我要开始搞知识星球啦!

飞哥宣布开设知识星球,提供电子书、技术视频课程、直播交流、技术分享和非技术话题等价值内容。星球会员将能获得原创电子PDF资源,包括《深入理解Linux网络》的扩展版和新书的预览。此外,还有技术问题答疑、性能优化案例分享和行业动态讨论等互动环节。

大家好,我是飞哥!

今天和大家宣布一件事情,我要开始搞知识星球了!

在过去的时间里,我一直在坚持用公众号、知乎等这样的图文平台来讲技术。虽然起到了不错的效果,但也发现了不少痛点。

比如技术文基本发布过2天后,就不会再产生阅读了,优质内容无法沉淀下来持续产生价值。再比如只能进行图文+源码形式的表达,很多对 C 语言不熟悉的读者通过图文阅读起来有一定的难度。

在过去时间里,一直不断有同学问我有没有开星球,想加入学习。但由于工作一直比较忙,而且业余时间也基本都被我投入到下一本新书的写作中了,所以一直没能抽出空来。

最近新书大概 80 % 的内容都有了,主体结构算是基本建设完成了。而且我最近也正好想明白了如何通过星球这个工具来帮助大家更好地提升技术。所以,终于我就把星球给开了。

会在星球上提供哪些价值

经过仔细的思考,我将在星球上给大家提供以下几块的价值。

价值1:电子书

公众号的一大缺点就是无法完成知识的沉淀。而电子书就是一个非常好的沉淀的工具。所以,接下来我会在星球里给大家提供我的原创电子PDF资源。

之前只给大家提供了《理解了实现再谈网络性能》,但对于纸质书《深入理解Linux网络》很长一段时间里,我都没有对外发布电子版。这次我把书的底稿稿整理了一下,而且又加了两章新内容。本次会以通过电子PDF的形式发放给星球的会员。

再就是我正在写的下一本新书,目前已经进度有 80% 了。接下来估计到 9 月左右,我也会把它的电子 PDF 格式首发给星球的会员。

价值2:技术视频课程

深厚的底层技术功力无疑是非常有价值的。之前就有本科读者反馈学完epoll原理后拿了华为offer。参见《在开发内功修炼的学习,助我拿到了华为offer》

但底层知识学习难度又是最高的。虽然我在公众号的文章中已经尽最大努力让大家更容易理解。但即便如此很多读者依然表示学习起来不是很容易。尤其是部分对 C 语言不熟的读者。

在内容形式上,视频比文字的表达力还是要强很多。如果我能用视频的形式把很多知识给大家讲出来,会更容易理解。

另外就是视频学习也能帮大家节约时间。底层的学习需要投入的时间也比较多。平时大家的工作已经很忙了,又很难抽出这么多的时间。我也希望能用视频帮你快速掌握。节约出时间去做别的更有价值的事情去。

所以我特此开辟了一系列的视频课程,通过视频讲解的方式进一步让大家理解底层的工作原理。这些内容会放在知识星球上。

在这里,我会从硬件到内核,甚至包括一些语言运行时的知识,全部用浅显易懂的视频的方式给大家讲出来。让大家快速消化吸收。目前暂定的课程内容如下,内容可以说是非常的充实。

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价值3:直播交流

后面我会不定期举行直播,和大家面对面就公众号文章、视频课程学习过程中遇到的问题进行交流答疑。和大家一起共同探索程序员的成长。

价值4:技术分享

咱们开发内功修炼的读者中有不少经验丰富的同学,有过工作经验的同学都知道,工作中排查的线上问题、性能优化这两块对大家的成长是帮助最大的。

因此在星球中也能发挥社区的力量,鼓励大家在各自工作岗位上有价值的经验分享给星球内所有的小伙伴。让经验能够传承。

值得分享的内容包含但不限于下面三个方向。(注意在分享的过程中要以技术为主,要避免泄露你公司的业务机密)

  • 线上问题定位:你在线上遇到过什么样问题,你是如何一步一步把它定位出来的,找到了哪些优化手段,最后通过哪个手段把问题解决的。

  • 性能优化案例:你的服务遇到的性能瓶颈是什么,你都想到和采用了哪些性能优化手段,最终达到了什么样的优化结果。

  • 业界动态:目前业界都有哪些新技术,这些新技术在哪些公司得到了落地应用,这些技术未来会有哪些应用空间

我会定时把有价值的内容精选出来,供大家互相学习。每个月我会从精选内容中定期评选出最有价值内容,给与飞哥专属签名书的奖励

除了图文外,也还可以通过直播形式分享。大家也可以踊跃报名,把自己擅长的技术主题分享出来,给球友分享的同时也能打造自己的技术影响力。另外我也会邀请一些在某些方面做的比较好的同学,给大家做分享某些比较有价值的技术。

价值5:非技术分享

除了技术内容外,我也会给大家分享一些其它的主题,例如

  • 公众号文章的写作,如何从选题、资料搜集、画图到创作,如何一步步搞好一篇技术文章。

  • 工作方法:如何在工作中做事才能做到高绩效

  • 时间管理:繁忙的工作中抽时间充电和成长

等等

加入方式

未来我的目标是把「开发内功修炼营」这个星球打造成一个国内最好的底层功力修炼技术社区。我追求的效果是星球中的内容能对你产生实际的价值。比如帮你在面试中答对了某道面试题,或者是把某个性能优化方法用到你的工作中提升了你手头工作的结果。

虽然知识星球是要收费的,但我在前期会通过优惠券的形式给大家把价格压到最低。另外也相信飞哥能让你在这里绝对能获取到的内容的价值会远远超价格。

目前星球刚刚建立,目前视频课程还将于下周正式开始更新。今天加入后可以先在星球置顶文章里领取电子书。

第一本是《深入理解Linux网络》这纸质书基础上改造的星球专版,这本书比纸质版还又多了两章。分别是

  • 第十一章:高性能应用,从实现的角度理解Redis与Nginx的高性能原理

  • 第十二章:高性能语言与框架,拆解Golang之net包的高性能原理,以及Java中Netty对epoll的封装

总共内容有 400 多页。

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第二本是《从硬件原理开始掌握程序性能》。这本 PDF 有140多页。是之前写的磁盘、文件系统、内存物理结构与工作原理、伙伴系统管理、slab内存分配器、内存性能测试、CPU物理结构、上下文切换性能等方向的文章的一个收集。也会一起发给球友。

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新书还没有彻底写完,预计在 9 月份为球友首发

从下周开始我会每周会定期为大家按照上面提到的规划更新视频课程。在课程的内容上,我不一定会按上面的顺序来录制,我可能会优先更新一些我认为对大家比较重要的知识点。另外每节课我也会专门准备PPT,课程更新完后分享给大家。

有想加入知识星球的同学先通过下方二维码领取我为大家准备的大额优惠券。

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另外我还会从加入星球的同学中选出星球编号为 8、88 和188 的同学分别送出一个小礼物。

  • 序号为 8、88 的星球会员:一张可兑换 199 的课程的券

  • 序号为 188 的星球会员:一张可兑换 99 元课程的券

星球「开发内功修炼营」期待你的到来,相信飞哥不会辜负你的信任!

(Mathcad+Simulink仿真)基于扩展描述函数法的LLC谐振变换器小信号分析设计内容概要:本文围绕“基于扩展描述函数法的LLC谐振变换器小信号分析设计”展开,结合Mathcad与Simulink仿真工具,系统研究LLC谐振变换器的小信号建模方法。重点利用扩展描述函数法(Extended Describing Function Method, EDF)对LLC变换器在非线性工作条件下的动态特性进行线性化近似,建立适用于频域分析的小信号模型,并通过Simulink仿真验证模型准确性。文中详细阐述了建模理论推导过程,包括谐振腔参数计算、开关网络等效处理、工作模态分析及频响特性提取,最后通过仿真对比验证了该方法在稳定性分析与控制器设计中的有效性。; 适合人群:具备电力电子、自动控制理论基础,熟悉Matlab/Simulink和Mathcad工具,从事开关电源、DC-DC变换器或新能源变换系统研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握LLC谐振变换器的小信号建模难点与解决方案;②学习扩展描述函数法在非线性系统线性化中的应用;③实现高频LLC变换器的环路补偿与稳定性设计;④结合Mathcad进行公式推导与参数计算,利用Simulink完成动态仿真验证。; 阅读建议:建议读者结合Mathcad中的数学推导与Simulink仿真模型同步学习,重点关注EDF法的假设条件与适用范围,动手复现建模步骤和频域分析过程,以深入理解LLC变换器的小信号行为及其在实际控制系统设计中的应用。
提供的引用内容中未提及知识星球爬虫的相关信息。不过,一般来说,实现知识星球爬虫可以采用以下思路和工具。 实现方法上,先进行需求分析,明确要爬取知识星球的哪些数据,如帖子内容、评论、用户信息等。然后进行网页分析,通过浏览器开发者工具分析知识星球网页的结构和请求,确定数据的来源和加载方式,可能涉及到动态加载,需要分析其 AJAX 请求。接着模拟登录,知识星球通常需要登录才能访问内容,可使用账号密码登录或第三方登录方式,模拟登录过程,获取登录后的 Cookie 或 Token 用于后续请求。之后进行数据请求与解析,使用 HTTP 请求库发送请求获取页面或接口数据,再使用解析库解析 HTML 或 JSON 数据,提取所需信息。最后进行数据存储,将提取的数据存储到数据库或文件中。 相关工具方面,Python 是常用的编程语言,其丰富的库可以帮助实现爬虫。如`requests`库用于发送 HTTP 请求,`BeautifulSoup`或`lxml`用于解析 HTML 数据,`Scrapy`是一个强大的 Python 爬虫框架,可提高开发效率。对于处理动态页面,可以使用`Selenium`结合浏览器驱动(如 ChromeDriver)模拟浏览器操作。 示例代码如下: ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup # 发送请求 url = 'https://example.com' # 替换为知识星球实际的 URL headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'} response = requests.get(url, headers=headers) # 解析数据 soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # 这里需要根据实际网页结构提取数据 data = soup.find_all('div', class_='example-class') for item in data: print(item.text) ```
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