今天我们来讨论和学习云计算中的大数据产品与技术。我们都知道，云计算以存储、计算规模和弹性著称，而大数据方面的业务需求，恰恰需要大量的存储，和呼之即来的澎湃算力。所以，云可以说是最适合运行大数据工作负载的平台了。同时，云计算时代数据规模空前扩大，因此大数据也成为了云上最需要解决的重要场景之一。正因为两者的关系如此紧密，又几乎处于同一个时代，以至于早年有一段时间，很多开发者产生了概念上的混淆，把“云计算”一词当作大数据技术的代称。但事实并非如此，你需要注意甄别。在当今的技术语言体系中，我们应该这样来理解：大数据主要是技术手段，是一系列处理海量数据的方法论和技术实现的总称；而云是一种资源和能力的载体

一、目的       这一节我们学习如何使用合宙的ESP32C3开发板控制1.3寸彩色TFT显示屏模块，分辨率240*240，SPI接口，ST7789驱动芯片。二、环境       ESP32 C3+Thonny+1.3寸st7789液晶屏模块+几根杜邦线+Win10接线方法： 三、st7789TFT显示屏驱动st7789py.py"""Copyright(c)2020,2021RussHughesThisfileincorporatesworkcoveredbythefollowingcopyrightandpermissionnoticeandislicensedunderthesamet

欢迎来到Web3和社交媒体世界，在这里，去中心化和区块链技术相结合，彻底改变了在线交互。在这篇博文中，我们将探讨Web3为社交媒体平台带来的令人兴奋的可能性，从增强的用户控制和隐私到为内容创建者提供的新机会。如果您对这些概念不熟悉或已经熟悉它们，这篇文章将提供见解和技巧，帮助您驾驭不断发展的Web3和社交媒体格局。了解Web3：去中心化及超越要理解Web3与社交媒体的联姻，我们必须首先掌握Web3本身的概念。Web3代表了下一代互联网，其特点是去中心化并建立在区块链技术之上，事实上，请允许我说我们目前正在探索的这一代。正如Web2为我们带来了用户生成的内容和Facebook和Twitter等社

批次对渲染的性能影响是比较大的，批次过多会导致cpu提交的次数过多，导致每帧渲染时间过长，所以我们需要对其优化，减少Bathches数量和SetPassCall次数。批次合并的方法有多种，下面一一列出：手动合批将相同材质的Mesh，合并为一个新的Mesh，这样一次渲染，最方便调节，虽然现在不怎么使用这种方式。就是有点费手，会增加内存和包体大小，而且会增加LightMap中占有的尺寸，以及重新制作LOD，并且体积过大了会导致LightProbe和ReflectionProbe的变化单一。相关插件：MeshBaker以及教程静态合批Staticbatching：原理：在非运行期间，自动计算Mesh

前言动态合批与静态合批其本质是对将多次绘制请求，在允许的条件下进行合并处理，减少cpu对gpu绘制请求的次数，达到提高性能的目的。首先，啥是合批？批量渲染其实是个老生常谈的话题，它的另一个名字叫做“合批”。在日常开发中，通常说到优化、提高帧率时，总是会提到它。为啥要合批？批量渲染是通过减少CPU向GPU发送渲染命令（DrawCall）的次数，以及减少GPU切换渲染状态的次数，尽量让GPU一次多做一些事情，来提升逻辑线和渲染线的整体效率。但这是建立在GPU相对空闲，而CPU把更多的时间都耗费在渲染命令的提交上时，才有意义。调用DrawCall性能消耗原因是啥？我们的应用中每一次渲染，进行的API