#java #code serde codegen
用jshell API 实现了一个ini序列化，大概比直接靠javac 简单
>以下代码实现了 dumps(Pair::class) (Pair(0,0), mutableMapOf("first" to 3))

fun dumps(T:KClass<*>, ld:T=JS("(void)(${T} o, java.util.Map<String,Object> m){"+
  T.memberProperties.joinToString(""){"  m.put(\"${it.name}\",o.get${it.name.capitalize()}());"}+"}")!!
)=fun(o:Any, m:Map<*,*>)=ld.main(o,m).let{m}

所以说py真的太解压了.. setattr() 就算动静态隔离，typehint还能做格式验证
js稍微乱点
java 连个规范的元编程方法都没有，一群魔法师

我是觉得一个老古董语言就不要和jspy 比面向event和类型反射
Compiler 和 JShell API 就是tools.jar里的，做不到比 CLI更强的功能，就是调用快点
JS("") 和runtime其实是完全隔离的，它的classpath 相当于是编译期的，你可以把生成的代码按行号缓存下来，不需要defineClass
vs

// 定义一个 data class
data class UPair(val A: Int, val B: Int)
@Mapper
interface UPairMapper {
    // 定义一个映射方法，用于将 Map 转换为 UPair
    fun mapToUPair(map: Map<String, Int>): UPair
}
val mapper = Mappers.getMapper(UPairMapper::class.java)

mapper.mapToUPair(mapOf("A" to 1, "B" to 1))

https://github.com/mapstruct/mapstruct/issues/1672#issuecomment-969265894
https://gist.github.com/duangsuse/d022c7ad037bb7fed446f72ec9b38ef7

[instanceof Trend] weBetrayedHim
https://redd.it/1axdpp5

by @programmer_humor

Beyond A*: Better Planning with Transformers (Score: 150+ in 4 hours)

Link: https://readhacker.news/s/62P8G
Comments: https://readhacker.news/c/62P8G

对「日用软件工程」的讽刺文章 内容更新了
真知灼见，字字珠玑啊 #design 😨❤️

> 你会买百公里耗油100升，甚至1000升的汽车吗？在软件行业，我们一直这么做。
> “你需要拼命地奔跑，才能保持呆在原地”。从iOS 11开始，系统将不再支持32位的应用，Chrome的一次更新，就能够让某个JS插件失灵
> 小白用户换上新设备，只是为了运行变得越来越慢的Apps吗？

现代汽车工作效率可以达到当前引擎设计的98%的水准
现代建筑使用刚好的材料来搭建并且在确定条件下保持安全
现代软件行业，大厂普遍接受程序存储和运行在1%甚至0.1%的算法效率上。
当大多数开源还不可靠的时候，机器学习和“人工智能（AI）”又将软件推向了靠猜测的阶段。

> Jonathan Blow 自己开发给自己游戏开发用的编程语言，在笔记本上每秒可以编译50万行代码。而且是全新编译，没有中间缓存，没有增量编译。
> 编写高效的程序不需要你是天才。这并不需要什么魔法。只是不要在现在的臃肿不堪的工具链上去构建就行。

最新的顶级Macbook Pro上，谷歌邮箱，在谷歌自己开发的Chrome浏览器上，需要花费13秒的时间打开邮件
Windows 10大小是4GB，是Windows 95的133倍大。但是Windows 10比Windows 95高级133倍吗？难道整个安卓比这4GB还复杂1.5倍？
Windows 10需要花费30分钟来更新系统，什么流程需要这么长的时间呢？30分钟都够我彻底格式化我的SSD硬盘
你有没有想过为什么你的智能手机需要30到60秒的时间来启动。为什么它不能在1秒内启动？这里并没有硬件限制^

10年前一张光盘就能存储操作系统，系统应用和你所有的数据内容。
3年前，16GB手机能良好运行使用，但是到了今天，16GB和膨胀两倍的安卓8.1的手机，已经没有选择游戏和"微"信的余地
然而安卓8.1，并没有带来性能的变化和功能提升，它就这么膨胀了？

一个没有安装任何其他APP的Android8占用6GB的存储空间。请比10年前的软件想一下，程序员们该有多么巨大的进步。
这里面有高清电影吗？我猜大部分应该是代码：系统内核，驱动，翻译字符串，这些资源都不应该很大！
谷歌App，基本上就是谷歌网页搜索，需要350MB空间！谷歌Play服务，我基本不用，需要300MB空间

——
现代editor的输入延迟远输于42年前开发的Emacs。还有比编辑器更简单的功能吗？每敲击一次键盘，你所需要做的仅仅是更新一个小小的方形区域
一个3D游戏可以在这个时间内刷新整个屏幕，渲染成千上万的多边形。同时还处理用户输入，重新计算环境世界

Web应用都会报出大量的“随机”JS错误。
如果网页出现什么问题，只会提示你F5。谁有时间去研究到底什么地方改变了？
整个网页/SQL数据库的架构都建立在当用户浏览渲染出来的网页时，不会去操作任何数据的假设 🔥
原始讽刺：https://motherfuckingwebsite.com/
进阶讽刺：https://thebestmotherfucking.website/
反向讽刺：
https://thebestmotherfuckingwebsite.co/

你桌面的todo应用可能是基于Electron写的，所以它包含了一个Xbox 360控制器的用户态驱动在里面(QQ虚幻引擎警告 😅)，这个驱动能渲染3D图像，播放音频，用你的网络摄像头拍照。
你应该将Slack划分为极其耗电型应用。聊天室和简单的文本编辑工具，这些应该都不是资源消耗型的应用才对。欢迎来到2018。
开发Node.js/Javscript项目，rm -rf node_modules 一直是码农工作过程不可或缺的部分。
在虚拟机上构建Docker容器，ONNX，就因为没人可以理清楚程序，编程语言和运行环境的混乱状况。

^注 #bash

systemd-analyze blame|tac|sed '/lightdm/q'

1.986s lightdm.service
2.1GHz 8G 的x86_64 Linux上启动只需2s 🥰 安卓慢不是Linux的锅
另外，pacman 的安装速度比apt;rpm几乎是快一倍的

不同的CPU指令集有体积差异，arm64几乎是32的二倍，这就显得Android的字节性价比奇低了-堪比JavaEE。 不知是不是系统apk的冗余res/文件太多
每次你 ./configure ，gcc都会重新计算一个完全能被缓存的CPU info，即使不换语言用cmake也能避免这点。 C指针语法的繁琐和预处理也会极大拖慢parse的时间

(for A in armv7 aarch64 x86 x86_64; do wget --spider 2>&1 https://mirrors.ustc.edu.cn/alpine/v3.19/releases/$A/alpine-standard-3.19.0-$A.iso; done)|grep 长度

长度：107423744 (102M) [application/octet-stream]
长度：220485632 (210M) [application/octet-stream]
长度：167772160 (160M) [application/octet-stream]
长度：217055232 (207M) [application/octet-stream]
💭
一些人可能觉得W95时没有 .NET 这样的框架，各种UI也很简陋，但这也是扯淡
要知道 7zip.org 可以用1M实现文件管理器的功能
qemu.org,ffmpeg.org,msys2.org 加起来也只250M， 难道内核驱动会包含更多算法吗？
而自带驱动的 pacman -Qi linux 6.7 x64是130M，原文作者 #rust 吹并非空穴来风

功能类似的PS和 gimp.org 居然差0.7G https://helpx.adobe.com/creative-cloud/kb/file-size-creative-cloud-installers.html#:~:text=Photoshop%20CS6
功能和代码量似乎根本没有对应性

难道框架接口不是为服务于apps存在的吗？ 随着技术进步，过分冗余的功能组件太多了

我觉得编程界的市场也是挺有趣的，明明速度在下降， 工资却依然涨
这又可以说成资本对劳动和技术的异化 又可以说成资本故意淘汰老设备

但其实编程界好像就是这样…… 无法多快好省地换代，有得有失
我觉得可以搞个绝对化，一切有局部类型标注，或者为val/var数据类型做区分的语法都是噪音（

一个编译期黑盒assert 当成金科律玉，说明根本没有做自顶向下复用 就开始敲键盘，根本是过度工程
文档写成测试，测试写成汇编，类型写成代码……
弱类型还简单些，module导入,interface多态和扩展,data和临时对象 创建个闭包，查个dict就行了
type能和函数字典很好地对应，序列化和集合类型都字面， 完全不需要keywords

这点许多新创建的静态语言都做不到，kt现在的listOf() 也没法好好实现

more: https://news.ycombinator.com/item?id=34936729
https://pointersgonewild.com/2018/02/18/minimalism-in-programming/ #dalao

Mistral 终于放出了吊了很久的 Mistral Large。

Gemini Pro 再次被薄纱。

以及这次 Large 不是开源模型了，只能调用 API 给他们付费了。

chat.mistral.ai

#LLM

#china #news https://www.youtube.com/watch?v=gIf8phz5jOA
最近一期马逆的事

#china #net https://youtu.be/UCr5Es83gW4?t=764 🇨🇳 🥰

#history 黑船 🇯🇵 https://youtu.be/ZnDqwSHyhYw?t=63

搭配千本樱 https://www.youtube.com/watch?v=3tPBEjxqEc4
SV Eri https://www.youtube.com/watch?v=d8TcQn6dYhE

#china #life #history https://www.youtube.com/watch?v=sv9Rbrh_rX8
财政转移支付+特供关系户
3:00 大城市成功人士，被婆罗门穷亲戚和奢侈品店震惊
11:00 破防，那就是小镇做题家发现「超越阶级」是短暂的、表面的呗
18:00 县城基建，转移支付回北京房价
20:00 县vs城 过年和投资观念差距，加大了心理落差

最後一句真是犀利的諷刺，到底是誰在境外呢？在國內一層又一層的阻隔牆、信息封鎖，對自己國家的認識反而不如外國人。如果連自己國家都不認識，又要談何愛國呢？
韭菜人礦以為從共產體制分到了一百塊，
殊不知整塊蛋糕是十個億元，
但權力階層最小的一份卻是十萬元。

而资本民主正是要盡量打破這種體制，
共產卻是多數人想維持體制，並夢想自己成為享有特權的一員

西朝鲜又在自慰

#learn #js #kt #java 🧵 📥
借机聊下线程、协程间的对应性，以及UI/UX应用与单次脚本间因何不同。（全栈）

调用返回要靠 -Xss 指定大小的线程栈，数组
调用异步要靠 ret() 参数指定的回调栈，链表， 也可以封装为 new Promise((ok,err)=>ok(0)) 。内部执行前都要传入then步骤，但不需要看调用栈
你可以把异步栈保存到[]{}里按需执行，称为调度。协程(async stack)和linux调度器的区别，仅仅是后者能跑死循环(分时复用CPU)
总之 线程栈=调用栈，异步栈=回调栈。

ps|head -n1 这样的管道write() 其实就是yield。这时read()不会等待/dev/disk/的CPU.IO信号，而视ps下一块缓冲的bytes (C对象的Channel)
信号，不是死循环轮询poll，它看注册推送push。不过Looper,HTTP-epoll请求响应 这种ddloop(detect-dispatch) 模式会混合两者
本来，为了不卡死主线每次IO或延时也要 launchThread{b=f.read(); rest(b)} 。封装为 f.read(回调) 就异步了：线程无关
生成器， yield(x, Ret) 会保留首次调用偷偷建的状态机Ret，第二次next(v)，调Ret(v如异步结果)后即可返回x。 asyncFn=(args, op=0, Ret=(v)=>switch(op++){} )=>相当于协程对象

主线程sleep()往往要卡死UX，但 yield ret=>setTiemout(ret,1s) 却会立刻返回，同时允许ret()上文切换到其他线程池(ddloop,scheduler)继续执行
造成以上区别，是因为push比poll有普适性，它跨CPU地执行同一个函数，且有event/flow based 范式帮助模块复用。libuv和DOM就是对os.read,sleep.. 跨平台的线程池优化

既然如此，好像有UI+IO两个线程就够了，你干嘛~要多开线程
上文切换，只因，为能更好地压榨多核线程池
DOM代替大家做了划分，为多线提供了内存安全的Worker，但kt,go,py里暴露的技术细节有点多！

线程和 asyncio/suspend 相比有何劣势？ linux上进程内是创建慢的进程组(fork)。在不调用OS资源时，永远使用协程"套娃"能减少到内核态的上文切换和内存消耗。像线程池存在的意义，就是免线程创建http连接等单任务
需要mutex锁的独占性资源，用协程读写更节省轮换
单协程轻量到1个回调就能保存，并发控制如 join(coroutineScope),go select,channel 可以用Promise.all,race,postMsg来"阻塞"，因为它提供了进程模型所缺少的返回值。
线程即共享内存的进程，无需手动封送(marshall RPC)就能互调用，而json本意是保存会话(对象树)。 如果内存会话和机器都要隔离，就需要 Proxy(by=cookie酷卡/fd句柄) 验证对象API权限了
通过句柄而非密码访问API，是因为句柄能定期吊销，也便于审计。代理有时叫注入,Mapper,绑定

那么jdk19 虚拟线程 又如何？ 有100w级的并发1s内完成的低开销，类似py的GIL
但绕过JDK的IO走 JNI Unsafe 读写文件或网络是无法实现异步调度，未实现 suspendCoroutine{it.resumeWith(Ok(0))} 这样的yield的扩展性

var vs = Executors.newVirtualThreadPerTaskExecutor(); //Executors.newFixedThreadPool(200)
for(var Y= new int[]{0}; Y[0]<3;Y[0]++)
vs.submit(() -> { int y=Y[0];  try{Thread.sleep(java.time.Duration.ofSeconds(y*1));} catch(InterruptedException e){}
  System.out.print(y + " "); }).get();

最后，再了解经典的「并发模型」 就能读懂90%的企业级服务了

- ForkJoin,MapReduce 如把文件预分块(shader) 读http区间多线程下载
- Actor 直接按函数参数，自顶向下来分块(RPC)
- CSP 是上面说的多进程，靠 Channel<in T>, chan<- T 递交任务，流式的 make -j8
- 线程&锁 互斥资源不能被linux多核调度改乱套了，所以得加锁(synchronized)

#py #tool 浏览器缓存 图片 爬虫
python a.py 'x\.com' 200 ~/.cache/chromium/Default/Cache/Cache_Data/*

python imgdump.py 'www' 100 `ls  --sort time --reverse ~/.cache/chromium/Default/Cache/Cache_Data/*`

#code

import re,struct, os

def ls_cache(urlRegex, kbSizeMin, *cache_files):
  key_marker = struct.pack('Q', 0xf4fa6f45970d41d8)
  def deco(b):
    # header is 8+4+4:keylen+4+ bytes[keylen]
    key_len = struct.unpack('I', b[12:16])[0]+4
    key = b[20:20+key_len].decode()
    body = b[20+key_len:b.find(key_marker)]
    if len(body)>kbSizeMin*1024 and re.search(urlRegex,key): 
        return mstrip(100,re.sub('[\x00/]','', key)),body
  mapFiles(cache_files,deco)

mstrip=lambda n,s: s if len(s)<n else f"{s[:n//2-2 -2]}..{s[n//2:]}"
def mapFiles(a, fOut):
    os.system('rm -rf png;mkdir png')
    for i,file in enumerate(a):
        with open(file, 'rb') as f:
            if f1:=fOut(f.read()):
                k,v=f1
                with open(f'png/{i}-{k}', 'wb+') as out_f:out_f.write(v)

if __name__ == '__main__':
    import fire
    fire.Fire(ls_cache)

你可以逐文件夹拼图： #bash 各种相对路径真的吐了

vcat() { cd $1;a=`find *|sort -n|xargs printf "-i %s\n"`
ffmpeg $a -filter_complex vstack=inputs=`wc -l <<<$a` ../$1.png ;cd -;}
for f in `ls`;do vcat $f;done

for f in find * -type d; do thunar -B $f/*; done #按文件夹 批量重命名
cp-id() { i=1; for x in "$@"; do X=$(basename "$x"); cp "$x" "${i}-${X%.*}.${X##*.}"; i=$((i+1)); done; }

最开始考虑了 https://t.me/dsuses/5305 和binwalk但太慢

mkdir a tar
cp `grep 'x.com' -FRl ~/.cache/chromium/Default/Cache/|find -size +200k` tar
binwalk -C a -D image:png tar/*
find a/ -name '*.png'|nl

#bin 仅仅是load一个 bytes[lenPrefix] 有啥好库推荐？
struct 和 cffi 都太垃圾了。我让AI用mmap解指针，

ffi.cast("header_t *", mm[:ffi.sizeof("header_t")])
ffi.unpack(ffi.cast("char *", mm + key_offset), keylen)

毫无数组结构给我干懵了

SO上有一个非常幽默的

(i,), data = struct.unpack("I", data[:4]), data[4:]
s, data = data[:i], data[i:]

还提了个helper，但只能兼容尾部数组，连流解析都没有

from construct import *
format = Struct(
    "signature" / Const(b"BMP"),
    "width" / Int8ub,
    "height" / Int8ub,
    "pixels" / Array(this.width * this.height, Byte),
)
format.build(dict(width=3,height=2,pixels=[7,8,9,11,12,13]))
format.parse(b'BMP\x03\x02\x07\x08\t\x0b\x0c\r')

可以流 https://construct.readthedocs.io/en/latest/
感觉比protoc编译好

Web ArrayBuffer 也是支持的，包括 array('B') 和一些有趣的社区库

mm = np.memmap(filename, np.int16, 'r', shape=(1000, 64))
import binaryfile
import deconstruct as c

class InputEvent(c.Struct):
    time: c.uint64[2]
    value: c.int32

# Define the file structure&read()
def file_spec(f):
  size = f.count('size', 'text', 2)  # A two-byte unsigned integer
  f.bytes('text', size)

pickle,marshal就不说了，和JDK OOStream 一样不规范到需要内定的程度（还不如巨硬的COM呢..）
而且还破坏了 load/dump 的弱类型接口

Opus 1.5 released: Opus gets a machine learning upgrade (🔥 Score: 151+ in 2 hours)

Link: https://readhacker.news/s/63tqs
Comments: https://readhacker.news/c/63tqs