在iOS开发的过程中，你肯定听说过MVC
下面记录下个人对这种设计模式的理解，顺便谈谈衍生的MVVM设计模式。
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访问国外很多网站时，发现调用googleapis的js失败，只能自己想办法解决。
网上有用Chrome扩展解决这个问题的例子，自己研究了一下，分享给大家：
crx下载：extension.crx
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<a href="/Source/images/post-content/post-content/post-example.png"><img data-src="/Source/images/post-content/post-example.png" class="lazyload" alt=" " /></a>
一、申请GCP
首先,你得有个Gmail账号;以下步骤可能需要 FQ
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组装电脑
最近特别想组装一台电脑。起因是我用了 Mac 半年之后感觉并不是那么的好。它也不是我梦想中的完美开发环境，依旧很痛苦。被折磨了很久就想自己组一台电脑。
作为一个程序员，我肯定是想上高配。无奈钱包不够，只给了自己 4k 的预算。不过。。。。最后还是超支了，到了 7k T_T
由于我第一台电脑的 CPU 是 AMD 家的，是在小学时候买的。感觉并不好，电脑会很卡。而且网上风评也都是 AMD 的 CPU 一直是被压着打的节奏。所以一开始完全没有考虑用 AMD 的。后来本来是准备上 i5。查了一些信息之后发现不用买显卡，这样剩下的预算就飙到了 i7，感觉 i7 7700 挺不错的。然后就放在了购物车里面。
关于显卡是选择了
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起因
不知道大家是怎样安排自己的日常计划的，我习惯是建立一个仓库，按照年/周记录在 markdown 里，平时这个仓库也写点简单的 demo，目录类似如下：
bash
week
├── 2016
├── 2017
├── 2018
│ ├── 20180102.md
│ ├── 20180108.md
│ ├── 20180115.md
│ ├── 20180122.md
│ ├── 20180126.md
│ ├── ...
│ ├── ...
│ ├── ...
│ ├── 20181007.md
│ ├── pixi.md
│ ├── schedul
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Byteman简介
Byteman由JBoss出品，JBoss大家应该都熟悉，顶顶大名的应用服务器JBoss也出自其手。Byteman的代码插入能力相比BTrace而言更强，似乎可以在代码中任意的位置插入我们的跟踪代码（当然，你可能需要对Java代码生成、字节码技术有一定的了解），以及访问当前方法中变量的能力（包括方法参数、局部变量、甚至于调用其它函数的参数值、返回值等），而BTrace在这方面的能力要弱很多。
安装Byteman
首先去官网下载最新的压缩包，解压，配置环境变量，开始操练，老熟悉了。新建BYTEMAN_HOME值是E:\byteman-3.0.10，编辑Path环境变量，在末尾添加;%BYTEMAN_HOME%
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众所周知，Nginx 使用 异步, 事件驱动来接收连接。这就意味着对于每个请求不会新建一个专用的进程或者线程（就像传统服务端架构一样），它是在一个工作进程中接收多个连接和请求。为了达成这个目标，Nginx 用在一个非阻塞模式下的 sockets 来实现，并使用例如 epoll 和 kqueue 这样高效的方法。
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文/Robin
2020 年 11 月 4 日晚间，以太坊基金会撰文称，以太坊 2.0 规范 v1.0 已经发布，其中包括上线以太坊 2.0 存款合约地址。以太坊 2.0 创世时间最早为 2020 年 12 月 1 日。
据 Etherscan 数据显示，截至目前，以太坊 2.0 存款合约地址（0x00000000219ab540356cbb839cbe05303d7705fa）收到 19,685 枚 ETH，价值近 788 万美元。
大家期待的以太坊 2.0 终于要来了。根据 launchpad.ethereum.org 数据，启动 2.0 主网，至少需要 524,288 ETH，16,384 个验证者。以太坊作为全球生
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九月除了看 H.264，还看了一本好书：《程序员的自我修养：链接、装载与库》。对这本书我只想说一句话，相见恨晚。
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Got from zzw922cn/awesome-speech-recognition-papers.
Automatic speech recognition paper roadmap, including HMM, DNN, RNN, CNN, Seq2Seq, Attention
Introduction
Automatic Speech Recognition has been investigated for several decades, and speech recognition models are from HMM-GMM to deep neural networks today. It's ver
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