之所以会开设这个专栏, 是为了弥补部分程序员对代数和几何学的短板(当然也是为了巩固我的数学基础), 同时在实用价值上, 代数和几何学在编程界也起到了非常重要的推动作用, 比如我们看到的各种建模软件, 仿真&设计软件, 内部都涉及了很多数学原理, 在Web界, 我们比较熟悉的可视化图表, 在线设计软件Figma, 各式各样的可视化低代码产品, 都或多或少的应用了几何学原理, 所以要先让自己做出高价值的产品, 让自己的编程水平更进一步, 代数和几何学知识是非常有必要的。

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Google 团队提出的 NLP 经典之作 Transformer 由 Ashish Vaswani 等人在 2017 年发表的论文《Attention Is All You Need》 中提出。但由于模型参数量过大，该模型训练困难、部署不方便，研究人员一直在探究如何优化 Transformer。近日，来自华盛顿大学和 FAIR 的 Sachin Mehta 等人提出了一个网络结构较深但轻量级的 Transformer——DeLighT。

Open3D是一个开源库，支持快速开发和处理3D数据。Open3D在c++和Python中公开了一组精心选择的数据结构和算法。后端是高度优化的，并且是为并行化而设置的。

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的立方体内，那么下一步所要做的事情（把立方体画在屏幕上，即光栅化）就是这一节所要介绍的。

Euler angles常用在飞机的旋转，即旋转划分成roll,pitch,yaw三个操作。

就是切换歌曲时，会根据当前封面替换背景色。作为资深切图仔，我那该死的好奇心兜不住了，不行，我要去一探究竟。

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导语 本文整理自 Pulsar Summit Asia 2022 技术峰会上腾讯云中间件高级研发工程师韩明泽的分享《基于跨地域复制实现租户跨集群迁移》。本文主要介绍基于跨地域数据复制和订阅进度同步的实现及优化，以及腾讯云在跨集群迁移过程中遇到的问题及租户跨集群迁移解决方案。 作者简介 韩明泽 毕业于武汉大学，腾讯云中间件高级研发工程师，拥有多年消息中间件开发与运维经验，RoP (RocketMQ-on-Pulsar) Maintainer，Apache Pulsar 贡献者。 订阅进度同步的实现及优化

2020年，是个不平凡的一年，因为疫情的蔓延打乱了我的全盘计划。但是这也让我和云+社区一起共同努力，在工作中，完成了目标项目、攻克了技术难关、学习了新的技术，也感谢腾讯云+社区的平台！

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