多域名解析及延伸知识点
我们想象一下，用户输入网址进行HTTP请求，DNS服务器找到域名对应的IP地址，连接IP地址对应的服务器，那么服务器是如何知道用户是通过A域名还是B域名找到自己的呢？
本文旨在通过通信协议的例子让你更加深入了解HTTP以及一些小技巧，包括反向代理，HTTP报文，三次握手，DNS解析，DNS污染/劫持，HTTPS等。需要注意的是，本文碎片化的知识点实际上涵盖了很多方向和领域，大家可以针对自己的爱好进行有深度的涉猎。
从实际应用到理论支持，我们由”深”入”浅”，透过现象寻找本质。
反向代理解析多域名
反向代理的作用就是作为中间层来访问内网站点，防止了直接将内容服务器暴露给外网，起到了安全防护的作用，也同样可以实现负载均衡、限流。
我们看一下Nginx上多域名配置的代码：
serv...
冲顶大会APP技术选型及架构设计
我在1月4日看到虎嗅推送”王思聪撒币”的消息，然后开始推敲背后技术。其中涉及直播流、实时弹幕、OAuth2.0开放授权、SMS api、Push网关、支付接口等业务，其技术实现并不复杂，我们对此进行剖析。
UI设计
可以说冲顶大会是照搬HQ的商业逻辑、业务逻辑和UI设计。想必在短期内会有更多的知识问答APP蜂拥出现。对此我不做过多评论，只说背后的技术实现，无关商业。
Flutter
可以说我是谷歌的脑残粉，据传言Google的Fuchsia OS UI都是用Flutter设计的，在这里，Android和IOS的适配都可以使用Flutter实现。具体设计可以完全模仿HQ。
业务逻辑
冲顶大会类APP的技术难点在于高并发和时效性。为此我们要对业务进行解耦合，将注册/登录、直播...
在编程中为所欲为[圣诞版]
众所周知，在Java中final String中的值是一成不变的。大家都知道String的+(拼接)运算会丢弃内存引用并在内存中重新开拓地址，事实上也确实如此。但final的变量真的是一成不变的吗？谨以此文打开程序员思路，跳出定式思维，希望本文会给你的程序员生涯带来新的思考。
一个简单的例子
这个例子很久远，早有前辈做过，但并不是所有的程序员都接触过。通常喜欢“猎奇”的程序员对此不会陌生。
import java.lang.reflect.Field;
public class ChangeFinalString {
public static void main(String[] args) throws Exception {
final String s = "...
摩拜单车和ofo单车数据分析报告
这篇文章是2017年4月我第一次正儿八经写的文章。首发于虎嗅，后续又在各大平台发表，12小时内累计100000+阅读。迁移此文到本公众号，以此作为开端。
随着新一轮资本的注入，共享单车市场的战局更加激烈。尤其摩拜单车和ofo单车以总融资12亿美元占据主要共享单车资本。
市场需求与用户态度
以目前市场反响来看，用户对共享单车的态度是积极的。下图显示用户未来使用共享单车的态度：
70%的用户表示在未来会经常使用共享单车，28.7%的用户表示会偶尔使用，只有1.2%的用户表示不会再使用共享单车。以此可以看出共享单车满足了用户的刚性需求。
从车站/地铁站出发到达目的地是用户的主要使用场景。由此可以推断出上班族和学生族是主要的用户人群，并以节省时间为目的。交通拥堵对于单车市场...
如何成为10倍速的程序员
国外有个词叫做10x Programmer，直译是以一当十的程序员。我并不认为一个技术大牛能完成10个普通程序员的工作，技术大牛会花1/10的时间把工作做完，然后用剩下9/10的时间平衡生活、爱好和未来，所以我仅把10x Programmer叫做10倍速的程序员。
也许有人会觉得这种定义太过狭隘，没错，确实狭隘。不同的程序员处在不同的技术水平阶段，有着不同的人生追求和生活诉求，我谨以此文让大家换个角度去审视这个职业，也许你会有些感触和启发。
Keep You Sane
这是我很喜欢的这句英文，保持清醒。我希望所有人都能做到工作和生活的平衡，有更多的精力去做自己爱做的事，陪自己爱的人。这是本文的最终目的。
善用工具
业界有句话叫做“不要重复造轮子”，人类就像一台内存有限、CPU...
（通用）深度学习环境搭建：tensorflow安装教程及常见错误解决
区别于其他入门教程的“手把手式”，本文更强调“因”而非“果”。我之所以加上“通用”字样，是因为在你了解了这个开发环境之后，那些很low的错误你就不会犯了。
大家都知道深度学习涉及到大量的模型、算法，看着那些乱糟糟的公式符号，心中一定是“WTF”。我想说的是，这些你都不要管，所谓车到山前必有路。
所需安装包
通常以我的习惯是以最简单的方式来接触一门新的技术，并且尽量抛弃新的（边缘）技术的介入，如果因为一些其他因素来导致学习树的不断扩大，会变得很低效，所以我们直击核心。以最常用的windows环境为例。
这里以windows7+TensorFlow-gpu1.5+cuda8+cudnn6+anaconda5+python3.6为例。这里强烈推荐GPU版本，因为深度学习动辄几小时、几天、几周...
:kissin...59 post articles, 8 pages.