随着智能手机越来越融入人们的生活，一个新兴的研究领域出现了对其福祉的影响。 我们提出，在三个基本假设下，可以整合不同的研究链和明显矛盾的发现，假设智能手机通过（1）取代其他活动（位移假设），（2）干扰并发活动（干扰假设）和（3）提供信息访问来影响幸福感以及其他不可用的活动（互补性假设 使用这个框架，我们强调了方法学问题，并超越了网络效应，来研究手机是如何和何时提高幸福感而不是损害幸福感的。我们研究了心理和语境的调停者和调节者的影响，从而勾勒出未来研究的议程。 原文作者：Kostadin Kushlev, Matthew R Leitao 原文地址：https://arxiv.org/abs/2005.09100 智能手机对幸福感的影响：理论整合与研究议程（
在 WPF 中，如果设置了 ShowInTaskbar 为 False 那么窗口将不会在任务栏显示。 此时如果设置窗口最小化，那么窗口将会收起来作为没有任务栏时的显示方法 如下面代码 <Window x:Class="BekairlilearDujalgereno.MainWindow" VerticalAlignment="Center" Content="最小化" Click="Button_OnClick" /> </Grid> </Window> 通过 ShowInTaskbar="False" 设置窗口不在任务栏显示 在点击按钮的时候，设置最小化 private void Button_OnClick(object sender, RoutedEventArgs e) { 无盈利，不卖课，做纯粹的技术博客
开学季邀新，赢腾讯内推实习机会
在传播学理论中，媒介间议程设置是指不同的新闻来源之间可能存在的相互影响，以及这种影响是如何影响向公众呈现的信息广度的。 若干研究试图量化媒介间议程设置在特定国家或环境中的影响，但仍缺乏大规模的、数据驱动的调查。 在此，我们提出了一种方法来推断不同新闻来源对特定主题的影响网络，并将其应用于2016年全球和本地著名新闻机构发布的大数据集的新闻议程设置，从而实施媒体间议程设置。 我们发现影响力与话题显著相关，同样的新闻来源充当议程设置者(即议程设置者)。(例如，中心节点)。，外围节点)相对于其他节点。 与此同时，我们发现与大多数话题相关的影响网络呈现出小世界属性，我们发现这些小世界属性对网络中新闻来源所表达的关于该话题的情绪的整体多样性起着重要的作用。
2018年11月20日，美国国会研究服务处（CRS）发布题为《美国地面部队机器人和自主系统及人工智能：国会应考虑的问题》的报告，探讨“机器人、自主系统和人工智能之间的融合”，概述美国地面部队采用自主系统和人工智能带来的一些潜在影响和军事应用 自主系统和人工智能为美国地面部队带来的潜在影响包括：提高作战效能，降低士兵和海军陆战队的风险；制订新的部队规划；向作战部队提供更好的机构支持；催生新的作战概念；催生士兵招募新模式。 报告认为国会需要考虑以下潜在问题： （1）评估外国军事自主系统和人工智能的应用及其对美国地面部队的潜在影响。 军事自主系统和人工智能在战略层面可能会影响美国如何组织地面部队，如何作战，以及未来需要的主要武器系统类型。 美国会可以研究这些问题，并要求美国政府就LAWS展开辩论，由此产生的政策决定和指导需对整个国防部在开发自主系统和人工智能系统以及在战场上使用的能力是有益的。
人工智能（AI）对每个行业的变革影响是无可争议的，对劳动力市场的影响也是如此。最大的问题是AI会影响下一代劳动力，还是会在自动化时代彻底改变就业市场？ 世界经济论坛将人工智能时代称为自动化，自动化是工业化的新曙光，或工业4.0，它将改变和重新定义我们的沟通和交易方式。 人工智能领导的新时代颠覆性技术将改变就业市场，带来更多自动化，智能和创造新机遇。 人工智能时代的技术变革几乎没有任何职业会受到影响。受影响最大的将是基于规则和单调的，如簿记，记录维护和基于手动excel的对帐。 技术领导者认识到，新技术的出现将成为就业的新动力。 在这种情况下，大学和更高等的学院将继续发挥主导作用，通过所研究的新技术认证对简历进行重新培训和重新建模。按需课程可以灵活地按照自己的节奏学习，这无疑是一个很大的打击。 如果没有紧急和相应的行动，我们应该期待未来几十年看起来像是最后一个：对一些人来说可观的经济利益，但对许多其他人来说却是一个巨大的压力和破坏。
而在http://antirez.com/news/84中也提到了“However this is definitely not the full story”，剩下的story则是Linux的THP对 redis的影响。 默认的perf report结果上来看，并没有看到明显的错误。 处理THP的page fault延迟远远大于4k的page fault。那么为什么THP给redis-server带来的平均延迟大于0.25ms呢？ 当然，也是存在另外的一种情况的：执行THP fault的时候，发现申请不到2M的page了，就需要把原来的huge page执行split，当然也需要拷贝数据。
之前看过老杨http://yangtingkun.itpub.net/post/468/231000的一篇文章，讲述了INSERT操作对全文索引无操作，但DELETE时为了防止删除的数据仍能通过索引的 ROWID访问产生的错误，此时会进行索引的删除操作，因此大批量的DELETE-COMMIT就会耗时，甚至导致数据库挂起。 最近因为工作上的需求，有个任务涉及到数据迁移，因此一直关注COMMIT耗时的问题，就想按照老杨的方法，看看对于普通索引，上述所说的COMMIT是否有影响。 显示仅仅包含COMMIT操作，并没有类似文章中提到的对全文索引那样的维护操作。 换句话说，我理解COMMIT操作自身除触发LGWR外，没有其它的耗时。如果COMMIT的时间长，一方面可能是LGWR的问题，另一方面可能是COMMIT之前的操作问题，需要具体问题具体分析。
MySQL体系结构 想要了解MySQL自身对性能的影响，就需要先熟悉MySQL的体系结构和常用的存储引擎。MySQL并不完美，却足够灵活，能够适应高要求的环境，例如Web类应用。 比如说select语句，这个语句对所有的存储引擎来说，所要实现的功能都是一样的。 如果对一张表压缩，可以使用myisampack命令来对表进行压缩表中数据。对表中的数据是独立进行压缩的，在读取单数据的时候呢，不必对整个表来进行解压。 2.然后我们再来看看使用系统表空间对I/O会有什么影响：对于系统表空间来说，因为只有一个文件，所以多个表空间进行数据刷新的时候，实际上在文件系统上是顺序进行的，这样就会产生大量的I/O瓶颈。 所以说死锁是可以由系统自动处理的，如果只有少量的死锁并不会对系统造成什么样的影响，只要在应用程序中发现死锁并进行处理就可以。
作者：Akash Joshi 介绍 当为应用程序选择技术栈时，就需要慎重考虑几个方面：选择的编程语言和框架对开发周期的影响、应用程序的性能以及在网络中是否容易被人发现——在线可发现性。 通过搜索引擎进行自然搜索是在线可发现性的最重要方式之一，搜索引擎通过一些关键因素来决定展示的内容结果。这些通常由开发人员所控制，通过对这方面的优化就可以提高应用程序的可搜索性。 head> <meta name="description" content="This is the description of the page" /> </head> 打开图像图像 这个标签对搜索引擎的结果影响不大 因此，无需依赖特殊的库。 搜索引擎也比较喜欢这样的设置方式，因为这样能轻松的抓取页面。 爬虫机器必须对站点中的每个页面执行该操作，这需要花很长的时间，而且在任何步骤中发生的错误都会阻止搜索引擎为该页面编制索引。 ?
创建两张测试表，要注意的是，object_id字段设置了NOT NULL， SQL> create table a as select * from dba_objects; Table created 原始的SQL，如下所示，可能有经验的朋友一下就看出来了问题，Oracle中判断字段是否为空应该使用is null或者is not null，使用任何其他的比较运算符，返回的都是false， SQL> =to_number(null)，这里用到的是谓词的传递性(这是为什么filter中有两个NULL IS NOT NULL)，Oracle没将=null看作是对空值的判断，而将他作为一个普通的字符串处理的 ”》是不同的，这里用的a.object_id = null，相当于是个错误的条件，用如下的示例，可以说明，我们使用is null检索object_id是空的记录会返回1条，但是用=null检索返回的就是 网上一些对NULL的描述说明，仅供参考， 1. Oracle认为NULL最大，因此排序时比其他数据都大。 2. nulls first：将NULL排在最前面。
与此同时，机器学习和人工智能早已以惊人的方式影响着这个领域。 Jack Clover是Logikk的计算机视觉和NLP专家，他在LinkedIn最近的一篇文章中深入研究了机器学习，人工智能和虚拟现实之间的关系。 Clover指出，人工智能的核心是描述一种算法，该算法从其自己的知识库中提取，以提供对人类用户产生实际影响的输出。考虑到这一概念，就很容易理解机器学习与该领域的相关性。 当你考虑到人工智能对虚拟现实越来越重要时，它与虚拟现实的联系就会变得更加清晰。 Clover指出，显示数字图像的简单头戴设备不需要任何形式的人工智能，但是，虚拟现实却依赖于高度复杂的AI算法来模拟现实。
数据库中表储存的模式对性能的影响 HEAP表 行存 不压缩 行存 AO表 (orientation=row) 可压缩 (appendonly=true) 列存 (compresstype=zlib, 类型的负载,通常表中的数据量不大,适合用作维度表 追加优化表 appendonly=true 表中数据可以压缩,通常用户只读类型的查询,针对数据批量插入做了优化,不推荐以插入单条数据的方式载入数据。 ，在查询数据时减小I/O的开销。 当在查询数据时解压的速度大于网络的传输速度，便能提高速度。 GPFDIST 参数设置对性能的影响 参数名 说明 writable_external_table_bufsize 控制主实例向文件服务器发送数据包的大小，默认64kb gp_external_max_segs
我们所知的生活是在冠状病毒永远消失之前，大流行的后果将体现出许多变化。它将如何影响全球的隐私法？没有人可以肯定，而且直到冠状病毒消失之后我们才知道。 网络犯罪分子长期以来一直在利用互联网，现在COVID-19的传播加快了他们的邪恶工作。 但是，由于我们无法完全控制所有实际发生的网络犯罪，因此无法猜测隐私法能否在大流行中幸免。 到您对此类问题的答案时，您可能已经违反了更多的隐私法。 2018年GDPR的主要目的是保护欧盟居民及其数据。除其他外，欧盟公民可以选择退出数据收集，更改错误的数据并删除其数据（“被遗忘的权利”）。 很难想象欧盟在大流行期间将有足够的资源来执行其GDPR，不幸的是，这只是时代的现实。事后，执法对于为某些欧盟公民重建隐私可能为时已晚。
上一期介绍了volatile关键字对JVM主内存和工作内存的影响，没看过的小伙伴们可以点击下面链接： 什么是 volatile 关键字？ 下面，我们来继续今天的主题，讲一讲volatile的其他特性。 什么是指令重排？ 指令重排是指JVM在编译Java代码的时候，或者CPU在执行JVM字节码的时候，对现有的指令顺序进行重新排序。 然而，指令重排是一把双刃剑，虽然优化了程序的执行效率，但是在某些情况下，会影响到多线程的执行结果。 翻译结果如下： 内存屏障也称为内存栅栏或栅栏指令，是一种屏障指令，它使CPU或编译器对屏障指令之前和之后发出的内存操作执行一个排序约束。 StoreLoad屏障： 抽象场景：Store1; StoreLoad; Load2 在Load2读取操作执行前，保证Store1的写入对所有处理器可见。
多域名网站的影响 一个网站对应多个域名，最直接的影响就是同一个页面，同一个内容，会出现在多个域名中，相当于有多少域名有多少重复页面，会严重影响网站的正常收录和权重。 那么如果要分析多个域名，如何减少对SEO优化的不利影响呢？ 什么情况下需要使用多域名解析 在考虑如何解决多域名对SEO优化的影响之前，我们需要考虑为什么要用多域名分析。 301跳转设置后，SEO优化可以解决页面重复导致权重分散和未包含的问题。同时，旧域名可以直接访问。如果大量用户知道原域名，就不能直接更换。我们必须使用它来保持用户能够通过原域名访问。 SEO对301的跳转效果较慢，一般我们需要保持原域名解析至少6个月。没有这样的情况，有些网站知道要做301跳转，但是跳转设置后直接删除旧域名解析，这种情况即使做了跳转用户也无法访问。 网站通过域名访问的核心条件是域名解析到网站对应的服务器。 对老用户比较了解的老域名，即使301跳转权重转移完成后，我们仍需谨慎处理此解析问题。若原旧域名无其它用途，建议始终保持解析。
笔者近期调研SDN/NFV影响下的OSS，之前自己知识中没有相关的积累，又一直没有比较官方的资料或者观点，所以在整理的时候遇到了瓶颈。 SDN和NFV在这个转变中将会成为重要的影响因素。由SDN和NFV催生的云技术，将会减少开销，引入新的收入来源，因此成为OSS/BSS发展进程中必须要考虑的一环。 DC/云OSS会配置相应的网元，设置资源限制，OpenStack Neutron Plug-in负责实时管理这些资源。 之前OSS所管理的网络状态是静态的，配置网络使其不按照预定的策略操作，无法变更。引入了SDN后，OSS将会设置策略限制，但是不需要感知动态实时的状态转变，这种转变由SDN控制器管理。 用SDN控制器来负责动态网络的控制的方法也能够最小化对当前OSS的影响。 几乎没有服务供应商或者企业能够奢侈地进行全新的部署，因此许多运营商需要独自考虑SDN的部署。
PG空闲连接对性能的影响 该系列的第一篇为：PG空闲连接的资源消耗：https://amazonaws-china.com/cn/blogs/database/resources-consumed-by-idle-postgresql-connections 本文讨论空闲连接对PG性能的影响。 事务率影响 PG获取数据的时候，首先看请求页在没在共享内存。如果共享内存没有请求页，则从操作系统缓存取，如果也没有，则需要请求磁盘上的数据页。 更多信息请查看swap管理：https://www.kernel.org/doc/gorman/html/understand/understand014.html 可用内存对性能的影响取决于工作负载、 下图显示了打开1000个连接时，实例内存时如何从4.88GB下降到90MB的。 ? 正如前系列介绍，虽然连接是空闲的，他们也会消耗内存和CPU资源。这个结果显示空闲连接对性能的影响。 下面测试pgbouncer配置了最大5000客户端连接，但我们的测试中最大连接设置为200.pgbench运行在pgbouncer pool中。
1 变频器对电机的影响_1 1.1 当电动机由在变频器供电时，一些特殊的需要考虑的因素 1）在变频调速系统中，电机由PWM变频器输出脉冲宽度调制的方波电压供电。 为了明确说明，必须知道变频器输出电压的谐波含量，并研究其对电机的影响。 没有简单的方法来计算额外的损耗，也不能对其值作出一般的说明，这些损耗对不同物理量的依赖性非常复杂，此外还有各种各样的变频器(例如，电流源和电压源变频器具有不同的开关频率和调制模式)和电机(例如电机绕组种类 ，J换向损耗 图4、某鼠笼感应电机由变频器供电时额定力矩和转速下对其损耗的影响 1.4 振荡力矩 由谐波产生的异步(时间常数)转矩对驱动系统的运行影响很小。 然而在机械系统中产生扭转振动的振动力矩的影响不可忽略。
在PROFIBUS的应用中，时常会出现掉站的情况，通常的做法是降低通信的波特率。 从图2中可以看到，1.5Mbps的电平宽度明显比500Kbps的窄，电平的宽度与通信速率有关，一个电平的宽度以时间长度表示为： 不同波特率对应的Tbit 如图3所示。 如果降低波特率到500Kbps，Tbit /2是2667微秒，干扰的幅值是不变的，1200微秒低于电平宽度的50%，通信可能正常，可能会有报文失败重发现象，PROFIBUS缺省是重发三次，通信质量已经下降 为什么再降低波特率也会有掉站的情况，因为干扰情况不规律，有时的干扰会有累计效应，例如电场干扰，通过空间的分布电容耦合到通信线上，这时整个电平都会受到干扰，如果使用示波器查看，高电平上的线会变的非常粗，这其实是干扰的幅值 所以不能只靠降低波特率处理现场通信的问题，一定要保证通信的质量，有问题必须解决，将隐患排除！
一、簇（cluster） 二、文件碎片 三、参考资料 本文主要介绍文件碎片对Flash性能的影响。 文件系统层面有个簇（cluster, 有些地方也称为allocation unit）的概念，它是文件系统为文件分配存储空间的最小单元。 二、文件碎片 如果无并发写文件的情况，那么每个文件的簇应该是连续的；否则，多个文件交叉申请存储空间，必然会造成簇的交叉分布，如下面左图所示，file1和file2的簇是交叉排列的（交叉程度和业务层的写卡策略有关 如果簇大小是block的整数倍，就可以保证一个block中不会存在多个文件的情况了。当然，这带来的后果就是潜在的空间浪费。 不过，即使一个block中只有一个文件，修改文件也会造成文件碎片。 另外，不同于传统的机械硬盘，文件碎片对Flash的读操作影响很小，因为Flash不需要像机械硬盘那样转动磁盘去寻址。
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