关于物联网, 互联网, 机器学习
JLink 软件包提供 JLinkRemoteServer，通过监听 19020 端口，为其他调试客户端提供网络远程调试功能，同时官方提供 tunnel 服务，实现跨局域网调试。如果自己有外网服务器，也可以非常简单地通过 FRP 自建 JLink 中转服务。
Flutter 是由 Google 开发的开源 UI 软件开发工具包，用于构建跨平台的高性能应用程序。通过一套代码库，开发者可以同时为 iOS、Android、Web 和桌面平台创建原生应用。通常情况下，Dart 代码会通过 MethodChannel 的方式与各平台原生代码进行交互，而原生代码通常也是根据不同平台由 Java，Swift，C++ 等语言编写。除此以外，一些与平台相关性不大，但使用 Dart 语言实现困难的跨平台代码，则适合使用 Rust 或者 Go 等编程语言实现，本文章记录 Flutter + Go 实现跨平台应用开发。
本文记录双 RTX4080 显卡运行 Yi-34B-Chat-4bits 模型过程与排错。
基于 Docker 环境实现 EFR32MG21 官方 Bootloader， Zigbee 协调器与 Matter 固件编译打包与烧录。
最近在一个 mips 架构的嵌入式 Linux 上用到 ring 与 rustls，由于 ring 0.16.20 对 mips 的支持较差，而 0.17 又迟迟不发布，只能魔改一堆包。
最近发现 ESP32 相对于其他品牌单片机而言对 Rust 的支持还算完善，特别是对 std 的支持，使得很多对嵌入式而言相对高阶的库可以非常简单地使用。
手上有几台闲置的几台斐讯 N1 刚好达到安装 Kubernetes 的最低硬件要求，于是趁着五一假期在家捣弄个“高可用”斐讯 N1 K8S 集群，用于运行 HomeAssistant
本笔记并不是一个完整的关于 OpenWRT 移植的笔记，只作为个人备忘用。同时亦分享出来给需要的朋友作为参考。水平有限，如果有出错地方请反馈 yplam(at)yplam.com
鉴于之前玩的 MT7688A 已经停产并且模块断货，最近把目光投向一款新芯片：iMX6ULL，因为其起点价格在接受范围，最低配置的核心板价格在百元以内，128M+128M 足够跑我的OpenThread网关，通用芯片该有的功能都有，按功能来算的话比 MT7688A 性价比还高。
OpenThread 边界路由器的作用是作为 Thread 网络与其他基于IP的网络（如WIFI、以太网）的桥梁。有了边界路由器的存在才让 Thread 网络中的设备成了跟手机、电脑等对等的一员（是的，基于IP就是那么自信）。
最近经常要到一些没有有线网络的地方，虽然手机可以共享WIFI出来，但总不能24小时开着，刚好手上空闲着一块 EC20 4G 模块， 于是淘宝弄了块最便宜的 MT7688 4G 路由板回来，DIY 自己的 4G WIFI共享路由器。
Symfony 5 已经发布了一段时间，Symfony 4 也出了 4.4 LTS 版本，于是准备把手上一个历史遗留项目升级到 4.4，然而一动手就遇到麻烦，因为现在官方已经不推荐使用之前那种传统的大 bundle，而是倾向于更通用的组件（作为一个从 Symfony 2 过来的用户，不得不说挺支持官方的做法，因为经常会因为有 bundle 不及时更新而导致 composer 冲突）。
本文章将尝试从头开始创建一个 Symfony 4 基础应用。
两年多前曾经在服务器上部署了个 Tensorflow 模型，由于 Tensorflow serving 刚公布不久，并且还没阅读相关文档，所以当时就粗暴的用 Flask 写了个接口就放到线上跑了两年。
最近又需要在服务器上部署些模型，决定用回比较官方的方式，研究一下 Tensorflow serving。
偶尔有收到用户关于 “Could not decode image: ***” 的反馈，并且最近频率有增加的趋势，解开 Theme 文件除了图片有点大以外看不出其他问题，所以决定花点时间跟踪一下 Chromium 源码。
阅读 Chromium 源码的过程中，发现最大的障碍在于自己对 C++ 的理解还停留在大学时期，平时使用 C++ 也 仅仅停留在写个简单类，单例、工厂等简单的模式；所以在此针对 Chromium 源码中自己未曾用过的编程方式 做一个笔记。
从上一篇知道 chrome/browser/themes/ 的数据流为从 Extension Service 得到 Theme 安装信息，并且通过 BrowserThemeProvider 为 UI 层提供 Theme UI 信息。本篇分析 UI 的 views 层，不过由于 views 层代码量实在庞大，以及对 Chromium 内部实现机制欠缺了解，所以本文只能作为一个入门概览。
前言：最近花了几天时间解决 Chromium CRX3 文件格式编码问题，然后决定用部分业余时间学习 Chromium 源码，从 UI/Theme/Extension 开始。（因为7,8年前曾经马马虎虎地看了一遍 Theme 以及其渲染过程的代码，并且写了一个简单的 Theme 打包工具，所以现在决定还是以此作为入口。）
最近手上有个小项目需要兼容 Chrome CRX3 版本的扩展格式，Google 了一下竟然完全没有相关介绍文档，于是决定啃一下相关代码。
之前用现成的Lora串口模块感觉挺顺手，最近偶尔看到带 LoraRanging 功能的 SX1280，于是买了两个模块回来测试一下。
源码地址 https://github.com/yplam/LoraRangingTest
此笔记记录 Mbed OS 在 STM32F405RG 下配置 Bootloader 的过程。 Mbed OS 是 Arm 公司推出的专门面向 Arm 微处理器以及物联网应用的开源实时操作系统。
Universal Recommender (UR) 是 ActionML 公司基于 PredictionIO 开发的协同过滤引擎，使用 Correlated Cross-Occurrence (CCO) 算法，可以应用与个性化推荐、物品相关推荐、购物车推荐、基于业务逻辑的推荐等。
关注 Apache PredictionIO 已有一段时间，最近需要做一个过滤论坛广告贴的功能，调研了一番市面上提供文本检测的API服务，发现靠谱的公司都比较贵，并且准确率不高（一个可能性是他们使用的训练数据集是互联网上的通用信息，而我们是一个垂直行业论坛，攻击来源也可能是固定的那么若干个），于是尝试自己实现个文本分类器来过滤广告。
Symfony 4 如期在11月的最后一天发布，相比与 Symfony 2 到 Symfony 3 的升级，Symfony 4 的变化似乎更大，特别是由于加入 Flex 以及 Service Autowired，开发方式都会发生比较大的变化。
跟风关注机器学习已有一段时间，最近需要做一个图像识别的项目，刚好 Google 开源了 Tensorflow Object Detection API ， 于是在此基础上做了一次尝试。本笔记从一名程序员的角度记录一次基于 Tensorflow Object Detection API 的图像物体识别项目过程，项目使用 Google Cloud Machine Learning 进行模型训练， 使用阿里云 GPU 服务器进行模型测试评估。
Netflix Prize 是2006年Netflix启动的一个机器学习和数据挖掘比赛，旨在解决电影评分预测问题。
最近看了一本挺不错的新书：《 Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow 》，在此分享一下。
最近在琢磨能不能用 CNN 来训练一个模型，用于控制一个模型小车，实现简单的循迹或者所谓的自动驾驶。于是拿出布灰已久的 Edison + 两轮平衡车 + 罗技摄像头，计划将这几样组装起来，上面运行 ROS 作为我的“机器人”平台，然后在笔记本上运行 master 做运算与控制。本笔记记录 ROS 在 Edison 上安装与运行 usb_cam 获取图像传输到主机的过程。
This tutorial shows you how to install ROS Indigo on Edison Ubilinux from source.
注：本文为 Predicting customer behavior: How we use machine learning to identify paying customers before they subscribe 的简单翻译版本，详细内容请阅读原文。
本案例为 strong.io 公司的一位创业公司客户，该客户开发了一个类SaaS软件，但在经过多年的稳固发展后，他们的每月收入增长却开始变得很缓慢。他们曾经尝试改善他们的产品，但效果可能不好，因此现在将重点放在客户获取上面。
用户画像是根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。构建用户画像的核心工作即是给用户贴“标签”，而标签是通过对用户信息分析而来的高度精炼的特征标识。
最近迷上了机器学习，花了不少时间学习相关的基础内容；虽然数学跟不上，也不妨碍跟风玩玩各位大牛的开源成果。 本文记录了购买AWS GPU服务器，安装cuda、 TensorFlow，运行 Neural Style 测试的过程。
机器学习是人工智能的一个分支。人工智能的研究是从以“推理”为重点到以“知识”为重点，再到以“学习”为重点，一条自然、清晰的脉络。显然，机器学习是实现人工智能的一个途径，即以机器学习为手段解决人工智能中的问题。机器学习在近30多年已发展为一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论，机器学习与推断统计学联系尤为密切，也被称为统计学习理论。来源
本文记录机器学习相关的概念与资料索引。
localStorage 对象用来在浏览器本地存取数据，并且数据不因浏览器的关闭而丢失。浏览器中同一个域下的窗口可以共享 localStorage 数据。因此我们可以利用这一特性进行跨浏览器内的跨页的事件发送，从而进行通讯。
ELK Stack 由 Elastic.co 公司名下的 Elasticsearch、Logstash、Kibana 三个开源软件的组成，用于日志的快速搜索和分析。
This post show you how to configure Ubuntu as 6LoWPAN router and bridge 6LoWPAN devices to the IPv4/IPv6 Internet.
Symfony2 是一个全功能的框架，因此有些开发人员会以它太“重”了（而不是太“难”了）为理由而拒绝使用。在开发环境下，一个简单的Symfony页面大概需要花费 70ms，而prod环境下大概需要30ms（以上是个人在一个Web App上实践后数据）。虽然相对其提供的功能而言，这是一个可观的数据，但对于一个简单的REST API请求而言，这也许真的太“重”了。
持续集成是一种软件开发实践，对于提高软件开发效率并保障软件开发质量提供了理论基础。Jenkins 是一个开源软件项目，旨在提供一个开放易用的软件平台，使持续集成变成可能。本文记录如何使用 Jenkins 与 Github 对 Symfony 2 应用进行持续集成。
网络世界充满漏洞，同样，网络世界充满着寻找漏洞的人。为Web服务器的后台路径添加HTTP AUTH认证，是防范漏洞被探测到的一个简单有有效的方法。
对于一些UGC（用户创建内容）类网站而言，特别是图片网站，随着用户数的增长，时间的推移，网站上的文件会越来越多；得益于云服务的出现，存储系统的扩展变得简单，一个比较常用的做法就是将文件存储于AWS S3，然后用户通过S3或者CloudFront下载。然而虽然AWS S3的储存价格相对便宜，但流量价格却非常高，最终导致网站的托管开销增加。
在Apache环境下使用 .htaccess 进行URL重写或许已经是一种非常常用的方式；然而，如果URL重写规则比较复杂，使用.htaccess的方式可能会影响到Apache的性能。
最近拿到几块Intel的企业级SSD准备搭建新的服务器，下面分享一些这段时间的测试数据。
测试主要在DELL R610、阿里云4核非IO优化SSD服务器环境下进行，测试工具为sysbench。
测试过程主要是使用sysbench命令分别对 SATA、SAS、SSD盘进行测试，其中测试重点在于SSD性能对比。
最近尝试将自己的一些Drupal网站转移到Symfony（这个个人博客就是其中之一），下面分享一些转移过程的心得，主要包括Drupal基本功能在Symfony上的实现。
SonataAdminBundle可以非常简便地实现CRUD页面，然而，如果我们需要在后台中实现与Entity无关的管理页面，应该怎么办呢？下面分享自己在摸索工程中的一个实现方法。
所谓区块，就是在页面中展示的一块内容，可以与当前页面内容相关或者无关。譬如常见的在网站侧边栏展示 “最新文章”区块，或者在文章内容页展示“相关文章”区块。
对PHP程序员而言，empty()与isset()肯定不会陌生，甚至是每天都会调用N百遍，正因为如此，我们每个人都认为对它们已经熟悉的不得了，甚至连文档都懒得再翻阅一下，前赴后继的往坑里冲。
原文地址：Services and dependency injection in Drupal 8
Drupal 8 引入了服务的概念，用来解耦可复用的功能，并且可以通过在服务容器中注册这些服务，让它们可插拔与可替换。身为开发者，最佳的方式就是通过服务容器来访问Drupal提供的所有服务，这样可以保证遵循系统的解耦特性。在Symfony 2的文档中对服务有非常好的介绍。
Drupal Special Topic 模块提供一种通用并且可定制的 Drupal 专题页面功能。
这里的专题页面，指的是将网站中与某个话题相关的内容聚合到一个页面中，具有特殊的布局与样式设计。国内常见的专题页面大多以区块的形式展现，不同的位置显示不同的内容列表，有链接与图文混合等展示形式。
最近在用Drupal做一个微信公众平台后台，决定发扬一下开源精神，将微信部分的module分享出来，给有需要的朋友参考使用。现在还是不稳定版本，有任何建议请反馈 yplam#yplam.com 欢迎关注测试反馈：
Symfony2 文档翻译：http://symfony.com/doc/current/cookbook/doctrine/resolve_target_entity.html
这是一篇介绍FOSUserBundle的安装与配置笔记，面向Symfony2.1+，更详细的内容请参考：https://github.com/FriendsOfSymfony/FOSUserBundle/blob/master/Resources/doc/index.md
这是一篇关于Symfony2服务容器实现的笔记，原文请查看文章末尾的相关资料部分。
上一篇笔记介绍了依赖注入容器，依赖注入容器使得对各种系统功能的调用变得简便，但同时引入了一个新的问题就是容器的编写与维护变得非常复杂。Symfony2试图通过ServiceContainer、ServiceContainerBuilder以及xml、yml配置文件来使容器的实现变得简单。
这是一篇关于Symfony依赖注入容器 Dependency Injection Container 的笔记，原文地址：http://fabien.potencier.org/article/12/do-you-need-a-dependency-injection-container
这是一篇关于Symfony依赖注入（Dependency Injection）的笔记，原文地址：http://fabien.potencier.org/article/11/what-is-dependency-injection
以前一直使用Drupal来搭建网站，由于需要定制的代码量不是很大，所以每次修改都是直接用sftp传到服务器，再到Drupal后台清一下缓存。最近使用Symfony2进行开发，到了发布环节遇到了问题。Symfony代码的发布并不像其他CMS那么方便，因为更新代码后还需要assetic:dump，assets:install，cache:clear等一系列操作，因此每次更新往往需要登录到服务器去更新代码，运行清理cache的一系列命令。 capifony是针对Symfony开发的应用部署脚本，基于Capistrano。使用capifony只需要进行简单的配置，就可以很方便的将代码部署到不同的服务器上。
此笔记记录 Linux 下的一些命令使用技巧，作为工作中的备忘。
此笔记基于Linode Centos 5.x 64 bit 系统，安装与配置LNMP服务器环境，此配置主要用于运行Drupal。