大家谈论一下这个有意思的问题。

freeweb 2008-07-15 10:53:36

今天看到一篇文单，地址：http://www.itbear.com.cn/html/2008-07/12009.html
里面说
"待2009年“。中国”直接写入全球根域名系统后，所有用户的浏览器地址栏都能够实现访问，还包括更多的海外互联网用户，这让企事业使用较少的域名注册费用获得了更大的访问量，取得更好的营销效果。"

到2009年～中文域名不再需要IE 7.0或插件支持了吗？这是CNNIC的枪手的炒作行业，还是真能实现呢？

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jhwcd 2008-07-15

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没有多大的意义。

pumnbook 2008-07-15

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切换应该可以吧，但是没什么大意义

freeweb 2008-07-15

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中文域名支持. 。　所以切换应该不是大问题

freeweb 2008-07-15

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多谢楼上回答，但写入域名全球根域名系统以后，意义何在？

木头是猫 2008-07-15

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切换来切换去的多累啊

iscandy 2008-07-15

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纯属骗局。为增加目前中文域名的销量，捏造一个不可能实现的未来。

域名中文化可以认为是文明的倒退。

《科学研究的艺术》续篇第一章论产生概念和解决问题，着重阐述创造性思维对科学的贡献和怎样的思维方式，法则和方法能促进创造性在科学发现中的作用。　　第二章讨论机遇和机会在科学发现中的角色。　　科学家都愿意谈论科学的严谨，这就容易使得一般大众误以科学必须按部就班的严格按照一定的步骤进行。科学需要严谨，这一点也没有错，但他们绝不是科学发现的全部。有许多科学发现是在偶然的机遇和机会下产生的，这一点的重要性得到多位诺贝尔奖获得者的认可与重视。第一章中提到的思维方式中，多数是用来摆脱先前认识的束缚来寻求那经常是偶然出现的答案的。　　第三章论及新发现的被认经常需要一个漫长的检验期。而一些非科学中的因素明显的是这样一个时间被拉得更长了。革新的阻力，反科学的论调，伪科学的捣乱，加上科学界中不良份子的捣乱，使得科学的进步更加艰难。　　第四章谈论传统的研究方法和研究步骤，并对波普尔的研究范式做出了四点批判。第五章则重点介绍系统论和还原论以及他们对科学研究的影响与贡献。　　第六章中贝弗里奇谈论了科学作为一项事业该如何进行计划和管理。科学家们是反对对科学进行过分的计划和管理的。因为真理很少是按照特定的研究计划而产生的。而过分的管理和计划会阻碍科学家们自由的思考自己愿意解决的问题，也会干预科学发现的进程。　　第七章中最有意思的是优秀科学家之前往往有师承关系。这也提醒年轻的学子在科学之路求学时，一定要找成功的科学家为师，争取进入富有创造里的团队。如果没有这样的条件，也可以通过了解接触科学工作者的工作来学习研究方法和提高科学鉴赏力。　　第八章中作者着重探讨了科学技术的副作用，并认为这些副作用不应该由科学家负责。科学技术是可以造福人类的。这要求科学家们继续努力工作发现新知，也需要每个公民都承担起自己的责任，为人类的美好明天共同奋斗。　　

这一年Docker技术蓬勃发展，Datadog公司从其独特的视角，基于其监控的第一手数据，分析报告了Docker使用相关的八大事实，同时也详细介绍了他们取样，分析的方法论。很有意思，值得一读。数以千计的公司使用Datadog来跟踪基础架构，所以我们能够实时看到正在涌现的软件趋势。今天很激动得和大家分享关于Docker真正使用的情况—没有吹嘘，只列事实。Docker大概是2015年谈论最多的基础架构技术。我们启动这个项目来调研有多少Docker真正用在生产环境里，真正使用的增长速度是怎样的。我们发现了这些问题的答案–并且同时发现了一些更加精彩的内容。本文研究基于7000个公司的采样，并且跟踪了真

为什么区块链必须是高并发的？ 1. 摩尔定律早已结束目前，提高并发性是解决人类计算能力的主要方向了。但是并发的编程模型一直受到来自上下两方的压力。2000年开始之际，人们已经意识到摩尔定律失效了。你不太可能期待着今年写的C代码在明年的时候能够被更快的处理器运行了。因为处理器性能的提升主要是通过堆积更多的core来完成。所以为了编写更快的代码，你要做的是编写并发式的程序，同时使用更多的核、更多的CPU、更多的机器。对于并发式的编程模型这就是来自于下方的压力。当今的主流商业应用软件都是跑在web端的，7乘24小时百万级以上的并发访问。人们已经无法想象一个运行在桌面的单机程序实现同样的商业价值。对于编程模型来说，这是来自于上方的压力。所以当我们谈论区块链时，我们需要明白支持并发性才能满足市场的需求。2. 线程模型并不理想线程模型是上世纪90年代提出的并发模型，线程模型广泛应用在Java虚拟机、CLR、.net虚拟机中，甚至应用于Erlang这样更高级的系统。线程模型失败的地方在于如果你在读一段Java或C sharp代码，你无法明白有多少个线程在里面。我们可以讨论并行性和并发性，也可以讨论并发式和分步式，前提是我们必须搞清这几个概念。并行性指同步进行的多项活动之间并不共享信息。就像一条八车道的公路，根本没有换道，那就是并行。当你开始允许换道时，不同的活动和线程之间出现交互，那就是并发。分布式就是把每一笔交易想像成一辆车，换道就是切换到不同的处理器上。分布式必然需要面对故障模式，如果允许单独某个任务失败，就带来了本地(local)的概念。线程有不同的概念，包括有操作系统线程和cpu内核的物理线程等等。我谈论的是虚拟机上提供并发性的编程模型。线程模型的问题是本质上在编程语言的语义层面并没有提供并发性的支持。我用语言集成查询作为一个例子，证明语言集成将最终胜出。语言集成查询开始于微软的函数式编程大牛Eric Meyer。数据存储的两个方法是：1，提供一个支持数据存储的库；2，提供一个查询的语言特性。在第一种情况下，并没有类型系统（type system）帮助你对查询进行语义检查。在后一种情况下，类型系统和编译器参与检查确保查询处于良好状态并且不会中断。在过去的十五年中，语言集成查询已经是最热门的话题之一。所以时间将会证明，语言整合的方法会稳步胜出。回到并发的话题，采用库的方法就是线程模式的思路。在语义层面的扩展就是Rholang、 Pict 或者Vim等移动进程演算（mobile process calculi ）的思路。type system保证了你在读一段Rholang程序时，能够看到有多少个进程在进行。同样的，如果你采用 pi calculus 或者 ambient calculus也可以具有同样的优势。3. DAO事件其实是一个并发问题并发性成为一种语法现象。因为它是语法，是可以对代码进行分析并检查各种并发属性的语法。一个非常好的示例是竞争条件（race condition）：两个事件是否有可能以任意顺序发生？DAO事件其实是一个并发问题，是竞争条件。如果有对应的语言表示，就可以通过语法分析（也称为静态分析），捕获这些错误。即使是熟悉并发问题的老程序员，仍然会不时地搞错，例如用餐哲学家(dining philosophers)或其他类型的问题，所在为并发编写算法是非常困难的。当我在八十年代末和九十年代初期在Rosette工作时，我注意到即使使用非常强大的编程语言，并发编程也是非常困难的事情。不幸的是编程理论停止了二三十年，市场好像卡住了。我惊诧于Javascript一直统治着浏览器平台。我计划开发一个基于Rholang的浏览器语言，使用Rholang从头编写浏览器。4.现在的区块链都错了大多数交易是孤立不相关的。大多数人的财务状况都是彼此分开的。当你去喝咖啡时，地球另一面的人在买菜，你们的交易不相关，在区块链世界中，这一点非常重要。如果我们必须对这些交易进行系列化，我们就走进了死胡同。所有的交易都必须经过一个虚拟机。如果那个虚拟机是顺序的（sequential），Transaction将不得不按线性排列，这正是以太坊虚拟机的模式。在这种情况下，无论是DAG还是区块，那都无所谓了。在区块链上使用序列化模型时，不可能有语言层面的并发的显式表示。因此无法使用静态分析来获得并发行为，并发都隐藏在幕后。这就像一个干净和纯粹的函数式语言和Java之间的区别。使用与lambda演算接近的函数式语言，你所看到的就是你所获得的。所有执行实际上都在代码中。而对于Java来说，程序中存在着一堆隐藏的状态：堆栈、线程数以及类似的东西都在代码中。

本文实例讲述了Python实现扣除个人税后的工资计算器。分享给大家供大家参考，具体如下：正好处于找工作期间避免不了会跟单位谈论薪资的情况，当然所有人跟你谈的都是税前收入，税后应该实际收入有多少呢？今天就简单写一个个人税收收入计算器，仅仅是觉得很有意思而已，当然写的很简单，不同的单位五险一金的缴纳比例可能又是不一样的，可能还会有一些其他的薪资方面的限制，这里只是简单举例说明而已，具体的参数或者限制条件什么的都是可以在里面自行加入的，下面是最新的个税计算器税率表：下面是五险一金的缴纳比例，（可能会有不同）：下面是具体实现： #!usr/bin/env python #encoding:

第一章假设法　　一个真实的假设往往可以让事实呈现眼前，让真理浮出水面。一个人如果做什么事都可以让其思维以这些假设前提为基础，那么他便能真真正正地活在NLP里而不会陷入困境，他的人生也就会有更大地进步和提升。　　初级题：　　1．如何问问题？　　有甲、乙两人，其中，甲只说假话，而不说真话；乙则是只说真话，不说假话。但是，他们两个人在回答别人的问题时，只通过点头与摇头来表示，不讲话。有一天，一个人面对两条路：A与B，其中一条路是通向京城的，而另一条路是通向一个小村庄的。这时，他面前站着甲与乙两人..

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