[程式設計]MediSieve 的 3D 列印血液過濾器可以治癒瘧疾

October 17, 2015, 4:00 pm

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那裡是可能沒有疾病在世界更不利於發展中國家的地位比瘧疾。在整個發展中欄位在拉丁美洲，亞洲和撒哈拉以南非洲世界衛生組織 (世衛組織) 估計，瘧疾成本超過 $ 120 億一年的醫療費用和工資損失，更不用提每年對旅遊和估計的死亡人數 80 萬的有害影響。雖然有一些藥物可以緩解癥狀，減少被感染的可能性，但仍是沒有治療方法或疫苗。而且因為這種疾病通過蚊蟲叮咬傳播的唯一真正的防禦仍然像蚊帳和高度警惕問候積水的預防措施的使用。

周期的瘧疾感染。

但來自倫敦大學學院稱為 MediSieve 有限公司的校辦企業可能有無意中解決問題。原來紅血細胞感染瘧疾寄生蟲獲得略有磁性。當血紅細胞感染了瘧疾時，這種寄生蟲分解血紅蛋白，導致廢副產品稱為瘧色素 — — 也被稱為"瘧疾色素"— — 這是弱磁性。這種寄生蟲相乘並使用該儲存格，瘧色素建立和仍然存儲在它內, 轉動磁的細胞。

MediSieve，喬治弗羅德舍姆博士，創始人開發 3D 列印磁血液過濾器，可能使 90%的病人受感染的血液細胞在不到四個小時。過濾器只會吸引那些具有磁性，允許非感染者的血液細胞無害地穿過他們的血液細胞。因為當時 Frodsham 是主要是關於他自己當它來研究和資助，他令人難以置信的裝置只會永遠不會被創造不是額外負擔得起 RepRap 3D 列印技術。

MediSieve 創始人喬治弗羅德舍姆博士。

"我第一次來到 3D 印刷由於資源問題，在我的博士學位，我們有相對較小的經費，而清晰的概念，想做什麼，答案是買 RepRap 機。我用它來做一些早期的原型內部和它取得很大的不同，因為它意味?能夠重覆設計和嘗試出來的真正的低成本，真的很快。滿意的設計，我是能夠產生執行我的實驗所需的數位的時候，大批次的生產是一個有力的詞但不遠了，"弗羅德舍姆向 tct 雜誌解釋。

血液過濾程序的工作方式類似於腎臟透析，患者的血液過濾外部迴圈受感染的細胞分開獲准傳回到病人的身體的健康細胞。病人的結果是幾乎立即，癥狀的嚴重性開始迅速減少，和死亡的可能性降低到幾乎為零。

這裡是血液過濾程序的影片演示:

Frodsham 在生化工程獲得博士學位的倫敦大學學院，在那裡他開發他的磁濾裝置。雖然公司仍處於發展的早期階段，他的作品仍設法吸引了大量的財政支援。他收到企業獎學金從愛丁堡皇家社會補助金，他用來讓他的公司，啟動並執行。他還收到企業獎學金皇家工程學院的企業中心為他發展他第一次低通原型濾波器的工作。他研發的原型早期的成功讓他募集了超過 $540,000 (350,000 英鎊) 在早期的資助，將使他能開發臨床原型和執行安全性試驗。根據 Frodsham，3D 列印技術要與他同在整個開發程序。

"我結束了使用 RepRap 不只有是為我的專案支援其它研究組的數目，使早期的原型、自訂的實驗儀器、顯微鏡介面卡。有時這些事情花費數百甚至數千英鎊，你可以列印它們基本上是沒有什麼。當你談論發展的新的醫療裝置，但也作為一種實驗室工具產品開發程序加入巨大的價值。對我來說它是一種必不可少的實驗室裝置現在，我推薦 3D 列印到每個人都聽電話。我們還是在看利用 3D 列印技術生產的臨床的原型，但我們將會看到對注射成型時我們延伸到製造業。這是一種產品，我們希望幫助數以十萬計的人，與那些種類的卷我個人不覺得 3D 列印技術是最有效的方式做這件事，"Frodsham 說。

Frodsham 的裝置的時間來得更好的時間，傳染性疾病研究人員變得越來越擔心越來越多的耐葯菌株的瘧疾。目前有三條蔓延，柬埔寨、老撾、泰國、越南和緬甸，這些菌株，如果他們繼續傳播他們可能會導致致命的傳染病。

瘧疾寄生蟲感染血紅細胞。

Frodsham 研究與他產生的磁濾程序可能比只降低成本的瘧疾的傳染性疾病的科學有更廣泛的影響。醫學科學通常重點化學或製藥解決方案到疾病，這已為我們服務好了超過一個世紀。但藥物的廣泛使用造成副作用實際上使寄生蟲和病毒更強，導致耐葯的"超級病毒"菌株，正在成為越來越多的問題。然而使用他的背景在物理和納米技術，Frodsham 相反尋找物理、藥物免費的解決方案，它會減少藥物的治療，需要給瘧疾寄生蟲少機會產生抗藥性。

讓我們聽聽你的想法，這項研究和在 3D 列印治癒瘧疾論壇執行緒在 3DPB.com 上。

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[css]CSS峰會關注企業訊息安全百位CTO閉門探討「2016第一步」

October 20, 2015, 9:59 am

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[css]CSS峰會關注企業訊息安全百位CTO閉門探討「2016第一步」

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15年初，攜程信用卡拖庫門事件引發恐慌，近日爆發的網易郵箱過億使用者資料泄露則再次引起行業震蕩。關於企業訊息安全，在中國一直處於重要但不被重視的環境，而在國外眾多網路公司，則非常重視企業訊息安全工作，專門設有CSO（Chief?Security?Officer，首席安全官）來負責企業訊息安全相關業務。面對更為複雜的新生態網路環境，我國企業如何推進企業訊息化建設？

據悉，首屆中國網路安全領袖峰會將於11月3日至4日在北京國家會議中心召開，此次峰會將舉辦題為「CSO的2016第一步」?企業安全閉門交流會，旨在為網路訊息服務企業及網路訊息安全相關負責人搭建一個交流平台，共建中國網路訊息安全的新生態。企業安全閉門交流會一經推出，便有數百位CTO報名參會，其中不乏政府、企業、安全界權威人士。

訊息全方位互聯?企業訊息安全亟需生態化建設本屆網路安全領袖峰會以「智慧互聯?安全新生態」為主題展開討論。據記者了解，組委會提出這一理念的初衷在於，不同於傳統網路訊息防護「特徵碼引擎+病毒樣本庫」殺毒樣式靜態化、平面化，防護效果取決於一兩家安全軟體廠商研發能力的特點。

在訊息全方位互通的智慧互聯時代，作業系統多元化，智慧裝置多樣化，使用場景立體化，病毒木馬等安全威脅一旦侵入訊息流動頻道，傳播速度之快、危害範圍之廣，只有憑廠商一家的力量難以控制，亟需產業鏈中各環節從系統整合商、硬體製造企業，到網路產品運營機構，共同樹立起一致的企業訊息安全生態理念，以立體化安全防護的手段，建立起一個全新的企業訊息安全防護生態機制。

百位CSO閉門探討?聚焦產業鏈安全相較於傳統訊息安全管理中，由公司內的CTO（首席技術官）全面負責的狀況，本屆網路安全領袖峰會提出的CSO（Chief?Security?Officer，首席安全官）職位概念，能夠幫助中國企業更為聚焦於訊息安全管理，以提升行業對於企業訊息安全的重視程度，並推動整個行業的安全生態建設。

作為重要議程，「CSO的2016第一步」?企業安全閉門交流會，將重點圍繞「XCode引發的供應鏈安全和開發安全」、「雲計算安全的挑戰及CSO的決策」、「十三五期間CSO的演進展望」和「安全責任的新態勢」四個主題展開充分的交流，探討網路訊息服務領域所面臨的行業挑戰和趨勢，促進網路訊息服務相關企業的行業交流，提升訊息安全服務專業性，同時以此次會議為契機搭建產業融合及交流的社區平台，為未來更多線下交流及業務合作促成打下良好的基礎。

本次企業安全閉門交流會，由知道創宇、啟明星辰、騰訊安全平台部、玄武實驗室、烏雲、安天承辦，將以圓桌交流和企業嘉賓主題分享的形式進行，屆時將有超過百位訊息服務企業的安全技術及運維人員，專門針對網路訊息服務領域的安全隱患和風險、安全事故應對機制、企業安全技術及運維人才訓練等方面內容進行深入探討和交流，以促進行業安全服務的穩定性和專業性，為網路訊息服務企業及網路訊息安全相關負責人搭建一個交流分享平台，為「智慧互聯?安全新生態」主題的落實，開展建立產業鏈各環節齊參與的網路安全新生態邁出重要的第一步。

本次企業安全閉門交流會邀請到了玄武實驗室負責人TK教主、啟明星辰首席戰略官潘柱延、知道創宇COO楊冀龍、烏雲創始人方小頓、騰訊應用安全運維中心負責人胡珀、安天副總工楊祖明等網路訊息安全領域的眾多大咖作為圓桌常駐嘉賓，分享在各自領域取得的最新研究進展和安全管理經驗。

目前，首屆中國網路安全領袖峰會入場門票正在火熱預訂中，官網也開通了限時免費頻道，點選報名網址：http://www.thecss.cn/css/regi.html?取得。

中國網路安全領袖峰會官方站台：http://www.thecss.cn?

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【本文著作權歸雷鋒網所有，未經許可不得轉載。文章只有代表作者看法，如有不同觀點，歡迎新增雷鋒網微信公眾號（微訊號：leiphone-sz）進行交流。】

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[css]網路進入智慧互聯時代 CSS將推進行業安全生態建設

October 20, 2015, 10:10 am

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[css]網路進入智慧互聯時代 CSS將推進行業安全生態建設

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由中央網信辦指導籌備的第一屆中國網路安全領袖峰會（Cyber?Security?Summit）將於11月初在北京召開，屆時將有來自網路安全監管機構、科研院校、BAT三大巨頭、網路安全組織和各類網路企業的3000餘位嘉賓廣泛參加。近期，記者從組委會了解到峰會將圍繞「智慧互聯，安全新生態」的主題和」立體化安全「的理念展開深入探討，為推動中國網路安全發展獻計獻策。?

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智慧互聯時代?亟需建設安全新生態傳統的網路安全機制，源自有?二十多年歷史的殺毒軟體的工作原理，即「特徵碼引擎+病毒樣本庫」的方式，就是安全廠商及時發現各種各樣的病毒，找出病毒的通性特徵，將這些特徵訊息以病毒庫的形式通過殺毒軟體更新升級到使用者的電腦端，在使用者的電腦上辨識出病毒並予以殺除。在這種機制下，評定一款安全軟體好壞的辦法就是實驗室測試，拿出已知的病毒樣本庫掃描做檔案偵測，測試安全軟體對已知病毒木馬的偵測能力，以測出百分之多少的檢出率來衡量。由此可見，傳統的網路安全防護是安全軟體廠商一家唱獨角戲的舞台，防護結果的好壞極大程度上取決於安全軟體廠商對訊息資源的掌握程度和自身水平的高低。

在智慧互聯時代，作業系統多元化，智慧裝置多樣化，使用場景立體化，各類公用、私有的訊息在多平台、多場景下流動傳輸，安全威脅的入口前所未有地增多，病毒木馬一旦侵入訊息流動頻道，則傳播速度之快、危害範圍之廣難以想象。在這種情況下，單憑廠商一家的力量難以控制住病毒如洪水般的衝擊，亟需建立起一個新的安全防護生態。在本次峰會主會場的圓桌論壇上，來自騰訊、阿里、百度和微軟的安全高管們將一起探討建立一個全新的網路安全新生態，呼籲產業鏈上從系統整合商、硬體製造企業，到網路產品運營機構，共同樹立起一致的安全生態理念，將各自管理環節提供的安全防範產品對危害威脅的監測訊息共通共用，摒棄傳統危害-治理的單一安全機制，建立預警-防範-治理-資料共用的新型安全機制，突破安全行業局限，產業鏈各環節、各行業在做好各自環節安全管理的同時，將安全威脅訊息、威脅處理規則各類應對訊息即時通過雲端等手段在產業鏈條中流通，做到立體、動態的防範、管理，共同參與防範治理網路安全問題。

立體化安全?保障網路安全新生態健康發展傳統的安全軟體廠商在為使用者提供安全殺毒產品和服務時，只有只有是針對桌面作業系統，只要做出一套殺毒軟體就能解決安全問題。但是在智慧互聯的時代，使用者在工作、生活場景中使用的智慧裝置，執行的作業系統更加立體化、多元化，除了桌面的PC裝置，還有多種行動智慧終端機、穿戴裝置、智慧汽車等新型智慧裝置，作業系統更加多元化，安全威脅在各個場景下即有機會侵害，傳統上網安全的解決方案明顯力不從心。

新型的立體化安全機制，?重在智慧裝置終端機使用場景立體化的情況下，對網路訊息安全的防護保障同樣做到立體化、多元化、跨平台。在網路訊息流動的生態鏈條中，從傳統常規的桌面作業系統，手機、Pad行動智慧終端機，到針對個人身體偵測、虛擬體驗的穿戴裝置，以及交通出行中的智慧汽車等工作、娛樂、生活各類使用場景中，對每一方面的數位訊息進行安全防護。關閉病毒木馬在網路生態鏈條中實作侵害的各類入口，切斷病毒在生態鏈條中傳輸的頻道路徑。

據悉，本次峰會除探討網路安全新生態的主會場外，還將設網路金融安全、智慧城市安全、智慧交通安全、智慧生活安全四個分會場，聯合產業鏈中各行業人士共同研究涵蓋智慧應用多元、立體場景下的網路安全防護管理問題。

在智慧互聯時代，各類智慧應用、硬體飛速發展，使用者使用智慧裝置的場景更加多元化、立體化，對網路訊息的安全防護也亟需建立立體化保護的機制。同時作業系統多元化、多平台化，智慧裝置多樣化的演進，使得安全廠商一家的防護也捉襟見肘，需要產業鏈上各環節組織機構的鼎立參與，樹立一致的安全生態觀，提供開放、互聯的介面，讓安全威脅無門可入、無路可走。

目前，首屆中國網路安全領袖峰會入場門票正在火熱預訂中，官網也開通了限時免費頻道，點選報名網址：http://www.thecss.cn/css/regi.html?取得。

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[程式設計]創業泡沫的「軍功章」，高薪低能的程式員要分走一半

October 20, 2015, 10:11 am

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[程式設計]創業泡沫的「軍功章」，高薪低能的程式員要分走一半

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今年 9 月阿里校招規模縮減，薪水也較往年有所下降。甚至還出現了不只有只有是產品、運營這樣的非技術崗位受到了波及，就連核心開發崗位也未能倖免。甚至出現了給了 Offer 再拒絕學生的情況，讓應屆生們體驗了一把「擁抱變化」。

程式員雲集的社區，如 v2ex、知乎立刻出現了對阿里巴巴的聲討。程式員們紛紛表示阿里巴巴在這件事情上的表現真是爛到極點，然後又慣例把阿里巴巴的 HR 制度批判一番，最後以「阿里藥丸」收尾。

在一片聲討的聲音中，我聯想到了一些別的事情。回想 2008 年阿里巴巴在香港上市，風頭正勁時，馬雲喊出了「深挖洞, 廣積糧」的口號。馬雲是一個對趨勢很敏感的人，精明如他自然不會無緣無故地要求縮減人員規模。馬雲第一個做了大家都想做卻都沒做的事情——降低從業者，尤其是程式員過高的薪資，戳破程式員高薪的泡沫。

不可替代造就高薪？程式員高薪早已不是新聞。

智聯招聘 4 月下旬針對 2015 年春季求職期公布的《2015 年春季中國僱主需求與白領人才供給報告》顯示，十大高薪行業方面，網路/電子商務行業以 8626 元的月薪高居榜首。

51CTO的調查報告顯示，工作一年的程式員平均年薪為 10.8 萬，兩年工作經驗程式員平均薪水則達到了 16.7 萬，3 年工作經驗的程式員年薪可超過 20 萬。

根據ourcoders的會員發言我們了解到法國的碼農工，在新手階段，研究生畢業的大概在 30-35K 歐/年。中級階段，大概在 50K/年。進階階段，大概80K就是一般公司的CTO的價格了。

中國程式員的薪資水平已經同法國程式員薪資水平相近了，而且是絕對薪資的接近。考慮到生活成本問題，中國程式員會過的更快活一些。

高薪自然是有高薪的理由，從開發社區的發言可以看出，程式員們認為儘管目前網路行業薪水水漲船高，確實存在泡沫，但是這些泡沫主要體現在產品經理，運營人員的薪資上。程式員作為網路行業之中少有的堅持干實事的中堅力量，錢多是應該的。羨慕程式員薪水高的，u can u up 啊，老子就是有能耐，就能拿這麼多錢。

這話乍一聽很有道理。知名產品經理純銀也曾經表示，網路行業中的絕大部分崗位，如運營、產品、美術都不具備很強的獨特性，傳統行業的人才如果下定決心轉行，可以較快地適應這些崗位。程式員不會面臨這樣的競爭，因為開發相比其它崗位還是有一定門檻的，其它行業的人想要轉行做程式員，相比前面的崗位來說難度要大得多。一款產品，沒有美工，前端程式員可以先頂?，沒有產品經理，專案負責人可以暫時代勞。但是沒有程式員，產品就不可能誕生。

從開發的角度來看，程式員不可或缺。從用人角度來說，程式員不易培養。這兩個特性造就了程式員的高薪。

有泡沫的不只有是薪水，還有觀念

但是我並不認同大部分程式員的觀點。

如果說程式員的高薪源於自身工作的特殊與高難度，那為什麼在程式開發日益簡化的今天，程式員們的待遇卻變得更加好了起來？

程式員的工作難度在不斷降低是一個不爭的事實。

一個簡單的 APP 背後確實隱藏?很多的工作，比如各種防呆設計，防誤用，錯誤提示等等。這些工作早些年經常由程式員代勞，但是在高度分工的今天，這部分工作基本上都交給了產品狗，程式員可以更多的把時間花在編碼和思考架構上，相對來說輕鬆不少。

技術在不斷的發展，程式員的編碼工作量也大大地減少了。想要開發一款應用，網上一搜就有各種各樣的基礎模組，拿來用就好。使用者行為監測、行動前端訊框架、社會化登陸、分享、評論、debug、效能測試等等等。甚至 O2O 完整解決方案這樣的東西，可以讓開發者花很少的時間快速開發出來一款 O2O 應用。

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絕大部分創業公司在初期也沒有多少技術難題需要解決，借用雲平台就可以獲得不錯的最佳化效果。這個世代的程式員工作難度已經很低了，相比從前的程式員難度下降了不知道多少倍。

然而就是在這樣一個開發工作比以前任何一個時代都要簡單的時間點，國內的很多專案依舊是 BUG 不斷，效能堪憂。例如從出生到上市 BUG 多多的人人網，例如餓了嗎 APP 早期訂單變化要實時同步導致網路不佳時反應遲緩。

即使同樣是程式員，軟體外包公司的程式員待遇也依舊苦逼。實際上根據著名協作軟體開發商「彩程」公開的彩程外包工作流程來看，外包工作和網路軟體開發區別並不大，難度相似。

程式員並沒有因為自己薪資變高而更好地解決問題，外包公司程式員的待遇也間接證明了，程式員壓根就不是因為自己做的事更有技術含量而拿到了高額報酬。因為按照這個邏輯根本沒法解釋軟體服務公司程式員的低薪，也沒法解釋像人人網，餓了嗎那樣 BUG 不斷的情況。

程式員們有這種想法其實是很自然的，因為在學校教育之中老師經常會給我們灌輸一個觀點，如果你不好好努力，你以後求職的時候就會面臨很多困難，到時候你就只能看?學霸拿七八個 offer 乾瞪眼。類似的說教從小學貫穿到大學。這樣的教育使人在獲得成功之後，更容易把原因歸於自身的努力。

為了督促學生努力學習，教師會很自然地把個人努力和最終獲得的報酬洽詢在一起，但是現實生活不是線性的，個人的努力並不是唯一影響最終求職結果的因素，甚至不是最重要的因素。行業，時間點等客觀因素對於最終求職結果有?更重要的影響。

電腦科班出身的學生之中啥也不會的人大有人在，他們也不怎麼愁就業，大不了去上個訓練班，結束之後基本上都能拿到高薪。而機械等專業的學生，文科類的學生則需要面臨一年比一年更難的就業季。

誠然，大牛始終是大牛，大牛就應該拿高薪水，但是那些訓練班出來的應屆生工資就能開到 8 千，誰都看得出來其中泡沫重重。

這些泡沫，不只有只有是外部力量推動的，也是程式員們自己吹起來的，因為他們不斷地鼓吹程式員這個工種的特殊性，不可替代性，這種聲音在某些特定的時間段，比如泡沫經濟時，會被無限地放大，進而對實際生活產生影響。

戳破泡沫之時

程式員這個職業出現也不是一天兩天了，應該說自從有了電腦，有了軟體業，就有了程式員。程式員比 UI 設計師，比產品經理，比運營專員出現得都要早得多。早期程式員經常瘋狂自黑，現在有些人因為整體薪水變高，反而開始覺得自己成了天之驕子。

如果真是天之驕子，也許就不會出現薪資一飛衝天的情況，只會維持在一個高薪資，高門檻的狀態，就像大企業的科研人員，研究院成員那樣。

真正讓網路行業程式員薪水變高的直接推手就是網路行業行情，更直接地說，就是這一波創業泡沫。現在融資環境好了，創業公司不差錢，為了招攬人才，自然能開出來高工資。創業公司挖人勢頭猛得不行，以至於 BAT 被挖角到陷入了瘋狂招實習生寫程式碼的窘境。

在創業公司的帶動之下，程式員整體薪資水平整體上漲。不只有只有是進階人才薪水翻幾番，普通人才也跟?升天了。呆在原來公司的普通程式員發現身邊大牛都離職了，自己就成了主管，自然升職加薪了；創業公司發現一個 CTO 不夠還得找幾個碼農，怎麼辦，還是得多花點錢挖幾個熟練工啊，畢竟急?開工呢。

非技術出身的創始人並不太懂技術。總覺得自己的專案需要很牛逼的人才。招來了牛逼的程式員，老闆們不懂技術，也不太會溝通薪資，只知道別的公司給得也不少，自己就也往高開價。

並不是每一個公司都需要像阿里巴巴那樣去 IOE，也不是每一個公司都需要像 google 那樣去鑽研艱深的神經網路和樣式辨識演算法。大部分創業公司的專案其實相對簡單，再加上大部分複雜模組，如樣式辨識，模糊搜尋，個人化等都有大公司開放對應的 SDK，明智的創業者是不會在創業初期選擇自己造輪子的，而用輪子這件事情本身技術含量就要低一些。有時候創業公司招來了大牛也沒有地方供他施展才能，因為專案本身就沒有太多技術難度。最後讓大牛做增刪改查的活，真是浪費人時間又浪費自己的錢。

回想一下，之前為什麼有些程式員老叫自己碼農，還不是因為平時做的工作都沒啥技術含量，老是重覆勞動，所以才管自己叫碼農么。有些拿?高薪的程式員真該想想，自己現在做的工作和碼農有什麼區別，不可替代性到底強不強，有沒有創造性，現在能拿高薪水，以後還能嗎？

程式員之中，本來就是造輪子的人少，用輪子的人多，現在用輪子的人薪水漲幅如此誇張，明眼人都看得出來泡沫不少。也許是被高薪水沖昏了頭腦，一部分人忘記了在這波創業熱潮之前自己的待遇是什麼樣的。

程式員們要考慮考慮自己的核心競爭力問題，老闆不可能一直傻下去，等到哪天他發現現在前端訊框架也成熟，雲計算平台也成熟，找幾個平庸的程式員來做一下，工資少給一點，甚至花錢買雲平台的建站服務、APP 建設服務，這事情就可以完成了，那麼程式員們的工資肯定會往下降。

就算老闆們一直傻?，其它人也不少，有無數的人眼紅網路行業的待遇，正躍躍欲試準備報個訓練班學點行動開發，這群人湧入行業短期內也許不會對真正的大牛產生多大影響，但肯定會對那些三年如一日只會用輪子的程式員造成衝擊，而且見效會很快。

大家都是在學校經過電腦科學課程訓練的人，自己目前的工作難度有多少也得掂量掂量，虛高的工資不可能一直那麼高下去。

回頭再看看馬雲的所作所為，突然覺得他有點像《皇帝的新衣》裡面的小孩，戳破了一些東西，然後被人說得很慘。

本文作者@戈弋_KainGe 首發於微信新媒體：赤潮AKASHIO（微訊號：AKASHIO）-此言此思若潮水，不沾紅粉自風流。轉載請保留本訊息，未包含本訊息的微信公眾號轉載將受到侵權投訴。如想要洽詢赤潮或作者，可與評論屍微訊號 ifookit 洽詢。

本文頭圖由華蓋創意授權提供，未經允許，請勿轉載。

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[程式設計]為人工智慧植入仇恨會發生什麼？

October 20, 2015, 10:11 am

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編者按： 佐爾坦·伊斯特萬（Zoltan Istvan）是一位未來學家，他將代表超人類主義黨（Transhumanist Party）參加 2016 年美國總統競選。

近年來，人工智慧已經成為了一個熱門話題。這不再是科幻迷、書獃子和谷歌工程師的專屬領域，我在聚會、咖啡店甚至是飯桌上都聽過其它人談論人工智慧：我五歲大的女兒在一天晚飯上提起了這個話題。我問她是不是在學校里看到了什麼有趣的東西，她說她的老師在課堂上講到了智慧機械人。

對於智慧的探索（無論是人類智慧還是人工智慧）最終都會歸結為認識論的範疇。自從古人開始思考創造人工智慧的想法以來，認識論在如何實作人工智慧的討論上似乎一直都佔上風。我從公眾身上聽到過最多關於這個領域的問題是：如果我們人類不能理解自己的意識，我們怎麼可以創造出另一種智慧意識呢？

這是一個值得謹慎思考的問題。雖然人類大腦只有大約 3 磅的重量，但它是我們了解程度最低的一個人體器官。就這個擁有 10 億個神經元和 100 萬億個突觸的器官來說，我們可以肯定人類距離完全解開大腦之謎還有相當長的一段時間。

總體而言，科學家們認為人類的意識是大腦中多種化學物質的編譯結果，其中產生的認知意識可以同時感知自身和外界的存在。

有人提出意識的關鍵在於感知能力。法國哲學家和數學家勒內·笛卡爾（Rene Descartes）在這方面首先提出了「我思，故我在」的說法。但是思考不足以成為意識的決定性因素。能夠證明思考的存在會更為接近意識的本質，所以這種說法其實應該改成：「我相信自己擁有意識，所以我存在」。

但是在我看來，即使是感知能力也不能完全覆蓋意識的內涵。我們可以教一個機械人堅稱自己擁有感知能力，但是我們不能教它證明自己不是一個「缸中之腦」（brain in a vat）——即使是我們人類本身也不能做到這點。

艾倫腦科學研究所（Allen Institute for Brain Science）的首席神經學家克里斯托弗·科赫（Christof Koch）對意識給出了一個更為獨特和全面的定義。他認為意識可以出現在任何複雜的處理系統之中，包括動物、蠕蟲，甚至是網路。

在一次存取當中，科赫回答了「什麼是意識？」這個問題：「威斯康辛大學的朱利奧·托諾尼（Giulio Tononi）發展了一個整合訊息理論（Integrated Information Theory），根據這個理論，任意大腦或任意複雜系統的整合程度都可以用希臘字母Φ表示。Φ數值的大小可以為意識提供一個訊息論層面的度量標準。任何含有整合訊息的系統，只要它的Φ值大於零，它就擁有意識。任何整合都具有一定的意義。」

如果科赫和托諾尼是對的話，那麼兩個意識將不可能完全等同。正如世界上沒有兩片完全相同的雪花，我們必須堅決反對使用擬人化的偏見來審視意識。

這樣的話，我們通過機器創造的自動超級智慧的思考和行為方式將非常不同於我們——它甚至無法理解我們，反之亦然。事實上，我們在未來創造的所有人工智慧都會把我們看成是數位宇宙中微不足道的存在——《她》（Her）這部精彩絕倫的電影已經為我們生動地講述了這個未來。當然，人工智慧也有可能會選擇自我終結——當它感知到自己的存在和周圍的人類所投來的好奇目光時。

無論未來會變成怎樣，正如人類學當中的文化相對主義概念，我們也必須認識到意識相對主義的存在——一個意識可能會與另一個完全不同，儘管數學、邏輯與程式開發有望可以成為兩個意識之間的溝通工具。

人類和他們的意識其實非常渺小，當我們認識到這點的時候，上面的觀點也顯得更為合理。畢竟我們所有的感知幾乎都是來自五感，這是我們的大腦理解這個世界的方式。而且我們每一種感官的功能都是非常有限的。舉個例子，我們的眼睛能夠感知的光線只佔所有光譜的 1%。

出於這個原因，我無意再堅持意識是非此即彼的，而是更為傾向於認同科赫和托諾尼的觀點——不同的意識可以擁有不同的存在形式。

這點也解釋了為什麼我不願意相信人工智慧在根本上會與我們相似。我認為它們可以學習模仿我們的行為（甚至可以完美地模仿），但它們始終是跟我們不一樣的東西。如果只是模仿的話，它們的行為就跟發條娃娃別無二致了。大多數人都希望自己的意識可以擁有更強大的能力。當然，大部分人工智慧工程師也希望自己創造的機器能有更強大的意識。

儘管如此，我們仍然會按照自己的價值觀和思考方式創造人工智慧，比如向它們灌輸我們擁有的特點。如果要讓我指出一種最應該被灌輸到人工智慧的人類行為特點的話，我會選擇共情。只有共情才能形成人們需要、理解和接受的人工智慧意識。

另一方面，如果一個人造的意識可以做到共情的話，那麼它也將可以擁有喜歡和厭惡——甚至是愛與恨這樣的情感。

這裡面有一個難題。如果要讓一個意識對價值觀作出判斷，那麼這個系統必須擁有喜歡和厭惡（愛與恨）的功能。但是擁有情感的人工智慧是一個更具爭議性的問題——尤其是現在的自動武器就掌握在機器的手中。然而，沒有注入共情的人工智慧只能淪為一個沒有意識的發條娃娃。

紐約理工學院的教授凱文·拉格蘭德（Kevin LaGrandeur）在最近的一篇論文中寫道，「如果我們創造的機器真的能夠‘感受到’不同程度的內疚，那麼這些機器會感到痛苦嗎？機器會‘自殺’嗎？」如果我們發明了一種真正的強人工智慧，到時我們可能會面臨創造一個受苦的存在所帶來的道德問題。

這肯定會是一個道德困境。我並不羨慕那些正在打造超級人工智慧的程式員，因為我知道他們的作品可能會厭惡其它事物，包括它們的創造主。這種程式開發工作也許會實作這樣一個世界——機械人和人工智慧將會遇到現代人類正在面臨的煩惱，比如焦慮、偏執、沮喪、寂寞與憤怒。

題圖來自：ONEINCHPUNCH/SHUTTERSTOCK

Programming Hate Into AI Will Be Controversial, But Possibly Necessary

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原文站台: TechCrunch 中?

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[程式設計]Vim YouCompleteMe (自動完成) 外掛工具

October 20, 2015, 10:11 am

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[程式設計]Vim YouCompleteMe (自動完成) 外掛工具

類型：
程式設計

Vim 想要一邊打字一邊出現提醒？自動完成？可以使用此 YouCompleteMe(YCM) 外掛工具來達成。

Vim YouCompleteMe (自動完成) 外掛工具

Vim 預設內建的自動完成(OmniCompletion)，可以於打字首後，按 c-x c-o (c = ctrl) 來出現，YCM 則是類似 IDE 的邊打邊出現的方式。

YCM 官方站台

YCM - Valloric/YouCompleteMe

YCM + Syntastic 可以做到即時錯誤檢查 - scrooloose/syntastic

YCM 的安裝步驟

下述是搭配 Pathogen (Pathogen 安裝步驟可見：Vim 使用 Pathogen 來管理 Plugin 套件外掛)

apt-get install build-essential cmake python-dev

cd ~/.vim/bundle/

git clone https://github.com/Valloric/YouCompleteMe.git

cd ~/.vim/bundle/YouCompleteMe

git submodule update --init --recursive

./install.py

./install.py --help

./install.py --clang-completer # c

./install.py --gocode-completer # go

到此進 Vim 寫 Code 就會有自動完成的效果出現囉~

問題排解

apt-get install vim-nox # 出現錯誤資訊 YouCompleteMe unavailable: requires Vim compiled with Python 2.x support 安裝此套件

註：YCM 是 Client / Server 架構，所以開啟 Vim 同時會啟動 ycmd (YCM Daemon)

相關網頁

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原文站台: Tsung Hao

This work, unless otherwise expressly stated, is licensed under a

Creative Commons Attribution-ShareAlike 3.0 Unported License.

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[灌水]賴:13V1一夜情啪啪啪應有盡有快舒壓呀

August 27, 2019, 11:52 pm

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August 28, 2019, 2:41 am

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台北外/送/茶/LINE：girl141台中援/交/妹旅/館一/夜/情/服/務

August 28, 2019, 12:04 pm

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[程式設計]「雲棲大會現場」呆萌機械人Pepper亮相，系國內首秀

October 16, 2015, 5:20 am

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[程式設計]「雲棲大會現場」呆萌機械人Pepper亮相，系國內首秀

類型：
程式設計

在此次雲棲大會的阿里智慧展台上，雷鋒網看到了由阿里巴巴、日本軟銀集團、富士康科技集團共同投資的軟銀機械人控股公司（SBRH）生產的「智慧機械人Pepper」，這也是機械人Pepper首次在國內亮相。

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雷鋒網此前報導過《Pepper：一個比你對象更深情的機械人》。Pepper被稱為「情感機械人」，頭部裝有麥克風、鏡頭和3D感知器，對人的表情、聲調到喜悅及憤怒等感情均可辨識，並且可根據人類情緒進行反應。

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Pepper使用基於雲端的面部和語音辨識來完成這些工作。隨?它更進一步加深對你的了解，程式員也會更多地了解如何以程式開發的方式來讀出這些情緒，Pepper將會變得更加聰明。據介紹，最目前最新的Pepper機械人比最初的機械人CPU快4倍，通過雲連線，Pepper可以從其它機械人身上有所學習，並且不會將使用者的個人訊息和資料進行共用。

今年6月，阿里、富士康宣布聯合日本軟銀投資「智慧機械人Pepper」專案。這款機械人已經在日本公開發售，推出時硬體售價為19.8萬日元（不含稅），約1萬元人民幣。

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[程式設計]受到熱捧的人機協作機械人，正在悄悄改變什麼？

October 16, 2015, 1:35 pm

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[程式設計]受到熱捧的人機協作機械人，正在悄悄改變什麼？

類型：
程式設計

早在18世紀，日本人若井源大衛門和源信便在前人的基礎上，利用鯨魚須製作的發條和彈簧，將自動機器玩偶升級為可為客人端茶送水的「原始機械人」。

它會雙手捧?茶盤，如果把茶杯放在茶盤上，它就會向前走，把茶端給客人。客人取下茶杯時，它會自動停止，等客人喝完茶把茶杯放回茶盤上時，它就又轉回原來的地方。想想這個場景還是非常有樂趣的。就像這個圖：

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（圖片來自百度百科）

雖然以當時的技術，不可能實作嚴格意義上的「人機協作」，甚至當時的玩偶都不能算概念上的「機械人」，但我們至少可以肯定，人類在對於機械人的「人機協作」的探索工作來源已久，對於機械人的智慧化發展的涉獵心始終未停止過。

上世紀50年代末，美國科學家德沃爾與約瑟夫共同開發製造出全世界第一台工業機械人，開啟了第一代工業機械人的先河。此時的工業機械人處於第一代，這時的機械人還離不開「人」的作業，只能在控制器的「監督」下完成某些指定的工作，我們稱其為「示教再現」。

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（喬治·德沃爾（右）、約瑟夫·恩格爾伯格和unimation機械人）

雖然工業機械人從誕生髮展到現在，已經有50多年的歷史，但是現在產業化的工業機械人一直未能脫離傳統的、基於預程式開發/遙作業型的機器類型。而近年來，由於技術的演進、人類不斷探知的慾望，以及產業工人的需求等因素，越來越多的產學研用各方面的人加入到推進下一代工業機械人的大軍中。

目前，雖然人機協作機械人只佔到工業機械人整體規模的5%，但其未來發展勢頭不可小覷，也證明未來發展市場廣闊。

這5%當中，最出名的便是美國再思考機械人公司（Rethink?Robotics）。當然，任何先進的技術產品都離不開行業技術「大牛」。該公司的創始人是羅德尼·布魯克斯（Rodney?Brooks），是不是感覺有些眼熟呢？沒錯，他正是著名的服務機械人（確切的說是掃地機械人）美國iRobot公司的聯合創始人。就是下面這位：

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在他的幫助下，iRobot開發出了火爆的Roomba系列機械人。這位從MIT電腦科學與人工智慧實驗室退休的澳大利亞科學院院士是機械人學界的權威，他強調的理念是「自下而上」的環境辨識與適應。他一手創立了再思考機械人公司，併兼任首席技術官。在他的領導下，再思考發表了兩款重量級產品——Baxter（雙臂）和Sawyer（單臂）。

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（Baxter和Sawyer）

其實，人機協作機械人（不管是單臂還是雙臂）與傳統工業機械人最大的區別就在於它們可以「協作」——他們可以配合在工人「手把手」的引領之下「安全地」執行工作所需的動作並記住他們，工人們幾分鐘就可對該種機械人「上手」。而這和傳統的工業機械人不一樣，不需要層層防護，將人與機械人隔離開，而且不必經過對程式開發、機械等相關內容系統的訓練便可使用。這對於工廠來說，大大提高了效率。這樣的便捷性也意味?人機協作機械人不再需要軟體工程師，不需要程式開發作業，在帶給人類方便的同時，他們也能完成更複雜、更精確的工作，即靈巧作業。

當然，不光是再思考機械人公司，很多產業內相關企業均向人機協作型機械人拋出了橄欖枝。丹麥優傲機械人公司（Universal?robots）發表了三款人機協作機械人——UR3、UR5、UR10，三款機械人均為單臂，負載有所不同；位列機械人「四大家族」的德國庫卡機械人公司（KUKA）也推出其首款輕型人機協作7軸機械人LBR?iiwa；而「四大家族」的另一位成員瑞士ABB公司也於近期收購了GomTec公司，旗下的Roberta協作式機械人很可能成為行業領軍產品……

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（Universal?robots發表的UR3）

人機協作機械人之所以受到市場的強烈熱捧，除了各國對於其扶持力度加大之外，更關鍵的是，相對於傳統機械人固化、適應性差等特點，人機協作機械人能夠實作定製化生產，滿足多品種、小批次、柔性、快速等傳統工業機械人難以涉及的新型製造樣式。

實際上，人機協作由機器實作簡單的作業，並執行底層的自動化控制，而「人」實作上層的監督控制、工作安排、軌跡組態和相關作業等。的然是人機協作，那麼無可厚非，整個工作是由「人」與「機器」協同完成的。的然是協同完成工作，那麼就需要對工作有明確的分工。在人機協作系統中，人主要負責「定性」判斷決策，而機器則負責「定量」計算推理，二者相結合，缺一不可。

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人機協作的深層內涵是「人機智慧融合」，它代表「人」與「機器」需要共同完成指定工作，在完成工作的程序中二者行為還要保持步調一致，並且兩者在意識層面還需始終協調。而這需要對傳統工業機械人進行大幅度改良，必須提升機器感知、人機共融等多項技術水平。

因此，我們可以看到，人機協作機械人雖說功能強大，但卻不容易實作，且即便是商業化生產的成品，規模也十分有限。

要想實作人機共融，必須要解決好人機互動的問題。實作人機互動的首要工作便是建立一個能夠實作「人」與「機器」訊息傳輸的途徑，只要它能夠實作傳遞並轉換訊息的介面作用即可。在機械人系統中，人機介面通常是操縱面板或圖形使用者界面。在人機協作機械人當中阻抗控制來感受力覺，使工人能夠感知機械人與加工部件之間的機械接觸。當然，人機互動還需要可靠地安全機制，以保障工人的安全。

從大的層面看，人機互動在技術方面的發展主要有兩個方面：

一是單峰的人機互動系統，比如基於視覺、聽覺、機械接觸等；

二是多頻道人機互動樣式的整合，通過幾種效應頻道的協作，減少單個頻道的工作額外負擔，提高了互動的可靠性和工作效率。

人機協作已經成為工業機械人下一階段的重點發展趨勢，是各大相關企業、院校、科研機構的「必爭之地」，他們紛紛加大在該領域的投入、研發力量，力爭在下一代機械人全面來臨之前形成技術壁壘，佔領制高點。

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[Javascript]揭秘後台技術架構！看 Uber 怎麼練成 4 年業務增長近 40 倍

October 16, 2015, 1:35 pm

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[Javascript]揭秘後台技術架構！看 Uber 怎麼練成 4 年業務增長近 40 倍

類型：
Javascript

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本文由伯樂線上 – 至秦翻譯，黃利民校稿。未經許可，禁止轉載！

英文出處：Todd Hoff。

據報導，Uber 只有在過去 4 年的時間裏，業務就激增了 38 倍。Uber 首席系統架構師Matt Ranney ?在一個非常有趣和詳細的訪談《可延伸的 Uber 實時市場平台》中告訴我們 Uber 軟體是如何工作的。

本次訪談中沒有涉及你可能感興趣的峰時定價（Surge pricing，譯註：當 Uber 平台上的車輛無法滿足大量需求時，將提升費率來確保乘客的用車需求）。但我們了解到 Uber 的排定系統，他們如何實作地理空間索引、如何擴充系統、如何提高可用性和如何處理故障，例如在處理資料中心故障時，他們甚至會把司機電話作為一個外部分散式存儲系統用於恢復系統。

訪談的總體印像是 Uber 成長得非常快速。很多他們選擇的的架構是快速成長的結果，同時也想讓建置不久的團隊可以盡可能快地行動。因為他們的主要目標是讓團隊的工程速度盡可能得快，所以在後台使用了大量的技術。

在經歷一個稍顯混亂但非常成功的開端後，Uber 似乎學習到很多：他們的業務和他們需要做什麼才能成功。他們早期的排定系統只是為了送人。由於 Uber 的使命成長為除了送人以外，還要處理箱子和雜物（編註：Uber 已涉及快遞業務。），他們的排定系統已經被抽象並組建在可靠的和智慧的架構基礎上。

雖然 Matt 認為他們的架構可能有點瘋狂，使用一致性哈希環（Consistent Hashing）和 gossip 協定的想法非常適合他們的使用場景。

很難不被 Matt 幹事業的熱情所迷住。當談到他們的排定系統——DISCO，他興奮地說就像學校裡的旅行推銷員問題（traveling salesman problem）。這是一個很酷的電腦科學問題。雖然解決方案不是最優的，但這是現實世界中一個規模很大，要求實時性，由容錯和可延伸的部件建立起來的問題。這是不是很酷？

讓我們看看 Uber 內部是如何工作的。下面是我對 Matt’s 談話的註解：

統計

·Uber 地理空間索引的目標是每秒一百萬次寫入，讀取速度比寫入速度快很多倍

·排定系統有數以千計的節點

平台

·Node.js （譯者註：Node.js 是一個開源的、跨平台的、用於伺服器和網路應用的執行環境。Node.js 應用用 JavaScript 編寫）

·Python 語言

·Java 語言

·Go 語言

·iOS 和 Android 上的本機應用程式

·微服務

·Redis（譯者註：Redis 是一個開源、支援網路、基於記憶體、鍵值對存儲的資料庫，使用 ANSI C 編寫。）

·Postgres（譯者註：PostgreSQL 標榜自己是世界上最先進的開源資料庫。）

·MySQL 資料庫

·Riak （譯者註：Riak是由技術公司basho開發的一個類 Dynamo 的分散式 Key-Value 系統。以分散式、水平延伸性、高容錯性等特點著稱。）

·Twitter 公司提供基於 Redis 的 Twemproxy （譯者註：一個快速和輕量的代理）

·谷歌的 S2 地理函式庫

·ringpop —— 一致哈西環

·TChannel ——網路多路復用和 RPC 幀協定（譯者註：RPC，Remote Procedure Call，遠端程序調用）

·Thrift （譯者註：Thrift 是一個跨語言的服務部署訊框架）

概述

Uber 是一個用來連線乘客和司機的運輸平台。

他們的挑戰是：實時符合動態的需求和供給。在供給方面，司機可以自由地做他們想做到的任何事情。在需求方面，乘客可以隨時要求運輸服務。

而 Uber 的排定系統是一個實時的市場平台，通過行動電話來符合司機和乘客。根據統計，新年前夕是 Uber 一年中最忙碌的時候。

架構概述

驅動了所有這些的原因是乘客和司機在他們的手機上執行他們的 App。後台主要是服務行動電話的流量。客戶端通過行動資料和盡力而為的網路和後台溝通。10 年前你可以想像有個基於行動資料的業務嗎？而我們現在可以做這樣的事情，太棒了。沒有使用私有網路，沒有花哨的 Q0S （服務品質），只有只有是開放的網路。

客戶端連線排定系統，它協調司機和乘客，供給和需求。排定系統幾乎都是用 node.js 編寫的，原來排程把它移植到 io.js 上，不過後來 io.js 和 node.js 合併了。

你可以用 javascript 做一些有趣的分散式系統的工作。不過記得決不要低估熱情帶來的生產力，而且節點開發者都相當有熱情。他們可以非常快速地完成很多事情。

整個 Uber 系統可能看上去相當簡單。為什麼你還需要這些子系統和這些人呢？只要它看上去是那樣，那就是成功的標記。只要看上去他們很簡單地完成了他們的工作，就有很多事情需要去做。

[b][b]地圖或 ETA（預期到達時間）：[/b]為了讓排定做出更加智慧的選擇，必須要取得地圖和路線訊息。街道地圖和曾經的行駛時間可以用來預測當前的行駛時間。至於語言很大程度上取決於系統整合，所以這裏有 Python、C++ 和 Java。

服務：這裏有大量的業務邏輯服務。使用了一種微服務的方法；大部分用 Python 編寫。

[b]資料庫：[/b]使用了很多不同的資料庫，最老的系統是用 Postgres 編寫的；Redis 也使用了很多，而有些是基於 Twemproxy；有些是基於一個客制化的集群系統。

此外也使用了 MySQL 資料庫；Uber 正在建立自己的分散式列存儲，那是一堆精心策劃的 MySQL 案例。最後有些排定服務還停留在 Riak 上。

旅行後期的流水處理：一個旅行結束後要處理很多事情，包括收集評分、發 email、更新資料庫、安排支付；用 Python 編寫。

金流：Uber 整合了很多支付系統。

[/b]

舊的排定系統

原有排定系統的局限性開始限制了公司的成長，因此 Uber 不得不改變它。

儘管? Joel Spolsky?聲稱幾乎整個系統都被重寫了。但大部分其它系統沒有被觸及，甚至有些排定系統的服務也被保留下來。

舊系統是為專用客車運輸所設計的，做了很多假設：

·每個車輛一個乘客，不適用? Uber Pool （拼車服務）。

·運送人的想法深深內嵌到資料模型和介面裡。這樣限制了延伸到新的市場和產品上，比如運送食物和箱子。

·最初的版本是按城市劃分的。這對於可延伸性而言是好的，因為每個城市可以獨自運營。但當越來越多的城市加入，這變得越來越難以管理。城市有大有小，負載也不一樣。

由於建造得很快，他們沒有單點故障，都是多點故障。

新的排定系統

為了解決城市分片和支援更多產品，供給和需求的概念應該是廣義的，所以供給服務和需求服務被創建出來。

》供給服務追蹤所有供給的效能和狀態機：

有很多屬性模型可以追蹤車輛：座位數目、車輛類型、是否有兒童座椅、可以放進輪椅嗎，諸如此類。

規格需要被追蹤。例如，一輛車可能有三個座位但是有兩個都被佔用了。

》需求服務追蹤需求、訂單和需求的方方面面：

如果一名乘客要求一個小車座位，庫存必須滿足需求。

如果一名乘客為了更便宜的價錢，不介意和別人分享一輛車，這也是要塑模的。

如果需要行動一個箱子，或是遞送食物呢？

》符合所有供給和需求的邏輯是一個被稱為 DISCO（排定最佳化）的服務：

舊系統只符合當前可用的供給，這意味?當前路上等著工作的車輛。

DISCO 支援未來規劃和使用可用的訊息。例如，在旅行程序中修改路線。

[b]geo 供給：基於供給來自哪裡和哪裡需要它，DISCO 需要一個地理空間索引做決策。

geo 需求：需求也需要一個 geo 索引。

要使用所有這些訊息需要有一個更好的路由引擎。

[/b]

排定

當車輛行動的位置更新被傳送到 geo 提供者。為了符合乘客和司機，或是只有是在地圖上顯示車輛，DISCO 傳送一個請求給 geo 提供者。

接? geo 提供者會先粗略過濾一遍，得到附近滿足需求的候選人。然後清單和需求傳送給路線或 ETA（預計到達時間）；用以計算它們距離遠近的 ETA，是基於道路系統而不是地理上的。

接?根據 ETA 排序然後把它傳回給提供者，再派給司機。至於在機場，Uber 不得不類比一個虛擬的計程車佇列。因為考慮到他們到達的順序，提供者必須排隊。

地理空間索引

必須有相當的可延伸性。設計目標是每秒處理一百萬次寫入。寫入的速度源自司機每 4 秒傳送的行動更新。至於讀取速度的目標是要比寫入速度快很多，因為每個開啟應用的人都在進行讀取作業。

通過一個簡化的假設——只有追蹤可排定的供給，舊地理空間索引可以很好地工作。大部分供給正在忙?做其它事情，所以支援可用供給的子集就很容易。在為數不多的行程中，有一個全域索引存儲在記憶體裡。很容易做簡單的符合。

在新世界裏必須追蹤所有狀態下的供給。Uber?必須追蹤它們涉及的路線；這是相當多的資料。此外，新的服務執行在好幾百個行程上。

而因為地球是一個球體，Uber 很難只有依靠經度和緯度做出總結和近似。所以 Uber 通過 Google S2 函式庫將地球分割成微小的單元，每個單元有一個唯一的 ID。

可以通過一個 64 位整數（int64）代表地球上的??每一平方厘米。Uber 使用一個等級為 12 的單元，根據你所在的位置，面積從 3.31 到 6.38 平方公里。盒子根據它們在球體中的位置，改變它們的形狀和大小。

S2 可以給出一個形狀的覆蓋面積是多大。如果你想以倫敦為中心畫一個半徑 1 公里的圓，S2 可以告訴你填充這塊欄位需要多少單元。由於每個單元都有一個 ID，這個 ID 可以作為一個分區鍵。當供給到達一個位置，這個位置的單元 ID 就知道了。可以用一個做為分區鍵的單元 ID 來更新供給位置。然後傳送多個副本。

當 DISCO 需要找到附近位置的供給，會以乘客所在位置為中心計算一個圓的面積。藉助單元 ID，讓所有在這個範圍內的分區都回饋供給資料。

所有這些都是可延伸的。儘管它不像你想像得那樣高效，但因為扇出相對便宜，寫入負載總是可以通過加入更多的節點來加以擴充。讀取負載可以通過使用複制來擴充。如果需要更大的讀取能力，可以加入複制因子。（譯者註：fanout，扇出，IC 概念，一個邏輯門在正常工作下，其輸出端可接的同族系 IC 門的數目，成為此門的扇出數。簡單的說，其所能推動同種類的次級門的數目就稱為扇出。）

一個限制條件是單元尺寸固定在等級 12 的大小。未來可能會支援動態的單元尺寸。但這需要權衡利弊，儲存格越小，查詢的扇出就越多。

路線

討論完地理空間，我們來討論路線的選擇必須分級。

有一些主要目的：

[b]減少空載（[b]extra driving）：[/b]開車是人們的工作，他們希望可以更有效率。空載不會給他們帶來收入（譯者註：感覺此處有筆誤）。理想情況下，司機一直在行駛中。一堆賺錢的工作排隊等?他們。

減少等待：乘客等待要盡可能的短。

整體 ETA 最少（整體預計到達時間）

[/b]

舊系統讓需求查詢當前可用的供給，加以符合並最終完成。這很容易實作和讓人理解。這在專車運輸下工作得相當好。

但只有看當前可用的，並不能做出好的選擇：其想法是一個正在運送乘客的司機可能更適合這位叫車的客戶，因為目前空閒的司機距離比較遠。挑選正在途中的司機減少了客戶的等待時間，也讓遠端司機的空載時間降到最小。

在可預見的未來，這個模型可以更好地處理動態條件：

例如，一名客戶附近剛好有一名司機上線，但是這個客戶之前已經分派給另一位距離位置遠一點的司機，這種情況下就不應該改變排定決策。

另一個例子是客戶希望可以分享一輛車。通過在非常複雜的情況下嘗試預測未來，可以進行更多的最佳化。

當考慮到運送箱子或是食物，所有這些決策會更加有趣。在這些情況下，人們通常會做其它事情，就需要有其它不同的考量。

可延伸的排定

排定使用 node.js 組建；他們組建了一個有狀態的服務，所以無狀態的延伸方法不能工作。

Node 執行在一個單獨行程上，所以必須想一些辦法讓 Node 可以執行在同一台機器的多個 CPU 上和多台機器上。而用 Javascript 重新實作所有 Erlang 的實作是個笑話。

延伸 Node 的一個解決方案是 ringpop，它是一個基於 gossip 協定的一致哈希環，實作了一種可延伸的和容錯的應用層分區。在 CAP 術語中，ringpop 是一個 AP 系統，權衡一致性和可用性。一些不一致性要比無法服務更好解釋。最好是可以一直可用只是偶爾出錯。

ringpop 是一個可以包含在每一 Node 行程的內嵌式模組。

Node 基於一個成員集合實作 gossip 。一旦所有節點相互認可，它們可以獨立和高效地進行查詢和轉寄的決策。這是真正得可延伸：加入更多的行程可以完成更多的工作。這可以被用來切分資料，或作為一個分佈的閉鎖系統、或協調一個發表或是訂閱的會合點、或是一個長時間輪詢的 socket。

Gossip 協定一種基於可擴充可傳導的弱一致性行程群組成員協定（SWIM，Scalable Weakly-consistent Infection-style Process Group Membership Protocol）；為了提升收斂時間已經做了一些改善。

一系列線上的成員都在「傳播流言」?（gossip around 譯註：雙關用語）。當更多的節點加入，它就是可擴充的。SWIM 中的「 S 」代表可延伸的，並且的確可以工作；這可以延伸到數千個節點的程度。（SWIM 結合了健康檢查和成員變更，並把它們作為協定的一部分。）

在一個 ringpop 系統中，所有 Node 行程都包含 ringpop 模組。它們在當前成員中「傳播流言」。

從外面看，如果 DISCO 想要使用地理空間，每個節點都是相等的。可以選擇任意一個健康的節點。通過檢查哈希環，接受請求的節點會負責把這個請求轉寄給正確的節點。如下圖所示：

在新視窗檢視

讓這些躍點和對端可以相互溝通聽上去很瘋狂，但可以得到一些很好的特性，比如在任意機器上加入案例就可以擴充服務。

ringpop 的組建基於 Uber 自己的遠端程序調用（RPC，Remote Procedure Call）機制，被稱為 TChannel。它是什麼？

這是一個雙向的請求和響應協定，它的靈感來自 Twitter 的 Finale。

一個重要的目標是控制跨不同語言的效能；特別是在 Node 和 Python 中，很多現有的 RPC 機制不能很好地工作，因此需要 redis 層級的效能。而?TChannel 已經比 HTTP 快 20 倍。

需要一個高效能的轉寄路徑，這樣中間層不需要知道整個負載，就可以很容易做出轉寄的決策。

需要適合的流水線，這樣就不會有排頭擁塞的問題，任何時候任何方向都可以傳送請求和響應，每個客戶端也是一個伺服器。

需要內嵌負載檢驗、追蹤和一流的功能。在系統內處理中，每個請求都應該是可被追蹤的。

需要一個乾淨的脫離 HTTP 的方法。HTTP 可以非常自然地被封裝到 TChannel 裡。

[b]Uber 正在遠離 HTTP 和 Json 業務。都在遷往基於 TChannel 的 Thrift。

[/b]

ringpop 基於持久連線的 TChannel 實作 gossip 協定。同樣這些持久連線被用來延伸或是轉寄應用流量。TChannel 也被用來進行服務間的通信。

排定可用性

可用性很重要：Uber 有競爭對手而且切換成本非常低。如果 Uber 只是短暫掛掉，這些錢就會被其它人賺走。其它產品的粘性更強，客戶也願意再次嘗試它們。Uber 不一定如此。

讓每件事情都可以重試：如果有些事情不能工作，那它就要可以重試。這就是如何繞過錯誤。這要求所有的請求是冪等的。例如一次排定的重試，不能排定兩次或是刷兩次某人的信用卡。（譯者註：一個冪等作業的特點是其任意多次執行所產生的影響均與一次執行的影響相同）

讓每件事情都可以終止：失敗是一個常見的情況。任意終止行程不應該造成損害。

只有崩潰：沒有優雅的關閉；優雅的關閉不需要練習。需要練習的是當不遇期的事情發生了（要怎麼辦）。

小塊：要把事情失敗的成本降到最低就是把它們分成小塊。可以在一個案例中處理全部流量，但如果它掛掉了怎麼辦？如果有兩個，就算一個掛了，只是效能減半。所以服務要可以被分割。這聽上去像一個技術問題，但更像一個文化問題。很容易就擁有一對資料庫。這是一件很自然的事情，但配對就不好。如果你能夠自動發起一個和重新啟動新的備用，隨機終止它們是相當危險的。

終止一切：就算終止所有資料庫來確保可以從失敗中恢復過來。這需要改變資料庫的使用規則。他們選擇 Riak 而不是 MySQL。這也意味?使用 ringpop 而不是 redis。因為 redis 案例通常相當大和昂貴，終止一個 redis 案例是一個很昂貴的作業。

把它分成小塊：談到文化轉變。通常服務 A 通過一個負載等化器和服務 B 溝通。如果等化器掛掉會怎樣？你要如何處理這種情況？如果你沒有練習過你永遠都不知道。你應該終止負載等化器。你如何繞過負載等化器？負載均衡的邏輯已經在服務裏面。客戶端需要有一些訊息知道如何繞過問題。這和 Finagle 的工作方式類似。

一個集群的 ringpop 節點創建了服務發現和路由系統，讓整個系統有可延伸性和應對後台的壓力。

整個資料中心的故障

雖然不會經常發生，但還是會出現一個意想不到的串聯故障或是一個上游網路提供商的故障。Uber 維護了一個備份的資料中心，通過適當的開關可以把所有事情都切換到備份的資料中心。

問題是在途的旅行資料可能不在備份的資料中心。他們會把司機手機當作旅行資料的源頭而不是資料的副本。

結果排定系統會周期傳送一個加密的狀態摘要給司機的手機。現在假設有一個資料中心發生故障轉移。司機手機下一次傳送位置更新給排定系統，排定系統將會偵測到它不知道這個旅行，它會問（手機）要狀態摘要。然後排定系統根據狀態摘要進行更新，這個旅行會繼續就像什麼事情都沒有發生過。

不足之處

Uber 解決可延伸性和可用性問題的不足之處，可能在於 Node 處理轉寄請求和傳送訊息給大量扇出所帶來的高延遲。在一個扇出系統中，微小的波動和故障都會有驚人的影響，系統的扇出越高出現高延遲請求的機會就越大。

一個好的解決方案是可以跨伺服器取消備份的請求。這個一流的功能已經內嵌到 TChannel 中。一個請求的訊息同時傳送給服務 B1 和 B2；傳送給服務 B2 的請求會有些延遲，當 B1 完成這個請求，它會在 B2 上取消這個請求。由於這個延遲通常情況下 B2 不會工作，但如果 B1 出了問題，B2 就可以處理這個請求，這樣會比 B1 先嘗試逾時後 B2 再嘗試情況下的回饋要快一些。

（本文轉載自合作夥伴《伯樂線上》；未經授權，不得轉載；圖片來源：bfishadow，CC Licensed）

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