如果你也是 front-end coder，也采用 ES6、vue 单文件、css 预编译，希望实现团队代码格式/风格统一，可参考本文。
eslint-config-airbnb-base，eslint-config-prettier，eslint-plugin-vue，可以覆盖 prettier 的设置stylusSupremacy,可以解决1 | root = true # 表明是最顶层的配置文件，发现设为true时，才会停止查找.editorconfig文件。 |
1 | /** |
1 | module.exports = { |
1 | { |
欢迎拍砖，欢迎交流
本文完
七牛云速度还是可以的，也算厚道，一直免费给你一个二级域名用，10G/月的免费流量对于我也够用。
但是最近估计有人用图层上传了不和谐的东西（这些毒瘤也该死），导致七牛云收回了二级域名使用权，之前上传到图层的文件都报错“no such domain”。
那好吧，我看看怎么挽回，一看就傻眼了：
要用到的工具：qshell
这个命令行工具 api 据我观察最近已经和两个月前不兼容了（黑点 2）
目前主要关注batchcopy和qdownload
鉴于 api 经常变就不贴命令了，自己看文档吧。
删 bucket，走人
如果你有以下需求，不妨一试：
系统自带拼音输入法/搜狗输入法都可以设置 caps 切换中英，为何折腾?
答：很多场景，例如各种登录的 pwd input 获得焦点时，系统会自动把输入法切换为自带的英语输入法，这时你是不知情的，你不得不用 ctrl + space 切换回中文输入法。这个过程需要确认，有种反复插拔 usb 的感觉。
你把默认的英文输入法删除了不就好了?
答：首先删不掉，10.14 之前有方法可以 hack，但不推荐，有坑，而且不安全。
Karabiner是一个 mac 下修改键盘映射的工具
此步骤在于避免误操作，从此以后只有两种输入法：英文/中文，互相的状态也单一，纯粹
我知道默认的快捷键是ctrl+space，设成这个几乎不会用到的快捷键，可以省出ctrl+space，设置成更常用的功能
Capslock映射为command+control+option+shift+p配置文件地址在 ~/.config/karabiner/karabiner.json，这里只贴出关键配置
1 | "complex_modifications": { |
保证外接键盘的键位和内置键盘一样，不然会疯掉
按照以上设置，可以实现不用考虑内置/外置键盘，只需要 caps 就能在中/英之间切换，就算 pwd input 自动切换成英文输入法了，只要发现了点一下 caps 就好，不用再反复确认到底是输入法切换了还是中英状态切换了
设置开机启动什么的不赘述了
大小写指示灯再也不会亮了
本文完。
这个项目是为了帮助开发者掌握 JavaScript 概念而创立的。它不是必备，但在未来学习（JavaScript）中，可以作为一篇指南。
本篇文章是参照 @leonardomso 创立，英文版项目地址在这里。 由于原版资源都要翻墙，所以本人创立一个中文版，附上关于这些概念在国内的一些文章和视频。 若有觉得更好的文章或者视频，可以贡献出来，觉得有误的，请联系我删除。
一些科幻作品里出现的电脑操作 UI 界面
ScriptOJ 是首个 Web 前端开发评测系统
从大量实战代码、面试题目中总结出精华题库和相应的测试
帮助你提升、锻炼 Web 开发技能，简单直接地获取第一手 Web 前端实战经验。
Howler.js 支持很多声音格式以兼容各种浏览器。MP3, MPEG, OPUS, OGG, OGA, WAV, AAC, CAF, M4A, MP4, WEBA, WEBM, DOLBY, FLAC.
“That’s really unfortunate. That probably means this prefpane is effectively dead.”
不过有替代方案
1 | brew services list |
and then
1 | brew services start xxx(your service) |
豆瓣评分： 7.3/10
个人评分： 7.5/10
漫画改编，完成度和工业化程度在大陆电影中可称翘楚。如果主演不是李易峰和周冬雨可能还有加分
不足之处在于导演炫技痕迹明显且无必要
豆瓣评分： 8.8/10
个人评分： 8.5/10
是枝裕和为新干线拍的命题作文
小朋友的视角与世界已经太久没有体会了，温暖，纯粹
豆瓣评分： 9.1/10
个人评分： 8.8/10
【西巢鸭弃婴事件】改编，人类的不负责任/不作为是一种极端的恶，人性之下是兽性
豆瓣评分： 8.5/10
个人评分： 8.5/10
据了解应该不是第一部以电脑屏幕为呈现场景的电影，但却是我看的第一部。至少形式上很震撼
教科书般的本格派推理，真相导演其实早就预埋在正品之中
韩国周杰伦跑了一万年龙套终于接了部好电影
比较懒不想写 Nginx 配置？可以去 nginxconfig.io 在线生成一套，有前端（MVVM）、PHP 后端、Node.js、单页应用、WordPress 等多个预置模板，一般需求稍微改改就够了。
1 | { |
“老婆你看我还是很疼你的”
这就好像说寺庙门口阮老师在给穷人施粥，这时候一个（伪）美食家走了过来，拿起勺子在桶里搅来搅去，然后从桶底捞出了一根头发，接着就大声的向大家喊到：
快来看，这个人做的粥有问题，何止是有问题，简直是完全错误的。
阮老师让很多人从饿肚子到吃饱饭，但它可能确实就是清粥白饭，偶尔也有点瑕疵。
但那些高喊着大家要吃燕窝鲍鱼的人，你们倒是能长年累月的拿出来分给大家啊。
结果这些人只是说着风凉话，看着热闹，最后还一哄而上砸了人家的摊子。
你说你们是不是有病
via 如何看待文章《面试官：阮一峰版的快速排序完全是错的》？ - 王德福的回答 - 知乎
推荐一个算法可视化项目，常见的算法基本都找的到，并且每一步都会动态演示出来，不过有点美中不足的是连伪代码都顺手翻译了（看到“做…while”这种组合挺懵逼的……不习惯的话可以切英文版），初学算法的话可以看一看。
曾几何时，每次点亮手机屏幕，微信的图标上面必然会有未读提醒，强迫症的你点进去以后却发现是某公众号的日经广告推送。关掉公众号信息提醒吧，又看不到文章；不关吧过了几分钟又弹出来一篇“震惊”。
是时候作出改变了。
还记得微信刚刚诞生时，“免费发短信”是其唯一卖点。那时的我，支付使用支付宝，阅读主要靠 RSS，微信的出现似乎对于我来说没什么影响。
后来的微信逐渐往平台发展：
平台化的微信极大的降低了互联网小白用户的使用门槛：记不住网站域名？-没关系，直接找认证过的公众号；不会用浏览器收藏夹？-微信自带“收藏功能”；不会分享链接？二维码在每篇 post 底部都有。
微信让那些曾经对于电脑和智能手机望而却步的大爷大妈每天刷得不亦乐乎，成为收割“国民总时间”的利器。
平台化的微信对我来说是个灾难。
我从来不喜欢在微信看文章，因为经常在你看文章的过程中，有好友消息来了，你不得不退出去回消息，再重新回到文章。这个“退出文章-回消息-重新寻找文章入口-返回阅读进度”的体验实在是太糟糕了。尽管微信最近的版本加入了文章悬浮球的功能，但也仅是聊胜于无。
自媒体概念的兴起已经从事实上杀死了独立 blogger。现在某个领域的内容创作者如果想发声，不大会注册域名，搭建独立博客。更好的选择是直接开个公众号，不管是运维还是推广成本都比搭建博客低太多。
从最近微信公众号改版加入信息瀑布流的举动来开，微信的公众号有点想接替 rss 的意思。但是且不谈互联网中立，单是公众号信息流无法分类，无法显示未读，仅有一个残废的置顶功能，它还远远不能满足我的需求。
微信阅读可以直接把公众号作为文集加入书架，并可以整理分类，也可以显示更新，曾经有段时间我尝试使用它来阅读所有的微信公众号文章。但是微信阅读还是无法显示未读条数，且没有信息流。当你想集中阅读的时候，切换文章/切换文集/切换分类的操作还是让你想死。
还好 rss 还没死透。rsshub 等渠道还是可以订阅到所有的微信公号文章，甚至还有全文输出的 feed 可以在微信删帖前缓存文章内容。关于如何使用 rss 订阅公众号有时间再写篇文章。
无论是屏幕尺寸的局限，还是多任务系统的羸弱，都注定了手机成不了生产工具。
现在我的微信仍保留的功能：
除了一些会员类和银行提醒类的公众号，再没关注任何其他公众号。
（全文完）
豆瓣评分： 7.8/10
个人评分： 8.5/10
“这部电影没有设置正面人物和反面人物的对比。出场的所有警察几乎都是某种意义上的“坏警察”。但是这些坏警察都有自己的道德底线，他们贪钱但也能干，他们从罪犯那里捞钱，但不利用职务之便欺负平民，他们绝不杀人。这是“冷硬派”侦探故事的典型设定。更符合真实的复杂人性，而杜绝了脸谱化的说教味道。这是韩国主流电影的又一个致胜之处。题材的广泛和自由的表达。他们永远把叙述故事放到第一位，而非警世和教育。韩国电影之所以产生好故事，一个重要原因就是从不避讳所谓的“阴暗面”。你不去触及，那些暗面仍然存在，而你真的写了一群坏警察，也不会有人认为所有韩国警察都作恶多端。成年人看电影，尤其对主流故事片，看的就是虚幻的故事，进入情境，投射感情，抽离回现实，这就是全部。”
via 如何理解算法时间复杂度的表示法 O(n²)、O(n)、O(1)、O(nlogn)等？ - 司马懿的回答 - 知乎 侵删
先从 $O(1)$来说，理论上哈希表就是 O(1)。因为哈希表是通过哈希函数来映射的，所以拿到一个关键字，用哈希函数转换一下，就可以直接从表中取出对应的值。和现存数据有多少毫无关系，故而每次执行该操作只需要恒定的时间（当然，实际操作中存在冲突和冲突解决的机制，不能保证每次取值的时间是完全一样的）。举个现实的例子，比如我的身后有一排柜子，里面有香蕉（代号 B），苹果（代号 A），葡萄（G），现在你说 A，我迅速的就把苹果递过来了；你说 B，我迅速就把香蕉递过来了。就算你再增加菠萝（P）、火龙果(H)，但是你说一个代号，我递给你相应的水果这个速度是几乎不会变的。
至于 $O(n)$ ，这个就是说随着样本数量的增加，复杂度也随之线性增加。典型的比如数数。如果一个人从 1 数到 100，需要 100 秒，那么从 1 到 200，基本上不会小于 200 秒，所以数数就是一个 $O(n)$ 复杂度的事情。一般来说，需要序贯处理的算法的复杂度，都不会低于 $O(n)$ 。比如说，如果我们要设计一个算法从一堆杂乱的考试的卷子里面找出最高的分数，这就需要我们从头到尾看完每一份试卷，显然试卷越多，需要的时间也越多，这就是一个 $O(n)$ 复杂度的算法。
而$O(n^2)$ 是说，计算的复杂度随着样本个数的平方数增长。这个例子在算法里面，就是那一群比较挫的排序，比如冒泡、选择等等。沿着我们刚才的说的那个试卷的例子，等我们找出最高的分数之后，放在一边另起一堆，然后用同样的方法找第二高的分数，再放到新堆上…… 这样我们做 n 次，试卷就按照分数从低到高都排好了。因为有 n 份试卷，所以这种翻试卷，找最高分的行为，我们要做 n 次，每次的复杂度是 $O(n)$ ,那么 n 个 $O(n)$ 自然就是 $O(n^2)$
在比如说构建一个网络，每个点都和其他的点相连。显然，每当我们增加一个点，其实就需要构建这个点和所有现存的点的连线，而现存的点的个数是 n，所以每增加 1，就需要增加 n 个连接，那么如果我们增加 n 个点呢，那这个连接的个数自然也就是 $n^2$ 量级了。
无论是翻试卷，还是创建网络，每增加一份试卷，每增加一个点，都需要给算法执行人带来 n 量级的工作量，这种算法的复杂度就是 $O(n^2)$。
然后是 $O(nlogn)$ ，这恐怕是常见算法复杂度里面相对最难理解的，就是这个 log 怎么来的。前面那个 n，代表执行了 n 次 $log(n)$ 的操作，所以理解了$log(n)$，就理解了$nlog(n)$。
$O(logn)$的算法复杂度，典型的比如二分查找。设想一堆试卷，已经从高到底按照分数排列了，我们现在想找到有没有 59 分的试卷。怎么办呢？先翻到中间，把试卷堆由中间分成上下两堆，看中间这份是大于还是小于 59，如果大于，就留下上面那堆，别的丢掉，如果小于，就留下下面那堆，丢掉上面。然后按照同样的方法，每次丢一半的试卷，直到丢无可丢为止。
假如有 32 份试卷，你丢一次，还剩 16 份 ，丢两次，还剩下 8 份，丢三次，就只剩下 4 份了，可以这么一直丢下去，丢到第五次，就只剩下一份了。而 $log_2(32) = 5$ 。也就是我们一次丢一半，总要丢到只有一份的时候才能出结果，如果有 n 份，那么显然我们就有：
$$\frac{n}{2^k} = 1\Rightarrow k = log_2 n$$
也就是大约需要$log_2 n$次，才能得出“找到”或者“没找到”的结果。当然你说你三分查找，每次丢三分之二可不可以？当然也可以，但是算法复杂度在这里是忽略常数的，所以不管以 2 为底，还是以什么数为底，都统一的写成 $log(n)$的形式。
理解了这一点，就可以理解快速排序为什么是 $O(nlogn)$ 了。比如对一堆带有序号的书进行排序，怎么快呢？就是随便先选一本，然后把号码大于这本书的扔右边，小于这本书的扔左边。因为每本书都要比较一次，所以这么搞一次的复杂度是 $O(n)$，那么快排需要我们搞多少次呢？这个又回到了二分查找的逻辑了，每次都把书堆一分为二，请问分多少次手里才能只剩下一本书呢？答案还是 $logn$ 。而从代码的角度来说，在到达大小为一的数列之前，我们也是需要作 $logn$ 次嵌套的调用。