选自anandtech 作者：Ryan Smith 机器之心编译 编辑：陈萍、杜伟 对于英特尔来说，Intel 4 是一个重要的里程碑，它既是英特尔第一个集成 EUV 的工艺，也是第一个跳出陷入困境的 10nm 节点的工艺。 本周举行的 IEEE 年度 VLSI 研讨会是业界披露和探讨新芯片制造技术的重大活动之一。今年最受期待的演讲之一莫过于英特尔介绍的 Intel 4 工艺的物理和性能特征，该工艺计划将用于 2023 年的产品中。 Intel 4 工艺对于英特尔来说是一个重要的里程碑，因为它是英特尔第一
用截图工具（截图工具测得的像素等于物理像素）测得CSS中的1px 的等于物理像素1px的 那么他们的比值就是1：1
老马初始学习视口的概念的时候，看了很多的文章，看来很多的资料，鲜有人能把这个东西讲的非常透彻的。老马接下来就从初学者能看懂的角度去讲解视口和适配的方案。
老马初始学习视口的概念的时候，看了很多的文章，看来很多的资料，鲜有人能把这个东西讲的非常透彻的。老马接下来就从初学者能看懂的角度去讲解视口和适配的方案。 1. 关于屏幕 1.1 屏幕尺寸 设备屏幕尺寸是指屏幕的对角线长度。比如：iphone6/7是4.7寸，iphone6/7p是5.5寸。 1英寸 = 2.54厘米 3.5in = 3.5*2.54cm = 8.89cm 4.0in = 4.0*2.54cm = 10.16cm 4.8in = 4.8*2.54cm = 12.192cm 5.0in = 5.
手机开启网页很吃手机效能和网络状况，前端工程师一开始就以手机版为优先，可以让HTML一开始载入，使用最少的效能快速载入网页。当开始制作桌面版时，只会少许跑版，做适当微调即可。
关于hashmap的其他有关问题我在源码研究专栏中都有讲解，深入到源码层次的讲解，绝对一看就懂 链接: 深入源码，探究设计思想
布局排版都用rem做单位，然后不同宽度的屏，js动态计算根节点的font-size。
实际上，真正要讨论的问题并不是，“相对‘那些不会发生错误的代码’来说，‘那些以异常形式上报的错误’会有多慢？”，因为你可能也认同“已接受的回答”。相反，真正的问题是，“相对‘那些以其他形式上报的错误’来说，‘那些以异常形式上报的错误’会有多慢？”
小程序中一般为了有一定的设计效果，会将下边组件的内容提升一点到上边去，比如我们的电商展示模板里，会将商品列表覆盖一点到背景图，效果如下：
方法1, 可以使用定高度,然后加个overflow:hidden. ,当点击查看更多时,把overflow去掉即可.但是当我需要给每个单元格加个hover显示详情的时候,发现position:absolute的元素都给overflow给盖住了.所以这个方法只能舍弃
关于设计方法论的问题，我一直倡导先感性再理性，感性层面是你先把设计稿设计的有创意和优雅，理性层面是当第一个层面的优雅达到后，我们再从理性层面处理其中的某些细节。所以，在UI教学刚开始，特别是新手阶段，就过分强调公式化，教条化的理论，很容易让设计者陷入误区。
视觉设计师作为展示产品最终形态的执行层，产品上线前走查视觉与交互还原是必经环节，而留给设计师走查修改的时间其实非常少，有时候为了配合产品上线时间，通常只能牺牲一些细节，在下一次迭代进行优化，为了每一次上线的产品都能够得到更好的还原，这就需要设计师去了解开发到底是根据哪些规则还原我们的设计稿，以及在每一次制作和交付设计稿的时候，我们应如何设定好每一个细节的规则。 开发：这里已经完全对齐了， 视觉：看起来还没完全对齐，我的图也没有切错吧？ 开发：字体大小和间距都是按照视觉稿来的， 视觉：这里间距偏差这么大，为什
2022年5月25日，智慧芽旗下智慧芽创新研究中心发布《中国生物企业专利实务洞察》。报告作为《2022 中国知识产权年度调研报告》的系列专题报告之一，延续了主报调研结果分析，聚焦生物产业企业的专利工作状况，从企业对专利价值的认知、在专利申请及专利运用上的进展、以及在专利保护中的做法四个方面展开对生物产业专利工作的解读，洞察中国生物企业专利实务。
在进行响应式网站建设的时候，很多企业不知道怎么做，也常常会遇到一些小问题不知道怎么结局，其实响应式网站建设还是有规律可循的，接下来小编为你分享响应式网站建设的技巧及注意事项，一起来看看吧。
红黑树为什么这么火呢？大家应该都很清楚，面试的时候不管三七二十一，就问你：什么是红黑树，为什么要用红黑树？就好像他很懂，就好像知道红黑树就很牛逼一样。
伽马是数字成像系统的一个重要特征，它定义了像素值与其实际亮度之间的关系。在标准显示器上面，如果没有伽马，数码相机拍摄到的阴影内容便会跟我们实际看到的有所差异。平时我们所说的伽马校正、伽马编码、伽马压缩，都是伽马曲线的各种应用场景，属于相似的概念。对于伽马工作原理的理解，一方面可以提高摄影者的曝光技术，另一方面可以帮助人们更好地利用后期的图像编辑功能。
AVL树是一种自平衡的二叉查找树，又称平衡二叉树。AVL用平衡因子判断是否平衡并通过旋转来实现平衡，它的平衡的要求是：所有节点的左右子树高度差不超过1。AVL树是一种高平衡度的二叉树，执行插入或者删除操作之后，只要不满足上面的平衡条件，就要通过旋转来保持平衡，而的由于旋转比较耗时，由此我们可以知道AVL树适合用于插入与删除次数比较少，但查找多的情况。 由于维护这种高度平衡所付出的代价可能比从中获得的效率收益还大，故而实际的应用不多，更多的地方是用追求局部而不是非常严格整体平衡的红黑树。 红黑树(Red Black Tree)，它一种特殊的二叉查找树，是AVL树的特化变种，都是在进行插入和删除操作时通过特定操作保持二叉查找树的平衡，从而获得较高的查找性能。 红黑树的平衡的要求是：从根到叶子的最长的路径不会比于最短的路径的长超过两倍。 因此，红黑树是一种弱平衡二叉树，在相同的节点情况下，AVL树的高度<=红黑树。 红黑树是用弱平衡来换取增删节点时候旋转次数的降低，任何不平衡都会在三次旋转之内解决，降低了对旋转的要求，从而提高了性能，所以对于查询，插入，删除操作都较多的情况下，用红黑树。
1 msp = new ("测试"+XM+"更换当前号码将从手机发送一条普通短信进行验证");
假设我们正在开发一个可视化拖拽的搭建平台，可以拖拽生成工作台或可视化大屏，或者直接就是开发一个大屏，首先必须要考虑的一个问题就是页面如何适应屏幕，因为我们在搭建或开发时一般都会基于一个固定的宽高，但是实际的屏幕可能大小不一，接下来我们就尝试几种简单且常见的方案，并简单分析一下利弊。
代码部署后可能存在的BUG没法实时知道，事后为了解决这些BUG，花了大量的时间进行log 调试，这边顺便给大家推荐一个好用的BUG监控工具 Fundebug。
维基百科地址：https://en.wikipedia.org/wiki/Parallax_scrolling 视察滚动是计算机图形学以及网页设计中的技术。原理就是在二维场景中创建一个深度错觉，背景图像跟随摄影机移动的速度比前景图像要慢。该技术起源于20世纪30年代在传统动画中使用的多平面成像技术。视差滚动得益于在街机游戏 Moon Patrol 和 Jungle Hunt 中的推广。两款游戏都是在1982年发行。有一些视察滚动技术在1981年发行的街机游戏 Jump Bug 中已经使用。 方法 在街机系统
根据上一篇文章已经可以实现报表邮件系统的初步 DEMO 了，但其实只是提供了基本的思路。
为了吸引更多的用户，设计好一个分享海报还是很有必要的。而小程序要生成一个海报还是有点坑的，下面分享下我们打卡小程序的一些经验。
作者在YOLOv2的基础上进行了改进，分辨率为320x320的YOLOv3能在22ms下mAP达到28.2，并且达到了和SSD同样的精度。主要改动为bounding box预测、分类预测、特征提取并加入了多尺度。
Feem是一款非常好用的局域网文件传输工具，软件可以将同一局域网内的不同设备连接到一起，传输文件更加方便，同一局域网下的设备，只要打开Feem就会自动配对连接，发送完了目标设备也就接收完了，免费用户接收的文件会被自动分配到设备上相应的文件夹里面，付费用户可以修改文件储存位置。
电机设计少不了与各种磁密打交道，气隙磁密、齿磁密、轭磁密、平均磁密、最大磁密…这些耳熟能详的术语恐怕都不陌生吧？你可能天天在用各种公式和电磁仿真软件计算这些东东，反正不是套公式就是盯着电脑屏幕看那些花里胡哨的磁密云图，但你真正了解它们的含义吗？真的了解这些物理量的定义和物理意义吗？经常遇到同学问有关磁密的各种五花八门的问题：气隙磁密到底是平均值？有效值？基波有效值？还是最大值？齿和槽一样宽时，为什么齿磁密不是气隙磁密的两倍？…本期就详细捋一捋有关磁密的那些事。
对Nitro Deep Dive和Nitro安全白皮书论文感兴趣的同学点赞和在看后，在公众号后台回复“tooyum33”可以获取下载地址。
html设置 overflow-x: scroll;属性后怎么让指定位如果页面不够长(至少窗口长度两倍)，那肯定滚动不到一半的位置。否则任何浏览器都不会产生误差。下面的例子输出 100 个 ，页面加载的时候会滚动到第 51 个 。window.onload = function() { // 测试：100 个 足够使 scroll 长度大于 window 长
1 #题目：一球从100米高度自由落下，每次落地后反跳回原高度的一半；再落下，求它在第10次落地时，共经过多少米？第10次反弹多高？
其中方法 hashcode() 返回的是 Java 对象的 hash_code，这是一个 int 类型的值（32 位）。那么为什么在拿到这个值之后，还需要将自己右移 16 位与自己进行异或呢？因为容量较小的时候，在计算 index 那边，真正用到的其实就只有低几位，假如不融合高低位，那么假设 hashcode() 返回的值都是高位的变动的话，那么很容易造成散列的值都是同一个。但是，假如将高位和低位融合之后，高位的数据变动会最终影响到 index 的变换，所以依然可以保持散列的随机性。 那么在计算 index 的时候，为什么不使用 hash(key) % capacity 呢？这是因为移位运算相比取余运算会更快。那么为什么 hash(key) & (capacity - 1) 也可以呢？这是因为在 B 是 2 的幂情况下：A % B = A & (B - 1)。如果 A 和 B 进行取余，其实相当于把 A 那些不能被 B 整除的部分保留下来。从二进制的方式来看，其实就是把 A 的低位给保留了下来。B-1 相当于一个“低位掩码”，而与的操作结果就是散列值的高位全部置为 0 ，只保留低位，而低位正好是取余之后的值。我们取个例子，A = 24，B =16，那么 A%B=8，从二进制角度来看 A =11000 ，B = 10000。A 中不能被 B 整除的部分其实就是 1000 这个部分。接下去，我们需要将这部分保留下来的话，其实就是使用 01111 这个掩码并跟 A 进行与操作，即可将1000 保留下来，作为 index 的值。而 01111 这个值又等于 B-1。所以 A &（B-1）= A%B。但是这个前提是 B 的容量是 2 的幂，那么如何保证呢？我们可以看到，在设置初始大小的时候，无论你设置了多少，都会被转换为 2 的幂的一个数。之外，扩容的时候也是按照 2 倍进行扩容的。所以 B 的值是 2 的幂是没问题的。
思考：为什么满足上面的性质，红黑树就能保证：其最长路径中结点个数不会超过最短路径结点个数的两倍？（其实不带第4条就可以，加不加第4条都不会影响每条路径黑色结点数量是否相等）
主要有几个更新：1. 发布了新的Desktop App，可以让你方便的分享屏幕、发送图片和代码给它
搬砖的时候，需要在popupwindow里嵌套一个ListView用来展示动态菜单。重写了ListView的高度为所有的Item高度之和。 item： <?xml version="1.0"
互联网所固有的问题是什么？可能是“内容交付”问题的不同方面，例如，客户端的内容加速，高质量的视频交付等到。事实上，一个更好的互联网概念已经走进了大众的视野，即使用 P2P 协议在互联网上以完全分布式的方式发布内容。如果可以做到这一点，就可以建立一个完全去中心化的互联网。特别地，IPFS正在寻找定义分发和定义“ Web”的全新方法。
当我们要排序的文件太大以至于内存无法一次性装下的时候，这时候我们可以使用外部排序，将数据在外部存储器和内存之间来回交换，以达到排序的目的
【GiantPandaCV导语】忙完手头工作，就赶紧来过了一遍 H100 白皮书。下面我就以框架开发和炼丹师的角度谈谈 H100 的一些新特性，如有说错的地方还望指正。
谷歌正在计划如何利用即将推出的大型语言模型系列 Gemini 来取代 ChatGPT。
高斯分布是统计中最重要的概率分布，在机器学习中也很重要。因为很多自然现象，比如人口的身高，血压，鞋子的尺码，教育指标，考试成绩，还有很多更重要的自然因素都遵循高斯分布。
HashMap是Map的一个实现类，它是以键值对存储数据的，Key-Value都是Map.Entry中的属性。当我们向HashMap中存放一个元素(k1,v1)，先根据k1的hashCode方法来决定在数组中存放的位置。如果这个位置没有其它元素，将(k1,v1)直接放入一个Node类型的数组中，当元素加到12的时候，底层会进行扩容，扩容为原来的2倍。如果该位置已经有其它元素(k2,v2)，那就调用k1的equals方法和k2进行比较二个元素是否相同，如果结果为true，说明二个元素是一样的，用v1替换v2，如果返回值为false，二个元素不一样，就用链表的形式将(k1,v1)存放。不过当链表中的数据较多时，查询的效率会下降，所以在JDK1.8版本后做了一个升级，HashMap存储数据结构链表长度超过8且数组长度大于64时数据结构，会将链表替换成红黑树才会树化时，会将链表替换成红黑树，来提高查找效率。因为对于搜索，插入，删除操作多的情况下，使用红黑树的效率要高一些。因为红黑树是一种特殊的二叉查找树，二叉查找树所有节点的左子树都小于该节点，所有节点的右子树都大于该节点，就可以通过大小比较关系来进行快速的检索。在红黑树上插入或者删除一个节点之后，红黑树就发生了变化，但它不再是一颗红黑树时，可以通过左旋和右旋，保证每次插入最多只需要三次旋转就能达到平衡，因为红黑树强制约束了从根到叶子的最长的路径不多于最短的路径的两倍长，插入、删除和查找某个值的最坏情况时间都要求与树的高度成比例，这个在高度上的理论上限允许红黑树在最坏情况下都是高效的。
机器之心报道 编辑：泽南、杜伟 最高端的 RTX4090 性价比最高，你没想到吧？ 虽然因为产品太贵而被吐槽，但提起最强 AI 芯片、高端游戏 GPU，人们还是首先要看英伟达。9 月 20 日晚，GTC 大会在线上召开，万众期待的 RTX 40 系列显卡终于正式发布了。 与以往稍有不同，这场重要的 Keynote 显得朴实无华而且「简短」，黄仁勋直接站在空旷的元宇宙里开讲： 一个半小时收工。 在这场活动中，英伟达展示了 RTX、AI 芯片和元宇宙产品线 Omniverse 的最新进展，还包括它们对人
回头看看上一节显示的动画，它们是如何从一个空白的画布或白班变成一个复杂、漂亮的动画的？这些动画是怎么产生的？在变化过程中改变的特殊属性是什么？在回忆中摇晃你的手来表明一些物体应该移动或拉伸是不够的：如果你想要动画脱离你的手进入界面，你需要仔细思考在每一步中会发生什么以及哪些值被操作了。
用户体验将是未来企业的核心竞争力，但在当下，很多新生代前端相对缺乏用户体验的意识，为什么？怎么解？GMTC 全球大前端技术大会邀请到知名 CSS 专家、阅文集团前端技术专家张鑫旭分享题为《用户体验的困境与破局》的主题演讲，十几年来，他一直工作在前端一线，对于用户体验有非常多的心得体会，本文为演讲实录。
本文介绍了一种用于目标检测的YOLO算法，它是一种端到端的深度学习模型，可以在图像中快速定位和识别目标。YOLO将目标检测任务简化为边界框的回归问题，并使用单个卷积神经网络来预测目标的类别和边界框。与传统的检测算法相比，YOLO具有更高的速度和效率，并且可以处理更复杂的场景和更多的目标。
PureLayout是iOS Auto Layout的终端API，强大而简单。由UIView、NSArray和NSLayoutConstraint类别组成。 PureLayout为大多数Auto Layout用例提供了一个开发者友好型的界面
分别对应着坐标：X轴（横轴）、Y轴（竖轴）、Z轴（立体在三维的理解是高度） 假设我们输入的【模式(O)】:
最新 MLPerf 基准表明：AI 的训练速度比去年提升了几乎两倍 6月29日，开放工程联盟 MLCommons 发布了 MLPerf 基准的最新训练结果，发现今年机器学习系统的训练速度几乎是去年的两倍，超越了摩尔定律（每18-24个月翻一倍）。 MLPerf 由八个基准测试组成：图像识别、医学影像分割、两个版本的对象检测、语音识别、自然语言处理、推荐和强化学习。在这八个基准测试中，英伟达的加速器都拔得头筹，表现优异。 MLPerf Training v2.0 结果包括来自 21 个不同提交者的 250
在进行本地 file 文件内容读取，或进行 HTTP 网络接口通信的时候，我们经常使用 io.ReadAll 来读取远程接口返回的 resp.Body，但接口返回数据量有大有小，io.ReadAll 是怎样完成全部数据的读取的？
英特尔(Intel)上周就这么做了，将两款最昂贵的cpu与英伟达(NVIDIA) gpu的推理性能进行了比较。
fill()，方法用于填充已有的闭合路径，假设有一个如下图的路径，默认情况下圆和方形都会被填充，最后的效果就是一个黑色的方形；
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