Python中的逻辑运算符：与、或和非的符号表示
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2024-01-16 16:54:43
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【Matlab】如何对二维矩阵进行线性/非线性插值？
@Sean_: 写成了函数供大家参考 [code=plain] src = magic(10); scale_factor_width = 8; scale_factor_height = 8; [dst_bilinear, dst_bicubic] = test_interp(src,scale_factor_width,scale_factor_height); function [dst_bilinear, dst_bicubic] = test_interp(src, factor_width, factor_height) if ~isa(src, 'double') src = double(src); end width = size(src,2); height = size(src,1); x = 1:factor_width:get_index(width,factor_width); y = 1:factor_height:get_index(height,factor_height); [X,Y] = meshgrid(x,y); x = 1:get_index(width,factor_width); y = 1:get_index(height,factor_height); [Xq,Yq] = meshgrid(x,y); dst_bilinear = interp2(X,Y,src,Xq,Yq); dst_bicubic = interp2(X,Y,src,Xq,Yq,'bicubic'); figure(1); title("result of bilinear interpolate"); surf(dst_bilinear); colorbar; figure(2); title("result of bicubic interpolate"); surf(dst_bicubic); colorbar; end function index = get_index(i, scale_factor) index = (i - 1) * scale_factor + 1; end [/code]
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一种结构设计模式，允许在对象中动态添加新行为。它通过创建一个封装器来实现这一目的，即把对象放入一个装饰器类中，然后把这个装饰器类放入另一个装饰器类中，以此类推，形成一个封装器链。这样，我们就可以在不改变原始对象的情况下动态添加新行为或修改原始行为。 在 Java 中，实现装饰器设计模式的步骤如下： 定义一个接口或抽象类作为被装饰对象的基类。 公共接口 Component { void operation; } } 在本例中，我们定义了一个名为 Component 的接口，该接口包含一个名为 operation 的抽象方法，该方法定义了被装饰对象的基本行为。 定义一个实现基类方法的具体装饰对象。 公共类 ConcreteComponent 实现 Component { public class ConcreteComponent implements Component { @Override public void operation { System.out.println("ConcreteComponent is doing something...") ； } } 定义一个抽象装饰器类，该类继承于基类，并将装饰对象作为一个属性。 公共抽象类装饰器实现组件 { protected Component 组件 public Decorator(Component component) { this.component = component; } } @Override public void operation { component.operation; } } } 在这个示例中，我们定义了一个名为 Decorator 的抽象类，它继承了 Component 接口，并将被装饰对象作为一个属性。在操作方法中，我们调用了被装饰对象上的同名方法。 定义一个具体的装饰器类，继承自抽象装饰器类并实现增强逻辑。 公共类 ConcreteDecoratorA extends Decorator { public ConcreteDecoratorA(Component 组件) { super(component)； } } public void operation { super.operation System.out.println("ConcreteDecoratorA 正在添加新行为......") ； } } 在本例中，我们定义了一个名为 ConcreteDecoratorA 的具体装饰器类，它继承自装饰器抽象类，并实现了操作方法的增强逻辑。在操作方法中，我们首先调用被装饰对象上的同名方法，然后添加新行为。 使用装饰器增强被装饰对象。 公共类 Main { public static void main(String args) { Component 组件 = new ConcreteComponent； component = new ConcreteDecoratorA(component)； 组件操作 } } 在这个示例中，我们首先创建了一个被装饰对象 ConcreteComponent，然后通过 ConcreteDecoratorA 类创建了一个装饰器，并将被装饰对象作为参数传递。最后，调用装饰器的操作方法，实现对被装饰对象的增强。 使用场景 在 Java 中，装饰器模式被广泛使用，尤其是在 I/O 中。Java 中的 I/O 库使用装饰器模式实现了不同数据流之间的转换和增强。 让我们打开文件 a.txt，从中读取数据。InputStream 是一个抽象类，FileInputStream 是专门用于读取文件流的子类。BufferedInputStream 是一个支持缓存的数据读取类，可以提高数据读取的效率，具体代码如下： @Test public void testIO throws Exception { InputStream inputStream = new FileInputStream("C:/bbb/a.txt")； // 实现包装 inputStream = new BufferedInputStream(inputStream)； byte bytes = new byte[1024]； int len； while((len = inputStream.read(bytes)) ！= -1){ System.out.println(new String(bytes, 0, len)); } } } } 其中 BufferedInputStream 对读取数据进行了增强。 这样看来，装饰器设计模式和代理模式似乎有点相似，接下来让我们讨论一下它们之间的区别。 第三，与代理模式的区别： 代理模式的目的是控制对对象的访问，它在对象外部提供一个代理对象来控制对原对象的访问。代理对象和原始对象通常实现相同的接口或继承相同的类，以确保两者可以相互替换。 装饰器模式的目的是动态增强对象的功能，而这是通过对象内部的包装器来实现的。在装饰器模式中，装饰器类和被装饰对象通常实现相同的接口或继承自相同的类，以确保两者可以相互替代。装饰器模式也被称为封装器模式。 在代理模式中，代理类附加了与原类无关的功能。
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什么是数据库事物？为什么需要数据库事物，事物有哪些特征？事物的隔离级别是什么？-1.什么是数据库事务？ 1.事务是作为一个逻辑单元执行的一系列操作。一个逻辑工作单元必须具备四个属性，即ACID（原子性、一致性、隔离性和持久性）属性，只有这样才能成为事务： 原子性 2.事务必须是一个原子工作单元；它的数据修改要么全部执行，要么全部不执行。 一致性 3.事务完成时，所有数据必须保持一致。在相关数据库中，所有规则都必须适用于事务的修改，以保持所有数据的完整性。事务结束时，所有内部数据结构（如 B 树索引或双向链接表）必须正确无误。 隔离 4.并发事务的修改必须与其他并发事务的修改隔离。一个事务会在另一个并发事务修改之前或之后查看某一状态下的数据，而不会查看中间状态下的数据。这就是所谓的可序列化，因为它允许重新加载起始数据和重放一系列事务，从而使数据最终处于与原始事务执行时相同的状态。 持久性 5.事务完成后，它对系统的影响是永久性的。即使在系统发生故障的情况下，修改也会保留。 2. 为什么需要数据库事物，事物有哪些特征？ 事物对数据库的作用是对数据进行一系列操作，要么全部成功，要么全部失败，防止出现中间状态，确保数据库中的数据始终处于正确、和谐的状态。 特征：原子性、一致性、隔离性、持久性，以及其他特征 原子性（Atomicity）：所有操作在事务开始后，要么全部做完，要么全部不做，不可能停滞在中间环节。事务执行过程中出现错误时，会回滚到事务开始前的状态，所有操作就像没有发生一样。也就是说，事务是一个不可分割的整体，就像化学中的原子一样，是物质的基本单位。 一致性（Consistency）：在事务开始之前和结束之后，数据库的完整性约束都没有被破坏。例如，如果 A 转钱给 B，A 不可能扣除这笔钱，但 B 却没有收到这笔钱。 隔离：在同一时间内，只允许一个事务请求相同的数据，不同事务之间没有干扰。例如，甲正在从一张银行卡上取款，在甲取款过程结束之前，乙不能向这张卡转账。 持久性（耐用性）：事务完成后，事务对数据库的所有更新都将保存到数据库中，无法回滚 3.事务的隔离级别有哪些？ 数据库事务有四种隔离级别，从低到高分别是未提交读取（Read uncommitted）、已提交读取（Read committed）、可重复读取（Repeatable read）、可序列化（Serializable）。此外，事务的并发操作中可能会出现脏读、不可重复读、幽灵读等情况。事务并发问题 脏读：事务 A 读取事务 B 更新的数据，然后事务 B 回滚操作，那么事务 A 读取的数据就是脏数据。 不可重复读取：事务 A 多次读取同一数据，事务 B 在事务 A 多次读取期间更新并提交数据，导致事务 A 多次读取同一数据时结果不一致。 幻影读取：系统管理员 A 将数据库中所有学生的具体分数改为 ABCDE 等级，但系统管理员 B 在此时插入了具体分数的记录，当系统管理员 A 更改结束后发现仍有一条记录未被更改，仿佛发生了幻觉，这称为幻影读取。 小结：不可重复读和幻读容易混淆，不可重复读侧重于修改，幻读侧重于增删。解决不可重复读问题只需锁定满足条件的行，解决幻读问题则需要锁定表 MySQL 事务隔离级别
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epoll简介及触发模式（accept、read、send）-epoll的简单介绍 epoll在LT和ET模式下的读写方式 一、epoll的接口非常简单，一共就三个函数：1. int epoll_create(int size);创建一个epoll的句柄，size用来告诉内核这个监听的数目一共有多大。这个参数不同于select中的第一个参数，给出最大监听的fd+1的值。需要注意的是，当创建好epoll句柄后，它就是会占用一个fd值，在linux下如果查看/proc/进程id/fd/，是能够看到这个fd的，所以在使用完epoll后，必须调用close关闭，否则可能导致fd被耗尽。2. int epoll_ctl(int epfd, int op, int fd, struct epoll_event *event);epoll的事件注册函数，它不同与select是在监听事件时告诉内核要监听什么类型的事件，而是在这里先注册要监听的事件类型。第一个参数是epoll_create的返回值，第二个参数表示动作，用三个宏来表示：EPOLL_CTL_ADD：注册新的fd到epfd中；EPOLL_CTL_MOD：修改已经注册的fd的监听事件；EPOLL_CTL_DEL：从epfd中删除一个fd；第三个参数是需要监听的fd，第四个参数是告诉内核需要监听什么事，struct epoll_event结构如下：struct epoll_event { __uint32_t events; /* Epoll events */ epoll_data_t data; /* User data variable */};events可以是以下几个宏的集合：EPOLLIN ：表示对应的文件描述符可以读（包括对端SOCKET正常关闭）； EPOLLIN事件：EPOLLIN事件则只有当对端有数据写入时才会触发，所以触发一次后需要不断读取所有数据直到读完EAGAIN为止。否则剩下的数据只有在下次对端有写入时才能一起取出来了。现在明白为什么说epoll必须要求异步socket了吧？如果同步socket，而且要求读完所有数据，那么最终就会在堵死在阻塞里。 EPOLLOUT：表示对应的文件描述符可以写； EPOLLOUT事件：EPOLLOUT事件只有在连接时触发一次，表示可写，其他时候想要触发，那要先准备好下面条件：1.某次write，写满了发送缓冲区，返回错误码为EAGAIN。2.对端读取了一些数据，又重新可写了，此时会触发EPOLLOUT。简单地说：EPOLLOUT事件只有在不可写到可写的转变时刻，才会触发一次，所以叫边缘触发，这叫法没错的！其实，如果真的想强制触发一次，也是有办法的，直接调用epoll_ctl重新设置一下event就可以了，event跟原来的设置一模一样都行（但必须包含EPOLLOUT），关键是重新设置，就会马上触发一次EPOLLOUT事件。1. 缓冲区由满变空.2.同时注册EPOLLIN | EPOLLOUT事件，也会触发一次EPOLLOUT事件这个两个也会触发EPOLLOUT事件 EPOLLPRI：表示对应的文件描述符有紧急的数据可读（这里应该表示有带外数据到来）；EPOLLERR：表示对应的文件描述符发生错误；EPOLLHUP：表示对应的文件描述符被挂断；EPOLLET： 将EPOLL设为边缘触发(Edge Triggered)模式，这是相对于水平触发(Level Triggered)来说的。EPOLLONESHOT：只监听一次事件，当监听完这次事件之后，如果还需要继续监听这个socket的话，需要再次把这个socket加入到EPOLL队列里3. int epoll_wait(int epfd, struct epoll_event * events, int maxevents, int timeout);等待事件的产生，类似于select调用。参数events用来从内核得到事件的集合，maxevents告之内核这个events有多大，这个maxevents的值不能大于创建epoll_create时的size，参数timeout是超时时间（毫秒，0会立即返回，-1将不确定，也有说法说是永久阻塞）。该函数返回需要处理的事件数目，如返回0表示已超时。-------------------------------------------------------------------------------------------- 从man手册中，得到ET和LT的具体描述如下EPOLL事件有两种模型：Edge Triggered (ET)Level Triggered (LT)假如有这样一个例子：1. 我们已经把一个用来从管道中读取数据的文件句柄(RFD)添加到epoll描述符2. 这个时候从管道的另一端被写入了2KB的数据3. 调用epoll_wait(2)，并且它会返回RFD，说明它已经准备好读取操作4. 然后我们读取了1KB的数据5. 调用epoll_wait(2)......Edge Triggered 工作模式：如果我们在第1步将RFD添加到epoll描述符的时候使用了EPOLLET标志，那么在第5步调用epoll_wait(2)之后将有可能会挂起，因为剩余的数据还存在于文件的输入缓冲区内，而且数据发出端还在等待一个针对已经发出数据的反馈信息。只有在监视的文件句柄上发生了某个事件的时候 ET 工作模式才会汇报事件。因此在第5步的时候，调用者可能会放弃等待仍在存在于文件输入缓冲区内的剩余数据。在上面的例子中，会有一个事件产生在RFD句柄上，因为在第2步执行了一个写操作，然后，事件将会在第3步被销毁。因为第4步的读取操作没有读空文件输入缓冲区内的数据，因此我们在第5步调用 epoll_wait(2)完成后，是否挂起是不确定的。epoll工作在ET模式的时候，必须使用非阻塞套接口，以避免由于一个文件句柄的阻塞读/阻塞写操作把处理多个文件描述符的任务饿死。最好以下面的方式调用ET模式的epoll接口，在后面会介绍避免可能的缺陷。 i 基于非阻塞文件句柄 ii 只有当read(2)或者write(2)返回EAGAIN时才需要挂起，等待。但这并不是说每次read时都需要循环读，直到读到产生一个EAGAIN才认为此次事件处理完成，当read返回的读到的数据长度小于请求的数据长度时，就可以确定此时缓冲中已没有数据了，也就可以认为此事读事件已处理完成。Level Triggered 工作模式相反的，以LT方式调用epoll接口的时候，它就相当于一个速度比较快的poll(2)，并且无论后面的数据是否被使用，因此他们具有同样的职能。因为即使使用ET模式的epoll，在收到多个chunk的数据的时候仍然会产生多个事件。调用者可以设定EPOLLONESHOT标志，在 epoll_wait(2)收到事件后epoll会与事件关联的文件句柄从epoll描述符中禁止掉。因此当EPOLLONESHOT设定后，使用带有 EPOLL_CTL_MOD标志的epoll_ctl(2)处理文件句柄就成为调用者必须作的事情。然后详细解释ET, LT:LT(level triggered)是缺省的工作方式，并且同时支持block和no-block socket.在这种做法中，内核告诉你一个文件描述符是否就绪了，然后你可以对这个就绪的fd进行IO操作。如果你不作任何操作，内核还是会继续通知你的，所以，这种模式编程出错误可能性要小一点。传统的select/poll都是这种模型的代表．ET(edge-triggered)是高速工作方式，只支持no-block socket。在这种模式下，当描述符从未就绪变为就绪时，内核通过epoll告诉你。然后它会假设你知道文件描述符已经就绪，并且不会再为那个文件描述符发送更多的就绪通知，直到你做了某些操作导致那个文件描述符不再为就绪状态了(比如，你在发送，接收或者接收请求，或者发送接收的数据少于一定量时导致了一个EWOULDBLOCK 错误）。但是请注意，如果一直不对这个fd作IO操作(从而导致它再次变成未就绪)，内核不会发送更多的通知(only once),不过在TCP协议中，ET模式的加速效用仍需要更多的benchmark确认（这句话不理解）。在许多测试中我们会看到如果没有大量的idle -connection或者dead-connection，epoll的效率并不会比select/poll高很多，但是当我们遇到大量的idle- connection(例如WAN环境中存在大量的慢速连接)，就会发现epoll的效率大大高于select/poll。（未测试）另外，当使用epoll的ET模型来工作时，当产生了一个EPOLLIN事件后，读数据的时候需要考虑的是当recv返回的大小如果等于请求的大小，那么很有可能是缓冲区还有数据未读完，也意味着该次事件还没有处理完，所以还需要再次读取： 这里只是说明思路（参考《UNIX网络编程》） while(rs) {buflen = recv(activeevents[i].data.fd, buf, sizeof(buf), 0);if(buflen < 0){// 由于是非阻塞的模式,所以当errno为EAGAIN时,表示当前缓冲区已无数据可读// 在这里就当作是该次事件已处理处.if(errno == EAGAIN)break; else return; }else if(buflen == 0) { // 这里表示对端的socket已正常关闭. } if(buflen == sizeof(buf) rs = 1; // 需要再次读取 else rs = 0; } 还有，假如发送端流量大于接收端的流量(意思是epoll所在的程序读比转发的socket要快),由于是非阻塞的socket,那么send函数虽然返回,但实际缓冲区的数据并未真正发给接收端,这样不断的读和发，当缓冲区满后会产生EAGAIN错误(参考man send),同时,不理会这次请求发送的数据.所以,需要封装socket_send的函数用来处理这种情况,该函数会尽量将数据写完再返回，返回-1表示出错。在socket_send内部,当写缓冲已满(send返回-1,且errno为EAGAIN),那么会等待后再重试.这种方式并不很完美,在理论上可能会长时间的阻塞在socket_send内部,但暂没有更好的办法. ssize_t socket_send(int sockfd, const char* buffer, size_t buflen) { ssize_t tmp; size_t total = buflen; const char *p = buffer; while(1) { tmp = send(sockfd, p, total, 0); if(tmp < 0) { // 当send收到信号时,可以继续写,但这里返回-1. if(errno == EINTR) return -1; // 当socket是非阻塞时,如返回此错误,表示写缓冲队列已满, // 在这里做延时后再重试. if(errno == EAGAIN) { usleep(1000); continue; } return -1; } if((size_t)tmp == total) return buflen; total -= tmp; p += tmp; } return tmp; } 二、epoll在LT和ET模式下的读写方式 在一个非阻塞的socket上调用read/write函数, 返回EAGAIN或者EWOULDBLOCK(注: EAGAIN就是EWOULDBLOCK) 从字面上看, 意思是: * EAGAIN: 再试一次 * EWOULDBLOCK: 如果这是一个阻塞socket, 操作将被block * perror输出: Resource temporarily unavailable 总结: 这个错误表示资源暂时不够, 可能read时, 读缓冲区没有数据, 或者, write时，写缓冲区满了 。 遇到这种情况, 如果是阻塞socket, read/write就要阻塞掉。 而如果是非阻塞socket, read/write立即返回-1, 同 时errno设置为EAGAIN. 所以, 对于阻塞socket, read/write返回-1代表网络出错了. 但对于非阻塞socket, read/write返回-1不一定网络真的出错了. 可能是Resource temporarily unavailable. 这时你应该再试, 直到Resource available. 综上, 对于non-blocking的socket, 正确的读写操作为: 读: 忽略掉errno = EAGAIN的错误, 下次继续读 写: 忽略掉errno = EAGAIN的错误, 下次继续写 对于select和epoll的LT模式, 这种读写方式是没有问题的. 但对于epoll的ET模式, 这种方式还有漏洞. epoll的两种模式 LT 和 ET
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[姿势估计] 实践记录：使用 Dlib 和 mediapipe 进行人脸姿势估计 - 本文重点介绍方法 2）：方法 1：基于深度学习的方法：。 基于深度学习的方法：基于深度学习的方法利用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）或递归神经网络（RNN），直接从人脸图像中学习姿势估计。这些方法能够学习更复杂的特征表征，并在大规模数据集上取得优异的性能。方法二：基于二维校准信息估计三维姿态信息（计算机视觉 PnP 问题）。 特征点定位：人脸姿态估计的第一步是通过特征点定位来检测和定位人脸的关键点，如眼睛、鼻子和嘴巴。这些关键点提供了人脸的局部结构信息，可用于后续的姿势估计。 旋转表示：常见的旋转表示方法包括欧拉角和旋转矩阵。欧拉角通过三个旋转角度（通常是俯仰、偏航和滚动）描述头部的旋转姿态。旋转矩阵是一个 3x3 矩阵，表示头部从一个坐标系到另一个坐标系的变换。 三维模型重建：根据特征点的定位结果，三维人脸模型可用于姿势估计。通过将人脸的二维图像映射到三维模型上，可以估算出人脸的旋转和平移信息。这就需要建立人脸的三维模型，然后通过优化方法将模型与特征点对齐，从而获得姿势估计结果。 特征点定位 特征点定位是用于检测人脸关键部位的五官基础部分，还有其他更多的特征点表示方法，大家可以参考我上一篇文章中介绍的特征点检测方案实践：人脸校正二次定位操作来解决人脸校正的问题，客户在检测关键点的代码上略有修改，坐标转换部分客户见上图 def get_face_info(image). img_copy = image.copy image.flags.writeable = False image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) results = face_detection.process(image) # 在图像上绘制人脸检测注释。 image.flags.writeable = True image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2BGR) box_info, facial = None, None if results.detections： for detection in results. for detection in results.detections: mp_drawing.Drawing.detection = 无 mp_drawing.draw_detection(image, detection) 面部 = detection.location_data.relative_keypoints 返回面部 在上述代码中，返回的数据是五官（6 个关键点的坐标），这是用 mediapipe 库实现的，下面我们可以尝试用另一个库：dlib 来实现。 使用 dlib 使用 Dlib 库在 Python 中实现人脸关键点检测的步骤如下： 确保已安装 Dlib 库，可使用以下命令： pip install dlib 导入必要的库： 加载 Dlib 的人脸检测器和关键点检测器模型： 读取图像并将其灰度化： 使用人脸检测器检测图像中的人脸： 对检测到的人脸进行遍历，并使用关键点检测器检测人脸关键点： 显示绘制了关键点的图像： 以下代码将参数 landmarks_part 添加到要返回的关键点坐标中。
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反传销网8月30日发布：视频区块链里的骗子，币里的韭菜，杜子建骂人了！金融大V周召说区块链！——“一小帮骗子玩一大帮小白，被割韭菜，小白还轮流被割，割的就是你！” 什么区块链，统统是骗子 作者：周召（知乎金融领域大Ｖ，毕业于上海财经大学，目前任职上海某股权投资基金合伙人） 有人问我，区块链现在这么火，到底是不是骗局？ 我的回答是： 是骗局。而且我并不是说数字货币是骗局，而是说所有搞区块链的都是骗局。 -01- 区块链是一种鸡肋技术 人类社会任何技术的发明应用，本质都是为了提高社会的生产效率。而所谓区块链技术本质不过是几种早已成熟的技术的大杂烩，冗余且十分低效，除了提高了洗钱和诈骗的效率以外，对人类社会的进步毫无贡献。 真正意义上的区块链得包含三个要素：分布式系统（包括记账和存储），无法篡改的数据结构，以及共识算法，三者互为基础和因果，就像三体世界一样。看上去挺让人不明觉厉的，而经过几年的瞎折腾，稍微懂点区块链的碰了几次壁后都已经渐渐明白区块链其实并没有什么卵用，区块链技术已经名存实亡，沦为了营销工具和传销组织的画皮。 因为符合上述定义的、以比特币为代表的原教旨区块链技术，是反效率的，从经济学角度来说，不但不是一种帕累托改进，甚至还可以说是一种帕累托倒退。 原教旨区块链技术的效率十分低下，因为要遍历所有节点，只能做非常轻量级的数据应用，一旦涉及到大量的数据传输与更新，区块链就瞎了。 一方面整条链交易速度会极慢，另一方面数据库容量极速膨胀，考虑到人手一份的存储机制，区块链其实是对存储资源和能源的一种极大的浪费。 这里还没有加上为了取得所谓的共识和挖矿消耗的巨大的能源，如果说区块链技术是屎，那么这波区块链投机浪潮可谓人类历史上最大规模的搅屎运动。 区块链也验证不了任何东西。 所谓的智能合约，即不智能，也非合约。我看有人还说，如果有了智能合约，就可以跟老板签一份放区块链上，如果明年销售业绩提升30%，就加薪10%，由于区块链不能篡改，不能抵赖，所以老板必须得执行，说得有板有眼，不懂行的愣一看，好像还真是那么回事。 但仔细一想，问题就来了。首先，在区块链上如何证明你真的达到了30%业绩提升？即便真的达到老板耍赖如何执行？ 也就是说，如果区块链真这么厉害，要法院和仲裁干什么。 人类社会真正的符合成本效益原则的是代理制度。之前有人说要用区块链改造注册会计师行业，我不知道他准备怎么设计，我猜想他思路大概是这样的，首先肯定搞去中心化，让所有会计师到链上来，然后一个新人要成为注册会计师就要所有会计师同意并记录在链上。 那我就请问了，我每天上班累死累活，为什么还要花时间去验证一个跟我无关的的人的专业能力？最优做法当然是组织一个委员会，让专门的人来负责，这不就是现在注册会师协会干的事儿吗？区块链的逻辑相当于什么事情都要拿出来公投，这个绝对是扯淡的。 当然这么说都有点抬举区块链了，区块链技术本身根本没有判断是非能力，如果这么高级的人工智能，靠一个无脑分布式记账就能实现的话，我们早就进入共产主义社会了。 虽然EOS等数字货币采用了超级节点，通过再中心化的方式提高效率，有点行业协会的意思，是对区块链原教旨主义的一种修正，但是依然无法突破区块链技术最本质的局限性。有人说，私有链和联盟链是区块链技术的未来，也是扯淡，因为区块链技术没有未来。如果有，说明他是包装成区块链的伪区块链技术。 区块链所涉及的所有底层技术，不管是分布式数据库技术，加密技术，还是点对点传输技术等，基本都是早已存在没什么秘密可言的技术。 比特币系统最重要的特性是封闭性和自洽性，他验证不了任何系统自身以外产生的信息的真实性。 所谓系统自身产生的信息，就是数据库数据的变动信息，有价值的基本上有且只有交易信息。所以说比特币最初不过是中本聪一种炫技的产物，来证明自己对几种技术的掌握，你看我多牛逼，设计出了一个像三体一样的系统。因此，数字货币很有可能是区块链从始至终唯一的杀手应用。 比特币和区块链概念从诞生到今天已经快10年了，很多人说区块链技术在爆发的前夜，但这个前夜好像是不是有点过长了啊朋友，跟三体里的长夜有一拼啊。都说区块链技术像是90年代初的互联网，可是90年代初的互联网在十年发展后，已经出现了一大批伟大的公司，阿里巴巴在99年都成立了，区块链怎么除了币还是币呢？ 正规的数字货币未来发展的形式无外乎几种，要么就是论坛币形式，或者类似股票的权益凭证等。问题是论坛币和股票之前，本来也都电子化了，区块链来了到底改变了什么呢？ 所有想把TOKEN和应用场景结合起来的人最后都很痛苦，最后他们会发现区块链技术就是脱裤子放屁，自己辛苦搞半天，干嘛不自己作为中心关心门来收钱？最后这些人都产生了价值的虚无感，最终精神崩溃，只能发币疯狂收割韭菜，一边嘴里还说着我是个好人之类的奇怪的话。 因此，之前币圈链圈还泾渭分明，互相瞧不起，但这两年链圈逐渐坐不住了，想着是不是趁着泡沫没彻底破灭之前赶快收割一波，不然可能什么都捞不着了。 前段时间和一个名校毕业的链圈朋友瞎聊天，他说他们“致力于用区块链技术解决数字版权保护问题”，我就问他一个问题，你们如何保证你链的版权所有权声明是真实的，万一盗版者抢先一步把数据放在链上怎么办。他说他们的解决方案是连入国家数字版权保护中心的数据库进行验证…… 所以说区块链技术就是个鸡肋，研究到最后都会落入效率与真实性的黑洞，很多人一头扎进链圈后才发现，真正意义上的区块链技术，其实什么都干不了。 -02- 不是蠢就是坏的区块链媒体 空气币和区块链的造富神话，让区块链自媒体也开始迎风乱扭。一群群根本不知道区块链为何物的妖魔鬼怪纷纷进驻区块链自媒体战场，开始大放厥词胡编乱造。 任何东西，但凡只要和区块，链，分，分布式，记账，加密，验证，可追溯等等这些个关键词沾到哪怕一点点，这些所谓的区块链媒体人就会像狗闻到了屎了一样疯狂地把区块链概念往上套。 这让我想起曾经一度也是热闹非凡的物联网，我曾经去看过江苏一家号称要改变世界的“物联网”企业，过去一看是生产路由器的，我黑人问号脸，对方解释说没有路由器万物怎么互联，我觉得他说得好有道理，竟无言以对。 好，下面让我们进入奇葩共赏析时间，来看看区城链媒体经常有哪些危言耸听的奇谈怪论 区块链（分布式记账）的典型应用是*？？ 正如前面所说，真正意义上的区块链分布式记账，不光包括“记”这个动作，还包括分布式存储和共识机制等。而*诞生远远早于区块链这个词的出现，勉强算是“分布式编辑”吧，就被很多区块链媒体拿来强行充当区块链技术应用的典范。 其实事实恰恰相反，*恰恰是去中心化失败的典范，现在如果没有精英和专业人士的编辑和维护，*早就没法看了。 区块链会促进社会分工？？ 罗振宇好像就说过类似的话，虽然罗振宇说过很多没有逻辑的话，但这句话绝对是最没逻辑思维的。很多区块链自媒体也常常用这句话来忽悠老百姓，说分工代表效率提高社会进步，而区块链“无疑”会促进分工，他们的理由仅仅是分工和分布式记账都共用一个“分”字，就强行把他们扯到一起。 实际情况恰恰相反，区块链是逆分工的，区块链精神是号召所有人积极地参与到他不擅长也不想掺合的事情里面去。 区块链不能像上帝一样许诺他的子民死后上天国，只能给他们许诺你们是六度人脉中的第一级，我可以赚后面五级人的钱，你处于金字塔的顶端。
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对话NGC蔡岩：从机制创新到价值沉淀，解析DeFi产品开发逻辑 |链捕手 - 真正的DeFi产品首先要有足够的安全性和稳定性，如果能在此基础上有一些功能创新，那就非常好了。像 Uniswap 这样逐渐成为 DeFi 基础架构的产品，可遇而不可求。 链式捕手：固定利率协议之前关注度比较高，但观察下来发现，大部分协议还是类似于传统金融CDO（抵押债务凭证）的玩法，风险系数很高，您如何理解这块业务的价值和风险？ 蔡岩：确实有些定息协议类似CDO玩法，背后绑定一个债券，但并不是所有的定息协议都是这样的玩法，像这种CDO玩法的主要代表项目是88mph，背后绑定的是Aave、Compoud这样的借贷协议，在此基础上做定息和浮息债券；像APWine，背后同样是Aave，它会发行期货收益代币来锁定你的收益；Notional本身是做借贷市场的，在此基础上做定息协议。 非 CDO 的玩法，比如 Horizon，更像是一个利率撮合器，背后需要用户通过拍卖产生更合适的目标收益率；像 Saffron、BarnBridge 等是通过风险分级来定义不同的收益率。总的来说，创新还是挺多的。 价值层面是创新和想象力，因为在传统金融领域，比如银行做固定收益证券，或者评级机构给风险分级，这些业务都非常大，利润也很丰厚。而 DeFi 的对口业务给了类似业务很大的想象空间。尤其是固定利率协议的成熟产品不多，尝试各种微创新是很有意义的。 风险程度还是要具体到不同的玩法，比如，在 Aave、Compoud 等借贷协议的固定利率协议背后，如果这些借贷协议受到攻击，与之绑定的固定利率协议也会受损。 同样，如果自己做借贷市场，可能更需要更强的开发能力。再有，如果该程序的机制或参数设计不当，同样会导致协议运行不稳定，并可能造成大量用户清盘。 总的来说，风险在于固定利率协议的设计，这是一个非常复杂的过程，需要不断地尝试和出错。 链式捕捉器：刚刚提到背后是Aave/Compound的固定费率协议风险较大，您认为Aave最大的不确定性和创新点分在哪里？ 蔡岩：其实爱钱进一直被认为是走在行业前列的项目，他们的迭代速度非常快，比如率先尝试闪贷、推出新的经济激励模式、推出目前业内首个安全模块、尝试L2解决方案等等。 而在主要的借贷业务上，他们又十分谨慎，比如在抵押率、清算系数等风险参数的设计上相对于其他借贷协议较为保守，并不会存在为了吸引更多借贷资金而降低风险的要求。 与许多 DeFi 项目一样，即使 Aave 进行了多次审计，也无法保证不存在漏洞。前段时间，Aave 刚进入 V2 阶段时，白帽黑客就指出了某个漏洞。 之前的创新点可能是闪电借贷，这是当时业内独一无二的新产品功能，也为 Aave 带来了不少收益。当然，也有人批评闪电贷只能方便黑客实现资金效益的最大化，但工具本身并没有错，未来闪电贷肯定会有更多的应用场景。 其次是安全模块的设计，这有点像项目本身的储备金库，保障项目的安全性，这也是爱维开创的先河。说实话，目前大多数项目都没有做到代币模式的良性或正向运营，也做不到像Aave一样的安全模块，这是一个不小的门槛。 Chaincatcher从某种程度上来说，挖矿模式是DeFi财富效应的根本支撑，但Aave的CEO却说挖矿机制带来的动力是不可持续的，您怎么看这个观点？ 蔡岩："挖矿机制 "不可能失效，因为它是一种激励机制，或者说是项目冷启动的一种方式。但流动性开采亚博体育手机客户端不会一直高涨。比如去年11月的流行性挖矿高APY持续了一两个月就崩盘了，导致DeFi市场大幅回调。 Aave、Uniswap、Synthetix等项目真正爆发进入市值前15名也是在今年2月，我更倾向于这是头部DeFi长期价值的体现。虽然大家都喜欢抢高APY的矿机，但我个人很少参与挖矿，所以我并不觉得流动性挖矿是DeFi的基本面支撑。
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Java 位运算符详细示例 - 与 (&)、非 (~)、或 (|)、不同或 (^) 位运算符主要用于二进制，包括和"、"非"、"或"、"异或"。从表面上看，它似乎有点像逻辑运算符，但逻辑运算符是针对两个关系运算符进行逻辑运算的，而位运算符主要是针对两个二进制数进行逻辑运算的。下面将详细介绍每种位运算符。
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Android 开发中 nodpi、xhdpi、hdpi、mdpi、ldpi 的概念 - 术语和概念 屏幕尺寸 屏幕的物理尺寸，基于屏幕的对角线长度（如 2.8 英寸、3.5 英寸）。 简而言之，安卓系统将所有屏幕尺寸简化为三大类：大、普通和小。 程序可以为这三种屏幕尺寸提供三种不同的布局选项，然后系统会以合适的方式将布局选项呈现到相应的屏幕上，这个过程不需要程序员用代码进行干预。 屏幕纵横比 屏幕的物理长度与物理宽度之比。程序只需使用系统提供的资源分类器 long（长）和 notlong（不长），就能为具有特定长宽比的屏幕提供配制材料。 分辨率 屏幕的像素总数。请注意，分辨率并不意味着长宽比，尽管在大多数情况下，分辨率表示为 "宽度 x 长度"。在安卓系统中，程序一般不直接处理分辨率。 密度 根据屏幕分辨率，沿屏幕宽度和长度排列的像素数量。 密度较低的屏幕在长度和宽度方向上的像素都相对较少，而密度较高的屏幕通常会在同一区域内排列很多甚至非常非常多的像素。屏幕的密度非常重要；例如，一个界面元素（如按钮）的长度和宽度以像素为单位，在低密度屏幕上会显得很大，但在高密度屏幕上就会显得很小。 独立于密度的像素（DIP）是指程序用来定义界面元素的抽象意义上的像素。它作为一个与实际密度无关的单位，帮助程序员构建布局方案（界面元素的宽度、高度和位置）。 与密度无关的像素在逻辑上与像素密度为 160 DPI 的屏幕上的像素大小相同，而 160 DPI 是安卓平台默认的显示设备。在运行时，平台会以目标屏幕的密度为基准，"透明 "地处理所有所需的 DIP 缩放操作。要将与密度无关的像素转换为屏幕像素，可以使用一个简单的公式：像素 = DIP * (密度 / 160)。例如，在 240 DPI 的屏幕上，1 个 DIP 等于 1.5 个物理像素。强烈建议使用 DIP 来定义程序界面的布局，因为这样可以确保用户界面在所有分辨率的屏幕上都能正常显示。 为了简化程序员在面对各种分辨率时的麻烦，也为了让各种分辨率的平台都能直接运行这些程序，Android 平台将所有屏幕以密度和分辨率作为分类方式，分别分为三类：- 三大尺寸：大、普通、小；- 三种不同密度：高（hdpi）、中（mdpi）和低（ldpi）。DPI 表示 "每英寸点数"，即每英寸的像素数。如果需要，程序可以为不同的屏幕尺寸提供不同的资源（主要是布局），为不同的屏幕密度提供不同的资源（主要是位图）。除此之外，程序无需对屏幕尺寸或密度进行任何额外处理。执行时，平台会根据屏幕本身的尺寸和密度特性自动加载相应的资源，并将其从逻辑像素（DIP，用于定义界面布局）转换为屏幕上的物理像素。
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TMC5160 步进电机驱动器芯片开发和使用说明-1-1.工作原理 TMC5160 提供三种基本工作模式：模式 1 :全功能运动控制和驱动器 所有步进电机逻辑完全由 TMC5160 控制。模式 2 :脉冲和方向驱动器 外部高性能 S-ramp 运动控制器或 CPU（如 TMC 4361）生成脉冲和方向信号，这些信号与系统中的其他组件（如电机）同步。 TMC5160 控制电流和运动模式，并反馈电机状态。microPlyer 会自动平滑运动。模式 3 :简单步进和方向驱动器 TMC5160 根据步进和方向信号控制电机。无需 CPU； 配置由硬件引脚完成。固定保持电流控制由 TMC 5160 完成。可选反馈信号用作错误检测和同步标志的输出。 SPI_MODE 接地，SD_MOD 为高电平以启用该模式。 1.1 关键概念
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Java 类加载器的作用 - 简介：类加载器是 Java™ 中一个非常重要的概念。类加载器负责将 Java 类的字节码加载到 Java 虚拟机中。本文首先详细介绍了 Java 类加载器的基本概念，包括代理模型、加载类的具体过程和线程上下文类加载器等。然后介绍了如何开发自己的类加载器，最后介绍了类加载器在 Web 容器和 OSGi™ 中的应用。 类加载器是 Java 语言的一项创新，也是 Java 语言广受欢迎的重要原因之一。它允许将 Java 类动态加载到 Java 虚拟机中并执行。类加载器从 JDK 1.0 开始出现，最初是为了满足 Java Applets 的需求而开发的，Java Applets 需要从远程位置下载 Java 类文件并在浏览器中执行。现在，类加载器已广泛应用于网络容器和 OSGi。一般来说，Java 应用程序的开发人员不需要直接与类加载器交互；Java 虚拟机的默认行为足以应对大多数情况。但是，如果遇到需要与类加载器交互的情况，而您又不太了解类加载器的机制，就很容易花费大量时间调试异常，如 ClassNotFoundException 和 NoClassDefFoundError。本文将详细介绍 Java 的类加载器，帮助读者深入理解 Java 语言中的这一重要概念。下面先介绍一些基本概念。 类加载器的基本概念 顾名思义，类加载器用于将 Java 类加载到 Java 虚拟机中。一般来说，Java 虚拟机以如下方式使用 Java 类：Java 源程序（.java 文件）经 Java 编译器编译后转换为 Java 字节代码（.class 文件）。类加载器负责读取 Java 字节代码并将其转换为 java.lang 实例。每个实例都用来表示一个 Java 类。通过该实例的 newInstance 方法创建该类的对象。实际情况可能更加复杂，例如，Java 字节代码可能是由工具动态生成或通过网络下载的。 基本上，所有类加载器都是 java.lang.ClassLoader 类的实例。下面将详细介绍这个 Java 类。 java.lang.ClassLoader 类简介 java.lang.ClassLoader 类的基本职责是根据给定类的名称为其查找或生成相应的字节码，然后根据这些字节码定义一个 Java 类，即 java.lang.Class 类的实例。除此之外，ClassLoader 还负责加载 Java 应用程序所需的资源，如图像文件和配置文件。不过，本文只讨论它加载类的功能。为了履行加载类的职责，ClassLoader 提供了许多方法，其中比较重要的方法如表 1 所示。下文将详细介绍这些方法。 表 1.与加载类相关的 ClassLoader 方法