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5月总共跑了31公里，5月14号开始跑的。

很久没有跑步了，跑步会让我有种活着的感觉，尤其是我第一次挑战10公里的时候，我没有想到我真的能做到，跑的时候我就想着，到下一个路灯，到下一个路灯，就这样一路跑了10公里，最后停下的时候我感觉整个人都要升天了一样，头脑感觉特别放松。IMG_A3A8E1602C49-1

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序

西藏，一直很想去看看，记得高中毕业的时候就想坐火车去拉萨看看，但是爸妈不让，估计是为了安全。最近在翻以前写的备忘录，看到六年前列了个单子，里面有很多想去的地方，后面还跟着很多备注，这么多年过去了，备注我都忘记是啥意思，当时用的字母缩写备注，这些地方中就有拉萨，查了查火车票，正好有一趟周五晚上出发，周日早上到，这样我周日晚上再做飞机回来上班，周末特种兵游。

 

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2023

2023 我以为是我开始慢慢变好的一年。在这一年里经历了很多

  • 考取了软件设计师证书

  • 养了一只小猫

  • 拿到了年度优秀员工
    。。。。

还有很多很多事情，我觉得我的生活正在越来越好。我的内心深处开始害怕，我一直感觉生活就是像西西弗斯推着石头往上走，我推的越来越高了，我害怕石头落下来。

2024 上

石头突然滚下来了，碾碎了，有很多话想说，却什么都说不出来，

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mac导入pfx证书失败

在导入pfx证书的时候输入密码后一直显示密码错误。尝试通过openssl命令先把密码去除了

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openssl pkcs12 -in xxx.pfx -clcerts -nokeys -out certificate.crt

结果还是不行：
发生错误无法导入
后来发现是openssl版本的原因,14系统的openssl默认是3.x版本，导出的crt不兼容。 通过下面的命令切换openssl版本：

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export PATH="/opt/homebrew/opt/openssl@1.1/bin:$PATH"

再次执行下面这条命令后crt文件可以正常导入

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openssl pkcs12 -in xxx.pfx -clcerts -nokeys -out certificate.crt

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统计git提交

因为工作需要，需要统计一个时间段指定用户的git提交的次数，代码改变的行数，以及依据commit特殊前缀来统计次数。脚本如下：
 

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Java Random 的多线程效率问题

缘起

最近在写一个算法的多线程计算时发现效率比单线程还慢，单线程大概计算300S，8个线程却计算了900S，这很不正常。一开始以为是锁的原因，于是把算法里面所有的锁都去掉了（该算法估算几乎不影响最后结果准确性）,锁去掉之后还是很慢，时间几乎没有变化。最后打开jconsole查看线程，发现计算的线程显示 阻止1 等待6之类的。观察调用栈发现了卡在random的调用上。

多线程random

Java的random是多线程是安全的，但是Java的random多线程效率存在问题，为此jdk在1.7之后推出了ThreadLocalRandom，它通过一个线程对应一个专属的random实例解决了多线程下random效率的问题。

它的用法如下：

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ThreadLocalRandom.current()....

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Alias 算法抽样

简述

对于一个只有两种情况的情景抽样，很简单，例如A的概率是0.4，B的概率是0.6，那么只需要随机数小于0.4就是A，否则是B。

如果扩展多个情况，例如A，B，C的概率分别是0.2，0.3，0.5，一般情况O(1)的方法是生成一个数组[A,A,B,B,B,C,C,C,C,C,C],对数组进行随机抽取，这样比较耗费内存。

Alias也可以在O(1)的方法下取样，并且内存需要更小。
 

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编写networkx插件

前言

networkx的时候发现在3.0版本支持实验性的插件支持 https://github.com/networkx/networkx/pull/6000 ,
支持替换networkx的计算后端，目前比较成熟的后端插件是graphblas https://github.com/python-graphblas/graphblas-algorithms/ ，
通过这个插件，可以同时结合networkx
API的易用性以及graphblas的高性能。networkx插件的原理是利用了python的装饰器。
 

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python递归爆栈

python 递归函数默认递归深度比较小（在本机测试为1000），可以通过 sys.getrecursionlimit() 函数打印出来。
超过 sys.getrecursionlimit()的值就会报错。

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import sys

# 打印本机的值
print(sys.getrecursionlimit())
# 设置该值
sys.setrecursionlimit(100000)

参考

https://pegasuswang.github.io/python_data_structures_and_algorithms/19_python%E5%86%85%E7%BD%AE%E5%B8%B8%E7%94%A8%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%92%8C%E6%95%B0%E6%8D%AE%E7%BB%93%E6%9E%84/builtins/#_1

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图（稀疏矩阵）的压缩存储 CSR

矩阵的压缩

CSR 是对稀疏矩阵进行压缩处理，把矩阵压缩成三个数组,值数组（values）、行索引数组（col_index）和列偏移数组（row_offsets）。

  • 值数组：按照矩阵的行顺序依次存储非零元素的值
  • 行索引数组：行索引数组存储了每个非零元素所在的行号 (col_index[i]等于values[i]元素的列数)
  • 列偏移数组：存储了每一行的非零元素在值数组中的起始位置 （第i个元素记录了前i-1行包含的非零元素的数量）

 

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