练了3-4个小时,最好的成绩只有2'09多,这5秒真的很难跨越,很是绝望,感觉碰到瓶颈了. 看了几个视频,发现大家的走线有些差异,但是切apx的极速都是一样的,所以在复合弯道,走线其实不止一种. 分析一下我的瓶颈: 对赛道了解不够,没有真正理解某些复杂弯道,走线错误:(走线错了速度肯定上不去) 对车不够了解,不同车的马力.刹车.悬架稳定度.轮胎极限: 对车辆设置的几种辅助不了解,ABS.TCS.转向辅助.牵引力: 对oversteer和understeer不了解,不会漂移,无法在极限状态随心所欲

参考:GT sport所有赛道简介 GT Sport - Tip/Guide For FASTER LAP TIMES (Brands Hatch) 赛道介绍.跑法.赛事网上都有大把的视频. GT sport里的实存赛道,最有名的应该是Nürburgring纽博格林了,这次要分析的是伯蘭士赫治赛道,以后会逐步分析GT sport和F1大奖赛里面的所有赛道. 毕竟赛车不像DOTA一样,只有一个地图,赛车地图太多,没有吃透每一个地图的每一个弯道,你是跑不出极限成绩的. Brands Hatch历史简

数据分析侠A的成长故事 面包君  同学A:22岁,男,大四准备实习,计算机专业,迷茫期 作为一个很普通的即将迈入职场的他来说,看到周边的同学都找了技术开发的岗位,顿觉自己很迷茫,因为自己不是那么喜欢钻研写代码,而自己又没太多的经验.那年他实习,选择了一家国内一线梯队的电商公司,HR问道想选择什么岗位,而他本人自己也比较困惑,说对数据感兴趣.而恰好那年公司打算成立一个数据部门,就把同学A分配到了市场部的数据组.那时候主管是来自新浪背景的网站分析师.赶上了电商大潮,大家交流的比较多的就是网站分析的P

前言: 1.该调查报告是MOZ每两年一度针对SEO行业的数据分析报告. 2.随着SEO的进化,该报告已不仅仅是SEO行业,今年的调查数据更多分析网络营销行业,可以称作"网络营销行业调查报告". 从蜂鸟算法到熊猫算法,过去一年的网络营销行业注定是不平凡的一年,因此我们再次着手研究这些变化对你的工作.用户以及策略产生的影响.有超过 3700人参与了今年的行业调查,以下就是该调查报告的内容.总的来说,内容营销呈上升趋势,大家越来越少的像以前那样疯狂的进行链接建设.但即使在谷歌 一系列算法更新

翻译自这里,并做了部分修改. 什么是Android? Android是为移动设备提供的软件,它包括操作系统.中间件.和一些关键的应用程序.应用程序执行它自己的进程和在Dalvik虚拟机中的实例. Android应用程序体系结构描述 Services−将执行后台功能 Intent −将执行国际活动和数据传递机制之间的联系 Resource Externalization(资源外化)−字符串和图形 Notification(通知)−光.声音.图标,通知.对话框和烤面包 Content Provide

随着因特网web2.0该网站的兴起.非关系型数据库,现在已经成为一个非常受欢迎的新领域.非关系数据库产品的发展非常迅速.而在处理传统的关系数据库web2.0现场.特别是大规模,高并发SNS类型web2.0纯动态网站已经显得力不从心.暴露了非常多难以克服的问题.如:对数据库高并发读写的需求.对海量数据的高效率存储和訪问的需求.对数据库的高可扩展性和高可用性的需求等等,以下我就跟大家几种常见的nosql数据库. 1.MongoDB 介绍 MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库. 由C++语言

4月27日,在天府之国,与你共享大数据与Alluxio的技术魅力. 活动介绍 本期技术沙龙将会聚焦在大数据.存储.数据库以及Alluxio应用实践等领域,邀请腾讯技术专家和业界技术专家现场分享关于Alluxio系统的基本原理.大数据系统架构.数据库应用运维.AI计算机视觉技术及落地实践等主题,带来丰富的实战内容和经验交流. 活动流程 13:00 活动签到 14:00 开源大数据存储系统Alluxio的新特性介绍与缓存性能优化 分布式文件系统处于大数据系统中基础地位,在行业大数据应用中发挥着重要作

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前言 随着React的兴起, 结合Node直出的性能优势和React的组件化,React同构已然成为趋势之一.享受技术福利的同时,直面技术挑战,在复杂场景下,挑战10倍以上极致的性能优化. 什么是同构? 一套代码既可以在服务端运行又可以在客户端运行,这就是同构应用.简而言之, 就是服务端直出和客户端渲染的组合, 能够充分结合两者的优势,并有效避免两者的不足. 为什么同构? 性能: 通过Node直出, 将传统的三次串行http请求简化成一次http请求,降低首屏渲染时间 SEO: 服务端渲染对搜索

1.  寻找数据集の奥义 根据CMU的说法,寻找一个好用的数据集需要注意一下几点: 数据集不混乱,否则要花费大量时间来清理数据. 数据集不应包含太多行或列,否则会难以使用. 数据越干净越好,清理大型数据集可能非常耗时. 应该预设一个有趣的问题,而这个问题又可以用数据来回答. 2.  去哪里找数据集 Kaggle:爱竞赛的盆友们应该很熟悉了,Kaggle上有各种有趣的数据集,拉面评级.篮球数据.甚至西雅图的宠物许可证.https://www.kaggle.com/ UCI机器学习库:最古老的数据集

近日,记者从国家知识产权局了解到,腾讯公司正式向国家知识产权局提交了一份关于图片编码技术的专利申请.此项专利被命名为TPG(Tiny Portable Graphics),在数据上TPG图片格式产生的文件大小明显小于JPG/JPEG.PNG.GIF.WEBP等业界主流的图片格式,处于世界领先水平. 资料显示,此项专利技术由腾讯音视频实验室基于AVS2内核自主研发.据了解,腾讯音视频实验室,其前身是腾讯公司即通产品部音视频技术中心,主要致力于音视频及图像处理技术的研究和创新工作. TPG图片格式压

使用任何的主流三维设计软件Pro/E.UG.CATIA.Solidworks等等都可以直接打开. STEP文件是通用格式,但是在打开的时候不同软件会生成不同的文件,下面是Solidworks打开的效果图,红色圈出来的都是打开STEP文件之后才生成的.你也不用另存为SLDASM文件了,自动会生成这个文件.   产品模型数据交换标准STEP是国际标准化组织(ISO)所属技术委员会TC184(工业自动化系统技术委员会)下的"产品模型数据外部表示"(ExternalRepresentation

目录 朴素贝叶斯(垃圾邮件分类) 邮箱训练集下载地址 模块导入 文本预处理 遍历邮件 训练模型 测试模型 朴素贝叶斯(垃圾邮件分类) 邮箱训练集下载地址 邮箱训练集可以加我微信:nickchen121 模块导入 import re import os from jieba import cut from itertools import chain from collections import Counter import numpy as np from sklearn.naive_baye

General Data Protection Regulation <一般数据保护法案>全文翻译(一) 编者按 2016年4月14日,欧洲议会投票通过了商讨四年的<一般数据保护法案>(General Data Protection Regulation,GDPR),该法案将于2018年5月25日正式生效.GDPR的通过意味着欧盟对个人信息保护及其监管达到了前所未有的高度,堪称史上最严格的数据保护法案. GDPR对于我国业务范围涉及欧盟成员国领土及其公民的企业进行合规运营.避免高昂

PipeCAD Import IDF eryar@163.com IDF/PCF文件是国际标准管道数据交换文件,主要用于isogen生成ISO图.目前主流设计软件都可以生成这些格式的文件,如PDMS.Intergraph SmartPlant3d等.目前PipeCAD实现导入IDF/PCF管道数据文件后,生成三维模型及可以查询管件属性(材料描述.管段长度等)信息. 要导入IDF/PCF,先要创建一个项目文件,再通过文件菜单->导入->IDF/PCF即可.如果三维模型没有正确显示,那么是需要定义

'''字符串是以引号或者单引号括起来的任意文本,例如"123","asdfjk",'adfa'引号或者单引号,只是一种表示方法,并不是字符串的一部分如果字符串本身含有单引号,则外部使用双引号,例如:a = "Let's go!"如果字符串本身含有双引号,则外部使用单引号,例如:b = '这是一个"好"事儿'''' #1.创建字符串 var1 = "Hello,world!" var2 = 'Python p

http://www.meritdata.com.cn/article/90 PLUTO平台是由美林数据技术股份有限公司下属西安交大美林数据挖掘研究中心自主研发的一款基于云计算技术架构的数据挖掘产品,产品设计严格遵循国际数据挖掘标准CRISP-DM(跨行业数据挖掘过程标准),具备完备的数据准备.模型构建.模型评估.模型管理.海量数据处理和高纬数据可视化分析能力. Pluto平台设计严格遵循国际数据挖掘标准CRISP-DM(跨行业数据挖掘过程标准).Pluto强大的数据挖掘功能将复杂的统计方法和机

以下文章来源于携程技术 ,作者瑞华 作者简介 瑞华,携程高级后端开发工程师,关注系统架构.分库分表.微服务.高可用等. 一.前言 随着国际火车票业务的高速发展,订单量快速增长,单数据库瓶颈层面的问题逐渐显露,常规的数据库优化已无法达到期望的效果.同时,原先的底层数据库设计,也存在一些历史遗留问题,比如存在部分无用字段.表通过自增主键关联和各个应用直连数据库等问题. 为此,经过讨论后,我们决定对订单库进行分库分表,同时对订单表进行重构,进而从根本上解决这些问题. 二.问题挑战 目标确定后,实践起来

1.加密算法的类图结构 2.源代码 2.1代码运行截图 2.2代码的目录结构 2.3具体代码 MethodFactory.java package jiami; public interface MethodFactory { public Method produceMethod(); } DESFactory.java package jiami; public class DESFactory implements MethodFactory { public DES produceMet

从目前这几天的运行情况看,每天晚上0点到3点,应该是你们那边有大数据任务处理,在这个时间段,SOA会频繁报ZK断开重联的告警,见下图.   类似的问题,在CRM系统上也有出现过,我们dump内存,分析后,结论如下,看是否你们有类似的情况,供参考:   代码中使用了大量循环,在循环体中产生了众多对象,这些对象基本在本次循环结束后就成为垃圾对象,但因为对象过大过多,可能会逃逸到old区. 这 样,多次循环下来,old区被占满,于是full gc开始工作,在full gc过程中,jvm会暂停所有线程,