Piper。不过，由于 CitC 提供更多的功能，目前使用率达到 80% 。
2.5 主干开发
Google 采用"主干开发"（trunk-based development）。代码一般提交到主干的头部。这样保证了所有用户看到的都是同一份代码的最新版本。
"主干开发"避免了合并分支时的麻烦。谷歌一般不采用分支开发，分支只用来发布。大多数时候，发布分支是主干某个时点的快照。以后的除错和功能增强，都是提交到主干，必要时 cherry-pick 到发布分支。与主干长期并行的开发分支，在谷歌极少见。
由于不采用"分支开发"，谷歌引入新功能，一般在代码中使用开关控制。这避免了另起一个分支，也使得通过配置切换功能变得容易，一旦新功能发生故障，很容易切换回旧功能。等到新功能稳定，再彻底删除旧代码。谷歌有类似A/B测试的路由算法，评估代码的表现，由于存在配置开关，这种测试很容易实现。
2.6 代码评审
所有代码合并进仓库之前，都必须进行代码评审。大部分评审对所有人开放，任何谷歌员工都可以对代码提意见或者提交变动。
代码评审的依据是。谷歌有一个叫做 Critique 的工具，可以查看每一行代码的历史演变。
2.7 自动测试
评审完成后，会自动运行测试。通过测试以后，代码就合并进了 Piper 仓库，整个过程不需要人工干预。
单一代码仓库主要有以下优点。
（1）统一的版本
整个公司的代码，有统一的版本和路径，不存在找不到文件的最新版本这样的问题。
（2）广泛的代码共享和复用
任何人都可以浏览和使用全公司的代码，这大大促进了代码的共享和复用。
（3）简化的依赖管理
如果你是库文件或者 API 的作者，因为所有人的代码都在一个库里面，所以很容易找到依赖你的所有下游代码。
每当代码变动，所有依赖你的代码都会自动构建。如果有大量的构建失败，那么系统会自动撤销这次提交。这样也保证了所有代码依赖的都是最新版本，避免依赖不同的版本所导致的冲突。
另外，由于代码的边界很清楚，所以不会发生循环依赖。而且，API的作者也很容易发现，别人怎么使用他的API。
（4）原子性变动
由于每次代码变动所导致的影响，都在一个仓库里面，所以都属于原子性的变动。因此，很容易撤销，或者预先测试它所造成的影响。
为了防止错误提交，谷歌引入了"预提交"（即在提交之前，先分析一下依赖它的代码是否会构建失败）。
（5）大规模代码析构
单一代码仓库为查找和分析代码，提供了巨大的方便。
Google的静态分析引擎 Tricorder 定时运行，对代码进行分析。比如，C++ 11 标准公布以后，很容易找到所有需要改进的变量声明语句，进行性能优化。该引擎还对许多错误提供"一键修正"的功能，同时产出大量的统计数据。
此外，编译器团队也会对不同语言的所有代码进行分析，找出不合理的代码和过时的API。
单一代码仓库的主要缺点是，所有工具都必须自己写，因为市场上没有能够管理这种规模的代码仓库的软件。
单一代码仓库，适合提倡透明开放的大型软件公司，不适合小公司和有大量私密代码的公司。
今年三月，微软宣布 Edge 浏览器将支持 CSS 变量。
命令行是程序员的必备技能。图形界面虽然好看，解决问题还是要靠命令行。
Emoji 是可以插入文字的图形符号。
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百度、谷歌等公司竟都选择开源AI代码？收藏
自上世纪以来，开源就成为企业之间相互学习和竞争的一个缩影。而AI着从机械工业逐渐扩展到现在的人工助手、智能陪伴和深度学习等形态。　　但是从去年开始，开源人工智能（AI）代码似乎成为了一种“潮流”，谷歌、Facebook和百度纷纷贡献自己的一份力量，就在今年1月中旬，百度宣布开源AI代码，目前，百度硅谷实验室已经向GitHub上传了Warp-CTC C代码库。
　　Warp-CTC C系统可用于解决比如语音识别这样的，将输入序列映射到输出序列的监督问题，是一种在CPU和GPU上快速的CTC的并行实现；CTC方法包括递归神经网络(RNNs)，在深度学习的AI上越来越常用。递归神经网络已经被证实可以在嘈杂的环境下很好的运行。　　在人工智能领域，百度已经在小度的研发方面有了不错的表现，除此之外，百度更有被誉为“谷歌大脑之父”的百度公司首席科学家吴恩达。他也在去年的百度大会上向来宾展示过百度Deep Speech（能够以一种非常原始形式来模仿人大脑新皮层中的神经活动）。　　可以说在人工智能领域已经吸引了包括百度、谷歌、Facebook和微软等企业的关注，谷歌更开源了自己的关键技术：TensorFlow机器学习系统。TensorFlow 是谷歌自主研发的机器学习系统，他的神经网络反应速度比第一代的DistBelief快5倍左右。既可以运行在智能手机上，也可以用到数据中心之中。　　其实这些企业先后选择开源自己的AI代码，并非偶然，也不全是对人类社会的无私贡献精神。
一方面，人工智能的技术相对复杂，不属于即插即用的技术，所以开源源代码并不会对自己技术研究带来毁灭性影响；相反，AI代码的开源能够让更多的人投入到该项技术的丰富之中，促进自己技术的发展。另一方面，人工智能的发展十分迅速，但同时，人工智能也被认为是一种危险的技术，所以也就有马克斯的OpenAI等组织，致力于影响整个AI研究方向，避免人工智能的无序导致对人类社会产生危害。　　而OpenAI就是为了影响研究人工智能的公司，让企业、机构通过开放他们的技术来与对手竞争。
百度的人工智能很方便
可以让生活更方便
不容易啊，百度也开源了
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