Arthur Kim kimdwkimdw

In August 2007 a hacker found a way to expose the PHP source code on facebook.com. He retrieved two files and then emailed them to me, and I wrote about the issue:

http://techcrunch.com/2007/08/11/facebook-source-code-leaked/

It became a big deal:

http://www.techmeme.com/070812/p1#a070812p1

The two files are index.php (the homepage) and search.php (the search page)

Each of these commands will run an ad hoc http static server in your current (or specified) directory, available at http://localhost:8000. Use this power wisely.

Discussion on reddit.

Python 2.x

$ python -m SimpleHTTPServer 8000

Backend Architectures

Twitter

ror, scala, jetty, erlang, thrift, mongrel, comet server, my-sql, memchached, varnish, kestrel(mq), starling, gizzard, cassandra, hadoop, vertica, munin, nagios, awstats

Introduce Gizzard of Twitter - 트위터의 새로운 분산 관리 라이브러리 Gizzard를 소개합니다.
The Architecture Twitter Uses to Deal with 150M Active Users, 300K QPS, a 22 MB/S Firehose, and Send Tweets in Under 5 Seconds
Scaling Twitter: Making Twitter 10000 Percent Faster

고수준에서 암호학 이해하기

이 글은 메아리 저널에 쓸 목적으로 한동안 작업하던 글입니다. 메아리 특유의 디자인(...)이 싫다면 여기로 링크하셔도 됩니다. 어느 쪽이든간에 의견은 이 아래의 코멘트 란 또는 메아리에 기재되어 있는 메일 주소를 써 주시면 감사하겠습니다. --lifthrasiir

암호학을 사용하는 많은 시스템은 세부적으로 무슨 알고리즘을 쓰는지보다는 그 알고리즘들이 어떻게 연결되어 있는지, 즉 구조가 실제 안전성에 더 큰 영향을 미친다. 따라서 구조와 그 구조를 이루는 빌딩 블럭을 아는 것이 중요한데, 여기에서는 이러한 암호학적 빌딩 블럭과 함께 블럭들이 어떻게 쓰여서 더 큰 구조를 만드는지를 알아 본다.

Key Exchange

키 교환. 두 사람만이 알 수 있는 새로운 키를 만든다. 이 과정이 끝나도 상대방이 내가 아는 사람인진 알 수 없지만 적어도 상대방과 내가 같은 키를 가지고 있다는 건 확신할 수 있다.

RailsConf 2015 Schedule

RailsConf 2015 Room 202 Day 1

	var node = function(text) {
	var pointers = { _next: null };
	var data = { text: null };
	var _const = function() {
	this.data.text = text;
	};

	if(!!text) _const();

	return {

	""" Example using GenSim's LDA and sklearn. """

	import numpy as np

	from gensim import matutils
	from gensim.models.ldamodel import LdaModel
	from sklearn import linear_model
	from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups
	from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

	fig = plt.gcf()
	fig.set_size_inches(width,height)
	ax = plt.gca()
	ax.set_yticks(ytics)
	ax.set_ylim([0, y_max])
	plt.bar(range(0,noTopics), Z[rank[:noTopics]], label='label={%s}'%(','.join(l_names)), color='y', alpha=0.5)
	plt.legend(prop={'size':legend_size})


	ax.set_xticks(np.arange(noTopics)+0.4)

	var daumlogin = {};
	var daum = {}
	daum.Browser = {ua:'mozilla/5.0 (windows nt 6.1; wow64) applewebkit/537.11 (khtml, like gecko) chrome/23.0.1271.95 safari/537.11'}
	daum.Event = {}
	daum.Event.addOrderEvent = (function () {
	var a = {};
	return function (f, e, g, b) {
	var h = null,
	c, d;
	if (!f) {

	#77
	for c in 5,5,4,3,2,0,2,3,4,5,5:s=(c' 'or'')+'* '[:6-c];print s+s[-2::-1]