信号处理最常见的流程主要是两步，第一步是注册信号处理函数，第二步是发送信号和处理信号。上一节，我们讲了注册信号处理函数，那一般什么情况下会产生信号呢？我们这一节就来看一看。

你好，我是张绍文。俊杰目前负责微信的音视频开发工作，无论是我们平常经常使用到的小视频，还是最新推出的即刻视频，都是出自他手。俊杰在音视频方面有非常丰富的经验，今天有幸请到他来给我们分享他个人对 Android 音视频开发的心得和体会。

到今天为止，设计原则和思想已经全部讲完了，其中包括：面向对象、设计原则、规范与重构三个模块的内容。除此之外，我们还学习了贯穿整个专栏的代码质量评判标准。专栏的进度已经接近一半，马上就要进入设计模式内容的学习了。在此之前，我先带你一块来总结回顾一下，我们已经学过的所有知识点。

37丨SQL注入：你的SQL是如何被注入的？

我们之前已经讲解了 SQL 的使用及优化，正常的 SQL 调用可以帮我们从数据库中获取想要的数据，然而我们构建的 Web 应用是个应用程序，本身也可能存在安全漏洞，如果不加以注意，就会出现 Web 安全的隐患，比如通过非正常的方式注入 SQL。 在过去的几年中，我们也能经常看到用户信息被泄露，出现这种情况，很大程度上和 SQL 注入有关。所以了解 SQL 注入的原理以及防范还是非常有必要的。 今天我们就通过一个简单的练习看下 SQL 注入的过程是怎样的，内容主要包括以下几个部分：

37丨数据采集实战：如何自动化运营微博？

今天我来带你做一个数据采集的实战。之前我讲到可以使用第三方工具，比如八爪鱼做数据采集，也可以自己编写脚本，比如使用 Python。编写 Python 做数据采集和自动化最大的好处就是可控性强，每个步骤都可以调试，而且可以找到问题所在并一一突破。

37 | Kafka & ZMQ：自动化交易流水线

你好，我是景霄。

在进行这节课的学习前，我们先来回顾一下，前面三节课，我们学了些什么。

第 34 讲，我们介绍了如何通过 RESTful API 在交易所下单；第 35 讲，我们讲解了如何通过 Websocket ，来获取交易所的 orderbook 数据；第 36 讲，我们介绍了如何实现一个策略，以及如何对策略进行历史回测。

36 | Tomcat I/O和线程池的并发调优

上一期我们谈到了如何监控 Tomcat 的性能指标，在这个基础上，今天我们接着聊如何对 Tomcat 进行调优。

Tomcat 的调优涉及 I/O 模型和线程池调优、JVM 内存调优以及网络优化等，今天我们来聊聊 I/O 模型和线程池调优，由于 Web 应用程序跑在 Tomcat 的工作线程中，因此 Web 应用对请求的处理时间也直接影响 Tomcat 整体的性能，而 Tomcat 和 Web 应用在运行过程中所用到的资源都来自于操作系统，因此调优需要将服务端看作是一个整体来考虑。

37 | 边界，信任的分水岭

边界是信息安全里一个重要的概念。如果不能清晰地界定信任的边界，并且有效地守护好这个边界，那么编写安全的代码几乎就是一项不可能完成的任务。

你好，我是 LMOS。

上节课我们学习了单机状态下网络数据在内核中流转的全过程，并且带你一起梳理了网络栈移植的关键步骤。

这节课我会带你看看，现实世界中网络请求是如何穿过重重网络设备，实现大规模组网的。同时，我还会给你讲解网络架构的过去、现在，并展望一下将来的发展趋势。最后我会带你动手搭建一个现代互联网实验环境，通过实际的组网实践加深对网络架构的理解。

你好，我是蔡元楠。

今天我要与你分享的主题是“大规模数据处理在深度学习中如何应用？”。

“深度学习”这个词，既是一个人工智能的研究领域，也概括了构建人工神经网络的技术方法。2012 年的 AlexNet，2015 年的 Google Inception V3 级数式地打破 ImageNet 计算机视觉比赛的最高纪录，2017 年亮相的 AlphaGo 更是掀起了全球的深度学习风暴。