發現一些概念（比如Service）如果沒有圖表的輔助就很難全面地理解。在合適的地方我們也會提供Kubernetes文檔的鏈接以便讀者深入學習。 這就開始吧。 什么是Kubernetes？ Ku

說到域，假如給小學生中學生或者沒有學過編程語言的人理解，更好說明其本質，就是作用范圍，而這也就是上下文的意思，無須去理解的那么抽象。接下來就從函數講起吧。 這里拿js的閉包來說，不解釋那么多，貼幾段代碼的

且最多能夠存儲200個任務。 好了，到這里我們就已經把關于AsyncTask的所有重要內容深入淺出地理解了一遍，相信在將來使用它的時候能夠更加得心應手。 來自： http://blog.csdn

元類（metaclass）是Python 2.2中引入的概念，它的作用是定制類的創建行為。這么解釋可能有點難理解，那么這篇文章就通過實例，一步步解釋Python中的元類。 1. Python中一切皆對象，包括類

是建立在密碼學基礎之上的一種安全通信協議，嚴格來說是基于 HTTP 協議和 SSL/TSL 的組合。理解 HTTPS 之前有必要弄清楚一些密碼學的相關基礎概念，比如：明文、密文、密碼、密鑰、對稱加密、非

Neural Style 開辟了計算機與藝術的道路，可以將照片風格化為名家大師的畫風。然而這種方法即使使用GPU也要花上幾十分鐘。 Fast Neural Style 則啟用另外一種思路來快速構建風格化圖像，在筆記本CPU上十幾秒就可以風格化一張圖片。我們來看看這是什么原理。 傳統的Neural Style基于VGG構建了一個最優化模型。它將待風格化圖片和風格化樣本圖放入VGG中進行前向運算。其中待風格化圖像提取relu4特征圖，風格化樣本圖提取relu1,relu2,relu3,relu4,relu5的特征圖。我們要把一個隨機噪聲初始化的圖像變成目標風格化圖像，將其放到VGG中計算得到特征圖，然后分別計算內容損失和風格損失。

神經網絡類型眾多，其中最為重要的是多層感知機。?多層感知機中的特征神經元模型稱為感知機。本文將解釋從數學概念上理解感知機模型，雷鋒網 (公眾號：雷鋒網) 編譯。 感知機元件 神經元是神經網絡的主要組成部分，感知機是最常用的模型。?如下圖所示。

dx、ApkTool等逆向工具面前，幾乎同沒穿衣服的女人一樣毫無隱私。當然，具體的逆向技術我們不再深入討論，還是切入本篇博客的正題：對Dex中字符串加密。 在絕大多數的Android應用當中，很多

首先聲明一下，這里所說的SSH，并不是Java傳統的三大框架，而是一種建立在應用層和傳輸層基礎上的安全外殼協議，熟悉Linux的朋友經常使用到一 個SSH Secure Shell Cilent的工具

我們把這種Hook系統服務的機制稱之為Binder Hook，因為本質上這些服務提供者都是存在于系統各個進程的Binder對象。因此，要理解接下來的內容必須了解Android的Binder機制，可以參考我之前的文章Binder學習指南

聽起來高深莫測，實際上要解決的就是兩個問題： 代碼加載 資源加載 代碼加載 類的加載可以使用Java的 ClassLoader 機制，但是對于Android來說，并不是說類加載進來就可以用了，很多

原型鏈理解起來有點繞了，網上資料也是很多，每次晚上睡不著的時候總喜歡在網上找點原型鏈和閉包的文章看，效果極好。 不要糾結于那一堆術語了，那除了讓你腦筋擰成麻花，真的不能幫你什么。簡單粗暴點看原型鏈

到坑了才明白其中的真理！之前文章中也提到這個問題，僅僅是講了使用層面，并沒有去講如何理解其中的道理，接下來我們來理解一下。 目錄 OC中Block的循環引用 1)__weak的使用 2

事務是應用程序中一系列嚴密的操作，所有操作必須成功完成，否則在每個操作中所作的所有更改都會被撤消。也就是事務具有原子性，一個事務中的一系列的操作要么全部成功，要么一個都不做。

channel,defer,reflect,interface{}等等；這些特性其實從golang源碼是可以理解其實現的原理；今天這篇文章主要來分析下golang多值返回以及閉包的實現，因為這兩個實現golan

相比于當前屏幕渲染，離屏渲染的代價是很高的，這也是iOS移動端優化的必要部分。

搜索引擎爬蟲抓取和索引了海量的網頁內容，但內容的意義則是一無所知，它們并不能像人類那樣區分同一個詞的不同含義。它們抓取的只是網頁中的單詞，而不是語義。從一開始，搜索引擎本質上是匹配文本字符串。

同，這一點在我的前一篇博文 《 設計模式 中類的關系》 中已經有所提及，下面就來詳細的論述一下在java中如何準確的體現依賴、關聯、聚合和組合。 首先看一看書上對這四種關系的定義： 依賴(Depe

以便于適應具體應用需求就難了。 為了更好地理解軟件的設計理念，有些教授想出了一些很有意思的點子——那就是模擬真實場景，這使得這些概念更易于學生的理解和掌握。 舉個關于低耦合原則的真實事例：

了徹底檢修，并命名它為蜂鳥。 那么RankBrain是谷歌蜂鳥搜索算法的一部分么？ 這是我們的理解。蜂鳥是整個搜索算法，就好比車里面有個引擎。引擎本身可能由許多部分組成，比如濾油器，燃油泵，散熱器