首先我们需要创建ZipKin帮助类和Exceptionless帮助类。接下来引用Exceplesstion帮助类来创建SimpleZipkin、WebApi、OrderApi等项目，在结构一致的情况下只需要创建一个即可。接下来在Startup中引入ZipKin，接下来创建对应的Controller。最后在appsettings.json中加入对应的Exceplesstionless配置。

  在进行ZipKin构建NetCore分布式链路跟踪中我们使用到DiagnosticAdapter类来做链路记载，在公共类库中创建HttpDiagnosticListener类。

  DiagnosticSource是一个抽象类，它允许针对丰富数据有效负载的生产时日志记录检测代码，以在被检测的进程中使用。同时它是Runtime层的提供，应用层可以通过它与系统集成、事件日志、以及性能计数器进行交互。

  这种维护成本一般由几部分组成：之前十分重要的业务，迭代减缓，但依旧有很重的地位，需要持续维护；之前不愠不火的业务，直接停止迭代，其中参与人员无事可做，却又因为一些因素（如架构调整、leader离职）没有得到妥善安排；之前死掉的业务......

  类似于这种业务以及之前的部分参与者，都会变成所谓的“维护成本”，这包括一些之前的“有功之臣”，处理起来比较麻烦了，这种比例一大整体成本马上就变高了，接下来就会定期出现成本优化，HC冻结事项。

  成本优化是很多公司（甚至这些公司并不缺钱！）一直在做的事情。这里的重要标志就是限制HC、限制成本，对于不缺钱的公司似乎很奇怪。

  这是因为公司大盘有一笔账，他识别到整体的业务资源投入是完全够的（比如各团队多给10%资源用以解决冲突问题），但实际情况却是各个团队依旧在闹缺人缺资源，那么公司就会认为我们所付出的维护成本与解决冲突成本过高，公司会认为当下自身结构出了问题。

  而事实上多余的人事物所造成的资源浪费和效率降低甚至最终引起死海效应是公司绝对不能接受的，所以成本优化会是一个永久的话题，这里优化的不是成本，而是缓解系统性问题的一种手段。

Mask：Mask能够把子元素限制在父元素的形状中。正因如此，如果子元素大于父节点元素，那么只可以看到在父节点中的部分。

Rect Mask2D：Rect Mask2D是一种与Mask控件十分类似的遮罩。Rect Mask2D能够把子元素限制在父元素的矩形区域中。但是，与标准的Mask不同，它还是有一些限制的，但是它也有很多性能上的好处。

从上图可以看到，Mask与RectMask2D的区别在于：Mask必须需要一个Image来当作遮罩区域,子节点在Image渲染区域才能够显示。而RectMask2D能够以自身RectTransform做为裁剪区域，子节点在RectTransform区域内的显示只会用到固定矩形遮罩，所以在不需要特殊形状遮罩的情况下，可以优先考虑RectMask2D。

Sprite Mask：产生于mask的基础之上，精灵遮罩用于隐藏或显示部分精灵或一组精灵。值得注意的是，精灵遮罩仅作用于Sprite Renderer组件。

我们使用到的App上的图像被绘制到屏幕上，首先需要CPU从硬盘加载渲染所需要的数据到内存中，然后再将数据从内存中传递到显存。之后通过Shader方法调用OpenGL或DirectX的图形接口，这些接口会向显卡驱动发送渲染命令，显卡驱动收到渲染命令后会立马翻译成GPU能够看懂的语言，GPU则根据渲染命令从显存中取得相关数据来渲染最后的图形。

而在这其中需要我们参与的只有通过Shader调用图像编程接口这一步！那么我们将知道，Unity中每个需要绘制的元素必定有一个Shader来控制着它的渲染。

HTTPS是一个以安全为目标的 HTTP通道，在HTTP的基础上可以保障传输加密和身份认证传输过程的安全性。我们可以从定义里关注到两点：传输加密和身份认证。首先我们先来了解下Https中将要用到的加密技术和认证技术。

对称加密：是一种加密数据处理方式，需要秘钥对包括加密秘钥和解密秘钥，对称加密比较容易理解，即为：通信双方分别持有加密秘钥和解密秘钥是都一样的。HTTPS为了解决这个都一样的问题，允许通信双方共同拥有一种加解密方式，就选择到了对称加密技术，这种方式仅通信双方知晓密钥，所以达到确保传输数据的安全的效果。

非对称加密：非对称加密从字面上理解，即：通信双方分别持有的加密秘钥和解密秘钥是不一样的。与对称加密恰好相反，我们能够将私人持有的秘钥简称为私钥，并且会将公开的、允许大多数人持有的秘钥简称为公钥，在实际应用中，通常是使用公钥加密通信数据，然后用私钥解密保证数据安全性。

数字签名：用来保证数据传输的完整性和发送方的可信度。数字签名是非对称密钥加密技术与数字摘要技术的应用，通常使用hash算法对数据进行数字摘要（生成一段唯一的数据标识，该过程不可逆），然后使用私钥对数字摘要进行加密；接收方收到数据后，使用发送放提供的公钥对数据解密，确保数据是发送方发送的（如果不能解密，说明发送方并不是真实的），然后使用相同的hash算法对解密的数据进行数字摘要，比较前后两次数字摘要信息，如果相同则说明数据未被修改，从而确保数据完整性。

数字证书：数字证书又称数字标识，由用户申请，证书签证机关CA对其核实签发，对用户的公钥认证。前面提到的几种技术都是在发送方正确的情况下所做的加密认证技术，然而当发送方本身就是伪造的，那么后续的加密认证必然没有意义。而证书签证机构一般都是权威机构，通过其签发的证书确保了发送方提供的公钥是可信的。

HTTPS是在HTTP的基础上加了SSL安全协议层，通俗的理解HTTPS=HTTP+SSL，SSL安全协议保证了通信过程的安全性。

TensorFlowOnSpark 将 TensorFlow 带到 Apache Spark 集群上，由 Yahoo 开源。

TensorFlowOnSpark 为 Apache Hadoop 和 Apache Spark 集群带来可扩展的深度学习。 通过结合深入学习框架 TensorFlow 和大数据框架 Apache Spark 、Apache Hadoop 的显着特征，TensorFlowOnSpark 能够在 GPU 和 CPU 服务器集群上实现分布式深度学习。

TensorFlowOnSpark 支持对 Apache Spark 集群进行分布式 TensorFlow 训练和推断。它试图最小化在共享网格上运行现有 TensorFlow 程序所需的代码更改量。 它的 Spark 兼容 API 通过以下步骤来管理 TensorFlow 集群：预留 - 为每个执行程序保留 TensorFlow 进程的端口，并启动数据/控制消息的侦听器。启动 - 在执行器上启动 Tensorflow 主函数。

数据摄取Readers & QueueRunners - 利用 TensorFlow 的 Reader 机制直接从 HDFS 读取数据文件。Feeding - 使用 feed_dict 机制将 Spark RDD 数据发送到 TensorFlow 节点。 请注意，需利用 Hadoop 输入/输出格式访问 HDFS 上的 TFRecords。关闭 - 关闭执行器上的 Tensorflow 工作线程和 PS 节点。

项目地址： https://github.com/yahoo/TensorFlowOnSpark

S1 阶段在使用 SwiftUI 编写集团内部使用的 SOT APP 时，有幸参与到 GAIA （FaaS）平台云端一体化的探索，从头到尾实现了一套基于 Swift 语言实现的遵守 GAIA Funtion 标准的 Runtime Framework，并完成了从客户端到后端使用统一的语言栈完成一体化链路的探索。

作为一个纯 iOS Native 端开发者，对于后端的技术体感，大部分还遗留在上学期间做的论坛管理系统，加之 FaaS Serverless 等都是一些后端领域较前沿的技术点，尤其是在后端还算是初生牛犊的 Swift 语言，期间走过无数的弯路，但也学到了很多新的知识。

Serverless 起始是一个比较早的名词，早到 2012年，彼时的我才刚背起小书包走进大学里，但是早期的理论基础已经被提出。

随着 2014年 AWS 的 Lambda 产品出现， Serverless 为云中的应用提供了一种全新的架构体系， Serverless 开始大火，之后各大云计算厂商的加入，Google Cloud Functions, Azure Funcions, IBM OpenWhisk Aliyun 以及其他国内的云计算厂商，如 华为云，腾讯云，百度云，短短数年时间 Serverless产品已遍地开花。

随着容器技术，IoT，5G，技术的快速发展， 技术上对去中心化，轻量虚拟化，细粒度计算等技术需求愈发强烈，而 Serverless 必将借势迅速发展，对将来的富客户端的研发模式的改变，则需要我们这些技术人持续的去探索和创造了。

我们在理解 Serverless 的过程中先来看一看云服务的进化史,云计算经历了物理机房 -> IaaS -> PaaS -> SaaS -> FaaS/BaaS 。

IaaS（Infrastructure as a Service）基础设施即服务。指把 IT 基础设施作为一种服务通过网络对外提供。在这种服务模型中，用户不用自己构建一个数据中心，而是通过租用的方式来使用基础设施服务，包括服务器、存储和网络等。在这层公司通常购买的是存储，网络的基础服务。

PaaS(Platform as a Service) 平台即服务，服务商提供基础设施底层服务，提供操作系统（Windows，Linux）、数据库服务器、Web服务器、负载均衡器和其他中间件，相对于 Iaas 客户仅仅需要自己控制上层的应用程序部署与应用托管的环境。通常在这层用户一般购买的是操作系统。

HP-Socket 是一套通用的高性能 TCP/UDP/HTTP 通信框架，包含服务端组件、客户端组件和Agent组件，广泛适用于各种不同应用场景的 TCP/UDP/HTTP 通信系统，提供 C/C++、C#、Delphi、E（易语言）、Java、Python 等编程语言接口。HP-Socket 对通信层实现完全封装，应用程序不必关注通信层的任何细节；HP-Socket 提供基于事件通知模型的 API 接口，能非常简单高效地整合到新旧应用程序中。

为了让使用者能方便快速地学习和使用 HP-Socket ，迅速掌握框架的设计思想和使用方法，特此精心制作了大量 Demo 示例（如：PUSH 模型示例、PULL 模型示例、PACK 模型示例、性能测试示例以及其它编程语言示例）。HP-Socket 目前支持 Windows 和 Linux 平台。

HP-Socket 的设计充分注重功能、通用型、易用性与伸缩性：

通用性：HP-Socket 的唯一职责就是接收和发送字节流，不参与应用程序的协议解析等工作。HP-Socket 与应用程序通过接口进行交互，并完全解耦。任何应用只要实现了HP-Socket的接口规范都可以无缝整合 HP-Socket。

易用性：易用性对所有通用框架都是至关重要的，如果太难用还不如自己重头写一个来得方便。因此，HP-Socket 的接口设计得非常简单和统一。HP-Socket 完全封装了所有底层通信细节，应用程序不必也不能干预底层通信操作。通信连接被抽象为Connection ID，Connection ID 作为连接的唯一标识提供给应用程序来处理不同的连接。

HP-Socket 提供 PUSH / PULL / PACK 等接收模型， 应用程序可以灵活选择以手工方式、 半自动方式或全自动方式处理封解包， PULL / PACK 接收模型在降低封解包处理复杂度的同时能大大减少出错几率。

高性能：Server 组件：基于IOCP / EPOLL通信模型，并结合缓存池、私有堆等技术实现高效内存管理，支持超大规模、高并发通信场景。Agent 组件：Agent组件实质上是Multi-Client组件，与Server组件采用相同的技术架构。一个Agent组件对象可同时建立和高效处理大规模Socket连接。Client 组件：基于Event Select / POLL通信模型，每个组件对象创建一个通信线程并管理一个Socket连接，适用于小规模客户端场景。

伸缩性：应用程序能够根据不同的容量要求、通信规模和资源状况等现实场景调整 HP-Socket 的各项性能参数（如：工作线程的数量、缓存池的大小、发送模式和接收模式等），优化资源配置，在满足应用需求的同时不必过度浪费资源。

项目地址： https://github.com/ldcsaa/HP-Socket

zui是禅道项目管理软件团队在完善自己产品过程中形成的一个开源前端实践方案，帮助你快速构现代跨屏应用。

它的特点如下：简单美观，易于使用，快速构建简洁大方的现代web应用。新颖健壮，采用HTML5且支持所有流行的移动及桌面浏览器平台，一些旧的浏览器也能够降级支持。轻快独立稳定，最佳的可用性能，最大限度的不依赖于外部组件。全平台响应，一次编写，响应任何尺寸的设备。比较适合中文环境。

zui框架并不是我们完全从头到尾自己写出来的。我们也是在使用bootstrap, yui这些框架中结合我们自己产品的应用场景，逐渐积累形成的。现在最成熟的当推bootstrap了。但是bootstrap的版本跨度比较大，也有很 多功能是我们不需要的，再加上它还是比较适合英文场景的布局。所以我们才决定自己来写zui框架。在写这个框架过程中，我们结合了很多具体的应用场景，比 如大量数据展示、比如手机端响应式布局等，做了很多非常有针对性的改进。最终形成了zui框架。

ZUI继承了Bootstrap 3中的大部分基础内容，但出于与Bootstrap不同的目的大部分内容都进行了定制和修改。这些变化包括：移除了部分插件的限制，增加了一些适用特性，例如Popover弹出的内容可以指定已有的标签内容,Modal对话框可以自动使用iframe弹出整个页面内容等；增加了实用的视图组件，包括卡片、评论、列表、文章、仪表盘、看板等。

新增了几个Javascript组件，包括拖放、排序、灯箱预览，本地存储，图片裁剪等；集成了一些实用的第三方组件，包括cookie、hotkey、chosen、Kindeditor、ChartJs、DatetimePicker等，并且这些组件样式经过重写，风格更为统一；增加了配色表和新的主题模板，最少只需更改一个配置项更换颜色主题；修改了默认字体配置，包含所使用的字体集和字体大小；替换了默认的字体图标，在FontAwesome图标集的基础上去掉了一些图标同时增加了一些新的图标，写法上比FontAwesome更简单。

大部分组件的默认样式都不需要额外的指定包含'default'的Class，例如class='btn btn-default'，'btn-default'在ZUI中不需要；增加了一些辅助类，例如文本背景及高亮等。增加了一些可选样式，例如滚动条等。

Bootstrap是非常优秀的前端框架，但在构建大型应用的开发时通常远远不够。如果Bootstrap能够完全满足你的项目，建议使用Bootstrap，如果你需要的更多，则建议使用ZUI。使用ZUI的显著理由如下：大部分书写方式继承Bootstrap，从Bootstrap方便迁移到ZUI，学习成本低，而且写法上更精简；需要的实用功能都能在ZUI中提供，即使是第三方组件也提供统一的样式和主题支持。

即使ZUI包含的内容更丰富，也会控制核心内容打包后体积大小，一般css不超过150k（目前130k，精简版95k），js不超过100k（目前79k，精简版33k），精简版包含绝大部分功能，但体积更小。非核心内容按需加载，推荐自定义编译。ZUI从实际项目中诞生（包括禅道、蝉知和然之），实践证明其有效性，一切为了快速构建你的应用。

项目地址： https://www.openzui.com/

FFmpegCommand 是一个适用于 Android 的 FFmpeg 命令库，实现了对音视频相关的处理，能够快速的处理音视频。大概功能包括：音视频剪切，音视频转码，音视频解码原始数据，音视频编码，视频转图片或gif，视频添加水印，多画面拼接，音频混音，视频亮度和对比度，音频淡入和淡出效果等。

主要功能是支持所有FFmpeg命令；支持视频格式转换 mp4->flv；支持音频编解码 mp3->pcm pcm->mp3 pcm->aac；支持视频编解码 mp4->yuv yuv->h264；支持音视频的剪切、拼接；支持视频转图片 mp4->png mp4->gif；支持音频声音大小控制以及混音，比如朗读的声音加上背景音乐；支持部分滤镜 音频淡入、淡出效果、视频亮度和对比度以及添加水印；支持获取媒体文件信息。

项目地址： http://download.csdn.net/detail/eguid_1/9668143