前言：以前一直认为性能优化很遥远，也很复杂，但当今天尝试过后，发现也并不是触不可及
一般的索引文件结构由 13 个结点组成，其中 0 - 9 个结点为直接的物理盘块（直接索引），第 10 个结点是一级间接索引，第 11 个结点是二级间接索引，第 12 个结点是三级间接索引，如下图所示。
打开Fiddler，Rules->Performance->勾选 Simulate Modem Speeds，勾选之后访问网站会发现网络慢了很多
给大家推荐一个代码高亮显示的东东，直接使用一个 JavaScript 库 —— Prism 是一款轻量、可扩展的代码语法高亮库，使用现代化的 Web 标准构建。 为什么选择 Prism.js ？ 极致易用引用 prism.css 和 prism.js，使用合适的 HTML5 标签（code.language-xxxx），搞定！天生伶俐语言的 CSS 类是可继承的，所以你只需定义一次就能应用到多个代码片段。轻如鸿毛代码压缩后只有 1.6KB。每添加一个语言平均增加 0.3-0.5KB，主题在 1KB 左右
Apache ECharts 5.5.0 版本已于 2024.2.18 正式发布。
试题链接：https://www.nowcoder.com/questionTerminal/3241441c88f04ab58585a187716055d3
在互联网技术圈中有一个说法：「MySQL 单表数据量大于 2000 W行，性能会明显下降」。网传这个说法最早由百度传出，真假不得而知。但是却成为了行业内一个默认的标准。
如项目代码目录展示的那样，除了常见的app.js作为入口文件，我们将用到的 3 张图片放在/src/assets/img/目录下，并在样式文件base.css中引用这些图片。
存储容量是指存储器可以容纳的二进制信息量，用存储器中存储地址寄存器MAR的编址数与存储字位数的乘积表示。网络上的所有信息都是以“位”(bit)为单位传递的，一个位就代表一个0或1。
当建立 F2 时，F1 和 F2 的引用计数值都为 1 ，再建立 F3 时，F1 和 F3 的引用计数值就都变成了 2 。后来删除 F1 时， F3 的引用计数值为 2-1=1，F2 的引用计数值不变。
简单介绍 昨天修改了一下博客所用的模板，冬天来了，给自己的博客加点雪花，感觉更有意境。 百度找到了非常多的结果，最终还是选用了cfs.snow.js，很赞压缩之后只有1kb左右，而且不会影响页面使用，使用方式非常简单。 引入js文件之后只需要一句话： snow.down() 该项目github地址：https://github.com/coolfishstudio/cfs.snow.js 演示地址：http://snow.coolfishstudio.com/ 此雪花效果不支持IE浏览器，所以IE浏览器访
gookit/goutil Go 常用功能的扩展工具库。包含：数字，字符串，slice/数组，Map，结构体，反射，文本，文件，错误，时间日期，测试，CLI，命令运行，系统信息，格式化，常用信息获取等等。
例: 机器语言 01010000 (指令 PUSH AX) 其中 AX 表示堆栈，而在CPU中工作原理则是电平脉冲的形式；
一个java类里面有什么，无非就是属性和方法，属性是根据业务需求来的，并且你才是做决定的那个人。
在32位系统下，物理内存进行了分页，每一页的大小为4kb，如果已经通过分段生成了线性地址空间，然后线性地址空间再去找分页的物理地址，比如说，找到了是第xxx页，在通过线性地址里的后12位的offset进行结合找到具体的物理地址，如果只使用了一个页表，一个表项的大小为4byte，32位系统有4GB的物理空间（一个进程看到是4GB大小的虚拟空间），每一个表项对应着物理空间的第xxx页(4KB大小的页)，那么应该有4GB/4KB=1MB个表项，因为每个表项4byte，所以一共有4MB的大小，那么一个进程就会浪费掉4MB的空间。 如果是二级页表，规则就会改变，让二级页表对应到物理内存上的4KB大小的页，一级页表此时变成映射为物理地址的4MB（这样子是无法定位到具体的页（4KB）的，所以二级页表再去找），这样先找到一级页表，一级页表再和二级页表进行结合，二级页表相当于一级页表4MB分成了1024个（1KB个）4KB，找完后二级页表充当了offset的角色，此时定位到具体的4KB的页面，再用一级页表的offset一结合定位到具体物理地址。这样一个进程浪费掉的空间是一级页表占用的:（4GB/4MB）*4byte=4KB，二级页表浪费掉的是1kb（1个一级页表占用这么多）*1kb（此时有1kb（4GB/4MB）个一级页表）=4MB，加起来是4MB+4KB，比光用一级页表要多4KB，但是2级页表是可以不存在的，比如此时程序只用了%20的页，那么4MB就需要乘以%20，这样一下子就比只有一级页表时少了。
一直以来，处理时间和日期的JavaScript库，选用的都是Momment.js。它的API清晰简单，使用方便灵巧，功能还特别齐全。
相信很多人都不知道内网、外网、宽带、带宽、流量、网速之间的区别与联系，今天小编给大家介绍一下，希望对大家能有所帮助！
很多人都不知道内网、外网、宽带、带宽、流量、网速之间的区别与联系，今天详细介绍一下。
Fate 有 n 个 ACM/ICPC 比赛的模板，每个都是一个独立的 PDF 文件。为了便于打印，万神希望将这些模板合并成一个 PDF 文件。万神有一个工具，可以将至多 k 个 PDF 文件合并为 1 个，合并后的文件大小是原来 k 个文件的大小之和。万神发现，这个工具每次运行的时间正比于输出文件的大小。设每输出 1KB 需要 1 单位时间，那么万神至少要多少时间才能合并完所有的文件呢？
1KB边界限制在AHB中表示burst传输不能跨越1KB边界的约束。该限制旨在防止burst传输从一个slave交叉到另一个slave。在实践中，这意味着如果master必须要进行跨1KB边界的burst传输则必须切分成两次传输。例如：
B+树是一种在非叶子节点存放排序好的索引而在叶子节点存放数据的数据结构，值得注意的是，在叶子节点中，存储的并非只是一行表数据，而是以页为单位存储，一个页可以包含多行表记录。非叶子节点存放的是索引键值和页指针。
1482457766457011227.jpg 在上一节中，主要阐述了JavaScript方面的学习路线。先列举一下我朋友的经历，他去过培训机构，说是4个月后月薪过万，虽然他现在还未达到这个指标。 培训机构一般的套路是这样：先教JavaSE，什么都讲一讲，可是都讲不透，基础差一点的只有越听越糊涂，被面向对象的概念，接口，抽象类，搞得头都大了。一天到晚盯着几个干巴巴的案例看。 JavaSE大概持续讲两个月，最后会让你做一个控制台的小屁项目，可能是ATM管理系统，也可能是图书管理啥的。 然后，开始讲html、
useStore可以自己任意命名 store类似id的意思，pinia使用它来将store连接到devtools
生产环境需考量各种因素，结合自身业务需求而制定。看一些考虑因素（以下顺序，可是分了顺序的哦）
CSS 框架逐渐变得流行，其中的一些，如 BluePrints, YUI, YAML 等想去实现所有的东西，如网格系统，样式重置，基本板式，表单样式，其他的仅仅关注网格，但是还是显得臃肿，最后加上复杂性，这样只会使学习曲线变得陡峭，和增加开发时间，以及无穷的调试。
本篇文章为大家盘点了1月份最热门的 JavaScript 项目，让我们一起来看下吧！ 一、编辑器tui.editor https://github.com/nhnent/tui.editor Star 5033 tui.editor（TOAST UI Editor）是一款所见即所得的Markdown编辑器。TOAST UI Editor提供Markdown模式和WYSIWYG模式。它的功能非常强大，你可以编辑表格，UML图和图表等。 TOAST UI Editor的Markdown模式的特点有： ● 所见即
1GB=1024MB(理论上) 计算机存储信息的大小，最基本的单位是字节，一个汉字由两个字节组成，字母和数字由一个字节组成。 容量的单位从小到大依次是：字节(B.
prismjs漂亮的代码语法高亮插件 极致易用：引用 prism.css 和 prism.js，使用合适的 HTML5 标签（code.language-xxxx），搞定！ 天生伶俐：语言的 CSS 类是可继承的，所以你只需定义一次就能应用到多个代码片段。 轻如鸿毛：代码压缩后只有 1.6KB。每添加一个语言平均增加 0.3-0.5KB，主题在 1KB 左右。 快如闪电：如果可能，支持通过 Web Workers 实现并行。 轻松扩展：定义新语言或扩展现有语法，或者新增功能都非常简单。 丰富样式：所有
现在这个时代已经属于流量时代，用户对于App或者小程序之类的操作界面的数据和交互的要求也越来越高。对于测试人员弱网测试也是需要考验自己专业技术能力的一种技能。一个合格的测试人员，需要额外关注的场景就远不止断网、网络故障等情况了。还要对于弱网的数据定义，不同的应用所界定的含义是不一样且不清晰的，不仅要考虑各类型网络最低速率，还要结合业务场景和应用类型去划分。按照移动的特性来说，一般应用低于2G速率的都属于弱网，也可以将3G划分为弱网。除此之外， 弱信号的Wifi通常也会被纳入到弱网测试场景中。无论是做web端还是app端的测试，我们都需要对弱网进行测试，对于弱网方法有很多种，如：Fiddler模拟弱网，控制电脑的网速等，今天介绍下Fiddler如何进行测试弱网。
本文围绕标准 ERC721协议，描述了Mint、 safeMint、 transfer等是如何实现资产管理的，并通过解读代码来了解它的安全性设计和以太坊数据上链成本构成。
内存：计算机内存是由一个有序的字节序列组成，用于存储程序及程序需要的数据。你可以将内存想象成计算机执行程序的工作区域。一个程序和它的数据在被CPU执行前必须移到计算机的内存中。每个字节都有一个唯一的地址，如图1所示：
动态压缩 Vue 还是使用普通的打包编译后的文件，将前端编译打包后的文件拷贝到 Nginx 的 html 目录下，然后访问 nginx：http://192.168.91.129
B+树是一种在非叶子节点存放排序好的索引而在叶子节点存放数据的数据结构，值得注意的是，在叶子节点中，存储的并非只是一行表数据，而是以页为单位存储，一个页可以包含多行表记录。非叶子节点存放的是索引键值和页指针。 那么，在MySql数据库里，一个页的大小是多少呢？ 可以通过查询语句进行查看：show variables like 'innodb_page_size' 查询结果16384字节，可以通过1kb等于1024字节方式，计算出16384/1024 = 16kb，说明MySql数据库默认页大小是16kb。
内存 计算机内存是由一个有序的字节序列组成，用于存储程序及程序需要的数据。你可以将内存想象成计算机执行程序的工作区域。一个程序和它的数据在被CPU执行前必须移到计算机的内存中。 每个字节都有一个唯一的地址，如图1所示： 使用这个地址确定字节的位置，以便于存储和获取数据。因为可以按任意顺序存取字节，所以内存也被称为随机访问存储器（Random-Access Memory，RAM）。 现在的个人计算机通常至少有4GB的RAM，但是它们一般装有6~8GB的内存。通常而言，一个计算机具有的RAM越多，它的运行
redis.conf中的maxmemory定义REdis可用最大物理内存，有多种书写方式，以下均为合法：
何时: 凡是HTML和CSS做出的静态页面，都要用JavaScript添加交互行为后，才能给用户使用
对于图片灯箱插件我之前一直无感，直到慢慢越来越多的人联系我说它的重要性，所以主题慢慢的都开启了 Fancybox 图片灯箱插件，效果和功能都很强大，但是最近发现了“ViewImage.js”，这是基于jQuery开发的插件，使用Gzip压缩后不足 1kb，还支持响应式的一款极简灯箱插件，打算把主题都集成这个插件，真的超级精简，使用了几次效果挺好，在此基础上又简单优化了几处css，想着每个人要求不同就顺手做了这款极简插件（插件地址下文章底部）
上面的配置文件中 root和alias 指令配置完之后实现的效果是一样的，其实用的区别在于：
前言 《React移动web极致优化》也提到了，构建工具是前端优化的重要一环。而React的推荐构建工具则是Webpack。这篇文章我们就来聊聊如何在Webpack构建的过程中如何针对React的应用
1KB = 1024 Bytes = 2^10 Bytes = (1L << 10) Bytes
适用于UNO/2560/DUE/ESP8266/ESP32，2021年之前使用版本。
之前松哥写过一个 MySQL 系列，但是当时是基于 MySQL5.7 的，最近有空在看 MySQL8 的文档，发现和 MySQL5.7 相比还是有不少变化，同时 MySQL 又是小伙伴们在面试时一个非常重要的知识点，因此松哥打算最近再抽空和小伙伴们聊一聊 MySQL，讲讲原理，讲讲优化，我会从最基本最简单的开始，和大家梳理 MySQL 中常见的面试知识点。
分布式文件系统用来存储各种非结构化数据，例如海量的图片，海量的视频，海量的xml等数据。在这种分布式存储中，是不支持随机的读写的，要么直接覆盖，要么删除然后再修改。
对于图片灯箱插件我之前一直无感，直到慢慢越来越多的人联系我说它的重要性，所以主题慢慢的都开启了 Fancybox 图片灯箱插件，效果和功能都很强大，但是最近发现了“ViewImage.js”，这是基于jQuery开发的插件，使用Gzip压缩后不足 1kb，还支持响应式的一款极简灯箱插件，打算把主题都集成这个插件，真的超级精简，使用了几次效果挺好，在此基础上又简单优化了几处css，想着每个人要求不同就顺手做了这款极简插件（插件地址下文章底部）。
今天，我们接着讨论图片图片懒加载。这是前端性能优化中老生常谈的话题了。旨在提升页面初始化渲染性能和用户体验。
这个当然不是乱说的，是通过计算得来的，我接下来会在文章里面告诉大家这个数据是如何计算的。
最近小编发现了一些只有1kb大小的js库，我简直惊呆了！你知道吗？这些小小的js库体积虽然小，但是实力却不容小觑！而且还十分强大好用
现在我们就来看看在生产环境中的 Kafka 集群规划该怎么做。既然是集群，那必然就要有多个 Kafka 节点机器，因为只有单台机器构成的 Kafka 伪集群只能用于日常测试之用，根本无法满足实际的线上生产需求。而真正的线上环境需要仔细地考量各种因素，结合自身的业务需求而制定。
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