上周四和小伙伴们去了辰山植物园。然后预订今天和老小伙伴们再次去辰山植物园。然后因为刮风下雨没去成。没了野餐，没了蛋糕，没了小春游。一切讨厌的事情全都怪天气不好。周末伴随着坏天气很快就要过去的样子这让我觉得很没劲，根本就是任何事情都没什么心情做，站也没建书也没看琴也没弹，完全没有建设性!...话说博客也是正事，继续上周关于Beacon基础知识的话题，开拓开拓视野呗。下面进入译文。OK，我们已经了解了Beacon是什么，很棒。接下来的问题是，作为设计师，我们能做些什么?我们能在这种技术平台上打造怎样的交互体验?我和我的搭档NickUrban决定把这个问题拆解，将Beacon涉及到的交互模式进行分割

最近一直在做订单类的项目，使用了事务。我们的数据库选用的是MySql，存储引擎选用innoDB，innoDB对事务有着良好的支持。这篇文章我们一起来扒一扒事务相关的知识。事务广泛的运用于订单系统、银行系统等多种场景。如果有以下一个场景：A用户和B用户是银行的储户。现在A要给B转账500元。那么需要做以下几件事：1.检查A的账户余额>500元；2.A账户扣除500元；3.B账户增加500元；正常的流程走下来，A账户扣了500，B账户加了500，皆大欢喜。那如果A账户扣了钱之后，系统出故障了呢？A白白损失了500，而B也没有收到本该属于他的500。以上的案例中，隐藏着一个前提条件：A扣钱和B加钱，

火哥：一天入门 STM32，仅一天的时间，是否有真的这么快。不同的人对入门的理解不一 样，这篇一天入门 STM32 的教程，我们先对入门达成一个共识，如果你有异议，一天入门 不了，请不要较真，不要骂街，保持一个工程师该有的修养，默默潜心学习，因为你的基 础还很差。

Kotlin的基本示范Kotlin语言的主要特征Android和服务器端开发的可能性Kotlin与其他语言的区别用Kotlin编写并运行代码Kotlin到底是什么?它是一种针对Java平台的新编程语言。Kotlin简洁、安全、务实，并且专注于与Java代码的互操作性。它几乎可以用在现在Java使用的任何地方：服务器端开发、Android应用，等等。Kotlin可以很好地和所有现存的Java库和框架一起工作，而且性能水平和Java旗鼓相当。本文我们将详细地探讨Kotlin的主要特征。让我们从一个小例子开始，来看看Kotlin代码长什么样子。这个例子定义了一个Person类来表示“人”，创建一个“

本文来自csdn，文章先来卷积神经网络和全连接神经网络对比，接着让我们直观理解卷积，卷积计算流程，结合案例进行相关的介绍。卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。它包括卷积层(convolutionallayer)和池化层(poolinglayer)。对比：卷积神经网络、全连接神经网络左图：全连接神经网络（平面），组成：输入层、激活函数、全连接层右图：卷积神经网络（立体），组成：输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层在卷积神经网络中有一个重要的概念：深度卷积

官方对Istio的介绍浓缩成了一句话：Anopenplatformtoconnect,secure,controlandobserveservices.翻译过来，就是”连接、安全加固、控制和观察服务的开放平台“。开放平台就是指它本身是开源的，服务对应的是微服务，也可以粗略地理解为单个应用。中间的四个动词就是Istio的主要功能，官方也各有一句话的说明。这里再阐释一下：连接（Connect）：智能控制服务之间的调用流量，能够实现灰度升级、AB测试和红黑部署等功能安全加固（Secure）：自动为服务之间的调用提供认证、授权和加密。控制（Control）：应用用户定义的policy，保证资源在消费者

随着这些年大数据的飞速发展，也出现了不少计算的框架（Hadoop、Storm、Spark、Flink）。在网上有人将大数据计算引擎的发展分为四个阶段。第一代：Hadoop承载的MapReduce第二代：支持DAG（有向无环图）框架的计算引擎Tez和Oozie，主要还是批处理任务第三代：支持Job内部的DAG（有向无环图），以Spark为代表第四代：大数据统一计算引擎，包括流处理、批处理、AI、MachineLearning、图计算等，以Flink为代表或许会有人不同意以上的分类，我觉得其实这并不重要的，重要的是体会各个框架的差异，以及更适合的场景。并进行理解，没有哪一个框架可以完美的支持所有的

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