for(var i=0; i<10000000000; i++){

@wgwang

使用样例:

python3 sinaStock.py sz000001 sh000001
python3 yahooStock.py 000001.sz appl

@august 搞定了, 代码在github上

@nowcoder 支付宝充值后,直接填入我的帐号就可以了, 参考:
http://www.v2ex.com/balance/add/alipay

@nowcoder 可以直接给v2ex充值不？

2. 敏感词过滤这个，属于nlp的领域，做得好的话，需要进行语义理解，否则会导致各种神奇的现象。

简单粗暴的话， 单字是效率最高效果最差的；n-gram效果稍微好点，特别是对输入输入文本不大，敏感词表也不大的那种。

机器学习方法的话，可以使用learn to rank类似的方法，据说在退出中国之前google有一套系统是自动学习baidu 的过滤策略的。

1. 甲必胜

甲先去 4个 ， 剩下96个，刚好被8 整除
然后 不管 乙 取x = any(2, 4, 6)
甲去 y = 8-x
这样每轮取掉8个
最后一个必然被甲取走

https://github.com/wgwang/.vim

我的vim配置， python， go， c， cpp， java， js， json， markdown， restructuredText 等都支持。 经常用的是python，cpp， go， markdown和rst等几个，其他的偶尔用用。 具体使用见readme.md， 文档写的不是很详细， 有问题一起讨论。

ubuntu和mac用过

1.给定url和时间段（精确到分钟）统计url的访问次数
2.给定ip和时间段（精确到分钟）统计ip的访问次数

使用场景是什么？ 时间范围是什么？ unique的url有多少的量？ unique的ip有多少的量？
这些数据的量不一样， 决定了处理方法完全不一样。

比如， 1000亿的数据中，unique 的url数量有100个，时间范围是1天， unique的ip数为1万个，那流式扫描原始数据，统计出结果后直接扔个数据库就行了。

反过来，如果1000亿中，qunique的(url, 时间）组合接近1000亿，那要统计精确数量，只能用hadoop等工具，写个简单的mr，跑一段时间就出来了。估计的话，那么大概就1呗。

第1题， b。原因是，c的最后一个字符是 数字0（零），不是字母o。
楼主是猴子派来的耍的？

用了几年pg了，挺好的。