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Jonathan Shapiro在文章中回顾了他对BitC语言开发的反思。他解释了停止BitC开发的原因，包括个人职业发展、语言设计上的挑战以及技术实现上的困难。文章详细讨论了BitC在编译模型、类型系统、继承和类型类等方面的设计决策和问题。Shapiro认为，BitC的类型系统过于抽象，导致编译和优化困难，同时类型类在实现上的问题也限制了其应用。尽管如此，他仍认为BitC项目在实现无箱类型多态和推断可变性方面做出了贡献，并提出了未来改进的方向。

三位研究人员，包括麻省理工学院计算机科学教授Erik Demaine，最近完成了一篇论文，证明了包括《超级马里奥兄弟》、《塞尔达传说》、《大金刚》、《口袋妖怪》和《塞尔达传说》在内的经典任天堂游戏的通用版本是NP-hard的。他们通过将每个游戏“泛化”为确定玩家能否从“起点”移动到“终点”的任务，将决策问题转化为：给定一个游戏的有限关卡，玩家能否从起点移动到终点。所有这些简化证明都来自3-Sat，并且它们都依赖于一个可以应用于任何平台游戏的通用框架。例如，在《塞尔达传说：时光之笛》中，玩家需要选择一条路径，并确保不会返回。在《超级马里奥兄弟》中，玩家需要通过踢飞红壳龟来解锁路径。论文详细介绍了所有游戏的简化构造细节。

GoCardless Ltd是一家在英国注册的支付服务提供商，注册号为07495895，其业务受英国金融行为监管局监管，根据2017年支付服务法规获得注册编号597190。公司位于伦敦EC1V 7EN的Sutton Yard，65 Goswell Road。

在计算机科学中，缓存结果以优化计算效率至关重要。本文通过Python中的装饰器实现了一个通用的缓存机制，用于存储函数调用结果。缓存广泛应用于硬件、操作系统、数据库和浏览器中，以加速数据处理和访问。然而，使用Python字典作为缓存存储时，只能处理可哈希的参数，且会存储所有结果，可能导致资源浪费。更复杂的缓存策略，如使用队列或堆，可以存储最近或最常用的结果，从而优化缓存管理。

SoundCloud正式发布了HTML5 Widget API的JavaScript版本，允许用户在网页上插入SoundCloud播放器。通过简单的脚本标签，开发者可以访问和控制HTML5 Widget的各种属性，如加载播放器、获取和设置音量等。文章提供了API的详细文档和在线演示，鼓励用户提出建议和报告问题。

自2月初与KashFlow合作以来，已有450多家企业通过GoCardless轻松且低成本地收款，并收到大量积极反馈。本文提供了一步一步的指南，帮助用户在KashFlow上快速设置GoCardless。首先介绍如何注册GoCardless，然后详细说明如何在KashFlow中使用GoCardless进行收款，包括添加“在线支付”按钮、设置预授权和定期账单。通过这些步骤，用户可以轻松实现与GoCardless的集成，提高收款效率和降低成本。

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在2011年的MacBook Pro上，使用Vim打开一个简单的Ruby文件需要11.34秒，主要原因是`ruby.vim`插件和`vim-css-color`插件导致的加载时间过长。通过移除`vim-css-color`插件并调整`ruby`的搜索路径，成功将打开文件的时间缩短至0.625秒。

在使用Redis缓存页面和碎片时，作者发现Redis使用了约1.7GB的内存，而实际存储的数据仅为68MB，这是由于Redis 2.2版本使用的malloc导致内存碎片化。为了解决这个问题，作者建议升级到Redis 2.4版本，该版本默认使用jemalloc，具有更少的碎片化问题。升级后，作者观察到内存碎片比率显著降低，从而有效解决了内存使用过高的问题。

Gitlab项目因其受欢迎程度而吸引了大量贡献者，但作者指出，一些用户对开源项目的贡献者缺乏尊重，甚至提出无理的要求和威胁。作者强调，开源项目是开发者利用业余时间免费提供的，用户应表现出礼貌和尊重，不应将开源视为权利。

本文探讨了在项目管理中，承诺努力与承诺结果之间的区别。作者指出，承诺努力是诚实的，而承诺结果则可能是不诚实的。文章强调，团队应该承诺按照既定规则工作，而不是承诺具体的结果。产品负责人可以设定时间预算，而不是要求团队给出具体的时间估计。这样的方法有助于避免成本失控，并鼓励团队专注于提高工作效率。文章还讨论了关于承诺、预算和预测的不同观点，以及如何在实际项目中应用这些理念。

“Hacker Time”项目自启动以来，吸引了众多工程师的积极参与。他们围绕个人兴趣，开展了包括音乐处理、数据库迁移、API测试、故事分享、网站地图生成等多个项目。其中，InstaSound、Large Hadron Migrator、HyperSpec等亮点项目尤为突出。目前，约50%的工程师参与其中，项目成果显著。尽管部分工程师因时间或兴趣问题尚未加入，但整体进展顺利，未来将有更多项目更新。

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本文介绍了一种在Python中实现线性时间复杂度和常数空间复杂度的列表洗牌算法。算法的核心思想是随机选择列表中的元素进行交换，确保每个元素都有均匀的概率出现在任何位置。这种方法不仅适用于洗牌，还可以推广到生成随机排列。文章强调了算法的效率和公平性，并指出在功能型编程语言中实现类似算法可能更为复杂。