Mar 23
#Update@3.23 23:05 早上9点之前密码重置功能被Apple暂停了,下午根据CNBETA的消息漏洞已经修复。

今天一个朋友的苹果帐号密码被修改,iMac、iPad、iPhone上的所有资料都被抹除,iMac被锁定无法登陆,几百GB的资料瞬间化为乌有,怀疑是同行恶意行为。悲剧详情可到v2ex的这个帖子凭吊。

根据提示这个帖子描述漏洞详情的两个连接 国外版 国内版 里提到的方法,我用自己的apple id和新注册的apple id验证,的确存在

重置密码过程异常简单(使用chrome):

1. 登录https://iforgot.apple.com/iForgot/iForgot.html,填写指定的apple id,点击下一步
2. 选择验证方法—— 回答安全提示问题,点击下一步
3. 填写apple id注册时填写的出生日期,先不提交
4. 打开开发者工具,在elements处搜索"security"字样(某个hidden的input的value),改成null
5. 提交,进入密码重置页面,输入新密码,重置完成。

因此强烈建议立即修改自己apple id的生日

修改流程:

1. 打开 https://appleid.apple.com ,登陆
2. 点击左边的“帐户和密码安全”
3. 填写安全提示问题的答案,并点击继续
4. 在新页面里修改生日。

应该朋友要求已将操作视频录像,有兴趣的可以在 优酷 观看,或者从 百度网盘微云 下载,瞧瞧看看苹果的服务有多么不堪。
Mar 5

记坑 不指定

felix021 @ 2013-3-5 15:39 [IT » 其他] 评论(4) , 引用(0) , 阅读(9265) | Via 本站原创
1. Python的除法

线上有一个简单的函数,运行一年多了,作用是把"分"表示的字符串转成"元":
def fen_to_yuan(str_fen):
    fen = int(str_fen)
    return '%d.%02d' % (int(fen / 100) , fen % 100)

看起来也的确是没有什么问题,但是就这么简单的一点代码,它还是错了,原因是fen_to_yuan("-270")居然返回了"-3.30"!坑爹啊。简单测试一下,原来是这样:
引用
>>> -270/100
-3
>>> -270%100
30

所以只好蛋疼地修改成这样:
def fen_to_yuan(str_fen):
    fen = int(str_fen)
    sign, fen = fen < 0 and ('-', -fen) or ('', fen)
    return sign + '%d.%02d' % (int(fen / 100) , fen % 100)


2. 线上有一个脚本,要得到上个月的月份,bash的实现就是
引用
date -d "-1 month $date" +%m

看起来也的确是没有什么问题,但是就这么简单的一点代码,它还是错了,原因是对于10月31号居然返回了10!坑爹啊。简单测试一下,原来是这样:
引用
$ date -d "-1 month 20121031" +%Y-%m-%d
20121001
$  date -d "-1 month 20130331" +%Y-%m-%d
20130303

也就是说,先把月份减一,然后检查日期,超过当前月,再向上修正月份,再向上修正年份。

所以只好蛋疼地修改成这样:
引用
date -d "-1 month ${date:0:6}01" +%m

#update: @whusnoopy补充说 向后查看1个月也会有这样的情况,总之记得用月来算是有坑的,千万注意。

3. crontab的小坑

crontab默认是不会读取.bashrc,需要自己去source一下.bashrc,并且不支持像bash一样用反引号来启动一个子命令(这个结论是错的,是因为%前面忘了加斜杠)。这个不展开细说了,有兴趣的试试吧。
Mar 3

常用find + grep查找封装 不指定

felix021 @ 2013-3-3 23:45 [IT » 其他] 评论(0) , 引用(0) , 阅读(4404) | Via 本站原创
看源码的时候经常要在某一类文件里面grep一些内容,用标准的find + grep写起来很辛苦:

$ find -name "*.c" -exec grep {} -Hne "hello world" \;

所以简单封装了下,保存成 ~/bin/xgrep 然后把 ~/bin 加入到 PATH 里去,以后就只需要

$ xgrep \*.c "hello world"    #注意这个 \*.c 里可以用的是*和?的通配符,不是正则

#!/bin/bash

if [ -z "$1" -o -z "$2" ]; then
    echo "Usage: xgrep FilePattern WordPattern"
    exit
fi

filepat="$1"
greppat="$2"

shift
shift

set -x

find -name "$filepat" -exec grep {} -Hne "$greppat" $* \;

#后来才想起grep其实有个--exclude=PATTERN(可以去掉find),但是已经这么用了挺久,习惯了。。。
Aug 22

windows下的批量重命名 不指定

felix021 @ 2012-8-22 22:23 [IT » 其他] 评论(2) , 引用(0) , 阅读(5033) | Via 本站原创
可能很多同学不知道Windows是自带这个功能的。至少从WinXP开始就有。操作要领:

0. 批量重命名的文件应该在一个文件夹内。

1. 选择所有需要被重命名的文件。全选(CTRL+A),或拖动/用shift选择选择一个区间,或按住CTRL一个一个点,都可以。

2. 使用鼠标右键选择你希望被重命名的第一个文件,输入新的文件名。注意,新的文件名如果不带编号(如a.txt),那么会按顺序改成 a.txt, a (1).txt ... a (5).txt,如果带编号(如 b (3).txt,注意编号只能用圆括号包起来),则编号会按顺序增加:b (3).txt, b (4).txt ... b (11).txt。

3. 回车,OVER。

功能很贴心,但是半残,有时候不满足要求,在没有安装额外的语言的情况下,可以用类似如下的vbs来应急:
Set a= WScript.createObject("WScript.Shell")
WScript.sleep 1000
For i = 1 to 23
  j = i
  If i < 10 Then
    j = "0" & i
  End If
  a.sendkeys "{DOWN}{F2}"    '向下,F2(重命名)
  a.sendkeys "TBBTs02e" & j  '文件名, win7下就不用再  & ".rmvb" 了,但是xp需要
  a.sendkeys "~"            '回车
  WScript.sleep 200
Next
May 16

说说机器学习 不指定

felix021 @ 2012-5-16 00:29 [IT » 其他] 评论(0) , 引用(0) , 阅读(4632) | Via 本站原创
为了论文搞了把机器学习的东西,虽然了解得非常肤浅,但是窥探了一下这个领域也还是很有收获。

对于遇到的问题,传统的思路是通过建模,然后使用对应的算法予以解决。但是对于很多问题,建模本身是不实际的,例如语音识别、计算机视觉等等。而机器学习算法的思路则不同,通过对现有的数据进行分析和统计,得到一组参数来逼近真实的模型,从而能够处理未知的数据。

我的论文里主要是使用SVM来解决简单的二分类问题。SVM,Support Vector Machine的简写,也就是“支持向量机”,很早以前有“听说过”,但是之前完全没有概念。这次在yihong妹妹的推荐下,看了faruto大牛写的《SVM入门精品系列讲解》,能大致在原理上明白svm分类的机制。之所以称faruto为大牛,主要是因为这个讲解系列非常地浅显易懂,没有卖弄玄虚,即使是我这样没学好数学的人,也能够非常容易地弄懂。

由我来归纳的话,svm的基本思路应该是,将每个样本x当作一个N维向量(也就是N维空间中的一个点),通过某种方式找到该空间中的一个超平面w * x + b = 0,将样本分成两类。例如二维空间中的点,可以用一条直线分成两类,而三维空间的点,可以用一个平面来分。由于并不是所有问题中,样本在N维空间中都可以被超平面分为两类,因此通过使用引入核函数将样本映射到更高维的空间、并引入松弛变量以忽略噪音数据等方式,达到对数据进行分类的目的。

可能看起来有点抽象?没关系,把那个系列(并不是很长)看完就懂了,其实不难理解。在此基础上,svm方法还有许多扩充,例如对不平衡样本集的处理、One-Class SVM、在线SVM训练等等。

想要使用svm算法的话,非常幸运,台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)副教授主持的 libsvm 项目提供了c/java/python/matlab 的接口,直接拿来就能用了,非常方便。

在学习svm的过程中,也顺便看了一些其他的机器学习算法,这里也大致列一下。

HMM,隐马尔可夫模型。李开复的主要学术成就(之一?),就是使用了HMM开发出世界上第一个大词汇量连续语音识别系统 Sphinx。根据Google研究员吴军的数学之美 系列三 -- 隐含马尔可夫模型在语言处理中的应用,使用HMM来进行语音识别是李开复的师兄提出的。

HMM算法是基于贝叶斯公式的。贝叶斯公式在机器学习中是一个非常基础的理论。关于这个,推荐阅读《数学之美番外篇:平凡而又神奇的贝叶斯方法》

神经网络算法,通过模拟神经元的工作方式来对数据进行学习,使用多个神经元构成一个网络,并适当加入反馈机制。详情参考神经网络编程入门

遗传算法,通过模拟染色体复制、基因变异等机制,使状态不断”进化“,从而尽量逼近最优值。详情参考遗传算法入门

模拟退火,非常简洁、实用的一个算法,基于“爬山算法”(不断逼近离当前点最近的极值,贪心)改进而来,通过引入随机化以获得跳跃到其他极值区域的机会,从而尽可能获得更高的极值点。详情可参考《大白话解析模拟退火算法》

此外还看到了决策树、K-mean聚类等算法,不过没有细看,只是大致扫了一眼,就不扯了。

以上给出的链接大都是讲解得非常浅显易懂的文章,非常推荐阅读。
Apr 18

纯吐槽 - 奇葩邮箱163 不指定

felix021 @ 2012-4-18 19:18 [IT » 其他] 评论(4) , 引用(0) , 阅读(6558) | Via 本站原创
163邮箱之所以没落,不是因为腾讯太能抄,实在是因为产品经理太不行啊。

系统中只有“收件箱”里有“举报垃圾邮件”按钮,通过点击这个按钮,可以选择将发件人加入黑名单(拒收);

而收到的广告和垃圾邮件会被自动分类到对应的文件夹,没有举报按钮。

也就是说,我想要把发件人加入黑名单,只有两种方式:

1. 拷贝发件人地址,进入设置->黑名单,添加

2. 选择“这不是垃圾邮件”,回到收件箱,选择该邮件,点击“举报垃圾邮件”。

建议选择第二种方式,更快,更蛋疼。

p.s. 对于有强迫症的我来说,还需要再进入垃圾邮箱,全选、彻底删除。
Feb 26

boblog评论系统回归 不指定

felix021 @ 2012-2-26 21:27 [IT » 其他] 评论(1) , 引用(0) , 阅读(5172) | Via 本站原创
数据存在别人那里,总还是不太放心,再加上uyan用起来效果并没有预期那么好,所以决定回归boblog的原始评论系统。

早料到有这么一天的,不过uyan没有提供迁移评论数据的接口,只能自己动手了。

打开chrome的开发人员工具->Network,登录uyan.cc的管理首页,可以看到对 http://uyan.cc/index.php/youyan_admin/getMoreCommentsByDomain/0 的请求,也就是所有通过uyan的评论。把response拷贝出来,大概处理一下,每行一个json object这样,并根据comment_id进行排序(比如 sort -nk4 -t\" replies.php > replies_sorted.txt),然后用一个php脚本转换成对应的sql,最后通过mysql commandline的source命令导入,搞定。

p.s. 刚刚又加了几行代码到 inc/securitycode.php ,把原来的验证码改成表达式格式了,嘿嘿,希望垃圾评论会减少啦~
pps. 又加了几行代码,对评论的回复会有邮件通知啦~

php代码大致如下:
Nov 3

uyan.cc 不指定

felix021 @ 2011-11-3 18:27 [IT » 其他] 评论(0) , 引用(0) , 阅读(3454) | Via 本站原创
把本博客的留言评论系统替换成友言的,看起来挺好玩的。本篇用于测试。

友情链接一下: http://uyan.cc/
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