这是一个在初级 web 前端面试中可能常会提及的问题，聊这个话题不仅仅只是讨论“茴”字有几种写法，更是能从一个简单的问题中体现出你的 CSS 边界能力，本文提炼了十种最实用的方法，希望对你有所帮助。
当前中国经济下行局部市场比2008年全球金融危机后的一年状况更低迷。传统快销行业如日化，食品，饮料这些日用消费品行业中的巨头公司在上一轮金融危机时被誉为刚需，依旧保持双位数增长，而此轮经济下行主要快销品巨头几乎都陷入负增长。是总消费量下降了吗？数据显示不是，而是原来靠规模优势崛起的巨头正在被电商，跨境等新通路中的中小品牌所瓜分。巨头大量广告所构成的用户品牌忠诚度也正在资讯过度，信息碎片化粉尘化的时代开始瓦解。传统快销品牌的下滑与传播环境的巨变有着深刻的关系，在一个资讯严重过度的时代中，品牌商要注意突破四大传
近日，MMA中国无线营销联盟（Mobile Marketing Association China，以下简称MMA中国）宣布推出无线互联网广告监测及验证统一SDK(Software Developme
http://www.cnblogs.com/AlanLee/p/6627949.html
作用域决定了在其内定义的明亮名的可见性和生命周期，在Java中，作用域由花括号的位置决定
自动驾驶感知需要对3D几何和语义进行建模。现有的方法通常侧重于估计3D边界框，忽略了更精细的几何细节，难以处理一般的、词汇表外的目标。为了克服这些限制，本文引入了一种新的3D占用预测任务，旨在从多视图图像中估计目标的详细占用和语义。为了促进这项任务，作者开发了一个标签生成pipeline，为给定场景生成密集的、可感知的标签。该pipeline包括点云聚合、点标签和遮挡处理。作者基于Waymo开放数据集和nuScenes数据集构造了两个基准，从而产生了Occ3D Waymo和Occ3D nuScene基准。最后，作者提出了一个模型，称为“粗略到精细占用”（CTF-Occ）网络。这证明了在3D占用预测任务中的优越性能。这种方法以粗略到精细的方式解决了对更精细的几何理解的需求。
作者：Jason J. Yu, Fereshteh Forghani, Konstantinos G. Derpanis, Marcus A. Brubaker
首先，虚幻的渲染由三个线程共同完成。分别是CPU线程，DRAW线程，和GPU线程。
导航设计的目的就是需要突出产品的核心，扁平化用户的任务路径。让用户能够顺利的在产品中畅行，让用户时刻清楚自己在应用中所处的位置，及如何前往目的页面。
机器之心专栏 作者：杨雯琦 S3-NeRF 通过利用不同点光源下捕获的单视图图像学习神经反射场（neural reflectance field）以重建场景的 3D 几何和材质信息。与依赖于视图间照片一致性（photo-consistency）的多视图场景重建（multi-view scene reconstruction）不同，S3-NeRF 主要利用图像中的 shading 和 shadow 信息来推断可见 / 不可见区域的场景几何。 目前图像 3D 重建工作通常采用恒定自然光照条件下从多个视点（mul
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2003.10656.pdf
提示：公众号展示代码会自动折行，建议横屏阅读 1. 概述 InnoDB支持MVCC（Multi-Version Concurrency Control), undo日志中保存了多版本的记录，undo支持事务回滚的同时，也支持数据的一致性读。undo日志保存在回滚段中，undo日志的回收由purge操作进行。 InnoDB行记录中保存了事务相关信息如事务id，roll_ptr。id用于可见性判断，roll_ptr用于从undo中回溯历史版本。一致性读会开启一个ReadView，ReadView包含当前正在执
InnoDB支持MVCC（Multi-Version Concurrency Control), undo日志中保存了多版本的记录，undo支持事务回滚的同时，也支持数据的一致性读。undo日志保存在回滚段中，undo日志的回收由purge操作进行。
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分布式场景下如何进行快照读是一个很常见的问题，因为在这种场景下极易读取到分布式事务的“中间状态”。针对这一点，腾讯云数据库TDSQL设计了全局一致性读方案，解决了分布式节点间数据的读一致性问题。 近日腾讯云数据库专家工程师张文在第十二届中国数据库技术大会上为大家分享了“TDSQL全局一致性读技术”。以下是分享实录： 分布式下一致性读问题 近年来很多企业都会发展自己的分布式数据库应用，一种常见的发展路线是基于开源MySQL，典型方案有共享存储方案、分表方案，TDSQL架构是一种典型的分区表方案。 以图例的银
JVM内存结构和Java内存模型都是面试的热点问题，名字看感觉都差不多，网上有些博客也都把这两个概念混着用，实际上他们之间差别还是挺大的。 通俗点说，JVM内存结构是与JVM的内部存储结构相关，而Java内存模型是与多线程编程相关，本文针对这两个总是被混用的概念展开讲解。
从单目图像估计 3D 人体姿势和形状是动作重定向、虚拟化身和人类动作识别等各种应用的关键任务。这是一个具有根本挑战性的问题，因为深度模糊和人类外表的复杂性会随着关节、衣服、照明、视角和遮挡而变化。为了通过紧凑的参数表示复杂的 3D 人体，诸如 SMPL 之类的基于模型的方法已在社区中得到广泛使用。然而，SMPL 参数以整体方式表示人体，导致通过直接它们的参数无法灵活适应真实世界图像。更重要的是，当人体在图像中不完全可见时，基于回归的方法往往会失败，例如，被遮挡或在框架外。在这项工作中，作者的目标是学习与输入图像并且对部分身体情况具有鲁棒性的人体估计。
现有方法的生成外观，特别是在遮挡区域，逼真性很差。我们认为现有方法的性能不佳是由于训练数据的有限多样性导致的。然而，扩展现有的2D服装人类数据集还需要大量的人工注释。为了解决这个限制，我们提出了一种简单而有效的算法，可以从单一图像中创建一个3D一致纹理的人类，而无需依赖经过策划的2D服装人类数据集进行外观合成。
在当今高度并发的数据库环境中，有效的并发控制是至关重要的。MVCC是MySQL中被广泛采用的并发控制机制，它通过版本管理来实现事务的隔离性，允许读写操作同时进行，提高数据库的并发性能和响应能力。
上一篇提到了Illumio实施零信任微分段的“三步走”方法论：1）获得应用程序实时地图；2）为工作负载打标签；3）实施安全策略。
发现个好东西思维导图, 最近开始用MindManager整理博客 一. 静态图概述
视图(View)是数据库管理中的一种常见技术，主要用于简化复杂查询、提高查询效率、保护数据安全性和提高数据可见性。它是一个虚拟的表，它是基于一个或多个实际表的查询结果。视图并不存储数据，而是从实际表中获取数据。以下是使用视图的一些主要优点：
我们将在近期为大家带来一个关于 "手势导航" 的系列连载，本文是手势导航连载的第三篇，如果您希望查看前两篇文章，请点击下方链接 :
ACID 及它们之间的关系如下图所示，比如 4 个特性中有 3 个与 WAL 有关系，都需要通过 Redo、Undo 日志来保证等。
SEO和SEM通常被错误地互换使用，是企业可以用来在Google、百度和Bing等搜索引擎上吸引其目标受众的两种不同的营销渠道。
在Android系统中，有一种特殊的视图，称为SurfaceView，它拥有独立的绘图表面，即它不与其宿主窗口共享同一个绘图表面。由于拥有独立的绘图表面，因此SurfaceView的UI就可以在一个独立的线程中进行绘制。又由于不会占用主线程资源，SurfaceView一方面可以实现复杂而高效的UI，另一方面又不会导致用户输入得不到及时响应。在本文中，我们就详细分析SurfaceView的实现原理。 在前面Android控件TextView的实现原理分析一文中提到，普通的Android控件
在地图制图中对道路的处理是一个很重要的方面，如何在小比例尺下清晰展现道路的概貌是一个经常遇到的问题。ArcGIS制图技术中的简化道路网功能可以轻松实现对道路的抽稀显示目的。
前言 今天来了解一下ConstraintLayout的新功能，即标准线、隔离线、链和组。 其中一些功能需要使用Android Studio 3.0 Beta 版和ConstraintLayout的beta版本。为了能使用这些功能，请在应用程序级别的build.gradle文件中添加如下代码： implementation 'com.android.support.constraint:constraint-layout:1.1.0-beta1' Guidelines 可以简化视图布局的对齐方式，特别是如
布局视图有五类，分别是线性布局LinearLayout、相对布局RelativeLayout、框架布局FrameLayout、绝对布局AbsoluteLayout、表格布局TableLayout。其中最常用的是LinearLayout，它适用于包括简单布局在内的多数情况；其次常用的是RelativeLayout，它适用于一些复杂布局，主要是对相对位置要求较多的情况；再次就是FrameLayout，它一般用于需要叠加展示的场合，比如说给整个页面设置一个背景布局等等。AbsoluteLayout和TableLayout实际中很少用，基本不用关心。 另外还有纵向滚动视图ScrollView，以及横向滚动视图HorizontalScrollView，其作用顾名思义便是让它们的子视图可以在某个方向上滚动罢了。
5.7版本引入了模式自动转换的功能，但该语法依然保留了。 另外一个有趣的点是，在5.7版本中，你可以通过设置session_track_transaction_info变量来跟踪事务的状态，这货主要用于官方的分布式套件(例如fabric)，例如在一个负载均衡系统中，你需要知道哪些 statement 开启或处于一个事务中，哪些 statement 允许连接分配器调度到另外一个 connection。只读事务是一种特殊的事务状态，因此也需要记录到线程的Transaction_state_tracker中。 关于Session tracker，可以参阅官方WL#6631。 START TRANSACTION READ WRITE 和上述相反，该SQL用于开启读写事务，这也是默认的事务模式。但有一点不同的是，如果当前实例的 read_only 打开了且当前连接不是超级账户，则显示开启读写事务会报错。 同样的事务状态TX_READ_WRITE也要加入到Session Tracker中。另外包括上述几种显式开启的事务，其标记TX_EXPLICIT也加入到session tracker中。 读写事务并不意味着一定在引擎层就被认定为读写事务了，5.7版本InnoDB里总是默认一个事务开启时的状态为只读的。举个简单的例子，如果你事务的第一条SQL是只读查询，那么在InnoDB层，它的事务状态就是只读的，如果第二条SQL是更新操作，就将事务转换成读写模式。 START TRANSACTION WITH CONSISTENT SNAPSHOT 和上面几种方式不同的是，在开启事务时还会顺便创建一个视图（Read View），在InnoDB中，视图用于描述一个事务的可见性范围，也是多版本特性的重要组成部分。 这里会进入InnoDB层，调用函数innobase_start_trx_and_assign_read_view，注意只有你的隔离级别设置成REPEATABLE READ（可重复读）时，才会显式开启一个Read View，否则会抛出一个warning。 使用这种方式开启事务时，事务状态已经被设置成ACTIVE的。 状态变量TX_WITH_SNAPSHOT会加入到Session Tracker中。 AUTOCOMMIT = 0 当autocommit设置成0时，就无需显式开启事务，如果你执行多条SQL但不显式的调用COMMIT（或者执行会引起隐式提交的SQL）进行提交，事务将一直存在。通常我们不建议将该变量设置成0，因为很容易由于程序逻辑或使用习惯造成事务长时间不提交。而事务长时间不提交，在MySQL里简直就是噩梦，各种诡异的问题都会纷纷出现。一种典型的场景就是，你开启了一条查询，但由于未提交，导致后续对该表的DDL堵塞住，进而导致随后的所有SQL全部堵塞，简直就是灾难性的后果。 另外一种情况是，如果你长时间不提交一个已经构建Read View的事务，purge线程就无法清理一些已经提交的事务锁产生的undo日志，进而导致undo空间膨胀，具体的表现为ibdata文件疯狂膨胀。我们曾在线上观察到好几百G的Ibdata文件。 TIPS：所幸的是从5.7版本开始提供了可以在线truncate undo log的功能，前提是开启了独立的undo表空间，并保留了足够的 undo 回滚段配置（默认128个），至少需要35个回滚段。其truncate 原理也比较简单：当purge线程发现一个undo文件超过某个定义的阀值时，如果没有活跃事务引用这个undo文件，就将其设置成不可分配，并直接物理truncate文件。 事务提交 事务的提交分为两种方式，一种是隐式提交，一种是显式提交。 当你显式开启一个新的事务，或者执行一条非临时表的DDL语句时，就会隐式的将上一个事务提交掉。另外一种就是显式的执行“COMMIT” 语句来提交事务。 然而，在不同的场景下，MySQL在提交时进行的动作并不相同，这主要是因为 MySQL 是一种服务器层-引擎层的架构，并存在两套日志系统：Binary log及引擎事务日志。MySQL支持两种XA事务方式：隐式XA和显式XA；当然如果关闭binlog，并且仅使用一种事务引擎，就没有XA可言了。 关于隐式XA的控制对象，在实例启动时决定使用何种XA模式，如下代码段： if (total_ha_2pc > 1 || (1 == total_ha_2pc && opt_bin_log)) { if (opt_bin_log) tc_log= &mysql_bin_log; else tc_log= &tc_log_mmap; }
在Java编程世界中，Java内存模型（Java Memory Model，简称JMM）和Java虚拟机（Java Virtual Machine，简称JVM）的内存结构是两个核心概念。它们对于理解Java程序的执行方式、性能优化以及并发编程至关重要。尽管这两个概念紧密相连，但它们的职责和特性却各不相同。本文将详细探讨Java内存模型与Java虚拟机的内存结构，以便更深入地理解它们之间的关系和差异。
Earth Engine Explorer (EE Explorer) 是一个轻量级地理空间图像数据查看器，可以访问Earth Engine Data Catalog 中提供的大量全球和区域数据集。它允许快速查看数据，并能够在地球上的任何地方进行缩放和平移、调整可视化设置以及对数据进行分层以检查随时间的变化。
和任何数据库软件一样，PostgreSQL需要定期执行特定的任务来达到最优的性能。这里讨论的任务是必需的，但它们本质上是重复性的并且可以很容易使用cron脚本或Windows的任务计划程序等标准工具来自动进行。建立合适的脚本并检查它们是否成功运行是数据库管理员的职责。
JMM（Java Memory Model）。不同的硬件和不同的操作系统在内存上的操作有一定差异的。
1. 并发编程的两个关键问题 并发是让多个线程同时执行，若线程之间是独立的，那并发实现起来很简单，各自执行各自的就行；但往往多条线程之间需要共享数据，此时在并发编程过程中就不可避免要考虑两个问题：通信 与 同步。 通信 通信是指消息在两条线程之间传递。 既然要传递消息，那接收线程 和 发送线程之间必须要有个先后关系，此时就需要用到同步。通信和同步是相辅相成的。 同步 同步是指，控制多条线程之间的执行次序。 2. 通信的方式 2.1 通信方式的种类 线程之间的通信一共有两种方式：共享内存 和 消
一般实现数据库的并发会采用三种方式，分别是多版本并发控制(MVCC),严格两阶段锁(S2PL),乐观并发控制(OCC).在MVCC中，每个更新操作都会创建新的一个数据版本，并保留旧版本。当事务读取数据对象时候，系统会根据一定的策略选择一个数据版本读取，这样读写都不会互相干扰。基于S2PL的数据库系统在写操作发生时会阻塞相应对象上的读操作，因为写入者获得了操作对象的互斥锁。PostgreSQL采用了基于MVCC的变体，叫做快照隔离级别(SI) 目前Oracle数据使用undo来实现快照隔离级别。当新数据写入
从论文题目可以看出，本论文旨在实现一种针对内存型数据库的、基于多版本（MVCC）实现的、支持可串行化隔离级别的高性能数据结构。其基本思想是：
如何招聘人，搜集了一些知识点。如何做好应聘准备，也收集了一些主要知识点，供你参考。
1. Java 内存区域与内存溢出异常 1.1 运行时数据区域 根据《Java 虚拟机规范(Java SE 7 版)》规定，Java 虚拟机所管理的内存如下图所示。 1.1.1 程序计数器 内存空间
总第513篇 2022年 第030篇 减小应用安装包的体积，对提升用户体验和下载转化率都大有益处。本文将结合美团平台的实践经验，分享 so 体积优化的思路、收益，以及工程实践中的注意事项。本文将先从 so 文件格式讲起，结合文件格式分析哪些内容可以优化，然后再具体讲解每项优化手段以及注意事项，最后介绍相关的工程实践经验。希望能对从事包体积优化的同学有所帮助或启发。 1. 背景 2. so 文件格式分析 3. so 可优化内容分析 4. 优化方案介绍 4.1 精简动态符号表 4.2 移除无用代码 4.3 优
openGauss行存储的多版本机制与业界比较常见的关系型数据库有较大的不同，核心区别为行存储的多版本在更新的时候并不是就地更新，而是在原有页面中保留上一个版本，转而在这个页面（如果空间不够会在新页面中）创建一个新的版本，来进行历史版本的累积更新。
基于NeRF的方法在处理大型场景时，渲染时间长且渲染效果差。而现有基于3D高斯的方法由于训练内存大、优化时间长和外观变化剧烈，难以扩展到大型场景。
在当今业务快速增长的市场中，用户希望其应用程序始终可用并保持最新状态，这通常说起来容易做起来难。满足这一需求通常涉及迁移到云平台，这提供了更高的可扩展性和灵活性，从而使企业工程团队更快速地创新，并提供用户在不断寻求的令人愉悦的用户体验。
HashMap的实现中，通过threshold字段来判断HashMap的最大容量：
在正式介绍设计模式之前，我们有必要学习一下UML类图，因为我们需要一种直观的表示方法来描述设计模式，这种方法即是UML类图。
当 被约束组件的某位置 ( Left, Right, Top, Bottom ) 被 约束到的目标组件可见性 ( Visibility ) 是 View.GONE 时 , 可以使用下面的属性值 , 设置一个不同的 Margin 属性值 ;
写时复制，即当我们修改数据的时候，我们复制出一份，是在对复制的数据修改，而不直接修改原数据，待复制的数据修改后，通过数组的引用指向了一个新的内存空间，原数组内存空间丢弃。
Revit 2024是一款功能强大的三维建筑信息模型设计软件，目前新版Revit 2024已经发布并在全球范围内推广。Revit 2024首次推出了两个工作流：Revit和Inventor之间的建筑到制造工作流，以及即将推出的Revit到Microsoft Power Automate连接。Revit 2024的新增功能更好的性能、更多源于您的请求的生产力功能，以及更智能的数据处理方式，无论是在桌面上还是在云中。
我们需要知道——变量，其实是内存地址的一个抽像名字罢了。在静态编译的程序中，所有的变量名都会在编译时被转成内存地址。机器是不知道我们取的名字的，只知道地址。
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