重新出发hi!vegecai.moe there ! ! !
这是博客迁移以及更换域名后的第一篇文章,如你所见现在的域名非常“萌”
萌的由来
域名 .moe 是互联网域名系统中的一个顶级域名(TLD)。它的名称来自于日语俚语“萌え”(萌),扎根于日本御宅族文化,意味着这个顶级域名主要为御宅族、动画爱好者、工作者、创作者、商务等服务。[1]Interlink是这个域名的域名注册局。[2]
我是如何得到moe的?与岭姐姐发起了一场moe域名的抽奖活动,我便拿下了这个可爱的域名,并注册vegecai.moe,再次感谢与岭姐姐
这将会是一个怎样的博客?我将会在博客上写一些技术文章,日常碎碎念之类的吧,目前大概只能想到这些,博客内容与相关配置还在完善ing
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QPR 四步自杀预防
虽然希望你永远都不要用到,但是万一哪一天有需要,希望能帮上忙。
打滚着求转发和求阅读。虽然希望你永远都不要用到,但是万一哪一天有需要,希望能帮上忙。
QPR(Question, Persuade, Refer)是当下最有效的自杀预防方法之一,更重要的是这个方法的学习不需要任何医学或者教育背景(意思是人人都可以学习)。但是在网上各处搜了一下都完全没有好的(正确有效的)翻译,所以这一周(自杀预防周)结束之际就想要把这个翻译成中文,希望能更多地预防自杀。
❤️ 先说几个点:QPR 不是一种治疗!!它只是一种有效的预防方式。你不需要是精神科医生心理医生咨询师之类之类,只要是有一颗关心的心、想要帮助的意愿就可以。
自杀是世界上最可预防的死亡方式(没有之一)!最可以。预防的。不需要是专业人员,每一个人都可以参与到预防自杀中来。
相当大的一部分自杀是冲动行为(20 分钟之内)。简单来说就是只要度过了这个危机,很多的自杀是完全可以避免并且不会再发生的。
QPR 提供了一个可以操作和参与的方法。如下我会按照步骤一步步说清。如果有哪里不明白,请私信或者评论。感谢你愿意参与到预防自杀 ...
何为全栈&写在开始
“全栈”(Full Stack)是指一个开发者掌握了从前端到后端的多项技能,并能独立完成一个完整项目的开发过程。全栈开发者(Full Stack Developer)既能处理用户界面(UI)和用户体验(UX)的设计与开发,也能编写后端逻辑、设计数据库架构,甚至参与部署和维护。 在看完青鸟的见解后,也使我产生了一些共鸣
全栈开发的主要组成部分
前端开发(Frontend Development)
核心技能:
HTML(结构)
CSS(样式)
JavaScript(交互)
常用框架:
React.js、Vue.js、Angular 等
其他工具:
Webpack、Vite、SASS 等
后端开发(Backend Development)
核心技能:
编程语言:如 Node.js、Python、Java、PHP、Ruby 等
API 开发:RESTful API 或 GraphQL
框架/工具:
Express.js、Django、Spring Boot 等
关键点:
身份认证、安全性设计、业务逻辑实现等
数据库(D ...
利用Cloudflare R2对象存储搭建图床前言在享受过cf大善人的便利之后,产生了将能免费用的东西都挂在cf大善人上的想法,于是便盯上了Cloudflare R2对象储存。本站部分图片都是托管在R2上面的
什么是Cloudflare R2对象储存
用于存储所有数据的对象存储。
Cloudflare R2 存储允许开发人员存储大量非结构化数据,而无需支付与典型云存储服务相关的昂贵的出口带宽费用。
您可以将 R2 用于多种场景,包括但不限于:
云原生应用程序的存储
Web 内容的云存储
播客节目的存储
数据湖(分析和大数据)
大型批处理过程的云存储输出,例如机器学习模型工件或数据集
Cloudflare R2定价
类型
免费额度
超额付费
存储
10 GB-月/月
$0.015/GB/月
A类操作
100 万个请求 / 月
$4.50/100万个请求
B类操作
1000 万个请求 / 月
$4.50/100万个请求
出口流量
全球免费①
全球免费①
注解①:通过以下方式访问R2时,不收 ...
朱自清《匆匆》燕子去了,有再来的时候;杨柳枯了,有再青的时候;桃花谢了,有再开的时候。但是,聪明的,你告诉我,我们的日子为什么一去不复返呢?——是有人偷了他们罢:那是谁?又藏在何处呢?是他们自己逃走了罢:现在又到了哪里呢?
我不知道他们给了我多少日子,但我的手确乎是渐渐空虚了。在默默里算着,八千多日子已经从我手中溜去,像针尖上一滴水滴在大海里,我的日子滴在时间的流里,没有声音,也没有影子。我不禁头涔涔而泪潸潸了。
去的尽管去了,来的尽管来着,去来的中间,又怎样地匆匆呢?早上我起来的时候,小屋里射进两三方斜斜的太阳。太阳他有脚啊,轻轻悄悄地挪移了;我也茫茫然跟着旋转。于是——洗手的时候,日子从水盆里过去;吃饭的时候,日子从饭碗里过去;默默时,便从凝然的双眼前过去。
我觉察他去的匆匆了,伸出手遮挽时,他又从遮挽着的手边过去。天黑时,我躺在床上,他便伶伶俐俐地从我身上跨过,从我脚边飞去了。等我睁开眼和太阳再见,这算又溜走了一日。我掩着面叹息。但是新来的日子的影儿又开始在叹息里闪过了。
在逃去如飞的日子里,在千门万户的世界里的我能做些什么呢?只有徘徊罢了,只有匆匆罢了;在八千多日的匆匆里,除徘 ...
前言朋友告诉我,他的vscode插件无法正常使用了,于是我远程解决问题
插件描述这款插件叫Open In Browser,作用是可以右键便捷打开html文件,并到浏览器打开。插件地址
问题描述由于默认配置的问题:在默认配置中将 .html 的默认方式改为了vscode,这就导致插件功能无法正确指向至浏览器,这便是导致问题发生的原因。
解决方法右键打开文件属性,将 .html 文件的默认打开方式改回浏览器即可正常实现插件的功能
美团在生产环境中实践了Spark向量化计算,利用Gluten和Velox实现了性能和资源利用的优化。以下是对这一实践的概括:
向量化计算原理
SISD vs SIMD:传统的单指令单数据(SISD)架构每次处理一个数据点,而单指令多数据(SIMD)架构允许CPU使用更宽的寄存器同时处理多个数据点,显著提高了计算密度和效率。
SIMD指令集:Intel自1996年的MMX指令集开始,陆续推出了SSE、AVX、AVX512等指令集扩展,以增强CPU的向量化计算能力。
执行引擎的局限
缓存命中率:按行处理数据会导致不必要的内存加载,降低缓存效率。
变长字段:如字符串字段,会影响数据定位和处理效率。
虚函数调用:封装在循环中的虚函数调用会带来额外的性能开销。
向量化计算的优势
数据组织:按列组织数据(Block By Block)改善了数据局部性,减少了内存访问延迟。
减少函数调用:批量处理同一列数据减少了函数调用次数和虚函数的开销。
自动向量化:允许编译器生成更高效的代码,减少分支预测失败。
Spark向量化计算实践
性能提升:测试显示,向量化版本的函数耗时降为非向量化版本的三分之一。 ...
各种语言输出: hello worldC1234567#include <stdio.h>int main(){ printf("Hello World!"); return 0;}
C++12345678#include <iostream>using namespace std;int main(){ cout << "Hello World!" << endl; return 0;}
C#123456789using System;class HelloWorld{ static void Main(string[] args) { Console.WriteLine("Hello World!"); }}
Java12345public class HelloWorld { public static void ma ...