Kurisu_Amatist Kuri-su

## ssl_smtp_example.go
package main

import (
    "fmt"
	  "log"
    "net"
    "net/mail"
	  "net/smtp"
    "crypto/tls"
)

## grep_awk_sed 多核利用
如何利用多核CPU来加速你的Linux命令 — awk, sed, bzip2, grep, wc等

你是否曾经有过要计算一个非常大的数据(几百GB)的需求？或在里面搜索，或其它操作——一些无法并行的操作。数据专家们，我是在对你们说。你可能有一个4核或更多核的CPU，但我们合适的工具，例如 grep, bzip2, wc, awk, sed等等，都是单线程的，只能使用一个CPU内核。

借用卡通人物Cartman的话，“如何我能使用这些内核”?

要想让Linux命令使用所有的CPU内核，我们需要用到GNU Parallel命令，它让我们所有的CPU内核在单机内做神奇的map-reduce操作，当然，这还要借助很少用到的–pipes 参数(也叫做–spreadstdin)。这样，你的负载就会平均分配到各CPU上，真的。

BZIP2

## gist:7360908

      
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              May 3, 2024 09:03
            
              
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 :bowtie:
😄 :smile:
😆 :laughing:


😊 :blush:
😃 :smiley:
☺️ :relaxed:


😏 :smirk:
😍 :heart_eyes:
😘 :kissing_heart:


😚 :kissing_closed_eyes:
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😌 :relieved:


😆 :satisfied:
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😜 :stuck_out_tongue_winking_eye:
😝 :stuck_out_tongue_closed_eyes:
😀 :grinning:


😗 :kissing:
😙 :kissing_smiling_eyes:
😛 :stuck_out_tongue:


## gist:6927554

      
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                dmitshur
                / gist:6927554
            
            
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              September 17, 2023 07:35
            
              
                [Legacy GOPATH mode] How to `go get` private repos using SSH key auth instead of password auth.
              
          
    WARNING: This gist was created in 2013 and targets the legacy GOPATH mode. If you're reading this in 2021 or later, you're likely better served by reading https://tip.golang.org/cmd/go/#hdr-Configuration_for_downloading_non_public_code and https://golang.org/ref/mod#private-modules.
$ ssh -A vm
$ git config --global url."git@github.com:".insteadOf "https://github.com/"
$ cat ~/.gitconfig
[url "git@github.com:"]
	insteadOf = https://github.com/
$ go get github.com/private/repo && echo Success!
Success!

  
## latency.txt
Latency Comparison Numbers (~2012)
----------------------------------
L1 cache reference                           0.5 ns
Branch mispredict                            5   ns
L2 cache reference                           7   ns                      14x L1 cache
Mutex lock/unlock                           25   ns
Main memory reference                      100   ns                      20x L2 cache, 200x L1 cache
Compress 1K bytes with Zippy             3,000   ns        3 us
Send 1K bytes over 1 Gbps network       10,000   ns       10 us
Read 4K randomly from SSD*             150,000   ns      150 us          ~1GB/sec SSD

## basecommand_emacs
/************************************/
基本命令
C-x C-f      打开/新建文件
C-x C-s     保存当前缓冲区
C-x C-w    当前缓冲区另存为
C-x C-v     关闭当前Buffer并打开新文件
C-x i          光标处插入文件
C-x b         切换Buffer
C-x C-b     显示Buffer列表
C-x k         关闭当前Buffer
	package main

	import (
	"fmt"
	"log"
	"net"
	"net/mail"
	"net/smtp"
	"crypto/tls"
	)
	如何利用多核CPU来加速你的Linux命令 — awk, sed, bzip2, grep, wc等

	你是否曾经有过要计算一个非常大的数据(几百GB)的需求？或在里面搜索，或其它操作——一些无法并行的操作。数据专家们，我是在对你们说。你可能有一个4核或更多核的CPU，但我们合适的工具，例如 grep, bzip2, wc, awk, sed等等，都是单线程的，只能使用一个CPU内核。

	借用卡通人物Cartman的话，“如何我能使用这些内核”?

	要想让Linux命令使用所有的CPU内核，我们需要用到GNU Parallel命令，它让我们所有的CPU内核在单机内做神奇的map-reduce操作，当然，这还要借助很少用到的–pipes 参数(也叫做–spreadstdin)。这样，你的负载就会平均分配到各CPU上，真的。

	BZIP2
`:bowtie:`	😄 `:smile:`	😆 `:laughing:`
😊 `:blush:`	😃 `:smiley:`	☺️ `:relaxed:`
😏 `:smirk:`	😍 `:heart_eyes:`	😘 `:kissing_heart:`
😚 `:kissing_closed_eyes:`	😳 `:flushed:`	😌 `:relieved:`
😆 `:satisfied:`	😁 `:grin:`	😉 `:wink:`
😜 `:stuck_out_tongue_winking_eye:`	😝 `:stuck_out_tongue_closed_eyes:`	😀 `:grinning:`
😗 `:kissing:`	😙 `:kissing_smiling_eyes:`	😛 `:stuck_out_tongue:`
	Latency Comparison Numbers (~2012)
	----------------------------------
	L1 cache reference 0.5 ns
	Branch mispredict 5 ns
	L2 cache reference 7 ns 14x L1 cache
	Mutex lock/unlock 25 ns
	Main memory reference 100 ns 20x L2 cache, 200x L1 cache
	Compress 1K bytes with Zippy 3,000 ns 3 us
	Send 1K bytes over 1 Gbps network 10,000 ns 10 us
	Read 4K randomly from SSD* 150,000 ns 150 us ~1GB/sec SSD
	/************************************/
	基本命令
	C-x C-f 打开/新建文件
	C-x C-s 保存当前缓冲区
	C-x C-w 当前缓冲区另存为
	C-x C-v 关闭当前Buffer并打开新文件
	C-x i 光标处插入文件
	C-x b 切换Buffer
	C-x C-b 显示Buffer列表
	C-x k 关闭当前Buffer