始终

对照片进行后期时，磨皮——修复面部细微瑕疵——是很常见的需求。最简单的磨皮方法，可能是利用涂抹工具、仿制图章工具、修补工具等在原图上直接进行处理。但这些方法都有一个不可避免的缺陷：无法保留诸如皮肤纹理、毛孔等细节。

本文介绍分频磨皮法的操作技巧及其背后的原理。

公司内网服务器（称作 hostA）访问外网速度特别慢，以至于使用 Linuxbrew 安装工具特别费事。经测试，下载同样的内容，处于办公网络的本机（称作 hostB）下载很快。遂起了代理加速的心思。

以下是解法。

最近在实际业务中，我遇到了这样一类问题。

首先，我们定义了一个通用类，比如 message Feature。然后，在一个大的特征分组中，我们定义了若干个特征。比如

1
2
3
4
5

message FooGroup {
  Feature foo = 1;
  Feature bar = 2;
  Feature baz = 3;
}

但在实际使用中，我们需要根据配置文件，有筛选地选出其中的某几个来使用——比如选择使用 foo 和 baz。为此，我们会传递 "foo" 和 "baz" 给函数 get_feature，并期待它能返回 const Feature&，分别装着 foo 和 baz 的常量引用。

查阅 Protobuf 的文档之后发现，使用描述器（Descriptor）、字段描述器（FieldDescriptor）和反射（Reflection）来实现该功能。

最近，因为各种原因，我先后两次需要给悠悠在 macOS 上安装钉钉。但是，两次安装钉钉，悠悠都反映通过钉钉和别人语音、视频会议的时候，别人看不见她、听不见她、无法共享屏幕等问题。

归根究底，这都是钉钉在 macOS 上权限控制的问题。

为了分析服务性能瓶颈，今次我们计划用 gperftools 当中的 CPU Profiler 来打印服务当中的性能热点。按官网介绍，以下三种方式之一，可开启 CPU Profiler。

1. 运行时，用 LD_PRELOAD 环境变量加载 CPU Profiler 的共享对象（动态库）。例如 env LD_PRELOAD="/usr/lib/libprofiler.so" /path/to/elf_bin。
2. 链接时，加上 -lprofiler（或者 -ltcmalloc_and_profiler，如果还需要 TCMalloc 的话），而后在运行时通过 env CPUPROFILE=foo.prof /path/to/elf_bin 将性能分析文件写入 foo.prof。
3. 在加上链接参数 -lprofiler 的基础上，在代码内引入头文件 #include <gperftools/profiler.h>，而后在需要分析性能的代码块前后加上 ProfilerStart("/path/to/foo.prof") 及 ProfilerStop()。

这里 (1) 不需要重新编译，但是一看就很山寨；(3) 在分析特定代码片块的性能时很有效，但在意图分析整个程序的性能时就很鸡肋。目光集中在 (2) 上面。

尝试 (2) 时，遇到一个问题。不管如何设置 CPUPROFILE，程序都不会将性能分析文件转储出来。