我要去桂林---田春峰的IT网志

    摘要：任何一个软件，包括所有伟大的软件都有这样或者那样的“缺点”和各自适用的领域，Lucene也不例外。在国内对Lucene这个软件包的批评，似乎没有看到过。可能大家都忙于做项目，纵然Lucene有再大的缺陷，凭借着Lucene良好的口碑，也不会说上一句不是。    （全文共2804字）——点击此处阅读全文

FriendFeed 刚推出后，很快引爆流行，出现了大量的博客 报道。


对我来说，FriendFeed 似乎没有什么用处。。。，至少目前这个阶段是这样的。

当然，没用处，但并不等于不好玩。

我的玩法是这样的：
1、登录
2、打开everyone标签
3、查看有中文字符的博客
4、如果还没有订阅，就 订阅
5、翻页，重复 3-5步。


在玩了半个月后，我有些厌倦了。这半个月的成果是：

1、Subscriptions 95

2、You are subscribed to 107 people 。

够了。

并且发现我这个玩法，可以机械化，于是，就有了这个：FriendFeed 上的中国人

http://www.domolo.com/friend_feed_china

    摘要： COM本质论是本好书，Don Box 把什么是COM很清楚的写了出来。 这真是本好书，我是说：这本书的纸张质量也不错，我手头的这本COM本质论半截掉到洗衣盆里泡了半个上午后，晾干了还竟然能看，阿弥陀佛....     （全文共663字）——点击此处阅读全文

2007年图灵奖授予了在模型检测技术领域的奠基性贡献的科学家：Edmund M. Clarke、E Allen Emerson和Joseph Sifakis三位科学家。

什么是模型检测技术呢？ 看看wikipedia 上的定义吧：
Model checking is the process of checking whether a given structure is a model of a given logical formula. The concept is general and applies to all kinds of logics and suitable structures. A simple model-checking problem is testing whether a given formula in the propositional logic is satisfied by a given structure.

简单的说：是一套用于判断硬件和软件设计的理论模型是否满足规范的方法。这可真是个抽象的描述，看起来似乎离我们很遥远，遥远的只有像英特尔研究中心副总 裁Andrew Chien才能对模型检测技术用一句话来评价：“英特尔和整个计算机工业都从他们的贡献中直接获益”。

那模型检测技术是不是离程序员也很遥远呢？图灵奖作为计算机界诺贝尔奖，如果把奖项颁给一个离程序员很遥远的技术，还真说不过去。

带着这个疑问，我浏览了wikipedia上长长的一窜模型检测技术的项目，还好不出所料，找到了下面几个项目：

1、Java Pathfinder ：是一个用来认证java执行字节代码的系统。类似一个java虚拟机用来检测软件运行状态的验证系统。
2、Mono Model Checker ：跑在mono 开源的.net平台上。用来自动侦查 CIL 字节码错误的程序。目前的版本支持CIL的死锁 deadlocks 和 断言冲突 assertion violation 。

3、对于c++ 感兴趣的人还可以看看这两个项目：
      State Exploring Assembly Model Checker ， Bounded Model Checking for ANSI-C 。

举个例子吧，在开发中，利用测试库junit 和 dotunit 写测试代码已经逐渐普及开了，比如下面这段：

public void testToppingsOnNewPizza()
{
  Pizza pizza = new Pizza();
  List toppings = pizza.getToppings();
  assert( (toppings.size()==0) );
}

注意上面加黑的这句： assert( (toppings.size()==0) ); 。

这段代码我们用来检测：pizza.getToppings()  的大小是否为0。那么模型检测和上面的测试代码有什么不同呢？

不同点在于：现在的测试库用来判断结果 ， 而模型检测用来判断过程（逻辑）是否符合要求。

我们常说，不但要关注结果，更要关注过程。模型检测就是对过程的关注。

无疑，现在写程序的时候，模型检测的过程，是由广大程序员完成的。如果这个过程可以由机器完成的话？那不是就是实现了自动编程吗？据说word的创始人开发者正在干这样的事儿... ，不知道这个老头有生之年能不能实现他的理想。

当然，我也相信在更高级的人工智能技术中，模型检测技术会大展拳脚。

又是个遥远的事情，洗洗睡吧。

    摘要：在过年回家的火车上，有一本《科幻杂志》吸引了我的兴趣。刚过了而立之年，还没有过上小康生活的我，早已对科幻失去了儿时的兴趣。这本杂志吸引我的地方是那份很有分量的序言。由于找不到电子版，我这里只大致把作者的观点重述一下。    （全文共3699字）——点击此处阅读全文

    摘要：没人想全面 反向百度 (Reverse)，就像 反向QQ的珊瑚中会挨打一样。我们只做一个简单的。    （全文共1735字）——点击此处阅读全文

    摘要： 做SEO工作，平常少不了多观察各种网站优化的案例。俗话说的好，懂行的看门道，不懂的看热闹。面对五花八门的网站，如何才能从专家的角度，以最快的速度来了解被观察网站的优化方式呢？如何才能最快、比较全面的评判网站的优化效果呢？相信这是专业SEO面面临的共同的困难。     （全文共3159字）——点击此处阅读全文

    摘要：最近百度也在这方面有所动作，在推出百度新闻提交协议后，又推出了：《百度互联网论坛收录开放协议》。 刚才忙活了半天，终于实现了这个功能：百度论坛收录开放协议生成工具。下载点击这里：http://www.domolo.com/seo_software     （全文共2348字）——点击此处阅读全文

    摘要：搜索引擎SEO外挂：一边搜索，一边看PageRank    （全文共1836字）——点击此处阅读全文

    摘要：协同推荐系统简介 最近几年搜索引擎理念可谓渗入人心，对于互联网产品设计人员来说，张口必言搜索。同事基于搜索技术的各种产品也在Web2.0的浪潮下如雨后春笋，刷刷往外冒。在这些林林总总的产品里面，几乎都能见到“ tag , 相关新闻, 相似产品 ” 类推荐链接的踪影。稍加留意这些产品的实现就可以发现，大多还是基于关键词的搜索机制实现的。很显然基于关键词技术的相关推荐是最直观的，似乎也是最有效的一种实现方式，如同机枪中的AK-47，那他冲锋陷阵总是屡试不爽。 对于文字类产品的推荐，基于关键词的实现方式，目前还是主流；但在电子商务，智能阅读推荐，商务搜索方面单纯的关键字相关性实现机制还不那么让人满意，这也就有了协同推荐过滤系统。Collaborative filtering 。    （全文共14065字）——点击此处阅读全文

    摘要：基于SEO的Log 日志分析软件应该提供那些功能?     （全文共2040字）——点击此处阅读全文

    摘要：google 生活搜索--- 工作搜索数据来源调查    （全文共352字）——点击此处阅读全文

    摘要：统计：抓虾热文的都是那些网站贡献的？ 信息时代的牛人，就是能处理大数据量的牛人，google 算一个， 抓虾也算一个。 ---------------------- 截止小虾发稿时止，抓虾已经从 4,751,300 个博客和新闻频道中累计抓取了406,969,122 篇文章提供大家订阅阅读。 更多 ---------------------- 刚才整理回收站的时候，发现我6月份为抓虾热文做的统计数据，原来不准备发的。还是贴上来吧。只显示前50名。 数据来源：Domolo 抓虾热文阅读。 现有热文： 36169 篇。    （全文共15849字）——点击此处阅读全文

    摘要：MFC 中集成 Html 界面的3种方式 最近考虑给Domolo SeoHelper 多么乐SEO助手 换上新装，全部用Html界面的方式表现。 据说 GTalk 就是用类似的方式实现的（？）。 灵感点滴 - GTalk的界面居然是用IE控件 雪狼窝: GTalk聊天界面应该是基于IE内核的？ 现在看来可行的方式有3种：他们的区别是 程序代码和html 交互的机制不同；    （全文共1426字）——点击此处阅读全文

    摘要：Keso 有2篇文章我印象深刻，1是东拉西扯：工具和暗示 2 是怎么会是新浪？。我也写了： 怎么会是lucene? 和 抓虾的暗示，这篇文章是我看完东拉西扯：工具和暗示后就想写的，算是对上了吧。 推荐阅读：RSS:摘要还是全文,这是个问题？     （全文共9546字）——点击此处阅读全文