技术资料收集

[hackfengJam]

• 美团技术年货

[hackfengJam]

• https://github.com/rfyiamcool/share_ppt

[hackfengJam]

高并发服务遇 redis 瓶颈引发的事故

[hackfengJam]

• 一文吃透 Go 语言解密之上下文 context
• 源码剖析panic与recover，看不懂你打我好了！
• 由浅入深聊聊Golang的sync.Map

[hackfengJam]

• 京东毫秒级热key探测框架设计与实践，已实战于618大促

[hackfengJam]

• 高级开发工程师必备
• web全栈体系

[hackfengJam]

• 一次难得的分库分表实践

[hackfengJam]

• SemVer 版本规范

[hackfengJam]

• Mysql BTree 源码

[hackfengJam]

静态手势识别 该项目通过手势操作选择分类识别区域或是ocr识别区域，送入分类识别网络或是第三方web识别服务，亦或是检索数据库等应用。 原理：1）手部检测模型2）手关键点检测模型 通过二维约束获得静态手势，该示例是通过 食指伸直（one） 和 握拳（fist）分别代表范围选择和清空选择区域。 建议最好还是通过分类模型做静态手势识别鲁棒和准确高，目前局限于静态手势训练集的问题用二维约束定义静态手势替代。 该开源项目的地址：https://codechina.csdn.net/EricLee/handpose_x

[hackfengJam]

• QUIC协议原理分析