叶连绵觉得重容光一点也没有白瞎他爷爷给他起的这名字，这人岂止是能容光，还特能容得下人。
不过叶连绵觉得三个人的生活对他来说太挤了点，所以在冷眼旁观了重容光跟人暧昧了半年之后，他回了叶家，跟他“爷爷”说他想离婚。
他也没打没准备的仗，这半年他取了不少证，重容光和他心爱的人的每张照片上都写着时间，有大中午的，也有三更半夜的。
就拿重容光那个工作性质和已婚属性来说，这几个点他出现在外面就是很不正常。
叶老爷子戴着老花镜看完照片，眼珠子抬起探出了镜片，看着坐在他对面冷静得跟个没事人儿一样的叶连绵，“当初结婚我问你想好了没有，你说你想好了。”
“当时也没见他有小三啊。”叶连绵耸耸肩道。
老爷子沉默。
叶重两家是政商联姻，他家是商，地位比较被动的那头。
而当初这段联姻，他这个孙子说是喜欢重容光，实际上也是按家里的意思和重容光相亲之后才步入的恋爱和婚姻，他为叶家作了牺牲，叶家是要对他负责任的。
老爷子不是心狠手辣的人，三个孙子里面，虽然他最不喜欢的就是这个孙子，但叶连绵这些年给叶家做的贡献还是要多过于他从叶家得到的。
他三个亲孙子里面，叶连绵是直到结婚那天才得到了叶氏集团2%的股份当礼物，他一个亲哥哥一个堂弟早在满十八岁的时候就得到了老爷子赠予的1%当成年礼物，后面几年又陆续一个到手5%，一个到手3%，而两个人为叶家做出来的贡献加起来也没有叶连绵多，这些年叶连绵也不吭声，结婚后光凭个人能力就为叶家牵线了好几笔大生意，什么要求也没跟老爷子提过，而老爷子手中股份已经不多，也不想再分股份出去，所以对奖励他的事情只字不提，可没想到，叶连绵现在弄了这么个大的在等着他。
老爷子心有不甘，沉默了一段时间后道：“你就不能忍忍？”
叶连绵耸肩，“不能。”
忍个屁哦。
“你爸和你叔加起来占了公司百分之三十的股份，你哥那两个手里也有一些，公司里元老高管占十，我手里只有百分之四十八的股份，要是再分出去一些，公司就不好管了。”老爷子跟孙子晓以利弊。
老爷子说的很自然，从小到大都被无视轻怠的叶连绵早就体会不到被伤害的感觉了，他耸肩，继续无所谓道：“我不要家里的股份，您要是觉得股权不好控制，给我的那百分之二我现在就能还给您。”
叶连绵根本就没把那靠他的婚姻才到手的百分之二的“嫁妆”当回事。
他一个被人忽略长大的人，什么苦头都吃过，早在成年之前他就承认了他父母不喜欢他，老爷子无视他的事实。
他甚至有十几年连老爷子一声“爷爷”都没叫过，叫的都是老爷子。
连没有亲人爱他的亲情关他都走过来了，那点钱算什么？叶连绵早在他上寄宿学校那几年被叶家忽略得连双贵一点的球鞋都买不起后，早就自力更生挣起了自己的小金库，他现在就算没什么积蓄，但靠这些年强逼着自己培养起来的能力让他到哪里都能活下去，他压根儿不在乎叶家的那些钱。
他什么都不在乎，老爷子看着，只觉得这个结婚了三年因为见的次数不多越发陌生了的孙子更陌生了。
“当初我问过了你的。”老爷子只好再重复。
“他出轨，我现在后悔了。”叶连绵又耸肩，耸肩都耸麻木了。
他不习惯在叶家的人面前展露软肋，更不可能跟老爷子说他当年是真喜欢重容光，重容光对他也是真好，他个人是觉得他和重容光是真心相爱过心心相印过一段时间的。
当然了，这只是他个人片面的感觉，要是重容光不觉得，当然以重容光自己的感受为主，叶连绵不打算争辩，更不会去问重容光有没有爱过自己那种傻逼透顶的话。
“你再想想，我过两天给回复。”老爷子有些心累，摘下老花镜道。
他真不是什么手狠手辣的人，孙子作的牺牲和贡献他心里都有数，可跟重家解除联姻，后续会给公司带来很多麻烦和损失，这是他不想看到的。
说心里话，他很想叶连绵为家族忍了这事，男人哪有不偷腥外面不养人的？这个大家都心知肚明，可他这个孙子非要较这个真。
可叶老子心里同时也明白，这要是换他最喜欢的那个的小孙子叶连明身上，他可能现在就已经冲到重家去，为小孙子撑腰去了，而不是坐到这里跟谈判一样，让叶连绵把这事忍了。
叶连绵不受宠，从小就不受重视，如果不是他自己善于抉择，可能叶家早就没有他的什么身影了。
点击下方【阅读原文】，继来才想明白原因。返回地址数组被设计成Ring Buffer，因此其中的内容可能被循环覆盖。如果将marker的序号存在Block中，则它可能取到完全不属于自己的调用栈。而采用hash值就可以规避这个问题。拿到marker后去比对下Block中的hash值和marker中的hash值是否一致，不一致则表明自己原来的调用栈已经被覆盖了。预判 LeakCanary 中对 Activity 的预判是在 onDestroy 生命周期中通过弱引用队列来持有当前 Activity 引用，如果在主动触发 gc 之后，泄漏对象集合中仍然能找到该引用实例，则说明发生了内存泄漏，就开始 2、Service 的检测预判 LeakCanary 对 Service 的内存泄漏检测时机，是 hook 监听 ActivityThread 的 stopService，然后记录这个 binder 到弱引用集合中，然后代理 AMS 的 serviceDoneExecuting 方法，通过 binder 在弱引用集合中去移除，移除成功的话，说明发生了内存泄漏，就开始 3、Bitmap 大图检测预判 Bitmap 不像 Activity、Service 这种，能够通过生命周期主动监测当前是否有内存泄漏的可能，他一般是在 Activity、Service 发生泄漏 dump 的时候，顺便检测一下 Bitmap 。在 Koom 中，Bitmap 大图检测是分析 hprof 中是否有超过 Bitmap 设置的阈值 size (width * height) Glide加载图片的时候默认使用缓存机制，第一次加载之后，会在内存和磁盘中进行缓存，第二次加载图片时根据地址先从内存中取出图片，内存中不存在时，就去磁盘中取，当内存和磁盘中都不存在时，才会真正的访问真实地址的图片。很清楚，看到别人的开源项目有万颗 Star，一声巨佬不过分！因此，开发视频和音频编解码器的一个持续的挑战是提供更高的质量，使用更少的数据，并最小化实时通信的延迟。尽管视频似乎比音频更需要带宽，但现代视频编解码器可以达到比今天使用的一些高质量语音编解码器更低的比特率。结合低比特率视频和语音编解码器，即使在低带宽网络中也能提供高质量的视频通话体验。然而，从历史上看，音频编解码器的比特率越低，语音信号就越难理解，也就越机械。此外，虽然一些人可以访问到一致的高质量、高速的网络，但这种级别的连接并不是通用的，即使是那些连接良好的地区，有时也会遇到质量差、带宽低和网络连接拥塞的情况。不是介绍如何获取万颗 Star，而是如何让你的 Github Profile 更专业一点，如果你还不了解 Github Profile，没关系，简单来说，Github Profile 就是我们在 Github 上的个人简介。如果说 Github 是一个程序员的门面，那么 Github Profile 妥妥就是 Github 的门面，一个好的 Profile 会将一个 Github 账户逼格拉满～ RfFlutter 具有看起来不错的基本警报，并且可以轻松使用。我们将设置一个带有 HomeView 无状态小部件的基本应用程序。我将使用功能性小部件，这样我就不会编写太多代码。您可以通过定义整个类来使用普通的无状态小部件。我们将让我们的应用程序带有一个简单的 HomeView 小部件。我们将在整个教程中使用的中心有一个按钮。旋转手机修改偏移量，为前景和背景层设置相反的偏移量，便可达到两个图层反向运动的效果。所以我们一开始进入时，看到的肯定只是图片的部分区域。我的想法是给每一个图层设置 scale，将图片进行放大。显示窗口是固定的，那么一开始只能看到图片的正中位置。（中层可以不用，因为中层本身是不移动的，所以也不必放大) k不同灵敏度的采集时间不同，sensors_plus 默认是 SENSOR_DELAY_NORMAL 即 0.2S ，实际使用感应延迟非常高，不太适合这种需要及时响应的场景。所以我直接 fork 项目下来，将 SENSOR_DELAY_NORMAL 改为了 SENSOR_DELAY_GAME ，即每次采集时间为 20000微秒（0.02秒）。（如果你有类似需求可以通过 nayuta_sensors: 1.0.0 使用） 汇编、C和C++本质上都是内存不安全的语言，因此开发者的无心之过可能会导致非法访问、内存踩踏等多种问题。这些内存问题一方面会影响用户的使用体验（进程崩溃、系统重启等）；另一方面也会被黑客利用，增加入侵的机会。所以内存问题不仅是稳定性的问题，也是安全性的问题。当然，如果考虑到后期安全补丁带来的升级影响，它或许也能算得上是一个经济问题。让我们再来思考一下，所谓的是否合规到底在判断什么？其实它真正想判断的是内存的所有权问题。一块内存到底属于谁？我们以最容易发生内存问题的堆为例，当我们调用malloc时，系统会返回一个地址，而后续所有的内存操作都基于该地址。那么这时，虚拟意义上的“属于谁”就变成了实际意义上的“属于哪个指针”。指针和所指向的内存之间如何判断所有权？最直接的想法有点类似于“虎符”，指针和内存各持有一个tag，根据二者是否一致来判断所有权。在32位进程中，指针值的每一个比特都被用于寻址，因此没有多余的比特来记录所有权相关的信息（tag），当然也就无法通过对比来判断所有权。而在64位进程中，地址只有低48位用于寻址，因此高比特可以用来存储tag。HWASan和MTE都采用了这种方式，这也限定了它们只能用于64位进程，不过由于tag的可选范围有限，因此检测具有一定的漏检率(false-negatives)。32位进程中没办法判断所有权，只能退而求其次，给每块内存标记状态，只要访问特定状态的内存就不会出错，这也是ASan所采用的策略。处。设计工作速率为3kbps，听力测试表明，在该比特率下，Lyra的性能优于任何其他编解码器，并优于Opus的8kbps，因此实现了60%以上的带宽削减。当带宽条件不足以满足高比特率和现有的低比特率编解码器不能提供足够的质量时，可以使用Lyra为什么同步和异步模式之间存在性能差异呢？这需要牵涉到流水线优化的知识。内存访问可以分为读和写，写操作在流水线中是可以有些激进的优化策略的。譬如将连续的写操作合为一次写操作，或者将写操作缓存起来，稍后再发生实际的写动作。对同步检测而言，它必须要读取内存的tag，相当于在写操作的同时增加了一个读操作。基于内存一致性的规则，这将使得写操作的某些优化策略无法使用，因此CPU的运行效率降低。（这一块知识我只是粗浅的理解，如果有了解的朋友希望不吝赐教） Tag生成之后，越界的内存访问就会因tag不匹配而发生SIGSEGV。不过需要注意一点，Unused内存中只对第一个16bytes生成了tag，这样线性的越界将会100%检测出来，而非线性的跨越式越界则是概率性检测出来。至于为什么没有将Unused内存全部tag为0，Google的工程师说是基于性能的考虑，不过这样确实可能会漏检一些跨越式的越界。据统计，Chromium的开发实践中约13%的overflow是跨越式的overflow。Secondary Allocator通过mmap分配出新的vma区域。上图中的Content是用户真实数据存放的位置，它的结束地址是按页对齐的。起始地址Ptr前面存放两个Header，一个是Chunk Header，与Primary Allocator保持一致；另一个是LargeBlock Header，属于Secondary独有的设计，其中主要存储前后vma的指针（链表结构）。再往前是补齐的内存，一直补齐到页边界。此外，前后再各加一个不可访问的保护页。由于每个调用栈的大小不一致，所以没法创建统一的数组长度。如果将数组长度设为64，那么当调用栈不足64帧时会浪费内存空间。所以为了续阅读
