程序員2017精華本

技術(shù)視野
大腦理論與智能機(jī)器探索者
―Jeff Hawkins 專訪 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 1
Xerox PARC為何與眾不同，今日的
研究院當(dāng)如何打造 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 3
無模式文本編輯與“剪切、復(fù)制、粘貼”的歷史．．．．．．．．． 5
導(dǎo)航者：程序員的未來．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 9
AI工程師職業(yè)指南
如何成為一名機(jī)器學(xué)習(xí)算法工程師．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 14
如何成為一名推薦系統(tǒng)工程師．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 17
如何成為一名對(duì)話系統(tǒng)工程師 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 20
如何成為一名數(shù)據(jù)科學(xué)家．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 23
如何成為一名異構(gòu)并行計(jì)算工程師．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 26
如何成為一名語(yǔ)音識(shí)別工程師．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 31
如何成為一名自然語(yǔ)言處理工程師．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 34
求取技術(shù)突破：深度學(xué)習(xí)的專業(yè)路徑．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 36
實(shí)戰(zhàn)路徑：程序員的機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)階方法．．．．．．．．．．．．．．．．． 39
人工智能，為我所用
深度學(xué)習(xí)在推薦領(lǐng)域的應(yīng)用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 44
表示學(xué)習(xí)在信息推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 47
Bandit算法與推薦系統(tǒng) ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 50
打造企業(yè)級(jí)云深度學(xué)習(xí)平臺(tái)
―小米云深度學(xué)習(xí)平臺(tái)的架構(gòu)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)．．．．．．． 56
機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)JDLP長(zhǎng)成記 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 59
Weiflow―微博機(jī)器學(xué)習(xí)框架 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 62
微博深度學(xué)習(xí)平臺(tái)架構(gòu)和實(shí)踐．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 65
機(jī)器學(xué)習(xí)在熱門微博推薦系統(tǒng)的應(yīng)用．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 68
特征選擇在新浪微博的演進(jìn)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 71
美麗聯(lián)合業(yè)務(wù)升級(jí)下的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 73
自然語(yǔ)言處理技術(shù)在推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用．．．．．．．．．．．．．．． 75
淺析強(qiáng)化學(xué)習(xí)及使用Policy Network
實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化控制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 81
強(qiáng)化學(xué)習(xí)解析與實(shí)踐．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 86
基于容器的AI系統(tǒng)開發(fā) ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 95
看得“深”、看得“清”
―深度學(xué)習(xí)在圖像超清化的應(yīng)用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 97
見微知著：細(xì)粒度圖像分析進(jìn)展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 100
基于深度學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)發(fā)展．．．．．．．．．．．．．．．．． 105
面向圖像分析應(yīng)用的海量樣本過濾方案．．．．．．．．．．．．． 110
人臉識(shí)別技術(shù)發(fā)展及實(shí)用方案設(shè)計(jì)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 112
SLAM剛剛開始的未來之“工程細(xì)節(jié)” ．．．．．．．．．．．．．．．．． 115
深度學(xué)習(xí)中的注意力機(jī)制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 118
聲紋識(shí)別技術(shù)助力遠(yuǎn)程身份認(rèn)證．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 123
TensorFlow下構(gòu)建高性能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的
最佳實(shí)踐．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 126
在物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備上實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 130
無人駕駛剛剛開始的未來．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 133
人工智能學(xué)術(shù)前沿
深度增強(qiáng)學(xué)習(xí)前沿算法思想．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 139
WSDM 2017精選論文 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 141
ICLR 2017精選論文 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 143
WWW 2017精選論文 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 145
AISTATS 2017精選論文 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 148
ACL 2017精選論文．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 150
前端開發(fā)創(chuàng)新實(shí)踐
下一代Web 應(yīng)用模型
―Progressive Web App ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 154
餓了么的PWA升級(jí)實(shí)踐 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 160
WebAssembly，Web的新時(shí)代 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 164
WebAssembly初步探索 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 170
WebAssembly在白鷺引擎5．0中的實(shí)踐 ．．．．．．．．．．．．．．．． 172
在Node．js中看JavaScript的引用 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 175
Node．js異步編程之難 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 178
58同城Android端HTTPS實(shí)踐之旅 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 181
微信終端跨平臺(tái)組件Mars在移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)的
探索和實(shí)踐．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 185
原生JavaScript 模塊的現(xiàn)在與未來 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 188
詳解HTTP/2 Server Push
―進(jìn)一步提升頁(yè)面加載速度．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 191
Webpack在現(xiàn)代化前端開發(fā)中的作用與未來 ．．．．． 196
使用WebGL提升可視化中的布局性能 ．．．．．．．．．．．．．．．． 199
Redux or Mobx：前端應(yīng)用狀態(tài)管理
方案的探索與思考．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 203
Hybrid Go：去哪兒網(wǎng)Hybrid實(shí)踐 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 210
蘇寧前端基礎(chǔ)工具集．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 213
被低估的Babel ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 216
探索Headless Chrome ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 217
CSS模塊化演進(jìn) ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 220
前端工程師為什么要學(xué)習(xí)編譯原理 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 223
移動(dòng)開發(fā)十年
十年一顧　iOS 與Android 這樣改變了我們 ．．．．．． 227
餓了么商家版iOS端訂單模塊的重構(gòu)之路 ．．．．．．．．．． 227
穩(wěn)定性與內(nèi)存優(yōu)化
―小型團(tuán)隊(duì)的Android 應(yīng)用質(zhì)量保障之道 ．．．．． 229
談Fuzz 技術(shù)挖掘Android 漏洞 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 234
安居客Android模塊化探索與實(shí)踐 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 237
淺談Android視頻編碼的那些坑 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 240
從源碼角度剖析Android 系統(tǒng)EGL 及GL 線程．．． 244
基于拆分包的React Native在iOS端加載
性能優(yōu)化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 247
Qunar React Native大規(guī)模應(yīng)用實(shí)踐 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 252
餓了么移動(dòng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 256
美團(tuán)點(diǎn)評(píng)酒旅移動(dòng)端Vue．js最佳實(shí)踐 ．．．．．．．．．．．．．．．．．． 259
前端感官性能的衡量和優(yōu)化實(shí)踐．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 261
微信全文搜索優(yōu)化之路．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 263
ofo移動(dòng)端的過去與未來 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 267
基于接口的消息通信解耦．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 268
Retinex圖像增強(qiáng)算法及App端移植 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 273
使用Server-Side Swift 開發(fā)RESTful API ．．．．．．．．．．． 275
微信小程序
微信小程序的編程模式．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 279
微信小程序技術(shù)解讀．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 281
從《小睡眠》談微信小程序開發(fā)的
實(shí)用技術(shù)與注意事項(xiàng)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 284
《輕課》微信小程序踩坑歷險(xiǎn)記．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 286
使用Vue．js開發(fā)小程序：解析前端框架mpVue ．．．． 288
微信開發(fā)深度解析之緩存策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 290
VR與AR開發(fā)
Web 端VR 開發(fā)初探 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 298
PC VR游戲的CPU性能分析與優(yōu)化 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 300
HoloLens開發(fā)與性能優(yōu)化實(shí)踐 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 307
Unreal Engine 4 VR應(yīng)用的CPU性能優(yōu)化和
差異化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 309
VR中的交互之熵 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 314
ARKit：簡(jiǎn)單的增強(qiáng)現(xiàn)實(shí) ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 318
互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用架構(gòu)面面觀
京東分布式數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)演進(jìn)之路．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 324
萬人協(xié)同規(guī)模下的代碼管理架構(gòu)演進(jìn)
百度代碼管理概況．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 327
微信數(shù)據(jù)強(qiáng)一致高可用分布式數(shù)據(jù)庫(kù)
PhxSQL 設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 331
同程旅游緩存系統(tǒng)（鳳凰）打造Redis
時(shí)代的完美平臺(tái)實(shí)踐．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 335
百萬用戶分布式壓測(cè)實(shí)踐手記．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 338
電商物流系統(tǒng)技術(shù)架構(gòu)進(jìn)化史．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 343
有道云筆記跨平臺(tái)富文本編輯器的技術(shù)演進(jìn)．．．．． 345
不再谷滿谷，坑滿坑，看蘇寧庫(kù)存架構(gòu)轉(zhuǎn)變．．．．．．．．． 350
唯品會(huì)雙11大促技術(shù)保障實(shí)踐．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 355
畫像在同城物流調(diào)度系統(tǒng)的實(shí)踐．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 358
大數(shù)據(jù)技術(shù)深度實(shí)踐
Heron ：來自Twitter 的新一代流處理引擎
（原理篇）．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 365
Heron：來自Twitter的新一代流處理引擎
（應(yīng)用篇）．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 368
圖數(shù)據(jù)庫(kù)―大數(shù)據(jù)時(shí)代的高鐵．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 371
圖數(shù)據(jù)庫(kù)在CMDB領(lǐng)域的應(yīng)用 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 376
使用SMACK 堆棧進(jìn)行快速數(shù)據(jù)分析 ．．．．．．．．．．．．．．．． 382
微博商業(yè)數(shù)據(jù)挖掘方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 384
探討大數(shù)據(jù)時(shí)代構(gòu)建高可用數(shù)據(jù)庫(kù)的新技術(shù)．．．．． 388
使用Marathon 管理Spark 2．0．2 實(shí)現(xiàn)運(yùn)行
運(yùn)行期擴(kuò)容的executor 調(diào)度 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 391
大數(shù)據(jù)引擎Greenplum 那些事 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 395
OLTP類系統(tǒng)數(shù)據(jù)結(jié)轉(zhuǎn)最佳實(shí)踐．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 397
PostgreSQL并行查詢介紹 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 399
基于Spark的大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)在微博的應(yīng)用 ．．．．．．． 403
HBase在滴滴出行的應(yīng)用場(chǎng)景和最佳實(shí)踐 ．．．．．．．．．． 405
Livy：基于Apache Spark的REST服務(wù) ．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 408
Amazon Aurora深度探索 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 411
大數(shù)據(jù)的分布式調(diào)度．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 419
網(wǎng)易數(shù)據(jù)運(yùn)河系統(tǒng)NDC 設(shè)計(jì)與應(yīng)用 ．．．．．．．．．．．．．．．．．． 423
餓了么大數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 428
分布式數(shù)據(jù)庫(kù)
微信分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)協(xié)議對(duì)比
―Paxos 和Quorum ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 432
數(shù)據(jù)庫(kù)壓縮技術(shù)探索．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 434
淺談分布式事務(wù)控制在銀行應(yīng)用的實(shí)現(xiàn)．．．．．．．．．．．．． 438
ColumnStore在大數(shù)據(jù)中的應(yīng)用實(shí)踐 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 439
Redis Cluster探索與思考 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 441
支持自動(dòng)水平拆分的高性能分布式
數(shù)據(jù)庫(kù)TDSQL ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 446
物聯(lián)網(wǎng)開發(fā)技術(shù)棧
物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)現(xiàn)狀與新可能．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 450
基于JavaScript語(yǔ)言的快速物聯(lián)網(wǎng)開發(fā)架構(gòu) ．．．．．．．． 452
游歷JavaScript IoT應(yīng)用開發(fā)平臺(tái) ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 456
使用Python進(jìn)行物聯(lián)網(wǎng)端到端原型開發(fā) ．．．．．．．．．．．．． 460
管中窺豹：一線工程師看MQTT ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 463
物聯(lián)網(wǎng)安全與實(shí)戰(zhàn)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 467
IoT通信技術(shù)選型及模型設(shè)計(jì)的思考 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 470
微軟、百度、阿里巴巴三大物聯(lián)網(wǎng)云平臺(tái)探析．．．．． 472
如何基于Android Things 構(gòu)建一個(gè)
智能家居系統(tǒng)？．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 475
淺析物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用層協(xié)議CoAP ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 478
藍(lán)牙Mesh 技術(shù)初探 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 482
云計(jì)算演進(jìn)與應(yīng)用
談?wù)凮penStack 大規(guī)模部署 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 486
業(yè)務(wù)視角下的微服務(wù)架構(gòu)設(shè)計(jì)實(shí)例．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 491
Hurricane實(shí)時(shí)處理系統(tǒng)架構(gòu)剖析 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 493
實(shí)施微服務(wù)的關(guān)鍵技術(shù)架構(gòu)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 500
網(wǎng)易云容器服務(wù)基于Kubernetes的實(shí)踐探索 ．．．．．． 503
Kubernetes 、 Microservice以及Service
Mesh解析 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 506
單體應(yīng)用到Kubernetes微服務(wù)
架構(gòu)的遷移方案．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 509
容器技術(shù)經(jīng)驗(yàn)談
Docker 在美團(tuán)點(diǎn)評(píng)的實(shí)踐 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 512
CoreOS vs． Docker容器大戰(zhàn)引擎 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 516
基于模板引擎的容器部署框架．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 518
微服務(wù)應(yīng)用容器化場(chǎng)景中常見問題總結(jié)．．．．．．．．．．．．． 521
追本溯源，詳解Serverless架構(gòu)及應(yīng)用 ．．．．．．．．．．．．．．．．．． 524
基于Mesos/Docker構(gòu)建去哪兒網(wǎng)數(shù)據(jù)處理平臺(tái) ． 526
容器與OpenStack：從相殺到相愛 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 530
Mesos容器引擎的架構(gòu)設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)解析 ．．．．．．．．．．．．．． 532
基于Docker持續(xù)交付平臺(tái)建設(shè)的實(shí)踐 ．．．．．．．．．．．．．．．．． 535
追求極簡(jiǎn)：Docker鏡像構(gòu)建演化史 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 540
區(qū)塊鏈
最小可行性區(qū)塊鏈原理解析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 544
如何使用區(qū)塊鏈技術(shù)進(jìn)行項(xiàng)目開發(fā)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 552
寫給CTO的主流區(qū)塊鏈架構(gòu)橫向剖析．．．．．．．．．．．．．．．．． 554
關(guān)于區(qū)塊鏈，程序員需要了解什么．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 559
區(qū)塊鏈現(xiàn)有應(yīng)用案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 561
產(chǎn)品定位的“生死劫”
―你的區(qū)塊鏈產(chǎn)品能否活過2017 年．．．．．．．．．．．．．．． 564
區(qū)塊鏈在版權(quán)保護(hù)方面的探索與實(shí)踐．．．．．．．．．．．．．．．．． 565
區(qū)塊鏈技術(shù)在零售供應(yīng)鏈的商業(yè)化應(yīng)用．．．．．．．．．．．．． 568
區(qū)塊鏈技術(shù)實(shí)現(xiàn)及在政務(wù)網(wǎng)的應(yīng)用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 569
將區(qū)塊鏈用于京東供應(yīng)鏈溯源防偽 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 574

關(guān)于C++你應(yīng)該更新的知識(shí)
C++14 實(shí)現(xiàn)編譯期反射
―剖析magic_get 中的magic ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 577
C++17中那些值得關(guān)注的特性（上） ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 580
C++17中那些值得關(guān)注的特性（中） ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 583
C++17中那些值得關(guān)注的特性（下） ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 587