技术专栏 第226页

今天是教师节，教师是我最尊敬的职业。感恩一路走来遇到的引路人、一日为师、终身难忘！今天，我来手搓一个教师节贺卡，送给天下所有的老师。

蜜蜂象征着勤劳和精打细算，正如我们记账的初衷——通过细致的记录来管理财务


Count不仅代表计数，更代表”让每一笔支出都算数”的理念

ZyperWin++ 是一个基于 .NET + SunnyUI 开源、轻便、简洁美观的 Windows 优化工具，适用于 Win7 – Win11 最新版的优化，包括性能优化、服务项优化、垃圾清理、资源管理器管理、安全设置、隐私设置、更新设置、Appx管理策略优化等操作，还支持系统激活和Office快速安装。

首先来看一下简单的演示效果。




在这个报告中，根据销量和指标的绩效，显示绩效是在哪一个支付区间。

在这个案例中，从达成率到支付系数存在一个映射，但其是一个区间函数，而不是一个线性的区间。每个区间的增长系数（函数）不一样。

通过这个图表可以直观的看到当前达成具体落在了哪一个支付区间。

在这个报告中，首先通过一个堆积条形图，可以看到支付区间的分布，然后通过一个竖线标记当前达成属于哪一个区间。

其次通过达成率和支付系数的折线图，可以看到当前达成率在具体的哪一个区间分布。

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本文总结了矩阵导数的本质定义，对矩阵求导链式法则公式进行了讨论，并使用矩阵求导链式法则公式推导了矩阵乘法的反向传播公式。

在上一篇博客中我们提到，Netty的ByteBuf容器相比jdk的ByteBuffer的最大的一个优势就是实现了池化功能。通过对ByteBuf容器的池化，大幅提高了需要大量创建并回收ByteBuf容器的场景下的性能。

在Netty中对于ByteBuf的池化分为两部分，一个是
ByteBuf对象本身的池化，另一个则是
对ByteBuf背后底层数组所使用内存的池化。

对于ByteBuf对象的池化，Netty中实现了一个简单的对象池(Recycler类)以支持并发的对象创建与回收，相对简单。而对ByteBuf底层数组使用内存的池化设计则很大程度上参考了jemalloc这一适用于多处理器操作系统内核的内存分配器。

关于jemalloc的工作原理，官方有两篇经典论文，分别是写于2006年的
A Scalable Concurrent malloc(3) Implementation for FreeBSD与2011年的
scalable-memory-allocation-using-jemalloc。

其中2011年的论文中提到，相比起2006年最初版本的jemalloc，新版本的jemalloc做了进一步的优化，大幅提升了jemalloc的性能与易用性。强烈建议读者在开始着手研究Netty池化内存的工作原理细节之前，先阅读这两篇高屋建瓴的关于jemalloc的论文。掌握了核心的设计理念后，再去看细节能起到事半功倍的作用。

在后续介绍Netty的实现细节时，我也会结合这两篇论文中的内容来进行讲解，个人认为背后的设计理念与实现的细节同样重要，应该争取做到知其然而知其所以然。

动态分辨率的核心是给画面加个”弹性开关”，根据设备性能自动调整渲染分辨率，在GPU负载高时降低分辨率以保持帧率稳定。URP通过缩小渲染目标(如颜色缓冲、深度缓冲)的分辨率减少GPU计算量，最后再将画面放大到屏幕分辨率

SSRF存在的条件如下

这事一直没有优先级，所以我从来没处理过——直到现在。