Acronis True Image 导致 Explorer.exe 高 CPU 使用率
作者发现安装Acronis True Image后,每次插拔外接显示器都会导致Explorer.exe占用大量CPU资源,系统卡顿。通过ETW追踪和调试,最终锁定罪魁祸首为Acronis True Image中的一个shell扩展,该扩展频繁调用CreateToolhelp32Snapshot获取进程列表,导致性能问题。Acronis已知晓该问题并计划修复,临时解决方法是删除注册表项或卸载软件。
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作者发现安装Acronis True Image后,每次插拔外接显示器都会导致Explorer.exe占用大量CPU资源,系统卡顿。通过ETW追踪和调试,最终锁定罪魁祸首为Acronis True Image中的一个shell扩展,该扩展频繁调用CreateToolhelp32Snapshot获取进程列表,导致性能问题。Acronis已知晓该问题并计划修复,临时解决方法是删除注册表项或卸载软件。
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这篇文章深入探讨了浮点数比较的复杂性。作者指出,简单的浮点数相等比较往往不可靠,因为浮点数的精度有限,计算过程中的舍入误差会累积。文章详细解释了使用相对误差(epsilon)比较和基于 ULP(Units in the Last Place)比较这两种方法,并分析了它们的优缺点。文中还特别强调了在接近零的数值情况下,相对误差比较方法失效的问题,并提出了结合绝对误差进行比较的改进方案。最后,文章以`sin(π)`的计算为例,生动地说明了灾难性抵消现象,以及如何利用浮点数的表示误差来提高π的计算精度。
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一位前谷歌员工发现谷歌地图存在严重的地址错误,多个地址被错误地标记在相距数公里之外的位置。这些错误并非简单的拼写错误,而是系统性的问题,导致求职者错过了试镜等现实问题。文章分析了错误的可能原因,包括数据库错误和缺乏地址规则的校验机制,并指出谷歌地图的反馈机制并不总是有效。作者呼吁谷歌修复这些错误,并分享了他在寻找和报告这些错误过程中的经验。
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一位Windows用户遇到资源管理器卡顿问题,作者通过性能分析工具发现罪魁祸首是图标排列算法的低效。该算法的时间复杂度为O(n²) ,导致大量图标时,排列耗时过长,即使图标隐藏也存在问题。作者通过实验验证了这一结论,并呼吁开发者避免使用低效算法。
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