应该可以从另外线程 close，block 的这个可能会读到 EOF 或这异常（可能语言相关）。

一般情况下，实习对找工作很有优势。

你的例子确实 lambda 也可以做到。但是下面的呢？

def func(x):
def new_func(y):
return x+y
return new_func

>>> a = func(10)
>>> a()
13
>>> a(5)
15

I'm on your side. @whitenight

OAuth 2.0

首先你有没有对软件开发的信心（热情和能力）？“ IT 无比热爱的激情选择了软件工程”这个很好，但是不能说明全部问题；二是你对人生的期望是什么？貌似说的有点远，比如小地方待一辈子，安稳但是你甘心否？又或者对以程序员为生，外面世界大城市的丰富多彩，但是各种奋斗苦累能够承受？
我的答案是，我对软件热情和能力有信心，国内某软件公司工作 5 年；我对人生的期望是经历更多，所以 31 岁去美帝读了个 CS master ，如今在美帝继续从事码农工作，一线程序员， 2017 快 35 了。。。（ 谁说 30 岁就不写程序？？？！！）
最近一些年真真切切感悟到，受限制的往往不是你的现实（穷，背景差或能力不住），而是你的眼界。

在国外，至少美帝也不多见 net ，是偶尔有一些还算有名号公司用，但就个人所见，不主流。

Project Fi. 嗯。

楼上说的对， fork 完全是动态的，就在 call fork 那里分离， OS 复制成 2 个进程，分离后都从那一点各自跑各自的。他们共享执行指令，但是是不同的执行流（也就是不同的进程），这也是为什么要通过返回值 pid 来运行不同的逻辑。
一定要分清，他们指令完全一样的(指令是死的)，执行流一般是不一样，是动态的。
在分离之初，内存其实几乎一样的，可以想象 2 个指针指向同一块内存。随着执行流的区别， OS 会对内存进行 copy on write 的操作，慢慢内存也各种写各自的。

和国企比，如果是技术主义者，就是去腾讯打杂，我都去。

btsync

HBase 本身不行， HBase 是按 raw key 排序的，不会理会 column 排序。
楼上说 MapReduce 可以（ MapReduce 不是 HBase 一部分，只是很容易集成），是可以的，本质上是 scan 所有数据，读出数据，然后以你指定的 column 值为 key 排序。

“浏览器地址栏里，@字符就会被转码成 %40 。 ”我觉得没有办法不这样，除非你自己写一个浏览器。

每天 10 点多到公司，不到 6 点走。

hive 最终是以 MapReduce 的 job 来运行的，所以你可以在 copy 几个小时，几天，几周的数据跑一下你们的 job 。如果你数据分布比较均匀，处理速度接近线性。
如果接近线性，就好估计整体处理时间了。

楼上对的。
使用 du ，你可以查看整个数据文件大小。但是这个不能告诉你 record 的条数。一般文件是压缩过的(不压缩太费空间).
不知道你说大小是指什么？目的是什么？是想预测处理速度？这个不光看数据规模，还要看数据可分的细度，还有集群的处理能力。。。。

@iloveyou 顶你。
我们一般理解的搜索，是指模糊匹配。
比如搜 mp3 ，可以搜出“热门 mp3 ”,“ mp3 播放器”, 甚至可以是关联匹配“流行音乐”