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  • 晚上好​上次和大家讲了腕表基础结构这期讲解下这些看不懂“腕表词汇”手表种类越来越 而这些独特功能 你知道多少呢?机械腕表有三大复杂功能 分别:陀飞轮、三问报时和万年历!这三个功能制作特别复杂 ...

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    哈喽!晚上好

    ​上次和大家讲了腕表的基础结构

    这期讲解下这些看不懂的“腕表词汇”

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    手表的种类越来越多 而这些独特的功能 你知道多少呢?

    机械腕表有三大复杂功能 分别是:陀飞轮三问报时万年历!这三个功能制作特别复杂 而且搭载这些功能的腕表价格高昂。

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    首先看这个陀飞轮装置 曾经是为了抵消地心引力造成的怀表误差而发明的一种精密装置。

    而如今腕表走时已经很精准了 陀飞轮更多起到的是观赏作用。由于造价昂贵 也成了一种身份象征!

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    它这款设计 陀飞轮在表盘上不停的旋转。设计非常的独特~

    再看一下三问报时。三问报时功能是通过启动滑杆 然后音锤会敲打出两到三种清脆的敲击声 通过聆听鸣响来辨认时间。

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    如上图 表壳一侧有一个小耳朵(滑杆) 就可以确定这是一块三问报时腕表啦!

    而它报时的声音 大家可以去搜一下听一下就知道啦。其设计是非常复杂 而且价格超级贵!一般都在百万元以上。

    接下来的就是万年历腕表啦!它的运作十分精密 理论上每100年才要调节一次。另外它可以自动分辨平闰年 大小月(大月31天,小月30天)和2月。

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    在平年(2月只有28号)和闰年(2月有29号)结束时。万年历会跳转到3月1号 小月(只有30天的月份)30号结束时会跳转到下个月1号。

    虽然现在手机可以轻松读取日期了。不过想要把这样一项复杂功能 用纯机械的方式 实现在腕表上实在是不容易!

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    另外 还有万年历的俩兄弟:年历腕表和全历腕表。它们都能显示日期、星期、月份。这三个功能~

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    不过呢 全历腕表无法识别大小月。每逢小月和二月需要调节一次。年历腕表可以识别大小月 仅在每年二月底需要调节一次~

    除了这些功能 还有浪漫的月相功能两地时和世界时计时码表、以及逆跳功能

    像月相功能 由于颜值出众 从而也吸引了不少粉丝!

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    在表盘上显示月亮的阴晴圆缺变化过程。而每当农历十五 一轮圆月就会转动到月相窗口正中央。这项功能虽然也是一项复杂功能。但不属于实用派 just颜值至上。

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    两地时和世界时。则是可以通过额外的24小时指针(比如图上红色指针)阅读第二时区。这样即使身处异国也能知道国内时间。

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    而世界时腕表可以方便调节任意一个时区 以及世界主要城市的世界。假如你是经常飞去各个国家出差的商旅人士 这项功能就会特别实用!

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    接下来 就是近两年很火爆受欢迎的计时码表了~

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    这个功能可以像体育老师一样 记录时间。而它表盘上有好几个小表盘 分别代表了不同的时间功能!

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    如计时秒针走一圈 分钟盘走一格 分钟盘走两圈 小时盘走一格。计时中可以暂停计时 计时结束可以计时清零。

    另外不同计时码表的外圈 功能也不一样。百达翡丽有一款是可以测心率的!

    最后 还有一款奇妙的功能 就是逆跳

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    它主要是当指针走到终点时 会迅速的跳回起点!

    梵克雅宝情人桥腕表就是采用了这功能。它以时针和分针弄成一对恋人 每当十二点整 他们会在情人桥上相遇 下一分钟他俩就瞬间分离!!!

    如下方这个动图 看着是不是有点残忍哈哈。可它的设计也是非常的奇妙 提高了这款腕表的知名度~

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    好啦!这么多你都了解了?还有什么不了解的腕表词汇吗?可以在下方留言给我哦~


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  • 在现实生活中,最容易体现这种数据结构的关系就是社交关系,下面用我们广为熟知的三个App(微博、微信、QQ)来进行举例说明。比如我们使用微信,用户A与用户B互为好友,那么就在两个顶点之间建立一个边,一个用户有...

    8021e7e7e5b066c01f9c85c33a8eec34.png

    什么是图?

    图是一种比树还要复杂,非线性、表示多对多关系的一种数据结构。

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    图里面的元素我们称为顶点【vertex】,顶点与顶点直接可以建立联系,这种联系我们称为边【edge】

    在现实生活中,最容易体现这种数据结构的关系就是社交关系,下面用我们广为熟知的三个App(微博、微信、QQ)来进行举例说明。

    比如我们使用微信,用户A与用户B互为好友,那么就在两个顶点之间建立一个边,一个用户有多少个好友,对应在图中就叫做顶点的度【degree】,度表示与该顶点相连接的边的条数。因此整个微信好友之间可以用图来描述这种关系。

    微博跟微信还有点不同,微博可以允许单向关注,即A关注B,B可以不关注A。那么我们需要引入边的方向概念来描述这种关系。

    如果用户A关注了用户B,那么在图中就是有一条从A出发指向B的边,如果B恰好有关注了A,同理也画一条从B指向A的边。

    像下面这种边有方向的图,我们叫做有向图,以此类推,没有方向的图我们叫做无向图

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    在有向图中顶点还有两个概念:入度,出度,对应到微博的例子就是入度可以描述有多少个人关注你,出度可以描述为你关注了多少个人。

    入度(In-degree):表示有多少个边指向该顶点。

    出度(Out-degree):表示从该顶点出发指向别的顶点的边的条数。

    QQ的社交关系还要更加复杂点,熟悉QQ的用户都知道它有一个叫做亲密度的功能,如果两个用户经常互动那么亲密度就高,反之亲密度低。

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    上述亲密度问题我们可以选择加权图,在加权图里面每个边都有一个权重(weight),我们可以用这个权重表示亲密度。

    如何在内存中存储图?

    邻接矩阵存储方法

    图最直观的一种存储方法就是:领接矩阵(Adjacency Matrix)。

    领接矩阵底层用的是一个二位数组。

    对于无向图来说,如果顶点 i 与顶点 j 之间有边,我们就将 A[i][j]和 A[j][i]标记为 1;

    对于有向图来说,如果顶点 i 到顶点 j 之间,有一条箭头从顶点 i 指向顶点 j 的边,那我们就将 A[i][j]标记为 1。同理,如果有一条箭头从顶点 j 指向顶点 i 的边,我们就将 A[j][i]标记为 1。

    对于带权图,数组中就存储相应的权重。

    3c9711d94ac69b0e143f05aac4207103.png
    // 无向图                 // 有向图      // 带权无项图
      1 2 3 4               
    1 0 1 1 0                0 1 0 0       0 5 3 0
    2 1 0 1 1                0 0 1 0       5 0 2 6
    3 1 1 0 1                1 1 0 0       3 2 0 1
    4 0 1 1 0                0 1 1 0       0 6 1 0 

    使用领接矩阵来表示图的特点是:存储结构简单,基于数组获取两个顶点关系、或者某些计算非常高效,但是缺点是比较浪费内存。

    比如我们的无向图,如果A[i][j]=1那么,A[j][i]有肯定是等于1的。这里其实并不需要双向的概念,就会导致一半内存被浪费。

    更重要的是,如果是稀疏图(Sparse Matrix)【图的顶点很多,但是边很少】,那么很明显这里更加不适合使用领接矩阵这种结构。

    邻接表存储方法

    针对上面邻接矩阵比较浪费内存空间的问题,我们来看另外一种图的存储方法,邻接表(Adjacency List)。

    下面这个图是一个有向图的领接表的存储方式,看起来有点像散列表,每个顶点对应一条链表,链表中存储的是与这个顶点相连接的其他顶点。每个顶点对应的链表里面,存储的是指向的顶点。对于无向图来说,也是类似的,不过,每个顶点的链表中存储的,是跟这个顶点有边相连的顶点。

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    邻接矩阵法是属于通过空间换时间,领接链表法属于通过时间换空间。

    我们都知道领接链表法如果是居于散列表,那么会遇到散列冲突问题,因此我们可以对其进行同样的改造,比如将链表换成平衡二叉树(红黑树)、跳表等。

    代码实现

    /**
     * 字典
     */
    class Dictionary {
    	constructor() {
    		this.items = {}
    	}
    	// 向字典添加新的元素
    	set(key, value) {
    		this.items[key] = value
    	}
    	// 通过键值从字典移除键值对应元素
    	delete(key) {
    		if (this.has(key)) {
    			delete this.items[key]
    			return true
    		}
    		return false
    	}
    	// 判断某个键值是否存在字典中
    	has(key) {
    		return key in this.items
    	}
    	// 通过键值查找对应值
    	get(key) {
    		return this.has(key) ? this.items[key] : undefined
    	}
    	// 清空字典
    	clear() {
    		this.items = {}
    	}
    	// 返回字典所包含元素的数量
    	size() {
    		return Object.keys(this.items).length
    	}
    	// 将字典所包含所有键名以数组形式返回
    	keys() {
    		return Object.keys(this.items)
    	}
    	// 将字典所包含所有键名对应值以数组形式返回
    	values() {
    		const values = []
    		for (let k in this.items) {
    			if (this.has(k)) {
    				values.push(this.items[k])
    			}
    		}
    		return values
    	}
    	getItems() {
    		return this.items
    	}
    }
    
    /**
     * 图
     */
    class Graph {
    	constructor() {
    		this.vertices = []
    		// 散列表
    		this.adjList = new Dictionary()
    	}
    	// 添加一个顶点
    	addVertex(v) {
    		this.vertices.push(v)
    		this.adjList.set(v, [])
    	}
    	// 添加一个边
    	addEdge(v, w) {
    		// 这里是一个无向图
    		this.adjList.get(v).push(w)
    		if (!this.adjList.get(w)) {
    			this.adjList.set(w, [])
    		}
    		this.adjList.get(w).push(v)
    	}
    	toString() {
    		let s = ""
    		for (let i = 0; i < this.vertices.length; i++) {
    			s += this.vertices[i] + "->"
    			const neighbors = this.adjList.get(this.vertices[i])
    			for (let j = 0; j < neighbors.length; j++) {
    				s += neighbors[j] + " "
    			}
    			s += "n"
    		}
    		return s
    	}
    }
    
    // test case
    const graph = new Graph()
    const myVertices = ["A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H", "I"]
    for (let i = 0; i < myVertices.length; i++) {
    	graph.addVertex(myVertices[i])
    }
    graph.addEdge("A", "B")
    graph.addEdge("A", "C")
    graph.addEdge("A", "D")
    graph.addEdge("C", "D")
    graph.addEdge("C", "G")
    graph.addEdge("D", "G")
    graph.addEdge("D", "H")
    graph.addEdge("B", "E")
    graph.addEdge("B", "F")
    graph.addEdge("E", "I")
    console.log(graph.toString())
    

    21e547a8ec6358829765b3cd79652984.png
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  • 像许多相机功能一样,变焦性能的结构比技术巨头提供要复杂得。三星,华为和小米等智能手机制造商现已添加了10倍,50倍甚至100倍缩放功能。这可以有所作为吗?这光学变焦和数码变焦之间区别。 什么是变焦?5倍...

    像许多相机功能一样,变焦性能的结构比技术巨头提供的要复杂得多。三星,华为和小米等智能手机制造商现已添加了10倍,50倍甚至100倍缩放功能。这可以有所作为吗?这是光学变焦和数码变焦之间的区别。

    什么是变焦?5倍或10倍实际上意味着什么?镜头放大倍率(镜头将远处的物体放大多少倍)是焦距和所得视场的结果。

    光学变焦和数字变焦之间有什么区别?

    焦距越长(随图像传感器的尺寸而变化),镜头的视野就越小。这使得远处的物体看起来比焦距较短的镜头更近。

    镜头是根据其焦距添加到设备的,而不是根据对象放大的数量而定。我们目前使用的变焦功能基本上是紧凑型相机所普及的营销概念。最初,这个概念随着镜头的最短焦距和最长焦距之比而改变。

    观看时,10mm-100mm镜头具有10倍变焦,而25mm-100mm镜头具有4倍变焦。这意味着能够进行10倍变焦的镜头并不能使所有物体看起来都大10倍。另一方面,智能手机制造商使用缩放功能的方式有所不同。

    例如,通常将1倍变焦作为主相机的视场。像iPhone 11 Pro这样的智能手机并没有将1倍设置为最大角度,而是增加了一个更大的镜头,并将其称为0.5倍变焦,从而使情况发生了变化。

    这意味着与紧凑型相机相比,我们预期具有10倍变焦的智能手机的放大倍率基本相同。那么光学变焦和数字变焦之间到底有什么区别?

    光学变焦是指镜头的物理属性实际上放大远处的物体时的情况。例如,望远镜纯粹是光学变焦的产物。如果用这种性质的镜头看月亮,它看起来更大。画质不会丢失,物体看起来更近。

     

    光学变焦至少依赖于焦距大于相机传感器尺寸的镜头。体育摄影师的那些巨大镜头就是最好的例子之一。用于数码单反相机的长焦镜头的焦距在500-1,000mm之间。此外,对于较小的相机,焦距可能会更短。

    这意味着借助100毫米镜头,它也可以在紧凑型相机上实现出色的光学变焦。

    智能手机中的技术巨头已经开始使用潜望镜镜头以获得更好的光学变焦。这项技术使镜头更薄,变焦高且无损,在旗舰手机中确实很成功。这些5倍变焦镜头仍远非100倍,因此制造商能够提出要求吗?答案尚不清楚。

    如前所述,缩放以不同的方式发生。基本上,数字缩放只是裁剪照片,使其中的对象看起来更大。这正是数字变焦的问题。虽然光学变焦在不断增加而不会降低图像质量的情况下,但数字变焦无法提供这种效果,并且您放大图像的距离越远,图像质量就越差。

    然而,由于光学变焦对于智能手机来说是非常昂贵的,因此数字变焦正在经历重大改进。尽管光学变焦确实能带来不错的效果,但它尤其增加了智能手机的成本,超出了许多用户的承受能力。

    光学变焦和数字变焦之间有什么区别?

    除了这些细节之外,智能手机中的潜望镜镜头是一个相对较新的发展,因此仍有很多地方需要改进。因此,智能手机制造商正在努力使数字变焦更好,并最大程度地降低质量损失。

    使用可提供令人难以置信的高分辨率的镜头传感器。三星Galaxy S20具有64百万像素长焦相机。这种高分辨率传感器意味着必须裁剪更多图像,因此需要更多的数字变焦。

    像素被分组。将多个像素组合为一个超级像素可提供更好的数字缩放图像质量,而不是稍后进行裁剪。

    使用人工智能和机器学习的科技巨头以这种方式提供了改进的照片。当然,在移动摄影方面这一有前途的发展为变焦技术提供了重要的途径。

    没有光学变焦,高级数码变焦是不可能的。

    这些疯狂的50倍和100倍变焦只有将光学变焦和数字变焦结合在一起才能实现。数字技术可提供更精确的变焦,而真正的光学镜头可提供更多不同的结果。

    三星可能会增加变焦倍数,但是在这些高百万像素下实际上有不同的细节。

    毕竟,虽然数字变焦并不是一件坏事(尤其是在没有过度使用的情况下),但放大太多也有一些弊端。当然,这会降低图像质量,但是同时拍照变得困难,可能会出现晃动的图片,并且可能会引起许多其他问题。

    您放大了20倍或30倍。要获得良好的拍摄效果,您需要使手机保持静止不动,甚至可能需要三脚架(如果要获得最佳效果)。另一个不应忘记的细节是,您可以在足够的光源下以这种高倍率放大。换句话说,尽管至少会损失图像,但是由于照片接收到足够的光线,结果不会很差。

    我们提供了有关光学变焦和数字变焦之间差异的信息。此外,变焦是什么?我们已经回答了这个问题。数码变焦和光学变焦之间的差异是显而易见的,但是这种差异正试图通过新技术的发展来弥补。目前尚不清楚这种差异是否会持续多年,但可以肯定会有重要的发展。

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  • InnoDB 索引为什么要采用 B+tree 这种数据结构? 一 B-tree B树也称B-tree,它一棵路平衡查找树。 描述一颗B树时需要指定它阶数,阶数表示了一个节点最多有多少个孩子节点,一般用字母 m 表示阶数。 每个...

    InnoDB 索引为什么要采用 B+tree 这种数据结构?

    一 B-tree

    B树也称B-tree,它是一棵多路平衡查找树

    描述一颗B树时需要指定它的阶数,阶数表示了一个节点最多有多少个孩子节点,一般用字母 m 表示阶数。

    1. 每个节点最多有 m 个子树,以及最多 m-1 个关键字)。
    2. 根节点最少有 2 个子树,可以只有 1 个关键字。
    3. 非根节点至少有 m/2 个关键字。
    4. 每个节点中的关键字都升序排列
    5. 所有叶子节点都位于同一层。
    6. 每个节点都存有索引和数据,也就是对应的 key 和 value。

    所以,根节点的关键字数量范围:1 <= k <= m-1,非根节点的关键字数量范围:m/2 <= k <= m-1。

    二 介绍 B+tree 的数据结构?

    B+tree 是在 B-tree 的基础上,新增加了两个要求:

    1. B+树有两种类型的节点:内部结点(也称索引结点)和叶子结点。内部节点就是非叶子节点,内部节点只存储索引,数据都存储在叶子节点。
    2. B+树叶子节点保存了父节点的所有关键字和关键字记录的指针,每个叶子节点的关键字从小到大链接,构成一个链表结构。

    三 B+tree 相比 B-tree 的优势

    • 单一节点存储的元素更多,使得查询的 I/O 次数更少,所以也就使得它更适合做为数据库MySQL的底层数据结构了。
    • 所有的查询都要查找到叶子节点,查询性能是稳定的,而 B-tree,每个节点都可以查找到数据,所以不稳定。
    • B+tree,所有的叶子节点形成了一个有序链表,更加便于查找。

    四 InnoDB 采用 B+tree 实现索引的原理

    参考下图:在这里插入图片描述
    图片来源:《高性能 MySQL,P143》

    B+tree 索引能够加快访问数据的速度,因为存储引擎不需要通过全表扫描来获取需要的数据,而是从索引的根节点进行搜索。根节点存放了指向子节点的指针,存储引擎通过这些指针向下层查找。通过比较节点页的值和要查找的值可以找到合适的指针进入下层子节点,最终存储引擎就可以找到对应的值或者记录不存在。

    参考资料

    1. 《高性能 MySQL:第 3版》
    2. 《面试官问你B树和B+树,就把这篇文章丢给他》
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  • 《你必须知道495个C语言问题》

    热门讨论 2010-03-20 16:41:18
    4.7 我有些解析外部结构的代码,但是它却崩溃了,显示出了“unaligned access”(未对齐的访问)的信息。这是什么意思? 47 作为函数参数的指针 47 4.8 我有个函数,它应该接受并初始化一个指针:void f(int *ip)...
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  • 这里面的一个问题我们从小接受的教育导致的,学了那么多年语文,最后一篇像样的文章也写不出,不说要写的多优美,用了多少排比、引用了多少经典、用了什么结构,能把一件事没多大语病、流畅、清楚的表达出来...
  • 4.6 实体中的多值依赖 124 4.6.1 第四范式 124 4.6.2 第五范式 135 4.7 非规范化 136 4.8 最佳实践 136 4.9 总结 137 4.10 额外的例子 137 4.11 本书迄今为止所讲述的故事 142 第5章 实现基础的表结构 144 ...

空空如也

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