我的创作纪念日

本文分享了作者从纸质到电子文档的技术笔记演变过程,包括使用git仓库进行维护及在线工具的尝试。同时介绍了撰写技术文章的心路历程,以及这些分享如何帮助他人解决问题。

机缘

最早写技术文章,是因为又遇到了已经解决的问题但却怎么也想不起怎么解决的。如是再三,于是决定记下来,方便再次遇到相同问题时查阅。
开始是写在会议记录的本子上。从前向后做会议记录,从后向前记录遇到的问题及解决方案。那是一个A5软面抄,页数并不多,很快就用完了。加上多次翻看的磨损,封面掉了,然后是第一页,第二页……
于是决定将纸质文档更换成电子版。建了一个文件夹,然后将文档都整理到这里。随着数量的增多,又开始建子文件夹,分类……
为了方便维护,创建了git仓库,上传到仓库中,沿用至今。
尝试过各种在线的文档工具,效果都不太理想。至于博客,当时是想试一下,所以挑一些自己感觉相对可以的文章发上来。但由于怕鲁班门前弄大斧,不敢将所有文章都上传。这导致了博客也就是所有文档的一个子集,终是没能代替自己的文档仓库,一度想要放弃。但看到自己写的东西多少帮到了一些未曾谋面的同行们,也感觉还算有点价值,就坚持了下来,时不时发两篇。

收获

最大的收货应该就是自我的肯定了吧。每次看到有同行看了文章少踩了几个坑都觉得是值得的,算是比较正向的激励。
曾经有个做图像的还根据代码中的信息联系我问是否能提供源码,我当时已不做图像多年,幸好文档仓库分门别类地一直在维护,顺利找到了源码。
最有成就感的大概就是《死亡细胞MOD制作教程》了,作为一个游戏佬肯定是想折腾一下,就研究一番写了这篇文章。抛砖引玉引出了一些感兴趣的同好们,也见过有人真的写了个MOD上传了创意工坊。
当然有这样一个博客也为简历增色不少,算是个意外收获。

日常

日常依然是三线小城市的打工人,每天理业务写代码。时不时挤出时间研究一下技术。
当然,每天的游戏不能少。

憧憬

也希望自己能成长为大牛。但每次仰望都难望其项背。依然在努力成长。
去年上半年考了中级的软件设计师,顺利通过。下半年本打算备考架构师,结果疫情原因导致考试取消。今年再接再厉。
对未来依然是迷茫的,好想能财务自由不再被剥削。看不清未来的路,先走好眼前的每一步吧~

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的开发者;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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