1 里面的数学 矩阵是三角函数组合出来的 旋转的时候 xy 两个变量距离变 第三轴被影响角度 2视锥 远近四棱锥双剪切平面 3 三维点 A点 B点 C点 确定三位坐标 ,初始坐标是坐标中中心值 x,y,z(0,0,0) 4移动 三维点 点A到点B 使用x加减y加减z加减 5图片 循环扫描整张图片 6
写了个盯盘小工具，最近发现很多炒股的小伙伴，上班期间看手机频繁是不是影响不好?电脑上打开交易软件，那影响是不是更不好？所以我就写了个小工具，给大家“摸鱼”用。虽然是摸鱼用，但是平常丢一边，或者你自己改造下代码，写个死循环在控制台里面刷新等等，或者输出到VS的输出栏里面等等，都行，也不会影响你工作，还
具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI 打鼾是一种普遍的症状，严重影响睡眠呼吸障碍患者（单纯打鼾者）、阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）患者及其床伴的生活质量。研究表明，打鼾可用于OSA的筛查和诊断。因此，从夜间睡眠呼吸音频中准确检测打鼾声一直是最重
前言 现如今AI技术和应用的发展可谓是如火如荼，它们在各个领域都展现出了巨大的潜力和影响力。AI的出现对于我们这些普通人而言也是影响匪浅，比如说使用AI工具GPT来写文档查问题、使用AI辅助编程工具帮助我们写代码、并且可是使用AI来实现人工客服等。那么普通人如何学习AI呢？别再当别人的韭菜了，今天大
本文为从零开始写 Docker 系列第十四篇，实现容器间的 rootfs 隔离，使得多个容器间互不影响。 完整代码见：https://github.com/lixd/mydocker 欢迎 Star 推荐阅读以下文章对 docker 基本实现有一个大致认识： 核心原理：深入理解 Docker 核心原
不能否认，微软Azure在TTS(text-to-speech文字转语音)这个人工智能细分领域的影响力是统治级的，一如ChatGPT在NLP领域的随心所欲，予取予求。君不见几乎所有的抖音营销号口播均采用微软的语音合成技术，其影响力由此可见一斑，仅有的白璧微瑕之处就是价格略高，虽然国内也可以使用科大讯
https://www.toutiao.com/article/7174847568789111299?&source=m_redirect 当前受病毒变异和冬春季气候因素影响，疫情防控形势仍然严峻复杂，为适应疫情防控的新形势和新冠病毒变异的新特点，各地在坚持疫情防控总策略和总方针的前提下，更加科学
数据库性能调优，不止是加索引，索引建多了，会导致索引数据过去庞大，也会严重影响性能。了解索引的利用率可以帮助我们更好处理垃圾索引。 1、mysql查看索引利用率： SELECT t.TABLE_SCHEMA, t.TABLE_NAME, INDEX_NAME, CARDINALITY, TABLE_
摘要 最近一直在研究表大小过大,表数量过多对性能的影响. 想着能够通过truncate table 然后机器性能的变化 进行一下简单的验证. 希望能够得出一个用于调优的依据 安装Grafana监控软件 第一种方式是使用 promethus + node_exporter + grafana 的方式进
指令安全 Redis的一些指令会对Redis服务的稳定性及安全性各方面造成影响，例如keys指令在数据量大的情况下会导致Redis卡顿，flushdb和flushall会导致Redis的数据被清空。 Redis在配置文件中提供了 rename-command 指令用于将一些危险的指令修改成其他指令，
背景：linux环境下，服务器由于某种异常导致rsyslog message不停打印到console控制台，影响我们正常使用。 ps：我遇见的场景： 解决办法：1. vim /etc/rsyslog.conf 2.找到“# Everybody gets emergency messages”后注释掉
https://www.jianshu.com/p/a15d7a65c876 本文简单介绍下DD测试硬盘性能时，各个因素的影响 首先列出测试结果 image.png oflag分析--/home dd默认测试会使用buffer io,oflag=direct参数则会跳过buffer I/O，因此通常
# 计算机底层的秘密读书笔记之一 ## 摘要 ``` 上周天在家休息时在知乎上面看到了影响性能的几个场景. 里面见到了cache的乒乓问题,以及cache line的伪共享问题. 知乎的答案里面图文并茂. 作者的思路也很清晰 就顺着水印找到了公众号还有作者刚出版的一本书. 京东周一快递到手后,这几天
前言 之前负责的一个项目上线好久了，最近突然爆出一 Bug，最后评估影响范围将 Bug 升级成了故障，只因为影响的数据量有 10000 条左右，对业务方造成了一定的影响。 但因为不涉及到资金损失，Bug 修复后对数据进行修补，所以最终级别也是较低的。 今天和大家分享这个线上隐匿的 Bug，也好在工作
一、背景 验证系统调优对性能的影响，用sysbench做了一些简单的测试，具体调整方法可见官方文档 二、特殊说明 1.透明大页查看 # 查看透明大页是否开启，[]在always处表示开启，[]在never处表示关闭 cat /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/en
| 考量维度 | 基于CSI 快照 | 基于Restic 文件复制 | | | | | | 应用性能影响 | 低，CSI 接口调用存储系统快照 | 取决于数据量，占用额外资源 | | 数据可用性 | 依赖于存储系统 | 对象存储和生产环境隔离，独立可用性，支持跨站点可用性 | | 数据一致性 | 支
在过去几年里，社会经济环境对云服务的采用产生了巨大的影响。如今，全球各规模公司都在加速数字化转型，包括转向基于云的应用程序，以支持远程工作人员，同时迅速推出新的云服务来更好地留住客户。在诸多经济环境不稳定因素的影响下，将业务迁移到云端能够有效保障业务连续性。上云的优势及其新功能，对于企业向前发展至关
为客户测试一个ADG场景问题，发现测试环境的日志切换频率过低，总是需要定期手工切换，这非常影响测试心情。 实际上，可以设置archive_lag_target参数强制日志切换。 比如设置： alter system set archive_lag_target=1800; 这样即使库没任何压力，半小
回顾进入职场工作以来，对比曾经的学生时代，如果让我讲一个对自己影响最大的改变，那就是思维模式的一个转变。 具体来说，就是从一个典型的固定型思维转变成一个具备有成长型思维的人。 当然，我不敢妄称自己已经是全面的成长型思维，但我的的确确已经意识到成长型思维的好处。 最起码，我可以不再像曾经学生时代的那个
Power BI中的DAX函数ISFILTERED可以用来判断一个表或者一个列是否被筛选器所影响。 这个函数的语法很简单，就是ISFILTERED()，返回值是TRUE或者FALSE。那么，这个函数有什么用呢？我们来看一个例子。 第一步：数据源和基础度量值
