#Haskell 简单的 JSON dump 小程序

附注 Gist 发布

scala> def id[A](x: A): A = x
id: [A](x: A)A

scala> :type id _
Nothing => Nothing

scala> :type id(1)
Int
scala> id(1)
res0: Int = 1

scala> :type id("2")
String
scala> id("Strin")
res1: String = Strin

import scala.math.Ordering

object QuickSort {
  def quickSort[A](list: List[A])(implicit ord: Ordering[A]): List[A] = {
    if (list.length < 2) return list
    val pivot = list.length / 2
    val less = list.filter((x) => ord.lt(x, list{pivot}))
    val more = list.filter((x) => ord.gt(x, list{pivot}))
    return quickSort(less) ++ List(list{pivot}) ++ quickSort(more)
  }

  def main(args: Array[String]): Unit =    
    println(quickSort(List(4, 3, 5, 2, 1)))
}

scalac qsort.scala
scala qsort


试用 Scala
推荐幻灯片 #fp

现在才发现那个 qsort 不是正版

然后接下来可能做的事情是：

1. Haskell, Json, 先自己写完那个 Json Parser，然后写一个 Json 的 type checker 和 type inferer，为学习类型推导算法做准备

2. Rust, TypeScript, 重写 996.icu 的 licence 模板生成程序

3. Haskell, C, 写一个 joinToString 的例子，要试用 LLVM Sanitizer、动态内存分配
C 也要写 strtok 切分的例子，和 alloc 传递函数指针回调栈上动态分配的例子
C 还要写动态数组分配的例子，还要复制拼接数组
C++ 再写一个链表

然后自由安排，我还是很想先血洗前耻把 BinaryStreamIO 写出来（

#backend #Telegram #China

CNBlackListR项目组公开说明:反思与新思路
https://github.com/CNBlackListR/white-book/blob/master/公开说明/反思与新思路.md

消息来源: https://t.me/times001/58253

#未分类

其实虽然对于计算机视觉来说，肯定是比简单的计算机图形学生成算法要耗时的
但是可以考虑有一些算法低劣的 spam bot，没有自动生成图片，沿用老图片在，所以可以保存已经判断为 spam 的图片 hashcode 再发封禁

再不济一点，可以找一下有没有图像的 SimHash 实现，先对比图片像素大小，完全等同就对比哈希码，类似就认为是 spam 图片，或者让机器人自动收集所有是 spam 的图片使用机器学习找出其中类似的像素簇、然后按大小模糊判定再加权回归，是个比执行 OCR 算法要好的方案或许吧（考虑到很少有 Telegram 用户发微信二维码？

二维码的判断对于对面是傻逼的情况也比较好做，扫描一遍检查连续的黑块块隔白块块算出总长度就能判（其实应该找专门的算法吧...

对于关键词列表，可以使用 Trie tree 和分词算法来优化

对于追踪，其实也不必要谁一加进来就立即检查的，或许可以维护一个队列慢慢查？（不过如果 Telegram 没有提供查询用户消息记录的方法，就只能另外弄个记录表实现了，也是有不少开销的）

那边可见开发人员的技术也是群水逼，为啥不做自然语言处理算法，也能混久点，这么弄和码农一样的行事风格...

因为我也不是机器学习和计算机图形学、信息学、密码学领域的人 #machl #ann #cg ....
自然语言处理我也是正在想办法准备学

所以我只好看看关键字匹配... 发现的确就是分词算法啊

https://github.com/CNBlackListR/CNBlackListSoamChecker/blob/aa281efd716a8c11876d755868125cd117aa38cb/CommandObject/SpamMessageChecker.cs#L37


简而言之，spam 打分算法就是接受 SpamMessage 配置和目标判断消息，返回 possibility 值的函数

这个关键字匹配算法虽然优化过，不过也是『简单』算法，因为它还是得判断 n 次加权（一个关键字判断一次，不能扫描一遍消息一起判断了）

具体的匹配算法就是：

如有字符串 "abcde" 关键字列表 [(1, "a"), (2, "de")]

foreach kw in kws
  if strstr(snd kw, mesg) > 0: points += 

fst kw


而 strstr 是 libc 里的一个字符串搜索子串函数

这里要的是匹配，比如我们有字符串

a "hello fish sea world" 和 b "fish"

要判断 b 在 a 里出现了几次，我们可以这样：

枚举 a 里的索引『i』且『i + （b 的长度）小于 a 的长度』（就是所有 b 可能和 a 的某个子序列匹配的索引们）
对于所有 b 里的字符
如果『该字符』等于『a 枚举到的字符』继续判断
假如已经枚举到了最后一个字符，则匹配成功
否则 打断循环，跳过当前字符串的长度 — 我们只需要判断一个字符串，前面的索引 n 都不匹配后面的 x > n 匹配也没有用， skip 掉

好吧，如果你觉得上面的还是难于理解，那么这是一种算法：

它是从这里，Line range 47-75 抽提出来的一种字符序列匹配算法

它有两个输入，String str 和 String part、一个输出，int，返回 str 中 part 子序列的个数

比如 str = "12345ab3243ab..23ab", part = "ab" 输出 3

显然，它要计数数目、检查 str 和 part 相关索引的匹配，有

int count
size si, pi
size matched — 已经匹配的长度

它的逻辑很简单，就是枚举所有 str 和 part 可能重合的索引（str.length - part.length）
(si, pi) =>
再进行 str.subseq[si..].startWith(part) 判断

然后得基于当前的 si 位置再进行匹配，如果成功，则 ++count，如果还在判断 ++matched; ++pi; ++si，如果失败 si += (part.length - matched); pi = 0 // 跳过剩余，重新 match

这样碰到显然不是子序列的，直接跳过就好。

如果你还是无法理解，我正在做动态图....

好奇怪，这里有个 if (...) {...} else if (x != 0) {...} else { x = 0; } 出现，第二个 else if 已经接受了所有 x != 0 的情况，也就是说最后一个 else 那里 x 显然是 0... 那么这个 x = 0 有什么用...

原来你你们写代码都不是给人看的...

一个个 show 破天际，可是逻辑也没什么异于常人的，就这种代码还好意思谈什么优雅性，该抽提的不抽提该泛化的不泛化... 一大堆辣鸡超长代码堆积在一起，看这种代码我也是扑街了... 🤔

越复杂越容易堆砌，越简单越难于设计，好好把脑子用来想该想的东西，这些不良设计实践少做，不然遇到再难写一点的算法，该怎么办？
都去尝试理解你之前写的那些难看的算法了，复杂一点的算法，架构更大，怎么留出脑力去设计真正有用的东西？
重构火葬场？

#Gimp #CG 尝试利用 GIMP 的 Python 脚本接口完成移动一堆固定模式 layer 的功能...

但是没有回应，因为他们吃光了所有牡蛎...