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机器人操作系统ROS—Arduino执行机构
最近学习ROS，涉及底盘移动等执行机构时，发现买robot套件太贵了，又懒得从pi上直接开发，翻箱倒柜找到一个以前跟儿子一起做的arduino履带坦克，就拿它作ros机器人的action执行机构吧。
机器人操作系统ROS—初探
一直听到ROS这个名字，很好奇它为什么在机器人领域这么出名，所以从今天起我将从零开始学习一下，看看它到底有哪些神奇之处。本文作为初探篇会先带大家了解ROS的基本概念，通过安装和创建/运行程序包了解Nodes节点、Topics/Msg、Service服务/参数服务器、几个常见的工具。
华硕ROG安装ubuntu18.4+CUDA10.0+CUDNN7.4
申请了好久的预算老婆终于批了，入手华硕的GPU本（RTX2070），默认预装了正版win10，平时还是习惯用linux，本文记录了如何安装ubuntu18.4的过程。
如何防止客户端的请求被嗅探/钓鱼
本文主要讲解物联网设备、手机APP等client如何避免被嗅探/钓鱼。
How to Learn—组块概论
终身学习中很重要的一点就是把旧的知识和新的知识串联起来，那么如何才能达到一边持续学习，一边又能不断把新旧知识串联起来呢？今天我们一起走进组块概论的学习，了解组块是什么，它是如何形成的，以及如何利用组块来提高学习效果，让学习时间更有价值。
高可用/高安全的物联网实时消息服务选型
目前全球进入人工智能、物联网、自动驾驶、5G的新一轮技术革命浪潮中，深度学习、强化学习技术使计算机在某些特定领域（例如人脸识别、AlphaZero）下实现了比人类更好的效果，物联网促进所有电子设备的互联互通，自动驾驶使汽车更加智能和安全，5G使万物互联成为可能。
如何使服务具备高可用性
上次介绍了《如何搭建高可用Web集群》，有不少同学反馈让我继续发些高可用相关的内容。本文将继续高可用系列内容，介绍一下SRE和架构师角度对『实现高可用性』的理解。
如何搭建高可用Web集群
前段时间有同学问我一个高可用集群到底是怎么建设的，这是一个比较广泛的话题，首先要清楚到底什么叫『高可用集群』；其次，常见的集群又分很多种，例如WEB集群、DB集群、大数据集群等，他们既有相似的地方，又因应用场景不同导致集群架构设计上有所不同。本文先简要介绍下『一个典型的Web集群是如何从普通的单点服务一步一步演变为一个高可用集群的』。
小猪教你实施CA证书双向认证
CA单向认证常用于https数据传输加密，避免在传输过程中被嗅探和篡改。而CA双向认证则更多的用于高安全场景的身份识别，它为每个client签发的证书内包含了各client的身份（例如银行证书的用户身份证号、车辆证书的车架号等），server在client请求时双向认证对方的证书有效性，同时server从有效client公钥中提取对方身份并与请求参数中的身份进行对比检查，以完成client身份的安全鉴别。下边简单介绍下CA证书双向认证原理和实施方法。
使用openMVG+PMVS实现视觉三维重建
一、什么是视觉三维重建？
我们知道，照相机的原理是将一个三维场景投影到二维平面。所谓视觉三维重建，顾名思义就是从已有的二维图像中复原原始三维场景。
成长之路—如何让恐惧变成财富？
每个人都有担心的、甚至是恐惧的事情。我们的习惯一般是故意忽略、逃避这些事情，以为自己可以向鸵鸟一样，碰到危险就把头埋起来。但最近和李想聊天时获得一个启发：我们完全可以转变态度，从逃避变成主动面对，即我们可以把自己担心或恐惧的事情，变成自己「想要的事情」。有了这个关键转变，我们就能掌握主动，具备把「坏事」变成好事的可能。
小猪教你开发php扩展
PHP是当前应用非常广泛的一门语言，从国外的Facebook、Twitter到国内的淘宝、腾讯、百度等都能见到它的身影。
DA需求识别解析—基于规则推导的query结构分析
现在市面上有各种各样的智能音箱，那他们的对话功能是怎么实现的呢？
通常情况下文本类内容的需求都是采用类似搜索引擎的文本相似度检索方式；其他非文本类精准需求例如定个闹铃/听个歌曲等，需要对query进行更深度的识别和解析才能更好的满足。
本文针对后者，介绍一种基于规则推导的query结构分析方法，它基于Trie Tree，实现对用户提问query的需求识别和问题的结构化解析。我们称这类模块为DA，通常包含需求识别(trigger)、需求解析(parser)、需求发现(discovery)等。
成长之路—《管理你的老板》读后感
最近组织结构调整，接连换了两次新领导。与陌生的新领导没有建立起认同和信任感，会遇到沟通不太顺利的时候。回想自己以前的职场工作的经历，都是先相互看顺眼才去入职，之后努力工作出业绩就好了，从来没有遇到过这类问题。想到自己也确实很不擅长向上沟通，于是经过朋友推荐买了这本书。
使用setuptools进行python打包分发
本文用实例演示如何把自己的python代码库打包上传pypi，以使用pip进行安装。
强化学习之下棋高手
一、概述
儿子的国际象棋水平渐长，我已经逐渐下不过他了，作为陪练水平这么不堪怎么能行？！可是自己研究棋谱的时间有点少，自认成为棋协大师的概率比较低，想来想去还是参考AlphaGo Zero做个AI吧，一方面有可能训练出一个大师级的AI做儿子的陪练对棋艺的提升有所帮助，另一方面刚好自己也能顺便学习强化学习。
小猪学AI—图像分类之猫狗识别
概述
前段时间尝试了手写数字的识别，因为模型是使用比较干净的黑底白字图片训练的，直接拿拍的手写照片识别效果不太好，无论是拍照时光线的明暗不均匀、笔的粗细、纸张的边缘等都对模型识别有很大影响，所以当时在模型识别前做了大量的图片预处理工作才使实际的应用准确率得到提升。难道图片的识别都要做如此复杂的预处理吗？
小猪学AI—CNN图像识别之手写数字
前段时间忙了好一阵，终于有时间继续学习了，今天开始通过paddlepaddle的手写数字识别看一下简单的cnn图像识别模型是怎么训练出来的。
工程师如何高效学习
高效学习的基本原则是价值导向，有价值输出(且尽可能放大价值)，有用户反馈。 最好的输入是输出，高效学习是闭环学习，反馈越快则学习越快。 要用好各种可能的杠杆(钱，公司资源，团队，github，社交媒体等等)，实现价值放大。 在基本原则的基础上，高效学习仍需计划性和优先级。高效学习遵循复利曲线是一个长期积累不断突破的过程。