本文强烈建议（官方文档中也提出了），如果只是简单得对数据进行展示，那么当然可以使用pyplot完成，但是如果需要更加精细的对图片进行设置，那么建议使用pyplot中的方法来创建matplotlib图形的容器对象，因为pyplot创建容器对象可以方便得纳入matplotlib序列中进行管理，有了容器对象之后，后续的画图，请勿通过再pyplot进行，最好是通过容器对象进行操作。图2中，蓝色部分文本是各

当我们使用matplotlib完成作图后，难免有需要将图表保存到本地的需求，这时候就可以使用savefig()方法实现。在使用imshow()展示图片前，需要先将图片读取出来。除了作图功能，matplotlib也提供本地图片展示以及保存图片的功能，这两个通能通过imshow()方法和savefig()方法实现。transparent：是否透明，当没有设置前景色和边框颜色时，如果transparen

Android NDK 报dlopen failed: library "libc++_shared.so" not found错误的解决办法。

CD商品订单数据的分析总结。根据订单数据（用户的消费记录），从时间维度和用户维度，分析该网站用户的消费行为。通过此案例，总结订单数据的一些共性，能通过用户的消费记录挖掘出对业务有用的信息。对其他产品的线上消费数据分析有一定的借鉴价值，能达到举一反三的效果。一、案例背景CDNOW是一家美国在线零售商，主营商品为CD唱片，ToC业务。1998年上市，2000年被贝塔斯曼收购。

而在纵向上，可以看到不同群组在N月后的留存率，可以比较各个群组用户的粘性。而10月份应该是做了促销活动，用户新增2.5倍，但次月留存率低了7%，往后月份的留存率低了3%，说明用户质量不行，促销只是为了短时间冲量，并没有考虑后期的留存。同期群分析，给到更加细致的衡量指标，帮助我们实时监控真实的用户行为、衡量用户价值，并为营销方案的优化和改进提供支撑，避免出现“被平均”的虚荣数据。思路总结：通过左外连

把他的成本打开，SXM 的成本不会高于 300，封装的及大约也需要300，中间的 Logic Die 最大颗，看上去最高贵 ：） 那是 4nm 的一颗 814mm2 的 Die，TSMC 一张 12 英寸 Wafer 大致上可以制造大约 60 颗这个尺寸的 Die，Nvidia 在 Partial Good 上一向做得很好（他几乎不卖 Full Good），所以这 60 颗大致能有 50 颗可用，

android系统的Zygote进程是所有android进程的父进程，包括SystemServer和各种应用进程都是通过Zygote进程fork出来的。Zygote（孵化）进程相当于是android系统的根进程，后面所有的进程都是通过这个进程fork出来的，而Zygote进程则是通过linux系统的init进程启动的，也就是说，android系统中各种进程的启动方式：

利用FFmpeg 对一个 Mp4 文件的音频流进行解码，然后使用 libswresample 将解码后的 PCM 音频数据转换为目标格式的数据，最后利用 OpenSLES 进行播放。FFmpeg 音频解码前面我们已经对视频解码流程进行了详细的介绍，一个多媒体文件（Mp4）一般包含一个音频流和一个视频流，而FFmpeg 对音频流和视频流的解码流程一致。因此，本节将不再对音频解码流程进行赘述。类似于视

在讲解音频渲染之前，需要对音频的基础知识有所了解，所以该篇分为基础概念和AudioTrack 以及 OpenSL ES Demo 实例讲解，这样有助于更好的理解 Android 中音频渲染。音频的基础概念涉及的知识点比较多，该篇文章的上半部分会详细的介绍，后续文章基本上都会涉及音频的开发，有了基础对于后面的内容就更容易上手了。该篇文章主要介绍了音频的一些基础知识和使用 AudioTrack 以及

AutoDistill 是一个具有开创性的开源项目，旨在彻底改变监督学习的过程。该工具利用大型、较慢的基础模型来训练较小、更快的监督模型，使用户能够从未标记的图像直接转到在边缘运行的自定义模型上进行推断，无需人工干预。