@gfreezy 是的，所以有2 ^ （24 * 800 * 600）种可能。这段内存可以看作是一个图片，也可以看作是一个整数。图片或者整数，只是人类赋予这些0101的意义，对计算机来说却没有区别

在内存里存这个图片，和存这个数字所用的空间是一样的，所以不能用来做图像压缩

我用一个命令行程序叫ledger
https://github.com/jwiegley/ledger

dnspod

有2 ^ 24 ^ (800 * 600)张
n转成图片，和十进制转16/32/64进制类似（看你机器字长选个效率最高的），连除取余，就是每一段的内容了。给图片算n就是逆运算。每16/32/64位乘以相应的权值然后相加

除了最后一点，我手上这个符合要求（笑
不用xorg可以直接写framebuffer，还有内啥wayland。还有xvfb这种东西

@cabinw mozilla出品，比golang好

学rust把， http://www.rust-lang.org/

这和你的技术选型和人员能力有关
我好奇300人日的活是什么活，又是如何得出这个数字的

好机器，而且华为的价钱也实在

@august 我好少上其实

继续google吧

是在本地调试吗？500的话就看看server的错误信息呗
你确定rs是dict不是str吗？

都没审判，别下定论

推荐Time Warrior这本书

百度怎么可能反GFW呢

map和reduce都是对集合的操作。
map是将一个集合映射成另一个集合，两个集合的元素数目相等。
reduce是依次将集合里的元素送入一个处理过程，得到一个值。
比如一个数列，1 2 3 4 5，每个元素都乘以二，得到 2 4 6 8 10，这是map操作
再比如一个集合，apple facebook v2ex，取每个元素的创始人，就得到 jobs z_ livid这个新的集合，这是map操作
reduce也是对集合的操作，它有一个初始的状态，和一个处理函数，这个函数的参数是当前的状态和输入的元素，返回的是下一个状态。集合里的每一个元素都会依次输入这个函数，最后得到的状态就是reduce操作的结果。
比如用reduce操作来计算1 2 3 4 5的和
第零步，初始状态是0，因为什么都没加
第一步，输入的是1，当前状态是0，因为是求和，所以把这两个数相加，得到1，这个结果作为新的状态
第二步，输入的是2，当前状态是1，相加得到新状态3
第三步，输入的是3，当前状态是3，相加得到新状态6
第四步，输入的是4，当前状态是6，相加得到新状态10
最后一步，输入的是5，当前状态是10，相加得到15
这个15就是最终的状态了，也就是这个集合的和，也就是这个reduce操作的结果
如果不是要计算和，而是要计算积，只需要把上面的步骤里的相加改为相乘，把初始状态改成1
所以一个集合的reduce操作，就是使用不同的初始状态和处理函数（相加，相乘或者其他更复杂的操作），来得到想要的结果，和或者积或者其他统计结果
map操作是可以并行进行，因为每个元素的映射结果只和它自己有关，所以大规模的map操作可以用集群并发处理。reduce就不行，因为每次输入元素都可能导致状态产生变化，最后的状态和元素输入的顺序有关，所以不是所有的reduce操作都能并行（加法和乘法可以，统计也可以，因为顺序无关）
综上，map和reduce小程序可以用，大系统也可以用