鴻海 13 日對外表示，將發行上限 240 億元無擔保普通公司債募資，以償還短期負債。另外，將透過轉投資第三地，赴大陸投資重慶元創汽車整線集成公司約新台幣 4.9 億元，強化車用相關布局。 重慶元創汽車整線集成公司主要從事汽車模、夾、檢具的設計開發與製造。市場人士預期，鴻海該項投資主要為電動車事業播種，未來有機會整合其自動化相關應用在汽車生產線上。 鴻海近期對電動車相當有興趣，市場預期，鴻海要將製造消費性電子的技術，應用在生產電動車上，讓電動車的價格更親民。
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印度政府日前通過一項 23 億美元的電動車產業振興計劃──2020 國家電動車行動計劃(NEMMP 2020 plan)，打算重新帶起終止補貼後明顯下滑的電動車銷量。 印度政府過去對電動車的銷售補貼相當成功，全盛時期銷售量甚至超過 10 萬輛，但當新暨再生能源部 MNRE 在 2012 年 3 月停止補貼後，銷售量開始下滑，到了 2013 年，只剩 2.1 萬輛。幾年前，印度有 65 家電動車製造商，現在只剩 10家還在營運。 NEMMP 計劃目標是在 2020 年有 6 到 7 百萬輛電動車上路，而其中 4 到 5 百萬輛為二輪車，若達到該銷量數字，還能節省超過 200 萬噸燃料的使用。 雖然大多數電動車公司在過去兩年來已停止營運，但假如 NEMMP 2020 可在接下來的 3 或 4 個月間實施，預期印度電動車產業仍可復甦。 （圖片來源：）
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美國汽車媒體 GreenCarReports 報導，由於日產和通用兩家公司的聆風和雪佛蘭沃藍達在美國市場銷量表現不俗，美國 7 月插電式電動汽車銷量繼續看漲。聆風和雪佛蘭沃藍達的月度銷售量相加第二次超過 5000 台，上次月度銷量超過 5000 台是去年 8 月。 數據顯示，2014 年 7 月美國插電式電動車整體銷量為 1 萬 533 輛。其中日產聆風當月在美國本土市場的銷量為 3,019 輛，位居第一；其次是雪佛蘭沃藍達，銷量為 2,020 輛，取代了此前豐田普銳斯季軍的位置；豐田普銳斯當季銷量為 1,371 輛。 不難發現，美國新能源汽車市場的主要車型相對集中。日產的聆風、雪佛蘭沃藍達和豐田的普銳斯一直占據主導地位，也是美國傳統汽車品牌中新能源汽車領域的三大陣地。事實上，日產聆風電動車 7 月在美國市場的銷量並不是歷史最高銷量。其聆風電動車銷量的高峰是今年 5 月，共計銷售 3,117 輛，同比上漲 46%。
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電動車大廠特斯拉（Tesla）近日再推霸氣新政策，根據馬斯克（Elon Musk）在官方部落格發表的文章，現在他們最受歡迎的車款 Model S 將享有 8 年不限里程的保固，雖然這項新措施對客戶非常大方，但馬斯克也表示這將對短期內的獲利有負面影響。 「如果我們真的相信電動機比傳統的汽油引擎可靠，而且有著更少的油質殘渣與廢氣，那我們的保固政策就該反映出這點。」馬斯克信心十足的說。另外，他在文章內也對投資者表示，雖然因為保修儲備必須提升到更高的檔次，這項政策短期內對公司的盈利會有負面影響，但長期來說，他相信只要及早做出正確的決定肯定會對公司有所幫助。
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近來積極拓展車用電池事業的南韓化學巨擘 LG Chem Ltd. 宣佈，該公司已敲定價值數億美元的電動車電池供應合約，對象是德國汽車製造商福斯 (Volkswagen AG) 旗下的豪華車廠奧迪 (Audi AG)。 LG Chem 目前為通用汽車 (General Motors Co.)、雷諾 (Renault SA)、福特汽車 (Ford Motor Co.)、現代汽車 (Hyundai Motor Co.) 以及起亞汽車 (Kia Motors Corp.) 等 20 家業者的車用電池供應商。日前 LG Chem 才宣布將與通用汽車等汽車廠商攜手研發一款車用電池，其單次充電的里程數多達 200 英里，為市面上大多數電動車的兩倍以上。 20 日 LG Chem 又傳出好消息，該公司透過聲明表示，會為奧迪的次世代插電式混合動力電動車提供車用電池，總值多達數百億韓圜，而由於奧迪與母公司福斯一起共用了許多汽車平台，因此 LG Chem 認為未來應該能與福斯敲定更多類似的協議。 （圖片來源：）
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摘錄自2019年10月12日中央通訊社德國報導
德國汽車製造商戴姆勒（Daimler）12日表示，聯邦交通管理局（KBA）以違反排氣規定為由，要求召回數十萬輛柴油車。戴姆勒說，這波召回的數量估計將達6位數，並表示會「與有關當局合作」。
公司在聲明中表示，這次的召回涉及至少26萬輛Sprinter廂型車，並表示所有車輛都在2016年6月之前生產。
德國福斯汽車（Volkswagen）2015年承認在全球1100萬輛柴油車上安裝非法「減效裝置」（defeat device），包括歐洲850萬輛及美國60萬輛車，德國有關當局隨後展開這起造假醜聞「柴油門」調查。自從「柴油門」4年前爆發，這場排放造假醜聞就對汽車產業造成巨大後果。部分汽車排放與呼吸道及心血管疾病有關的有害氮氧化物，高達法律規定數值的40倍。
據德國媒體報導，聯邦交通管理局本月稍早展開調查，懷疑戴姆勒安裝「非法軟體」，試圖讓車輛在實驗室測試時的排汙量看起來比實際低。戴姆勒早已召回約70萬輛車，包括德國境內就有近30萬輛車被召回。
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摘要：LeNet-5是Yann LeCun在1998年設計的用於手寫数字識別的卷積神經網絡，當年美國大多數銀行就是用它來識別支票上面的手寫数字的，它是早期卷積神經網絡中最有代表性的實驗系統之一。可以說，LeNet-5就相當於編程語言入門中的“Hello world！”。
華為的昇騰訓練芯片一直是大家所期待的，目前已經開始提供公測，如何在昇騰訓練芯片上運行一個訓練任務，這是目前很多人都在采坑過程中，所以我寫了一篇指導文章，附帶上所有相關源代碼。注意，本文並沒有包含環境的安裝，請查看另外相關文檔。
環境約束：昇騰910目前僅配套TensorFlow 1.15版本。
基礎鏡像上傳之後，我們需要啟動鏡像命令，以下命令掛載了8塊卡（單機所有卡）：
docker run -it –net=host –device=/dev/davinci0 –device=/dev/davinci1 –device=/dev/davinci2 –device=/dev/davinci3 –device=/dev/davinci4 –device=/dev/davinci5 –device=/dev/davinci6 –device=/dev/davinci7 –device=/dev/davinci_manager –device=/dev/devmm_svm –device=/dev/hisi_hdc -v /var/log/npu/slog/container/docker:/var/log/npu/slog -v /var/log/npu/conf/slog/slog.conf:/var/log/npu/conf/slog/slog.conf -v /usr/local/Ascend/driver/lib64/:/usr/local/Ascend/driver/lib64/ -v /usr/local/Ascend/driver/tools/:/usr/local/Ascend/driver/tools/ -v /data/:/data/ -v /home/code:/home/local/code -v ~/context:/cache ubuntu_18.04-docker.arm64v8:v2 /bin/bash
設置環境變量並啟動手寫字訓練網絡：
#!/bin/bash export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/lib/:/usr/local/HiAI/runtime/lib64 export PATH=/usr/local/HiAI/runtime/ccec_compiler/bin:$PATH export CUSTOM_OP_LIB_PATH=/usr/local/HiAI/runtime/ops/framework/built-in/tensorflow export DDK_VERSION_PATH=/usr/local/HiAI/runtime/ddk_info export WHICH_OP=GEOP export NEW_GE_FE_ID=1 export GE_AICPU_FLAG=1 export OPTION_EXEC_EXTERN_PLUGIN_PATH=/usr/local/HiAI/runtime/lib64/plugin/opskernel/libfe.so:/usr/local/HiAI/runtime/lib64/plugin/opskernel/libaicpu_plugin.so:/usr/local/HiAI/runtime/lib64/plugin/opskernel/libge_local_engine.so:/usr/local/H iAI/runtime/lib64/plugin/opskernel/librts_engine.so:/usr/local/HiAI/runtime/lib64/libhccl.so export OP_PROTOLIB_PATH=/usr/local/HiAI/runtime/ops/built-in/ export DEVICE_ID=2 export PRINT_MODEL=1 #export DUMP_GE_GRAPH=2 #export DISABLE_REUSE_MEMORY=1 #export DUMP_OP=1 #export SLOG_PRINT_TO_STDOUT=1 export RANK_ID=0 export RANK_SIZE=1 export JOB_ID=10087 export OPTION_PROTO_LIB_PATH=/usr/local/HiAI/runtime/ops/op_proto/built-in/ export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/Ascend/fwkacllib/lib64/:/usr/local/Ascend/driver/lib64/common/:/usr/local/Ascend/driver/lib64/driver/:/usr/local/Ascend/add-ons/ export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/usr/local/Ascend/opp/op_impl/built-in/ai_core/tbe export PATH=$PATH:/usr/local/Ascend/fwkacllib/ccec_compiler/bin export ASCEND_HOME=/usr/local/Ascend export ASCEND_OPP_PATH=/usr/local/Ascend/opp export SOC_VERSION=Ascend910 rm -f *.pbtxt rm -f *.txt rm -r /var/log/npu/slog/*.log rm -rf train_url/* python3 mnist_train.py
以下訓練案例中我使用的lecun大師的LeNet-5網絡，先簡單介紹LeNet-5網絡：
LeNet5誕生於1994年，是最早的卷積神經網絡之一，並且推動了深度學習領域的發展。自從1988年開始，在多年的研究和許多次成功的迭代后，這項由Yann LeCun完成的開拓性成果被命名為LeNet5。
LeNet-5包含七層，不包括輸入，每一層都包含可訓練參數（權重），當時使用的輸入數據是32*32像素的圖像。下面逐層介紹LeNet-5的結構，並且，卷積層將用Cx表示，子採樣層則被標記為Sx，完全連接層被標記為Fx，其中x是層索引。
層C1是具有六個5*5的卷積核的卷積層（convolution），特徵映射的大小為28*28，這樣可以防止輸入圖像的信息掉出卷積核邊界。C1包含156個可訓練參數和122304個連接。
層S2是輸出6個大小為14*14的特徵圖的子採樣層（subsampling/pooling）。每個特徵地圖中的每個單元連接到C1中的對應特徵地圖中的2*2個鄰域。S2中單位的四個輸入相加，然後乘以可訓練係數（權重），然後加到可訓練偏差（bias）。結果通過S形函數傳遞。由於2*2個感受域不重疊，因此S2中的特徵圖只有C1中的特徵圖的一半行數和列數。S2層有12個可訓練參數和5880個連接。
層C3是具有16個5-5的卷積核的卷積層。前六個C3特徵圖的輸入是S2中的三個特徵圖的每個連續子集，接下來的六個特徵圖的輸入則來自四個連續子集的輸入，接下來的三個特徵圖的輸入來自不連續的四個子集。最後，最後一個特徵圖的輸入來自S2所有特徵圖。C3層有1516個可訓練參數和156 000個連接。
層S4是與S2類似，大小為2*2，輸出為16個5*5的特徵圖。S4層有32個可訓練參數和2000個連接。
層C5是具有120個大小為5*5的卷積核的卷積層。每個單元連接到S4的所有16個特徵圖上的5*5鄰域。這裏，因為S4的特徵圖大小也是5*5，所以C5的輸出大小是1*1。因此S4和C5之間是完全連接的。C5被標記為卷積層，而不是完全連接的層，是因為如果LeNet-5輸入變得更大而其結構保持不變，則其輸出大小會大於1*1，即不是完全連接的層了。C5層有48120個可訓練連接。
F6層完全連接到C5，輸出84張特徵圖。它有10164個可訓練參數。這裏84與輸出層的設計有關。
LeNet的設計較為簡單，因此其處理複雜數據的能力有限；此外，在近年來的研究中許多學者已經發現全連接層的計算代價過大，而使用全部由卷積層組成的神經網絡。
LeNet-5網絡訓練腳本是mnist_train.py，具體代碼：
import os import numpy as np import tensorflow as tf import time from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import mnist_inference from npu_bridge.estimator import npu_ops #導入NPU算子庫 from tensorflow.core.protobuf.rewriter_config_pb2 import RewriterConfig #重寫tensorFlow里的配置，針對NPU的配置 batch_size = 100 learning_rate = 0.1 training_step = 10000 model_save_path = "./model/" model_name = "model.ckpt" def train(mnist): x = tf.placeholder(tf.float32, [batch_size, mnist_inference.image_size, mnist_inference.image_size, mnist_inference.num_channels], name = 'x-input') y_ = tf.placeholder(tf.float32, [batch_size, mnist_inference.num_labels], name = "y-input") regularizer = tf.contrib.layers.l2_regularizer(0.001) y = mnist_inference.inference(x, train = True, regularizer = regularizer) #推理過程 global_step = tf.Variable(0, trainable=False) cross_entropy = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits = y, labels = tf.argmax(y_, 1)) #損失函數 cross_entropy_mean = tf.reduce_mean(cross_entropy) loss = cross_entropy_mean + tf.add_n(tf.get_collection("loss")) train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate).minimize(loss, global_step = global_step) #優化器調用 saver = tf.train.Saver() #啟動訓練 #以下代碼是NPU所必須的代碼，開始配置參數 config = tf.ConfigProto( allow_soft_placement = True, log_device_placement = False) custom_op = config.graph_options.rewrite_options.custom_optimizers.add() custom_op.name = "NpuOptimizer" custom_op.parameter_map["use_off_line"].b = True #custom_op.parameter_map["profiling_mode"].b = True #custom_op.parameter_map["profiling_options"].s = tf.compat.as_bytes("task_trace:training_trace") config.graph_options.rewrite_options.remapping = RewriterConfig.OFF #配置參數結束 writer = tf.summary.FileWriter("./log_dir", tf.get_default_graph()) writer.close() #參數初始化 with tf.Session(config = config) as sess: tf.global_variables_initializer().run() start_time = time.time() for i in range(training_step): xs, ys = mnist.train.next_batch(batch_size) reshaped_xs = np.reshape(xs, (batch_size, mnist_inference.image_size, mnist_inference.image_size, mnist_inference.num_channels)) _, loss_value, step = sess.run([train_step, loss, global_step], feed_dict={x:reshaped_xs, y_:ys}) #每訓練10個epoch打印損失函數輸出日誌 if i % 10 == 0: print("****************************++++++++++++++++++++++++++++++++*************************************\n" * 10) print("After %d training steps, loss on training batch is %g, total time in this 1000 steps is %s." % (step, loss_value, time.time() - start_time)) #saver.save(sess, os.path.join(model_save_path, model_name), global_step = global_step) print("****************************++++++++++++++++++++++++++++++++*************************************\n" * 10) start_time = time.time() def main(): mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_DATA/', one_hot= True) train(mnist) if __name__ == "__main__": main()
本文主要講述了經典卷積神經網絡之LeNet-5網絡模型和遷移至昇騰D910的實現，希望大家快來動手操作一下試試看！
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本文來自作者投稿，原作者：上帝愛吃蘋果
目前在魔都，貝殼找房是我的僱主，平時關注一些 java 領域相關的技術，希望你們能在這篇文章中找到些有用的東西。個人水平有限，如果文章有錯誤還請指出，在留言區一起交流。
我想大家肯定都或多或少的看過各種“策略模式”的講解、佈道等等，這篇文章就是來好好“澄清”一下策略模式，並嘗試回答以下的問題：
1. 策略模式是如何優化業務邏輯代碼結構的？
2. 殺雞焉用宰牛刀？就是幾個if else場景我需要用到策略模式？！
3. 有沒有什麼更好的代碼結構來實現策略模式的嗎？
要回答這個問題，我們還得先扒一扒策略模式的定義，從定義着手來理解它
它的定義很精簡：一個類的行為或其算法可以在運行時更改。我們把它降維到代碼層面，用人話翻譯一下就是，運行時我給你這個類的方法傳不同的“key”，你這個方法會執行不同的業務邏輯。細品一下，這不就是 if else 乾的事嗎？
其實策略模式的核心思想和 if else如出一轍，根據不同的key動態的找到不同的業務邏輯，那它就只是如此嗎？
實際上，我們口中的策略模式其實就是在代碼結構上調整，用接口+實現類+分派邏輯來使代碼結構可維護性好點。
一般教科書上講解到接口與實現類就結束了，其他博客上會帶上提及分派邏輯。這裏就不啰嗦了。
小結一下，即使用了策略模式，你該寫的業務邏輯照常寫，到邏輯分派的時候，還是變相的if else。而它的優化點是抽象了出了接口，將業務邏輯封裝成一個一個的實現類，任意地替換。在複雜場景（業務邏輯較多）時比直接 if else 來的好維護些。
我想小夥伴們經常有這樣的不滿，我的業務邏輯就3 4 行，你給我整一大堆類定義？有必要這麼麻煩嗎？我看具體的業務邏輯還需要去不同的類中，簡單點行不行。
其實我們所不滿的就是策略模式帶來的缺點：
1、策略類會增多
2、業務邏輯分散到各個實現類中，而且沒有一個地方可以俯視整個業務邏輯
針對傳統策略模式的缺點，在這分享一個實現思路，這個思路已經幫我們團隊解決了多個複雜if else的業務場景，理解上比較容易，代碼上需要用到Java8的特性——利用Map與函數式接口來實現。
直接show代碼結構：為了簡單演示一個思路，代碼用String 類型來模擬一個業務BO
其中：
getCheckResult() 為傳統的做法
getCheckResultSuper()則事先在Map中定義好了“判斷條件”與“業務邏輯”的映射關係,具體講解請看代碼註釋
/**
* 某個業務服務類
*/
@Service
public class BizService {
/**
* 傳統的 if else 解決方法
* 當每個業務邏輯有 3 4 行時，用傳統的策略模式不值得，直接的if else又顯得不易讀
*/
public String getCheckResult(String order) {
if ("校驗1".equals(order)) {
return "執行業務邏輯1";
} else if ("校驗2".equals(order)) {
return "執行業務邏輯2";
}else if ("校驗3".equals(order)) {
return "執行業務邏輯3";
}else if ("校驗4".equals(order)) {
return "執行業務邏輯4";
}else if ("校驗5".equals(order)) {
return "執行業務邏輯5";
}else if ("校驗6".equals(order)) {
return "執行業務邏輯6";
}else if ("校驗7".equals(order)) {
return "執行業務邏輯7";
}else if ("校驗8".equals(order)) {
return "執行業務邏輯8";
}else if ("校驗9".equals(order)) {
return "執行業務邏輯9";
}
return "不在處理的邏輯中返回業務錯誤";
}
/**
* 業務邏輯分派Map
* Function為函數式接口，下面代碼中 Function<String, String> 的含義是接收一個Stirng類型的變量，返回一個String類型的結果
*/
private Map<String, Function<String, String>> checkResultDispatcher = new HashMap<>();
/**
* 初始化 業務邏輯分派Map 其中value 存放的是 lambda表達式
*/
@PostConstruct
public void checkResultDispatcherInit() {
checkResultDispatcher.put("校驗1", order -> String.format("對%s執行業務邏輯1", order));
checkResultDispatcher.put("校驗2", order -> String.format("對%s執行業務邏輯2", order));
checkResultDispatcher.put("校驗3", order -> String.format("對%s執行業務邏輯3", order));
checkResultDispatcher.put("校驗4", order -> String.format("對%s執行業務邏輯4", order));
checkResultDispatcher.put("校驗5", order -> String.format("對%s執行業務邏輯5", order));
checkResultDispatcher.put("校驗6", order -> String.format("對%s執行業務邏輯6", order));
checkResultDispatcher.put("校驗7", order -> String.format("對%s執行業務邏輯7", order));
checkResultDispatcher.put("校驗8", order -> String.format("對%s執行業務邏輯8", order));
checkResultDispatcher.put("校驗9", order -> String.format("對%s執行業務邏輯9", order));
}
public String getCheckResultSuper(String order) {
//從邏輯分派Dispatcher中獲得業務邏輯代碼，result變量是一段lambda表達式
Function<String, String> result = checkResultDispatcher.get(order);
if (result != null) {
//執行這段表達式獲得String類型的結果
return result.apply(order);
}
return "不在處理的邏輯中返回業務錯誤";
}
}
通過http調用一下看看效果：
/**
* 模擬一次http調用
*/
@RestController
public class BizController {
@Autowired
private BizService bizService;
@PostMapping("/v1/biz/testSuper")
public String test2(String order) {
return bizService.getCheckResultSuper(order);
}
}
這是個簡單的demo演示，之後會舉一些複雜的場景案例。
魯迅曾說過，“每解決一個問題，就會因出更多的問題”。我們一起來看看這樣的實現有什麼好處，會帶來什麼問題。
好處很直觀：
不好的點：
接下來我舉幾個在業務中經常遇到的if else場景，並用Map+函數式接口的方式來解決它
有的小夥伴會說，我的判斷條件有多個啊，而且很複雜，你之前舉個例子只有單個判斷邏輯，而我有多個判斷邏輯該怎麼辦呢？
很好解決：寫一個判斷邏輯的方法，Map的key由方法計算出
/**
* 某個業務服務類
*/
@Service
public class BizService {
private Map<String, Function<String, String>> checkResultDispatcherMuti = new HashMap<>();
/**
* 初始化 業務邏輯分派Map 其中value 存放的是 lambda表達式
*/
@PostConstruct
public void checkResultDispatcherMuitInit() {
checkResultDispatcherMuti.put("key_訂單1", order -> String.format("對%s執行業務邏輯1", order));
checkResultDispatcherMuti.put("key_訂單1_訂單2", order -> String.format("對%s執行業務邏輯2", order));
checkResultDispatcherMuti.put("key_訂單1_訂單2_訂單3", order -> String.format("對%s執行業務邏輯3", order));
}
public String getCheckResultMuti(String order, int level) {
//寫一段生成key的邏輯：
String ley = getDispatcherKey(order, level);
Function<String, String> result = checkResultDispatcherMuti.get(ley);
if (result != null) {
//執行這段表達式獲得String類型的結果
return result.apply(order);
}
return "不在處理的邏輯中返回業務錯誤";
}
/**
* 判斷條件方法
*/
private String getDispatcherKey(String order, int level) {
StringBuilder key = new StringBuilder("key");
for (int i = 1; i <= level; i++) {
key.append("_" + order + i);
}
return key.toString();
}
}
用http模擬一下：
/**
* 模擬一次http調用
*/
@RestController
public class BizController {
@Autowired
private BizService bizService;
@PostMapping("/v1/biz/testMuti")
public String test1(String order, Integer level) {
return bizService.getCheckResultMuti(order, level);
}
}
只要設計好你的key的生成規則就好。
還有小夥伴會問：我的業務邏輯有很多很多行，在checkResultDispatcherMuitInit()方法的Map中直接寫不會很長嗎？
直接寫當然長了，我們可以抽象出一個service服務專門放業務邏輯，然後在定義中調用它就好了：
提供一個業務邏輯單元：
/**
* 提供業務邏輯單元
*/
@Service
public class BizUnitService {
public String bizOne(String order) {
return order + "各種花式操作1";
}
public String bizTwo(String order) {
return order + "各種花式操作2";
}
public String bizThree(String order) {
return order + "各種花式操作3";
}
}
/**
* 某個業務服務類
*/
@Service
public class BizService {
@Autowired
private BizUnitService bizUnitService;
private Map<String, Function<String, String>> checkResultDispatcherComX = new HashMap<>();
/**
* 初始化 業務邏輯分派Map 其中value 存放的是 lambda表達式
*/
@PostConstruct
public void checkResultDispatcherComXInit() {
checkResultDispatcherComX.put("key_訂單1", order -> bizUnitService.bizOne(order));
checkResultDispatcherComX.put("key_訂單1_訂單2", order -> bizUnitService.bizTwo(order));
checkResultDispatcherComX.put("key_訂單1_訂單2_訂單3", order -> bizUnitService.bizThree(order));
}
public String getCheckResultComX(String order, int level) {
//寫一段生成key的邏輯：
String ley = getDispatcherComXKey(order, level);
Function<String, String> result = checkResultDispatcherComX.get(ley);
if (result != null) {
//執行這段表達式獲得String類型的結果
return result.apply(order);
}
return "不在處理的邏輯中返回業務錯誤";
}
/**
* 判斷條件方法
*/
private String getDispatcherComXKey(String order, int level) {
StringBuilder key = new StringBuilder("key");
for (int i = 1; i <= level; i++) {
key.append("_" + order + i);
}
return key.toString();
}
}
調用結果：
最後，我們一起嘗試回答以下幾個問題：
1. 策略模式是如何優化業務邏輯代碼結構的？
抽象了出了接口，將業務邏輯封裝成一個一個的實現類，任意地替換。在複雜場景（業務邏輯較多）時比直接 if else 來的好維護些。
2. 殺雞焉用宰牛刀？就是幾個if else場景我需要用到策略模式？！
我們所不滿的其實就是傳統接口實現的缺點： 1、策略類會很多。 2、業務邏輯分散到各個實現類中，而且沒有一個地方可以俯覽整個業務邏輯
3. 有沒有什麼更好的代碼結構來實現策略模式的嗎？
針對傳統策略模式的缺點，分享了利用Map與函數式接口來實現的思路。
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在linux裏面devic(設備)與傳統網絡概念里的物理設備(如交換機、路由器)不同，Linux所說的設備，其背後指的是一個類似於數據結構、內核模塊或設備驅動這樣的含義。就是說device可能只是軟件系統里的一個驅動，一個函數接口。
Tap位於二層數據鏈路層，tun位於三層網絡層，兩者在linux里的函數結構幾乎一致，除了一個flag值區分tap/tun。在linux中二層特指以太網（Ethernet）(傳統網絡里二層分Ethernet,P2P,HDLC,FR,ATM)，因此有時tap也叫“虛擬以太設備”。有意思的是linux創建tap需要用到tun模塊。Linux創建tap/tun都使用tun模塊。
Namespace類似傳統網絡里的VRF，與VRF不同的是：VRF做的是網絡層三層隔離。而namespace隔離的更徹底，它做的是整個協議棧的隔離，隔離的資源包括：UTS(UnixTimesharing System的簡稱，包含內存名稱、版本、 底層體繫結構等信息)、IPS(所有與進程間通信（IPC）有關的信息)、mnt(當前裝載的文件系統)、PID(有關進程ID的信息)、user(資源配額的信息)、net(網絡信息)。
從網絡角度看一個namespace提供了一份獨立的網絡協議棧（網絡設備接口、IPv4/v6、IP路由、防火牆規則、sockets等），而一個設備（Linux Device）只能位於一個namespace中，不同namespace中的設備可以利用vethpair進行橋接。
veth pair不是一個設備，而是一對設備，以連接兩個虛擬以太端口。操作vethpair，需要跟namespace一起配合，不然就沒有意義。如圖
在Linux的語境里，Bridge（網橋）與Switch（交換機）是一個概念。因為一對veth pair只能連接兩台device，因此如果需要多台設備互聯則需要bridge。
如圖：4個namespace，每個namespace都有一個tap，每個tap與網橋vb1的tap組成一對veth pair，這樣，這4個namespace就可以二層互通了。
Linux創建Router並沒有像創建虛擬Bridge那樣，有一個直接的命令brctl，而且它間接的命令也沒有，不能創建虛擬路由器……因為它就是路由器（Router) !
如圖：我們需要在router(也就是我們的操作系統linux上增加去往各NS的路由)。
tun是一個網絡層(IP)的點對點設備，它啟用了IP層隧道功能。Linux原生支持的三層隧道。支持隧道情況：ipip(ipv4 in ipv4)、gre(ipv4/ipv6 over ipv4)、sit(ipv6 over ipv4)、isatap(ipv6/ipv4隧道)、vti(ipsec接口)。
學過傳統網絡GRE隧道的人更容易理解，如圖：
NS1的tun1的ip 10.10.10.1與NS2的tun2的ip 10.10.20.2建立tun
NS1的tun的ip是10.10.10.1，隧道的外層源ip是192.168.1.1，目的ip是192.168.2.1，是不是跟GRE很像。
我們通常把iptable說成是linux的防火牆，實際上這種說法並不準確。實際上iptable只是一個運行在用戶空間的命令行工具，真正實現防火牆功能的是內核空間的netfilter模塊。
這裏我們先知道防火牆執行模塊netfilter位於內核空間，命令行iptable位於用戶空間。我們在通過iptable配置的防火牆策略(包括NAT)會在netfilter執行。
iptables有5個鏈：PREROUTING,INPUT,FORWARD,OUTPUT,POSTROUTING
l PREROUTING：報文進入網絡接口尚未進入路由之前的時刻；
l INPUT：路由判斷是本機接收的報文，準備從內核空間進入到用戶空間的時刻；
l FORWARD：路由判斷不是本機接收的報文，需要路由轉發，路由轉發的那個時刻；
l OUTPUT：本機報文需要發出去 經過路由判斷選擇好端口以後，準備發送的那一刻；
l POSTROUTING：FORWARD/OUTPUT已經完成，報文即將出網絡接口的那一刻。
DNAT用的是PREROUTING，修改的是目的地址，SNAT用的是POSTROUTING,修改的是源地址。
Iptable有5個表:filter,nat,mangle,raw, security，raw表和security表不常用。主流文檔都是說5鏈4表，沒有包括security表。
l Raw表——決定數據包是否被狀態跟蹤機制處理
l Mangle表——修改數據包的服務類型、TTL、並且可以配置路由實現QOS
l Nat表——用於網絡地址轉換（IP、端口）
l filter表——過濾數據包
l security 表（用於強制訪問控制網絡規則，例如：SELinux）
4個表的優先級由高到低的順序為:raw–>mangle–>nat–>filter。RAW表,在某個鏈上,RAW表處理完后,將跳過NAT表和 ip_conntrack處理,即不再做地址轉換和數據包的鏈接跟蹤處理了。RAW表可以應用在那些不需要做nat的情況下，以提高性能。如大量訪問的web服務器，可以讓80端口不再讓iptables做數據包的鏈接跟蹤處理，以提高用戶的訪問速度。
下面講下數據包流向與處理：
Netfilter中的NAT有三個點做處理，
(1) NAT-PREROUTING (DNAT)
數據報文進入PREROUTING，NAT模塊就會處理，比如用戶空間的WEB服務私網地址192.168.0.1，對外提供公網ip是220.1.1.1。
當外部ip訪問220.1.1.1時，PREROUTING接受數據包，NAT模塊處理將目的ip 220.1.1.1轉換為私網ip192.168.0.1，這就是DNAT。
(2) NAT-POSTROUTING (SNAT)
用戶空間應用程序訪問外部網絡，比如用戶空間應用程序訪問114.114.114.144，私網ip 192.168.0.1，此時數據包流經POSTROUTING，NAT模塊會處理，將192.168.0.1轉換為220.2.2.2，對於目的ip114.114.114.114來說，就是220.2.2.2訪問它，這就是SNAT。
(3) NAT-OUTPUT (DNAT)
我們把內核空間想象成一台防火牆，防火牆自身對外發送報文訪問外部時，就在OUTPUT做DNAT，此時不需要再POSTROUTING點再做NAT。因為此時從OUTPUT出來的源IP已經是公網地址了
防火牆根據規則執行accept/reject動作，防火牆規則的元素如下：
入接口、出接口、協議、源地址/子網、目的地址/子網、源端口、目的端口。
Netfilter中的Firewall會在這三個點進行處理：INPUT/FORWARD/OUTPUT
mangle表主要用於修改數據包的ToS( Type of Service，服務類型）、 TTL(Time to Live，生存周期）以及為數據包設置Mark標記，以實現QoS(Qualityof Service，服務質量）調整以及策略路由等應用。Netfilter每個點都可以做mangle。
tap、tun、vethpair在Linux中都被稱為設備，但是在與日常概念的類比中，常常被稱作接口。而bridge和router這些日常稱為設備的再linux中反而不稱為設備。linux利用namespace做隔離，Bridge提供二層轉發功能，Router提供三層轉發功能。Router還常常藉助iptable提供SNAT/DNAT功能。Bridge也常常藉助iptable提供Firewall功能。
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對於單線程來說，事件循環可以說是重中之重了，它為任務分配不同的優先級，井然有序的調度。讓js解析，用戶交互，頁面渲染等互不衝突，各司其職。
我們書寫的代碼無時無刻都在和事件循環打交道，要想寫出更流暢，我們就必須深入了解事件循環，下面我們將從規範中翻譯和解讀整個流程。
以下內容來自whatwg文檔，均為個人理解，若有不對，煩請指出，我會第一時間修改，避免誤導他人！
為了協調用戶操作，js執行，頁面渲染，網絡請求等事件，每個宿主中，存在事件循環這樣的角色，並且該角色在當前宿主中是唯一的。
簡單解釋一下宿主：宿主是一個ECMAScript執行上下文，一般包含執行上下文棧，運行時執行環境，宿主記錄和一個執行線程，除了這個執行線程外，其他的專屬於當前宿主。例如，某些瀏覽器在不同的tabs使用同一個執行線程。
不僅如此，事件循環又存於在各個不同場景，有瀏覽器環境下的，worker環境下的和Worklet環境下的。
Worklet是一個輕量級的web worker，可以讓開發者訪問更底層的渲染工作線，也就是說你可以通過Worklet去干預瀏覽器的渲染環境。
提到了worklet，那就順便看一個例子(需開啟服務，不要以file協議運行)，通過這個例子，可以看到事件循環不同階段觸發了什麼鈎子函數：
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8" />
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0" />
<title>Document</title>
<style>
.fancy {
background-image: paint(headerHighlight);
display: layout(sample-layout);
background-color: green;
}
</style>
</head>
<body>
<h1 class="fancy">My Cool Header</h1>
<script>
console.log('開始');
CSS.paintWorklet.addModule('./paint.js');
CSS.layoutWorklet.addModule('./layout.js');
requestAnimationFrame(() => {
console.log('requestAnimationFrame');
});
Promise.resolve().then(() => {
console.log('微任務');
});
setTimeout(function () {
document.querySelector('.fancy').style.height = '150px';
('translateZ(0)');
Promise.resolve().then(() => {
console.log('新一輪的微任務');
});
requestAnimationFrame(() => {
console.log('新一輪的requestAnimationFrame');
});
}, 2000);
console.log(2);
</script>
</body>
</html>
// paint.js
registerPaint(
'headerHighlight',
class {
static get contextOptions() {
console.log('contextOptions');
return {alpha: true};
}
paint(ctx) {
console.log('paint函數');
}
}
);
// ==========================分割線
// layout.js
registerLayout(
'sample-layout',
class {
async intrinsicSizes(children, edges, styleMap) {}
async layout(children, edges, constraints, styleMap, breakToken) {
console.log('layout階段');
}
}
);
事件循環有一個或多個Task隊列，每個Task隊列都是Task的一個集合。其中Task不是指我們的某個函數，而是一個上下文環境，結構如下:
這裏的Task隊列不是Task，是一個集合，因為取出一個Task隊列中的Task是選擇一個可執行的Task，而不是出隊操作。
微任務隊列是一個入對出對的隊列。
這裏說明一下，Task隊列為什麼有多個，因為不同的Task隊列有不同的優先級，進而進行次序排列和調用，有沒有感覺react的fiber和這個有點類似？
舉個例子，Task隊列可以是專門負責鼠標和鍵盤事件的，並且賦予鼠標鍵盤隊列較高的優先級，以便及時響應用戶操作。另一個Task隊列負責其他任務源。不過也不要餓死任何一個task，這個後續處理模型中會介紹。
Task封裝了負責以下任務的算法:
事件循環有一個當前運行中的Task，可以為null，如果是null的話，代表着可以接受一個新的Task(新一輪的步驟)。
事件循環有微任務隊列，默認為空，其中的任務由微任務排隊算法創建。
事件循環有一個執行微任務檢查點，默認為false，用來防止微任務死循環。
微任務排隊算法:
微任務檢查算法：
event loop會按照下面這些步驟進行調度：
除此之外，還會在觸發resize、scroll、建立媒體查詢、運行css動畫等，也就是說瀏覽器幾乎大部分用戶操作都發生在事件循環中，更具體點是事件循環中的ui render部分。之後會進行requestAnimationFrame和IntersectionObserver的觸發，再之後是ui渲染
借鑒網上的一張圖來粗略表示下整個流程
上面就是整個事件循環的流程，瀏覽器就是按照這個規則一遍遍的執行，而我們要做的就是了解並適應這個規則，讓瀏覽器渲染出性能更高的頁面。
比如:
最後感謝大家閱讀，歡迎一起探討！
composite
深入探究 eventloop 與瀏覽器渲染的時序問題
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