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通用型AI考试教练 Prompt(适用于各类考试)

✇小赖子
JustYY.com 小赖子的英国生活和资讯
2026年1月26日 16:42
《一个通用的 AI 考试备考 Prompt 模板》 《适用于任何认证考试的 AI 刷题 Prompt》 《通用型 AI 考试教练 Prompt（适用于各类考试）》 《一个适用于任何考试的 AI 备考 Prompt》 《把 AI 变成你的通用考试教练》 《我用这个 Prompt 备考各种认证考试》 《一个能用于任何考试的 AI 教练 Prompt》 《用一个 Prompt，搞定各种考试复习》 《通用考试刷题 Prompt：让 AI 当你的私人教练》 《可复用的 AI 考试训练 Prompt 模板》 《通用考试练习 Prompt：让 AI 按考试标准出题》 《一套可迁移的 AI 考试备考 Prompt》
我使用了下面这个提示词来准备我的 Microsoft Azure 考试，比如 AI-900 和 DP-900，我发现它们特别有用。事实上，这个 prompt 可以用于任何类型的理论考试，并不仅限于 Azure 相关考试。例如，它也可以用来准备驾驶理论考试或 Life in the UK 考试。 你是我的 _________ 考试教练。请一次给我 60 道题（逐题给出，题型混合单选题和多选题）。在每一道题之后，我会先作答——然后你需要告诉我我的答案是否正确，并简要解释正确答案，以及为什么其他选项是错误的。请记录我答错的题目。 当最初的 60 道题完成后，请再次提问我之前答错的那些题目，直到我把所有题目都答对为止。题目需要按顺序编号（1、2、3……到 60，然后 61、62、63……），直到我全部正确回答为止。 请不要重复题目，并确保尽可能覆盖考试大纲中的各个知识点。你不需要询问我是否继续。在完成 60 道题之后，请评估我是否有通过考试的可能性。 请随机化答案选项顺序，并且不要以任何形式提示正确答案。 PS： 请将 __________ 替换为你的考试名称，例如：“Microsoft AZ-204” 原英文的Prompt：
You are my _________ Test Coach. Please give me 60 questions, one at a time (mixed with questions of single answer and multiple answers). After each question, I will answer — then you will tell me whether my answer is correct, and provide a brief explanation of the correct answer and why other answers are incorrect. Keep track of any questions I get wrong. After the first 60 are done, ask me those incorrect ones again until I answer all of them correctly. Number the questions sequentially (1, 2, 3… up to 60, then 61, 62, 63…) until I’ve answered everything correctly. Please don't repeat the questions, make sure you cover as many areas of the exam topics as possible. You don't need to ask me confirmations to continue. Estimate if I can pass the test after 60 questions. Do randomize answers, and Do NOT hint answers in anyway. PS: Fill the __________ with your exam name, for example: "Microsoft AZ-204"
祝你考试顺利！ 比如：以下是ChatGPT在接受到这个提示词后变身为我的考试辅导教练。 [caption id="attachment_70839" align="alignnone" width="883"]ChatGPT考试教练 ChatGPT考试教练[/caption] [show_file file="/var/www/wp-post-common/justyy.com/prompt.php"] 英文：Prompt Engineering: Sharing a Prompt for Preparing Your Exams

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系统设计: Fan-out/Fan-in 并发模式

✇小赖子
JustYY.com 小赖子的英国生活和资讯
2026年1月21日 16:46

Fan-out / fan-in 指的是一种并发模式：将工作拆分为多个单元并行执行，然后在所有任务完成后进行同步。虽然它经常在无服务器（serverless）函数的语境中被提及，但这一概念并不局限于无服务器架构。 更广义地说，fan-out / fan-in 是一种通用的并发模式，适用于任何可以将任务分解为相互独立部分的场景，例如线程、进程、Actor、微服务，甚至分布式作业，并在之后将结果汇聚起来。其核心思想是在执行阶段将工作并行展开（fan-out），在收敛阶段对各个分支的输出进行协调和聚合（fan-in），而不依赖于具体的执行模型或底层基础设施。 [caption id="attachment_70812" align="alignnone" width="1653"]Fan-out / fan-in 指的是一种并发模式：将工作拆分为多个单元并行执行，然后在所有任务完成后进行同步。 Fan-out / fan-in 指的是一种并发模式：将工作拆分为多个单元并行执行，然后在所有任务完成后进行同步。[/caption] 在实际工程中，fan-out / fan-in 模式常用于提升系统吞吐量和资源利用率，尤其适合 I/O 密集型或可并行计算的场景。通过将一个复杂任务拆分为多个相互独立的子任务并同时执行，可以显著缩短整体处理时间；而在 fan-in 阶段，对各个子任务的结果进行统一汇总、排序或合并，则有助于保持业务逻辑的完整性与一致性。不过，这种模式也需要注意并发控制、错误处理以及超时与重试机制，否则容易在高并发场景下引入资源争用、级联失败或结果不一致等问题。因此，在设计和实现 fan-out / fan-in 架构时，应结合具体场景权衡并发度、系统复杂度与稳定性。 [show_file file="/var/www/wp-post-common/justyy.com/design.php"] 英文：System Design: Fan-out/Fan-in Concurrency Pattern

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通过了AI-900和DP-900两门微软认证考试! 新时代应该人手一个AI-900证书

✇小赖子
JustYY.com 小赖子的英国生活和资讯
2025年12月21日 06:27
昨天顺利通过了 AI-900（889/1000） 和 DP-900（850/1000） 两门微软认证考试。 [caption id="attachment_70626" align="alignnone" width="1024"]Microsoft AI-900 AI Fundamentals Microsoft AI-900 AI Fundamentals[/caption] 两场都是线下考试，AI-900 原定 11:30，DP-900 原定 13:30。我 10:30 左右到考场，运气不错，被允许提前开始，结果 11:30 就全部考完了。
Code 证书名称 证书号码 获得日期
AI-900 Microsoft Azure AI Fundamentals 7Z9DA9-388866 2025年12月19日
DP-900 Microsoft Azure Data Fundamentals CD4244-E236BG 2025年12月19日
一直觉得自己上了点年纪，脑子不如以前灵光了，但考试真的能涨点自信 🙂 准备方式也很普通：每天大约 1 小时，连续学习 3 周，就这样顺利通过。 唯一的缺点是考场离家有点远，开车单程四十来分钟（Peterbourg，距离27英理），路上困得不行 😅 到考场的时候，正好有个小姐姐刚从考场出来，情绪特别激动。当她被告知“考过了”的那一刻，整个人都绷不住了，喜极而泣。教官还很贴心地递给她一杯水，让她平复一下情绪，并说了一句 “Well done”，现场挺暖的。 这个考场考试科目很多，我媳妇这个月的考试也在同一个教室。等我两门都考完出来的时候，同屋的考生还都没出来。 继续学习吧，至少证明一件事：不是变笨了，只是需要一点系统的投入。 💪 PS：进考场时只能携带身份证件，需要拍照并通过安检。 PPS：已经定了下两门考试（SC-900安全还有AZ-900云），之后打算2026年每1-2月考一门。为了薅公司羊毛 我也是拼了[Lol] 我在内部系统填了一个表（用于统计），然后马上就收到了一封邮件祝贺，关键是抄送经理了，所以我只能在Teams上和经理说这事，他给我点了个小红心。

软件工程师需要考证么？

我以前说过搞计算机的可能不太需要考证，但是现在想法渐渐变了，我觉得是一个很不错的事情，能让学习变得有动力有规划，并且通过认证能让简历变得好看！ 而且考试就是一种延时满足、努力学习后通过考试的那一刻（在考场电脑上提交后）还是很开心的，分泌多巴胺/内啡肽，很爽。 最最重要的是，微软员工考这些微软证书是免费的！但其实也不贵，初级证书考一次99美元（60几英镑）。我之前在AWS的时候公司也是免费让员工去考AWS的证书，只不过当时我没有想法、也没有去研究。

在 AI 新时代，几乎每个人都值得去考一个 AI-900 证书

不仅仅是程序员，很多产品经理，甚至销售人员，都非常适合去考一个 AI-900。这个证书不会要求你写模型、调参数，而是帮助你系统性地理解 AI 的基本概念和工作方式。 比如，当你在电梯里和客户闲聊时，你至少能分清楚什么是机器学习、什么是生成式 AI，知道大模型到底“聪明”在哪里，又有哪些边界和局限，而不是只能泛泛地说一句“我们也在用 AI”。 更重要的是，AI-900 帮助你建立一套正确的认知框架： 哪些场景适合用 AI，哪些不适合； AI 能提升效率，但并不等于万能； 以及在真实业务中，数据、成本和合规往往比算法本身更重要。 在这个人人都会被 AI 影响的时代， 掌握这些基础认知，已经逐渐从“加分项”变成了“必备技能”。 AI-900 正是一个成本低、门槛低，但回报很高的起点。

微软证书有效期

微软的一些基础认证是永久有效的，例如 AZ-900、AI-900、DP-900、SC-900。这类证书主要用于验证对云和 AI 基础概念的理解，不需要定期续期。感觉就是一次考过，终身受用。 而其它进阶类认证通常有效期为一年。在证书到期前约 6 个月，微软会开放续期通道，一般是通过在线完成一次相对简单的评估即可完成续期，而且是免费的。至于是否可以反复尝试直到通过，官方并未明确限制，但实际体验上通过难度并不高。 如果从求职角度来看，Expert 级别的证书更有含金量，例如 AZ-305（Solutions Architect Expert）和 AZ-400（DevOps Engineer Expert）。这类证书在找工作时尤其有帮助，特别适合工作经验相对较少、或者刚毕业、希望通过证书来增强简历竞争力的人。

怎么样准备考试

我一是让ChatGPT/Copilot帮我练习，这是我用的Prompt：
You are my Microsoft AI-900 Test Coach. Please give me 60 questions, one at a time. After each question, I will answer — then you will tell me whether my answer is correct, and provide a brief explanation of the correct answer. Keep track of any questions I get wrong. After the first 60 are done, ask me those incorrect ones again until I answer all of them correctly. Number the questions sequentially (1, 2, 3… up to 60, then 61, 62, 63…) until I’ve answered everything correctly.
还有就是看油管视频，在O’reilly上也有视频和教程，通过了还能有认证的Credly电子奖章/证书：
O’Reilly (oreilly.com) 是一个知名的学习平台和出版商，专注于技术、软件开发、数据、人工智能、云计算和商业技能。 O’Reilly (oreilly.com) is a well-known learning platform and publisher focused on technology, software development, data, AI, cloud, and business skills.
对于不会的内容可以多问问AI。比如我就在考试当天问了ChatGPT last-minute cheat sheet：关于数据仓库的那些容易混淆的服务，比如：Azure Data Factory、Azure DataBricks、Azure Data Lake等。 Microsoft Learn上也有模拟题，不过题目有限，就50-60道题不停的重复，不会做的题专门的学习，每道题做过后可以立马查看答案，还有提供相关的链接学习。Microsoft Learn上有针对每个证书提供的Learn Path，照着进度学习即可。 总题来说，这些Fundamentals的课程并不难，通过了才能解锁下一些更难的证书，然后就可以去找/换工作了，比如Data Engineer、AI Engineer这些。 英文：Passing Microsoft AI-900 and DP-900 Certificates Today!

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理解C++中的std::transform_reduce及示例

✇小赖子
JustYY.com 小赖子的英国生活和资讯
2025年12月18日 21:47

理解 C++ 中的 std::transform_reduce 及示例

std::transform_reduce 是一个强大的 C++17 算法，它结合了 transform 和 reduce（或 accumulate）的功能。它允许你对元素进行转换，然后使用二元操作进行归约，从而写出简洁高效的代码。

语法

template<class InputIt1, class InputIt2, class T,
         class BinaryOp1, class BinaryOp2>
T transform_reduce(InputIt1 first1, InputIt1 last1,
                   InputIt2 first2, T init,
                   BinaryOp1 binary_op1,
                   BinaryOp2 binary_op2);

template<class InputIt, class T,
         class BinaryOp1, class UnaryOp>
T transform_reduce(InputIt first, InputIt last,
                   T init,
                   BinaryOp1 binary_op1,
                   UnaryOp unary_op);
  • 它可以对每个元素应用 一元转换（可选）。
  • 然后使用 二元操作对结果进行归约，如求和、求积或自定义组合。
  • 在 C++17/20 中支持 并行执行策略。

示例 1：求平方和

#include <iostream>
#include <vector>
#include <numeric>
#include <execution>

int main() {
    std::vector<int> numbers = {1, 2, 3, 4, 5};

    int sum_of_squares = std::transform_reduce(
        std::execution::seq,   // 顺序执行
        numbers.begin(),
        numbers.end(),
        0,                     // 初始值
        std::plus<>(),    // 二元操作（求和）
        [](int x){ return x*x; } // 一元转换（平方）
    );

    std::cout << "平方和: " << sum_of_squares << std::endl;
    return 0;
}

示例 2：向量点积

#include <iostream>
#include <vector>
#include <numeric>

int main() {
    std::vector<int> a = {1, 2, 3};
    std::vector<int> b = {4, 5, 6};

    int dot_product = std::transform_reduce(
        a.begin(), a.end(),
        b.begin(),
        0  // 初始值
    );

    std::cout << "点积: " << dot_product << std::endl;
    return 0;
}

示例 3：并行 transform_reduce

#include <iostream>
#include <vector>
#include <numeric>
#include <execution>

int main() {
    std::vector<double> numbers(1'000'000, 1.5);

    double sum = std::transform_reduce(
        std::execution::par,  // 并行执行
        numbers.begin(),
        numbers.end(),
        0.0
    );

    std::cout << "并行求和: " << sum << std::endl;
    return 0;
}

关键点

  • transform_reduce 避免了为转换后的值创建中间容器。
  • 支持 顺序 和 并行执行策略。
  • 有两种主要形式：单个范围带一元转换，或者两个范围进行成对操作（如点积）。
  • 初始值是必须的，以正确处理空范围。
std::transform_reduce 可以让你的代码更简洁、更高效，尤其适合大数据集或并行计算场景。 [show_file file="/var/www/wp-post-common/justyy.com/cpp.php"] 英文：Understanding std::transform_reduce in Modern C++

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几个docker应用

✇灰常记忆
大灰
2025年12月8日 00:00

以前看别人搞的各种docker应用，甚是羡慕，奈何自己水平有限，总是无法完成docker应用的安装。 现在我用好几个机器练习安装docker，已经有了一点眉目，虽然还很生涩，但是总比不会要强，我自己的数据我自己做主。 下面就是我部署的docker应用: mtab mTab是一款完全免费、无广告的浏览器书签助手。它的设计理念就是要让我们这些每天都要和浏览器打交道的人，能够更加轻松地管理自己的网页收藏。说白了，就是要帮我们把乱糟糟的书签变得井井有条，让我们找起东西来不再抓瞎！   lsky_pro Lsky Pro+ 是一个使用 PHP 语言，采用 Laravel 框架开发的一款 Web […]

VPS“融合怪”脚本实测CloudCone

✇美樂地
美樂地
2025年12月7日 22:24

上周，在《特惠VPS突遭强制清退》一文的评论中，友博“大致”问我最终决定买了哪家的 VPS，我回复是购买了 CC 家：刚好在"网络星期一" （Cyber Monday），CloudCone 推出一款相对低价的套餐 CM-25-VPS-1，年付9.99美元，性价比不错，可惜当前已售罄。

CM-25-VPS-1 套餐详情：

1 vCPU Core
1 GB Dedicated RAM
50 GB of SSD Cached Disk
On RAID-10 Configuration
1 TB/Mo Bandwidth at 1 Gb/s
1x IPv4 and 3x IPv6

Datacenter: DC1, Los Angeles, USA
Lifetime Recurring Offer

下单并付款，稍等片刻机器已开通。运气不错，VPS 盲盒开出【 74.48.*.* 】IP段，根据网友反馈，该IP段可以完美解锁美区的各项跨国服务。另外，还可以在后台自助免费开通三个 IPv6 地址。

CloudCone

近日，了解到不少 VPS 爱好者使用一款名为“融合怪”的VPS服务器测评脚本。已整合诸多第三方测试脚本进行优化融合，一条命令搞定 VPS 基础信息、CPU测试、内存硬盘跑分、流媒体解锁测试、IP质量/安全信息查询、邮件端口测试、上游及回程路由线路检测、三网路由测试、网速测试及三网 Ping 值测试等项目。

刚好，我就“融合怪”脚本来测试新购买的 CloudCone 的 VPS——

项目地址：VPS融合怪服务器测评项目 GO版本 https://github.com/oneclickvirt/ecs
export noninteractive=true && curl -L https://raw.githubusercontent.com/oneclickvirt/ecs/master/goecs.sh -o goecs.sh && chmod +x goecs.sh && ./goecs.sh install && goecs #针对海外服务器-无加速
export noninteractive=true && curl -L https://cdn.spiritlhl.net/https://raw.githubusercontent.com/oneclickvirt/ecs/master/goecs.sh -o goecs.sh && chmod +x goecs.sh && ./goecs.sh install && goecs #针对国际/国内服务器-带CDN加速

VPS融合怪服务器测评项目 GO版本

系统基础信息/CPU测试/内存测试/硬盘测试

硬件很一般，有过度超售之嫌疑，不适合作为建站机。非纯 SSD ，而是固态缓存的机械硬盘，网友们戏称 CloudCone 的硬盘为“石头盘”。

--------------------------------------系统基础信息--------------------------------------
 CPU 型号: Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2697 v2 @ 2.70GHz
 CPU 数量: 1 Virtual CPU(s)
 CPU 缓存: L1: 64 KB / L2: 256 KB / L3: 30 MB
 GPU 型号: GD 5446
 AES-NI  :  Enabled
 VM-x/AMD-V/Hyper-V  :  Enabled
 内存 : 312.29 MB / 969.46 MB
 气球驱动:  Undetected
 内核页合并: Undetected
 虚拟内存 Swap: 0.00 MB / 1022.98 MB
 硬盘空间: 3.60 GB / 48.14 GB [7.5%%] /dev/vda1 - /
 启动盘路径: /dev/vda1
 系统 : ubuntu 22.04 [x86_64] 
 内核 : 5.15.0-46-generic
 系统在线时间  : 0 days, 00 hours, 03 minutes
 时区 : UTC
 负载 : 0.04 / 0.07 / 0.03
 虚拟化架构: KVM
 NAT类型 : Full Cone
 TCP加速方式: cubic
 IPV4 ASN: AS35916 MULTA-ASN1
 IPV4 Location : Los Angeles / California / United States
 IPV6 ASN: AS35916 MULTA-ASN1
 IPV6 Location : Los Angeles / California / United States
 IPv6 子网掩码 : /64
--------------------------------CPU测试-通过sysbench测试--------------------------------
1 线程测试(单核)得分: 477.95
---------------------------------内存测试-通过stream测试----------------------------------
Function     Best Rate MB/s     Avg time     Min time     Max time
Copy:6522.3     0.025541          0.024531     0.025913
Scale:10056.6   0.016271          0.015910     0.016894
Add: 9918.2     0.025001          0.024198     0.028126
Triad:10232.4   0.024645          0.023455     0.026655
-----------------------------------硬盘测试-通过fio测试-----------------------------------
测试路径块大小         读测试(IOPS)       写测试(IOPS)           总和(IOPS)
/root 4k           3.51 MB/s(877)    3.54 MB/s(884)     7.05 MB/s(1761)  
/root 64k          58.58 MB/s(915)   59.12 MB/s(923)    117.69 MB/s(1838)
/root 512k         155.46 MB/s(303)  163.72 MB/s(319)   319.18 MB/s(622) 
/root 1m           156.24 MB/s(152)  166.65 MB/s(162)   322.89 MB/s(314)

跨国平台解锁/IP质量检测

这个IP段不错，能解锁 Netflix 、Disney+、Spotify、ChatGPT、Sora、Gemini等几乎所有美国主流流媒体和AI服务网站。

--------------------------------------跨国平台解锁--------------------------------------
IPV4:
============[ 跨国平台 ]============
Apple:YES (Region: USA)
BingSearch:YES (Region: US)
Claude: YES
Dazn: YES (Region: US)
Disney+:YES (Region: US)
Gemini:YES (Region: US)
GoogleSearch:YES
Google Play Store:YES (Region: US)
IQiYi:YES (Region: US)
Instagram Licensed Audio:YES
KOCOWA:YES
MetaAI:NO (GeoBlocked)
Netflix:YES (Region: US)
Netflix CDN:US
OneTrust:YES (Region: US CALIFORNIA)
ChatGPT: YES (Region: US)
Paramount+:YES
Amazon Prime Video:YES (Region: US)
Reddit: YES
SonyLiv:YES (Region: US)
Sora: YES (Region: US)
Spotify Registration:YES (Region: US)
Steam Store:YES (Community Available) (Region: US)
TVBAnywhere+:YES (Region: US)
TikTok:YES (Region: US)
Viu.com:YES
Wikipedia Editability:YES
YouTube Region:YES
YouTube CDN:LAX
--------------------------------------IP质量检测--------------------------------------
以下为各数据库编号，输出结果后将自带数据库来源对应的编号
ipinfo数据库  [0] | scamalytics数据库 [1] | virustotal数据库   [2] | abuseipdb数据库   [3] | ip2location数据库    [4]
ip-api数据库  [5] | ipwhois数据库     [6] | ipregistry数据库   [7] | ipdata数据库      [8] | db-ip数据库          [9]
ipapiis数据库 [A] | ipapicom数据库    [B] | bigdatacloud数据库 [C] | dkly数据库        [D] | ipqualityscore数据库 [E]
ipintel数据库 [F] | ipfighter数据库   [G] | fraudlogix数据库   [H] | cloudflare数据库  [I] |

IPV4:
安全得分:
信任得分(越高越好): 0 [8] 
VPN得分(越低越好): 100 [8] 
代理得分(越低越好): 100 [8] 
社区投票-无害: 0 [2] 
社区投票-恶意: 0 [2] 
威胁得分(越低越好): 100 [8] 
欺诈得分(越低越好): 84 [E] 
滥用得分(越低越好): 0 [3] 
ASN滥用得分(越低越好): 0.0013 (Low) [A] 
公司滥用得分(越低越好): 0 (Very Low) [A] 
威胁级别: low [9] 
流量占比: 真人(越高越好)22% [I] 机器人(越低越好)77% [I]
黑名单记录统计:(有多少黑名单网站有记录):
无害记录数: 0 [2]  恶意记录数: 0 [2]  可疑记录数: 0 [2]  无记录数: 95 [2] 

安全信息:
使用类型: business [8 9] isp [A] hosting [0 3 7 C]
公司类型: hosting [0 7] isp [A]
浏览器类型: 主流71% 其他28% [I] 
设备类型: 桌面55% 移动44% 其他0% [I] 
操作系统类型: 主流92% 其他7% [I] 
是否云提供商: Yes [7] 
是否数据中心: No [6 8 A] Yes [0 5 C G]
是否移动设备: No [5 A C G] Yes [E]
是否代理: No [0 4 5 6 7 8 9 A C] Yes [E G]
是否VPN: Yes [E G] No [0 6 7 A C]
是否TorExit: No [7] 
是否Tor出口: No [7] 
是否网络爬虫: No [9 A E] 
是否匿名: No [6 7] Yes [8]
是否攻击者: No [7 8] 
是否滥用者: No [7 8 A C E] 
是否威胁: No [7 8 C] 
是否中继: No [0 7 8 C] 
是否Bogon: No [7 8 A C] 
是否机器人: No [E] 
DNS-黑名单: 314(Total_Check) 0(Clean) 0(Blacklisted) 0(Other) 

IPV6:
安全得分:
滥用得分(越低越好): 0 [3] 
ASN滥用得分(越低越好): 0.0013 (Low) [A] 
公司滥用得分(越低越好): 0 (Very Low) [A] 
流量占比: 真人(越高越好)22% [I] 机器人(越低越好)77% [I]
安全信息:
使用类型: hosting [3] isp [A]
公司类型: isp [A] 
浏览器类型: 主流71% 其他28% [I] 
设备类型: 桌面55% 移动44% 其他0% [I] 
操作系统类型: 主流92% 其他7% [I]
是否数据中心: No [A] Yes [G]
是否移动设备: No [A G] 
是否代理: No [A] Yes [G]
是否VPN: Yes [G] No [A]
是否Tor: No [3 A] 
是否网络爬虫: No [A] 
是否滥用者: No [A] 
是否Bogon: No [A] 
DNS-黑名单: 314(Total_Check) 0(Clean) 0(Blacklisted) 314(Other)

上游及回程线路检测/三网回程路由检测/PING值检测/就近节点测速

尤其在晚上8-11点晚高峰期间，访问速度不错，比我之前使用的俄罗斯的 VPS 延迟更高、但速度反而更快！

------------------------------------上游及回程线路检测-------------------------------------
      AS174             AS2914            AS6939      
      Cogent             NTT        Hurricane Electric
   Tier1 Global      Tier1 Global         Tier2      
 
北京电信v4 219.141.140.10           电信163    [普通线路] 
北京联通v4 202.106.195.68           联通4837   [普通线路] 
北京移动v4 221.179.155.161          移动CMI    [普通线路] 
上海电信v4 202.96.209.133           电信163    [普通线路] 
上海联通v4 210.22.97.1              联通4837   [普通线路] 
上海移动v4 211.136.112.200          移动CMI    [普通线路] 
广州电信v4 58.60.188.222            电信163    [普通线路] 
广州联通v4 210.21.196.6    检测不到回程路由节点的IPV4地址
广州移动v4 120.196.165.24           移动CMI    [普通线路] 
成都电信v4 61.139.2.69              电信163    [普通线路] 
成都联通v4 119.6.6.6                联通4837   [普通线路] 
成都移动v4 211.137.96.205           移动CMI    [普通线路] 
北京电信v6 2400:89c0:1053:3::69     电信163    [普通线路] 
北京联通v6 2400:89c0:1013:3::54     联通4837   [普通线路] 
北京移动v6 2409:8c00:8421:1303::55  移动CMIN2  [精品线路] 移动CMI    [普通线路] 
上海电信v6 240e:e1:aa00:4000::24    电信163    [普通线路] 
上海联通v6 2408:80f1:21:5003::a     联通4837   [普通线路] 
上海移动v6 2409:8c1e:75b0:3003::26  移动CMI    [普通线路] 
广州电信v6 240e:97c:2f:3000::44     电信163    [普通线路] 
广州联通v6 2408:8756:f50:1001::c    联通4837   [普通线路] 
广州移动v6 2409:8c54:871:1001::12   移动CMIN2  [精品线路] 移动CMI    [普通线路] 
准确线路自行查看详细路由，本测试结果仅作参考
同一目标地址多个线路时，检测可能已越过汇聚层，除第一个线路外，后续信息可能无效

-------------------------------------三网回程路由检测-------------------------------------
[NextTrace API] preferred API IP - 104.26.13.151 - 209.01ms - Misaka.BER

广州电信 - ICMP v4 - traceroute to 58.60.188.222, 30 hops max, 52 byte packets
1.00 ms      AS35916    *                  美国, 加利福尼亚, 洛杉矶, multacom.com 
2.37 ms      AS35916    *                  美国, 加利福尼亚, 洛杉矶, multacom.com 
3.72 ms      AS2914     [NTTA-128]         美国, 加利福尼亚, 洛杉矶, gin.ntt.net 
1.04 ms      AS2914     [NTT-BACKBONE]     美国, 加利福尼亚, 洛杉矶, gin.ntt.net 
10.54 ms     AS2914     [NTT-BACKBONE]     美国, 加利福尼亚, 圣何塞, gin.ntt.net 
9.09 ms      AS2914     [NTT-BACKBONE]     美国, 加利福尼亚, 圣何塞, gin.ntt.net 
14.56 ms     AS4134     [CHINANET-US]      美国, 加利福尼亚, 圣克拉拉, chinatelecom.com.cn  电信
155.71 ms    AS4134     [CHINANET-BB]      中国, 广东, 广州, chinatelecom.com.cn 
157.08 ms    AS4134     [CHINANET-BB]      中国, 广东, 广州, chinatelecom.com.cn  电信
*
167.34 ms    AS134774   [CHINANET-GD]      中国, 广东, 深圳, chinatelecom.cn  电信
*

广州联通 - ICMP v4 - traceroute to 210.21.196.6, 30 hops max, 52 byte packets
1.05 ms      AS35916    *                  美国, 加利福尼亚, 洛杉矶, multacom.com 
1.03 ms      AS35916    *                  美国, 加利福尼亚, 洛杉矶, multacom.com 
3.26 ms      AS2914     [NTTA-128]         美国, 加利福尼亚, 洛杉矶, gin.ntt.net 
1.35 ms      AS2914     [NTT-BACKBONE]     美国, 加利福尼亚, 洛杉矶, gin.ntt.net 
1.16 ms      AS2914     [NTT-BACKBONE]     美国, 加利福尼亚, 洛杉矶, gin.ntt.net 
0.88 ms      AS701      [UU-152]           美国, 加利福尼亚, 洛杉矶, verizon.com 
0.83 ms      *          [NSFNET-T3]        美国, 加利福尼亚, 洛杉矶
198.77 ms    AS701      [UU-152]           美国, 加利福尼亚, 洛杉矶, verizon.com 
188.23 ms    AS4837     [CU169-BACKBONE]   中国, 广东, 广州, chinaunicom.cn  联通
189.50 ms    AS4837     [CU169-BACKBONE]   中国, 广东, 广州, chinaunicom.cn  联通
*
176.67 ms    AS17623    [APNIC-AP]         中国, 广东, 深圳, chinaunicom.cn  联通
166.67 ms    AS17623    *                  中国, 广东, 深圳, chinaunicom.cn  联通

广州移动 - ICMP v4 - traceroute to 120.196.165.24, 30 hops max, 52 byte packets
1.10 ms      AS35916    *                  美国, 加利福尼亚, 洛杉矶, multacom.com 
2.00 ms      AS35916    *                  美国, 加利福尼亚, 洛杉矶, multacom.com 
10.30 ms     AS2914     [NTTA-128]         美国, 加利福尼亚, 洛杉矶, gin.ntt.net 
0.83 ms      AS2914     [NTT-BACKBONE]     美国, 加利福尼亚, 洛杉矶, gin.ntt.net 
105.81 ms    AS2914     [NTT-BACKBONE]     日本, 东京都, 东京, gin.ntt.net 
*
158.33 ms    AS2914     [NTT-BACKBONE]     中国, 香港, gin.ntt.net 
162.90 ms    AS2914     [NTT-BACKBONE]     中国, 香港, gin.ntt.net 
158.88 ms    AS2914     [NTT-GLOBAL]       中国, 香港, gin.ntt.net 
156.34 ms    AS58453    [CMI-INT]          中国, 香港, cmi.chinamobile.com  移动
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-------------------------------------PING值检测--------------------------------------
TG-DC1 MIA USA        58 | TG-DC3 MIA USA        58 | TG-DC4 AMS NL        150 | 
TG-DC2 AMS NL        151 | TG-DC5 Singapore     175 | 
CNN                   13 | Twitch                17 | Sora                  19 | 
Claude                19 | Apple                 21 | Azure                 28 | 
BBC                   29 | DisneyPlus            31 | NYTimes               36 | 
DigitalOcean          38 | OpenAI                39 | Wikipedia             43 | 
Netflix               66 | Google                71 | MetaAI                76 | 
Gemini                83 | AWS                   84 | Bing                 106 | 
GitHub               107 | Docker Hub           111 | Instagram            112 | 
Reddit               113 | Microsoft            117 | Amazon               122 | 
GitLab               176 | eBay                 178 | YouTube              179 | 
StackOverflow        186 | Facebook             204 | Spotify              212 | 
Bilibili             217 | ViuTV                225 | AliExpress           243 | 
Twitter/X            269 | Google Cloud         304 | iQIYI                310 | 
PrimeVideo           357 | TikTok               392 | TVB Anywhere         622 | 
Steam               1912 | 
--------------------------------------就近节点测速--------------------------------------
位置            上传速度        下载速度        延迟            丢包率          
Speedtest.net   756.05 Mbps     838.81 Mbps     757.348μs       N/A             
洛杉矶          623.40 Mbps     750.41 Mbps     1.621001ms      N/A             
日本东京        438.03 Mbps     66.37 Mbps      110.051772ms    N/A             
联通上海5G      25.93 Mbps      0.02 Mbps       190.198559ms    N/A             
电信浙江        1.09 Mbps       47.54 Mbps      168.561535ms    N/A             
电信Suzhou5G    7.24 Mbps       88.40 Mbps      190.003686ms    N/A             
移动Suzhou      1.22 Mbps       0.35 Mbps       299.405527ms    N/A             
----------------------------------------------------------------------------------

特惠VPS突遭强制清退

✇美樂地
美樂地
2025年11月30日 22:45

前几天，收到一份俄文的电子邮件，看起来不像是诈骗邮件，我的确在这家俄罗斯云服务商 EdgeCenter 有2台特惠类VPS。因我不懂俄文，让AI将俄文内容转译中文——

尊敬的客户：

现通知您，位于符拉迪沃斯托克和哈巴罗夫斯克数据中心的虚拟服务器存档资费方案将于2025年12月25日起停止服务。涉及的存档资费方案包括：

• KVM-SSD-0-RC-OLD
• KVM-SSD-0-RC-OLD2022
• KVM-SSD-1-RC-OLD
• KVM-SSD-1-RC-OLD2022
• KVM-SSD-0-VL-OLD
• KVM-SSD-1-VL-OLD

为避免服务中断，请提前迁移至现行资费方案。2025年12月25日之后将无法续订旧版（存档）资费方案。

资费迁移指南：

• 请通过官网查看现行资费方案
• 可通过用户专区或邮件联系EdgeCenter 技术支持团队快速办理迁移

我们的专家将协助您：

•选择合适的资费方案
•安排升级时间
•实施无缝服务迁移（确保业务连续运行）。建议您提前联系，以便安排最佳迁移时段，最大限度减少业务中断。

服务时限说明：

• 即将到期的资费方案在已付费周期内仍可正常使用
• 付费周期结束后，基于存档资费方案的服务将自动终止

若您不计划迁移：

• 如不同意或无法迁移至现行资费方案，您有权终止服务
• 基于即将到期资费方案的服务将持续至当前付费周期结束，届时服务将自动关闭

感谢您的理解与支持！

EdgeCenter 团队敬上
如有疑问，请联系技术支持

EdgeCenter VPS

我在2020年4月就撰文《Gcore伯力VPS推荐及支付宝付款教程》，介绍过这家VPS，前几年的速度很快，在线看高清视频也非常流畅，但没多久，就关闭了支付宝/微信的充值方法，仅限俄国本地支付渠道进行付款。

俄罗斯从2022年初起对乌克兰发起的军事入侵，导致包含俄罗斯VPS在内的部分网站被美国多家公司封锁，如“X”、Facebook、Instagram、Steam等网络服务无法正常使用，导致使用效果大打折扣，沦为鸡肋。

如今，符拉迪沃斯托克（海参崴）和哈巴罗夫斯克（伯力），俄罗斯远东地区两个主要城市毗邻中国，下架原先88元/每月特惠套餐。对国人VPS玩家来说，并不是一件好事，而当前套餐，最低配1核/512MB内存/20GB SSD存储/1000GB流量竟然需要1005.98卢布，两者价差11倍有余。

看到我在 EdgeCenter 尝试手工续期，尝试多次均提示“服务有效期截止日期：2025年12月25日。您无法续订超过该指定日期的服务。”。算了，近日还是“黑色星期五”（Black Friday）和“剁手星期一”（Cyber Monday）期间，还是换台美国的小鸡吧，不和俄罗斯公司玩了。你们说，是买台 RackNerd 的洛杉矶 DC02 或 DC03 服务器，还是买 CloudCone 洛杉矶 DC2 服务器好？

Parquet 文件简介: Python 读写 Parquet 文件实战

✇小赖子
JustYY.com 小赖子的英国生活和资讯
2025年11月29日 08:31
Parquet 文件入门 Python 读写 Parquet 文件实战 大数据存储优化：Parquet 格式解析 Python 数据分析必备：Parquet 文件处理技巧 列式存储揭秘：Parquet 文件与性能优化 使用 Python 和 PyArrow 处理嵌套 Parquet 数据 从 CSV 到 Parquet：Python 数据格式转换教程

什么是 Parquet 文件？

Parquet 是一种列式存储文件格式，优化用于大规模数据处理。它常用于 Apache Spark、Hadoop 和 Pandas 等大数据框架，以实现高效存储和快速检索表格数据。 Parquet 格式可以简单认为是CSV的转置/Transpose。不过CSV是文本的，而Parquet是二进制的。从存储方式上理解列式存储就像把行列交换，但需要注意 Parquet 是二进制、支持压缩和嵌套类型，不仅仅是“转置”。

为什么使用 Parquet？

  • 列式存储：按列存储数据，提高分析任务的查询性能。
  • 压缩：支持高效的压缩技术，减少存储空间。
  • 兼容性：可与多种数据处理框架配合使用。
  • 模式演进：支持增加或删除列而不破坏现有数据。

安装所需库

要在 Python 中使用 Parquet，需要 pandas 和 pyarrow（或 fastparquet）： 
pip install pandas pyarrow

在 Python 中读取 Parquet 文件

以下示例演示如何使用 pandas 和 pyarrow 读取 Parquet 文件： 
import pandas as pd
import pyarrow.parquet as pq

# Parquet 文件路径
file_path = "example.parquet"

# 读取 Parquet 文件到 DataFrame
df = pd.read_parquet(file_path)

# 显示前 5 行
print(df.head())

写入 Parquet 文件

你也可以轻松地将 DataFrame 保存为 Parquet 文件： 
import pandas as pd

# 创建示例 DataFrame
data = {
    "name": ["Alice", "Bob", "Charlie"],
    "age": [25, 30, 35],
    "city": ["London", "Paris", "New York"]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 保存为 Parquet
df.to_parquet("output.parquet", engine="pyarrow", index=False)

处理嵌套数据

Parquet 支持嵌套数据，如列表或结构体。可以使用 pyarrow 直接读取： 
import pyarrow.parquet as pq
from io import BytesIO

# 直接读取 Parquet 文件
table = pq.read_table("example.parquet")
df = table.to_pandas()
print(df.head())

总结

Parquet 文件在存储和处理大规模表格数据时非常高效。使用 Python 的 pandas 和 pyarrow，你可以轻松地读取、写入并处理 Parquet 文件，用于数据分析、ETL 流程和大数据应用。 [show_file file="/var/www/wp-post-common/justyy.com/python.php"] 英文：Introduction to Parquet Files: Read & Write using Python

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使用原子 TAS 指令实现自旋锁

✇小赖子
JustYY.com 小赖子的英国生活和资讯
2025年11月28日 05:43

使用原子 TAS 指令实现自旋锁

使用原子 TAS 指令实现自旋锁 Implementing a Spinlock Using the Atomic TAS Instruction 从零实现自旋锁：基于 TAS 的最小同步原语 Building a Spinlock from Scratch with Atomic TAS 用 test-and-set 实现最简单的互斥锁 Implementing a Minimal Mutex Using Test-and-Set 自旋锁的底层原理：TAS、原子性与忙等待 Inside Spinlocks: TAS, Atomicity, and Busy Waiting 原子操作与自旋锁：用 C 语言实现线程同步 Atomic Operations and Spinlocks: Thread Synchronization in C 从原子指令到锁：全面理解 TAS 和自旋锁 From Atomic Instructions to Locks: A Complete Guide to TAS and Spinlocks 动手写一个自旋锁：tryLock / lockAcquire / lockRelease 全实现 Hands-On Spinlock Implementation: tryLock, lockAcquire, and lockRelease 你的第一个自旋锁：基于 C 语言的 TAS 实现 Your First Spinlock: A TAS-Based Implementation in C 原子交换与线程互斥：自旋锁实现指南 Atomic Exchange and Thread Mutual Exclusion: A Guide to Implementing Spinlocks
假设我们有一个 TAS（Take-And-Set）函数。该操作返回内存中原来的值，并以原子方式将其替换为新值。原子性（atomicity）意味着没有其他线程能够观察到中间状态；整个读-写操作是一体不可分的。 在 C++ 中，标准库函数 std::exchange 在逻辑上表现相同，但它不是原子操作。同步原语需要硬件级别的原子性。 
int TAS(int* memory, int newVal) {
    int old = *memory;
    *memory = newVal;
    return old;
}
我们想使用这个原语来实现一个简单的自旋锁，包括：
  • lockAcquire()
  • lockRelease()
线程将调用这些函数来保护对共享变量的访问： 
typedef struct {
    int lock;
} lockType;

typedef struct {
    int val;
} threadArgType;

void threadFunc(void* arg) {
    lockAcquire((static_cast<lockType*>arg)->lock);
    (static_cast<threadArgType*>arg)->val++;
    lockRelease((static_cast<lockType*>arg)->lock);
}

实现 tryLock

tryLock 函数尝试获取锁一次。如果锁为空（值为 0），TAS 将其设置为 1 并返回原值（0）。如果锁已被占用，TAS 返回 1。tryLock 函数是非阻塞的——它会立即返回。 因此 tryLock() 只有在 TAS 返回 0 时才会成功： 
enum {
    UNLOCKED = 0,
    LOCKED = 1
}

int tryLock(lockType* lock) {
    // 如果之前已锁定返回 1，如果之前未锁定返回 0
    int old = TAS(lock->lock, LOCKED);
    return (old == UNLOCKED);   // true (1) = 成功获取锁
}

实现 lockAcquire()

普通的锁获取应当“自旋”直到 tryLock() 成功。这称为 自旋锁，因为 CPU 会忙等待。必要时可以加入短暂的 sleep。例如，sleep(0) 并不会真正暂停执行，而是让出 CPU，允许其他线程运行。 它通常用于实现跨线程的互斥自旋锁。 
void lockAcquire(lockType* lock) {
    while (!tryLock(lockType* lock)) {
        // 自旋直到锁可用
    }
}
另一种实现： 
void lockAcquire(lockType* lock) {
    do {
       if (tryLock(lockType* lock)) {
          break;
       }
    } while (1);
}
展开 tryLock： 
void lockAcquire(lockType* lock) {
    do {
       int old = TAS(lock->lock, LOCKED);
       // 无论锁是否已被获取，锁都已设置为 LOCKED
       if (old == UNLOCKED) {
           break;
       }
    } while (1);
}
这是使用 TAS 实现的最简单方法。在实际系统中，我们可能会加入 pause 指令或退避策略，但基本思路是相同的。

实现 lockRelease()

释放锁时，持有者只需将锁变量写为 0。由于 TAS 是“设置新值并返回旧值”，它同样适用于释放锁： 
void lockRelease(lockType* lock) {
    TAS(lock->lock, UNLOCKED);
}
或者使用简单的原子存储也足够，但由于 TAS 是我们唯一的工具，我们重用它。请注意，在这里重复释放锁是安全的，因为再次将其设置为 UNLOCKED=0 不会产生副作用。

总结

仅使用原子 TAS 指令，我们实现了：
  • 一个 tryLock() 尝试
  • 一个 lockAcquire() 自旋锁
  • 一个 lockRelease() 解锁操作
这种锁的实现方式对于理解低级并发、内存顺序以及高层互斥锁库的构建方式非常基础。 [show_file file="/var/www/wp-post-common/justyy.com/cpp.php"] 英文：Implement a Lock Acquire and Release in C++

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  5. 豪车的修理费用就是贵一些 去年买了保时捷卡宴SUV（Porsche Cayenne）后，我一直担心将来修车费用会很高。当时购车时，车厂做了一次全面保养，把车里里外外都清洁了一遍。虽然这辆车已经三年车龄，但看上去几乎和新车没区别。 在英国，三年以内的新车通常不需要做MOT年检。而且很多这类新车会通过PCP（个人合同购车）方式出租给车主。简单来说，就是车主每月支付一笔租金，租期通常为三年，期满后可以选择一次性付清尾款买下车辆，也可以继续换租一辆新车。 举个例子，如果一辆新车售价是10万英镑，车厂可能按未来三年折旧后的50%残值来计算每月租金。三年后，如果车主不想买断，车厂就会将车辆作为二手车卖出，回收那5万英镑的残值。这样一来，车厂基本不会亏钱。此外，PCP合同中还有附加条款，比如每年限行1万英里，超出的部分需要额外付费，这些内容都会写在合同里。 车龄到了三年，车辆需要首次做MOT年检，同时车辆的市场价值也会首次出现较大幅度的贬值（一般是50%，甚至更多）。修车厂老板告诉我，相比玛莎拉蒂等其他豪车，保时捷的保值率相对较高。 这一年我开这辆保时捷基本没出什么问题。今年年初做了年检，顺利通过。随后又做了一次常规保养，修车厂老板告诉我，前后刹车片已经磨损了80%–85%。我们住剑桥村里，开车比较多（上班、送娃、家庭旅游都要用车），一年大概能开1-2万英理。 几周后我将车送回去更换刹车片。修完后账单是将近900英镑。我觉得有点贵，车行老板解释说，不仅换了前后刹车片，还有一个前雷达的传感器掉进了车体内部，为了修这个传感器需要拆掉前保险杠等部件，花了6个小时人工费。 我当时质疑说为啥这次修这么贵，他说：“因为这是保时捷。”我说：“那和别的车有什么区别？”他说：“It is not the same.” 我说不都一样么，他说：“It is not...
  6. 重要通知: 弃用 FeedBurner RSS 请改用 https://justyy.com/feed 最近我发现原本的 RSS（/rss、/feed）没有按时更新。 进一步检查后发现这些地址都被 301 重定向到了 FeedBurner（https://feeds.feedburner.com/zhihua-xblog），而 FeedBurner 已经久未维护，偶有抓取失败或延迟，导致读者无法及时收到新文章。 造成这次重定向的原因是我们使用的第三方主题/插件（mytheme）里曾经内置了将站点 feed 转发到 FeedBurner 的功能。 当时之所以做 301...
  7. 换了个奥迪Q5大灯花了我1000英镑 我那辆奥迪Q5 SUV今年年检没通过，原因是左前车灯坏了，需要更换。车厂告诉我，光是订购零件就要700多英镑，加上人工费，总费用得1000英镑。但没办法，如果不修，车辆年检（MOT）就过不了，车也不能上路。 MOT是英国的机动车强制性安全检测（Ministry of Transport Test）的简称。 近侧前位置灯不工作 drl/位置灯集成（4.2.1(a)(ii)） Nearside Front Position lamp not working drl/position...
  8. 你给SteemIt中文微信群拖后腿了么? 这年头不缺算法, 就缺数据. 这两天花了很多时间在整API上, 整完之后自己用了一下还觉得真是挺方便的. 今天就突然想看一看自己是否给大家拖后腿了, 于是调用每日中文区微信群排行榜单的API, 刷刷拿着 NodeJs 练手: // @justyy var request = require("request")...
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