🚀欢迎来到本文🚀🍉个人简介：陈童学哦，目前正在学习C/C++、Java、算法等方向，一个正在慢慢前行的普通人。🏀系列专栏：陈童学的日记💡其他专栏：C++STL，感兴趣小伙伴可以了解一下哦🎁希望各位→点赞👍+收藏⭐️+留言📝​⛱️万物随心起，心动则万物动🤺Day2集训前言A-表达式的转换解题思路示例代码B-LookUpS解题思路示例代码C-ICPCBalloons解题思路示例代码D-RudolphandCuttheRope解题思路示例代码E-后缀表达式解题思路示例代码F-PashmakandFlowers解题思路示例代码总结前言因参加了我校的ACM暑期集训为之后的xcpc等赛事做准备，所以就有了

概述Unity在2019.2版本中推出HDRP（高清渲染管线），目的是为了提高图形质量，实现从照片写实到风格化的图像。先看一下官方对HDRP的概述：高清渲染管线（HDRP）是由Unity构建的高保真脚本化渲染管线，面向现代（与计算着色器兼容）平台。HDRP利用基于物理的光照技术、线性光照、HDR光照和可配置的混合平铺/群集延迟/前向照明架构。它为您提供了创建应用程序（如游戏、技术演示和动画）所需的工具，以达到高图形标准。看起来还算通俗易懂，也就是说咱们普普通通没有美术功底的开发者，可以通过HDRP拖拉拽扯的这种方式来实现牛逼哄哄的效果了。使用HDRP进入正题，如何开始使用HDRP无非就两种情况

概述Unity在2019.2版本中推出HDRP（高清渲染管线），目的是为了提高图形质量，实现从照片写实到风格化的图像。先看一下官方对HDRP的概述：高清渲染管线（HDRP）是由Unity构建的高保真脚本化渲染管线，面向现代（与计算着色器兼容）平台。HDRP利用基于物理的光照技术、线性光照、HDR光照和可配置的混合平铺/群集延迟/前向照明架构。它为您提供了创建应用程序（如游戏、技术演示和动画）所需的工具，以达到高图形标准。看起来还算通俗易懂，也就是说咱们普普通通没有美术功底的开发者，可以通过HDRP拖拉拽扯的这种方式来实现牛逼哄哄的效果了。使用HDRP进入正题，如何开始使用HDRP无非就两种情况

1为什么选择gRPCgRPC是一种高性能的先进RPC（远程过程调用）框架，是开源的，并且兼容不同的环境。它使用协议缓冲区作为消息交换格式。不同语言中的gRPC客户端和服务器通信示例gRPC可以让客户端代码像调用本地对象方法一样轻松地调用位于不同计算机上的服务器应用程序的方法，从而简化了开发分布式应用程序和服务的过程。2gRPCVSREST（简要比较）主要的区别在于：协议：gRPC使用HTTP/2，但通常REST使用HTTP/1.1（下面进行比较）。简而言之，HTTP/2比HTTP/1.1快得多，效率更高。数据格式：REST通常使用JSON，而gRPC使用协议缓冲区。API格式：gRPC的API

算法学习day431.力扣1049.最后一块石头的重量II1.1分析1.2代码2.力扣494.目标和2.1分析2.2代码3.力扣474.一和零3.1分析3.2代码4.参考资料1.力扣1049.最后一块石头的重量II1.1分析动规五部曲：1.确定dp数组以及下标的含义dp[j]表示容量为j的背包，最多可以背最大的重量为dp[j]本题中石头的重量是stones[i]，石头的价值也是stones[i]2.确定递推公式01背包的递推公式为:dp[j]=max(dp[j],dp[j-weitght[i]]+value[i])本题为：dp[j]=max(dp[j],dp[j-stones[i]]+ston

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Day17二叉树计算左右两棵子树的高度，如果有一个高度是-1（有一棵子树不平衡），直接返回-1，否则计算高度差，判断是否不平衡110.平衡二叉树classSolution{inthelper(TreeNode*root){if(!root)return0;intleftDepth=helper(root->left);intrightDepth=helper(root->right);if(leftDepth==-1||rightDepth==-1)return-1;elseif(abs(leftDepth-rightDepth)>1){return-1;}else{returnmax(lef

跟运维学Linux-01运维的诞生运维工程师有很多叫法：系统运维、Linux工程师、系统管理员...网管可以说是运维工程师最早的雏形。在个人电脑未普及时，大家去网吧玩游戏。玩家：“网关，我的电脑上不了网了”网管负责维修电脑、维修系统、维护网络设备...互联网的发展现在大家在家里上网、用手机上网、在公司上网、网吧上网在网上玩游戏、看新闻、炒股、上课、购物等等背后是无数的服务器（据说80%是linux）支撑着互联网应用，运维工程师则拿着高薪维护着这些服务器服务器vs个人电脑服务器和个人电脑都是计算机。个人电脑主要服务1人，而服务器通常服务多人，所以需要更快的速度，需要全年不间断的运行，而且稳定有时

我们有一个iOS应用程序，它通过RESTAPI与django服务器通信。大多数数据由相当大的Item对象组成，这些对象涉及一些渲染到单个平面字典中的相关模型，并且这些数据很少更改。我们发现，查询这对Postgres来说不是问题，但生成JSON响应需要花费大量时间。另一方面，项目集合因用户而异。我想到了一个渲染系统，我们只需为Item对象构建一个字典并将其作为JSON字符串保存到redis中，这样我们就可以直接从redis提供API(例如HMGET(用户库中的项目的id)，它速度很快，并且使重新生成“渲染实例”变得相对容易，基本上只需几个post_save信号。我想知道这个设计有多好，它

我们有一个iOS应用程序，它通过RESTAPI与django服务器通信。大多数数据由相当大的Item对象组成，这些对象涉及一些渲染到单个平面字典中的相关模型，并且这些数据很少更改。我们发现，查询这对Postgres来说不是问题，但生成JSON响应需要花费大量时间。另一方面，项目集合因用户而异。我想到了一个渲染系统，我们只需为Item对象构建一个字典并将其作为JSON字符串保存到redis中，这样我们就可以直接从redis提供API(例如HMGET(用户库中的项目的id)，它速度很快，并且使重新生成“渲染实例”变得相对容易，基本上只需几个post_save信号。我想知道这个设计有多好，它