零.说明 本篇博客是针对博客沉舟侧畔千帆过,病树前头万木春--对[题士]产品的深度测评与解析的回应,用以说明『题士』开发团队的观点.改进计划等 感谢HansBug.CookieLau助教及各位老师.测评人员对『题士』的深度测评 一.观点 1.『题士』团队Beta发布时将主推小程序,用以同时服务安卓和IOS用户,我们将尽可能地争取通过小程序的审核,当且仅当小程序最后仍旧审核不过时,才会推广安卓APP 2.『题士』的核心功能为多模式刷题或背题,社区等功能仅为更好地服务用户 二.改进计划 1. 产品主…

双卡双待支持双电池 夏新N808深度评测_夏新手机评测-泡泡网 双卡双待支持双电池 夏新N808深度评测…

龙芯3A3000处理器深度评测:和Intel.AMD差距巨大 https://www.eefocus.com/mcu-dsp/424623/r0 作者非计算机科班毕业 让我汗颜. 我计算机毕业都不知道那么多评测软件.. 2017年九月份龙芯俱乐部办了一个龙芯3A主板的团购.作为多年关注龙芯的爱好者,我参加了这次团购,购买了一个龙芯3A3000的主板.鉴于目前龙芯3A4000处理器即将流片,而目前对即将过气的龙芯3A3000处理器的性能并没有一个比较详细的评测,我使用phronix-test-su…

IPA是Apple程序应用文件iPhoneApplication的缩写,在日常中我们可以通过把IPA文件直接安装到iPhone手机来使用,故此笔者针对目前几种比较认可的方式做了对比,评测一下到底那款工具安装速度最快,那种方式更方便,让我们拭目以待吧. 前置条件: 1.iPhone 7手机一部,系统版本:iOS13.5.1: 2.测试安装包IPA(企业包)一个,大小:570.5 MB : 3.USB数据线一根,苹果标配: 4.秒表一个,记录安装时间: 测试开始: 1.Xcode安装,下载官网:ht…

项目 内容 这个作业属于哪个课程 2020春季计算机学院软件工程(罗杰 任建) 这个作业的要求在哪里 个人博客作业-软件案例分析 我在这个课程的目标是 完成一次完整的软件开发经历并以博客的方式记录开发过程的心得掌握团队协作的技巧做出一个优秀的.持久的.具有实际意义的产品 这个作业在哪个具体方面帮助我实现目标 尝试着分析一个软件学会规划分析软件的步骤和设计衡量方式 教学班级 006 简介 本文主要介绍邹欣老师团队的一项OCR识别表单的开源工作,并与同类型的轻量级OCR文本识别软件进行对比测试和分析…

本文分享自华为云社区<墨天轮评测:GaussDB(for Redis)大Key操作的影响>,作者: 高斯 Redis 官方博客. 在前一篇文章<墨天轮评测:GaussDB(for Redis)稳定性与扩容表现> 中,我们使用多线程压测工具 memtier_benchmark 对华为 GaussDB(for Redis)和原生 Redis 进行了对比压测,发现原生 Redis 容易出现 OOM 故障,且扩容操作会很慢,给运维带来很大压力.反观华为 GaussDB(for Redis)…

零.说明 本篇博客为Beta阶段开始十天后,实际开发工作与初始计划的比较 截止至本篇博客发布为止,团队所有成员已完成计网考试,将在本周日进行充分的接口测试 一.比较 1.与初始计划对比 初始计划 实际开发进度 下一步计划 知识卡片 已实现知识卡片相关前端页面与后端逻辑,等待接口测试 接口测试 问答社区 已实现问答社区相关前端页面与后端逻辑,已完成接口测试,等待压力测试 压力测试 资源社区 已实现资源社区相关前端页面,等待后端逻辑的实现 实现后端逻辑 考期日历 已实现考期日历相关前端页面与后端逻辑…

1.题士开发总结 2.反思 2.1 Issue管理 从0522敲定各个功能的API后,团队成员及时沟通,积极开发,但由于开发过程没能有效体现在issue上(如未能及时在issue上形成记录,功能开发完成后未能及时关闭issue等),而是等到0529(当然时隔一周才进行第二次例会,一方面是因为题士Beta阶段开发开始日期本身早于原定计划,时间弹性较大:另一方面是因为0522至0529这一周组内部分成员需要同时参与各种比赛,时间并不宽裕)再次例会时才统一进行处理,实属不当,未能较好地记录这一周的开发…

我们知道,在PCIe链路可以正常工作之前,需要对PCIe链路进行链路训练,在这个过程中,就会用LTSSM状态机.LTSSM全称是Link Training and Status State Machine.这个状态机在哪里呢?它就在PCIe总线的物理层之中. LTSSM状态机涵盖了11个状态,包括Detect, Polling, Configuration, Recovery, L0, L0s, L1, L2, Hot Reset, Loopback, Disable.这11个状态之间转换的逻辑…

市面上大部分的手机游戏,水面都比较粗糙,也基本没发现谁做过水深的处理. 水深的处理在PC平台比较容易,因为很容易获得每个像素的深度,比如G-Buffer,有了像素的深度,就能计算出每个像素到水面的距离,实现水深alpha渐变. 但是在移动平台,又是万恶的浮点纹理...导致此方案不行. 但是方案都是人想出来的,我想了两种适合移动平台的方案 方案1:用水面顶点颜色保存alpha值来做水深渐变. 这种方案,要求水面的模型面片是格子的,就像地形网格一样,格子越密,alpha的精度才越高. 方案2:用贴图…