引言
有感于hexo高级教程实在太少，当初本人在开发Nova主题时，曾遇到过不少坑，为填这些坑，较为深入地学习了hexo源码，又自学了不少node.js知识，才总算将这些坑基本填完。本着人人为我，我为人人的分享精神，特开一hexo高级教程专题，希望广大hexo爱好者拍砖~
本系列的定位为高级教程，所以要求读者具备以下知识或技能：
前端技术：前端基础知识不用说了，必须要具备的比如HTML，CSS，Javascript，Node.js。如果知识储备不足，推荐去W3C School好好学习。
hexo模板：hexo中的layout模板都是使用某个具体的模板引擎写的，模板引擎有swig,ejs，jade等。layout可以视为MVC模
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写在前面
对一个东西不懂的时候，在网上到处搜教程，搜资料，如果资料少了，还会谩骂，会沮丧；等到好不容易弄懂，到自己总结的时候，却又嫌麻烦，不愿意从基本概念开始提起，觉得太简单，不值一写。
人总是这样，想获取帮助，却又不想提供帮助。当然了，写博客也不全是为了帮助别人，更是为了帮助自己。记得曾经读过一段话，具体怎么说忘记了，但大致意思是，自认为掌握的知识，不一定能准确无误的给别人讲出来，更不用说有体系、有章法的讲出来。我在工作中也发现很多员工，看了几天代码，处理了几个问题，就觉得自己已经炉火纯青了，但当我让他从头给我讲的时候，又没有任何头绪。所以，适时的总结和回顾，也是升华自我、构筑知识体系的过程。
好了，废话不说了，今天总结
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Android OpenGL ES 第一章
转眼已经16年了，最近出现了两个比较新潮的技术和产品，一个是 VR ，另一个是直播，而这两者直接或是简介的都和 OpenGL 有关，特此拜读了 《OpenGL ES 应用开发实践指南》 一书学习一些基本概念和知识，初步认识 OpenGL ，拓展知识面。读书只能掌握 30% 的知识，通过写博记录，加深理解和应用，也抛砖引玉，希望可以帮到对 OpenGL 有兴趣的同学。
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欢迎你和我一起学习 Netty 这款网络框架，之所以将这个系列的博文标题起名为《可爱的Netty》是希望大家面对
网络层的知识不要恐惧，保持一种好奇、探索的思路来学习他们，我会带着大家追随问题的本质，同时也需要动手实践去写一些代码。
目前我还未将所有的目录划分出来，因为这个系列不仅仅在讲 Netty 同时也在恶补我们计算机网络的知识点，
我尽量在每个章节控制一个合理的知识范围让各位不会感到枯燥，后期我会专门将整个系列做一个目录集合提供阅读。
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文/Robin
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身处IT行业，博客也好，知识管理工具也罢，明智的IT从业者总有一个良好的习惯，那就是通过博客或者知识管理工具形成自己的知识库。
大一的学习过程中，每天都会利用Google检索大量的资料。我发现很多排在前面的搜索结果都是来源与博客，比如CSDN、博客园、51CTO等等，当然还有很多独立博客。仰望着各樽大牛，萌发了创建博客的念头。2011年5月，在几个博客之间做了权
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0. 写在前面
工作一年多了，发现自己还是没什么长进。学技术这件事儿，还是得靠自己啊，所以我准备以专题的形式来提升自己的能力。这篇我总结了一些搜集的比较好的讲web高性能开发的文章和书籍，都是我自己看过的。以后再也不怕别人问到高性能web的经验和知识了，用老话说，就算没吃过猪肉也应该见过猪跑吧，咱就算没经历过高性能web开发实践，也至少了解一些这方面的知识吧。哈哈。
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debug的关键:
最好的方法是 "治未病"-- 尽量减少自己写的程序出 bug, 在写代码前, 理解一切: 语言的 API, 项目的上下文, 各种知识以及原理. 难道有一丝不清楚的代码你敢写吗?
根据现象与已有的知识，逻辑推理出可能的问题，再进行下一步；而不是一开始就把所有现象试出来
理解问题, 有报错信息的, 一定要把报错信息一字不漏的读完, 思考为什么会出错, 想出解决办法.
而不是不管三七二十一到 Google 上搜索.
其次是, 永远保持耐心, 相信自己能解决问题
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文/Robin
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这是「区块链技术指北」的第 21 篇文章。
如果对我感兴趣，想和我交流，我的微信号：Wentasy，加我时简单介绍下自己，并注明来自「区块链技术指北」。同时我会把你拉入微信群「区块链技术指北」。BTW，李笑来老师也加入了我的知识星球，文末有加入方式。
0x00 预备知识
开发钱包之前，我们需要有以下的预备知
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mdtoc start
内容简介
分布式系统的可靠性问题: 冗余和多副本
EC的基本原理
栗子🌰1: 实现k+1的冗余策略, 大概需要小学3年级的数学知识
栗子🌰2: 实现k+m的冗余策略, 大概需要初中2年级的数学知识
增加1个校验块, 变成k+2
实现k+m 的冗余
EC编码矩阵的几何解释
k=2, 为2个数据块生成冗余校验块
k=3, 4, 5...时的数据块的冗余
通过高次曲线生成冗余数据
从曲线方程得到的系数矩阵
EC解码过程: 求解n元一次方程组
[Vandermonde] 矩阵保证方程组有解
新世界: 伽罗华域 [Galois-Field] GF(7)
EC在计算机里的实现: 基于 伽罗华域 [Galois-Fiel
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最近开始阅读《解析深度学习：语音识别实践》，将会把文中的一些总结放到这里和大家分享。今天的这篇文章主要介绍语音识别的基本结构。
下图中展示的是语音识别系统的典型结构，语音识别系统主要由图中的四部分组成：信号处理和特征提取、声学模型（AM）、语言模型（LM）和解码搜索部分。
信号处理和特征提取部分以音频信号为输入，通过消除噪声和信道失真对语音进行增强，将信号从时域转化到频域，并为后面的声学模型提取合适的有代表性的特征向量。声学模型将声学和发音学（phonetics）的知识进行整合，以特征提取部分生成的特征为输入，并为可变长特征序列生成声学模型分数。语言模型估计通过从训练语料（通常是文本形式）学习词之间的相互关系，来估计假设词序
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