为什么不使用 dynamic_cast,如何避免?
首先,C++ 的RTTI(包括了 dynamic_cast)肯定不是个很好的设计:
dynamic_cast 是有可能抛出 std::bad_cast 异常的,但大多数时候,我们不希望使用 C++ 异常系统,理由嘛,多种多样,我的原因是——我就根本没学会用异常这个技术。而且 C++ 异常系统是没有 finally 关键字的,很别扭。
C++ 的 RTTI 整体上比较弱(比如无法枚举成员函数),几乎就等于不能用,真要用类型信息的话,很多项目选择自己实现。
dynamic_cast 性能依赖于编译器,如果是通过字符串比较实现的,性能堪忧,尤其是继承树庞大的时候,dynamic_cast 可能需要执行若干次字符串比较。当然实际上我们很少需要如此关心性能。
跟大多数语言不一样,由于多继承的存在,C++ 的类型转换可能会改变指针的值,你大可以想象这可能造成多么吊诡的错误。
进而,滥用 dynamic_cast 会带来一些问题,比如:
假如你到处使用 dynamic_cast 确认具体类型,那么当你要增加一个子类的时候,你得修改多少地方?你不嫌麻烦吗?不怕漏下了吗?
使用 dynamic_cast 的代码是难于测试的,你无法通过接口确认它到底依赖于哪些具体类,测试代码会比较复杂。并且增加了子类就要修改测试代码。
再进而,大多数时候都是滥用:
C++ 为了实现上层代码尽量不要关心具体类型,特意设计了重载、多态、模版等特性,你不用,非要自己写代码处理,那你为啥要用 C++ 呢?
很多时候我们只是要知道对象的某种性质(比如常见的 xxx type)而不是全部类型信息,使用 dynamic_cast 获得了全部类型信息,继而要 include 具体类的头文件,不符合“最小”原则。
再再进而,大多数 dynamic_cast 都可以修改代码去掉,至少可以尽量下压到底层,或者集中到一起方便维护。比如:
《设计模式》那本书里有一个工厂方法模式,可以用来解决一些问题,比如:
// 带有 dynamic_cast
void some(Base *p) {
Derived *pd = dynamic_cast<Derived *>(p);
Partner *ptnr = nullptr;
if (pd) {
ptnr = new Partner4Derived(pd);
}
// ...
}
// 不带 dynamic_cast
void some(Base *p) {
Partner *ptnr = p->getPartner(); // 返回Partner4Derived
// ...
也可以通过函数重载去掉 dynamic_cast,比如这样:
class Life : public GameObject {
public:
// ...
virtual void kill(Life *other) = 0;
virtual void killedBy(Player *other) = 0;
virtual void killedBy(Monster *other) = 0;
virtual void killedBy(Elf *other) = 0;
// ...
};
class Player : public Life {
public:
// ...
virtual void kill(Life *other) {
other->killedBy(this);
}
};
class Elf : public Life {
//...
};
class Monster : public Life {
public:
// ...
// 实现你的 PlayerKillMonster
virtual void killedBy(Player *other) {
// ...
}
// ...
};
void gameObjectKillTarget(GameObject *killer, GameObject *target) {
// ...
killer->kill(target); // kill 是虚函数
}
这种实现有个挺洋气的名字叫做“double-dispatch”,或者Visitor模式,其实也很别扭,但是确实可以去掉上层调用代码中的 dynamic_cast。
但是,你自己也做项目你知道的,拿着《设计模式》往项目里套,往往对不上号,C++ 既然打了 dynamic_cast 这个补丁,说明还是能用到的,我说几种个人认为比较适合用 dynamic_cast 处理的情况(注意,从这里开始我就不确定正确性了,只是个人看法,大家觉得不对可以在评论里留言纠正):
-
处理参数协变问题。C++ 的虚函数返回值是可以跟着 this 协变的,但是参数不行。所以会有这样的写法(google 规范文档里的例子):
bool Base::equal(Base *other) = 0; bool Derived::equal(Base *other) { Derived *p = dynamic_cast<Derived *>(other); if (!p) return false; // ... }
这里要想去掉 dynamic_cast 当然是可以去掉的,但是 Derived::equal 这个函数,只是利用转型看看 other 和 this 的类型是不是一样,不依赖别的具体类,这样写似乎也没什么问题。
-
dynamic_cast 只是一个具体实现方式,本质上是一个“判断对象类型并做相应处理”的问题。一段代码完成的工作,总是要做的,不是放在 A 处做,就是放在 B 处做。假设我们想尽量保持 B 的单纯,那么这项工作就可以在 A 处,反之亦然。比如类似这样:
bool Object::event(Event *e) { switch (e->type()) { case Event::Timer: timerEvent((TimerEvent*)e); break; case Event::ChildAdded: case Event::ChildPolished: case Event::ChildRemoved: childEvent((ChildEvent*)e); break; // ... }
这里的强制转型和 dynamic_cast 其实是个差不多的东西,想要去掉当然是可以去掉的,方法类似于上面的方法二,但是那样会让 Event 变得比较复杂。当我们希望它只是一个简单的属性集,不依赖于 Object 及其任何子类,就会有这样的实现。Object 和 Event 都有大量的子类,并且和你给出的例子不同的是,子类随时可能大量增加,并且和基类不在一个模块(module)中,在这种情况下,所谓的“优雅解决”很可能是绣花枕头,能不用就别用。
上一篇: 虚函数的讲解
下一篇: 虚函数常识、虚函数使用场景,初学者必看
推荐阅读
-
手把手教你如何注册谷歌账号--这个手机号不能用来验证。于是人们想当然地认为,谷歌退出的原因,并不是对国内手机号验证通过。其实不然,根据谷歌的注册机制,这是注册时的第一次验证,也属于机器验证,即判断注册者是否为机器人,以防止滥用,所以这次验证只是纯粹的手机号验证,并不是绑定手机号。 那么我们就有疑问了,第一次验证要求手机号验证却显示手机号无法验证,这不是自相矛盾吗? 谷歌现在在全球至少有14亿注册用户,所以谷歌对注册的网络、机器要求非常严格,可以说是判断筛选机制,你的网络、机器或者浏览器身份验证,不符合谷歌机器认证,就不允许你验证通过,而不是因为手机号的问题。不信的朋友可以换个美国手机号输入试试,同样显示这个手机号无法验证。 所以我不建议使用代理网络注册,因为那是一个共享通道,已经被滥用了,这个时候遇到无法验证也就不奇怪了,即使有些朋友侥幸通过了验证,这个号码也活不了多久,因为很快就会被检测出是什么ip注册的,然后出现异常验证,甚至直接封号,这个时候你就后悔晚矣。所以对于QQ邮箱谷歌注册入口,笔者强烈不推荐这样做,因为QQ邮箱注册早就被滥用了,会有那么多人会遇到异常验证的情况。 异常验证在你输入任何手机号码的情况下都会显示无法验证或者手机号码验证次数过多。
-
Java 中为什么要使用事务?何时使用事务?如何使用事务?
-
epoll简介及触发模式(accept、read、send)-epoll的简单介绍 epoll在LT和ET模式下的读写方式 一、epoll的接口非常简单,一共就三个函数:1. int epoll_create(int size);创建一个epoll的句柄,size用来告诉内核这个监听的数目一共有多大。这个参数不同于select中的第一个参数,给出最大监听的fd+1的值。需要注意的是,当创建好epoll句柄后,它就是会占用一个fd值,在linux下如果查看/proc/进程id/fd/,是能够看到这个fd的,所以在使用完epoll后,必须调用close关闭,否则可能导致fd被耗尽。2. int epoll_ctl(int epfd, int op, int fd, struct epoll_event *event);epoll的事件注册函数,它不同与select是在监听事件时告诉内核要监听什么类型的事件,而是在这里先注册要监听的事件类型。第一个参数是epoll_create的返回值,第二个参数表示动作,用三个宏来表示:EPOLL_CTL_ADD:注册新的fd到epfd中;EPOLL_CTL_MOD:修改已经注册的fd的监听事件;EPOLL_CTL_DEL:从epfd中删除一个fd;第三个参数是需要监听的fd,第四个参数是告诉内核需要监听什么事,struct epoll_event结构如下:struct epoll_event { __uint32_t events; /* Epoll events */ epoll_data_t data; /* User data variable */};events可以是以下几个宏的集合:EPOLLIN :表示对应的文件描述符可以读(包括对端SOCKET正常关闭); EPOLLIN事件:EPOLLIN事件则只有当对端有数据写入时才会触发,所以触发一次后需要不断读取所有数据直到读完EAGAIN为止。否则剩下的数据只有在下次对端有写入时才能一起取出来了。现在明白为什么说epoll必须要求异步socket了吧?如果同步socket,而且要求读完所有数据,那么最终就会在堵死在阻塞里。 EPOLLOUT:表示对应的文件描述符可以写; EPOLLOUT事件:EPOLLOUT事件只有在连接时触发一次,表示可写,其他时候想要触发,那要先准备好下面条件:1.某次write,写满了发送缓冲区,返回错误码为EAGAIN。2.对端读取了一些数据,又重新可写了,此时会触发EPOLLOUT。简单地说:EPOLLOUT事件只有在不可写到可写的转变时刻,才会触发一次,所以叫边缘触发,这叫法没错的!其实,如果真的想强制触发一次,也是有办法的,直接调用epoll_ctl重新设置一下event就可以了,event跟原来的设置一模一样都行(但必须包含EPOLLOUT),关键是重新设置,就会马上触发一次EPOLLOUT事件。1. 缓冲区由满变空.2.同时注册EPOLLIN | EPOLLOUT事件,也会触发一次EPOLLOUT事件这个两个也会触发EPOLLOUT事件 EPOLLPRI:表示对应的文件描述符有紧急的数据可读(这里应该表示有带外数据到来);EPOLLERR:表示对应的文件描述符发生错误;EPOLLHUP:表示对应的文件描述符被挂断;EPOLLET: 将EPOLL设为边缘触发(Edge Triggered)模式,这是相对于水平触发(Level Triggered)来说的。EPOLLONESHOT:只监听一次事件,当监听完这次事件之后,如果还需要继续监听这个socket的话,需要再次把这个socket加入到EPOLL队列里3. int epoll_wait(int epfd, struct epoll_event * events, int maxevents, int timeout);等待事件的产生,类似于select调用。参数events用来从内核得到事件的集合,maxevents告之内核这个events有多大,这个maxevents的值不能大于创建epoll_create时的size,参数timeout是超时时间(毫秒,0会立即返回,-1将不确定,也有说法说是永久阻塞)。该函数返回需要处理的事件数目,如返回0表示已超时。-------------------------------------------------------------------------------------------- 从man手册中,得到ET和LT的具体描述如下EPOLL事件有两种模型:Edge Triggered (ET)Level Triggered (LT)假如有这样一个例子:1. 我们已经把一个用来从管道中读取数据的文件句柄(RFD)添加到epoll描述符2. 这个时候从管道的另一端被写入了2KB的数据3. 调用epoll_wait(2),并且它会返回RFD,说明它已经准备好读取操作4. 然后我们读取了1KB的数据5. 调用epoll_wait(2)......Edge Triggered 工作模式:如果我们在第1步将RFD添加到epoll描述符的时候使用了EPOLLET标志,那么在第5步调用epoll_wait(2)之后将有可能会挂起,因为剩余的数据还存在于文件的输入缓冲区内,而且数据发出端还在等待一个针对已经发出数据的反馈信息。只有在监视的文件句柄上发生了某个事件的时候 ET 工作模式才会汇报事件。因此在第5步的时候,调用者可能会放弃等待仍在存在于文件输入缓冲区内的剩余数据。在上面的例子中,会有一个事件产生在RFD句柄上,因为在第2步执行了一个写操作,然后,事件将会在第3步被销毁。因为第4步的读取操作没有读空文件输入缓冲区内的数据,因此我们在第5步调用 epoll_wait(2)完成后,是否挂起是不确定的。epoll工作在ET模式的时候,必须使用非阻塞套接口,以避免由于一个文件句柄的阻塞读/阻塞写操作把处理多个文件描述符的任务饿死。最好以下面的方式调用ET模式的epoll接口,在后面会介绍避免可能的缺陷。 i 基于非阻塞文件句柄 ii 只有当read(2)或者write(2)返回EAGAIN时才需要挂起,等待。但这并不是说每次read时都需要循环读,直到读到产生一个EAGAIN才认为此次事件处理完成,当read返回的读到的数据长度小于请求的数据长度时,就可以确定此时缓冲中已没有数据了,也就可以认为此事读事件已处理完成。Level Triggered 工作模式相反的,以LT方式调用epoll接口的时候,它就相当于一个速度比较快的poll(2),并且无论后面的数据是否被使用,因此他们具有同样的职能。因为即使使用ET模式的epoll,在收到多个chunk的数据的时候仍然会产生多个事件。调用者可以设定EPOLLONESHOT标志,在 epoll_wait(2)收到事件后epoll会与事件关联的文件句柄从epoll描述符中禁止掉。因此当EPOLLONESHOT设定后,使用带有 EPOLL_CTL_MOD标志的epoll_ctl(2)处理文件句柄就成为调用者必须作的事情。然后详细解释ET, LT:LT(level triggered)是缺省的工作方式,并且同时支持block和no-block socket.在这种做法中,内核告诉你一个文件描述符是否就绪了,然后你可以对这个就绪的fd进行IO操作。如果你不作任何操作,内核还是会继续通知你的,所以,这种模式编程出错误可能性要小一点。传统的select/poll都是这种模型的代表.ET(edge-triggered)是高速工作方式,只支持no-block socket。在这种模式下,当描述符从未就绪变为就绪时,内核通过epoll告诉你。然后它会假设你知道文件描述符已经就绪,并且不会再为那个文件描述符发送更多的就绪通知,直到你做了某些操作导致那个文件描述符不再为就绪状态了(比如,你在发送,接收或者接收请求,或者发送接收的数据少于一定量时导致了一个EWOULDBLOCK 错误)。但是请注意,如果一直不对这个fd作IO操作(从而导致它再次变成未就绪),内核不会发送更多的通知(only once),不过在TCP协议中,ET模式的加速效用仍需要更多的benchmark确认(这句话不理解)。在许多测试中我们会看到如果没有大量的idle -connection或者dead-connection,epoll的效率并不会比select/poll高很多,但是当我们遇到大量的idle- connection(例如WAN环境中存在大量的慢速连接),就会发现epoll的效率大大高于select/poll。(未测试)另外,当使用epoll的ET模型来工作时,当产生了一个EPOLLIN事件后,读数据的时候需要考虑的是当recv返回的大小如果等于请求的大小,那么很有可能是缓冲区还有数据未读完,也意味着该次事件还没有处理完,所以还需要再次读取: 这里只是说明思路(参考《UNIX网络编程》) while(rs) {buflen = recv(activeevents[i].data.fd, buf, sizeof(buf), 0);if(buflen < 0){// 由于是非阻塞的模式,所以当errno为EAGAIN时,表示当前缓冲区已无数据可读// 在这里就当作是该次事件已处理处.if(errno == EAGAIN)break; else return; }else if(buflen == 0) { // 这里表示对端的socket已正常关闭. } if(buflen == sizeof(buf) rs = 1; // 需要再次读取 else rs = 0; } 还有,假如发送端流量大于接收端的流量(意思是epoll所在的程序读比转发的socket要快),由于是非阻塞的socket,那么send函数虽然返回,但实际缓冲区的数据并未真正发给接收端,这样不断的读和发,当缓冲区满后会产生EAGAIN错误(参考man send),同时,不理会这次请求发送的数据.所以,需要封装socket_send的函数用来处理这种情况,该函数会尽量将数据写完再返回,返回-1表示出错。在socket_send内部,当写缓冲已满(send返回-1,且errno为EAGAIN),那么会等待后再重试.这种方式并不很完美,在理论上可能会长时间的阻塞在socket_send内部,但暂没有更好的办法. ssize_t socket_send(int sockfd, const char* buffer, size_t buflen) { ssize_t tmp; size_t total = buflen; const char *p = buffer; while(1) { tmp = send(sockfd, p, total, 0); if(tmp < 0) { // 当send收到信号时,可以继续写,但这里返回-1. if(errno == EINTR) return -1; // 当socket是非阻塞时,如返回此错误,表示写缓冲队列已满, // 在这里做延时后再重试. if(errno == EAGAIN) { usleep(1000); continue; } return -1; } if((size_t)tmp == total) return buflen; total -= tmp; p += tmp; } return tmp; } 二、epoll在LT和ET模式下的读写方式 在一个非阻塞的socket上调用read/write函数, 返回EAGAIN或者EWOULDBLOCK(注: EAGAIN就是EWOULDBLOCK) 从字面上看, 意思是: * EAGAIN: 再试一次 * EWOULDBLOCK: 如果这是一个阻塞socket, 操作将被block * perror输出: Resource temporarily unavailable 总结: 这个错误表示资源暂时不够, 可能read时, 读缓冲区没有数据, 或者, write时,写缓冲区满了 。 遇到这种情况, 如果是阻塞socket, read/write就要阻塞掉。 而如果是非阻塞socket, read/write立即返回-1, 同 时errno设置为EAGAIN. 所以, 对于阻塞socket, read/write返回-1代表网络出错了. 但对于非阻塞socket, read/write返回-1不一定网络真的出错了. 可能是Resource temporarily unavailable. 这时你应该再试, 直到Resource available. 综上, 对于non-blocking的socket, 正确的读写操作为: 读: 忽略掉errno = EAGAIN的错误, 下次继续读 写: 忽略掉errno = EAGAIN的错误, 下次继续写 对于select和epoll的LT模式, 这种读写方式是没有问题的. 但对于epoll的ET模式, 这种方式还有漏洞. epoll的两种模式 LT 和 ET
-
采访者:为什么需要枚举?枚举的目的是什么?如何使用枚举实现单例?-结论
-
为什么不使用 dynamic_cast,如何避免?
-
纯干货分享 | 研发效能提升——敏捷需求篇-而敏捷需求是提升效能的方式中不可或缺的模块之一。 云智慧的敏捷教练——Iris Xu近期在公司做了一场分享,主题为「敏捷需求挖掘和组织方法,交付更高业务价值的产品」。Iris具有丰富的团队敏捷转型实施经验,完成了企业多个团队从传统模式到敏捷转型的落地和实施,积淀了很多的经验。 这次分享主要包含以下2个部分: 第一部分是用户影响地图 第二部分是事件驱动的业务分析Event driven business analysis(以下简称EDBA) 用户影响地图,是一种从业务目标到产品需求映射的需求挖掘和组织的方法。 在软件开发过程中可能会遇到一些问题,比如大家使用不同的业务语言、技术语言,造成角色间的沟通阻碍,还会导致一些问题,比如需求误解、需求传递错误等;这会直接导致产品的功能需求和要实现的业务目标不是映射关系。 但在交付期间,研发人员必须要将这些需求实现交付,他们实则并不清楚这些功能需求产生的原因是什么、要解决客户的哪些痛点。研发人员往往只是拿到了解决方案,需要把它实现,但没有和业务侧一起去思考解决方案是否正确,能否真正的帮助客户解决问题。而用户影响地图通常是能够连接业务目标和产品功能的一种手段。 我们在每次迭代里加入的假设,也就是功能需求。首先把它先实现,再逐步去验证我们每一个小目标是否已经实现,再看下一个目标要是什么。那影响地图就是在这个过程中帮我们不断地去梳理目标和功能之间的关系。 我们在软件开发中可能存在的一些问题 针对这些问题,我们如何避免?先简单介绍做敏捷转型的常规思路: 先做团队级的敏捷,首先把产品、开发、测试人员,还有一些更后端的人员比如交互运维的同学放在一起,组成一个特训团队做交付。这个团队要包含交付过程中所涉及的所有角色。 接着业务敏捷要打通整个业务环节和研发侧的一个交付。上图中可以看到在敏捷中需求是分层管理的,第一层是业务需求,在这个层级是以用户目标和业务目标作为输入进行规划,同时需要去考虑客户的诉求。业务人员通过获取到的业务需求,进一步的和团队一起将其分解为产品需求。所以业务需求其实是我们真正去发布和运营的单元,它可以被独立发布到我们的生产环境上。我们的产品需求其实就是产品的具体功能,它是我们集成和测试的对象,也就是我们最终去部署到系统上的一个基本单元。产品需求再到了我们的开发团队,映射到迭代计划会上要把它分解为相应的技术任务,包括我们平时所说的比如一些前端的开发、后端的开发、测试都是相应的技术任务。所以业务敏捷要达到的目标是需要去持续顺畅高质量的交付业务价值。 将这几个点串起来,形成金字塔结构。最上层我们会把业务目标放在整个金字塔的塔尖。这个业务目标是通过用户的目标以及北极星指标确立的。确认业务目标后再去梳理相应的业务流程,最后生产。另外产品需求包含了操作流程和业务规则,具需求交付时间、工程时间以及我们的一些质量标准的要求。 谈到用户影响的地图,在敏捷江湖上其实有一个传说,大家都有一个说法叫做敏捷需求的“任督二脉”。用户影响地图其实就是任脉,在黑客马拉松上用过的用户故事地图其实叫督脉。所以说用户影响地图是在用户故事地图之前,先帮我们去梳理出我们要做哪些东西。当我们真正识别出我们要实现的业务活动之后,用户故事地图才去梳理我们整个的业务工作流,以及每个工作流节点下所要包含的具体功能和用户故事。所以说用户影响地图需要解决的问题,我们包括以下这些: 首先是范围蔓延,我们在整张地图上,功能和对应的业务目标是要去有一个映射的。这就避免了一些在我们比如有很多干系人参与的会议上,那大家都有不同想法些立场,会提出很多需求(正确以及错误的需求)。这个时候我们会依据目标去看这些需求是否真的是会影响我们的目标。 这里提到的错误需求,比如是利益相关的人提出的、客户认为产品应该有的、某个产品经理需求分析师认为可以有的....但是这些功能在用户影响地图中匹配不到对应目标的话,就需要降低优先级或弃掉。另外,通常我们去制定解决方案的时候,会考虑较完美的实现,导致解决方案括很多的功能。这个时候关键目标至关重要,会帮助我们梳理筛选、确定优先级。 看一下用户影响到地图概貌 总共分为一个三层的结构: 第一层why,你的业务目标哪个是最重要的,为什么?涉及到的角色有哪些? 第二层how ,怎样产生影响?影响用户角色什么样的行为? (不需要去列出所有的影响,基于业务目标) 第三层what,最关键的是在梳理需求时不需一次把所有细节想全,这通常团队中经常遇到的问题。 我们用这个例子来看一下 这是一个客服中心的影响地图,业务目标是 3个月内不增加客服人数的前提下能支持1.5倍的用户数。此业务目标设定是符合 smart 原则的,specific非常的具体,miserable 是可以衡量的,action reoriented是面向活动的, real list 也是很实际的。 量化的目标会指引我们接下来的行动,梳理一个业务目标,尽量去量化,比如 :我们通过打造一条什么样的流水线,能够提高整个部署的效率,时间是原来的 1/2 。这样才是一个能量化的有意义的目标。 回到这幅图, how 层级识别出来的内容,客服角色:想要对它施加的影响,把客户引导到论坛上,帮助客户更容易的跟踪问题,更快速的去定位问题。初级用户:方论坛上找到问题。高级用户:在论坛上回答问题。通过我们这些用户角色,进行活动,完成在不增加客户客服人数的前提下支持更多的用户数量。 最后一个层级,才是我们日常接触比较多的真正的功能的特性和需求,比如引导到客户到论坛上,其实这个产品就需要有一个常见问题的论坛的链接。这个层次需要我们团队进一步地在交付,在每个迭代之前做进一步的梳理,细化成相应的用户故事。 这个是云智慧团队中,自己做的影响地图的范例,可以看下整个的层级结构。序号表示优先级。 那我们用户影响地图可以总结为:
-
aps是什么意思_不同的富士APS-C画幅微单区别在哪里,档次是怎么划分的?-X-A系列原本指的是富士的入门级微单,最大的特点是没有使用富士X-Trans™CMOS 传感器,目前在售的有两款,分别是XA5和XA7。 富士(FUJIFILM)X-A5/XA5 15-45套机 富士(FUJIFILM)X-A7/XA7 15-45套机 目前这两款相机都处于历史最低价附近,XA5套机2699元,XA7套机3999元。XA5就是一个标准的入门级相机,定位就是时尚小巧自拍,在2699这个价位不要对它的性能有太多的奢求。 XA7价格来到了3999元,这就很有意思了,富士把入门型的相机价格推到了4000元,并且提供了自拍翻转屏和4K30P视频录制,这样一款相机就很有性价比了。 XE3是老款的中端相机,价格和入门级的XA7是一样的,都是3999元,这两款相机如何做选择呢?XE3有着更多的按键意味着更好的操控,但屏幕不是自拍翻转屏所以这点不如XA7好用。 要注意的是XE3用的是富士独有的X-Trans™CMOS III传感器,XA7是普通的2400万像素传感器,你可以理解为X-Trans才是富士的精髓。 富士(FUJIFILM)X-E3 15-45套机 当然,买新不买旧,XA7的新功能和自拍翻转屏可能会更适合你。 XT200是富士专门针对vlog市场推出的相机,其实之前的XA7也可以拍摄vlog,但XT200是富士官方宣传中的第一款vlog相机。数码防抖+3.5mm 麦克风口+自拍翻转屏+无裁切4K30P,这些都是XT200的优势,但这款相机也是普通的2400万像素传感器,没有用富士独有的X-Trans,可能是从价格角度考虑做了阉割吧。 富士(FUJIFILM)X-T200/XT200 微单相机 Vlog相机 富士XT30是我认为富士性价比最高的微单照相机,注意我说的是照相机。理由很简单,因为从拍照角度来看XT30和XTXT3几乎没有明显差距,主要是操控差了一些、视频性能大幅削弱,但好歹也是个有着双波轮+曝光补偿波轮+快门速度波轮的相机,操控方面不会太差的。视频方面也有着超采4K 30P的规格,支持F-log输出。 可以这么说,如果你只拍照,那么XT30是富士微单中性价比最高的,视频方面XT30也不差,只不过没有专业的10bit和4K60P而已。 富士(FUJIFILM)X-T30/XT30 15-45套机 XT3和XT4得放在一起说,这两款相机其实都挺好,420 10bit 4K60P的专业视频模式基本代表了APS-C画幅的上限水平。XT4还提升了电池续航增加了五轴防抖,配上富士独特的胶片滤镜,不管是拍照还是拍视频都非常优秀。 不要觉得这两款相机贵,同价位里能做到4K60P的微单也就是M43画幅的GGHGH5S,最便宜的G9机身也要7000多,这APS-C画幅的XT3机身接近8000也算合理价格范围内。除此之外的4K60P机身只有13998的松下S5和15999的佳能R6了。 富士(FUJIFILM)X-T3/XT3 1855套机 富士(FUJIFILM)X-T4/XT4 微单相机 套机(18-55mm) B站更新4K视频投稿后有很多人想拍摄4K升格,在很长一段时间里富士XT3和XT4是最优选,毕竟兼顾视频和拍照,对焦也还算能用。 X-Pro3和X-Pro2这两款微单可以算是旁轴相机,是富士官方意义上的旗舰级相机。从用料做工操控按键角度来说的确是旗舰级别,但视频性能方面只有4K30P,价格却比XT3还贵,可能这就是旁轴情怀带来的溢价吧。 富士(FUJIFILM)X-Pro3 微单相机 机身 黑色 我在之前的文章里提过很多次,有一些相机属于如果你想买你压根不会看测评,如果你犹豫那么这款相机不适合你,为什么这么说,因为有一些比较小众的相机可能在性能上并不好,但独特的外形、操控、体积、传承赋予了它独特的定位。譬如富士X-Pro系列微单就是旁轴的电子化,理光GR传承大师的扫街理念,尼康DF的外形源自胶片时代的相机,这些相机就不是针对大多数消费者的,定位就是小众。所以我说喜欢就买,不要考虑什么性能规格。 X100系列相机是一款不可换镜头的等效35mm旁轴数码相机,从外形看就是经典的复古造型。这两款相机和X-Pro3一样,如果你喜欢那就买,别犹豫, 你在市场上找不到同类型的其他数码相机,徕卡Q是28mm,索尼RX1R系列是35mm但外形不够复古,X100系列就是独特的你没有其他选择。 那么X100F和X100V该如何选择呢?X100F的镜头很一般甚至算不上好,如果我没记错的话和初代的X100是同款镜头,X100V的镜头是全新制作的很棒,X100V的机身性能也和XTX-Pro3差不多。 富士(FUJIFILM)X100F 数码相机 旁轴 2430万像素 富士(FUJIFILM)X100V 数码相机 旁轴 2610万像素 还是那句话,这两款相机也是那种如果你喜欢那就毫不犹豫下单的类型,而且这两款相机也没有竞品。 以前不推荐富士的原因是原厂镜头太贵,现在唯卓仕给富士出了四款可以自动对焦的大光圈镜头,覆盖35到130mm的焦段,可以基本满足人像摄影爱好者的需求。拍风景的话国产很多镜头厂商都有富士卡口的手动镜头可以选择,从这个角度来说富士微单就非常值得入手了。 和友商竞品相比:
-
如何避免对手使用保命策略获得优势?
-
趣谈留言队列,搞清楚留言队列到底是什么!-说到消息队列,洪觉大概能猜到人们听到消息队列的反应,大致可以分为以下几类人。 第一类人,懵懵懂懂,刚上大学接触编程,还没用过消息队列,甚至还以为消息队列就是代码里面要新建一个List之类的;第二类人,听过消息队列,了解消息队列,但具体是什么还不是太明白,只知道一说到消息队列,脑海里马上出现了三组词,削峰、异步、解耦;第三类人,用过消息队列,对它有一定了解,但不知道为什么要这样设计,消息队列有什么样的前世今生,是如何演化到现在的模式的?**第四类人,已经对消息队列有了足够的了解,可以阅读本帖作为复习和温习。**你属于哪一类?无论你对消息队列了解多少,读完这篇文章后,我相信你都会有所收获。 什么是消息队列?我们为什么要使用消息队列?真的只是因为它看起来很勉强、很常用吗?当然不是,一项技术的出现往往是为了解决某种痛点,我们就从这个痛点出发,看看消息队列到底是为了解决什么问题而诞生的。 相信大家在工作之前,或者工作中接触单片机的次数会多一点,不管什么业务都一股脑塞进一个系统里,这种情况下接触消息队列的场景会比较少。但随着业务的增长,量上去了,单机系统就很难维护了,也扛不住并发量的增长,就需要把原来的单体应用拆分成多个服务。例如,牛奇网采用分布式架构,将原来的单体系统拆分成用户服务、题库服务、求职服务、论坛服务等,每个分布式节点都有一个集群,保证高可用性。 那虽然在这样的微服务架构下,如果某个核心业务并发量过大,系统就扛不住了。比如淘宝、淘票票、拼多多、京东等电商场景中的支付场景,你在某宝下单并支付后,调用支付服务,完成支付后,还需要更新订单的状态,这个时候就需要调用订单服务,那我们平时也下单,除了简单完成这些操作外,还会给你相应的积分;商家也会收到订单消息,并给您发送旺旺消息,确认订单无误;同时,也会给您发送消息,确认订单无误。确认订单无误;同时您还可以查看您的物流状态;还有系统为了给您推荐更适合您的商品,会根据您的订单做类似的推荐等等,我说的这些都是当我们下单后,肉眼可以感知到系统所做的动作。 **一个支付动作如果还需要调用那么多服务,等他们响应成功,最后再告诉用户你支付成功了,用户在系统中的整个体验会非常糟糕。**设想一下,假设请求服务+处理请求+响应总共需要 50ms,我们上面列出的场景:支付服务、订单服务、积分服务、商家服务、物流服务、推荐服务,总共需要 300ms。
-
卷积的意义--我见过最生动易懂的解释--就是在图像处理中,将两组分辨率不同的图像进行卷积处理,从而形成易于处理的平滑图像。卷积甚至可以用在考试作弊中,为了让照片中的两个人同时像,只要对两个人的图像进行卷积处理就可以了,这是一种平滑处理,但我们如何才能真正把这个公式与实际建立一种联系,也就是说我们能不能从生活中找到一个很方便具体的例子来表达这个公式的物理意义呢? 有一个七品县令,喜欢打骂无赖,并有一个惯例:只要不犯大罪,只打一顿就放他回家,以示爱民如子。 有一种无赖,想扬名立万却又不抱多大希望,心想:既然扬不了好名,出了臭名也成啊。怎样才能出恶名呢?炒作!怎么炒作?找名人!他自然而然地想到了自己的长官--县令。 无赖于是在光天化日之下,站在县衙门口撒了泡尿,后果可想而知,自然是被请进堂上挨了板子,然后昂首挺胸地回家,躺了一天,哎!身体并无大碍!第二天照样如此,全然不顾行政长管的仁慈和衙门的尊严,第三天、第四天 ......每天去县衙领板子回来,还兴高采烈,坚持了一个月之久!这个无赖的名声像衙门口的臭气一样传遍了八方! 县太爷噤了噤鼻子,愣愣地望着惊堂木案,皱了皱眉头,思考着一个问题:这三十块大木板怎么会不好用呢?......想想也是,当年这位大人金榜题名的时候,我数学考了满分,所以这道题至少今天得解出来: --人(系统!)会怎么样(系统!)之后会怎么样(输出!)人(系统!)被打之后会怎么样? --有什么用,很疼! --我问的是:会发生什么? --取决于有多疼。就像这个无赖的体质,每天挨一板什么事都不会发生,连哼哼两声都不行,你看他那得意洋洋的样子(输出 0);如果一次连打他十板,他可能会皱着眉头,咬着牙,硬是不哼一声(输出 1);打到二十板,他会疼得脸都变形了,像猪一样哼哼唧唧(输出 3);打到三十板,他可能会像驴一样嚎叫,一把鼻涕一把泪,求你饶他一命(输出 5);打到四十板,他会大小便失禁,勉强哼哼(输出 1);打到五十板,他连哼哼都不能哼一下(输出 0)--死! 县官摊开坐标纸,绘制了一条以挨打次数为 X 轴、哼唱程度(输出)为 Y 轴的曲线: --"呜呼!这条曲线就像一座山,想不通,想不通。为什么那个无赖被打了三十天也不喊救命? --哦,你打的时间间隔(Δτ=24小时)太长了,这样无赖一天承受的痛苦程度,没有叠加,始终是个常数;如果缩短时间间隔(建议Δτ=0。5 秒),那么他的疼痛程度就可以迅速叠加;等到无赖挨了三十下(t=30)时,疼痛程度已经达到他叫喊能力的极限,就会收到最好的惩戒效果,再多挨几下也不会手下留情。 --还是不太明白,为什么疼痛程度会在小时间间隔内叠加? --这跟人(线性时变系统)对木板(脉冲、输入、激发)的反应有关。什么是响应?人收到板子后,疼痛的感觉会在一天内(假设,因人而异)慢慢消失(衰减),而不是突然消失。这样,只要中风的时间间隔较小,每次中风造成的疼痛就没有时间完全衰减,都会对最终的疼痛程度产生不同的影响: t 块大板造成的疼痛程度 = Σ(第 τ 块大板造成的疼痛程度 * 衰减系数)[衰减系数是 (t - τ) 的函数,请仔细品味] 数学表达式为:y(t) = ∫T(τ)H(t-τ)