杜君立:紧箍咒与纸枷锁

  给《中国人的紧箍咒》打个小广告。 嘿嘿。

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  拙作《历史的细节》出版以来,我认识了很多著名的写作者,孙继滨先生就是其中一位。

  孙先生的《中国人的紧箍咒》让我想起自己曾经写过的一篇博客《中国人的纸枷锁》。陈凯歌在《梅兰芳》一开篇,就讲了一个纸枷锁的故事。梅兰芳的大伯因为家人新丧,没给太后穿红,先挨了一顿打,后又被赏了一纸做的枷锁。奴才威胁道:撕破一点弄死你! 
  枷锁是禁锢犯人的,为了防止犯人脱逃,枷锁无不铁打铜铸。一张薄薄的纸枷锁,看起来不堪一击,竟然比铁枷锁更可怕。这纸枷锁看起来几乎等于没有,但它是存在的,因为戴枷锁的害怕“撕破一点弄死你”,这枷锁实际是心理的枷锁。 
  事实上,紧箍咒与纸枷锁是同构的,也一种权力和压迫的象征。从某种程度上来说,如果说《历史的细节》是从历史来进行中西文化的对比,那么《中国人的紧箍咒》就是从文化来进行中西历史的对比。相比之下,孙先生的书更加适合大众一些,文笔幽默,平易近人,什么道理都被他讲得浅显易懂。而且在书中,不断的插入许多有趣的故事和典故,给人许多智力上的启迪。 
  在这一点上,《历史的细节》过于书面化,甚至有学术化的倾向,这使一般人对它的阅读和理解会产生一定的障碍。在未来的日子里,我需要向孙先生学习。 
  深入容易,浅出才难啊。



   (转载自豆瓣)


内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计实战全过程,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Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合群: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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