我们今天要讲的是os代码包中的 API。这个代码包可以让我们拥有操控计算机操作系统的能力。

前导内容：os 包中的 API

这个代码包提供的都是平台不相关的 API。那么说，什么叫平台不相关的 API 呢？

你好，我是倪朋飞。

上一节，我们学了网络性能优化的几个思路，我先带你简单复习一下。

在优化网络的性能时，你可以结合 Linux 系统的网络协议栈和网络收发流程，然后从应用程序、套接字、传输层、网络层再到链路层等每个层次，进行逐层优化。上一期我们主要学习了应用程序和套接字的优化思路，比如：

你好，我是宝玉。在上一篇文章里，我带你一起了解了像 VS Code 这样的开源项目对软件工程的应用，以及如何学习借鉴优秀的项目对软件工程的应用。今天我将带你去看看像微软、谷歌、阿里巴巴这些大厂是怎么应用软件工程的，以及我们应该如何学习和借鉴他们对软件工程的实践。

Java 语言里解决并发问题靠的是多线程，但线程是个重量级的对象，不能频繁创建、销毁，而且线程切换的成本也很高，为了解决这些问题，Java SDK 提供了线程池。然而用好线程池并不容易，Java 围绕线程池提供了很多工具类，这些工具类学起来也不容易。那有没有更好的解决方案呢？Java 语言里目前还没有，但是其他语言里有，这个方案就是协程（Coroutine）。

基础篇的时候，我们学习了图的两种搜索算法，深度优先搜索和广度优先搜索。这两种算法主要是针对无权图的搜索算法。针对有权图，也就是图中的每条边都有一个权重，我们该如何计算两点之间的最短路径（经过的边的权重和最小）呢？今天，我就从地图软件的路线规划问题讲起，带你看看常用的最短路径算法（Shortest Path Algorithm）。

43丨如何使用Redis搭建玩家排行榜？

上一篇文章中，我们使用 Redis 模拟了多用户抢票的问题，这里再回顾一下原理。我们通过使用 WATCH+MULTI 的方式实现乐观锁机制，对 ticket_count 这个键进行监视，当这个键发生变化的时候事务就会被打断，重新请求，这样做的好处就是可以保证事务对键进行操作的原子性，当然我们也可以使用 Redis 的 incr 和 decr 来实现键的原子性递增或递减。

43丨深度学习（下）：如何用Keras搭建深度学习网络做手写数字识别？

通过上节课的讲解，我们已经对神经网络和深度学习有了基本的了解。这节课我就用 Keras 这个深度学习框架做一个识别手写数字的练习。

43丨深度学习（下）：如何用Keras搭建深度学习网络做手写数字识别？

通过上节课的讲解，我们已经对神经网络和深度学习有了基本的了解。这节课我就用 Keras 这个深度学习框架做一个识别手写数字的练习。

43丨深度学习（下）：如何用Keras搭建深度学习网络做手写数字识别？

通过上节课的讲解，我们已经对神经网络和深度学习有了基本的了解。这节课我就用 Keras 这个深度学习框架做一个识别手写数字的练习。

43 | Q&A：聊一聊职业发展和选择

你好，我是景霄。

在前面几节课中，我分享了在 FB 工作的一些经验和感想，不少同学都提出了自己的困惑，也希望我能给出一些职业发展方面的建议。综合这些问题，我主要选取了下面三个主题，来说说职业发展、职业选择方面我的看法。