ngrok 是一个反向代理，通过在公共的端点和本地运行的 Web 服务器之间建立一个安全的通道。ngrok 可捕获和分析所有通道上的流量，便于后期分析和重放

为了方便本地服务器简单映射到外网访问，我们可以使用Ngroke服务。只需要几条简单的命令即可使用。

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转自 sitongweilai

很多刚学Verilog HDL （硬件描述语言）的朋友肯定会对阻塞赋值和非阻塞赋值比较疑惑，那我们就一起来抛开这层迷雾吧。

首先我们要理解两种变量类型 Net Type（连线型）和 Register Type （寄存器型）。（有些参考书上有分为3种类型，这个无关紧要）

Net Type（连线型），从名字上理解就是“导线”呗，导线的这头和导线的另一头始终是直接连通的，这头是什么值，那头就是什么值，所以输出随着输入随时变化的。连线型中 wire 最常见。

Register Type（寄存器型），寄存器就不像普通导线了，它可以把值给存住，你只要给它赋一次值，它都会存住那个值，直到你给它赋一个新的值它才会改变。寄存器型中 reg 最常见。

最常用到的是 wire 和 reg 这两种类型，其他的对我们初学者来说一般很少用到，可以暂时跳过，以后慢慢学下去自然会理解。

帮别人做一个小玩意儿时候遇到的问题，需要常常在不同activity、service之间传递一个数据变量。最前考虑的是入门时使用的Bundle对象。

Bundle类用作携带数据，它类似于Map，用于存放key-value名值对形式的值。相对于Map，它提供了各种常用类型的putXxx()/getXxx()方法，如:
putString()/getString()和putInt()/getInt()，putXxx()用于往Bundle对象放入数据，getXxx()方法用于从Bundle对象里获取数据。Bundle的内部实际上是使用了HashMap类型的变量来存放putXxx()方法放入的值.

使用方法:

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Bundle bundle = new Bundle();
app.setB(name);
bundle.putString("username", name);
it.putExtra("bundle", bundle);

记录基本的android使用SQLite方法：

目前比较主流的方法是，使用继承自SQLiteOpenHelper类的对象创建数据库并管理数据库版本。

当创建实例之后，除了自动运行构造函数，这个继承自SQLiteOpenHelper的类还会自动调用onCreate方法。

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public void onCreate(SQLiteDatabase db) {
        db.execSQL("create table if not exists tb_user" +
                "(_id integer primary key autoincrement," +
                "username varchar(20)," +
                "password varchar(20))");
        db.execSQL("create table if not exists tb_userInfo" +
                "(_id integer primary key autoincrement," +
                "username varchar(20)," +
                "suggestions text)");
        db.execSQL("insert into tb_user(username, password) values('chuangwailinjie', '123456')");
        db.execSQL("insert into tb_user(username, password) values('peihao', '1234567')");
    }

六层空间的叠叠瓦瓦，11月8小时的温柔似玉

念念忘忘的油纸伞片，27度6分钟的暖暖如花

最近在帮同学搞一个小项目时遇到的关于VS2013连接微软公司的DBS SqlServer遇到的问题，这里mark以下，防止以后遗忘。

当我尝试调试这个半成品的时候，出现了下面的问题。

上面提示VS在于SQL Server建立连接时出现了问题，无法正确找到服务器，所以与数据服务器建立连接也就无从谈起了。

在services.msc程序中确保SQL Server的支撑服务已经正常启动，再次尝试，依旧如此。

文章摘录自周志华老师《机器学习与数据挖掘》.

机器学习是人工智能的核心研究领域之一， 其最初的研究动机是为了让计算机系统具有人的学习能力以便实现人工智能，因为众所周知，没有学习能力的系统很难被认为是具有智能的。目前被广泛采用的机器学习的定义是“利用经验来改善计算机系统自身的性能”。事实上，由于“经验”在计算机系统中主要是以数据的形式存在的，因此机器学习需要设法对数据进行分析，这就使得它逐渐成为智能数据分析技术的创新源之一，并且为此而受到越来越多的关注。

问题引出

这个问题最开始是在一个朋友遇到的需求:

已知：300万个随机的char（即取值范围为0-127），有大量的重复。求：最快的排序方法，将这300万个char，按照从大到小的顺序排列。内存最好在9M之内.

刚开始拿到这个问题的时候，由于我本身只对几个简单的常规排序有印象，搜索下来，发现这个问题使用这些方法都不太合适。内存限制在9M，也就是9369216B的内存。300w个char类型数据在C家族中占用的内存大小是3000000B。

分析

有几位朋友提出使用Bucket sort、或者链表之类的数据结构。