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&&&&skynet 云风分布式服务器
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skynet云风写的开源分布式服务器，做游戏的可以看看呢
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skynet 云风分布式服务器
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本吧签到人数：0可签7级以上的吧50个
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属于我们Skynet的服务器啊！219.130.138.130:27015
属于我们Skynet的服务器啊！219.130.138.130:27015
大家依家上这个新的服务器玩啊！1.5&的!
我这有只小鱼不知道你的...
周三美女●来，请你吃小...
朕只是在梦中画了一幅战...
没有吐槽过《小时代》的...
最头像：史上最萌混血小...
不就是萌妹子嘛，我cos...
正是相爱想杀的黄帝蚩尤...
那个大妈居然能徒手推走...
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各国mm来袭，我已口水横...
震撼人心的美景，美到让...
好心疼！南京六合小兄妹...
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#&Where&your&own&wiki&pages&are&(make&regular&backups&of&this&directory):
data_dir&=&os.path.join(instance_dir,&'data-1',&'')&#&path&with&trailing&/
navi_bar&=&[
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&&&&&&&&u'标题',
&&&&&&&&u'FindPage',
&&&&&&&&u'HelpContents',
language_default&=&'zh'
在修改linux 时不起作用 ：
修改/root/tools/moin-1.9.0/MoinMoin/script/server/standalone.py 全局先
$&moin& server standalone --config-dir=/root/wiki/mywiki/config/ --hostname=192.168.102.207 --port=18081
命令是可调参数：
#/root/tools/moin-1.9.0/MoinMoin/script/server/standalone.py
class&PluginScript(MoinScript):
&&&&def&__init__(self,&argv,&def_values):
&&&&&&&&MoinScript.__init__(self,&argv,&def_values)
&&&&&&&&self.parser.add_option(
&&&&&&&&&&&&"--docs",&dest="docs",
&&&&&&&&&&&&help="Set&the&documents&directory.&Default:&use&builtin&MoinMoin/web/static/htdocs"
&&&&&&&&self.parser.add_option(
&&&&&&&&&&&&"--user",&dest="user",
&&&&&&&&&&&&help="Set&the&user&to&change&to.&UNIX&only.&Default:&Don't&change"
&&&&&&&&self.parser.add_option(
&&&&&&&&&&&&"--group",&dest="group",
&&&&&&&&&&&&help="Set&the&group&to&change&to.&UNIX&only.&Default:&Don't&change"
&&&&&&&&self.parser.add_option(
&&&&&&&&&&&&"--port",&dest="port",&type="int",
&&&&&&&&&&&&help="Set&the&port&to&listen&on.&Default:&8080"
&&&&&&&&self.parser.add_option(
&&&&&&&&&&&&"--hostname",&"--interface",&dest="hostname",
&&&&&&&&&&&&help="Set&the&ip/hostname&to&listen&on.&Use&\"\"&for&all&interfaces.&Default:&localhost"
&&&&&&&&self.parser.add_option(
&&&&&&&&&&&&"--start",&dest="start",&action="store_true",
&&&&&&&&&&&&help="Start&server&in&background."
&&&&&&&&self.parser.add_option(
&&&&&&&&&&&&"--stop",&dest="stop",&action="store_true",
&&&&&&&&&&&&help="Stop&server&in&background."
&&&&&&&&self.parser.add_option(
&&&&&&&&&&&&"--pidfile",&dest="pidfile",
&&&&&&&&&&&&help="Set&file&to&store&pid&of&moin&daemon&in.&Default:&moin.pid"
&&&&&&&&self.parser.add_option(
&&&&&&&&&&&&"--debug",&dest="debug",
&&&&&&&&&&&&help="Debug&mode&of&server.&off:&no&debugging&(default),&web:&for&browser&based&debugging,&external:&for&using&an&external&debugger."
#成功运行 后
23:31:31,796 WARNING MoinMoin.log:139 using logging configuration read from built-in fallback in MoinMoin.log module!
23:31:32,515 INFO werkzeug:106& * Running on http://192.168.1.100:8080/
一些简单的语法介绍『其中 HelpOnDrawings 的功能 有“惊艳”的效果！！呵呵，自己搭建个自己的wiki 出来 看吧』
灰羊群&& （无主见的用户群体）
黑羊&& （ 对自己需要什么有明确的认识，我们一般称为专家用户。& ）
1. 区分 灰（无主见） 黑 羊群
user session 关联 #当 关联关系维护使用 用户的会话ID（用户不同心情，起始在数据中就应该是不同分类的）
user 推荐&&&&&&&& # 而推荐出产品 还是 跟 用户唯一编号有关
#在推荐中需要描述& 用户的多角度 问题
蛮力推荐（ 全数据 ；描述初期清洗后的数据 ） 适合 产品关联&
清洗后期的数据（包含用户多维度描述） 适合 & 用户关联
专家跟随推荐
& 用户分类 找到黑绵羊 &
& 找到 一群灰绵羊 和 一只黑绵羊的关联关系
& 让 一群灰绵羊 可以看 黑绵羊 动作
1，负重深蹲，仰卧起坐，慢跑，主要练习心肺功能（腿部锻炼很重要，如果深蹲完了没体力，慢跑可以改成慢走放松）
2，卧推，仰卧飞鸟，站立飞鸟，仰卧起坐，慢跑，主要练习胸部和肩部（飞鸟就是侧举，仰卧的时候用的是胸的力量，站立时用的是肩）
3，引体向上，划船，曲臂，主要练习背部和胳膊，最后加上固定的项目：仰卧起坐和慢跑放松
1的消耗最大，要自己状态最好的时候去
2主要是练习和“推，举”相关的肌群
3是“拉，收”相关的肌群
而且有个原则，就是先练大项目，再练小项目。
&深蹲、卧推、引体向上，这3个是最基本的，别的其实都可有可无
另外，适当慢跑也是必要的，是很好的放松和有氧运动，促进代谢。当然，如果有条件可以去户外跑，宁可跑马路，也别在健身房里跑，空气不理想
做动作也是要循序渐进，每次从很轻的重量开始，逐步加大负荷
下面介绍的排序都为：非比较排序法
这里个人认为在某些特定的地方非比较排序的速度非常明显；
比如 ： 对待排数据中有顺序分类，使用鸽巢总体分类，然后对不同类别的待排小数据集合采用 插入，快排等排序方式
Counting sort ：计数排序
描述：迭代待排序数组出元素x，确定小于此元素[z]个数，然后把x放到它在的最终输出数组[z]上。
特性：与待排值有关；稳定的排序算法；待排序数据要求过于严格，无实际用处；
算法的步骤如下：
&& 1. 找出待排序的数组中最大和最小的元素
&& 2. 统计数组中每个值为i的元素出现的次数，存入数组C的第i项
&& 3. 对所有的计数累加（从C中的第一个元素开始，每一项和前一项相加）
&& 4. 反向填充目标数组：将每个元素i放在新数组的第C(i)项，每放一个元素就将C(i)减去1
Radix sort：基数排序
描述：将所有待比较数值(正整数)统一为同样的数位长度,数位较短的数前面补零. 然后, 从最低位开始, 依次进行一次排序.这样从最低位排序一直到最高位排序完成以后, 数列就变成一个有序序列.
排序方式：LSD 由右向左排；MSD 由左向右排
特性：非比较排序；待排数据需要统一格式；
假设需排序数列的取值范围从1...k,我们于是建一个K+1元的数组 a[]，并赋初值为0，然后便开始排序工作：
算法的步骤如下：
&& 1. 按输入顺序读入数列，如果所读的元素为i(1&=i&=k),我们就将a[i]的值加一，这样直到读完所有的元素。
&& 2. 读出元素并排序：我们遍历整个数组，如果a[i]=j(j&=0),我们就输出j次i(表示元素i在原先数列中出现了j次),这样输出的序列就是已排序的。
&& 3. 由于一般排序算法涉及到元素之间的比较，如果化成比较树可以知道，这样的排序算法复杂度的下限是O(N*lnN),而计数排序没有比较元素，所以所需排序时间就少了，我们可以看到计数排序的复杂度为O(n*k)，其中k（k的定义同上）为合并排列所需的时间，是个常数。
&& 4. 此算法适合所需排列的元素取值范围不大的情况下，否则会造成空间的消耗，比如，一共100个元素，其取值范围从1-100000，显然这个时候用基数排序是不合适的。
Bucket sort：桶排序
描述：工作的原理是将阵列分到有限数量的桶子里。每个桶子再个别排序（有可能再使用别的排序算法或是以递回方式继续使用桶排序进行排序）。
桶排序以下列程序进行：
&& 1. 设置一个定量的阵列当作空桶子。
&& 2. 寻访序列，并且把项目一个一个放到对应的桶子去。
&& 3. 对每个不是空的桶子进行排序。
&& 4. 从不是空的桶子里把项目再放回原来的序列中。
Pigeonhole sort：鸽巢排序
描述：是一种时间复杂度为O(n)且在不可避免遍历每一个元素并且排序的情况下效率最好的一种排序算法. 但它只有在差值(或者可被映射在差值)很小的范围内的数值排序的情况下实用.
算法的步骤如下：与桶排同
date demo:
Mon&Dec&&7&15:43:39&CST&2009
#格式化输出
$&&date&+"%Y-%m-%d"
2009-12-07
#时间游走&当前时间&
#&year&,&month&,&day&,hour&,&minute,second&&-&ago
$&&date&&-d&"1&day&ago"&+"%Y-%m-%d"
2009-12-06
#2秒后输出
$&&date&&-d&"2&second"&+"%Y-%m-%d&%H:%M.%S"
2009-12-07&15:50.04
#传说中的&&秒
$&date&-d&"&&&seconds"&&+"%Y-%m-%d&%H:%m:%S"
2009-02-13&23:02:30
#其他格式的转换
date&-d&"$(echo&"03/Nov/2009&11:04:28"&|perl&-ne&'print&"$2&$1&$3&$4\n"&if&/(.*?)"/(.*?)"/(.*?)&(.*)/;')&"&+%Y-%m-%d
2009-11-03
#普通&转格式
$&&date&-d&""&+"%Y/%m/%d&%H:%M.%S"
2009/12/12&00:00.00
#apache&格式转换
$&date&&-d&"Dec&5,&:37&AM"&+"%Y-%m-%d&%H:%M.%S"
2009-12-05&00:00.37
#格式转换&后时间&游走
$&date&&-d&"Dec&5,&:37&AM&2&year&ago"&+"%Y-%m-%d&%H:%M.%S"
2007-12-05&00:00.37
#一小时&3600
#一天&86400&秒
$&st=$(date&&-d&"Dec&5,&:37&AM&1&day&ago&1&hour&ago&"&+"%s")
$&et=$(date&&-d&"Dec&5,&:37&AM"&+"%s")
$&echo&"时间差$[($et-$st)/86400]天，$[($et-$st)/3600%24]小时"
时间差1天，1小时
date --help
Usage:&date&[OPTION]&[+FORMAT]
&&or:&&date&[-u|--utc|--universal]&[MMDDhhmm[[CC]YY][.ss]]
Display&the&current&time&in&the&given&FORMAT,&or&set&the&system&date.
&&-d,&--date=STRING&&&&&&&&&display&time&described&by&STRING,&not&`now'
&&-f,&--file=DATEFILE&&&&&&&like&--date&once&for&each&line&of&DATEFILE
&&-r,&--reference=FILE&&&&&&display&the&last&modification&time&of&FILE
&&-R,&--rfc-2822&&&&&&&&&&&&output&date&and&time&in&RFC&2822&format
&&&&&&--rfc-3339=TIMESPEC&&&output&date&and&time&in&RFC&3339&format.
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&TIMESPEC=`date',&`seconds',&or&`ns'&for
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&date&and&time&to&the&indicated&precision.
&&-s,&--set=STRING&&&&&&&&&&set&time&described&by&STRING
&&-u,&--utc,&--universal&&&&print&or&set&Coordinated&Universal&Time
&&&&&&--help&&&&&display&this&help&and&exit
&&&&&&--version&&output&version&information&and&exit
工具为& dist/myImg.exe
在 dist 中
myImg.exe Ratio& c:/需要等比压缩图片/*.jpg& d:/等比后路径&& 等比款width& 等比高height
myImg.exe Watermark c:/水印图片/x.png& c:/需要加水印图片/*.jpg& d:/添加水印后图片&& 加水印width处& 加水印height处
等比压缩实例:
myImg.exe Ratio &
&& &"C:"Documents and Settings"lky"My Documents"My Dropbox"tools"img"src"python"dist"test"img"*.jpg"
&& &"C:"Documents and Settings"lky"My Documents"MyDropbox"tools"img"src"python"dist"test"toimg2"
&& &600 400
结果在& ../dist"test"toimg& 目录下 生成 等比图片 testratio_600_400.jpg
水印添加实例:
myImg.exe Watermark
&& &"C:"Documents and Settings"lky"My Documents"My Dropbox"tools"img"src"python"dist"test"img"logo.png"& &
&& &"C:"Documents and Settings"lky"My Documents"My Dropbox"tools"img"src"python"dist"test"toimg2"*.jpg"
&& &"C:"Documents and Settings"lky"My Documents"My Dropbox"tools"img"src"python"dist"test"toimg3"
&& &100 220
结果在& ../dist"test"toimg3& 目录下 生成 等比图片 test_ratio_600_400_watermark_100_220.jpg
安装 python PIL 包
和安装 python py2exe
工具脚本 py
工具编译过程:
python setup.py py2exe
import&sys
def&imgRatio(imgpath,tpath='.',width=600,height=400):
&&&&import&Image,os
&&&&im&=&Image.open(&imgpath&)
&&&&im.thumbnail(&(width,height)&)
&&&&imgpath&=&os.path.split(imgpath)[1]
&&&&if&not&os.path.exists(tpath)&:&os.makedirs(tpath)
&&&&im.save(&tpath+'/'+imgpath.split('.')[0]+'_ratio_'+str(width)+'_'+str(height)+'.jpg'&)
def&imgWatermark(imgwate,imgpath,sw=100,sh=50,tpath='.'):
&&&&import&Image,os
&&&&baseim&=&Image.open(&imgpath&)
&&&&floatim&=&Image.open(&imgwate&)
&&&&baseim.paste(&floatim,&(sw,sh&)&)
&&&&imgpath&=&os.path.split(imgpath)[1]
&&&&if&not&os.path.exists(tpath)&:&os.makedirs(tpath)
&&&&baseim.save(&tpath+'/'+imgpath.split('.')[0]+'_watermark_'+str(sw)+'_'+str(sh)+'.jpg'&)
args&=&sys.argv
import&glob,os
#&Ratio&&/path/*.jpg&&/tpath&&&width&&height&&
if&args[1]&==&'Ratio'&:
&&&&for&img&in&glob.glob(args[2])&:
&&&&&&&&imgRatio(os.path.abspath(img),args[3],int(args[4]),int(args[5]))
#&Watermark&/path/x.png&&/path/*.jpg&&/tpath&&&width&&height&
if&args[1]&==&'Watermark'&:
&&&&for&img&in&glob.glob(args[3])&:
&&&&&&&&imgWatermark(args[2],img,int(args[5]),int(args[6]),args[4])
#!/usr/bin/python
#&-*-&coding:&utf-8&-*-
#&&py2exe&file
#&1.install&py2exe&application
#&2.python&setup.py&py2exe
from&distutils.core&import&setup
import&py2exe
setup(console=['myImg.py'])
# 快排 和 分治 很像 都是分而治之 ，但他们却是 相反的 方式排序 ：
分治 是想拆分完成后，合并以有序的小段进行 排序 ，而快排是直接由原始的“拆分”来排序 。
#encoding=utf-8
#从&大&到&小
def&partition(A,p,r):
&&&&tmp=A[p]
&&&&while&True&:
&&&&&&&&while&p+1&r&and&A[p]&&&tmp&:&p+=1
&&&&&&&&while&r-1&p&and&A[r]&&=&tmp&:&r-=1&&&&
&&&&if&A[p]&=A[r]:&A[p],A[r]=A[r],A[p]
&&&&if&r-1&=p&:&return&p
def&quickSort(A,p,r):
&&&&if&p&r:
&&&&&&&&q=partition(A,p,r)
&&&&&&&&quickSort(A,p,q)
&&&&&&&&quickSort(A,q+1,r)
A=[9,61,7,14,-1,7,667,3,6,8]
quickSort(A,0,len(A)-1)
# 结果 [667, 61, 14, 9, 8, 7, 7, 6, 3, -1]
一次迭代过程描述 （从小到大）：
1. 以 A[0] 为切分点 用临时变量 记录 这里是 切分点 = [5]
2. 分别起 2枚指针 [切分起左,右]
3. 分别向中间 靠拢 ， 当左指针指向值大于 切分点 停止 左 ， 右指针指向值 小于 切分点 停止 右 。
4. 判断 是否是& 停止点 上 左值 小于 右值 是：交换两指针值 ！
第一次迭代后 :&
& 以初始分隔 [5]& 就已经切分好了 小于 5 的左 ，大于等于5 的右