Windows环境下32位汇编语言是一种全新的编程语言。它使用与C++语言相同的API接口，不仅可以用来开发出大型的软件，而且是了解操作系统运行细节的最佳方式。本书从编写应用程序的角度，从“Hello World！”这个简单的例子开始到编写多线程、注册表和网络通信等复杂的程序，通过60多个实例逐渐深入Win32汇编语言的方方面面。本书作者罗云彬拥有十余年汇编语言编程经验，是汇编编程网站http://asm.yeah.net和汇编编程论坛http://win32asm.yeah.net的站长。本书是作者多年来编程工作的总结，适合于欲通过Win32汇编语言编写Windows程序的读者

Con北京站聚焦技术落地与前沿趋势，核心方向包括： ​​AI工程化​​：端侧推理、RAG增强、多模态生成成为主流； ​​云原生深水区​​：混合云治理、湖仓一体架构、可观测性技术持续迭代； ​​安全与效能​​：大模型安全防御、研发流程标准化、平台工程价值凸显； ​​行业融合​​：物流、金融、社交等领域的技术跨界创新案例丰富。 大会为开发者提供了从理论到实践的全景视角，推动技术向生产力转化。 小红书FinOps实践：云成本优化与资源效率提升 在当今数字化转型和云计算迅猛发展的背景下，企业的云成本管理和资源效率成为核心议题。梁啟成在其著作中探讨了通过FinOps实践优化云成本、提升资源效率的有效途径。 ### 云资源成本与优化 云资源的成本管理是企业成本优化中的关键。企业需要对云资源的费用、折扣空间、资源开通权限、供应商情况及资源用量归属有清晰的认知。通过对实际资源成本与预算计划的比较，分析成本分摊的合理性，以及资源配置、存储周期和介质是否符合预期，企业可以定期组织成本review，从而对业务目标和资源动因有一个明确的了解。 ### 成本洞察与优化策略 梁啟成提出了两个核心概念，即成本洞察（Inform）和成本优化（Optimize）。成本洞察意在对企业消耗资源的方式和成本进行深入分析，而成本优化则是要通过策略和操作改变现状，实现成本的降低和资源使用效率的提升。目标是通过对外统一混合云计费账单模型，对内提供量价对应的资源账单，让业务部门能够清晰地看到成本，实现精细化运营。 ### 实施成效与案例分析 在梁啟成的实践中，中台自持资源成本占比实现了从15%以上降低到5%的显著效果。通过权责分明，采购部门负责商务节约（saving），中台技术提升效率，业务技术优化用量，从而实现了内外账金额偏差的控制。在资源管理方面，通过中台产品上架管理，资源用量上报、计费项定价与计费出账，提高了资源使用的透明度。 ### 技术细节与性能优化 内存访问延迟是影响CPU利用率的一个重要因素，不同访问方式（本地访问、跨NUMA访问、跨Socket访问）的性能存在显著差异。内存规格越大，可能会导致更激烈的邻居间内存共享竞争。此外，内存使用分布不均衡问题也是优化过程中的一个挑战。在CPU利用方面，通过优化内核配置和管理策略，可以显著提升性能，如通过优化消除IPI中断带来的性能退化，或通过调整系统内存管理策略减少抖动，从而提升CPU利用率和整体QPS。 ### 大型虚拟机与Pod策略 在虚拟化环境的资源优化方面，"大VM小Pod策略"被提出来作为解决方案。该策略包括申请大规格VM，以单socket单VM来避免底层虚拟化的问题；混合多业务，以分散热点分布，减少资源共振；通过K8s调度和内核burst能力提升Pod的弹性和容忍度。这些措施可以显著缓解CPU分层问题，提升峰值利用率，优化资源使用效率。 ### GPU资源的使用优化 在GPU资源使用方面，梁啟成强调了GPU利用率和饱和度的监控，以及计算类型分布和卡型用途的记录。通过使用列存格式（如Parquet）和数据湖技术，可以存储和管理多云统一AI训练数据集，减少冗余存储，并优化跨云数据传输和异构介质分层管理数据。 ### 结论 梁啟成的FinOps实践为企业提供了一个全面的云资源成本优化和资源效率提升的蓝图。通过对成本的深入洞察、优化策略的实施以及技术层面的性能调优，企业可以实现云资源的精细化运营，从而在保障业务目标达成的同时，实现成本的有效控制和资源的高效利用。这些实践不仅有助于企业提升技术能力，而且能够促进业务流程的优化，达到降本增效的双重目的。

在计算机科学与工程领域，PCL（Point Cloud Library）与VTK（Visualization Toolkit）是两个重要的开源库。PCL专注于点云处理，能够高效处理三维点云数据，包含了各种过滤、特征提取、表面重建、模型拟合和对象识别等功能。而VTK则是一个用于3D计算机图形学、图像处理和可视化的开源软件系统，广泛应用于可视化领域。PCL和VTK的结合，为三维数据的处理和可视化提供了一个强大的工具集。 标题“PCL VTK测试程序及点云”所指代的是一组包含了测试案例程序和点云数据的集合。这些测试案例程序主要用于验证和展示PCL在安装和配置后的运行效果，同时也为用户提供了学习如何使用PCL处理点云数据的实践机会。点云数据作为三维重建和计算机视觉领域的重要数据类型，其质量和处理效率直接影响到三维模型的精确度和后续应用的可能性。 通过这些测试案例程序，用户可以学习到如何使用PCL库中的各类功能模块。例如，如何读取和写入不同格式的点云文件、如何对点云进行下采样以减少数据量、如何过滤噪声点提高数据质量、如何提取特征点进行物体识别、以及如何进行表面重建来构建三维模型等。每一个测试案例通常都配有一定的注释和说明文档，帮助用户理解代码的工作原理和应用场景。 点云数据的处理不仅限于单个点的处理，还涉及到点与点之间的空间关系。PCL提供了丰富的算法库，可以处理点云的空间变换、对齐、配准等问题，这些都是三维重建和机器人导航中不可或缺的部分。此外，点云数据的可视化也是PCL的一部分，通过结合VTK，用户可以直观地查看处理后的结果，验证算法的有效性。 压缩包中提到的“点云”和“测试程序”文件，实际上就是这些测试案例程序和点云数据的集合。用户在获取压缩包后，首先需要解压，然后按照提供的文档指引进行安装和配置。完成这些步骤后，就可以开始运行这些测试程序，观察程序对于给定点云数据的处理效果。这些测试案例不仅帮助用户熟悉PCL的使用方法，还能够检验PCL环境是否正确搭建。 对于那些对三维数据处理感兴趣的研究者和工程师来说，这些测试案例程序是宝贵的学习资源。它们不仅提供了理论知识的应用实例，也为进一步的探索和研究打下了坚实的基础。通过实践操作，学习者可以更深入地理解三维数据处理的复杂性和PCL的强大功能。 与此同时，由于PCL和VTK的广泛应用，熟悉这些工具的开发者在就业市场上也具有较强的竞争优势。在计算机视觉、机器人技术、三维重建、增强现实等领域，能够高效处理点云数据和进行三维可视化的人才需求量很大。因此，掌握PCL和VTK的使用是提升个人竞争力的重要手段。 PCL和VTK的结合为点云数据的处理和三维可视化提供了强大的工具支持。用户通过学习和运行“PCL VTK测试程序及点云”，不仅可以加深对PCL库的理解和应用，还能够提高对点云数据处理和可视化技术的认识。这对于学术研究和工业应用都有着重要的意义。

本书系统阐述云-边-端融合计算的架构、关键技术与应用场景。涵盖云计算服务模型、边缘智能、终端设备性能，以及协同系统中的任务卸载、资源管理与安全隐私优化。结合智能交通、智慧城市与工业物联网实例，揭示低延迟、高可靠、节能高效的下一代计算范式。面向研究人员与工程实践者，提供前沿理论与深度案例分析。 云边端融合计算是当前信息技术领域内的一项重要研究方向，它通过云计算、边缘计算与终端设备的融合，为用户提供低延迟、高可靠和成本效益的服务。本书全面系统地阐释了这一领域的架构、关键技术与应用场景，覆盖了云计算服务模型、边缘智能、终端设备性能，以及协同系统中的任务卸载、资源管理与安全隐私优化等多个方面。 云计算服务模型包括基础设施即服务(IaaS)、平台即服务(PaaS)和软件即服务(SaaS)等，是构建大规模数据处理和存储能力的基础。边缘计算则是在网络边缘部署的分布式计算模式，它能够减少数据传输距离，降低响应时间，提高系统的即时反应能力。终端设备性能则是指终端设备在进行数据处理、存储和交换时的性能指标，它们直接关系到用户体验。在云边端融合计算中，需要综合考虑这些方面，以实现整体性能的最优。 在技术实现方面，云边端融合计算涉及到任务卸载、资源管理和安全隐私优化等关键技术。任务卸载是指将终端设备的计算任务转移到边缘和云端，以减少终端设备的处理压力，并利用边缘和云端强大的计算能力来处理复杂的计算任务。资源管理包括动态资源分配、资源调度和能耗管理等，目的是提高计算资源的使用效率，降低系统运营成本。安全隐私优化则关注如何在保障数据安全和用户隐私的前提下，充分利用云边端计算资源。 本书还结合了智能交通、智慧城市和工业物联网等多个领域的实际应用案例，分析了云边端融合计算在这些场景中的具体应用。例如，在智能交通系统中，通过融合计算可以实现实时的交通数据分析和预测，优化交通流量管理；在智慧城市中，融合计算可以用于城市基础设施的智能化管理，提高城市运行效率；在工业物联网中，融合计算可以实现对生产线和设备的实时监控与维护，提升工业生产的安全性和效率。 本书的内容面向研究人员和工程实践者，旨在提供前沿理论知识和深度案例分析，帮助读者掌握云边端融合计算的最新发展，并应用到实际工作和研究中。全书不仅介绍了相关背景知识，还深入探讨了融合计算的演进过程、核心概念、使能技术、架构设计和系统实现。同时，针对不同的云边端协同系统和应用，本书也探讨了先进的性能建模方法和最新的卸载与调度策略。 本书作者Junlong Zhou为南京理工大学计算机科学与工程学院副教授，其研究方向涵盖了边缘计算、云计算和嵌入式系统等领域。他的研究成果和专业知识为本书内容提供了深厚的理论基础和实践经验。 云边端融合计算是一种先进的计算范式，它为实现更高效、更智能的信息系统提供了新的思路和方法。随着技术的不断进步和应用场景的拓展，未来将会有更多的创新和突破出现在这一领域。

点云文件-有噪点的bunny点云

个人Open3D专栏中算法测试的点云数据

2017年最新SpringCloud视频教程百度云盘分享,包括Spring Cloud整合的Netflix框架eureka、ribbon、feign、 Hystrix、 Zuul的详细讲解

ESP8266是一款经济高效的Wi-Fi模块，广泛用于物联网(IoT)项目，因其强大的联网功能和易于编程而受到开发者喜爱。"新大陆上云"通常指的是将ESP8266设备接入云端服务，实现远程控制、数据传输等功能。在本场景中，我们主要关注ESP8266如何通过MQTT协议连接到云服务器。 MQTT（Message Queuing Telemetry Transport）是一种轻量级的消息协议，特别适合资源有限的设备，如ESP8266。它采用发布/订阅模型，确保数据高效、可靠地传输。MQTT协议基于TCP/IP，支持低带宽、高延迟和不可靠的网络环境。 1. ESP8266与MQTT协议： ESP8266内置的Arduino SDK或者MicroPython环境提供了集成的MQTT库，使得开发人员可以方便地实现ESP8266与MQTT broker的连接。你需要在ESP8266上配置Wi-Fi连接，然后建立一个MQTT客户端，并设置服务器地址、端口、用户名和密码（如果需要）。接着，注册订阅和发布回调函数，以便处理接收到的消息和发送数据。 2. MQTT.fx工具： "mqttfx"是文件名列表中的一个，它很可能是指MQTT.fx，这是一个流行的MQTT客户端工具，用于测试和调试MQTT服务器。MQTT.fx提供了一个图形用户界面，允许用户连接到MQTT broker，查看主题，发布和订阅消息。在ESP8266的开发过程中，你可以用MQTT.fx来验证你的设备是否正确发送和接收消息。 3. MQTT客户端配置： 在ESP8266上配置MQTT客户端时，需要设置以下参数： - 主机名或IP地址：MQTT服务器的地址。 - 端口：默认为1883，但有些服务器可能使用其他端口。 - 用户名和密码：如果服务器需要身份验证。 - 客户端ID：一个唯一的标识符，使每个设备都能被区分开。 - 订阅的主题：你想接收消息的主题。 - 发布的主题：你想发送消息的主题。 4. 数据交换： ESP8266可以订阅一个或多个主题，当有新的消息发布到这些主题时，它会收到通知。同时，ESP8266可以发布数据到指定的主题，供其他订阅者接收。例如，你可以让ESP8266监测传感器数据并将其发布到云端，然后通过MQTT.fx或其他应用程序实时查看这些数据。 5. 安全性和可靠性： 在实际应用中，为了保证数据安全，通常会使用TLS/SSL加密连接，这需要在ESP8266上配置SSL库，并使用MQTT over SSL/TLS。此外，还可以使用QoS（Quality of Service）级别来确保消息至少被传递一次，或最多传递一次，以防止数据丢失。 6. 示例代码： 下面是一个简单的ESP8266连接MQTT服务器并发布消息的Arduino代码示例： ```cpp #include #include const char* ssid = "your_SSID"; const char* password = "your_PASSWORD"; const char* mqtt_server = "your_MQTT_BROKER"; WiFiClientSecure espClient; PubSubClient client(espClient); void setup() { WiFi.begin(ssid, password); while (WiFi.status() != WL_CONNECTED) { delay(1000); Serial.println("Connecting to WiFi..."); } client.setServer(mqtt_server, 1883); } void loop() { if (!client.connected()) { reconnect(); } client.publish("topic", "Hello, World!"); delay(10000); // 发布后休眠10秒 } void reconnect() { while (!client.connected()) { if (client.connect("ESP8266Client")) { Serial.println("Connected to MQTT server"); } else { Serial.print("Failed to connect, retrying in 5 seconds..."); delay(5000); } } } ``` 这个示例展示了如何初始化WiFi连接，设置MQTT客户端，以及在循环中发布消息。请注意，你需要根据自己的实际情况修改SSID、密码、MQTT服务器地址和发布主题。 总结来说，ESP8266结合MQTT协议，可以轻松实现物联网设备的云接入，而MQTT.fx等工具则提供了便捷的测试手段。通过理解ESP8266的网络编程和MQTT协议的工作原理，开发者可以构建出稳定可靠的物联网解决方案。

《阿里云天池大赛赛题解析》一书是对阿里云天池大赛历年赛题的深入剖析和解析，为参赛者提供了学习和实践大数据、人工智能等前沿技术的宝贵资源。本书由阿里云天池官方组织编写，旨在分享大赛的题目背景、解题思路以及相应的数据处理和分析方法。它不仅包含了多个行业的真实案例，还涵盖了数据挖掘、机器学习、深度学习等多个领域，具有很高的实用价值和参考意义。 本书分为多个章节，每个章节都对应一个特定的技术领域或应用场景。例如，可能会有专门讲解如何使用Python进行数据预处理的章节，也可能会有介绍使用Hadoop进行大数据存储与处理的章节。每个赛题都配有详细的解析步骤，不仅展示了解题过程，还深入分析了题目背后的原理和应用场景，帮助读者加深理解并能够独立思考和解决问题。 对于数据科学和机器学习爱好者而言，本书是学习和掌握相关技术的一个重要资源。通过分析赛题，读者不仅能学习到最新的技术，还能了解到如何应对真实世界中的问题。同时，本书也适用于那些希望提高自己数据处理和分析能力的专业人士，尤其适合那些已经具备一定编程和算法基础，想要进一步提升自己在数据分析领域竞争力的人。 本书的内容可能包括但不限于以下方面：数据清洗和预处理的策略、特征工程的技巧、各类算法模型的应用与调优、以及如何结合业务知识解决实际问题等。每个章节的编写都力求实用，注重理论与实践相结合，不仅提供代码示例，还讲解了代码背后的逻辑和应用场景，力求使读者能够在理解的基础上进行实践。 在当前数据爆炸的时代背景下，数据科学家和分析师的需求日益增长，本书提供了一种系统的训练方法，有助于读者在数据处理和机器学习领域中脱颖而出。通过学习本书中的赛题解析，读者将能够更好地准备和参与阿里云天池大赛，甚至在其他数据科学竞赛中取得优异成绩。 《阿里云天池大赛赛题解析》是一本适合所有数据科学领域学习者的宝贵资料，它不仅包含了丰富的案例和实践经验，还提供了一套完整的学习体系，有助于读者提升自己的专业技能，迈向数据科学的更高层次。对于那些想要在数据科学领域有所作为的人来说，本书无疑是一本值得推荐的优秀教材。

随着人工智能的快速发展，深度学习作为其核心技术之一，在推动语音识别、计算机视觉和自然语言处理等人工智能技术的发展中起到了至关重要的作用。如今，深度学习已被提升至国家战略高度，并在各行各业中快速应用，从而改变了人们的生活方式、产业结构和社会治理模式。为了推动深度学习技术的进一步普及，并为数字经济的发展贡献力量，阿里云天池平台通过举办大数据及AI类比赛，沉淀了大量实战案例和经验。 本书《阿里云天池大赛赛题解析—深度学习篇》精选了天池平台上的三个经典人工智能赛题，内容涉及医疗、工业和文娱等多个场景。作者深入浅出地介绍了深度学习算法及其在赛题中的应用，旨在帮助参赛选手和人工智能领域的开发者启发数据思维，并带来切实收获。书中不仅讲解了算法理论知识，还重点关注课题实践，实现了学练结合，更好地学以致用。本书内容丰富，覆盖了知识图谱、目标检测、视频分割等热门应用领域模型的知识及工具。 本书的编写得到了来自社会各界专业人士的推荐，他们认为，在人工智能人才培养过程中，理论推导与动手实践都至关重要。通过实践项目、学科竞赛等多种方式，学生能够将课堂与书本上学习到的知识与实际结合起来，以丰富自己的实践经历。在这一过程中，本书所提供的案例和深度解析能够补充和升华理论知识，为AI相关专业的大学生和研究生提供帮助，并对那些没有机器学习或统计学背景，但希望快速掌握深度学习知识以便在实际产品或平台中应用的软件工程师们提供指导。 同时，本书也得到了来自各高校教授和行业专家的肯定。他们指出，该书案例丰富，讲述详尽，能够帮助开发者熟悉工业场景，并学会如何应用人工智能技术解决实际问题。作者强调，本书来源于天池竞赛场景的赛题，并由天池选手编写，因此不仅具有真实性，而且能够真实地反映出工业应用中人工智能技术的挑战和解决方案。 书中还详细讲解了赛题的技术背景、解题思路和技术要点等，这些内容对于天池大赛的参与者来说，能够提供极大的帮助。此外，阿里云天池平台凭借其在大数据竞赛推广上的持续努力，为国内高校和计算机从业人员提供了极佳的数据场景和算法实战平台。通过本书，读者能够从背景介绍、原理、代码实践和模型调优等方面，全面而详细地了解大赛赛题的各个方面，从而在人工智能专业学习和应用中获得助益。 新加坡南洋理工大学的张含望教授也对本书进行了推荐，他认为本书是AI开发者值得参考的资料，同时指出了它在实际问题解决能力培养方面的积极作用。复旦大学计算机学院的黄置脊教授也表达了类似观点，他认为这本书不仅为学生提供了系统的知识框架，也为AI技术的实际应用提供了宝贵的参考。本书是一部适合AI领域专业人才学习和实践的工具书，也能够为行业的进一步发展提供动力。