FIR.im Weekly - 这是多产的一周

QCon技术大会精华

前方干货颇多,请备好小板凳,泡好茶,慢慢看。

上周四到周六(23号-25号),由 infoQ 主办的 QCon 在北京召开,各技术大牛围绕敏捷开发、技术架构、开发实践等话题进行了技术分享与探讨。

QCon 的视频主办方正在整理中,但是部分技术文章已经整理出来,我们选取了一篇参会笔记和一篇 APP 网络性能优化相关的文章分享给大家如下:

QCon 参会笔记

@唐巧_boy 的这篇参会笔记主要总结梳理了他参会过程中了解到关于应用架构与开发方式、UIWebView 与其它界面的混排等信息点。让我们没有参会的同志们,跟随唐巧的笔记在视频未出来前先看看本次 QCon 大会的部分精彩内容。

文章链接,请点击这里

QCon 参会笔记

(图片来自原文)

携程 App 的网络性能优化实践

携程无线开发总监 陈浩然 在上周的 QCon 上围绕 携程 App 的网络性能优化这一主题,先介绍了携程 App 的网络服务架构,然后对常见的网络性能服务进行了阐述,继而对携程的网络性能优化实践进行了总结,最后分享了业界网络性能优化的新技术方向相关的资讯。

文章目前已经整理到了 infoQ, 并同步推送到了 infoQ 微信公众号(infoqchina).

文章链接

ctrip_mobile_deployment.png

(图片来自原文)

Material Design 专题之认识与实践

上周,北京 GDG 组织了一场 Material Design 专题之认识与实践主题的讲座,来自Smooth第三方微博的设计师禄一湛、来自 知乎的设计师徐梓桁、来自 Flipboard的朱凯(github:仍物线)对 MD 的认知与 App 开发设计实践进行了分享。

活动简介,在这里

讲义,请点击此处下载

视频,请点击此处观看

附上一张活动现场图如下:

北京GDG.png

Android Support Library 22.1 发布信息汇总

上周,Android Support Library 有较大的更新发布,@陈启超_V 已经为我们梳理汇总了这次的发布信息。

详情请点击此处

Android Support Library.png

(配图来自官方博客)

Android Lollipop 5.1.1 面世

@开发技术前线 上周翻译了一篇 Android Lollipop 5.1.1面世 的文章,文章对最新发布的 Android Lollipop 5.1.1 的新特性和适用设备进行了介绍。

译文,在这里

Android Lollipop.png

(配图来自原文)

行为驱动 iOS 开发

这是一篇发表在 简书 上的一篇文章( 简书也在用 FIR.im )。作者是简书用户 @Sam_Lau,他分享了如何使用ReactiveCocoa 实现 MVVM(Model-View-View Model) 架构,如何使用 Objective-C 实现的 BDD 测试框架Kiwi 来进行单元测试,从而实现 行为驱动开发 iOS App.

文章详情,在 这里

行为驱动开发.png

(配图来自原文)

iOS 应用架构谈系列

这是 @反革命攻城狮CasaTaloyum 撰写的专题系列文章,目前已完成两篇,待完成的三篇我们将持续关注,并及时分享给大家。

iOS 应用架构谈 开篇

iOS 应用架构谈 view层的组织和调用方案

iOS 应用架构.png

(配图来自原文)

面向轨道编程 - Swift 中的异常处理

这篇文章来自 @请叫我汪二,作者先阐述了异常处理的常见模式,紧接着指出了常见处理方法存在的问题,从而引出更好的处理方法:面向轨道编程,并以 Swift 开发实践中的异常处理作为案例,有微博网友看完这篇文章说:“这篇文章写的真他妹的好”。

点我看文章具体内容。

面向轨迹编程.png

(配图来自原文)

iOS 源码分享-LTJelloSwitch

最后,分享一段 iOS 源码:

LTJelloSwitch,By @汤圣罡 和他的设计师同事。配图这个效果简直酷炫到没朋友…

源码在这里

LTJelloSwitch

写完这期,真是手都酸了,就到这里了,希望对你们有帮助,欢迎分享、点赞各种,特别欢迎投稿给 ss@fir.im

FIR.im - SS

内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
数字图像隐写术是一种将秘密信息嵌入到数字图像中的技术,它通过利用人类视觉系统的局限性,在保持图像视觉质量的同时隐藏信息。这项技术广泛应用于信息安全、数字水印和隐蔽通信等领域。 典型隐写技术主要分为以下几类: 空间域隐写:直接在图像的像素值中进行修改,例如LSB(最低有效位)替换方法。这种技术简单易行,但对图像处理操作敏感,容易被检测到。 变换域隐写:先将图像转换到频域(如DCT或DWT域),然后在变换系数中嵌入信息。这类方法通常具有更好的鲁棒性,能抵抗一定程度的图像处理操作。 自适应隐写:根据图像的局部特性动态调整嵌入策略,使得隐写痕迹更加分散和自然,提高了安全性。 隐写分析技术则致力于检测图像中是否存在隐藏信息,主要包括以下方法: 统计分析方法:检测图像统计特性的异常,如直方图分析、卡方检测等。 机器学习方法:利用分类器(如SVM、CNN)学习隐写图像的区分特征。 深度学习方法:通过深度神经网络自动提取隐写相关特征,实现端到端的检测。 信息提取过程需要密钥或特定算法,通常包括定位嵌入位置、提取比特流和重组信息等步骤。有效的隐写系统需要在容量、不可见性和鲁棒性之间取得平衡。 随着深度学习的发展,隐写与反隐写的技术对抗正在不断升级,推动了这一领域的持续创新。
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