不管是利用伪基站，还是破解密码、盗取后台数据的技术犯罪，我们都讲了不少内容。就像我经常强调的那样，技术犯罪的本质，是使用某个技术做的事情有不良影响，而非技术本身违法。最常见的这些技术犯罪，或多或少都涉及到了网络诈骗。

37丨SQLite：为什么微信用SQLite存储聊天记录？

我在上一篇文章中讲了 WebSQL，当我们在 Chrome、Safari 和 Firefox 等浏览器客户端中使用 WebSQL 时，会直接操作 SQLite。实际上 SQLite 本身是一个嵌入式的开源数据库引擎，大小只有 3M 左右，可以将整个 SQLite 嵌入到应用中，而不用采用传统的客户端／服务器（Client/Server）的架构。这样做的好处就是非常轻便，在许多智能设备和应用中都可以使用 SQLite，比如微信就采用了 SQLite 作为本地聊天记录的存储。

40丨数据挖掘实战（2）：信用卡诈骗分析

上一篇文章中，我们用随机森林以及之前讲过的 SVM、决策树和 KNN 分类器对信用卡违约数据进行了分析，这节课我们来研究下信用卡欺诈。

39 | Tomcat进程占用CPU过高怎么办？

在性能优化这个主题里，前面我们聊过了 Tomcat 的内存问题和网络相关的问题，接下来我们看一下 CPU 的问题。CPU 资源经常会成为系统性能的一个瓶颈，这其中的原因是多方面的，可能是内存泄露导致频繁 GC，进而引起 CPU 使用率过高；又可能是代码中的 Bug 创建了大量的线程，导致 CPU 上下文切换开销。

从机器学习模型角度看，目前最简单的机器学习模型大概就是感知机了，而最火热的机器学习模型则是神经网络。人工智能领域几乎所有炫酷的东西都是神经网络的成果，有下赢人类最顶尖围棋棋手的 AlphaGo、自动驾驶技术、聊天机器人、语音识别与自动翻译等。事实上，神经网络和感知机是一脉相承的，就像复杂的人体是由一个个细胞组成、复杂的大脑是由一个个神经元组成，而神经网络正是由感知机组成的。

你好，我是 LMOS。

一路走来，咱们的 Cosmos 系统已经有内存管理，进程、文件、I/O 了，这些重要的组件已经建立了，也就是说它们可以向应用程序提供服务了。

但就好像你去各政府部门办理业务证件一样，首先是前台工作人员接待你，对你的业务需求进行初级预判，然后后台人员进行审核并进行业务办理，最后由前台人员回复，并且给你开好相关业务证件。

沟通问题，一直都是程序员的痛点。

隔壁专栏（左耳听风）的陈皓以前在他的博客上写过一篇文章叫《技术人员的发展之路》，里面提及职业发展到一定阶段，也许你就会碰上一些复杂的人和事，这种情况下他写道：

40 | 规范，代码长治久安的基础

如果从安全角度去考察，软件是非常脆弱的。今天还是安全的代码，明天可能就有人发现漏洞。安全攻击的问题，大部分出自信息的不对称性；而维护代码安全之所以难，大部分是因为安全问题是不可预见的。那么，该怎么保持代码的长治久安呢？

上一期，我介绍了互联网架构模板中的存储层技术。关于这部分内容，我将逐层介绍每个技术点的产生背景、应用场景和关键技术，希望让你可以对整体的技术架构有一个全貌认知。

32 | 强化学习案例：美团是如何在推荐系统中落地强化学习的？

你好，我是王喆。今天我们来聊一聊美团的强化学习落地案例。

我们在第 22 讲中学过强化学习的基本原理、优点，以及微软的强化学习模型 DRN，但我们也说了强化学习在推荐系统中落地会有一个难点：因为强化学习涉及模型训练、线上服务、数据收集、实时模型更新等几乎推荐系统的所有工程环节，所以强化学习整个落地过程的工程量非常大，需要工程和研究部门通力合作才能实现。