铣削过程中的问题和应对措施

推荐阅读

• 如何解决切割和开槽过程中的振动问题？

• 整理更新 MuPDF 和修改相关 C 代码过程中遇到的问题。

• 为什么UTF-8 和 GBK 会相互转换，为什么会一团糟？-锟斤拷 "是指在字节和字符的转换（编码和解码）过程中使用了不同的编码，找出编码和解码的编码，修改后使用同一种编码。 ===================== 补充 ========================== 在上面的文章中，其实一直回避了一个问题，那就是既然保存中的所有字符都需要转换成二进制，那么 java 是使用什么编码来保存字符的呢？这个问题我们其实可以不必深究，因为它对我们来说是透明的，我们只需假定 java 使用了某种可以表示所有字符的编码。由于这种透明性，我们可以假设 java 直接保存字符本身，就像上面所说的那样。 在 java 虚拟机中使用的是 unicode 字符集。

• 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

• NeurIPS 2022 | 最强斗地主AI！网易互娱AI Lab提出基于完美信息蒸馏的方法-完美信息蒸馏(PTIE) 在斗地主游戏中，非完美信息的引入主要是由于三位玩家均不能看到别人的手牌，对于任意一位玩家而言，仅可知道其余两位玩家当前手牌的并集，而难于精准判断每位玩家当前手牌。完美信息蒸馏的思路是针对这种非完美问题，构建一个第三方角色，该角色可以看到三位玩家的手牌，该角色在不告知每位玩家完美信息的情况下通过信息蒸馏的方式引导玩家打出当前情况下合理的出牌。 以强化学习常用的 Actor-Critic 算法为例，PTIE 在 Actor-Critic 算法的应用中可以利用 Critic 的 Value 输出作为蒸馏手段来提升 Actor 的表现。具体而言即在训练中 Critic 的输入为完美信息(包含所有玩家的手牌信息)，Actor 的输入为非完美信息(仅包含自己手牌信息)，此种情况下 Critic 给予的 Value 值包含了完美信息，可以更好地帮助 Actor 学习到更好的策略。 从更新公式上来看，正常的 Actor-Critic 算法 Actor 更新的方式如下： 在 PTIE 模式下，对于每个非完美信息状态 h，我们可以在 Critic 中构建对应的完美信息状态 D(h)，并用 Critic 的输出来更新 Actor 的策略梯度，从而达到完美信息蒸馏的效果。 PTIE 框架的整体结构如下图所示： 无论是训练还是执行过程中智能体都不会直接使用完美信息，在训练中通过蒸馏将完美信息用于提升策略，从而帮助智能体达到一个更高的强度。 PTIE 的另一种蒸馏方式是将完美信息奖励引入到奖励值函数的训练中，PerfectDou 提出了基于阵营设计的完美信息奖励 node reward，以引导智能体学习到斗地主游戏中的合作策略，其定义如下： 如上所示，完美信息部分 代表 t 时刻地主手牌最少几步可以出完，在斗地主游戏中可以近似理解为是距游戏获胜的距离， 代表 t 时刻地主阵营和农民阵营距游戏获胜的距离之差， 为调节系数。通过此种奖励设计，在训练时既可以一定程度地引入各玩家的手牌信息(出完的步数需要知道具体手牌才能计算)，同时也鼓励农民以阵营的角度做出决策，提升农民的合作性。 特征构建： PerfectDou 针对牌类游戏的特点主要构建了两部分特征：牌局状态特征和动作特征。其中牌局状态特征主要包括当前玩家手牌牌型特征、当前玩家打出的卡牌牌型特征、玩家角色、玩家手牌数目等常用特征，动作特征主要用于刻画当前状态下玩家的所有可能出牌，包括了每种出牌动作的牌型特征、动作的卡牌数目、是否为最大动作等特征。 牌型特征为 12 * 15 的矩阵，如下图所示： 该矩阵前 4 行代表对应每种卡牌的张数，5-12 行代表该种卡牌的种类和对应位置。 网络结构和动作空间设计 针对斗地主游戏出牌组合数较多的问题，PerfectDou 基于 RLCard 的工作上对动作空间进行了简化，对占比最大的两个出牌牌型：飞机带翅膀和四带二进行了动作压缩，将整体动作空间由 27472 种缩减到 621 种。 PerfectDou 策略网络结构如下图所示： 策略网络结构同样分为两部分：状态特征部分和动作特征部分。 在状态特征部分，LSTM 网络用于提取玩家的历史行为特征，当前牌局状态特征和提取后的行为特征会再通过多层的 MLP 网络输出当前的状态信息 embedding。 在动作特征部分，每个可行动作同样会经过多层 MLP 网络进行编码，编码后的动作特征会与其对应的状态信息 embedding 经过一层 MLP 网络计算两者间的相似度，并经由 softmax 函数输出对应的动作概率。 实验结果

• openEuler郑州用户组成立！openEuler与hyperfusion携手共建河南地区用户生态 - 开幕致辞 超融合操作系统业务总经理、openEuler委员会成员蒋振华先生为本次活动致辞。 在本次活动的致辞中，他提到，作为openEuler社区早期的成员，超融合见证了openEuler从成立到在各行业商业落地，再到跨越生态拐点的过程，感谢openEuler提供了一个全产业链共同创新的平台，共同推动创新技术的商业落地。 同时，本次活动得到了郑州市郑东新区大数据管理局、郑州中原科技城投资服务局的大力支持。 郑东新区大数据管理局曹光远 在活动致辞中表示，openEuler的应用和*应用设施的深度优化，为郑东新区数字化转型提供了安全、可靠、高性能的技术基础；郑州中原科技城招商服务局王林表示，郑东新区欢迎所有openEuler生态相关企业扎根当地，围绕openEuler社区共同发展，形成合力。 openEuler社区及运维功能介绍 openEuler技术委员会委员胡峰 openEuler技术委员会委员胡峰先生在本次活动中介绍了openEuler社区目前发展的整体情况，并重点从技术层面介绍了openEuler的运维功能。 openEuler 晚会 胡峰先生介绍智能运维工具 A-Ops 和 openEuler gala、 阿波罗 Apollo、智能漏洞管理解决方案等新功能，以及涵盖各种运维场景的精品运维组件。在*交流环节，许多用户就目前使用的 openEuler 在*交流环节，许多用户就自己在使用openEuler过程中遇到的一些问题与胡峰先生进行了进一步的交流。 软硬结合，构建多样化算力操作系统 Hyperfusion 基于 openEuler 的基础上，结合自身软硬件技术积累，推出了富讯服务器操作系统 FusionOS FusionOS. FusionOS 首席架构师张海亮 分享了 FusionOS FusionOS首席架构师张海亮分享了FusionOS的软硬件协同优势、卓越的性能和可靠性，以及FusionOS在金融、运营商、*、互联网等行业的实践案例，引起了众多用户的兴趣，分享结束后，不少参会者就FusionOS的特点向讲师提问并进行了交流。

• 什么是可用性测试？有效性（Effectiveness）-- 用户完成特定任务和实现特定目标的正确性和完整性程度；效率（Efficiency）-- 用户完成任务的正确性和完整性程度与所用资源（如时间）之比；满意度（Satisfaction）-- 用户在使用产品时的主观满意度和接受程度。 2.如何获得可用性？ 可以参考以下原则：Gould、Boies 和 Lewis（1991 年）为以用户为中心的设计定义了 4 个重要原则： 早期以用户为中心：设计者应在设计过程的早期就努力了解用户的需求。 综合设计：设计的所有方面都应同步发展，而不是按顺序进行。使产品的内部设计始终与用户界面的需求保持一致。 早期和持续测试：当今唯一可行的软件测试方法是经验主义方法，即如果实际用户认为设计可行，该设计就是可行的。通过在整个开发过程中引入可用性测试，用户就有机会在产品推出之前对设计提出反馈意见。 迭代设计：大问题往往掩盖了小问题的存在。设计人员和开发人员应在整个测试过程中对设计进行迭代。 3...什么是可用性测试？ 可用性测试是根据可用性标准对图形用户界面进行的系统评估。 可用性测试是衡量用户与系统（网站、软件应用程序、移动技术或任何用户操作设备）交互时的体验质量。4.如何进行可用性测试？ l 实验室实验

• 纯干货分享 | 研发效能提升——敏捷需求篇-而敏捷需求是提升效能的方式中不可或缺的模块之一。 云智慧的敏捷教练——Iris Xu近期在公司做了一场分享，主题为「敏捷需求挖掘和组织方法，交付更高业务价值的产品」。Iris具有丰富的团队敏捷转型实施经验，完成了企业多个团队从传统模式到敏捷转型的落地和实施，积淀了很多的经验。 这次分享主要包含以下2个部分： 第一部分是用户影响地图 第二部分是事件驱动的业务分析Event driven business analysis（以下简称EDBA） 用户影响地图，是一种从业务目标到产品需求映射的需求挖掘和组织的方法。 在软件开发过程中可能会遇到一些问题，比如大家使用不同的业务语言、技术语言，造成角色间的沟通阻碍，还会导致一些问题，比如需求误解、需求传递错误等；这会直接导致产品的功能需求和要实现的业务目标不是映射关系。 但在交付期间，研发人员必须要将这些需求实现交付，他们实则并不清楚这些功能需求产生的原因是什么、要解决客户的哪些痛点。研发人员往往只是拿到了解决方案，需要把它实现，但没有和业务侧一起去思考解决方案是否正确，能否真正的帮助客户解决问题。而用户影响地图通常是能够连接业务目标和产品功能的一种手段。 我们在每次迭代里加入的假设，也就是功能需求。首先把它先实现，再逐步去验证我们每一个小目标是否已经实现，再看下一个目标要是什么。那影响地图就是在这个过程中帮我们不断地去梳理目标和功能之间的关系。 我们在软件开发中可能存在的一些问题 针对这些问题，我们如何避免？先简单介绍做敏捷转型的常规思路： 先做团队级的敏捷，首先把产品、开发、测试人员，还有一些更后端的人员比如交互运维的同学放在一起，组成一个特训团队做交付。这个团队要包含交付过程中所涉及的所有角色。 接着业务敏捷要打通整个业务环节和研发侧的一个交付。上图中可以看到在敏捷中需求是分层管理的，第一层是业务需求，在这个层级是以用户目标和业务目标作为输入进行规划，同时需要去考虑客户的诉求。业务人员通过获取到的业务需求，进一步的和团队一起将其分解为产品需求。所以业务需求其实是我们真正去发布和运营的单元，它可以被独立发布到我们的生产环境上。我们的产品需求其实就是产品的具体功能，它是我们集成和测试的对象，也就是我们最终去部署到系统上的一个基本单元。产品需求再到了我们的开发团队，映射到迭代计划会上要把它分解为相应的技术任务，包括我们平时所说的比如一些前端的开发、后端的开发、测试都是相应的技术任务。所以业务敏捷要达到的目标是需要去持续顺畅高质量的交付业务价值。 将这几个点串起来，形成金字塔结构。最上层我们会把业务目标放在整个金字塔的塔尖。这个业务目标是通过用户的目标以及北极星指标确立的。确认业务目标后再去梳理相应的业务流程，最后生产。另外产品需求包含了操作流程和业务规则，具需求交付时间、工程时间以及我们的一些质量标准的要求。 谈到用户影响的地图，在敏捷江湖上其实有一个传说，大家都有一个说法叫做敏捷需求的“任督二脉”。用户影响地图其实就是任脉，在黑客马拉松上用过的用户故事地图其实叫督脉。所以说用户影响地图是在用户故事地图之前，先帮我们去梳理出我们要做哪些东西。当我们真正识别出我们要实现的业务活动之后，用户故事地图才去梳理我们整个的业务工作流，以及每个工作流节点下所要包含的具体功能和用户故事。所以说用户影响地图需要解决的问题，我们包括以下这些： 首先是范围蔓延，我们在整张地图上，功能和对应的业务目标是要去有一个映射的。这就避免了一些在我们比如有很多干系人参与的会议上，那大家都有不同想法些立场，会提出很多需求（正确以及错误的需求）。这个时候我们会依据目标去看这些需求是否真的是会影响我们的目标。 这里提到的错误需求，比如是利益相关的人提出的、客户认为产品应该有的、某个产品经理需求分析师认为可以有的....但是这些功能在用户影响地图中匹配不到对应目标的话，就需要降低优先级或弃掉。另外，通常我们去制定解决方案的时候，会考虑较完美的实现，导致解决方案括很多的功能。这个时候关键目标至关重要，会帮助我们梳理筛选、确定优先级。 看一下用户影响到地图概貌 总共分为一个三层的结构： 第一层why，你的业务目标哪个是最重要的，为什么？涉及到的角色有哪些？ 第二层how ，怎样产生影响？影响用户角色什么样的行为? （不需要去列出所有的影响，基于业务目标） 第三层what，最关键的是在梳理需求时不需一次把所有细节想全，这通常团队中经常遇到的问题。 我们用这个例子来看一下 这是一个客服中心的影响地图，业务目标是 3个月内不增加客服人数的前提下能支持1.5倍的用户数。此业务目标设定是符合 smart 原则的，specific非常的具体，miserable 是可以衡量的，action reoriented是面向活动的， real list 也是很实际的。 量化的目标会指引我们接下来的行动，梳理一个业务目标，尽量去量化，比如 ：我们通过打造一条什么样的流水线，能够提高整个部署的效率，时间是原来的 1/2 。这样才是一个能量化的有意义的目标。 回到这幅图， how 层级识别出来的内容，客服角色：想要对它施加的影响，把客户引导到论坛上，帮助客户更容易的跟踪问题，更快速的去定位问题。初级用户：方论坛上找到问题。高级用户：在论坛上回答问题。通过我们这些用户角色，进行活动，完成在不增加客户客服人数的前提下支持更多的用户数量。 最后一个层级，才是我们日常接触比较多的真正的功能的特性和需求，比如引导到客户到论坛上，其实这个产品就需要有一个常见问题的论坛的链接。这个层次需要我们团队进一步地在交付，在每个迭代之前做进一步的梳理，细化成相应的用户故事。  这个是云智慧团队中，自己做的影响地图的范例，可以看下整个的层级结构。序号表示优先级。 那我们用户影响地图可以总结为：

• 铣削过程中的问题和应对措施

• 澎湃新闻对话腾讯丁珂：从 "治已病 "到 "治未病"，企业需快速构建 "安全免疫力"--丁珂指出，对企业而言，安全不是成本而是生命线 丁珂指出，对企业而言，安全不是成本而是生命线，也是商业 "硬币 "的另一面。在数字智能化的新阶段，发展驱动安全建设已成为普遍共识，企业需要转变安全思维，从被动建设到主动防御，构建一套新的安全范式和框架，以更加积极、主动的安全观来提升数字安全免疫力，以 "治未病 "的理念取代 "治已病"，前置安全，快速构建 "安全免疫力"。对 "已病"，前置预判，及时应对处置安全风险，才能维护品牌价值，保障健康发展。 与此同时，安全建设还普遍存在 "不知道往哪投、怎么投 "的痛点。对此，腾讯安全提出，企业可以按照数字安全免疫模型的框架进行安全全局部署，重点在业务安全、数据安全、安全运维管理、边界安全、终端安全、应用开发安全等薄弱环节的关键领域注入 "免疫增强针"。 今年进入公众视野的AIGC还在产业化、产品化的过程中，但大量攻击者已经利用它生成攻击脚本、钓鱼邮件，甚至伪造身份进行诈骗。"人工智能本身是否安全，会不会让网络更不安全？ 腾讯安全研究认为，AIGC的风险主要集中在 "无法解释 "和 "无法追踪 "的特点上，但这在技术上是能够找到应对方法的。丁珂谈到，AIGC作为生产力的巨大提升，确实会带来更复杂的攻防态势和更大的防御难度。但任何新技术都要经历这样的周期。而法律法规也会随着技术的演进而不断更新，使新技术的发展更加规范和健全。 丁珂认为，随着我国网络安全法律法规体系的不断完善，合规性将给企业推进网络安全带来很大的推动力，并很直观地展现在需求端。未来，伴随着数据要素市场的建立或企业对数据价值的挖掘，也将带动数据安全市场的快速增长。 对于腾讯安全的商业逻辑和运营，丁珂表示，不谋求建立竞争壁垒，而是期望与生态共同发展，腾讯安全希望通过能力开放，实现安全与业务相伴的生态模式。 谈到未来，丁磊表示，安全领域已经进入加速发展期，在蓝海中会持续关注很多新的业务领域，希望孵化出新的商业模式，腾讯安全团队也会持续关注并抓住机会做好产品。 以下为采访实录（在不改变原意的基础上略有删减）： 冲浪新闻：当前，以人工智能、大数据等新技术为驱动的第四次工业革命正向纵深推进，给人类生产生活带来深刻变革。而互联网作为新技术的载体，面临的安全挑战不仅数量越来越多，形式也越来越复杂。从互联网安全从业者的角度，腾讯观察到近年来国内外网络安全形势发生了哪些变化？这些变化呈现出怎样的趋势？