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未来随着时间的推移世界的芯片生产能力将逐渐提高

高精密的芯片离不开光刻机，而光刻机的激光是由光刻气体产生，氖气正是光刻混合气体中的必要气体，并且不可替代。...目前，随着大众集团宣布大面积停产、减产，其它车企因为芯片短缺而减产、停产的势头不断加剧，在过去的一年当中，包括大众、丰田、本田、福特、通用、蔚来等车企巨头，都因为芯片短缺进行过不同程度的减产、停产。...芯片缺乏的过程中内，连续发生了因为处理芯片紧缺造成的中控台显示屏降低触摸作用，汽车钥匙仅给予一把，处理芯片紧缺造成降低座椅加热的作用这些情况的产生，当发觉处理芯片与我们的日常生活密切相关时，才意识到日常采用的简易作用却拥有如此繁杂的服务支持...也证实从比较晚的发展時间逐渐，短短的几十年内中国汽车生产制造水准做到如此相对高度，离不了一代又一代汽车人的辛勤耕耘与无私奉献，好似中华民族的兴旺发达，离不了一代又一代人的勤奋努力。...未来随着时间的推移，世界的芯片生产能力将逐渐提高，但这无疑是一个复杂而漫长的过程，对我们来说，现在世界的核心不足也不是完全不好的事情，我们在这个基础上加强对芯片产业的投入，在5年、10年内尽量缩小与美国的差距

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随着黑客变得越来越精明，2019年发生了有史以来最多的交易所攻击事件

尽管2019年记录的11起攻击事件在数量上几乎是2018年的两倍，但总体损失却大幅减少（2019年被盗的加密货币价值2.826亿美元，而2018年被盗的加密货币价值8.755亿美元）。...然而，去年每笔黑客窃取的平均资产数较2018年有所下降。Chainalysis指出，通过加强安全和监管措施，这种损害在一定程度上得到了缓解。例如，与往年相比，越来越多的交易所减少了存入热钱包的资金。...例如，在2019年对加密货币交易所Binance进行的一次4000万美元的黑客攻击中，攻击者利用恶意软件和网络钓鱼的组合攻击绕过了安全措施，并覆盖了取款所需的多重密钥签名。...，在这场数据战中，随着攻击变得越来越复杂，区块链分析也变得越来越复杂。...但在去年，时间缩短了，通常在黑客入侵后不到2个月时间内就会将资金转移到KYC要求相对宽松的交易所进行清算。

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解决电脑系统卡、慢 3分钟成为高手！

简介：大家在平常使用电脑的过程中，随着时间的推移，电脑Windows系统会变得越来越卡，越来越慢！很多人都会选用电脑自带的系统安全软件来优化Windows系统，不过效果不理想，反而越来越慢！...大家在平常使用电脑的过程中，随着时间的推移，电脑Windows系统会变得越来越卡，越来越慢！很多人都会选用电脑自带的系统安全软件来优化Windows系统，不过效果不理想，反而越来越慢！...请谨慎卸载，不知道作用的软件请看后面的安装日期，判断安装时间来卸载。这个方法对增快电脑的运行速度最有效。...我曾在很多人的电脑上和自己的电脑上测试过这一项，当两款不同的安全软件在一起的时候，电脑的运行速度简直让人抓狂。所以建议大家保留一款安全软件即可。清理电脑桌面回收站文件 ?...以上就是我在多年使用电脑的过程中总结的经验方法，经过以上的清理，相信你的电脑Windows系统绝对能回到刚装系统时的那种速度，一般不定期的对电脑系统经过以上优化，几年内完全不必重装系统，速度也不受任何影响

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改善 Android Studio 的构建速度

例如，这是一个研究代码更改对构建速度影响的 benchmark，可以看出，随着时间的推移，构建速度有很大的改善。 ?...我们用它来表示实际构建速度随时间的变化。遗憾的是，结果表明了构建速度是随着时间的推移而减慢的。 ?...如果每个版本的构建速度确实越来越快，并且我们可以在数据中看到，那么为什么它们会随着时间的推移而变得越来越慢呢？...虽然我们知道随着项目的迭代，代码的增加、资源的使用、语言特性的增加，使项目的构建速度越来越慢，但我们还发现，还有许多其他因素超出了我们的直接控制范围： 2017 年末的 Spectre 和 Meltdown...和真实的项目不同，那些项目的构建时间不会随着时间的推移而增长。Benchmark 模拟更改，然后撤销更改，仅测量我们的插件随时间推移而受到的影响。

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如何通过mklink命令将NuGet缓存迁移到D盘，优化系统性能

在开发过程中，NuGet包会默认缓存到系统的C盘目录：C:\Users\(username)\.nuget。随着时间的推移，这个缓存目录会占用大量的系统盘空间，从而导致C盘变得越来越慢。...为了避免系统盘空间不足的问题，我们可以利用Windows系统中的“链接”功能，将NuGet缓存目录转移到其他分区。具体操作步骤如下：首先，打开命令提示符（以管理员身份运行）。...然后，执行以下命令：mklink /j C:\Users\(username)\.nuget D:\.nuget注意：将命令中的(username)替换为你实际登录的用户名。...通过这个命令，您可以在C盘的.nuget目录与D盘的.nuget目录之间创建一个“目录链接”。这样，原本存储在C盘的NuGet缓存将被重定向到D盘，从而释放C盘的空间并提升系统性能。...这个方法不仅能帮助您有效地管理系统盘的空间，还能避免因C盘空间不足导致的系统性能下降，是一项非常实用的Windows系统优化技巧。

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Kubernetes助力Nubank一周部署200次

挑战过去几年中，随着 Nubank 客户基数达到 2300 万，工程团队从最初的 30 人增至 520 人，这家金融科技初创企业面临不可变基础设施带来的挑战。...“我们的部署要靠旋转整个堆栈，或克隆整个基础设施才能迭代所有开发，” Nubank 工程总监 Renan Capaverde 说，“因此，随着时间推移，会变得越来越慢，越来越痛苦。”...过去几年中，随着 Nubank 客户基数达到 2300 万，工程团队从最初的 30 人增至 520 人，这家金融科技初创企业面临挑战。...因此，随着时间推移，会变得越来越慢，越来越痛苦。” 此外，还有其他痛点，包括应用软件的负载均衡，在 AWS 中添加新的安全组规则的难度等。...因此，生产环境的部署时间从 90 分钟减少到 15 分钟。Nobre 说，这就是“最大的好处，因为这样能提升开发者的体验。” 现在，Nubank 工程师每周能部署 200 次。

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你写的代码就是你的犯罪证据

于是，后来，又不得加了一个if 语句，导致了这个条件变得更加复杂。...随着时间的推移我们的条件越来越复杂，我们的 if 语句会越来越复杂。多层嵌套 if 语句随着 if 条件进一步扩大化，我们的条件语句就变成了一个多层嵌套的循环语句。...每多一层嵌套代码复杂度就 * 2，它的阅读难度就越来越大。...if (conditionA) { blablaA(); blaA(blabla).blabla();} 我们的 if 方法随之变得越来越长，于是尝试去抽成一个方法。...不会，因为在流水线式的生产里，每个人都能找到合理的理由。我们日常开发的模式是：红-绿-重构。而因为时间的原因，我们少去了重构这一步。

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究竟是该采用面向服务结构，还是要采用单体结构

围绕该使用面向服务的架构还是该使用单体架构的讨论已经持续很长时间了。大多数团队确实选择了微服务这条道路，因为这是目前的“行业标准”。...实际上，因为在单体架构中，所有的模块都很易于访问，随着时间的推移，界限很变得非常模糊，如果需要的话，将系统拆分为更小的部分将会变得越来越难。...根据我的经验，单体架构在早期的迭代中速度会比较快，但是随着时间的推移，变更的迭代速度会变得越来越慢。对于如今的初创公司和小规模团队来讲，这个特点使得单体架构依然是一个很有价值的应用开发方式。...如果业务一切进展顺利的话，现在你需要每秒钟为大量的请求提供服务（因为你的产品有越来越多的客户），准确的说，在要求应用 99.9% 的时间都能正常访问的情况下，单体设计的局限性就开始出现了。...有个很好的问题就是，当一个产品需要超过数百名工程师来一起工作时，随着接触同一代码库的人员规模的增加，保持所有的组织有信心且灵活地进行创新确实是一个挑战。

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你可能不需要 CSS 框架

将样式保留在代码库中，而不是作为外部依赖，随着时间的推移，CSS 代码库可以持续保持简洁易懂。 CSS 框架的缺点覆盖覆盖框架非常耗时、难以维护且容易出错。...框架的设计系统非常通用，它们试图满足大多数应用程序的大部分需求，而不是满足一个应用程序的所有需求。随着时间的推移，应用程序的设计需求总是会偏离框架所提供的。...请记住，无论选择哪一个，你都是从其中的一小部分 CSS 开始，然后随着时间的推移逐渐添加新的内容。随着设计的演变，逐渐修改起始库的样式而不是去覆盖它们。...CSS 支持类似于 SCSS 的嵌套语法，这使得 CSS 的编写变得更加方便，并且有助于提高可读性。...在一开始，它们的作用域可能是有限的，因此可以使用类或 @scope 编写具有狭窄作用域的样式。随着时间的推移，作用域中常用的模式可能会被提取到全局样式中，所以你需要经常重构你的 CSS！

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用 Rust 重写网站，性能提升了18倍！

对于构建中小型网站/个人博客来说，Hakyll 是一个不错的静态网站生成器库，9 年前的 Jonas Hietala 正是选择了 Hakyll 编写博客网站。...但随着时间的推移，网站出现各种问题，诸如速度越来越慢，许多外部依赖性，设置问题等，Jonas Hietala 决定用 Rust 重写。选择Rust 的原因是？...重建完整的站点需要4秒（不包括编译时间），18倍的性能提升。2.单一依赖。网站的一切都是用Rust编写的，不需要安装外部脚本或工。3.Cargo正常工作。...只要系统安装了Rust，cargo build就可以正常工作，你不必手动寻找丢失的依赖项。4.Rust减轻了编译的负担。Rust对于他个人来说更容易理解。

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性能优化, 关键还是在SQL

很多系统上线后, 性能问题开发就基本上不管了 , 业务越来越慢的责任都压在DBA身上,而大部分DBA对SQL优化没有深入的研究, 就只能把希望寄托在硬件的改善上....最近遇到很多业务越来越慢的案例,都是SQL写法导致的问题,实现相同的业务逻辑, SQL写法不同, 性能相差几倍到几千倍,消耗的硬件资源也相差甚远....数据量小的时候差别不大, 数据量大了, 差别越来越大, 直到慢慢耗光你的硬件资源. 最近帮某个银行客户分析了两套oracle数据库, 客户反映说是系统慢, 迁移到了新的硬件平台,还是慢....获取的sql monitor执行计划如下, 执行时间一小时以上,其中一个大分区表(610个分区)的全表扫描消耗占了绝大部分: SQL代码如下: 问题的关键在于最后一个红框的写法,EP2EAS_ITGOPENACCOUNT_HIST...这种SQL写法导致的性能问题, 靠补强硬件是没有意义的, 而且一开始系统上线的时候影响还不太明显(分区数少), 随着时间的推移, 分区数越来越大, 效率就越来越差.

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计算机硬件-硬盘

，价格较贵，还没有深度普及，又因为其存储的颗粒受擦写次数的限制，所以只是用在擦写不是很频繁的环境中。...电脑越用越慢很多小伙伴的windows电脑越用越慢，常常抱怨，重装系统后感觉就好多了，这是为啥？...一般情况下windows电脑越用越慢的原因是因为windows系统在运行的时候会把运行日志都存储在安装系统的那个分区，随着时间推移，越存越多，自然该分区就越来越小了，每次在使用这个分区上的空间时都需要长时间寻找空闲空间造成等待...，还因为数据量太大，从该分区找系统所使用的文件时间也会越来越长，所以用户体验特别不好。...当你发现CPU使用率不高，内存的也不高，但是电脑特慢，不用在找原因了，肯定是硬盘出问题了，一般是因为长时间的使用硬盘中的盘片有划伤了，所以在读数据时，读到划伤区域会读的特变慢！兄台，换块固态吧！

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干货 | 携程Service Mesh性能优化实践

（2）CDS中envoyFilter的patch时间复杂度从O(n^2)降低为O(n) 在CDS的cluster patch中，原先istio在对envoyFilter的patch cluster时用到了循环嵌套...，循环一遍所有envoyFilter，再嵌套循环一遍所有目标cluster对象，根据每一个envoyFilter指定的service、subset、port等信息计算出其匹配的cluster对象的范围，...因此就可以用空间换时间的方式，提前将envoyFilter构建成map，在循环全部cluster进行patch时，就能以O(1)的方式获取到匹配的envoyFilter，从而减少了循环嵌套。...（3）优化接口查询时延，减少内存使用在改造istio实现接口的过程中，我们发现查询时间变得越来越慢，内存也在缓慢增长，甚至到达临界点会oom。...随着接入的资源越来越多，控制面的启动时间越来越长，这对于每次发布和故障重启都是个问题。我们通过改变内存中的数据结构，改造一些map的映射，可以很好的加快启动的速度。

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那些没说出口的研发之痛，做与不做微服务的几大理由

这个单体架构来自那些根本没有设计封装波动的系统，但是随着业务需求和时间的推移，变得越来越复杂。那么用单体架构做什么呢？每个人在单体架构中工作时都会感到痛苦，开发和业务人员也是如此。...企业需要快速行动，单体架构却会随着时间的推移而变得越来越慢。许多开发人员都希望把已有的架构丢掉，重新开始，但是这种想法无法和业务一起成长。...如果随着功能请求的进入，简单地创建新的微服务，而不是封装整个波动区域： ? 有改善吗？来看看原始单体应用旁边的微服务： ?...微服务与团队：康威定律微服务架构是独特的，随着时间的推移仍然保持灵活性，在一个项目的组织架构中时时发生影响。对于大多公司而言，这非常具有挑战性，因为它要求企业重新考虑组织模式。...微服务与康威定律：企业需要与团队协同的架构当涉及到组织团队和微服务，著名的康威定律经常被提到。这项定律，越来越被广泛地接受。

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公开课 redis系列一 redis的故事以及redis在秒杀中的使用场景

不停地循环遍历. 所以, 文件越来越大, 速度越来越慢. 那么如何才能让他变快呢? 这就是新技术出现的前提 2. 数据库的分治和索引随着时间的推移, 数据库产生了....如果数据量越来越多, 那么速度就会越来越慢, 要解决速度越来越慢, 我们建立索引. 　　索引, 就是标记某一列为索引. 保存的是表中的某一列数据和数据所在的片区....所以数据查询的速度快了问题: 如果数据库的表很大很大, 表的增删改查一定会越来越慢么? 这里要将增删改查定位到io的读写上....全量内存数据库磁盘有致命的硬伤, 随着数据量越来越大, 文件查找一个资源的速度就越来越慢. 那么就要想办法解决, 然后想到了内存. 就有一家公司发明了内存数据库....但是, 任何一项技术, 随着时间的推移, 要么存留, 要么灭亡, 存留下来的也一定是越来越优秀. redis最终存留下来了, 但是没有变成sql的.

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如何减少40%的Docker构建时间

随着Docker的普及，许多公司的产品会将组件构建为Docker镜像。但随着时间的推移，一些镜像变得越来越大，对应的CI构建也变得越来越慢。...如果能在喝完一杯咖啡的时间（不超过5分钟）内完成构建，将是一个理想状态。否则，则会减慢开发人员的生产力。本篇文章带大家通过两个小的改变，来提升Docker的构建时间。...这样，即使构建在不同的机器上执行（通常在CI中会这样），也可以从构建缓存中受益。作为一种解决方法，许多人在构建新的镜像版本之前拉取了最新版本的镜像。好处是可以以拉取完整镜像的代价来缓存未更改的层。...拉取完整镜像可能需要一些时间，但也不能保证层可以被重用。...此外，这也可以提高构建速度，因为现在可以并行执行多个层的数据复制。小论本文介绍了两种小的改变，可以让整个Docker构建时间大幅缩减的方法，希望在实践的过程中对大家有所帮助。

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为什么我建议需要定期重建数据量大但是性能关键的表

查询越来越慢的原因例如这个 SQL： select * from t_pay_record WHERE (( user_id = 'user_id1' AND is_del = 0 )) ORDER...SQL，并且随着时间推移越来越多，这个就和 MySQL InnoDB 里面的删除机制有关系了。...，例如变长字段实际数据变得更长这种，会将原来的记录标记为删除，然后在末尾创建更新后的记录。...但是随着业务越来越复杂，归档逻辑也越来越复杂，比如不同类型的订单时效不一样，可能出现一年前还有未结算的预购订单不能归档。...久而久之，你的数据可能会变成这样：这样导致，原来你需要扫描很少页的数据，随着时间的推移，碎片越来越多，要扫描的页越来越多，这样 SQL 执行会越来越慢。

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高压锅热平衡以及器件设计

研究表明水的沸点受气压影响，并且气压越高，沸点越高，高压锅基于该原理，不仅使得烹饪时间更短，而且使得饭菜味道更好，因此，在生活中具有广泛的应用。在使用过程中，不知道你是否好奇过高压锅压力为何会升高？...No.1 气液动态平衡高压锅内水与水蒸气之间的动态平衡：外部热源加热作用下，高压锅吸收能量，进而使得温度以及压力升高，与此同时高压锅作为热源，不断向周围散发热量，随着时间的推移高压锅吸收能量以及散发能量逐渐达到平衡状态...压力与水沸点温度之间的关系如图所示，其中P0表示大气压强，从图中可以看出，随着压力的升高，水沸点温度逐渐升高，但是升高的速率越来越慢。...No.2 热辐射由生活经验可知，温度越高，单位时间内高压锅向外辐射的能量越多，微观角度来说，物体受热后，某些原子（分子）吸收能量处于激发态，进而在自发作用下，能量以电磁波辐射的形式发射出来，进而转换为低能态...），逐渐达到稳定平衡状态，当加热源具有一个扰动（功率升高）时，高压锅吸收的能量增多，进而使得内部水温以及压力升高，于此同时高压锅热辐射的能量也增大，进而随着时间的延长，逐渐达到稳定状态。

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循环查询数据的性能问题及优化

糟糕的代码，对代码维护、性能、团队协作都会造成负面影响，所以，先设计再实现，谋而后动。这里的循环查询，指的是在一个for循环中，不断访问数据库来查询数据。...这种写法，简单明了，只要按照逻辑来写就好了，然而随着交易越来越多，这段代码会跑的越来越慢，即使建立了索引，但是却无法避免每次的数据库访问开销。...同样的，随着数据量的增加，这段代码会跑的越来越慢。...使用pipeline来查询redis Redis通常用来做数据缓存，降低数据库的命中率，从而提供并发性能。然而，如果使用不当，你会发现虽然使用了缓存，但是时间查询效率并没特别大的提升。...，这些活跃时间都缓存在Redis中，但是这个代码，如果user_ids的列表很长，就会发现这个缓存查询很慢，因为每次访问redis都需要建立一次IO请求。

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生成式AI：未来的发展方向是什么？

随着时间的推移，将生成式人工智能无缝融入现有产品已经成为一种普遍的趋势。这意味着人工智能不再仅仅是独立存在的应用，而是与其他产品和服务紧密结合，为用户提供更加智能化和个性化的体验。...相反，它可能会持续不断地突破和创新，就像每次ChatGPT的发布都给我带来一次巨大的飞跃。从它的发展来看，这是一种嵌套关系，而不是替代关系。...无缝嵌入国内的产品我就不再赘述，每一个大型科技公司都在背后嵌套着已知产品，它们并非孤立存在。为了在竞争中取得主导地位和重要优势，国外大型科技公司纷纷建立合作伙伴关系。...生成式AI将成为系统的重要组成部分，与我们已有的用户体验无缝融合。初创公司的挑战随着时间的推移，小公司与Gen AI之间的长期竞争将变得越来越艰巨。...我对于未来的进步充满期待，但我也清楚地意识到在这个过程中会伴随着许多挑战。尤其是随着生成式人工智能在我们的工具和生活中越来越深入，人们对于人工智能在伦理、数据隐私和安全方面的担忧也将变得更加突出。

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