本文作者： Lee

AI 成图使用地址

本文介绍的绘图 AI 为 Stable Diffusion，一个文本到图像的潜在扩散模型。它使用来自 LAION-5B 数据库子集的 512x512 图像进行训练，可以生成包括人脸在内的任何图像。

网址：https://github.com/AUTOMATIC1111

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现象

1. 同样一篇文章，在 macOS 操作系统的浏览器中能正常显示文字的加粗效果，在 Windows 操作系统中无论如何都不显示加粗效果。
2. 显示粗体的文字位于 <strong> 标签中。
3. 浏览器无关。

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PYAPE [paɪp] = a Application Programming Environment of Python.

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六月下旬，我沿着北纬 30° 跑了一个来回。6 天去了 5 个城市，拜访了 14 家优秀的公司。我把拜访过程中讨论得到的灵感，以及这半年自己在管理上的思考整理出来，逐篇成文，作为思想记录。

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升级 macOS Monterey 12.3 之后，我并没有感觉到有什么异样。

直到今天，我想在命令行中打开 vimr：

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今天写分析系统的时候看到一段关于 sum 的用法，有点意思：

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前几天一个创业朋友 Q 同学咨询我如何学习做游戏。这是个很普遍的问题，经常会有其他行业的程序员向我咨询转到游戏行业应该做什么准备，所以我把回答整理了一下，希望对大家有用。

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BI 是一个成熟的概念。

根据 前面的讨论，我们知道 BI 系统是一套综合了 数据仓库、查询引擎和前端展示 的复杂系统，是企业进行互联网营销的必备工具。有大量的公司和团体进入这个领域，开发出了优秀的整体解决方案。

我们今天就来聊聊已经存在的 BI 系统解决方案。

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在 构建BI：大数据系统概念 一文中，我们提到过 OLAP 系统的特点：

OLAP 强调 SQL 执行时长，强调磁盘 IO、磁盘分区和磁盘子系统吞吐量。OLAP 同时处理的数据量大，DML 少，更多的执行是报表作业和聚合类操作。

这些特点让 OLAP 对于存储和查询的要求都很高。业界也有大量成熟的技术解决方案来处理这两类问题。

本文从个人喜好的角度来简单讨论查询引擎 Presto 和数据仓库 ClickHouse。

注意：本篇为技术讨论，对技术不感兴趣的读者可以跳过不看。

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我正在构建一个用于游戏运营的 BI(Busniness Intelligence)系统，该系统用于指导 SAGI GAMES 游戏的投放，把运营和投放岗位从重复繁重的数据分析工作中解放出来。

我会用文字把整个构建中的学习、思考、决策的流程记录下来，形成这个系列： 构建BI。

由于时间仓促，能力有限，这个系列中一定有许多疏漏错误之处，欢迎指出和讨论。

本文的目标是理解大数据系统的相关概念。

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