一、目标李老板：奋飞呀，最近没怎么更新呀？奋飞：最近的KPI定的合不合理你心里没点AC数？我现在内卷到周三就开始写周报了，不然被新来的就给卷失业了。遥想在古典PC互联网时代，咱也是OD、IDA玩的很溜的。一日饮酒乐甚，突发奇想，IDA识别出所有函数，然后导出来给OD，给这些函数下断点，触发之后先打日志，再自动取消断点。这样程序运行的流程不就出来了？实

互联网形态正加速向Web3.0迭代发展，但风险和挑战也随之而来。从上篇《，我们了解到Web3.0时代基础设施建设的六大难题，那么天翼云存储资源盘活系统是如何解决的呢？天翼云存储资源盘活系统是纯软件的存储控制器，能够安装在任意Linux服务器上，可以把各服务器中分散的磁盘整合成高性能的存储资源池，通过分布式双控制器架构保证了系统的低延迟、高可用、易拓展；通过完

​对于一个报表检验，性能就是其检验方向之一，皕杰报表之初就把性能摆到了第一位，但当面对超量的数据，服务器硬件毕竟有限，因而在设计报表时，性能优化也是需要考虑的问题。可以从以下几个方面来考虑优化：1.对数据集的sql语句进行优化，利用参数控制取出数据的数量，还可以使用视图或存储过程优化数据的获取。2.在制表的过程过程中进行函数的优化，使用select函数时，相

M3U本质上说不是音频文件，它是音频文件的列表文件，是纯文本文件。你下载下来打开它，播放软件并不是播放它，而是根据它的记录找到网络地址进行在线播放。M3U文件的大小很小，也就是因为它里面没有任何音频数据。把M3U文件直接转换为音频文件是不可能的，除非你把它指向的音频文件下载下来再作处理。m3u格式的文件只是存储多媒体播放列表，提供了一个指向其他位置的音

这几天一直在学习基于Python的OpenCV，开发环境是在Ubuntu16.04下，学习的心得就是基于Python的OpenCV开发基本上就属于函数式编程了，OpenCV提供了大多数的功能函数，以及大多数的算法封装，并不需要从头开发，不需要重复的造轮子，需要的仅仅是将各个零部件进行组装。所以学习起来相对容易一些。但是这是建立在对于Python有一定的基础

我们学习使用C，肯定都要了解模板这个概念。就我自己的理解，模板其实就是为复用而生，模板就是实现代码复用机制的一种工具，它可以实现类型参数化，即把类型定义为参数；进而实现了真正的代码可重用性。模版可以分为两类：一个是函数模版，另外一个是类模版。举个最简单的例子，当在编写好了一个进行int型交换的swap函数，而此后若又要进行double型交换，那就得重

原来笔记，就和撸代码一样，都很随性。后来看的代码和博客多了。发现太随性了，很难撸出高质量的代码，很难写出能看懂的笔记。记笔记是一个梳理知识的过程，可以表达出自己对该知识的熟悉程度。今天撸一段代码，记录一下PHP扩展中如何接收参数。废话就不多说了，至于基础性的，比如如何创建扩展也不在这里说了，如何写接收参数的函数，只需要修改函数功能部分。昨

深入了解神经网络本章将介绍用于解决实际问题的深度学习架构的不同模块。前一章使用PyTorch的低级操作构建了如网络架构、损失函数和优化器这些模块。本章将介绍用于解决真实问题的神经网络的一些重要组件，以及PyTorch如何通过提供大量高级函数来抽象出复杂度。本章还将介绍用于解决真实问题的算法，如回归、二分类、多类别分类等。本章将讨论如下主题：详解神经网络的不

深入了解神经网络本章将介绍用于解决实际问题的深度学习架构的不同模块。前一章使用PyTorch的低级操作构建了如网络架构、损失函数和优化器这些模块。本章将介绍用于解决真实问题的神经网络的一些重要组件，以及PyTorch如何通过提供大量高级函数来抽象出复杂度。本章还将介绍用于解决真实问题的算法，如回归、二分类、多类别分类等。本章将讨论如下主题：详解神经网络的不

Categraf是一个监控采集Agent，类似Telegraf、GrafanaAgent、DatadogAgent，希望对所有常见监控对象提供监控数据采集能力，采用Allinone的设计，不但支持指标采集，也希望支持日志和调用链路的数据采集。相比于其他采集器，Categraf的优势在于：支持remote_write写入协议，支持将数据写入promethues、M3DB、VictoriaMetrics、InfluxDB；指标数据只采集数值，不采集字符串，标签维持稳态结构；采用allinone的设计，所有的采集工作用一个agent搞定；未来也可以把日志和trace的采集纳入agent；纯Go代码编写，静态编译依赖少，容易分发，易于安装。