在工作中经常遇到需要并发编程的实例，一直没有时间来整理，现在空了下来，个人整理对并发一下理解。 关于并发编程的几个误解 误解一：并发编程就是多线程 实际上多线只是并发编程的一中形式，在C#中还有很多更实用、更方便的并发编程技术，包括异步编程、并行编程、TPL数据流、响应式编程等。 误解二：只有大型服务器程序才需要考虑并发 服务器端的大型程序要响应大量客户端的数据请求，当然要充分考虑并发。但是桌面程序和手机、平板等移动端应用同样需要考虑并发编程，因为它们是直接面向最终用户的，而现在用户对使用体验的要求越来
前言 “分布式队列编程”是一个系列文，上篇《分布式队列编程模型、实战》，主要剖析了分布式队列编程模型的需求来源、定义、结构以及其变化多样性；根据作者在新美大实际工作经验，给出了队列式编程在分布式环境下的一些具体应用。本文将重点阐述工程师运用分布式队列编程构架的时候，在生产者、分布式队列以及消费者这三个环节的注意点以及优化建议。 确定采用分布式队列编程模型之后，主体架构就算完成了，但工程师的工作还远远未结束。天下事必做于细，细节是一个不错的架构向一个优秀的系统进阶的关键因素。优化篇选取了作者以及其同事在运用分
以一个六阶的FIR为例，并行度为2，串行度为3（每个串行处理单元串行处理3个乘加操作），整体有以下数据流：
智能化、网联化和电动化是汽车未来的发展趋势，而正是这样的变化，将会给汽车E/E架构和软件架构带来巨大的革新，在以前哪怕现在，汽车仍主要作为一个代步工具以满足我们的出行需求，而与我们的信息娱乐生活所分离，在未来汽车将与我们的日常生活息息相关。
我们常说状态机是一种思维方式、一种工具，同时它也是一种拥有极高自由度的语言。说到语言，类比我们日常使用的口语，你会发现：有的人表达能力很强——说话条理清晰、逻辑严密、详略得当——能充分表达自己意图的同时还很凝练；相对的，有人颠三倒四、缺乏逻辑性还罗里吧嗦一大堆——在需要认真交换观点（而不是闲聊）的场合，往往沟通双方都很憋屈——大有一副茶壶里煮饺子，有货倒不出的感觉。其实，作为一种翻译思维的语言工具，不同人在使用状态机时也有类似的表达能力的问题。
FPGA（Field-Programmable Gate Array，现场可编程门阵列）作为数字系统设计领域的明星，以其灵活性和高性能受到广泛青睐。本文旨在深入浅出地介绍FPGA的核心理论概念、学习过程中常见的问题及易错点，并提供实用建议帮助你避免这些陷阱。同时，我们还将通过代码示例让你对FPGA编程有更直观的理解。
单分区写入在一些需要全局顺序消息的场景中具备重要应用价值。在一些严格保序场景下，需要将分区数设置为 1，并且只用单个生产者来发送数据，从而确保消费者可以按照原始顺序读取所有数据。此时，Kafka 的单分区写入性能将会决定整个系统的吞吐上限。在我们的实践中发现，Kafka 由于其本身线程模型实现上的制约，并没有将单分区写入性能的极限发挥出来。本文今天将具体解读 Kafka 线程模型的不足以及 AutoMQ 如何对其进行改进优化，从而实现更好的单分区写入性能。
Orleans是基于Actor模型思想的.NET领域的框架，它提供了一种直接而简单的方法来构建分布式大规模计算应用程序，而无需学习和应用复杂的并发或其他扩展模式。我在2015年下半年开始应用Orleans，当时公司的交易系统采用的架构就是基于Orleans框架的，其展现出来的高性能、高并发以及惊人的稳定性深深地吸引了我，也让我认识到了传统三层无状态架构的缺陷。本文主要关注Orleans的思想基础，Actor模型及其应用。
笔者最近在写安卓端OpenGL ES采集渲染摄像头的功能，恶补了一下OpenGL的相关知识，本篇权当记录。
三种语句表达式的值是按从上到下的顺序来与分支条件的比较，如果相等，则不再与下面的分支相比较而直接执行该分支的语句
自协商状态机是理解1000BASE-X自协商机制的关键。这部分内容笔者以点带面基于几个常见的应用场景做一个简单的解析。如果读者想对细节理解得更为透彻，请自行阅读IEEE 802.3相关章节。
Nginx 作为高性能的 HTTP 服务器和反向代理服务器，在处理 HTTP 请求时，对 HTTP 头部的处理是至关重要的一环。
微信重磅开源生产级paxos类库PhxPaxos，本文用科普的口吻向大家介绍PhxPaxos背后的实现原理以及一些有意思的细节。 开源地址：https://github.com/tencent-wechat/phxpaxos 前言 本文是一篇无需任何分布式以及paxos算法基础的人可以看懂的。 标题主要有三个关键字，生产级，paxos，实现，涵盖了本文的重点。什么叫生产级，直译就是能用于生产线的，而非实验产品。生产级别拥有超高的稳定性，不错的性能，能真正服务于用户的。paxos就不用说了，而实现，是本
近年来，模仿人类智能的智能机器人取得了巨大进步。然而，目前的机器人在动态环境中处理多任务方面还有较大限制。为了提高可扩展性和适应性，进一步发展智能机器人至关重要。本研究报告了一个基于无人驾驶自行车的大脑启发机器人平台，该平台具有可扩展的网络规模、数量和多样性，能够适应不断变化的需求。该平台采用丰富的编码方案和可训练、可扩展的神经状态机，实现了混合网络的灵活协作。此外，本研究使用跨范式神经形态芯片开发了嵌入式系统，以便实现各种形式的神经网络。该平台能够并行处理不同现实场景下的实时任务，为增强机器人智能提供了新的方法。
从4.0版本开始.NET引入并行编程库，用户能够通过这个库快捷的开发并行计算和并行任务处理的程序。在4.5版本中.NET又引入了Async和Await两个新的关键字，在语言层面对并行编程给予进一步的支持，使得用户能以一种简洁直观的方式实现并行编程。因为在很多文档里针对Async和Await这两个关键字的使用都被称为异步编程，为了更符合大众的阅读习惯，我们使用异步编程这个叫法，意思上和并行编程完全一样。
在平常的后端项目开发中，状态机模式的使用其实没有大家想象中那么常见，笔者之前由于不在电商领域工作，很少在业务代码中用状态机来管理各种状态，一般都是手动get/set状态值。去年笔者进入了电商领域从事后端开发。电商领域，状态又多又复杂，如果仍然在业务代码中东一块西一块维护状态值，很容易陷入出了问题难于Debug，难于追责的窘境。
上篇 basic paxos : https://cloud.tencent.com/developer/article/1147420
语音助手、智能客服、智能音箱、聊天机器人，近年各种自然语言对话系统如雨后春笋般地涌现，有让人眼花缭乱的感觉。一方面对话系统越来越实用化，另一方面当前技术的局限性也凸显无遗。计算机多大程度上可以自如地和人进行对话？自然语言对话的挑战在什么地方？未来可能会有哪些突破，以及需要重点研究与开发哪些技术？
既然是学习音视频技术，那必然少不了渲染这个环节，OpenGL就是进行图形渲染的一个重要角色。
版权声明：署名，允许他人基于本文进行创作，且必须基于与原先许可协议相同的许可协议分发本文 （Creative Commons）
在电商领域，很多业务对象都是有状态的，且这些对象的状态又多又复杂。硬编码的方式已经不适合管理当前复杂业务对象的状态。为了适配复杂多变的业务，可以使用状态机来管理状态，统一定义业务对象状态和状态的流转。接下来，本文会重点介绍状态机相关的概念和使用场景。
用C语言实现状态机，主要有三种方法：switch—case 法、表格驱动法、函数指针法。下面给大家详细介绍一下。
在 fpga 器件启动和配置完毕后，必须对 gtx/gth 收发模块进行初始化，才能使用。
我们在Windows下使用WDF框架开发PCIe驱动的DMA读写功能。驱动要启动一次DMA传输包括两个步骤
NGINX有一个master进程（它执行特权操作，如读取配置和绑定到端口）和许多worker and helper进程。
在一组数的编码中，若任意两个相邻的代码只有一位二进制数不同，则称这种编码为格雷码（Gray Code），另外由于最大数与最小数之间也仅一位数不同，即“首尾相连”，因此又称循环码或反射码。格雷码（Gray Code）又称Grey Code、葛莱码、格莱码、戈莱码、循环码、反射二进制码、最小差错码等。
在当前区块链世界中，主要有两种记录保存方式，UTXO 模式（Unspent Transaction Output) 和 Account 模式。Bitcoin 采用的是 UTXO 模型，Ethereum 采用的 Account 模型，同样 CITA 也采用了 Account 模型。
参考：CDC跨时钟域处理及相应的时序约束【set_clock_groups】【set_max_delay】【FPGA探索者】
因为工作相关的一些原因，最近开始看一些工作流的框架或者产品，有兴趣的可以看我这篇文章。任务流是一种很常见的任务组织形式：
本文会从Nginx内部结构——非阻塞式，以及进程结构角度分析，并与阻塞-多进程结构对比，探究为何Nginx性能如此突出。
NGINX 在网络应用中表现超群，在于其独特的设计。许多网络或应用服务器大都是基于线程或者进程的简单框架，NGINX突出的地方就在于其成熟的事件驱动框架，它能应对现代硬件上成千上万的并发连接。
Nginx的架构详解 今天，回家，这篇文章在机场候机，原文来自这里 NGINX 在网络应用中表现超群，在于其独特的设计。许多网络或应用服务器大都是基于线程或者进程的简单框架，NGINX突出的地方就在于
NGINX 内部信息图从进程框架的顶层开始，向下逐步揭示NGINX如何处理单个进程中的多个连接，并进一步探讨其工作机制。
状态机之所以强大，是因为其行为在启动时就以固定的方式定义了操作规则，从而确保了一贯的连贯性和相对较高的可调试性。关键在于，应用程序处于且仅可能处于有限数量的状态中。然后，某些事件发生会使得应用从一个状态过渡到另一个状态。状态机由触发器驱动，这些触发器基于事件或计时器。
简介： 订单状态流转是交易系统的最为核心的工作，订单系统往往都会存在状态多、链路长、逻辑复杂的特点，还存在多场景、多类型、多业务维度等业务特性。在保证订单状态流转稳定性的前提下、可扩展性和可维护性是我们需要重点关注和解决的问题。
前面我们讨论了《如何基于幂等表实现幂等处理》，本文我们就来看看如何基于乐观锁、悲观锁来做幂等处理。
Raft是一种用来管理日志复制的一致性算法。一致性算法允许一组机器像一个整体一样工作，即使其中的一些机器出了错误也能正常工作。
NGINX在网络性能方面处于领先地位，这一切都是由于软件的设计方式。尽管许多Web服务器和应用程序服务器使用简单的线程或基于进程的架构，但NGINX具有复杂的事件驱动架构，使其能够在现代硬件上扩展到数
工程路径 =>打开软件 =>新建工程 =>设计输入 =>配置工程 =>分析综合 =>分配引脚 =>编译工程sof =>下载程序
Paxos算法解决的是一个分布式系统如何就某个值（决议）达成一致。一个典型的场景是，在一个分布式数据库系统中，如果各个节点的初始状态一致，每个节点执行相同的操作序列，那么他们最后能够得到一个一致的状态。为了保证每个节点执行相同的操作序列，需要在每一条指令上执行一个“一致性算法”以保证每个节点看到的指令一致。在Paxos算法中，有三种角色：Proposer (提议者),Acceptor（接受者），Learners（记录员）
Raft协议起源于 2013 年 斯坦福 Diego Ongaro和John Ousterhout的论文《In Search of an Understandable Consensus Algorithm》。作者表示因为Paxos 晦涩难懂且缺乏工程实现，所以要设计个既容易实现又利于学生学习的一致性算法。Raft 的数据一致性等价于 Multi Paxos，可以用于取代Paxos，并且证明可以提供与Paxos相同的容错性以及性能。
ESL (Electronic System Level)设计理念最早可追溯至2001年，其核心思想是通过高层次语言如C/C++或图形设计工具描述或搭建系统行为并对其进行仿真验证。于是，就形成了两个分支。分支一是从高层次语言角度出发，对应产生了如Xilinx Vitis HLS (High Level Synthesis)工具；分支二是从模块化设计角度出发，对应产生了如Mathworks的HDL Coder、Xilinx的Vitis Model Composer等工具。这些工具在其适用的场合可有效加速设计开发的进度，缩短开发周期。
今天想跟大家分享一个关于“状态机”的话题。状态属性在我们的现实生活中无处不在。比如电商场景会有一系列的订单状态(待支付、待发货、已发货、超时、关闭）；员工提交请假申请会有申请状态（已申请、审核中、审核成功、审核拒绝、结束）；差旅报销单会有单据审核状态（已提交、审核中、审核成功、退回、打款中、打款成功、打款失败、结束）等等。
营销自动化平台支持多种不同类型运营活动策略（比如：短信推送策略、微信图文推送策略、App Push推送策略），每种活动类型都有各自不同的执行流程和活动状态。比如短信活动的活动执行流程如下：
如果有人问你需要几步可以把大象关进冰箱里，你脑海中肯定浮现起宋大妈的笑容并脱口而出：3步。
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