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Code monkey hanging around YYZ.

备忘:SOCKS和SOCKS/HTTP代理的连接

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Use case: 直接SOCKS肯定过不去GFW 公有的SS看Google会跳验证码或者IP黑掉 Chrome的SOCKS代理不支持密码验证 方法: 本地安装Proxifier。配置好SS 不要使用全局模式,只监听某个端口。准备好可以使用的SOCKS/HTTP代理。 在Proxifier中分别配置好两个代理。 如图设置: 在Proxifier中,对浏览器使用这个chain,如图所示(例子是curl): 现在你的浏览器走SS翻墙 但是IP换了。 $ curl “http://ip-api.com/json” {“as”:”AS32489 Amanah Tech Inc.”,”city”:”Toronto”,”country”:”Canada”,”countryCode”:”CA”,”isp”:”Amanah Tech”,”lat”:43.6683,”lon”:-79.4205,”org”:”Amanah Tech”,”query”:”184.75..xxx”,”region”:”ON”,”regionName”:”Ontario”,”status”:”success”,”timezone”:”America/Toronto”,”zip”:”M6G”}

数据说话:出国旅游,Visa还是MasterCard?

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进入2018年,免货转(no-FX)信用卡突然大行其道。毕竟消费降级,大家囊中羞涩,传统信用卡2.5%的货币转换费简直等于给信用卡公司上税。 Brim Financial的Brim (WE)MC靠免货转的旗号,靠PPT收割了十几万个人信息然而发卡还是遥遥无期;Rogers推出了屌丝三宝之一的Rogers WEMC,外币返现4%;Scotiabank的Passport Visa Infinite正式成为丰业银行旗下的主打旅游卡产品;Home Bank的Preferred Visa仗着免年费可刷美国Costco成为了不错的抽屉卡;Prepaid卡的选择也有很多。 常逛小黄网的观众应该都知道,Visa和MasterCard肯定不会好心到按中间价进行兑换。那么到底高多少?交易群普遍认为是0.5%。有这么多吗? 这个问题greedyrates有过研究(https://www.greedyrates.ca/blog/mastercard-or-visa-foreign-purchases-better-canadians/) :但是数据量比较少,只对每周进行了取样,而汇率这个东西是瞬息万变的。这次的研究希望可以解决之前研究的缺陷。 研究方法: 数据源:Visa,MasterCard(下称MC),和中间价数据。文中所有单位都为基点(百分比)。数据的日期范围是报告日(2018年9月8日)前364天(2017年9月10日)至报告日,因为MasterCard只提供一年的历史数据。 Visa的汇率来自https://usa.visa.com/support/consumer/travel-support/exchange-rate-calculator.html 。其中有9天没有数据:使用后一天的数据填充。 MasterCard的汇率来自https://www.mastercard.us/en-us/consumers/get-support/convert-currency.html 。 中间价数据来自https://openexchangerates.org/ 。数据是当日closing价格的中间价。在处理数据中,可能有小于千万分之一的误差。 所有的数据由爬虫得到。每种数据抽样5次检查爬虫工作情况。爬虫源代码公开。 结论: 先上一张全家福: 眼花缭乱?我们一点点分析: 上图是按时间排列,Visa卡比MasterCard汇率高出的基点数。可以看出,总体而言,Visa的汇率要高于MasterCard。 计算得出,Visa平均比MasterCard高0.209个基点,然而标准差是0.438,意味着差异统计上不显著:因为在去年中,MasterCard只比Visa优秀271天。 下图更加清楚: 大部分情况下,MasterCard的汇率都会比Visa好那么一点的。 Visa比中间价高那么0.449个基点:标准差是0.611。所以单单是免货转的Visa卡是不够的:在极端条件下,1%的返现会被吃光。 比起Visa,MasterCard就没那么心黑:多收0.240个基点,标准差0.454。大部分的免货转MC都不用担心赔钱了:Rogers… Read more »

CTO出了什么问题?

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For TGO鲲鹏会. CTO出了什么问题? 标签(空格分隔): note: 摘要: 为什么企业和CTO总是败兴而归,摩擦不断?Paul Robinson给出了他的真知灼见。 作者: Paul Robinson 正文: 有句话我不吐不快: 从前是缺好码农,现在是缺好CTO。这周有3家公司找我问怎么招CTO。是不是当承包商给的钱太多,以至于没人想循规蹈矩,搞的公司高层都招不到人了? 我对CTO这个问题有一套:我自己为CTO招聘这件事做了5年咨询(虽然最终也没成什么,项目死的挺快挺惨的),自己也全职做过几次CTO。 如果你想成为CTO,或者想招聘CTO,我有一言请静听。 CTO每天做什么? 工程师(特别是小型公司的工程师)会觉得CTO就是“超级技术领导”:他们觉得CTO是一个特别高年资的工程师,领导全司的技术方向。 我担任CTO时做了一点点事情: 和商业部门大佬沟通(CEO、董事会、投资人等),确定下面几个月的路线; 和产品和分析师研究出可行的产品路线图,和商业规划匹配; 按照产品和商业路线图规划技术路线图; 当某个路线技术上不可行时,劝说其他人放弃这个想法;(注意:不是简单的说“开发不了”——需要谈判技巧!) 设计开发团队,报告人和流程; 在功能、BAU和技术债/bug间找到平衡点,最大化商业利益;(一般来说没有公司会把修bug当成头等大事的) 关注技术开发涉及的合规性问题和法律变动; 准备并申请开发预算——工资和研发预算一般是两条线; 准备并申请运行预算,例如硬件、服务(数据中心、云服务等)、软件授权、专利授权等等; 把上面所有的东西和管理层和董事会讲明白,而且要说人话——用财务数字。这步需要做很多Excel表,并加以解释; 把上面所有的东西和投资人和未来的投资人讲清楚,而且留后手以免被开除;… Read more »

被360快视频偷视频了?按此操作干回去

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经过24小时的投诉 迅雷已经将其纽约州机房下线。 但是他又出现了一个LA的机房:死性不改。 这次请抄送techsupport@ctamericas.com 而不是之前TATA和NTT。其他不变。 首先 不要用自己的用户名密码去登陆。你不想被他又钓鱼一次。 然后呢 虽然360远在国内 但是360快视频用了迅雷的CDN。 虽然迅雷也在国内 但是他有美国的机房。意味着,他受DMCA管辖。 那么: 取URL例子: https://k.360kan.com/pc/detail/yJwA4raEBe86?ucheck=8a5178d532abf773c6ea66417c5b0626&uid=653ba1f194cb3d1044a356a69e61b875&version=&sign=pc&resign=pc&is_recom=1&strategy=2.6.51.5.9dgwy0nhstch.9.wuc.26.vh9vnv..15.5p1bl9ulikig&channel_id=&end=pc&is_new_recom=1 重点是 yJwA4raEBe86 这个id。 然后去 https://pc.k.360kan.com/pc/play?id={刚才取的ID}&f=json 会得到类似 http://pc.v.k.360kan.com/vod-xinxiliu-tv-q2-bj/70840567_05d6d336e-c2d0-46f9-9898-72e113a334ba.mp4?time=1519105055&sign=7605d3237bdb738bd992bb2f00dd13e3 的URL。 写邮件吧。 抄送: 以上两个已经拔线,请勿抄送 新地址:techsupport@ctamericas.com 邮件标题:DMCA Takedown Request… Read more »

如何理解分布式系统的指标和警报

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本文为InfoQ China编译:由于文章过于追求细节,故只在在此处放出。 版权所有,禁止商业使用:如需转载,务必保留本文译文原文链接和英文原文链接。   # 如何理解分布式系统的指标和警报 标签(空格分隔):DevOps — note:*** — **摘要**: 分布式系统的指标和警报允许运维人员检测分布式系统的故障,并帮助他们快速诊断出错位置。John Corrigan在他的文章中对分布式系统的指标和警报进行了提纲挈领的分析。 **作者**: [John Corrigan](https://plus.google.com/+JohnCorrigan) **正文**: John Corrigan在他的文章中对分布式系统的指标和警报进行了提纲挈领的分析。 分布式系统的指标和警报允许运维人员检测分布式系统的故障,并帮助他们快速诊断出错位置。 ## 指标 指标是按特定时间间隔收集的系统信息;指标存储后可以进一步处理,例如进行可视化或触发警报等。 作者认为,指标可以分为3类:输入指标、输出指标和过程指标。 – **输入指标**对系统的入口进行度量,例如,用户请求数、请求的某个特征(资源/项目/产品)的数量,以及请求的来源、数据包大小等。 – **输出指标**对系统的输出进行度量,例如,成功订单数、不成功订单数、大家关心的用户请求响应时间等。**好的输出指标可以近似为每分钟系统赚取的利润。** – **过程指标**对系统内部操作进行度量,例如平均负载、可用内存、可用磁盘空间、可用inode数等,也可以对某个程序进行度量,例如某个API的重试次数等。… Read more »