CSDN每周都会产生大量的博客文章，有一些优质的干货文章值得被更多人阅读，分享。CSDN博文周刊会从过去一周博文中精心挑选一些优质文章来以飨读者，陪伴大家度过一个愉快周末。
程序人生
1、Playboy封面女郎、互联网第一夫人，程序员们的“钢铁审美”
46 年前，《花花公子》（Playboy）的一期杂志封面女郎 Lenna，成为数万“钢铁直男”的梦中女神。然而，这位女性更为人所知的是她在计算机图像处理领域的影响。从 1973 年开始，在数字图像处理中，莱娜（Lenna）被广泛作为使用的标准图片，尤其应用于图像压缩的算法研究中。
2、年薪 10 万的程序员，如何积累人生的第一个 100 万？
如果钱对于你真的很重要，你该如何让它尽可能的开花结果，让你将来为房子，为疾病，为子女的教育能够少操一份心，但选择的权利始终在你的手上，你只需要明白，你放弃的选择究竟意味着什么。
正如罗曼·罗兰曾说的：“世界上只有一种英雄主义，就是看清生活的真相之后依然热爱生活。”
中国程序员的加班文化。
春节假期，花了大量时间去做的一件事就是清理微信公众号（以下均指订阅号）中未读的文章，并取消关注几十个微信公众号。接下来就聊聊我对此事的看法和思路，读者对照一下，也看看是否需要做出同样的清理行动。
编程语言
1、记一次Java运算符优先级的血训
文章非常简短，但却是不少初学者容易搞混的问题。
这篇文章分为上下两篇，作者结合相应代码，详细地记录Swift各个关键字的妙用。
这是一个系列博文，目前作者已完成7篇，每篇都是干货，正在学习JavaScript的小伙伴快来围观学习吧！
为什么要学习链表？链表主要有以下几大特性：
- 解决数组无法存储多种数据类型的问题；
- 解决数组中，元素个数无法改变的限制(C99的变长数组，C++也有变长数组可以实现)
- 数组移动元素的过程中，要对元素进行大范围的移动，很耗时间，效率也不高。
5、Shell编程知识点集锦
Shell使用技巧总结。
并行计算库充分利用多核的优势，通过并行运算提高程序效率，业界有两个知名的c++并行库，一个是intel开发的TBB，一个是微软开发的PPL。
Selenium是一个自动化测试工具，对各种浏览器都能很好地支持，包括Chrome、Firefox这些主流浏览器。使用它就可以模拟浏览器进行各种各样的操作，包括爬取一些网页内容。当你看到浏览器自己运行并且在网页上翻页或者跳转的时候，应该会觉得很有趣的。
多线程编程是我们图形化操作系统的基本要求，比如之前的DOS操作系统，它以命令行的形式来获取用户行为，这种方式比较单一，程序在同一时间内也不会去做其他工作。再比如现在的Windows操作系统、Linux系统也罢，只要是提供丰富的图形化界面的操作系统，程序就不会局限于单一的工作。
架构
1、Spring Cloud 微服务实战精品文章大汇总，错过了血亏！
Spring Cloud这么火，不来看看吗？同样是系列文章，作者已完成14篇，从微服务到各个技术栈的讲解都是独到好处。
OceanBase的目标是支持数百TB的数据量以及数十万TPS、数百万QPS的访问量，无论是数据量还是访问量，即使采用非常昂贵的小型机甚至是大型机，单台关系数据库系统都无法承受。
移动开发
App主题切换已经成为了一种流行的用户体验，丰富了应用整体UI视觉效果。例如，白天夜间模式切换。实现该功能的思想其实不难，就是将涉及主题的资源文件进行全局替换更新。说到这里，我想你肯定能联想到一种设计模式：观察者模式。多种观察对象（主题资源）来观察当前主题更新的行为（被观察对象），进行主题的更新。今天和大家分享在 Flutter 平台上如何实现主题更换。
网上有很多关于ServiceManager和Binder的文章，但是老感觉理解起来不是那么顺畅，笔者基于Android 8.1系统源代码，从最简单的获取服务开始了解Binder进程间通信，由于篇幅原因，这里分开两部分来了解，上部分主要集中在Java层，下部分主要集中在Native层。
Android的消息机制主要说的是Handler的运行机制，相信大家对Handler已经非常熟悉了，Handler可以轻松的将一个任务切换到Handler所在的线程中去执行。最熟悉的就是我们只能在UI线程中更新UI，所以我们经常来用Handler来更新UI，但Handler并不是专门用来更新UI的。本文源码基于Android8.0。
在Android 5.0执行，如果需要在Activity切换之间实现动画，需要实现 overridePendingTransition()方法，并实现入场动画和退场动画。而在5.0之后，出现了一些Material Design的转场动画。
在Android中使用Flutter进行UI展示。
React Native跨平台开发框架是通过 RCTBatchedBridge 实现 js 与 Native 的交互，Flutter与Native的通信机制与RN的实现比较相似，只是没有了Bridge的桥接层，通过Channel直接与原生交互。官方在Channel通信的实现上同样采用了以字符串为唯一协议的方式，来同时构建通信交互信号。实现的具体方式和RN也同样类似，Native | Flutter 端实现监听回调，注册即可。
7、Android Studio（IDEA） 不得不知的超实用的快捷键
工欲善其事必先利其器。本文汇集了开发中最常用的Android Studio快捷键，其他的我认为用的比较少的，我就 没有在这里介绍了，因为快捷键实在是太多了。
不管你是使用Mac OS还是使用Windows系统，可能不同的系统AndroidStudio的默认快捷键不一样，我们可以根据自己的喜好来设置快捷键，不要因为换了系统，就不知所措了。本文在介绍快捷键的同时还会告诉你该功能的快捷键如果自定义。
大数据
1、干货 | Elasticsearch 6个不明显但很重要的注意事项
Elasticsearch是被Netflix，微软，eBay，Facebook等Top N 顶级公司使用的搜索引擎。它很容易使用，但从长远来看相对难掌握。在本文中，我们分享了在系统中使用Elasticsearch六个不太明显但非常值得了解的特性。
2、详解Spark Streaming的Graceful Shutdown
对于Spark Streaming程序而言，一旦运行起来后，就会不断的从数据流中消费数据，按照Batch间隔生成BatchRDD进行处理，即处于7*24小时运行的状态，除非我们主动将其停止或者遇到异常退出。所谓Graceful Shutdown，即优雅的将Spark Streaming程序停止，本文将重点探讨三点（写作背景：Spark 2.2）：
- 为什么需要Graceful Shutdown？
- 如何触发Graceful Shutdown？
- Shutdown过程是怎样的？
这是一篇基础概念文，但作者总觉得很浅显易懂，分享给大家。
最近自己在搞一个 OpenStack Octavia Amphorae 负载均衡性能的测试，花了几天时间，很遗憾没有达到预期的结果，不过也有收获到一些经验，感触良多。本文不会涉及到任何测试步骤和测试数据，只作为一次性能测试及优化经历的回顾。
在分布式系统中，有一类经典的问题经常会被提起：一致性问题。在单机环境中，这看起来根本不是一个问题。但是在多机，多服务，不同网络环境下时，一致性问题就是一个典型的问题了。在分布式系统中，当我们提到一致性问题时，我们立马想到的是Paxos协议。而对此协议的一个开源的实现框架是目前被广泛使用的组件Zookeeper。但是所说Paxos比较成熟，但是它比较晦涩难懂，实现起来也比较复杂。于是另外一种逻辑比较清晰的一致性算法出现了：Raft算法。本文笔者来简单阐述此协议算法的内容以及对应的工具库实现Apache Ratis。
我从事的是大数据开发相关的工作，主要负责的是大数据计算这块的内容。最近Hive集群跑任务总是会出现Thrift连接HS2相关问题，研究了解了下内部原理，突然来了兴趣，就想着自己也实现一个RPC框架，这样可以让自己在设计与实现RPC框架过程中，也能从中了解和解决一些问题，进而让自己能够更好的发展（哈哈，会不会说我有些剑走偏锋？不去解决问题，居然研究RPC。别急，这类问题已经解决了，后续我也会发文章详述的）。
Kubernetes安装指南及注意事项。
人工智能
春节期间，家里的亲戚朋友难免会问：“学啥专业的呀？”。下意识的会回答“学计算机的，作程序员”。此时难免会跟他们解释“程序员”是个什么东西，如果你恰巧还是学习机器学习方向的也难免解释一下“机器学习是干啥的嘞？”
Seq2Seq是Encoder-Decoder（编码器与解码器）模型，输入是一个序列,输出也是一个序列，适用于输入序列与输出序列长度不等长的场景，如机器翻译、人机对话、聊天机器人等。
之前在介绍Bert的文章里：从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史，我说GPT有个缺点，就是作者不太会炒作，因为它是个非常扎实的重大NLP进展，出生证日期显示年龄比Bert大，但是Bert哇哇坠地就引来各界慈爱的目光和交口称赞，GPT只能躲在无人角落里暗地泪垂，演绎了算法模型界的真正的同人不同命，冰火两重天。没想到时过不到4个月，GPT 2.0就爆红，被推上打着聚光灯的华美舞台，惊艳亮相。
中央民族大学创业团队巨神人工智能科技在科赛网公开了一个TibetanMNIST正是形体藏文中的数字数据集，TibetanMNIST数据集的原图片中，图片的大小是350*350的黑白图片，图片文件名称的第一个数字就是图片的标签，如0_10_398.jpg这张图片代表的就是藏文的数字0。在本项目中我们结合第四章所学的卷积神经网络，来完成TibetanMNIST数据集的分类识别。
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