分类： 技术分享

Netty入门

简介

在Netty官方网站中，有这么一段对Netty的概述：

Netty is an asynchronous event-driven network application framework
for rapid development of maintainable high performance protocol servers & clients.

Netty is a NIO client server framework which enables quick and easy development of network applications such as protocol servers and clients. It greatly simplifies and streamlines network programming such as TCP and UDP socket server.

'Quick and easy' doesn't mean that a resulting application will suffer from a maintainability or a performance issue. Netty has been designed carefully with the experiences earned from the implementation of a lot of protocols such as FTP, SMTP, HTTP, and various binary and text-based legacy protocols. As a result, Netty has succeeded to find a way to achieve ease of development, performance, stability, and flexibility without a compromise.

简言之，Netty是一款异步的，事件驱动的，网络应用程序框架，用于快速开发高可用的，高性能的网络协议服务器和客户端。Netty吸取了许多网络协议的开发经验，并基于Java NIO，经过精心设计，成功找到了一种方式保证易于开发的同时还确保了其应用的性能，稳定性和伸缩性。

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Nginx入门

简介

以下是摘自官方的介绍：

Nginx [engine x] is an HTTP and reverse proxy server, a mail proxy server, and a generic TCP/UDP proxy server.

Nginx是engine x的缩写，它是一款HTTP服务器，也是反向代理服务器，还能当邮件代理服务器，以及通用TCP/UDP代理服务器。 继续阅读Nginx入门

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Redis入门

Redis的介绍

谈到Redis（Remote Dictionary Service），相信大家都看过一句介绍：

Redis 是完全开源免费的，遵守BSD协议，是一个高性能的key-value数据库。

这里，我也是重新整理的时候才领悟到：

完全开源免费：可以研究或者改进Redis的源码。

key-value：重点操作就是get和set。 继续阅读Redis入门

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Java实现国密Sm3算法

虽然国密算法SM3的官方文档只有短短四五页，但实现起来涉及的细节还是挺多的。特此，Milo将开发心得，以及源码和注解做个分享，希望读者能够轻松理解SM3。

  • 预备知识
    • Java基本数据类型大小byte：1个字节；short：2个字节；char：2个字节；int：4个字节；long：8个字节等等。十六进制：一个数代表4个二进制位。所以需要拿捏好数据长短。
    • Ascii码有区分十进制、八进制、十六进制。官方文档样例中使用的都是十六进制，“abc”=“616263”，而不是十进制Ascii码“979899”。计算和操作过程中，要留意数据类型转换的问题。
    • 左移和循环左移官方文档中提及的移位计算均为循环左移。即移出的高位放到该数的低位。
    • 左补0在转换数据类型时，除了关注溢出问题、Ascii码问题，还要关注转换结果的长度问题。SM3算法中，若二进制长度不足需要补全，否则拼接结果时会出现意想不到的错误。

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Java实现常用排序算法

本文主要回顾了部分常用排序算法，包括冒泡排序，快速排序，选择排序，插入排序，希尔排序，以及归并排序。

  • 稳定性和算法复杂度

稳定性：飞机插毛，即归并排序，基数排序，插入排序，冒泡排序是稳定的。
平均算法复杂度：快堆龟，即快速排序，堆排序，归并排序是nlogn。
参考blog，含gif演示，注意：该文章中的算法有误。

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导入FaceNet的一些坑

简介

FacenNet是谷歌提出的一种新的人脸识别的方法，该方法在LFW数据集上的准确度已经达到了99.65%。

FaceNet论文

FaceNet实现

正文

上个周末，Milo在FaceNet的导入上踩了整整两天的坑，包括开发环境，源代码报错，运行异常等等。希望本文的粗糙填坑可以帮助到更多和Milo一样的人工智障爱好者和初学者。

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用CNN实现Digit Reconizer总结

背景简介

本文实现的是Kaggle竞赛平台上Getting Started级别的Digit Reconizer（即MNIST）。使用Tensorflow搭建了5层卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN），最终取得测试成绩是0.98742。

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为什么梯度方向是函数局部上升最快的方向

谈机器学习，免不了要讲损失函数；讲损失函数，避不开梯度下降；运用梯度下降，必先确定梯度方向。为什么梯度方向是函数局部上升最快的方向？

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如何升级hexo的next主题

前言

自从毕业之后，Milo一直忙于工作，无暇管理独立博客。最近沉迷于机器学习实战，Milo想以博文的形式记录学习的心路历程，正好可以打理一下。

更新了一下Hexo，Milo发现Next主题都已经到了7.0的时代。怎么更新主题呢？

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