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我也要
本周主要进行了1.1.1，1.1.2（与1.1.1合并发布），1.2.0三个版本的并行开发。
本周发生了以下较严重的问题：
问题一：1.1.1版本延期3天发布，原计划3月5日发布，后改期到3月8日发布。
主要原因：
1、 YY商品数据量加大，XX服务性能差，制定1.1.1版本计划时，没有充分考虑到这个问题；
2、 原线上XX服务的BUG在本次测试中暴露，增加了开发时间；
3、 在技术能力上，大数据量下多线程与事务并发不够熟悉，浪费了不少调试时间；
问题二： 1.2.0版本开发进度与即定计划有延期
主要原因：
1、 制定1.2.0版本计划时，并没有1.1.1和1.1.2版本，分散了人力投入；
2、 我这边投入了1.1.1和1.1.2开发，没有对1.2.0的设计进行有效的监控；
对于上述问题，检讨，开发过程中未有效的识别风险，造成了版本发布延期；在技术上深度不够，需要继续加强。
【说说在Java开发过程中遇到的麻烦的问题】
【说说在Java开发过程中遇到的麻烦的问题】
实际开发过程中 处理高并发的几种方法
1.创建临时表 该表一个字段 并且设置唯一索引 比如抽奖活动 把奖品编号存入这个字段 ，一个请求过来的时候插入 另外一个请求就无法插入同一个奖品编号，只能等待前一个请求处理完成之后 删掉该表中的这个奖品编号 另外一个请求才能插入同一个奖品编号 这样可以完美控制并发产生脏数据 2.使用select for update 第一步查询锁住 第二步 判断 第三步更新数据 for update的锁表 InnoDB默认是行级别的锁，当有明确指定的主键时候，是行级锁。否则是表级别。 例子: 假设表foods ，存在有i
同花顺PC端逆向解析：Hook注入与加密破解实战指南
在Windows客户端数据采集场景中，当常规HTTP爬虫失效时，内存级逆向分析成为获取实时行情数据的关键路径。其核心涉及进程注入、运行时解密、反调试绕过等底层技术，本质是理解PE加载机制、函数调用约定与内存保护策略的协同过程。同花顺作为典型加固客户端，采用ASPack加壳+自研解密+多线程校验三重防护，迫使开发者转向APC注入、动态密钥提取与XXTEA算法复刻等高阶手段。本文聚焦于DLL注入选型依据、解密函数定位方法及二进制Blob结构化解析，最终实现从内存读取到Pandas DataFrame的端到端数据
记于一次写性能测试工具的经历
背景 最近接到一个需求，就是对我们的某个产品线进行压测，实际上主要还是看系统的稳定性，比如压个一晚上，看看系统是否稳定。基于这个需求，我专门去看了一些协程的知识，整个开发过程有了那么一点点的想法，作文以记之。 数据准备 要对接口做压测，很基本的一个前提，数据的准备必须要很充分。比如压一晚上，那么几万条数据你得准备好，用传统的Excel或者CSV的方式来做，那数据准备得搞死你，我之前面过一...
（八）基于MuJoCo的LeRobot SO100仿真操控实战指南（操作优化）
本文详细介绍了如何在MuJoCo仿真环境中搭建并优化LeRobot SO100机械臂的操控。通过两种核心模式（纯键盘仿真与实机镜像同步）的实战演示，重点讲解了关键的参数标定方法，以实现虚拟模型与真实硬件的精准同步。文章还提供了性能优化技巧，旨在帮助开发者构建高效、安全的机器人算法开发与测试流程。
类银河恶魔城游戏开发学习笔记（0）
解决B站搬运【Unity教程】从0编程制作类银河恶魔城游戏P37中moveState和idleState循环切换的问题
一次偶然的并发
事件背景 算法使用c++封装为sdk，外层使用go搭建服务，使用cgo加载so进行跨语言调用。 在sdk实现过程中，使用proto传输数据之后，需要转为CVMat，然后才进行推理。 追踪之后，发现在proto字节数组进行CVMat的解码消耗巨大，大约占据核心推理的13\frac{1}{3}31时间。 导致封装服务QPS大约下降25%25\%25%。 基本限制 sdk的方法，是串行的，不能并发调用 跨语言调用必定需要数据传输，数据转换必然存在 全套使用c++开发，得不偿失，方案废弃 #
Unity UI Toolkit避坑指南：从官方Samples到实际项目，这些‘坑’我帮你踩过了
本文分享了Unity UI Toolkit在实际项目中的避坑经验和优化技巧，包括动画系统的高效替代方案、3D世界UI的创新实现方式、USS样式继承的反直觉规则等。通过详细的代码示例和性能优化策略，帮助开发者避免常见陷阱，提升开发效率。
并发同时访问_在开发过程中，怎样的级别才算是高并发
我们说的高并发是什么？上面的定义明显不是我们通常所言的并发，在互联网时代，所讲的并发、高并发，通常是指并发访问。也就是在某个时间点，有多少个访问同时到来。我看到有人给高并发下了类似的定义：高并发通常是指我们提供的系统服务能够同时并行处理很多请求。来看看这个定义，这里首先把并发给混淆到并行了。然后定义又说很多请求？什么叫很多请求？做为中国人，这个词让我想象力一发不可收拾......好了，拉回来，继续...
告别全局搜索！7种SRP-PHAT快速算法实战对比：哪个更适合你的麦克风阵列？
本文深入探讨了7种SRP-PHAT改进算法在声源定位领域的实战表现，包括SRC、CFRC、SPF等方案。通过对比计算效率、定位精度和环境鲁棒性等核心指标，为不同场景（如会议室、智能家居、工业机器人）提供算法选型建议，帮助工程师优化麦克风阵列性能。
STM32F407+OV2640的DCMI+DMA双缓冲JPEG图像采集系统
在嵌入式视觉系统中，数字摄像头接口（DCMI）是MCU连接CMOS图像传感器的关键硬件通道，其与DMA协同实现零CPU干预的高速数据流采集；而JPEG作为一种基于DCT变换与量化压缩的有损图像格式，依赖传感器端硬件编码引擎才能满足实时性要求。理解DCMI三重同步时序（PCLK/HSYNC/VSYNC）与DMA双缓冲机制的流水线协作原理，是突破带宽瓶颈、避免FIFO溢出和帧丢失的技术基础。该架构广泛应用于智能硬件、工业检测与边缘AI前端等需低功耗、高可靠图像捕获的场景，本文以OV2640与STM32F407为
记一次数据可视化系统开发总结
针对数据可视化系统的一次开发总结
【ITS模型】基于MATLAB的ITS宽带短波信道模型的建模和仿真
1.软件版本 MATLAB2010b 2.本算法理论知识 对短波信道建模具有里程碑意义的是沃特森在1970年发表的一篇文章，文章中提出了一种静态模型，并在大气中进行了实验验证。 此静态模型可以描述为高斯散射增益抽头延迟线模型，即Watterson模型。 Watterson信道模型是经典的窄带短波信道模型，在这个模型中，信道衰落是瑞利幅度分布，而在每种传播模式中多普勒扩展的功率谱满足高斯分布。Watterson模型没有定义延时扩展的形状，认为各个多径传输模式中不存在延时扩展。其...
记一次监控问题解决历程
每次必写的前言这周的周一我们老大请了一天假，本来这该是一个多么美好的周一啊，打打盹，看看邮件什么的，时间很快就过去了不是吗。可是老天爷注定不让我度过一个愉快的周一。它扔给我一个毫无头绪的难题。困扰了我一天一夜(真的做梦也梦到这个问题了)后，问题被定位了(也随手被解决了)。我想我必须要记录下来，一方面是对解决问题过程的一个回顾和反思，另一方面也是激励自己——没有什么问题是定位不了的，要有必胜的决心！
鸢尾花分类预测
鸢尾花数据总用有150个样本，是一个典型的分类数据集，共有3个类别，分别是山鸢尾（Iris-setosa）、变色鸢尾（Iris-versicolor）和维吉尼亚鸢尾（Iris-virginica），每个样本的特征有4列sepal_length：萼片长度sepal_width：萼片宽度petal_length：花瓣长度petal_width：花瓣宽度这里我们定义了随机森林模型作为实例，来进行模型训练，之后我们会对其使用网格搜索找到最优的参数。
C# WinForm 基于DirectShow.dll编写的程序，可边预览边保存视频，音频和图片
基于微软的DirectShow.dll的二次开发1.自动识别连接的摄像头跟麦克风且可以对其进行选择（默认选中第一个）2.可录制wmv和avi两种格式的视频并且都带有音频，avi可以录制的分辨率和帧数进行选择，wmv默认进行了淸晰度优化如不喜欢可去除代码中有相关提示3.可在预览点开之后进行拍照，也可边录制视频边拍照4.添加了视频和音频的压缩功能（酌情使用）这次二次开发发现C#对DirectShow的相关信息太少，这次做完也不敢藏私共享出来，还望大家指正
一次前后端分离的开发过程记录
近期接到个内部需求，做个简单的云平台，采用前后端分离的机制，本人负责后端实现。 时间比较紧，需要进行快速迭代，所以选择了flask来开发，使用flask-restful实现restful接口。
老版QQ原生表情gif动态
这是老版的QQ表情，不过全是动态的的，Windows照片查看器是不会动的，可以右击用浏览器打开查看，再说一遍是老版的，只是分享给宁愿用老版也要动态的人。
记一次ThreadLocal中的用户信息混乱问题
记录一次开发中遇到的关于 ThreadLocal 问题，场景是数据库表中的操作人总是无缘无故的被更改，排查了几遍代码才发现是 ThreadLocal 没有及时清理导致的。
jdk-8u144-linux-x64.tar.gz.
该资源为搭建Linux系统Java环境用，资源的后缀为tar.gz格式的压缩包
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
sql server 查看每秒并发数_在开发过程中，怎样的级别才算是高并发
我们经常在面试的时候，被问到有没有高并发的经验？先不说哪些考高并发的装逼公司。我思考的是什么才算是高并发？你一天几个pv肯定高不了。首先在网上查找一下，并未找到明确的标准定义。那么什么是并发呢？并发，在操作系统中，是指一个时间段中有几个程序都处于已启动运行到运行完毕之间，且这几个程序都是在同一个处理机上运行，但任一个时刻点上只有一个程序在处理机上运行。我们说的高并发是什么？上面的定义明显...
帮你搜遍GitHub！一次性解决面试中常见并发编程问题，附笔记合集
并发/并行，进程/线程 这些概念总是显得过于抽象，因为这是一个操作系统 沟通 用到的词汇，就像我们习惯了使用十进制算法，二进制和16进制就需要思维的切换;生活中，我们彼此总是不能互相理解，平静之后，我们知道要换位思考;程序的世界也一样，为了更好地理解问题，你也要站在操作系统的角度来思考问题，但当你尝在理解对方时，是违背自己认知习惯的，所以有些困难在所难免。
翻遍GitHub帮你总结了一份并发图册+高并发笔记，一次性搞懂并发编程
现在的面试，动不动就是“三高”，Java并发编程已然成为名企大厂面试的必考问题，其重要性不⾔⽽喻。我也问了一些面试官，他们说：很多面试者，最基本的Java内存模型和JVM内存结构都分不清楚，来了之后根本无法应付我们的高并发场景有的时候，企业要求的并不一定是你可以完全在开发过程中避免出问题，企业希望的是，在出现问题后，可以快速的分析问题、定位问题以及解决问题的能力。说到根本，这就是理论知识是否扎实！尤其是原理级的！！！
最新记，一次线上商城系统高并发的优化！(1)，java面试笔试题初级
就写到这了，也算是给这段时间的面试做一个总结，查漏补缺，祝自己好运吧，也希望正在求职或者打算跳槽的 程序员看到这个文章能有一点点帮助或收获，我就心满意足了。多思考，多问为什么。希望小伙伴们早点收到满意的offer!越努力越幸运！金九银十已经过了，就目前国内的面试模式来讲，在面试前积极的准备面试，复习整个 Java 知识体系将变得非常重要，可以很负责任的说一句，复习准备的是否充分，将直接影响你入职的成功率。
开发过程须注意
① ES的并发性能不好，最好一次查询出来后在代码中循环匹配，不要循环调用ES。不然会导致cpu占有率高，负载高。②表大需要根据查询的字段设置索引进行查询。
数据库并发操作
对于多用户系统，数据库操作的并发问题很常见，造成的错误如，数据丢失，读取错误数据等。究其本质原因其实是数据不一致：一个进程读入内存中的数据和数据库中的“同一批”数据在某一时刻已经不一样了（可能数据库中的数据被另外一个进程修改了），但程序并不知道，于是造成各种错误。 主要要解决的是离线并发问题，其他并发问题通常可以通过系统事务和简单逻辑解决。离线并发通常都与业务逻辑有关，当不可避免时，
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5G时代，可以说高并发系统架构设计经验，是每位优秀程序员必备的，而且在面试过程中及简历上也将是浓墨重彩的一笔。以上就是笔记7个模块的主要内容一览，为了不影响大家的阅读体验，我就不把篇幅继续拉长了，需要完整版的小伙伴前往下方自取~
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