动画与物理是动画与系列的第九部,也是动画与教育系列的第二部。
概要 阴谋 经典物理学在“动画与数学”之后,动画以“第二次降临”漂浮在太空中开始,然后落到白色地板上。第二次降临行走时,底部会出现一条距离线,指示他走了多少米,紧接着顶部会出现一个速度矢量,以米/秒为单位计算他的速度。第二次降临在距离线上轻击了几下,然后出现一条位移线,显示他已经走了多少米。
由于摩擦,第二次降临最终会走进“湿滑的地板”。然后,他从夜空中似乎有一颗星星以绳子和球的形式得到了帮助。他抓住一根绳子并用它来抓住一个球。他将球和绳子变成套索,并利用线性动量推动自己前进。他能够毫不费力地滑行,直到他看到前面有一个更大的球。他无法阻止自己前进的脚步,结果却撞上了。
大球滚到陡峭山谷的边缘,中间有一棵树。一根绳子从山谷的另一边垂下来。第二次降临轻轻推了球一下,球就从斜坡上滚下来,滚到另一边,它的能量刚好足以到达另一边。他尝试了同样的事情,用套索作为抓钩,将其固定在树枝上。他往下滑,但由于他不是从上面开始,所以他的动力和能量不足以到达另一边。
他到达了绳子并返回到起始位置,在那里他给了自己一点额外的推力。这足以到达另一边,他收起绳子,看到一枚火箭漂浮在他上方。他思考如何到达那里,但绳子和更大的球给了他一个想法。他将绳子绕在球上,然后带着球滑下斜坡。他回到另一边,爬上树,踩上一根树枝,然后像跳水板一样跳上去。他把绳子绑在树枝上,并将球推得更远一点,将绳子牢牢地固定住。他站在上面,用力推了推它。它像弹射器一样将树枝拉下来,而第二次降临则以一种离心力围绕它旋转。他加速并放手,将自己直接发射到空中,冲向火箭。
天体物理学他轻轻一踢火箭,火箭就启动了,并缓慢加速。他发现一支火炬漂浮在真空中,并简要研究了光波的行为。火箭到达另一个恒星系统,并且发现自己被附近的一颗行星吸引,他改变了飞行器的轨迹,绕着行星的轨道飞行并转身离开。当他对其他两颗行星和恒星重复此操作时,该操作会呈指数级增加速度。
接下来,他遇到了一块小磁铁。他跳起来接住它,并用它把自己拉回到火箭上。他发现了一排巨大的磁环,将磁铁固定在火箭上,南极在前面。这会将火箭吸引到磁环的北极(面向第二次降临)。火箭在穿过每个环时都会加速,并最终离开银河系。
接近类星体时,第二次降临会穿过吸积盘到达中心,直到绕黑洞运行。一个苹果从黑洞的奇点扔向他,然后又落回原处。他从早些时候的黑洞内看到了这个闪亮的物体,然后将火箭俯冲到这个目标上。在里面,他点燃了手电筒,发现黑洞的巨大引力也会影响光(这在标题“外部视角”中显示,显示了当简笔画接近事件视界时,观众看到的“第二次降临”图像发生了扭曲)。随着他越陷越深,引力将他拉长(意大利面条化)。他接住了苹果,但尺寸逐渐缩小,穿过苹果的细胞和分子结构,直到到达亚原子。
亚原子、弦理论和时间旅行第二次降临穿过原子核和形成质子的夸克,收缩到世界片以下到时间之外的水平,在那里粒子由弦形成。在那里,他发现了以前的帮助的来源:它来自未来的自己。未来的第二次降临邀请现在的第二次降临观看他们过去的自己,扔下打开和闭合的绳子作为绳索和重球,以及火箭、其他工具和苹果。
未来版本将世界线滚动为蒂普勒圆柱体,使他们的时间观念倒退,展示现在的第二次降临在他过去的自我到来之前建造宇宙。未来的第二次降临然后前进到绕黑洞运行的过去的第二次降临。现在的第二次降临会掉落苹果,将第二次降临引诱到黑洞中。未来的二次降临拿起苹果,再次将其掉落,并指向过去的二次降临从世界纸上掉下来。然后他拿走了现在的第二次降临的牛仔帽并消失了。
原文: https://animatorvsanimation.fandom.com/wiki/Animation_vs._Physics
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前端有很多小而美的库,接入成本很低又能满足日常开发需求,同时无论是 npm 方式引入还是直接复制到本地使用都可以。
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radash实用的工具库,相比与 lodash,更加面向现代,提供更多新功能(tryit,retry 等函数),源码可读性高,如果不想安装它,大部分函数可以直接复制到本地使用。
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use-debounceReact Hook Debouce 库,让你不再为使用防抖烦恼。库的特点:体积小 < 1 Kb、与 underscore / lodash impl 兼容 - 一次学习,随处使用、服务器渲染友好。
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格式化日期时间库,比如:“3 hours ago”,支持多语言,仅 2Kb 大小。同时提供了 React 版本 timeago-react。
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Day.js 是一个简约的 JavaScript 库,仅 2 Kb 大小。它可以使用基本兼容 Moment.js,为你提供日期的解析、处理和显示,支持多语言能力。
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filesize.js 提供了一种简单方法,便于从数字(浮点数或整数)或字符串转换成可读性高的文件大小。
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FormKit DnD 是一个小型库,它简单、灵活、与框架无关,压缩后只有 4Kb 左右,设计理念为数据优先。
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玩手机对孩子的大脑会有哪些影响
脑白质(髓鞘)异常
多巴胺
催产素
内啡肽
皮质醇
血清素
查看当前亮度值和最大亮度值
cat /sys/class/backlight/intel_backlight/brightness cat /sys/class/backlight/intel_backlight/max_brightness设置当前亮度
cd /sys/class/backlight/intel_backlight sudo sh -c 'echo 500 > brightness'我从小的梦想就是开发一款自己的游戏,于是到今天我终于成功找到了一个开源游戏项目并且成功的启动了。🙄
作为一名游历多年github的开发,会经常看到各领域大牛的开源,今天就发现一款开源的游戏项目想跟大家分享一下。
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一看rust项目,正好本地优化环境
cargo install cargo run一气呵成
结果,报错了,搜了下缺少ninja,于是安装ninjia,尽管不知道这是干啥的。
进入容器
docker exec -it mongo mongo admin创建管理员账户和密码
db.createUser({ user:'admin',pwd:'admin',roles:[ { role:'userAdminAnyDatabase', db: 'admin'}]});用管理员账户登录
db.auth('admin', 'admin') use yourdatabase db.createUser({ user: "youruser", pwd: "yourpassword", roles: [{ role: "dbOwner", db: "yourdatabase" }] })role内建角色有如下:
Read:允许用户读取指定数据库 readWrite:允许用户读写指定数据库 dbAdmin:允许用户在指定数据库中执行管理函数,如索引创建、删除,查看统计或访问system.profile userAdmin:允许用户向system.users集合写入,可以找指定数据库里创建、删除和管理用户 clusterAdmin:只在admin数据库中可用,赋予用户所有分片和复制集相关函数的管理权限。 readAnyDatabase:只在admin数据库中可用,赋予用户所有数据库的读权限 readWriteAnyDatabase:只在admin数据库中可用,赋予用户所有数据库的读写权限 userAdminAnyDatabase:只在admin数据库中可用,赋予用户所有数据库的userAdmin权限 dbAdminAnyDatabase:只在admin数据库中可用,赋予用户所有数据库的dbAdmin权限。 root:只在admin数据库中可用。超级账号,超级权限 安装rabbitmq docker pull rabbitmq docker run \ \-e RABBITMQ_DEFAULT_USER=guest \ \-e RABBITMQ_DEFAULT_PASS=guest \ \--name mq \ \--hostname localhost \ \-p 15672:15672 \ \-p 5672:5672 \ \-d \ rabbitmq开启web页面管理
进入mq:docker exec -it mq /bin/bash 开启:rabbitmq-plugins enable rabbitmq_management 安装ElasticsearchElasticsearch+kibana下载安装
docker pull elasticsearch:7.16.2 docker run --name es -d -e ES_JAVA_OPTS="-Xms512m -Xmx512m" -e "discovery.type=single-node" -p 9200:9200 -p 9300:9300 elasticsearch:7.16.2 docker pull kibana:7.16.2 docker run --name kibana -e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://host.docker.internal:9200 -p 5601:5601 -d kibana:7.16.2挂载目录
将 Docker 中的 Elasticsearch 目录挂载到本地,如下命令依次执行
运行 Elasticsearch
docker run --privileged=true --name es \ \-e "discovery.type=single-node" \ \-e ES_JAVA_OPTS="-Xms600m -Xmx600m" \ \-v /opt/es/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins \ \-v /opt/es/data:/usr/share/elasticsearch/data \ \-v /opt/es/logs:/usr/share/elasticsearch/logs \ \-v /opt/es/config:/usr/share/elasticsearch/config \ \-d elasticsearch:7.16.2https://blog.csdn.net/qq_42875345/article/details/132967078
安装logstash 一、下载镜像 docker pull logstash:7.14.1 二、在宿主机建好相应的目录 mkdir -p /Users/你的实际名称/docker_volume/logstash/{data} 三、其中data目录是存放数据的需要设置可读写权限 chmod 777 /Users/你的实际名称/docker_volume/logstash/data 四、先临时运行一下容器 docker run --name logstash01 -d logstash:7.14.1 把容器里默认的config目录全部文件复制到宿主机config目录里来 docker cp logstash01:/usr/share/logstash/config/ /Users/你的实际名称/docker_volume/logstash/ 把容器里默认的pipeline目录全部文件复制到宿主机pipeline目录里来 docker cp logstash01:/usr/share/logstash/pipeline/ /Users/你的实际名称/docker_volume/logstash/ 编辑/Users/你的实际名称/docker_volume/logstash/config/logstash.yml文件,加入以下代码来指定配置文件 path.config: /usr/share/logstash/config/logstash-sample.conf (logstash-sample.conf文件的host地址记得用容器地址,例如要访问的rabbitmq容器的IP地址为172.0.1.8) 五、停止容器 docker stop logstash01 六、删除容器 docker rm logstash01 七、正式运行容器 docker run --name logstash01 \ \-v /Users/你的实际名称/docker_volume/logstash/config:/usr/share/logstash/config \ \-v /Users/你的实际名称/docker_volume/logstash/data:/usr/share/logstash/data \ \-v /Users/你的实际名称/docker_volume/logstash/pipeline:/usr/share/logstash/pipeline \ \-d logstash:7.14.1很多公司对外提供的接口和数据,并不支持实时库存。
我的想法是提供一套解决方案,对接提供方和承接方,一套方案解决实时显示库存的问题。
问题是不同的供应商他们的数据承载方式不一样,数据格式不一样,甚至没有数据。那这套解决方案的复杂度就非常高。请问市面上有没有类似的解决方案。
请你担任专业的产品经理和架构师,帮我设计这一套解决方案。详细的列出明细
作为一个专业的产品经理和架构师,我会为您设计一套解决实时显示库存问题的整体方案。这个方案需要考虑不同供应商的数据格式、数据质量以及集成难度等问题。
方案概述:
数据采集层
开发一个统一的数据采集框架,支持多种方式获取数据(API接口、数据库、文件等) 编写数据适配器,将不同供应商的数据转化为统一格式 支持定期/实时获取数据 数据校验及数据补全功能数据处理层
将采集到的数据进行清洗、转换、规范化处理 建立统一的数据模型 数据去重、合并 可配置化规则引擎,按需进行数据加工数据存储层
使用高性能的数据库存储处理后的实时库存数据 数据分库分表,保证查询性能 冷热数据分离,历史数据归档 缓存常用数据,提高查询效率数据交换层
提供统一的API接口,供不同客户端调用 接口限流、安全控制 实时推送库存变更数据 日志记录及监控运维管理层
任务调度,管理数据采集、处理流程 监控预警,持续跟踪数据质量及系统健康状况 提供数据查询、报表等管理功能明细:
数据采集层
框架设计: 插件化、可扩展的采集框架 编写采集插件 API接口插件(REST/SOAP/消息队列等) 数据库插件(读取关系/NoSQL数据) 文件插件(Excel/CSV/TXT等) 数据适配器 将原始数据转换为标准格式 配置映射规则 任务调度 周期性全量采集 增量实时采集(binlog/消息队列) 数据校验及补全 自定义校验规则 基于历史数据补全缺失值数据处理层
数据清洗 格式规范化 异常值处理 脏数据修复 数据标准化 基于配置规则进行转换 数据编码体系统一 构建数据模型 统一的库存数据模型 数据去重合并 按业务主键合并重复数据 数据加工 配置化规则引擎 支持自定义数据加工逻辑数据存储层
数据库选型 关系型(高并发)或非关系型数据库 读写分离,分库分表 数据存储结构设计 实时库存表 历史库存归档表 缓存设计 缓存热数据 缓存预热、持久化策略数据交换层
API网关设计 统一接口规范 接口鉴权、限流 实时库存查询接口 分页、过滤、排序 实时数据变更推送 接口监控 接口调用情况统计 错误码统计 日志记录 记录关键节点日志运维管理层
任务调度器 采集、处理任务编排 监控预警 数据质量监控 系统健康状况监控 管理中心 库存数据查询及报表 系统配置管理该方案涵盖了从数据采集、处理、存储到数据交换的全流程,并提供运维管理支持。设计中注重可扩展性、配置化和通用性,以适应不同场景。同时引入缓存、异步处理等机制保证性能和可靠性。
考虑到很多供应商商品的类型,票型有非常多,实时更新数据的频率也非常高,这里有哪些技术瓶颈,请以成本最低的方案来解决,并且接入方式简单方便
针对您提出的高频实时更新数据和多种商品类型的场景,我们需要考虑一些关键的技术瓶颈和成本控制方案:
高频数据采集
瓶颈:传统的周期性批量采集可能无法满足实时性需求,频繁的API调用也会带来较高的成本。 解决方案: 利用消息队列/数据流作为数据传输管道,供应商将数据实时推送到队列中 采集系统从队列中持续消费获取实时数据 降低了直接API调用的频率,减少成本海量数据实时处理
瓶颈:传统关系型数据库在面对高频实时写入时,可能存在性能瓶颈。 解决方案: 使用高性能的流式计算/消息队列系统(Kafka/Flink)作为实时数据的中间层 进行流式数据处理,规避直接写入数据库的压力 将处理后的结果实时存储到NoSQL数据库(HBase/Cassandra),读写高效多种类型数据统一建模
瓶颈:不同供应商的商品类型和票型可能存在较大差异,统一建模的复杂度高。 解决方案: 采用面向对象建模,抽象出通用的基础实体和扩展实体 使用元数据配置描述各类型的字段映射关系 实现通用的数据处理和持久化框架,可插拔支持新类型简化接入方式
为供应商提供标准接入SDK,屏蔽底层消息队列细节 SDK支持配置映射规则,自动完成数据转换 提供状态查询接口,了解数据推送情况 接入可视化向导,引导接入配置减少运维成本
自动化运维:持续集成、自动化测试、自动化部署 容器化和自动伸缩:提高资源利用率,实现弹性扩容 成本监控:精细化成本核算和预算控制该解决方案的关键点是利用消息队列/数据流解耦并提高实时性,流式计算降低数据库压力,面向对象建模统一支持多类型数据,云原生架构降低运维成本。技术选型上推荐使用成熟开源系统组合,最大限度降低基础设施和中间件的投入。
有没有其他技术实现,比如 websocket 或者 服务器单向推送,。或者通过平台用户下单,来反推进行库存的预算。请全面的考虑下,给我你的方案
确实,我们可以考虑其他一些技术方案来实现实时库存显示,每种方案都有其优缺点,需要结合实际场景进行权衡。我将全面地列出几种可选方案:
Websocket/服务器单向推送
供应商将实时库存数据推送到中心服务器 服务器与客户端建立Websocket/服务器推送连接 一旦库存发生变化,服务器直接推送最新数据到客户端 优点:实时性高、服务器与客户端连接保持 缺点:需要客户端保持长连接,对移动端耗电较大;服务端需承载大量连接压力订单驱动反向更新
平台获取下游用户下单数据,精准获取实时下单量 结合供应商初始库存数据,反向计算剩余实时库存 优点:无需供应商提供实时数据,降低供应商接入复杂度 缺点:存在一定延时性,无法100%精准反映库存;针对性较强难以通用分布式内存数据网格
在分布式内存数据网格中存储实时库存数据,如Redis/Hazelcast 供应商端订阅库存变更事件,直接修改网格中数据 客户端直接从网格读取最新库存数据 优点:读写性能高,内存数据无延时 缺点:受单机内存限制,数据量有上限;维护成本较高物联网设备直连
将库存管理系统与物联网设备(如RFID、电子标签等)打通 直接读取设备端的实时库存状态数据 优点:最直接的实时库存数据来源,准确性高 缺点:需要部署物联网基础设施,成本较高;仅针对特定场景Change Data Capture(CDC)技术
利用数据库binlog、增量订阅等CDC技术 捕获供应商数据库中库存表的数据变更 通过消息队列实时传递库存变化数据 优点:减轻供应商接入压力,利用现有数据源 缺点:与供应商数据库耦合较深,接入复杂度高综合考虑可行性、实时性、成本和复杂度等因素,我的建议是优先考虑方案1服务器单向推送和方案2订单驱动。前者实时性最高且易于接入,后者则降低供应商复杂度。可根据具体场景选择合适组合,也可酌情结合其他方案,防止数据单点失效。同时需要评估流量压力、成本等因素的权衡。
要考虑到供应商是很多个,而且尽量不要供应商端改动,平台方进行优化,针对上面 CDC 技术在做进一步解释,如何实现库存的实时更新显示
CDC(Change Data Capture)技术的核心思路是通过捕获供应商数据库的数据变更日志或者增量快照,从而获取实时的库存变更数据,而无需供应商进行任何系统改造。
具体的实现方案如下:
捕获数据变更
如果供应商使用关系型数据库,可以利用数据库的binlog日志获取增量数据 如果供应商使用NoSQL数据库,可以利用数据库的oplog、增量订阅等功能获取变更数据 如果供应商无法提供以上方式,也可以定期获取全量数据并与之前数据对比,生成增量数据数据解析及过滤
将捕获到的原始数据进行解析,提取出与库存相关的更新事件(INSERT/UPDATE/DELETE) 过滤无关的业务数据,只保留库存实体的变更数据规范化及加工
由于来自不同供应商的数据结构可能不同,需要将数据规范化到统一的库存模型 根据配置的映射规则,对源数据进行转换加工实时数据传输
利用消息队列(如Kafka)对规范化后的实时库存数据进行传输 确保数据的顺序性、持久性和高可用性实时数据存储
从消息队列中消费实时库存变更数据 存储在高性能的内存数据库或HTAP数据库中,如Redis、Apache Ignite等 根据主键合并更新数据库存展示及实时推送
客户端从实时数据库中读取最新的库存快照数据 建立长连接,服务端一旦监测到相关库存变化,实时推送给对应客户端这种CDC方案的优点是:
- 无需供应商改造现有系统,成本低
- 实时性较高,接近于从数据库层直接获取变更
- 可扩展性强,新供应商接入时只需开发对应的数据解析模块
缺点是:
- 与供应商数据库耦合较深,接入复杂度较高
- 依赖供应商提供数据库日志/增量订阅权限
- 实时数据传输及存储的系统架构较为复杂
该方案相比传统的定期抓取方式,大幅提高了实时性及库存数据的准确性。但架构复杂、稳定性要求较高,需要有足够的技术实力和资源投入。
有没有一种方案是可以利用 AI 和大数据分析推算出库存,比如高德地图推算红绿灯的方案?
确实,利用AI和大数据分析推算库存是一种非常有趣和前景广阔的方案。这种方案不需要直接从供应商获取实时库存数据,而是通过分析多源异构数据,利用机器学习模型预测推算出库存水平,这在一定程度上规避了传统方案的数据来源困难和成本高昂等问题。
这种基于AI和大数据分析的库存推算方案,可以分为以下几个关键环节:
多源数据采集
采集供应商相关的各种间接数据,如物流数据、销售数据、socialmedia评论等 采集区域性宏观数据,如天气、节假日、交通等环境数据 采集行业数据,如同类产品的价格行情、用户偏好等数据融合与处理
将多源异构数据进行清洗、融合和标准化处理 构建数据集,标注已知的历史库存真值 特征工程,从原始数据中提取影响库存的关键特征AI模型训练
基于标注的训练数据,使用机器学习算法(如神经网络)训练库存预测模型 模型会自动学习影响库存的各种因素及内在模式库存水平预测
利用训练的AI模型,输入最新的数据特征,即可预测出未来一段时间的库存水平 模型可持续自我学习,提高预测的准确性模型微调及优化
当获得真实库存数据时,可以将其作为反馈回路,持续优化和微调模型参数 用于提高预测的稳定性和鲁棒性这种基于AI的库存预测方案,具有以下一些优势:
- 无需从供应商直接获取库存数据,规避数据来源问题
- 可以利用各种相关的间接数据源,数据获取相对容易
- 依赖机器学习算法自动发现影响库存的复杂因素
- 具备自我学习和持续优化的能力,提高精度
但也存在一些挑战:
- 训练高质量模型需要大量的历史标注数据作为基线
- 模型的准确性和稳定性需要持续的调优
- 存在一定延时性,不是绝对实时的库存
- 需要雄厚的AI算法与基础设施投入
总的来说,通过AI和大数据分析推算库存是一种极具前景的创新方法,可以作为传统方案的有益补充,为用户提供更加准确的库存展示体验。在未来,通过不断持续优化,有望最终替代部分传统方案。
目前市面上还没有一家公司或个人能提供一整套完美覆盖所有场景的实时库存解决方案。
这个问题的复杂性在于:
需要整合供应链上下游多个环节的数据 不同供应商的数据格式、质量参差不齐 实时性、准确性和成本之间需要权衡 涉及系统集成和架构创新的技术难题虽然没有彻底解决方案,但有一些公司和开源项目在特定领域做出了有益探索:
初创公司如Busystock专注于通过API获取实时库存数据并提供给用户。
一些电商软件供应商如Dynamicweb、Bambora在自身系统中支持实时库存集成功能。
开源项目AFRIMS利用机器学习算法预测实时库存需求水平。
独立开发者开发针对特定场景(如WooCommerce)的实时库存同步插件。
总的来说,现有方案要么只覆盖特定领域,要么是通过机器学习模型预测替代直接获取实时数据。还没有一家机构推出覆盖所有行业的一体化解决方案。
随着零售数字化转型的加速,未来一两年内或将出现真正解决这一难题的创新方案,把供应链上下游的多方数据无缝集成,架构创新来权衡实时性、准确性和成本。这将是一个广阔的发展方向。
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ChatGPT https://chat.openai.com/
Midjourney https://www.midjourney.com/
文心一言 https://yiyan.baidu.com/
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讯飞星火 https://xinghuo.xfyun.cn/
通义千问 https://tongyi.aliyun.com/
360智脑 https://ai.360.cn/
天工AI助手 https://tiangong.kunlun.com/
魔搭GPT https://www.modelscope.cn/studios/damo/ModelScopeGPT
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HuggingChat https://huggingface.co/chat/
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ChatGLM https://chatglm.cn/
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Google Bard https://bard.google.com/
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TigerBot https://tigerbot.com/
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一起玩AI https://175ai.cn/
FlowGPT https://flowgpt.com/
绘AI https://www.ai016.com/
提示工程指南 https://www.promptingguide.ai/
PromptHero https://prompthero.com/
词魂 https://icihun.com/
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PublicPrompts https://publicprompts.art/
AIPRM https://www.aiprm.com/
MJ Prompt Tool https://prompt.noonshot.com/
Visual Prompt Builder https://tools.saxifrage.xyz/prompt
PromptBase https://promptbase.com/
ChatGPT Shortcut https://www.aishort.top/
在农业的广阔天地中,养鸡业作为其中的重要组成部分,一直是农村经济的支柱之一。随着科技的不断进步和市场需求的不断扩大,传统的养鸡方法已经逐渐无法满足现代农业发展的需要。因此,科学养鸡成为了农业创新的新方向,它不仅能够提高鸡肉和蛋品的产量和质量,而且还能确保食品安全,提升养殖效率。本文将探讨科学养鸡的重要性,并介绍一些科学养鸡的基本方法和技巧。
为什么要进行科学养鸡?随着人们生活水平的提高,对鸡肉和蛋品的需求量不断增加,传统养鸡方式已经难以满足市场的大量需求。此外,传统养鸡方式存在着一系列问题,如疾病控制困难、饲料转化率低、环境污染严重等。科学养鸡能够有效解决这些问题,通过改良饲料、优化饲养环境、应用现代养殖技术等方法,不仅可以提高产量,还能保证产品质量,减少疾病发生,保护环境。
科学养鸡的基本方法和技巧选种与育种:选择优良品种是科学养鸡的第一步。根据市场需求和养殖条件,选择生长速度快、适应性强、产蛋率高的品种。
科学饲养:合理配制饲料,保证营养均衡,满足不同生长阶段的鸡只对营养的需求。同时,定期进行体重监测,根据鸡只的生长情况调整饲料配比。
环境控制:提供适宜的养殖环境,包括合适的温度、湿度、通风和光照条件,减少疾病的发生,提高养殖效率。
疾病预防与控制:建立健全的疫病预防体系,定期对鸡只进行免疫接种,及时隔离治疗病鸡,减少疾病的传播。
信息技术应用:利用现代信息技术,如物联网、大数据等,对养殖过程进行实时监控和管理,提高养殖的智能化水平。
结语科学养鸡是现代农业发展的必然趋势,它通过科技手段优化养鸡过程,提高养鸡效率和产品质量,对保障国家食品安全、促进农村经济发展具有重要意义。面对未来,我们有理由相信,随着科技的不断进步和养鸡技术的不断创新,科学养鸡将会带领农业领域走向一个更加繁荣、可持续的明天。
通过上述探讨,我们不难看出,科学养鸡不仅能够提升养鸡业的经济效益,还能够为消费者提供更加健康、安全的鸡肉和蛋品。因此,无论是对于养殖者还是消费者来说,科学养鸡都是一个值得关注和推广的重要话题。
“以下是市场上排名前 5 的智能数据分析平台:
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[Image of Tableau 智能数据分析平台]
Tableau 是一个强大的数据可视化平台,可帮助您创建交互式仪表板和图表。它易于使用,并且具有广泛的功能,使其成为各种规模企业和组织的绝佳选择。
Power BI8d399a62-39a8-400d-8522-fd2abd0c7907-image.png
[Image of Power BI 智能数据分析平台]
Power BI 是 Microsoft 的一套商业智能工具。它包括用于数据准备、建模和可视化的工具。Power BI 与 Microsoft Excel 和其他 Microsoft 产品很好地集成在一起,使其成为 Windows 用户的绝佳选择.
Qlik Sensebec6ef37-d211-44dd-b2bc-fa4db3e0c9fc-image.png
[Image of Qlik Sense 智能数据分析平台]
Qlik Sense 是一个自助式商业智能平台,可帮助您探索和分析您的数据。它具有直观的界面和强大的功能,使其成为想要快速从数据中获得洞察力的用户的绝佳选择。
MicroStrategy1b22fd7d-f787-454e-afc0-b7ae3440fa8e-image.png
[Image of MicroStrategy 智能数据分析平台]
MicroStrategy 是一个全面的商业智能平台,可帮助您将数据转换为可操作的见解。它具有广泛的功能,包括数据准备、建模、可视化和预测分析。MicroStrategy 是需要强大 BI 平台的大型企业和组织的绝佳选择。
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[Image of Domo 智能数据分析平台]
Domo 是一个基于云的商业智能平台,可帮助您将所有数据集中在一个地方。它具有直观的界面和强大的功能,使其成为想要实时了解其业务的用户的绝佳选择。
这些只是当今市场上众多智能数据分析平台中的一小部分。选择合适的平台取决于您的特定需求和要求。”
芯片制造的上游领域和产业主要包括以下几个方面,它们的产业业态也各有特点:
原材料供应:这是芯片制造最上游的环节,包括硅材料、特殊气体、化学品、光刻胶等关键原材料的供应。硅材料通常指单晶硅片,是芯片制造的基础;特殊气体和化学品用于芯片的清洗和蚀刻过程;光刻胶用于在硅片上形成微型图案。
设备制造:芯片生产需要使用到大量高精尖的设备,比如光刻机、刻蚀机、离子注入机、化学机械研磨机等。这些设备的制造涉及到极高的技术门槛,市场上能够提供高端设备的厂商数量有限,如荷兰的ASML是全球唯一能够提供极紫外光(EUV)光刻机的公司。
设计工具和软件:芯片的设计需要复杂的软件支持,包括电子设计自动化(EDA)工具。这些软件能够帮助芯片设计师实现设计、验证、仿真等工作,确保设计的芯片能够按预期功能正常工作。EDA软件市场被少数几家公司控制,如Synopsys、Cadence和Mentor Graphics等。
知识产权(IP)核心和设计服务:随着芯片设计的复杂度增加,很多公司选择采用现成的IP核(如CPU、GPU设计)来简化设计流程。IP核供应商提供标准化、可重用的设计组件,帮助减少设计时间和成本。同时,还有专门提供芯片设计服务的公司,为没有设计能力的企业提供定制化的设计服务。
这些上游产业的业态具有高度的技术专业性和集中度,往往需要巨大的研发投入和长期积累才能达到行业领先水平。此外,由于整个芯片制造流程的复杂性,上游领域的企业与芯片制造商之间需要紧密的合作和协调,以确保材料和设备的性能能够满足生产高品质芯片的需求。
以下是一些提供免费图片素材的线上网站:
Unsplash Pixabay Pexels Burst by Shopify StockSnap.io Gratisography Reshot Freepik Kaboompics Picjumbo请注意,尽管这些网站提供了免费的图片素材,但有些可能需要您注册账号或遵循特定的使用规定。建议您查看每个网站的使用条款和许可证,以确保您符合其规定。
2020 年 5 月 28 日, Google 在官方部落格中針對使用者體驗推出了新的 3 項 Core web vitals (暫譯網站核心指標)。這三項指標分別對網站載入速度 (LCP)、可開始互動的時間 (FID)、以及頁面穩定性 (CLS) 分別進行評分。與此同時,Google 也在這份文章中提到,除了 3 項網站核心指標外,行動版友好度、安全性瀏覽、HTTPS/SSL、跳版式廣告同時也會影響網站的排名。就讓 awoo 帶大家一一檢視這即將到來的更新吧!
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圖片來源:web.dev
目錄
什麼是 Core Web Vitals?
Largest Contentful Paint 顯示最大內容元素所需時間 (LCP) – 載入速度
什麼是 LCP?
LCP 會偵測那些項目?
LCP 該如何進行優化?
First Input Delay 首次輸入延遲/封鎖時間總計 (FID) – 可開始互動的時間
什麼是 FID ?
FID該如何進行優化?
Cumulative Layout Shift 累計版面配置轉移 (CLS) – 頁面穩定性
可預期的版面配置轉移 (Expected layout shifts)
不可預期的版面配置轉移(Un-expected layout shifts)
CLS該如何進行優化?
如何測試/監測Core web vitals?
Page speed/Lighthouse
Chrome 開發者工具
Search console
CrUX
現有的網頁SEO UX優化指標
行動版頁面
網站瀏覽安全性
HTTPS/SSL 設定
避免蓋版廣告
Core web vitals發佈後的兩大重點
Core web vitals 將成為SEO排名因素之一
讓一般頁面也能和 AMP 競爭
結論
什麼是 Core Web Vitals?
根據官方的說法,Core web vitals 是長期下來根據大量使用者體驗所制定的指標。直到這次的更新為止,Google 已針對使用者體驗設置過多種評分機制,但都未真正的搔到使用者的癢處。而在推出全新的 core web vitals 後 Google 甚至提到,若 75% 以上的使用者在網站中的瀏覽體驗都能夠通過以上 3 種指標,就能夠大幅的提升使用者的搜尋體驗,甚至能夠讓原本因等待而離開的使用者減少 24%!
Largest Contentful Paint 顯示最大內容元素所需時間 (LCP) – 載入速度
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圖片來源:web.dev
在 LCP 之前有另外一個指標 First Contentful Paint (FCP),FCP 針對網站中的第一個元素的載入,但如果只針對第一元素,對使用者來說仍然是看不到重要的內容的,因此 Google 針對這樣的情形另外制定了一個全新的指標 – LCP。
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圖片來源:web.dev
什麼是 LCP?
與 FCP 不同的是,LCP 更加注重頁面中最大元素的載入速度。而 Google 是怎麼判定最大元素呢?當頁面在載入的過程中,Google 會去抓取頁面可視範圍中最大的元素,並會隨時針對可視範圍中的內容改變,直到頁面完全載入後,才會將頁面中最大的元素訂為 LCP。
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圖片來源:web.dev
LCP 會偵測那些項目?
圖片
svg 向量圖片
影片 (預覽大圖)
透過 url() 的 CSS 功能載入背景圖片的元素
包含文字的區塊級元素 (block-level elements) 或行內元素 (inline elements)
LCP 該如何進行優化?
通常 LCP 可以針對以下 4 大點來進行優化
減少伺服器回應時間
針對主機進行優化
使用較近的 CDN 主機
使用網頁快取
讓第三方的資源提早載入
排除禁止轉譯的資源
降低 JavaScript 阻擋時間
降低 CSS 阻擋時間
加快資源載入的時間
圖片大小優化
預先載入重要資源
將文字檔案進行壓縮
根據使用者的網路狀態提供不同的內容
使用 service worker
避免使用客戶端渲染(CSR)
若必須使用 CSR ,建議優化 JavaScript ,避免渲染時使用太多資源
盡量在伺服器端完成頁面渲染,讓用戶端取得已渲染好的內容
First Input Delay 首次輸入延遲/封鎖時間總計 (FID) – 可開始互動的時間
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圖片來源:web.dev
你可能也有過點入一個網站,雖然有內容顯示,但不管你怎麼與頁面互動都沒有任何回饋的經驗吧? Google 針對這樣的情形制定了另一個指標 – First Input Delay (FID)
什麼是 FID ?
首次輸入 (First Input) 與頁面上的響應元件 (responsive elements) 息息相關。這些響應元件可能是連結、按鈕或是跳出式元素 (pop-ups)。
輸入延遲 (Input Delay) 通常發生於瀏覽器的主執行序過度繁忙,而導致頁面內容無法正確地與使用者進行互動。舉例來說,可能瀏覽器正在載入一支相當肥大的 JavaScript 檔案,導致其他元素不能被載入而延遲可互動的時間。
常見延遲的問題有:
點選連結或按鈕載入內容延遲
文字對話框無法立即輸入文字
打開下拉式選單畫面延遲
無法勾選對話方塊
FID該如何進行優化?
減少JavaScript運作的時間
降低網站的request數並降低檔案大小
減少主執行序的工作
降低第三方程式碼的影響
Cumulative Layout Shift 累計版面配置轉移 (CLS) – 頁面穩定性
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圖片來源:web.dev
Google 針對 CLS 提供了這樣的範例:
視訊播放器
00:00
00:12
你是不是也有過這樣的經驗呢?當你正在使用一個頁面時,突然跳出一個按鈕或廣告,導致點擊到非目標按鈕或功能。Google 對於此情形建立了一個頁面穩定性的指標 – CLS。
可預期的版面配置轉移 (Expected layout shifts)
當你在 web.dev 的網站中,點選內容回饋的收合功能,這時候頁面因為收合而導致的版面配置轉移是可以預期的。因此, Google不會將此判定為是頁面的不穩定性。
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不可預期的版面配置轉移(Un-expected layout shifts)
不可預期的版面配置轉移通常是因為網頁內的元素載入順序不同而造成的。在 Google 提供的範例裡,由於 Click Me! 的按鈕是在文字方塊載入後才載入的,導致使用者在閱讀到一半時出現內容位移的情形,這種對於使用者來說不可預期的版面配置轉移就會影響 CLS 指標的分數。
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圖片來源:web.dev
CLS該如何進行優化?
透過 CSS 語法,為網頁中的元素提供預留的空位,避免載入後導致頁面中的內容移動
透過 <preload> 的方式,將會導致頁面內容移動的元素提前載入 (字體、圖片等)
如何測試/監測Core web vitals?
目前google官方提供多種工具來監測Core web vitals,基本上,舊有的速度優化工具都有相繼更新Core web vitals的評分功能。
圖片來源:web.dev
Page speed/Lighthouse
Page Speed 工具跟 Lighthouse 測速工具除了能夠為網站進行評分之外,更能提供網站體驗優化項目,為網站的優化提供明確的方向。
Chrome 開發者工具
現在同時也可以透過開發者工具來觀看 Core web vitals 所參照的指標是在網頁載入的何時發生,方便工程師進行優化。
Search console
在 Google 宣布這次的網站體驗指標更新之後,Google 同時於 Google 的站長工具 (Google Search Console) 中更新了全站頁面的使用者指標,Search Console 會為網站的擁有者提供所有頁面針對指標的評分,方便站長們進行優化。
CrUX
目前 Search Console 中的所有分析資料都是透過 Chrome User Experience Report 的資料進行評分的。Google根據他們的大數據將大量使用者的使用經驗製作成報表方便網站擁有者進行檢視。只要在官方製作好的範本中提供要觀察網址,就可以獲取相關資訊囉!
現有的網頁SEO UX優化指標
Google 希望搜尋結果能夠帶給搜尋者快速且安全的使用者體驗。除了這次全新的 Core web vitals 之外,目前 Google 官方也有提供其他 UX 優化的重點項目,同樣的,對於SEO 排名也會有顯著的影響。
行動版頁面
Google已經宣布會將行動版的使用者體驗作為參考項目之一,網站的排名也會將是否符合行動裝置使用作為一個參考指標。
網站瀏覽安全性
當網站含有釣魚內容或可能導致網站使用者中毒的狀況,Google 會將其從搜尋結果上移除。可以透過 Google Search Console 中的「安全性問題」來確認。
HTTPS/SSL 設定
網站中的傳輸過程需要經由 SSL 進行加密,避免訊息被中途攔截導致資訊外洩。
要注意的是 Safari 將於 2020/09/01 開始將超過 398 天的憑證視為不安全的網站,如果近期有更新或購買SSL的需求要再注意。
避免蓋版廣告
蓋板式廣告很容易對使用者造成使用上的不便。如果網頁上出現這些類型的跳出式蓋版廣告,那可能就要進行修改了。
Core web vitals發佈後的兩大重點
Core web vitals 將成為SEO排名因素之一
在這次 2020 五月 Google 的聲明後,Google 最快將於 2021 年將 Core web vitals 正式列為排名因素。這也是 Google 第一次提前宣布演算法將會如何去變動。相信在這段期間會陸續有更多優化方向會被 Google 官方釋出。有興趣的讀者可以持續追蹤 web.dev 的部落格。
讓一般頁面也能和 AMP 競爭
在這次的演算法更新之前,如果你的網站有 AMP 的功能,能夠更容易競爭到更加靠前的排名。
Google 一直以來都希望搜尋結果頁面上的內容除了即時以外,更能讓使用者有良好的瀏覽體驗。也因此,行動版的使用者的搜尋體驗對 Google 來說是相當重要的一個指標。
但在本次演算法更新之後,只要網站在使用者體驗上取得高分,一樣能夠有與 AMP 頁面競爭的空間。原先許多人對於 AMP 所顧慮的一些缺點在這次演算法更新之後就不存在了。
但 AMP 頁面因為其優良的速度,仍會是 SEO 排名的加分項目之一,並不會因為這次的更新而消失。
結論
網站體驗很重要。這次演算法更新之後,不管多麼優良的內容都會需要一個對使用者更加友善的載體。使用者體驗在這次的演算法更新中將成為 SEO 的重點項目之一。除了針對全新的 Core web vitals 優化以外,現行的 UX 指標也會是重要的優化方向。回到搜尋引擎的本質,只要能夠讓 Google 相信你的網站內容能夠快速且正確的滿足使用者的需求,你就能夠在首頁上佔有一席之地!也別忘記訂閱 awoo 部落格,獲得更多數位行銷知識!