22岁生日了，过去一年发生了太多，该记录点什么，多年之后，再看起来，应该会很多感触
以流水账的形式，回忆下过去重要的东西。
７月初，帮学院一位玩的蛮好的老师做项目，项目有个很奇葩的名字，叫 禽兽管理系统 。
据说有10级大神带，就参与了项目。大神几天之后就去阿里巴巴实习了，剩下的活全我干了：
DB设计和修改，前后端，以及给Android端提供接口，服务器，甚至和老师讨论需求。
现在看起来很low的一个project，当时还算是一个蛮大的挑战。好在有大神远程的帮助，以及自己的一些摸索，每天熬夜两三点，居然活生生的给撸完了。
收获也不止一点点，代码方面的能力培养就不说了，其它方面的帮助挺大的，不细说。
在撸 禽兽管理系统 的时候顺
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JSONP: JSON with padding
JSONP 是用来解决跨域请求的，它允许用户传递一个 callback 给服务器端，然后服务端返回数据时会将这个 callback 参数作为函数名来包裹住 JSON 数据，这样客户端就可以随意定制自己的函数来自动处理返回数据了
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浏览器端有cookie这个概念，能够很方面的保存客户端的状态，在cookie中保存sessionId，在客户端每次请求的时候都把这个sessionId带上，去和服务端的session对比，如果能匹配，则验证通过，返回登录状态下应该返回的页面。
搬到客户端来这一套就不好使了。因为客户端每个请求都是无状态的，服务端没法识别该请求来自哪个用户。
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思路很简单，伪造一个类似cookie的东西，客户端每次请求都带上。一般情况下这东西叫做token。
接口如下：
public interface TokenService {
/**
* 判断token是否有效
*
* @param
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文/Robin
时间过得真快，不知不觉，Mixin 已经 3 年了。说几个数据，截至目前，Mixin Network 支持 32 条公链，全网排名前 100 资产总市值 375,121,532 美元，BTC 数量 9826 BTC，总转账数 490,049,259。Mixin Messenger 早于 Mixin Network 上线，Mixin Messenger 推出至今 3 年，Mixin Network 于 2019 年 2 月 28 日上线，至今运行天数已 639 天。
这 3 年 Mixin 团队专注两件事，一是体验更好的端对端加密聊天，二是更安全更稳定的 Layer 2 网络。这两件事情，目前来看都取得不错的成
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最近由于工作原因，需要自己实现一个类似队列的数据结构，所以想写篇文章记录并总结下队列的相关内容，主要有以下4点：
1）队列的定义
2）队列的举例
3）队列的基本操作
4）队列的实现（go）
1）队列的定义
队列，又称为伫列（queue），是先进先出（FIFO, First-In-First-Out）的线性表。在具体应用中通常用链表或者数组来实现。队列只允许在后端（称为堆尾（rear））进行插入操作，即enqueue，在前端（称为队头（front））进行删除操作，即dequeue。队列的操作方式和栈类似，唯一的区别在于队列只允许新数据在后端进行添加。
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之前两个月的时间全组投入到了我们自己的TV launcher的开发, 这算是比较重要的项目, 涉及到公司未来OTT的战略性产品, 所以重视程度比较高。
我负责了轮播服务的后端开发, 当然整个技术栈还是以Tornado/Redis/MongoDB为主。经常听到兄弟们抱怨学习了那么多算法, 进BAT也得面试算法什么的, 有个啥子用, 撸了这么多年代码, 用不到啥算法, 不也照样撸的风声水起吗。哥下面就小小展示一下, 其实算法这东西是有用的, 你带着算法和数据结构的一些思想思考问题, 和你仅仅凭经验写东西, 结果是很不一样的。
所谓轮播:指的是像电视台那样的一天24小时的滚动播放,由服务端生成播放列表(频道\频道的视频列表等), 并计算
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文/Robin
今天一大早在朋友圈发了一条动态：
这个产品（ExinLocal）是有灵魂的，多签和端对端加密加持。在当下 OTC 形势越来越严峻的情况下，简直是一股清流。想了解产品详情，可以和我聊一聊。
动态更新后，确实不少朋友过来交流。ExinLocal 是一个什么样的产品呢？按照我们的定义，是一个「全球买卖加密货币的去中心化点对点市场」。这个 Slogan，有如下的解读。第一，这个产品的底层设计，是按照全球化定义的，支持任何国家、任意法币、任意支付方式；第二，这个产品是交易加密货币的，目前支持的币种有 BTC、ETH、XIN、USDT-Omni、USDT-ERC20、BOX、ONE、PRS、WGT、LINK 和 UNI
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在一个中大型项目中，你不可能一边写着前端一边写后端。全栈太难 :)
像rails那样的开发模式已经很不适合当前的环境了。所有的项目都嚷嚷着前后端分离，那就只能这么干
我之前在做大学狗们的时候，在mock数据这一块曾经特别难受
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MQTT简介
MQTT(Message Queue Telemetry Transport 消息队列遥测传输)是一种客户端服务端发布订阅消息传输的协议。它具有轻量级、开源、简单以及易于接入的特点。正是因为这些特点，使得其可以应用于各种使用场景，包括远程端对端的交互，物联网等。
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本文经机器之心(微信公众号:almosthuman2014)授权转载,禁止二次转载.本文由机器之心编译,蒋思源、刘晓坤参与.
本文从最基本的依赖项开始,依次配置了 VS 2015、Anaconda 4.4.0、CUDA 8.0.61 和 cuDNN v5.1 等基本环境,然后再从 Keras 出发安装 Theano、TensorFlow 和 CNTK 以作为其后端.在完成配置深度学习框架后,本文分别利用这三个框架作为 Keras 后端在 CPU 和 GPU 上训练了一个标准的卷积神经网络,完成该简单的卷积网络也就意味着我们完成了深度学习环境的配置.
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