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    开发WordPress插件,总是免不了要存储一些数据的。这些数据一般有两种类型,配置信息或者数据本身。配置信息一般可以用来定制插件运行时的一些参数,属于插件的属性。对于配置信息的存储,一般都是用WordPress Option API。WordPress自己就存储了很多博客运行时的自定义参数,这个接口也可以用来给插件存储自己的配置信息,其数据结构通用程度相当高,主要就是键值对(key-value)的形式。使用API get_option和update_option即可实现读写。具体用法和注意事项,本文不再展开,查看相关文档即可,下文基本关注另一个方面,就是如何存储纯数据。
读书笔记-壹百度:百度十年千倍的29条法则
    (一)立业 1、人一定要做自己喜欢并擅长的事 内心的喜好是推动事业进步的最大动力,它能帮你克服困难,坚持到底;而如果你喜欢的事情有很多,要挑选自己最擅长做的事,这样就能在感受快乐的同时也取得超乎常人的成就。 2、认准了,就去做;不跟风,不动摇 认准了,就去做讲的是判断力和行动力――要正确地判断形势与机会,一旦看准了,就要付诸行动,患得患失只能坐失良机;不跟风,不动摇讲的是远见与定力――能看到机会的人很多...
    今天遇到一个奇怪的问题,明明已经建立了索引,select语句的explain也表明会利用这个索引,可是结果偏偏没有用索引,最后扫描了全表。 两个结构完全一样的sql语句: sql1: select * from table where col_a = 123 and col_b in (‘foo’,\'bar’) order by id desc; sql2: select * from table where col_a = 456 and col_b in (‘foo’,\'bar’) order by id desc; 结果sql1选择利用了col_a的索引,速度很快,sql2利用了主键ID的索引,扫描了全表(40w行)。 仔细分析,发现数据库中,col_a=456的记录数有近1万条,而col_a=123的记录数
Hacker News 排名算法工作原理
Hacker News 排名算法工作原理
    这篇文章我要向大家介绍Hacker News网站的文章排名算法工作原理,以及如何在自己的应用里使用这种算法。这个算法非常的简单,但却在突出热门文章和遴选新文章上表现的异常优秀。
MySQL B+树索引和哈希索引的区别
MySQL B+树索引和哈希索引的区别
    在MySQL里常用的索引数据结构有B+树索引和哈希索引两种,我们来看下这两种索引数据结构的区别及其不同的应用建议。
到底什么是MVC?
到底什么是MVC?
到底什么是MVC?
到底什么是MVC?
    先前整理过一篇文章,讲的是如何使用Php搭建Mvc框架,前几天看了一些文章,对MVC又有了新的认识,具体整理如下。
    我们有很多Coding Style 或 代码规范。但这一条可能会经常被我们所遗忘,就是我们经常会在函数的参数里使用bool参数,这会大大地降低代码的可读性。不信?我们先来看看下面的代码。 当你读到下面的代码,你会觉得这个代码是什么意思? 是不要repaint吗?还是别的什么意思?看了文档后,我们才知道这个参数是immediate, 也就是说,false代表不立即重画,true代码立即重画。 Windows API中也有这样一个函数:InvalidateRect,当你看...
linux下cp,mv进行动态库覆盖问题分析
    问题的起因在来源于周会上钟老板提出的一个问题,cp新的so文件替换老的so,会导致程序core掉。这个问题引起了大家的热烈讨论,其中提及了的名词有inode,dentry,buserror等,比较混乱,由于功力浅薄,当时也没有十分清楚引起core掉的原因。于是乎趁着10.1的休息时间,闲里偷忙,理一理当时的问题,有不对之处,还请大家多多指出。
    当你的团队敲定一个商业计划之后,第一个难题就是:如何构思并注册一个简短好记的域名?如果你直接去注册商那边搜索域名,你会发现,你能想到的简短的好域名,基本上都已经被别人注册了,尤其是.com结尾的,怎么办呢?有两个办法: 1、购买别人的域名和大陆的房地产差不多,大部分的域名其实都是闲置的。Sedo.com 是世界上最大的域名交易网站,你可以注册在Sedo搜索你中意的域名,很有可能这个域名正在出售中。
Instagram的技术架构
Instagram的技术架构
    Instagram 被 Facebook 以10亿美金收购。团队规模:13 人。而在被Facebook收购前的一个月,整个团队才7名员工。 2010年: 2位工程师 2011年: 3 位工程师 2012年: 5 位工程师 制胜法宝: 广泛的单元测试和功能测试 坚持DRY(Don’t Repeat Yourself)原则 使用通知/信号机制实现解耦 我们大部分工作使用Python来完成,只有逼不得已的时候,才会用C 频繁的代码复查,尽量保持“智慧共享”。(frequent code reviews, pull requests to keep things in the ‘shared brain’) 广泛的系统监控 Instagram的两个创始人 Mike Kriegerr:之前是一个颇为低调的工程师和用户体验设计师,他在一家名叫Meebo的创业公司工作了1年半。
中间件和稳定性平台
中间件和稳定性平台
中间件和稳定性平台
中间件和稳定性平台
    介绍淘宝中间件团队开源的各类软件,走过路过不可错过,你懂的!
利用vim(gvim)的正则表达式实现代码自动匹配完成(等号两边数据交换)
    这几天在写一个项目,其中有用到打包和解包的网络通信,相信有过网络编程经验的朋友应该都知道,无非就是 将一个结构体打包成一段buff,以及反向的过程。(这里我们不考虑直接memcpy的情...
cookie窃取和session劫持
cookie窃取和session劫持
    如果偷取cookie失败,无法session劫持,攻击者如何再发起攻击?劫持session的目的是拿到登录态,从而获得服务器授权做很多请求,例如账户变更。如果劫持不到session,也能够做授权请求不是也达到攻击的目的了?无需拿到session cookie,跨站发起请求就可以了,这就是CSRF!server通过把用户凭证存储在cookie以维持session,http/https协议每次访问都会自动传输cookie,协议上的缺陷是导致可进行CSRF攻击的根本原因!防御方式:使用anti-forgery token。
    C/C++代码中,野指针问题历来已久,当然,大家都知道new/delete要成对出现: 1 2 3 A *p = new A(); delete p; p = NULL; 然而现实中却并不是总是如此简单......
Vim(gvim)在recover时支持diff
Vim(gvim)在recover时支持diff
Vim(gvim)在recover时支持diff
    很久没有写vim相关的文章,愧对vimer.cn这个域名呀~~哈,不过我还是尽量保持经常给大家提供一些Vim相关的知识。 这次介绍的是 recover.vim
不得不说的糟糕设计
    在我看来这的确是一个糟糕的设计,当然也许这是这个产品的老板,产品经理们别有用心。如果是别有用心,在此我要谴责他们,谴责这种没有良心的家伙。 看到这里,可能你就迷惑了,怎么回事呢?你在说什么东西呢?嗯,上图,你就知道了。 这是今天早上打开邮箱的时候,收到一封所谓的“为社会精英服务的私人网络社区”的邀请,我顺着这个邀请点击了接受邀请,就来了上面这张图的页面。 当我在填写姓名,邮箱后,当我准备填写密码的时...
聚类算法之Mean Shift
聚类算法之Mean Shift
聚类算法之Mean Shift
聚类算法之Mean Shift
    在K-Means算法中,最终的聚类效果受初始的聚类中心的影响,K-Means++算法的提出,为选择较好的初始聚类中心提供了依据,但是算法中,聚类的类别个数k仍需事先制定,对于类别个数事先未知的数据集,K-Means和K-Means++将很难对其精确求解,对此,有一些改进的算法被提出来处理聚类个数k未知的情形。Mean Shift算法,又被称为均值漂移算法,与K-Means算法一样,都是基于聚类中心的聚类算法,不同的是,Mean Shift算法不需要事先制定类别个数k。 Mean Shift的概念最早是由Fukunage在1975年提出的,在后来由Yizong Cheng对其进行扩充,主要提出了两点的改进:定义了核函数,增加了权重系数。核函数的定义使得偏移值对偏移向量的贡献随之样本与被偏移点的距离的不同而不同。权重系数使得不同样本的权重不同。 Mean Shift算法在很多领域都有成功应用,例如图像平滑、图像分割、物体跟踪等,这些属于人工智能里面模式识别或计算机视觉的部分;另外也包括常规的聚类应用。
微信扫码登录网页实现原理
微信扫码登录网页实现原理
     前天参加了腾讯的一个面试,面试官除了提到前端的一些基础问题,还问了不少前端安全方面的知识,以及一些实际应用的设计思路。整个面试过程中,面试官不断地抛问题,而且很多问题都是点到为止。对于一些比较难的问题,也没有任何提示,回答对错也不告诉你,更不会跟你讲解这个问题到底是如何解决的!难道是为了节省面试时间吗?面试中,问了这么一道题:“微信手机客户端扫面二维码实现网页登录原理是什么?”。当时,答得比较乱。问题本身还是挺有意思的,于是今天好好研究了下!
    大数据量的问题是很多面试笔试中经常出现的问题,比如baidu google 腾讯 这样的一些涉及到海量数据的公司经常会问到。 下面的方法是我对海量数据的处理方法进行了一个一般性的总结,当然这些方法可能并不能完全覆盖所有的问题,但是这样的一些方法也基本可以处理绝大多数遇到的问题。下面的一些问题基本直接来源于公司的面试笔试题目,方法不一定最优,如果你有更好的处理方法,欢迎与我讨论。
OpenStack Swift源码导读之——业务整体架构和Proxy进程
OpenStack Swift源码导读之——业务整体架构和Proxy进程
    OpenStack的源码分析在网上已经非常多了,针对各个部分的解读亦是非常详尽。这里我根据自己的理解把之前读过的Swift源码的一些要点记录一下,希望给需要的同学能带来一些帮助。
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