Spark 简介以及与 Hadoop 的对比 1 Spark 简介 1.1 Spark 概述 Spark 是 UC Berkeley AMP lab 所开源的类 Hadoop MapReduce 的通用的并行计算框 架，Spark 基于 map reduce 算法实现的分布式计算，拥有 Hadoop MapReduce 所具有的 优点；但不同于 MapReduce 的是 Job 方式，通过记录跟踪所有生成 RDD 的转换（transformations）也就是记录每 个 RDD 的 lineage（血统）来重新计算生成丢失的分区数据。 2 Spark 与 Hadoop 对比 2.1 快速 Spark 的中间数据放到内存中，对于迭代运算效率更高。Spark 更适合于迭代运算比较多 的 ML 和 DM 运算。因为在 Spark 里面，有 RDD 的抽象概念。

Plus 和 Ant Design Vue 对比测评 ，哪个更好？ 作者：HiJiangChuan 原文链接：https://ld246.com/article/1649305618750 来源网站：链滴 许可协议：署名-相同方式共享 4.0 国际 (CC BY-SA 4.0) 本文首发：《Element Plus 和 Ant Design Vue 对比测评，哪个更好？》 Vue 3 发布后，各家第三方库开始陆续重构并支持 ，国内两大知名框架 Element Plus 和 Ant esign Vue 也相续发布新版支持 Vue 3。到底应该怎么选择呢？本文从多个纬度对两个框架进行对比 测评。 原文链接：Element Plus 和 Ant Design Vue 对比测评，哪个更好？ Element Plus 发布正式版后，下载量飙升，当然这也依托于 Element UI 的占有率和好口碑。有关 El ment Plus 而是 Vue 3 本 已经放弃了 IE。如果想在低版本浏览器上正常使用这两个框架，可使用 Babel、ESBuild 或其他转换 原文链接：Element Plus 和 Ant Design Vue 对比测评，哪个更好？ 具，并引入相应的 polyfill。 Element Plus 使用到了 ResizeObserver，如有兼容性需求可自行引入 resize-observer-polyfill。详

各尺寸模型与其他模型性能对比 图 1-2 YOLOv6 与其他模型在不同分辨率下性能对比 算法 < 3 图 1-1 展示了不同尺寸网络下各检测算法的性能对比，曲线上的点分别表示该检测 算法在不同尺寸网络下（s/tiny/nano）的模型性能，从图中可以看到，YOLOv6 在精 度和速度方面均超越其他 YOLO 系列同体量算法。 图 1-2 展示了输入分辨率变化时各检测网络模型的性能对比，曲线上的点从左往右 和 Intel MKL 编译框架的 帮助。 算法 < 5 实验表明，通过上述策略，YOLOv6 减少了在硬件上的延时，并显著提升了算法的 精度，让检测网络更快更强。以 nano 尺寸模型为例，对比 YOLOv5-nano 采用的 网络结构，本方法在速度上提升了 21%，同时精度提升 3.6% AP。 图 3 Rep 算子的融合过程 [4] EfficientRep Backbone：在 算开销这两者的平衡，采用 Hybrid Channels 策略重新设计了一个更高效的解耦头 结构，在维持精度的同时降低了延时，缓解了解耦头中 3x3 卷积带来的额外延时开 销。通过在 nano 尺寸模型上进行消融实验，对比相同通道数的解耦头结构，精度提 升 0.2% AP 的同时，速度提升 6.8%。 8 > 2022年美团技术年货 图 6 Efficient Decoupled Head 结构图 2.3 更有效的训练策略

版本升级问题，现有的解决方案，是通过CI构建时 对SDK版本升级进行提示（必要时进行强制），不过大部分运营位使用的都是基础功能，在很大程度上不 需要进行频繁地升级。 效果对比 效果对比 缓存方案与SDK方案的效果对比如下： 注: SDK方案的平均线为0.0是因为统计时舍入引起的，真实值其实非常小。 八、总结与展望 八、总结与展望 本文通过美团点评移动运营平台的实践，详细介绍了我们在打造稳定、灵活、高效的运营配置平台过程中 4×1024 - 1 个桶作为二级索引，存储消息的地址。 新版消息文件存储文件节点数与应用数量成正比，有效减少随机 IO，消息实时存储的性能提升显著。以 下为美团点评内部 CAT 线上环境单机消息存储的数据对比： 未来规划 未来规划 技术栈升级 拥抱主流技术栈，降低学习和开发成本，使用开源社区主流技术工具（Spring、Mybatis等），建设 下一代开源产品。 产品体验 对产品、交互进行全新设计，提升用户体验。 内；同时可以根据查询操作统计缓存数据在实际使用中的命中率。 下图是增加LruCache结构前后，且增加LruCache后命中率高于95%的情况下，针对持续增长的QPS得 出的数据获取平均耗时(ms)对比图： 引入LruCache前后平均耗时 根据平均耗时图显示可以得出结论： 1. QPS高于250后，直接请求Redis获取数据的平均耗时达到10ms以上，完全无法满足使用的需求。 2. 增加

和整合，转化为逻辑连贯的新文章，为学者和知识工作 者提供了极大的便利。  多智能体协作对话：Co-STORM模式引入了协作对话 机制，并采用轮次管理策略，实现流畅的协作式AI学术 研究。 用户体验对比：使用步骤 PubScholar平台官网：https://pubscholar.cn/  输入关键词：进入官网后，在搜索框键入关键词进行文献检索。  选取文章：勾选想要分析的20篇文献。 参考其他文章：在“发现”栏，可参考其他学者生成的文章及聊天示例。 整体来看，元知AI综述工具提供了一键式的自动化流程，只需导入数据，即 可自动生成高质量且规范的文献综述，适合快速高效的研究需求。 用户体验对比：可操作性  界面直观：平台设计简洁、直观，使用户能够 方便、快捷地进行文献数据的导入、分析和综 述生成，操作路径清晰，交互体验流畅高效。  模块分区：将功能模块与信息展示分区设计布 局，用户可以轻松找到所需功能，提高了操作 为有特定需求的用户提供了更多灵活性。  实时演示：提供实时演示demo，方便用户了 解和体验工具的功能。  语言支持：仅支持英文输入和英文内容生成。 斯坦福STORM 生成综述对比：多维度对比 维度 支持篇数 格式评分 文献类别 支持绘图 提炼观点 元知基础版 不限篇数 4分 中文英文 不支持 基础提炼 元知增强版 不限篇数 5分 中文英文 支持 深入提炼 元知专业版 （单图）

........................12 3. 对照片明暗和色彩做初步处理..............................................13 调整亮度和对比度.........................................................13 调整色彩鲜艳成度.............................. 快。这里简单介绍一下调整亮度、对比度和色调鲜艳成度的操作。 调整亮度和对比度 在顶端的菜单中选择“颜色”，并在下拉菜单中选择“亮度-对比度”，如下图： 插图 12: 选择“颜色”菜单，点选“亮度-对比度” 13 用 GIMP 图像编辑软件设计简单照片背景贺卡 在弹出的“亮度-对比度”窗口中调整“亮度”和“对比度”滑块，观察图像变化，直到画 面整体比较明亮，对比度鲜明，然后点击“确定”按钮。 定”按钮。 插图 13: 调整亮度对比度 调整色彩鲜艳成度 在顶端的菜单中选择“颜色”，并在下拉菜单中选择“色调-饱和度”，如下图： 插图 14: 选择“颜色”菜单，点选“色调-饱和度” 14 用 GIMP 图像编辑软件设计简单照片背景贺卡 在弹出的“色调-饱和度”窗口中调整“饱和度”滑块，观察右边的图像变化，直到画面色 彩鲜艳，然后点击“确定”按钮。 插图 15:

来了解要安装哪些东西) ▶ 列出软件包内容：debc ../mypackage< 标签 >.changes ▶ 与一版本的软件包进行对比： debdiff ../mypackage_1_*.changes ../mypackage_2_*.changes 或者直接对比源代码 debdiff ../mypackage_1_*.dsc ../mypackage_2_*.dsc ▶ 用 lintian 现在我们要修改这个软件包。添加一条更新记录并且增加一位版本号。 5 然后停用 perl-regexp 的支持（这是 ./configure 里的一条选项） 6 重构软件包 7 用 debdiff 对比原版和新版软件包的区别 8 安装新构建的软件包 Debian 打包教程 31 / 90 内容概括 1 介绍 2 创建源码包 3 构建与测试软件包 4 实操练习环节 1：修改 grep 软件包 现在我们要修改这个软件包。添加一条更新记录并且增加一位版本号。 5 然后停用 perl-regexp 的支持（这是 ./configure 里的一条选项） 6 重构软件包 7 用 debdiff 对比原版和新版软件包的区别 8 安装新构建的软件包 Debian 打包教程 69 / 90 获取源代码 1 访问 http://ftp.debian.org/debian/pool/main/g/grep/

使用滑动条来控制笔刷大小、不透明度、流量、调整色相、 饱和度等数值。下面是一个 Krita 滑动条的例子。 滑动条从左到右的宽度代表了某项数值从小到大的范围。蓝色的部 分显示了当前数值在该范围中的相对比例。你可以点击滑动条的任 意位置直接调整成对应的比例，也可以左右拖动调整数值。 要输入一个特定的数值，在滑动条上 按住 鼠标左键不放，或 者单击鼠标右键 ，待滑动条的数值被高亮后，即可直接输入精 管图层的显示效果发生了改变，但图像的原始数据并没有发生永久 改变。Krita 只不过在原始图层上应用了一个实时生效的滤镜或者 蒙版来改变图像的显示效果，只需隐藏这些滤镜或者蒙版图层，原 始图像即可按原样显示。这在需要反复切换对比前后效果的绘画流 程中极为有用。 你可以把不同的滤镜蒙版添加到一个图层，也可以添加一个能够影 响整张图像的滤镜图层。你还可以通过变形蒙版来对图层进行非破 坏性变形，也可以通过透明度蒙版来控制图层的哪些区域需要被隐 那么偏青蓝，而叶子的绿色也没有原图那么鲜艳。 你可以在任意视图里按 Ctrl + Y 切换软打样显示。和其他程序不同的是，在 Krita 里面我们允许为 每个视图指定不同的显示模式，因此你可以把原图的视图和软打样状态下的视图并排进行对比。软 打样的设置会被保存到 .kra 文件里，你可以通过菜单栏的 图像 ‣ 属性 ‣ 软打样 页面对其进行配 置。 软打样功能有下列选项： 特性、深度、模型 这三个选项里只有“特性”一项是特别

数据结构与算法追求“运行速度快、占用内存少”，而如何去评价算法效率则是非常重要的问题，因为只有知 道如何评价算法，才能去做算法之间的对比分析，以及优化算法设计。 2.1.2. 效率评估方法 实际测试 假设我们现在有算法 A 和 算法 B ，都能够解决同一问题，现在需要对比两个算法之间的效率。我们能够想到 的最直接的方式，就是找一台计算机，把两个算法都完整跑一遍，并监控记录运行时间和内存占用情况。这种 展开完整测试非常耗费资源。随着输入数据量的大小变化，算法会呈现出不同的效率表现。比如，有可能输入 数据量较小时，算法 A 运行时间短于算法 B ，而在输入数据量较大时，测试结果截然相反。因此，若想要达 到具有说服力的对比结果，那么需要输入各种体量数据，这样的测试需要占用大量计算资源。 理论估算 既然实际测试具有很大的局限性，那么我们是否可以仅通过一些计算，就获知算法的效率水平呢？答案 是肯定的，我们将此估算方法称为「复杂度分析 如果感觉对复杂度分析的概念一知半解，无需担心，后续章节会展开介绍。 2.1.3. 复杂度分析重要性 复杂度分析给出一把评价算法效率的“标尺”，告诉我们执行某个算法需要多少时间和空间资源，也让我们可 以开展不同算法之间的效率对比。 复杂度是个数学概念，对于初学者可能比较抽象，学习难度相对较高。从这个角度出发，其并不适合作为第一 章内容。但是，当我们讨论某个数据结构或者算法的特点时，难以避免需要分析它的运行速度和空间使用情

数据结构与算法追求“运行速度快、占用内存少”，而如何去评价算法效率则是非常重要的问题，因为只有知 道如何评价算法，才能去做算法之间的对比分析，以及优化算法设计。 2.1.2. 效率评估方法 实际测试 假设我们现在有算法 A 和 算法 B ，都能够解决同一问题，现在需要对比两个算法之间的效率。我们能够想到 的最直接的方式，就是找一台计算机，把两个算法都完整跑一遍，并监控记录运行时间和内存占用情况。这种 展开完整测试非常耗费资源。随着输入数据量的大小变化，算法会呈现出不同的效率表现。比如，有可能输入 数据量较小时，算法 A 运行时间短于算法 B ，而在输入数据量较大时，测试结果截然相反。因此，若想要达 到具有说服力的对比结果，那么需要输入各种体量数据，这样的测试需要占用大量计算资源。 理论估算 既然实际测试具有很大的局限性，那么我们是否可以仅通过一些计算，就获知算法的效率水平呢？答案 是肯定的，我们将此估算方法称为「复杂度分析 如果感觉对复杂度分析的概念一知半解，无需担心，后续章节会展开介绍。 2.1.3. 复杂度分析重要性 复杂度分析给出一把评价算法效率的“标尺”，告诉我们执行某个算法需要多少时间和空间资源，也让我们可 以开展不同算法之间的效率对比。 复杂度是个数学概念，对于初学者可能比较抽象，学习难度相对较高。从这个角度出发，其并不适合作为第一 章内容。但是，当我们讨论某个数据结构或者算法的特点时，难以避免需要分析它的运行速度和空间使用情