CSDN日报20170324——《程序员们，再不行动就来不及了！》

【程序人生】程序员们，再不行动就来不及了！”

作者：左潇龙

写这篇文章，其实就是想给程序员们敲个警钟，虽然未来的很多事都说不准，但其实还是有轨迹可循的。

另外，LZ觉得，随着程序员们的年纪越来越大，会有不少程序员在一线无法生存，这就会导致大批量年纪较大的程序员涌向二线。或许在不久的将来，一线将不会再是程序员的主阵地，而是二线、三线甚至四线这种生活成本较小的城市。

毕竟互联网又不像你开超市，你必须要开到北京，才能服务北京的人群。互联网的好处就是，它可以随时随地为你服务。

【开发工具】Gradle 庖丁解牛（构建源头源码浅析）

作者：工匠若水

陆陆续续一年多，总是有人问 Gradle 构建，总是发现很多人用 Gradle 是迷糊状态的，于是最近准备来一个“Gradle 庖丁解牛”系列，一方面作为自己的总结，一方面希望真的能达到标题所示效果，同时希望通过该系列达到珍惜彼此时间的目的，因为目前市面上关于 Gradle 的教程都是在教怎么配置和怎么编写插件，很少有说明 Gradle 自己到底是个啥玩意的，还有是如何工作的，本系列以官方 release 3.4 版本为基础。

废话不多说，标题也表明了本篇所总结的内容 —— 构建源头源码浅析，不懂啥叫 Gradle 和 Groovy 的请先移步我以前文章《Groovy 脚本基础全攻略》和《Gradle 脚本基础全攻略》，免得这一系列也看不明白咋回事。

【图形处理】游戏运动模糊技术讲解

作者：姜雪伟

运动模糊是3D格斗游戏中非常受欢迎的技术，其目的是为移动物体增加模糊效果，这增强了玩家体验到的现实感，运动模糊可以以各种方式实现。 有一个基于相机的运动模糊，它专注于相机运动，并且有一个基于对象的运动模糊。 在本篇博客中，我们将研究一个以后完成的选项。

运动模糊的原理是我们可以计算两帧之间每个渲染像素的运动矢量（a.k.a运动矢量），
通过从当前颜色缓冲区沿着该向量进行采样并对结果进行平均，我们得到代表底层对象运动的像素， 让我们来看看下一个细节，以下是所需步骤，之后我们将审查实际代码。

【系统运维】Linux Bridge 的 IP NAT 细节探析-填补又一坑的过程

作者：赵亚

近日温州皮鞋厂老板正在忙着学习Linux Bridge以及诸多虚拟网卡相关的东西，老湿给了一些指导，但最根本的还要靠温州老板自己。就好像有仙灵在聆听心声，我正因为温州老板的缘故一而再再而三地怀念曾经玩转Linux Bridge，Linux Netfilter的那段痛并快乐着的时光，另外一个好玩的东西恰在此时切入。

大概有三年多没有玩Linux Bridge了，甚是想念。感谢同事给我一个Bridge方面的疑难杂症让我诊断！

凭着经验，很快搞定了问题，但是如果就此了断怕是在多年后错过一些吹嘘的机会，所以便作此文，以为后来留下当年之叹息。

【Java 编程】 J.U.C 之 AQS ：阻塞和唤醒线程

作者：chenssy

在线程获取同步状态时如果获取失败，则加入 CLH 同步队列，通过通过自旋的方式不断获取同步状态，但是在自旋的过程中则需要判断当前线程是否需要阻塞，其主要方法在 acquireQueued()：

在获取同步状态失败后，线程并不是立马进行阻塞，需要检查该线程的状态，检查状态的方法为 shouldParkAfterFailedAcquire(Node pred, Node node) 方法，该方法主要靠前驱节点判断当前线程是否应该被阻塞。

【人工智能】TensorFlow调试之一种很笨但行之有效的调试方案

作者：liuchonge

说道 TensorFlow 调试，想必大家都是深受其扰，特别是对于新手而言。主要是因为其分为模型搭建和图运行两个阶段，而我们在使用一般的 IDE 进行调试时只能调试前半部分，即模型搭建环节。在这一环节中，往往我们所能看到的信息是有限的，比如只能看到 Tensor 的 shape 却看不到其具体值等等，但是这样的话我们就不知道模型搭建的是否完全正确（譬如仅 shape 对应的话，很多时候并不能表征模型正确无误）。

【Android 开发】Retrofit/OkHttp API 接口加固技术实践（下）

作者：Tamic

上节加固介绍了APi单纯Post用对称加密（Base64 为列子）加密方式，这种加密方式还是存在一定的风险，加密效率虽高，但易破解，本节将介绍怎么用非对称加密 来加解密okhttp的数据，本文采用RSA加密算法为栗子。

【好书推荐】数源思维完成目标设定

作者：博文视点

数源思维是为非专业数据技术人员提供的一种有效利用数据解决问题的思维方法。这种方法的简单描述就是“从业务中来，回业务中去”。让非技术人员读懂数据、利用数据、还原数据背后的真实市场。在本文中，数源思维通过问、拆、解、谋四步就能将数据及其方法很好的融合到业务问题的解决中，从而将业务解题能力从经验时代提升到数据时代。

本文选自《数源思维：业务导向的数据思维秘籍》。

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