mesh

作为唯一可以提供无单点故障、完全去中心化架构的无线标准，蓝牙mesh已被多次证明是最高效、最易用的专业照明应用无线技术，并且是唯一适用于大空间的无线标准。据《2020蓝牙市场最新资讯》显示，自2017年发布以来，蓝牙mesh相关认证产品数量保持高速增长，实现每六个月增长一倍。截至2019年12月，蓝牙mesh认证产品已接近500件，其中90%的终端产品均与照明相关。基于蓝牙mesh网络的商业照明控制系统构成了楼宇的中枢神经系统，不仅可为零售、旅游和企业提供高级照明控制，还构建了一个可实现导航和资产跟踪等高级楼宇服务的平台。 相比与其他无线通信协议，蓝牙技术具有低功耗、易组网、广泛应用和人机互动便利性等优势，使其不仅成为目前物联网的不二之选，还赋予了开拓未来万物无线互联的可能性。 蓝牙技术的低功率、支持可穿戴设备等特点，使无线面板无需供电即可运行。同时，蓝牙mesh无线组网技术可实现多点到多点(m:m)的设备通信，并可自我修复，不会受制于关键节点断点的影响。此外，从蓝牙5版本开始，还增加了室内定位的功能，从而为采用蓝牙规范的灯具打下了未来拓展性应用的基础。 灯具是建筑物中存在最广泛的基础设施。目前，蓝牙5以上版本已经内嵌了室内定位技术，因此，通过基于蓝牙技术的照明控制系统可以进一步发掘室内导航和资产管理等全新应用的价值。在未来，业主和建筑商可利用基于蓝牙技术规范的灯具作为数字化天花板

FreeSurfer 是美国哈佛-麻省理工卫生科学与技术部和马萨诸塞州总医院共同开发的一款磁共振数据处理软件包，是基于 Linux 平台的全免费开源软件。FreeSurfer 能完成对高分辨率的 MRI 图像进行分割、配准及三维重建，其处理过程主要包含去头骨、B1 偏差场校正、体数据配准、灰白质分割、面数据配准等。FreeSurfer 可以方便地处理大脑 MRI 图像，并生成高精度的灰、白质分割面和灰质、脑脊液分割面，根据这两个表面可以计算任何位置的皮质厚度及其他面数据特征如皮质 外表面积、曲率、灰质体积等，这些参数可以映射到通过白质膨胀算法得到的大脑皮质表面上直观显示。另外，FreeSurfer 还具有特征的组间差异分析及结果的可视化功能。 在 FreeSurfer 软件中，运行“recon -all”命令后，会在 surf 文件夹下生成 . white、. sphere、. inflated 等网格点文件。每一个文件里面都存储了大脑皮质表面网格点的三维坐标及相邻顶点构成的三角面片信息，需要注意的是 FreeSurfer 采用的是 RAS 坐标系，其意义为 R：right，X 轴正方向；A：anterior，Y 轴正方向；S：superior，Z 轴正方向。 FreeSurfer 也会在 surf 文件夹下生成基于曲面的形态特征数据，不同的特征采用不同的文件后缀名，如皮质厚度（

作者 | 不瞋 阿里云高级技术专家 每隔几年，IT 界就会出现新突破性的进展。回望整个计算机技术发展史，我们会发现“抽象、解耦、集成”的主题贯穿其中。产业每一次的抽象、解耦、集成，都将创新推向新的高度，也催生出庞大的市场和新的商业模式。 对于大多数应用而言，借助 Serverless 服务，开发者可以将绝大多数精力投入在业务逻辑的开发整合上，大大缩短开发周期，降低运维成本。有人说：Serverless 正在改变未来软件开发的模式和流程，它就是云计算的未来。技术领域真正的变革看似是新技术的高歌猛进，为客户创造价值才是任何技术变革的原点。本文将从客户价值的角度，再一次探讨为什么说 Serverless 是云的未来。 Serverless 对客户的价值 为客户创造价值是任何技术变革的原点，从客户价值倒推，真正需要回答的是：客户的痛点是什么？Serverless 在解决客户痛点上是否有明显优势？甚至为客户创造新的机会？以企业的平台化策略为例，为什么众多 SaaS 企业不能像 Salesforce 一样实施平台策略，打造 PaaS 或者 Serverless 计算平台？甚至做 PaaS，做中台变成了企业生死劫？这其中固然有业务、组织的顶层设计原因，但不可否认，打造平台的难度和成本太高也是其中很重要的原因。一方面要支撑前台业务的高速发展，另一方面又要抽象、重组，对系统进行重构

和 mask 裁剪图片说拜拜，用上高性能的 mesh + shader 。文章底部获取完整代码！ 效果预览： 使用方法： 创建一个空节点 添加用户脚本组件 mesh-texture-mask 添加图片 添加修改多边形顶点坐标 实现原理 创建 mesh mesh 是什么？ mesh 是决定一个物体形状的东西。 例如在二维中可以是正方形、圆形、三角形等；在三维中可以是正方体、球体、圆柱体等。 mesh 初始化需要一个 VertexFormat 对象。这个对象是顶点格式对象。 其中 name 是对应顶点着色器的 attribute 变量的值。 type 对应数据类型，决定了每个数据大小。 num 对应有几个数据分量(猜的哈哈！)。例如二维坐标和纹理uv坐标一般只有 x 和 y 两个分量，所以设置为2；三维坐标有 xyz 三个变量，所以值为3；而颜色一般有 rgba 四个分量，所以设置为4。 normalize 表示归一化。 对于我们的多边形裁剪图片，只需要一个二维坐标和一个纹理uv坐标，创建 mesh 参考代码如下: const gfx = cc.gfx; let mesh = new cc.Mesh(); mesh.init(new gfx.VertexFormat([ { name: gfx.ATTR_POSITION, type: gfx.ATTR_TYPE_FLOAT32,

最近社区频繁出现的对微服务的各种质疑和反思的声音，甚至放弃微服务回归单体。本文从“分布式单体”问题出发，介绍通过引入非侵入式方案和引入Event/EDA 来走出微服务实践误区：从单体到微服务，却最后沦为分布式单体。 回顾：从单体到微服务到 Function 在过去几年间，微服务架构成为业界主流，很多公司开始采用微服务，并迁移原有的单体应用迁移到微服务架构。从架构上，微服务和单体最大的变化在于微服务架构下应用的粒度被“拆小”：将所有业务逻辑都在一起的单体应用，按照领域模型拆分为多个内聚而自治的“更小”的应用。而 Function 则在拆分上更进一步，拆分粒度变成了“单个操作”，基于 Function 逐渐演进出现 FaaS 形态和 Serverless 架构。 在微服务和 Serverless 的喧嚣中，也逐渐出现了很多质疑和反对的声音：越来越多的人发现，当他们兴冲冲的迁移单体应用到微服务和 Serverless 架构之后，得到的收益并没有期望中的那么理想。最近，出现了对微服务的各种质疑、反思的声音，甚至放弃微服务回归单体。举例，我在 InfoQ 中国网站 简单搜索关键字“微服务”，前三页中就出现了如下的内容： 我们为什么停用微服务？ 这些公司为什么放弃微服务？ 什么？你的团队没有100人，那就不要用微服务了！ 致传统企业朋友：不够痛就别微服务，有坑 微服务带来的心理阴影

我们在找谁？ 毕业时间为 2020 年 11 月- 2021-10 月海内外高校的全日制本科、硕士、博士 。 计算机、数学、电子工程、通信等相关专业； 具备扎实的数据结构和计算机系统基础，精通一种开发语言； 对基础软件充满热情，具备较好的动手能力和技术热情，有成功的研究型或实战型项目技术成果落地者优先； 关注开源技术，有开源贡献者优先。 下面跟你说说阿里云那么多团队，为什么你要来云原生团队。 这里，有你听说过的大佬 这里，有你听说过的项目 云原生团队诞生了 Apache RocketMQ、Apache Dubbo、Spring Cloud Alibaba、Nacos、Seata、Arthas 等开源项目。 Apache 顶级项目就有两个！ 2020 年阿里巴巴开源编程之夏 20 个参与项目，其中有 10 个来自云原生团队！ 我们每年都会举办中间件技术挑战赛，邀请业界各路大牛切磋技艺，今年有 1 万个开发者参与！ 这里是阿里“技术中台”的发源地，我们服务了许多阿里以外的知名互联网企业，我们为许多龙头企业提供了微服务相关的最佳实践和解决方案，帮助许多传统企业完成了数字化转型。 在这里，你能够全面提升你的个人技术影响力、沟通能力和行业知名度。 这里，有独一无二的场景 作为阿里核心的技术部门之一，我们是整个集团技术的“底座”，我们的产品向上支撑了淘宝、天猫、盒马、菜鸟

Sentinel 是阿里巴巴开源的，面向分布式服务架构的流量控制组件，主要以流量为切入点，从限流、流量整形、熔断降级、系统自适应保护等多个维度来帮助开发者保障微服务的稳定性。Sentinel 承接了阿里巴巴近 10 年的双十一大促流量的核心场景，例如秒杀、冷启动、消息削峰填谷、集群流量控制、实时熔断下游不可用服务等，是保障微服务高可用的利器，原生支持 Java/Go/C++ 等多种语言，并且提供 Istio/Envoy/SOFA MOSN 全局流控支持来为 Service Mesh 提供高可用防护的能力。 近期， Sentinel Go 0.4.0 正式发布，带来了 热点参数流控特性 ，可以自动识别统计传入参数中的“热点”参数值并分别进行流控，对于防刷、热点商品访问频次控制等场景非常有用，是高可用流量防护中重要的一环。下面我们来了解一下热点参数流控的场景和原理。 热点流量防护介绍 流量是随机的，不可预测的。为了防止被大流量打垮，我们通常会对核心接口配置限流规则，但有的场景下配置普通的流控规则是不够的。我们来看这样一种场景——大促峰值的时候，总是会有不少“热点”商品，这些热点商品的瞬时访问量非常高。一般情况下，我们可以事先预测一波热点商品，并对这些商品信息进行缓存“预热”，以便在出现大量访问时可以快速返回而不会都打到 DB 上。但每次大促都会涌现出一些“黑马”商品，这些“黑马

引言 Service Mesh 是目前社区最为炙手可热的技术方向，去年双11在蚂蚁金服得到全面的应用，并平稳顺滑的支撑了大促服务。作为目前规模最大的 Service Mesh 集群，本文从监控的领域对 Service Mesh 落地进行经验总结，主要从以下几方面进行介绍： 云原生监控，介绍蚂蚁金服 Metrics 监控的落地； 用户视角分析，介绍从应用 owner 的角度对这一基础服务设施的体验以及 SRE 从全站服务的稳定性对监控提出的要求； 未来的思考，介绍后续发展方向； 云原生监控 云原生应用的设计理念已经被越来越多的开发者接受与认可，今年蚂蚁金服应用服务全面云原生化，对我们监控服务提出更高的要求。目前 Metrics 指标监控服务也逐渐形成体系，如下图所示基于社区原生 Prometheus 采集方案在蚂蚁金服监控场景下落地。 怎么采集 蚂蚁金服监控采集 AGENT 是部署在物理机上，支持多个采集插件，如下图，包括执行命令、日志、HTTP 请求、动态 SQL 采集、系统指标采集、JVM 采集以及进程监控等，同时支持多个解析插件自定义解析、单行文本解析、Lua 脚本解析、JSON 解析以及 Prometheus 解析等。 在Service Mesh 监控落地中，业务方参考业界标准输出 Metrics 指标数据，监控采集该物理机不同 Pod、App 和 Sidecar 的各项指标

数据库存储了公司的数据，是公司的最重要资产之一。正确性和稳定性是数据库最重要的特性。测试团队之于 TiDB 是一个“破坏之王”的角色，团队的使命是炼成更高、更快、更强的 “无敌风火轮” 技能。在这篇文章里，我们介绍 PingCAP 测试团队（QA Team）是怎么工作的。 我们在做什么？ 我们测试团队是 TiDB 的“破坏者”，用各种手段尽早发现系统的 bug 是我们的工作。TiDB 有丰富的产品线，在这些产品线中，我们面对着不同的挑战。 首先，TiDB 内核稳定是整个系统稳定的基础和重中之重。TiDB 新版本的内核仍然处于高速发展的阶段。因此，测试要尽早发现新特性的正确性和稳定性问题，包括但不限于： 对 TiFlash 列存引擎，测试要构造破坏一致性保证的情况； 在 3.0 中，TiDB 增加了悲观事务，并支持了 RC 隔离级别。在 4.0 中，TiDB 支持了大事务，优化了 GC 的性能。这些特性的重要性不言而喻，必须进行严苛的、长时间的性能测试和稳定性测试； 挑战不断优化的 SQL 优化器和执行引擎，确保功能增强后的系统正确性和性能。例如 Index Merge、SQL Hint 和 SQL Plan Management 等特性； 验证调度稳定性的特性，例如 4.0 中的新热点调度器，构建不同的接近真实场景的负载，找出在这些负载下的系统不稳定的情况； TiKV

MOSN 是一款使用 Go 语言开发的网络代理软件，作为云原生的网络数据平面，旨在为服务提供多协议、模块化、智能化、安全的代理能力。MOSN 是 Modular Open Smart Network-proxy 的简称，可以与任何支持 xDS API 的 Service Mesh 集成，亦可以作为独立的四、七层负载均衡、API Gateway、云原生 Ingress 等使用。 MOSN： https://github.com/mosn/mosn 在由 Istio 定义的 Service Mesh 体系中，服务治理相关逻辑由独立的 Sidecar 进程处理，如服务发现、故障注入、限流熔断等等。这些处理逻辑是 Service Mesh 着重要解决的问题。通常在谈论到 Service Mesh 时，会优先关注在这些点上，但是在落地过程中，有一个问题同等重要但往往容易被忽视。这个问题概括起来，就是流量是如何被导入到 Sidecar 的监听端口的。 在数据平面的 Sidecar 中拦截进出应用容器的流量，这一直以来就是 Istio Service Mesh 中一切功能的基础，如何实现透明高效的拦截也是 Service Mesh 设计中的一大难点，本文为大家介绍云原生网络代理 MOSN 是如何做到这一点的。 流量接管 如果服务注册/发布过程能够允许适当的修改，这个问题会得到极大的简化