自从有了 996.icu 和马云的“996福报”理论之后，关于996工作制的讨论就从未停止。我有不少同学同事加入或离开了996公司，我想说的是，福报不福报都是自己的选择，自己选的路，跪着也要走完。都希望挣更多的钱，抵制996并不是抵制高收入，本质上是希望用955的工作制挣到996开的工资。但理性思考后会发现它并不合理，单位时间的工资高低是由市场决定的，在一个充分竞争的市场上，同样性质不同公司的时薪差别不会太大。一家公司的package远高于另一家，工作强度和时长增加情理之中。

交叉熵(Cross Entropy)和KL散度(Kullback–Leibler Divergence)是机器学习中极其常用的两个指标，用来衡量两个概率分布的相似度，常被作为Loss Function。本文给出熵、相对熵、交叉熵的定义，用python实现算法并与pytorch中对应的函数结果对比验证。

TextCNN 是一种经典的DNN文本分类方法，自己实现一遍可以更好理解其原理，深入模型细节。本文并非关于TextCNN的完整介绍，假设读者比较熟悉CNN模型本身，仅对实现中比较费解的问题进行剖析。

Transformer自2017年推出之后，已经横扫NLP领域，成为当之无愧的state-of-the-art。原始paper “Attention is All you Need”中对attention提出了通用的query/key/value抽象，开始时觉得很难理解，后来随着读的文献更多，慢慢体会到了其中的意思。关于Transformer和attention的各种解释类文章有很多，不再赘述，本文仅就其中的核心，MultiHeadAttention的实现进行源码剖析。

Find Peak Element 给定一个数组，其中任意两个相邻元素的值不等，寻找数组中某峰值的index i，使得n[i - 1] < n[i] > n[i + 1]。保证峰值一定存在，如果有多个峰值，可返回任意一个。

维护过中型以上系统的工程师，一定都有看到某处代码或设计后脱口而出"What the fuck",“这TMD是谁设计的系统”,“写这代码的人脑子有坑吧?“的经历。

在以前的面试指南中，写代码不限定编程语言，主要考察算法。近几年机器学习火了之后，作为面试官，面试科班出身的面试者我会要求对方使用C或C++而非Python。原因很简单，现在许多科班出身的同学基本功不扎实，恨不能大一上来就搞深度学习，对计算机科学没有大局观和底层的认识，往往不能很好地胜任日常的工作。而C/C++作为科班的必修课，可以作为一个简单的分类器判断对方的功底。

GPT2是一个很好的长文本生成模型，但官方版本并没有开源中文预训练好的模型。因此，最近用开源的中文新闻，wiki，评论等从头训练了一个中文GPT2用于文本生成任务。

Windows下的emacs用起来体验不是太好，对中文的支持也不太行。偶尔打开一次需要输入个中文发现用Ctrl+Space或Win+Space都调不出第三方输入法（如腾讯或搜狗输入法）。

正确使用异常处理可以让代码逻辑变得清晰，使程序的鲁棒性更好，并可以准确捕捉到一些细节的错误。那么问题来了，异常的使用场景是什么，实践中又有哪些常见问题，本文简单讨论一二。

.bashrc不起作用

按习惯在HOME中添加了.bashrc文件，定义一些alias和PS1，结果发现putty登录之后并未生效，还须手动source .bashrc，在~/目录增加.bash_profile或.profile解决：

半年前写过篇如何换启辉器和环形灯管，得，家里的老式日光灯又坏了，灯开着嗡嗡响，看起来像是镇流器出了问题，但环形灯管的头部也发黑了，灯的频闪也比较重，所以想买镇流器和灯管给换上。

SVM的函数间隔定义中会用到点到超平面距离的推导，《统计学习方法》中对此没有详细的解释，当然这个问题有许多解法，找到了一种比较直观的解法如下。

QuickSort 快速排序是常见的考察代码基本功面试题。简洁易读的实现可以一定程度展现面试者的代码功底。

算法导论对于快排讲解的很透彻，也有伪代码，即便如此，网上许多实现还是错的，不能通过一些边界用例，如数组已排序或数组中有重复元素的情况。还有一些用python的实现不满足原位排序(in-place)的要求，直接新建两个新List，这种方法其实也是取巧，简化了partition函数的实现难度。

Google Ads是许多独立博客赢利维持自身运转的方案之一。不过近些年前已经不大流行了，因为转化率低，没有很大的基础流量支持，其实很难赚到钱。独立博客的流量如果不做PR的话，主要还是靠搜索引擎。而提升流量的根本需要有对应的用户群，相较而言，微信公众号、头条号上的平台流量足够大，用户粘度更高，赢利方式也更为多样，对作者来说更易变现。现在这年头还玩独立博客的人，我想都是有一份自己的坚持，一块独立的领地，完全自由掌控的感觉，想靠这个赚钱还是算了。

kubernetes dashborad是用来查看cluster各项指标的Web UI。但是直到目前依然不支持用户级别的语言设置。它默认根据浏览器的语言设置作为自己的界面语言，这样对于中文Chrome用户来说略有不便：k8s dashboard作为一个管理工具，由于需要中文反译回英文，严重影响了工作效率。感受一下中文界面：

最近爬取几个页面总是失败，遇到如下错误：

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# The HTTP request to the remote WebDriver server for URL http://localhost:xxx/ session timed out after 60 seconds.

后来发现原因是页面加载缓慢，debug发现页面其实已经在浏览器中成功渲染，只是还在等待一些后台javascript加载完毕，然后超时报错。

使用interface还是abstract class在许多地方都有讨论。但许多讨论更专注于术的层面，即二者在语法上的区别和细节差异，如 Interface or abstract class? 中排名第二的回答。实际上，从逻辑抽象层次出发，选用interface或abstract class才是正道。

finisky博客 ( https://finisky.azurewebsites.net ) 本是搭在Azure App Service (WebApp)，基于Hexo的静态页面博客在Azure App Service中使用IIS进行host。现在看起来没有太大必要host在Azure上，遂考虑迁移到GitHub Pages ( https://finisky.github.io ) 。

如果一个interface或abstract method的参数为基类形参，而有另一个类实现了该interface，但却使用了派生类形参，会发生什么？或者考虑另一种情况，一个interface或abstract method的返回值为基类对象，而它的实现返回的却是派生类对象，会发生什么？