✅初学者：先掌握常用模块 + Inventory + Playbook 基础；✅进阶者：学习角色（Role）、变量、模板、条件判断；✅生产环境：使用 Ansible Tower/AWX 做可视化与权限管理；✅最佳实践：保持 Playbook 简洁、复用性强，使用 Git 做版本控制。

引用计数是 iOS 开发中非常重要的一部分内容，仅以本篇博客做此记录，以及介绍引用计数。

自用笔记

然而，随着调制频率的增加，解之间的歧义变得更加困难：这些包裹测量的副作用是混合像素和过滤可以导致在对象边缘形成“飞行像素”[35]，这可以产生中间，也称为“webbing”，并在单频系统中观察到，非中间值或展开值与远离前景或背景的值。在传感器像素的立体角范围落在前景和背景的边界的情况下，记录的信号是来自这两个领域的光返回的混合。由于深度对原始通道的非线性依赖性和相位模糊，得到的深度不限于前景和背景深度之间的范围，但可以获得相机深度范围的任何值。因此，超出范围的飞行像素可以被视为深度测量中的异常值。

Kafka 的 Java 客户端、客户端工作机制（消费者分组消费机制、生产者拦截器机制、消息序列化机制、消息分区路由机制、生产者消息缓存机制、发送应答机制、生产者消息幂等性、生产者数据压缩机制、生产者消息事务）、客户端流程总结、SpringBoot集成Kafka

EdgeMark：嵌入式AI工具的自动化基准测试系统 本文提出EdgeMark系统，旨在解决嵌入式人工智能工具选择和部署中的关键挑战。研究分析了TensorFlow Lite Micro、Edge Impulse等主流eAI工具的核心架构和优化技术，包括内存管理、量化算法和硬件特定优化。EdgeMark采用模块化设计，通过自动化工作流程实现从模型生成到部署的全过程，并创新性地开发了Arena Size优化算法。实验结果表明，不同工具在不同硬件平台和模型复杂度下表现差异显著：TFLM在大型模型上表现优异，而E

采用稳重的蓝色调为主色系，辅以简洁的白色和灰色，营造出专业、可信的品牌形象。针对检验检测行业的特殊性，创新性地将复杂的技术信息通过图表、图标和数据可视化的方式进行呈现，既保持了内容的专业性，又提升了可读性和理解度。：通过现代化的界面设计，有效提升企业的数字化形象，展现行业领军企业的专业实力和创新精神。：科学的页面布局和直观的导航设计，显著改善用户的访问体验，提高信息获取效率和客户转化率。：为传统检验检测行业的数字化呈现提供了新的设计范式，展现了专业服务与现代设计的完美结合。

所⽤技术:• C++ STL 标准库• Boost 准标准库(字符串切割)• cpp-httplib 第三⽅开源⽹络库• ctemplate 第三⽅开源前端⽹⻚渲染库• jsoncpp 第三⽅开源序列化、反序列化库• 负载均衡设计• 多进程、多线程• Ace前端在线编辑器(了解)• html/css/js/jquery/ajax (了解)开发环境• Centos 7 云服务器• vscode。

本文档提供了使用Ansible自动部署3节点Kubernetes集群的完整方案，包含1个控制平面和2个工作节点。方案详细说明了环境要求（3台服务器、2CPU/2GB内存/20GB磁盘）、文件结构设计（剧本、变量配置、角色）和部署步骤。重点介绍了生产环境配置，包括主机清单设置、网络规划、安全加固（防火墙、RBAC）以及高可用建议（3控制节点+负载均衡）。文档还提供了集群验证方法、监控配置（Prometheus+Grafana）、备份策略（证书和etcd数据）等运维最佳实践，并强调定期更新、故障演练等维护要点，

删除从包含'last'的行到文件末尾：sed '/last/,$d' file.txt。删除包含'pattern'的行：sed '/pattern/d' file.txt。/pattern/：模式地址，匹配包含"pattern"的行。/last/,$：从包含"last"的行到文件末尾($)删除第 3 行：sed '3d' file.txt。删除空行：sed '/^$/d' file.txt。删除最后一行：sed '$d' file.txt。3,5：地址范围，第 3 行到第 5 行。$是行地址的特殊符号。