放弃专题

1秒的价值:来自谷歌的统计数据：网页加载超过4秒，25%的人会放弃；手机网页超过10秒，50%用户会放弃，60%的人不会再返回该网站

【1秒的价值】来自谷歌的统计数据：网页加载超过4秒，25%的人会放弃；手机网页超过10秒，50%用户会放弃，60%的人不会再返回该网站。亚马逊每天销售额约6700万美元，网页延迟1秒可导致全年最高损失16亿美元。此外，“谷歌一代”的线下生活也是快节奏的：盗版、快餐、速配、少耐心。本文来自义乌用友网：www.ywerpsoft.com

Jenkins 从小白入门到企业实践打怪放弃之路系列笔记【持续集成与交付快速入门必备】

我在B站学运维之Jenkins持续集成和交付快速入门介绍与安装(1)： https://www.bilibili.com/read/cv13512558 我在B站学运维之Jenkins持续集成和交付入门基础使用与集成部署实践(2)： https://www.bilibili.com/read/cv13512906 我在B站学运维之Jenkins持续集成和交付之邮箱&钉钉&企业微信消息

力扣第71题：简化路径放弃栈模拟，选择数据流√（C++）

目录题目思路解题过程复杂度 Code 题目给你一个字符串 path ，表示指向某一文件或目录的 Unix 风格绝对路径（以 '/' 开头），请你将其转化为更加简洁的规范路径。在 Unix 风格的文件系统中，一个点（.）表示当前目录本身；此外，两个点（..）表示将目录切换到上一级（指向父目录）；两者都可以是复杂相对路径的组成部分。任意多个连续的斜杠（即，'/

Gmapping从开始到放弃—写一个TF 监听

这篇文章主要记录如何监听一个TF广播，通过监听tf，我们可以避免繁琐的旋转矩阵的计算，而直接获取我们需要的相关信息.当然也是接着上一篇文章创建的开发包继续走下去（1）在my_tf文件下的src下新建一个文件命名turtle_tf_listener.cpp. 添加代码如下 #include <ros/ros.h>#include <tf/transform_listener.h> //

Gmapping从开始到放弃—写一个TF 广播

这是一个关于实现把机器人的位姿广播到TF中，这是对ROS 有一定的熟悉之后教程（1）cd catkin_ws/src 进入我们的ROS 的工作空间（2）catkin_create_pkg my_tf tf roscpp rospy turtlesim 这一句是新建一个ROS 的包，也就是一个ROS的工程，并添加他的依赖项，主要依赖tf和C++以及你可以使用python开发 (3) c

从入门到放弃：CPU流水线技术全解析

一、CPU 流水线技术初识在当今数字化的时代，计算机已经成为我们生活中不可或缺的一部分。而在计算机的核心部位，中央处理器（CPU）则是其重要的组成部分。CPU 的性能决定了计算机的运行速度和处理能力，而流水线技术则是 CPU 性能提升的关键所在。 1.1 指令执行生命周期回顾一条指令的生命周期分为五个阶段：取指阶段（Instruction Fetch）：取指阶段是指将指令从存储器中读

spark从入门到放弃五十四:Spark Streaming(14)checkpoint

1.概述每一个spark streaming 应用正常来说都要7*24小时运转的，这就是实时计算程序的特点。因为要持续不断的对数据进行计算。因此，对实时计算的要求，应该是必须能够与应用程序逻辑无关的失败，进行容错。如果要实现这个目标，spark streaming 程序就必须将足够的信息checkpoint 到容错的存储系统上，从而让他能够从失败中进行恢复。有两种数据需要进行checkpo

spark从入门到放弃五十三:Spark Streaming(13)缓存于持久化

与RDD 类似，spark Streaming 也可以让开发人员手动控制，将数据流中的数据持久化到内存中。对DStream 调用persist ( ) 方法，就可以让spark Streaming 自动将该数据流中的所有产生的RDD 都持久化到内存中。如果要对于一个DStream 多次执行操作，那么对DStream 持久化是非常有用的。因为多次操作，可以共享一份数据。对于基于窗口的操作，例如re

spark从入门到放弃五十二:Spark Streaming(12)结合spark Sql

文章地址：http://www.haha174.top/article/details/253627 1.简介 Spark Streaming 强大的地方在于，可以于spark core 和spark sql 整合使用，之前已经通过transform foreachRDD 等算子看到了如何将DStream 种的RDD 使用spark core 执行批处理操作。现在就来看看如何将spark s

spark从入门到放弃五十五:设置executor 数量和task 并行数

一.指定spark executor 数量的公式在spark standalone 模式下无法直接指定每个worker 创建多少个executor 但是我们可以使用这样的方式。 executor 数量 = spark.cores.max/spark.executor.cores spark.cores.max 是指你的spark程序需要的总核数 spark.executor.cores 是指每

Dagger2 这次入门就不用放弃了

Dagger2 这次入门就不用放弃了前言之前也研究过很多次Dagger2这东西了，可能以后RxJava+Retrofit+MVP+Dagger2是Android发展的主流框架，看了Dagger2的实现代码，有点不明所以。上网也有很多文章介绍依赖注入、Dagger2的组件等等那些，这样这样这样什么组件呀、模块呀、注入呀。但是感觉对于入门来说那些文章都没有说到点子上，具体怎么用这个核心点而且应

Kafka为什么要放弃Zookeeper

最近，confluent社区发表了一篇文章，主要讲述了Kafka未来的2.8版本将要放弃Zookeeper，这对于Kafka用户来说，是一个重要的改进。之前部署Kafka就必须得部署Zookeeper，而之后就只要单独部署Kafka就行了。[1] 1.Kafka简介 Apache Kafka最早是由Linkedin公司开发，后来捐献给了Apack基金会。 Kafka被官方定义为分布式流式处理

【AI】准备放弃“文心一言”，不再续费

百度真是把一手好牌打的稀烂，最近感觉文心一言起步很猛，但是能力越来越差。不要说毫无技术极客精神，几乎没有斗志和追求了。有2个案例，让我非常的失望。第一个案例体现了它的不诚实，过度的商业“考量”。第二个案例体现了它的不专业。第一个提示词对比：开源大模型我的提示词是：国产开源大模型有哪些，给我3-5个例子。文心一言是这样回答我的：国产开源大模型在近年来取得了显著的发展，

git 放弃本地修改强制更新

git fetch --all git reset --hard origin/分支名称 git fetch 只是下载远程的库的内容，不做任何的合并 git reset 把HEAD指向刚刚下载的最新的版本

NeRF从入门到放弃5: Neurad代码实现细节

Talk is cheap, show me the code。 CNN Decoder 如patch设置为32x32,patch_scale设置为3，则先在原图上采样96x96大小的像素块，然后每隔三个取一个像素，降采样成32x32的块。用这32x32个像素render feature，再经过CNN反卷积预测出96x96的像素，与真值对比。 def _patches_from_c

NeRF从入门到放弃3: EmerNeRF

https://github.com/NVlabs/EmerNeRF 该方法是Nvidia提出的，其亮点是不需要额外的2D、3Dbox先验，可以自动解耦动静field。核心思想： 1. 动、静filed都用hash grid编码，动态filed比静态多了时间t，静态的hash编码输入是(x,y,z)，动态是(x,y,z,t)。 2. 使用flow融合多帧的特征，预测当前时刻的点的前向和后向的fl

NeRF从入门到放弃2:InstantNGP

原始的NeRF每条光线上的点都要经过MLP的查询，才能得到其密度和颜色值，要查询的点非常多，而MLP的推理是比较耗时的。 InstantNGP将空间划分成多个层级的体素（voxels），并且在每个体素内部使用神经网络来预测feature。而Plenoxels则干脆就不使用神经网络了，它直接在体素中存储场景的辐射亮度和密度信息。通过使用球谐函数（Spherical Harmonics）来近似每

飞控学习从入坑到放弃心路历程 ——————致敬无名小哥

大一开始接触单片机，一个老乡带我进入的学校实验室，然后开始学习c语言，51单片机，做了一个蓝牙小车，大一暑假电赛老师做的高频题目，一脸懵逼，后面师兄建议我学习下32，我记得当时老师来了一句你明天是不是就要学64了，感觉当时很无语，（老师貌似喜欢做硬件的）还是一边玩一边学了下32，后面电赛测试的时候就没去了，因为什么都没做出来，也是当时才知道原来有无人机的控制题目可以选，但是老师并不同意我们

MySQL从放弃到疯狂

SQL基础 InnoDB存储引擎存储引擎常用的命令 show engines; # 查看所支持的所有存储引擎show variables like '%storage_engine%'; # 查看默认的存储引擎SET DEFAULT_STORAGE_ENGINE=MyISAM; # 设置默认存储引擎#创建表时指定存储引擎create table tableNmae{...}engi

javaweb从入门到不放弃

知识点: git：常用命令冲突解决版本回退 java&guava：常见容器java8流 maven： - 父子pom- profile- scope- 生命周期- 依赖冲突- 插件- 占位符； linux：常见命令(文件grep，wc,查找，权限、压缩、scp)crontab进程awkcrul系统性能方面: free、zostat、vmstat

事出反常必有妖，难道真的要放弃FastJSON？

目录小编使用FastJSON的情况 FastJSON是什么？ FastJSON使用体验 FastJSON真的很快吗？ FastJSON活跃度如何？ FastJSON要不要用？小编使用FastJSON的情况 1、4年前的一个项目中，有一位老架构前辈发现我们项目中用FastJSON，跟我们说，FastJSON的源码比较恶心，而且有很多漏洞，用的时候注意点，当时也不太懂，没怎么在

Python 项目应该放弃requirements.txt？揭秘PDM的强大功能

目录 requirements.txt的局限性 PDM 的优势如何使用 PDM 安装 PDM 初始化项目添加依赖管理依赖示例代码初始化项目并添加依赖编写简单的 Flask 应用运行应用 PDM高级功能多环境管理脚本管理发布包在 Python 项目中管理依赖项，最常见的方式是使用 requirem)ents.txt 文件。但最近有一种新的

放弃Venn-Upset-花瓣图，拥抱二分网络

写在前面让点随机排布在一个区域，保证点之间不重叠,并且将点的图层放到最上层，保证节点最清晰，然后边可以进行透明化，更加突出节点的位置。这里我新构建了布局函数 PolyRdmNotdCirG 来做这个随机排布。调用的是packcircles包的算法。使用和其他相似函数一样，这里我们重点介绍一下使用这种算法构造的二分网络布局。微生物网络 ggClusterNet 安装 ggClusterNe

iptables 从放弃到熟悉

之前碰到 iptables 就感觉像天书一样，其实找到靠谱的资料，然后自己理解，也并不是那么难。靠谱资料强烈推荐–>http://www.zsythink.net/archives/tag/iptables/page/2/ 如果认真读完，可以有个很全面的理解视频：http://www.imooc.com/video/7602

Java从入门到放弃

线程池的主要作用线程池的设计主要是为了管理线程，为了让用户不需要再关系线程的创建和销毁，只需要使用线程池中的线程即可。同时线程池的出现也为性能的提升做出了很多贡献：降低了资源的消耗：不会频繁的创建、销毁线程，线程池中的线程随取随用。提高了相应速度：因为线程是已经创建好的线程，所以减少了线程创建的时间。提高了线程的可管理性：线程是稀缺资源不能无限制的创建，使用线程池使得线程的数量是可控的。

spark从入门到放弃之分布式运行jar包

scala代码如下： import org.apache.spark.SparkConfimport org.apache.spark.SparkContextimport org.apache.spark.SparkContext._/*** 统计字符出现次数*/object WordCount {def main(args: Array[String]) {if (args.len