一开始使用GitHub的服务，除了安装了msysGit’s Git for Windows，GUI客户端就是GitHub的Web界面。后来使用bitbucket的服务时，想要安装一个好使又通用的GUI客户端。由于使用TortoiseCVS和TortoiseSVN，自然就选择了TortoiseGit。由于三者界面风格一致，使用无障碍上手。最近开始使用公司的git仓库，公司指定的是Git Extensions。好吧，Bye， TortoiseGit。 好奇了一下，上网搜了两者的对比。貌似相当一部分人使用TortoiseGit的理由跟我一样，不过有一些人更推荐Git Extensions。此外还有一个商业产品SmartGit，但貌似使用的人更少。搜索结果：What is the Best Git GUI (Client) for Windows? TortoiseGit vs Git ExtensionsAsk HN: Best Git GUI For Windows?

MapReduce除了有内建的Counter，还支持应用程序自身定制的Counter。实践如下： CustomCounterDemo.java 执行 JobHistory显示

本文为Data Analysis and Statistical Inference学习笔记，课程地址为https://www.coursera.org/course/statistics。 介绍数据 数据基础 观察值、变量、数据矩阵数据类型: 数字变量：分为连续的和离散的 分类变量：分为有序（ordinal）的和普通无序的变量关系: 关联Assocaited （Dependent）：分为正的和负的 独立Independent 研究方法 观察性研究Observational Study：直接取现实中的数据，探究变量间的相关性 retrospective：依赖以前的数据 prospective：在研究中收集新的数据 实验性研究Experiment: 随机分配对象到实验组；建立因果性连接观察性研究和实验性研究主要区别在于是否人为地施加了干预措施 观察性研究和抽样策略 为什么抽样？ 某些个体很难定位和测量； 统计总体很少保持不变抽样偏差源 便利样本Convenience sample：更易于被访问到的用户更可能被包含到采样中 无响应样本Non-response：仅部分被随机采样的被访者填写了调查问卷，这样的采样无法代表统计总体 自发性响应样本Voluntary response：对调查问卷中的问题更感兴趣的人积极主动填写调查问卷抽样方法 简单随机抽样Simple random sample (SRS)：不做控制随机地取样 分层抽样Stratified sample：对人群做分析，按相似性分成若干的阶层，在各阶层内取样 整群抽样cluster sample：随机将统计总体分成若干群，随机取一些群，再在这些群内取样混杂变量 Confounding/lurkvariable：对解释变量和响应变量都有影响的额外变量，使解释变量和响应变量看起来有关系 实验性研究 设计原则 control：比较实验组与对照组 randomize：保证对象在两个组分配的随机性 replicate：足够大的实验量或整个实验可复制 block：消除已知或可疑变量对输出的影响。例子:设计实验研究是否能量胶囊有助于奔跑更快： 实验组treatment：能量胶囊 对照组control:无能量胶囊能量胶囊可能对专业运动员和业余运动员影响不同消除专业状态： 将样本拆分为专业运动员和业余运动员 将专业运动员和业余运动员随机平均分配到实验组和对照组消除变量和解释变量的区别： 解释变量(factors)：施加于实验个体的条件 消除变量：我们需要控制的实验个体自带特征消除与分层很相似，区别在于： 在随机分配过程中消除，用于取得因果性 在随机抽样过程中分层，用于概化generalizability 术语 安慰剂：假处理，经常在药物研究中用作对照组 安慰剂效应：展示使用安慰剂的变化 盲 ：实验个体不知道其所在组 双盲：实验个体和研究者都不知道其所在组在需要从人的主观感受中剥离客观结论的社会性研究（比如药物实验）中，如果被试的主观感受会影响数据结果，就需要给予对照组无实质作用的安慰剂，并且对其隐藏其属于实验组还是对照组的信息，以区分实验组的变化和安慰剂效应，这就叫blindexperiment；更进一步，如果研究者的主观感受也会影响实验结果，则对研究者也隐藏实验与对照的分组信息，这就是通常说的双盲实验 随机抽样和随机分配 数值型数据的可视化 散点图scatterplot 可以从中归纳两个变量的相关性。相关性有几个性质：正/负相关、形状（线性、非线性）、强/弱相关，异常值 直方图histogram 可以给出一个数据密度的视图，并且可以观察： 偏度：描述了数据密度的左右分布，左偏/右偏/对称 形态（modality）：正态分布/均匀分布/双峰分布/多峰分布等等 区间划分不能过宽或过窄 点阵图dotplot 当研究个体值时有用，样本量太大时不太适 箱形图boxplot 在强调异常点、中位数、四分位距(Interquartile range，IQR，即Q3-Q1)时有用。

示例： function BaseClass() {}; BaseClass.prototype.method1 = function() { console.log("BaseClass#method1") }; BaseClass.prototype.method2 = function() { console.log("BaseClass#method2") }; BaseClass.prototype.method3 = function() { return "BaseClass#method3"; }; ChildClass.prototype = new BaseClass(); function ChildClass() { //BaseClass.call(this); }; ChildClass.prototype.method2 = function() { console.log("ChildClass#method2") }; ChildClass.prototype.method3 = function() { console.log(BaseClass.prototype.method3.call(this)+" by ChildClass!"); }; ChildClass.prototype.method4 = function() { console.log("ChildClass#method4") }; var myobj = new ChildClass(); myobj.method1(); myobj.method2(); myobj.method3(); myobj.method4(); 测试： 注解： Javascript的继承要在原型链上进行，没有super()可以调用父类，覆盖父类函数时只能通过父类原型以call或apply函数的形式调用父类的方法。

字符串->JSON 转换方法有3种: 使用浏览器内置window.JSON.parse方法 原生方法，速度最快，首选方案。老版本浏览器不支持。 |浏览器|支持版本 |— |Chrome|(Yes) |Firefox (Gecko)|3.5 (1.9.1) |Internet Explorer|8.0 |Opera|10.5 |Safari|4.0 |Android|(Yes) |Chrome for Android|(Yes) |Firefox Mobile (Gecko)|1.0 (1.0) |IE Mobile|(Yes) ||Opera Mobile|(Yes) |Safari Mobile|(Yes) 使用Funtion()构造函数 较eval_r()快 使用 eval_r() 函数 功能强大，能解析任何JS代码,但是执行效率和安全性都不好示例代码： var jsonStr = '{"name":"kxeg","data":[{"key":"Alpha","color":"lightblue"},{"key":"Beta","color":"orange"}]}'; //JSON.parse() if (window && window.JSON && window.JSON.parse) jsonObj1 = window.JSON.parse(jsonStr); //Function 创建一个闭包,返回一个json数据对象 jsonObj2 = (new Function('return'+jsonStr))(); //eval_r() jsonObj3 = eval_r('('+jsonStr+')'); JSON->字符串 使用浏览器内置window.JSON.stringify方法 参考 js中字符串数据转为json对象的方法 MDN：JSON

原型（prototype） JavaScript 不包含传统的类继承模型，而是使用原型模型。继承方面，JavaScript中的每个对象都有一个内部私有的链接指向另一个对象，这个对象就是该对象的原型。这个原型对象也有自己的原型，直到对象的原型为 null为止（也就是没有原型）。这种一级一级的链结构就称为原型链。 Function.prototype.toString() toString()方法返回表示函数源代码的字符串。 Function.prototype.bind() 对于给定函数，bind()方法创建具有与原始函数相同主体的绑定函数。 在绑定函数中，this对象将解析为传入的对象。绑定函数具有指定的初始参数。 fun.bind(thisArg[, arg1[, arg2[, ...]]]) JavaScript bind 方法具有几种用法。 通常，它用于为在其他上下文中执行的函数保留执行上下文。 Function.prototype.call()和Function.prototype.apply() call()和apply()方法都是调用一个对象的方法，用另一个对象上下文替换当前对象上下文。两者仅在定义参数方式有所区别：call传递的是参数列表，apply传递的是数组或arguments对象。 fun.call(thisArg[, arg1[, arg2[, ...]]]) 应用call和apply还有一个技巧，就是call和apply应用另外一个函数以后，当前函数就具备了另外一个函数的方法和属性，这也可以称之为“继承”。通过上例可知，extend调用call方法后就继承到了base的方法和属性。 参考 JavaScript函数的Arguments对象属性 Javascript继承机制的设计思想 深入理解JavaScript系列（5）：强大的原型和原型链 Function.prototype.apply() Function.prototype.call() Function.prototype.bind() Function.prototype.toString() Functional JavaScript, Part 3: .apply(), .call(), and the arguments object Bind, Call and Apply in JavaScript

arguments对象 每个函数表达式在其作用域内都可以访问一个特殊的本地变量：arguments，它是跟数组很类似的对象，同样可以通过下标访问，例如arguments[0]和arguments[1]…。 arguments.length 传递给函数的参数个数。 arguments.callee 返回当前正在调用的函数。callee属性是arguments对象的一个成员，它表示对函数对象自身的引用，有利于匿名函数的递归或者保证函数的封装性，上例中的sumV2仅调用局部变量arguments的callee属性，较sumV1需要调用全局变量sumV1，封装性更好。值得注意的是，callee也拥有一个length属性。通过上例可知arguments.length反映的是函数的实参长度，arguments.callee.length反映的是函数的形参长度。 arguments.caller (已废弃) arguments.caller并属于标准，且已被废弃。可以使用同样不属于标准但被大多数主流浏览器支持的Function.caller获得调用当前函数的函数。 参考 Arguments object arguments.callee arguments.caller Why was the arguments.callee.caller property deprecated in JavaScript? Function caller

想学学怎么提交一个Form中的Table，放狗出去，结果不够给力。 曾经有很多年Table标签被用作格式对齐的工具，这使搜出来的页面很少讲的是数据表格。 看了看DataTables这个JQuery插件，可以加载和更新数据，但是没有找到存储所有表格数据的功能。 看了看ajaxsubmit，必须有formcontent，此外可以有可选的data。由于表格里有很多行，没想好path的设置问题。 最后还是用JS提取所有表格数据，生成JS数组，通过AJAX post函数发送给服务器侧。 JS侧的代码示例：http://jsfiddle.net/mryqu/d7rubzut/ 服务器侧的用于REST的Spring控制器代码如下： @RequestMapping(params="action=test", method = RequestMethod.POST) public @ResponseBody TestResultVO test(HttpServletRequest request, @ModelAttribute("tqs")ArrayList tqs) throws Exception { ...... } 运行结果正常

学习了一下50 Must-have plugins for extending Twitter Bootstrap，对Bootstrap Form Wizard感兴趣。之前看过Twitter Bootstrap Wizard，个人感觉没这个漂亮。

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