跑步时穿压缩裤与紧身裤是否存在区别？有哪些区别

紧身衣的作用就是减少身体在运动过程中肌肉的抖动，提供肌肉和关节支撑以及保暖排汗作用。紧身衣穿上后有的一定的紧迫感和压缩感，有助于减少宽松衣物造成的累赘，用以追求更好的运动体验。

从品类上来讲压缩衣和紧身衣是一个概念。因为紧身面料本身就具有压缩效果（指的压缩肌肉）。以致压缩衣物的品牌也会在商品的介绍会用到“紧身”等等的字眼。

早期的压缩衣由特殊材料的拼接和不同针织手法制成，是医疗中的一种辅助手段。而运动中使用压缩衣，最初仅限于用在跑步及游泳上，但很快就延伸到其他项目。

Ceph和GFS比较，各有哪些优缺点

通常压缩衣裤氨纶含量较高，上身之后的第一感觉就是紧弹。可以起到压缩和支撑肌肉的作用，并且可以在运动中固定肌肉和关节，特别是在有氧运动中。

速干衣就是干的比较快的衣服，与毛质或棉质的衣物相比，在外界条件相同的情况下，更容易将水分挥发出去，干得更快。它并不是把汗水吸收，而是将汗水迅速地转移到衣服的表面，通过空气流通将汗水蒸发，从而达到速干的目的，一般的速干衣的干燥速度比棉织物要快50%。

Ceph和GFS比较，各有哪些优缺点, LPG与LNG比较各有哪些优缺点?

石油产生的能量多，但排放物也多，污染环境

天然气产生的能量较煤和石油最少，但排放物最少

从地理角度来看他们都来自太阳。石油产生的能量比较大，而且可以制作很多衍生品，比如：香水，汽油等等。

天然气：作为近代的新燃料之一，热值虽然不是很高，但是它比较安全，不想水煤气，液化气来得危险。而且如果用天然气烧水，水壶的底部不会很焦黑的。

石油和天然气的优点:

燃烧值高,燃烧效率也较高,无废渣污染;可采用管道运输,运输方便而且连续.可以做为化工原料.用途广.

缺点:贮量少,分布反围不大,勘探开采对技术要求叫高.

石油和天然气

优点——便于开采、运输、使用；发热量高；天然气的燃烧会造成的污染较小。

缺点——石油的燃烧会造成较大污染。

Compressport越野T恤和SKINS A400 区别最大的两个地方就是 材质和编织技术， A400材质相比COMPRESSPORT压缩衣就单一了一些，这款cs越野衣多种纤维，每个部部位都根据需求特殊处理，比如脖子超软纤维，防止长时间运动摩擦面板，编织上A400相对单

1.论是否全域性安装：也许和node本身有关，npm支援全域性安装或本地安装，如果是本地安装，可移植性强些，而ruby/gem，貌似没有本地安装这一概念。

2.版本控制：gem支援一个包的多版本共存，如果解除安装（uninstall）时，gem会问你准备解除安装哪个版本，而npm包貌似没有这一特性。

3.依赖管理：gem更好一些，解除安装被依赖的包时gem会提醒你，这大概和gem都是全域性安装，且版本控制做得更好有关。npm嘛，如果不放心，就把依赖的包放在专案里，但这样肯定会增加专案磁碟空间占用量。

1：无论是在复杂程度或是反映速度上，计算机都远不能和人脑相比。2：人脑拥有很多计算机不能拥有的功能，如真正的逻辑思考能力。3：无论是计算机的软体或是硬体，都是由人来制作的开发一台厉害的计算机，开发的团队一定要比计算机更厉害。

电脑计算功能强大,但是没有综合判断能力和应变能力,所执行的操作都是预先设定的.

如果想要免费git repository，就选择bitbucket 否则就选择github，开源出来就是希望更多人关注，接近与关注者的距离，方便交流，github在这一点上无疑是最好的；现在上面的wiki、issue系统也已经相当好用了，一直在使用。 google code那种方式已...

您好，我感觉的几个特点（都是分散式版本管理了）： - bitbucket：免费支援私有仓库，这一点无可比拟。它同时支援 hg/git，无论从介面还是功能上看，跟 github 比都几乎没有什么缺点（github 有的功能它全有）。 - github：除了让我感觉比较 geek 以外，真心没觉得有什么特别突出啊？（尤其跟 bitbucket 相比较） - google code: 三者中最好的 wiki 系统，很好的 issue tracker 以及 google group/gmail 的整合，而且它同时支援 svn/mercurial/git 三种版本管理。 另外 git，真的比 hg (mercurial) 好很多？同样是 DVCS，hg 从概念上非常容易啊。 在github的活跃专案大多数是跟web开发有关，其中以JavaScript、Ruby(Ruby on Rails)、NodeJS社群为主，在这些社群、专案中活跃着很多明星程式设计师，单单是因为这些已经足以吸引很多使用者选择github 而github还有一个超实用的东西：gist (:gist.github./)，用来跟别人分享程式码片段时很好用。

1. 不适合事务/单一请求处理

MapReduce绝对是一个离线批处理系统，对于批处理资料应用得很好：MapReduce（不论是Google的还是Hadoop的）是用于处理不适合传统资料库的海量资料的理想技术。但它又不适合事务/单一请求处理。（HBase使用了来自Hadoop核心的HDFS，在其常用操作中并没有使用MapReduce。）

2. 不能随即读取

3. 以蛮力代替索引

在索引是更好的存取机制时，MapReduce将劣势尽显。

4. low-level语言和操作

“直接开始你想要的 -- 而不是展示一个演算法，解释如何工作的。” (关系型资料库的观点) -- High level（DBMS）

“展示资料存取的演算法。” (Codasyl 的观点) -- Low level（MapReduce）

5. 效能问题

想想N个map例项产生M个输出档案-每个最后由不同的reduce 例项处理, 这些档案写到执行map例项机器的本地硬碟. 如果N是1,000, M是500, map阶段产生500,000个本地档案. 当reduce阶段开始, 500个reduce例项每个需要读入1,000档案，并用类似FTP协议把它要的输入档案从map例项执行的节点上pull取过来. 假如同时有数量级为100的reduce例项执行,

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