1.学编程很无聊？13个有趣又好玩的架构架构Python游戏代码分享
2.一次 Netty 代码不健壮导致的大量 CLOSE_WAIT 连接原因分析
3.李宏毅2023机器学习作业HW04解析和代码分享
学编程很无聊？13个有趣又好玩的Python游戏代码分享
在编程的世界里，枯燥并非必选项。源码通过边打游戏边学习编程，直聘不仅能够提高兴趣，架构架构还能在实践中熟练技能。源码下面，直聘vue 源码 水平我将分享个有趣的架构架构Python游戏代码，让你在快乐中探索编程的源码乐趣。
1、直聘吃金币
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2、架构架构打乒乓
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3、源码滑雪
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4、直聘并夕夕版飞机大战
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5、架构架构打地鼠
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6、源码小恐龙
玩法：上下控制起跳躲避
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7、直聘消消乐
玩法：三个相连就能消除
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8、九九源码俄罗斯方块
玩法：童年经典，普通模式没啥意思，小时候我们都是玩加速的。
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9、贪吃蛇
玩法：童年经典，普通魔术也没啥意思，小时候玩的也是加速的。
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、点小游戏
玩法：通过加减乘除操作，小学生都没问题的。
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、平衡木
玩法：也是小时候的经典游戏，控制左右就行，到后面才有一点点难度。
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、sigadd源码外星人入侵
玩法：这让我想起了魂斗罗那第几关的boss，有点类似，不过魂斗罗那个难度肯定高点。
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、井字棋
玩法：我打赌大家在课堂上肯定玩过这个，想想当年和同桌玩这个废了好几本本子。
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一次 Netty 代码不健壮导致的大量 CLOSE_WAIT 连接原因分析
我们线上存在一个 Dubbo 服务，遇到大量 CLOSE_WAIT 状态的连接，始终无法消失，因此进行了原因分析。 CLOSE_WAIT 状态出现在被动关闭方，收到对端 FIN 包后回复 ACK，但未发送 FIN 包之前。问题在于服务没有回复 FIN，原因可能是smtptransport 源码收到了 FIN 包却未发送响应，通过抓包验证了这一情况。 问题核心在于为什么没有回复 FIN。Dubbo 服务底层使用 Netty，作为普通的 TCP 服务端，关键在于 FIN 包的回复。 分析显示，如果服务没有发送 FIN 包，可能原因有： 1. 半连接队列或全连接队列积压，通过 ss 命令查看全连接队列大小和等待 accept 的连接个数。 2. LISTEN 状态的 socket，Recv-Q 表示等待用户进程 accept 的连接个数，Send-Q 表示全连接队列最大容纳的连接数。 非 LISTEN 状态的 socket，Recv-Q 表示 receive queue 字节大小，Send-Q 表示 send queue 字节大小。鼠标源码 通过 ss 命令确认 Recv-Q 为 0，全连接队列无积压。 嫌疑指向 Netty 没有注册事件，导致收到 FIN 包后无动于衷。 进一步发现，凌晨 1 点业务实例加载大量数据导致堆内存占满，持续进行 fullgc。Netty 线程出现 OOM 异常。在 org.jboss.netty.channel.socket.nio.NioServerBoss#process 方法中，Netty 调用 accept 取走连接，第 行尝试注册事件时抛出 java.lang.OutOfMemoryError 异常。 因此，Netty 处理不健壮，try-catch 包裹了 accept 连接和注册事件逻辑，在 OOM 异常处理时，未能成功注册事件或关闭连接，导致连接存在但不被监听处理。 推荐相关视频学习：LinuxC++零拷贝的实现 用户态协议栈 ntytcp
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为模拟问题复现，可使用字节码注入或直接重构 Netty 源码。本地拥有 Netty 源码，采用重构方法更快。重新构建项目后，使用 nc 模拟健康检查握手并断开连接，CLOSE_WAIT 状态连接持续存在直至 Netty 进程退出。再次 nc 断开连接，新增 CLOSE_WAIT 状态。由于服务持续进行健康检查，导致 OOM 期间 CLOSE_WAIT 状态不断增加。 问题核心：Netty 代码不够健壮，尝试捕获异常时，未能正确处理连接注册事件或关闭连接，导致连接存在且未被监听。 修改方式：在 catch 处理 throwable 时关闭连接即可，最新版本的 Netty 代码这部分逻辑已优化，将 accept 和注册事件拆分。有兴趣的读者可以尝试。 学习 TCP、网络编程是解决类似问题的关键。李宏毅机器学习作业HW解析和代码分享
MLSpring - HW4 相关信息：课程主页、课程视频、Kaggle链接、Sample代码、GitHub、Gitee、GitCode。即便Kaggle截止时间已过，你仍可在其上提交并查看分数。但需注意，应于截止前选择两个结果进行最后的Private评分。每年数据集大小与特性虽有细微差别，但基本一致，旧代码适用于新一年的作业。
任务目标：多类分类，性能指标：分类准确度。
数据解析：数据来自VoxCeleb2子集，随机选取了个演讲者。
基线：简单基线（0.），中等基线（0.），在total_steps=时，public_score达到0.。简单参考Optuna进行模型自动调参。
强基线（0.）、Boss基线（0.）。未在PDF中给出Boss基线具体分数，分数来源于Kaggle。模块未显著提升效果，代码中使用全局变量决定是否使用，欢迎大家提出改进意见。
消融研究：Self-Attention Pooling与AMSoftmax在epoch=,下的实验。AMSoftmax接受pred_layer输出，尝试接受encoder输出并重新训练全连接层，但效果不佳，可能为代码问题。
成绩：使用Transformers变体完成Strong基线的提示是转变为Conformer。简单介绍了其模型架构，推荐Pytorch版本源代码。架构包括：SpecAug、Convolution Subsampling、Linear & Dropout、Conformer Block。每个Module使用了残差连接。