一些用户已经注意到Elasticsearch 8.6、8.7 和 8.8 在很多不同类型数据写入时速度都获得了可观的提升,从简单的Keywords到复杂的KNN向量,再到一些负载比较重的写入处理管道都是这样。写入速度涉及到很多方面:运行写入处理管道、反转内存中的数据、刷新段、合并段,所有这些通常都需要花费不可忽略的时间。幸运的是,我们在所有这些领域都进行了改进,这为端到端的写入速度带来了很不错的提升。例如,在我们的基准测试里面,8.8比8.6写入速度提升了13%,这个基准测试模拟了真实的日志写入场景,其中包含了多种数据集、写入处理管道等等。请参见下图,您可以看到在这段时间内,实施了这些优化措施后写入速率从 ~22.5k docs/s 提升到了 ~25.5k docs/s。
JavaScript在1995年被创造出来,它的设计初衷并不是为了快,而且在头十年,它却是不快。
常常有一些工作了一两年的开发问我,表示自己工作也有一两年了,接手项目也挺多了,一方面做业务的速度也越来越熟练,另一方面自己也对项目做了很多代码优化。但是一到答辩的时候或者跟领导汇报的时候,自己又没法传达自己做的有多厉害,比上一个开发做的性能有做多少提升?
本文介绍了逆向课程第三讲逆向中的优化方式,以及加减乘的常见优化方式。包括常量折叠、常量传播、变量去除等。并对加减乘的优化方式进行了详细的解释。
在JDK 1.8中,元空间(Metaspace)被引入作为替代永久代(PermGen,Permanent Generation)的一部分内存模型的改变。这一改变主要是基于以下几个原因:
Adobe Premiere(PR)是一款专业的视频编辑软件,在2023版本中,它开创了新的编辑方式,提升了整体的工作流程,实现了更加智能、高效、流畅的剪辑体验。
这几天领导找我,说我们的H5页面内置了很多链接,这些链接的打开的速度有点慢,你有什么办法可以优化一下么?或者有什么好的方案可以拿出来聊聊,我心想,这提升速度的方案无非就那么几种,我要是优化不好,就目前这就业形势,怕是要把我优化了
DirectX修复工具(DirectX Repair)是一款系统级工具软件,绿色简便易用,无需安装,可直接运行。主要功能是检测当前系统的DirectX组件及VC++库文件状态,发现异常则进行修复。程序采用易用的一键式设计,只要点“检测并修复”,它就会自动完成校验、检测、下载、修复以及注册全部功能,无需用户介入,大大降低使用难度。在常规修复过程中,程序还会自动检测DirectX加速状态,在异常时给予用户相应提示。
JOIN 一直是数据库性能优化的老大难问题,本来挺快的查询,一旦涉及了几个 JOIN,性能就会陡降。而且,参与 JOIN 的表越大越多,性能就越难提上来。
微言码道的官网是我在2021年元旦三天假期的时候做的一个网站,自那以后,因为业余时间有限,除了网站内容上有所变更以外,网站本身没有任何更新。
HHVM 是 Facebook 开发的高性能 PHP 虚拟机,宣称比官方的快9倍,我很好奇,于是抽空简单了解了一下,并整理出这篇文章,希望能回答清楚两方面的问题:
全屏应用对应的是窗口模式应用,全屏应用指的是整个屏幕都是被咱一个应用独占了,屏幕上没有显示其他的应用,此时的应用就叫全屏应用。如希沃白板这个程序。本文主要告诉大家从微软官方的文档以及考古了解到的 Windows 对全屏应用的优化,以及是如何进行的优化,方便小伙伴在撕的时候可以找到根据
在过去十年间,深度学习在计算机视觉、语音识别、机器翻译以及游戏等诸多困难任务中取得了令人瞩目的进展。这些进展依赖于硬件、数据集以及算法和架构技术等方面的重大突破。这些突破中最突出的例子是批归一化(BatchNorm)[10]。
JOIN 一直是数据库性能优化的老大难问题,本来挺快的查询,一旦涉及了几个 JOIN,性能就会陡降。而且,参与 JOIN 的表越大越多,性能就越难提上来。 其实,让 JOIN 跑得快的关键是要对 JOIN 分类,分类之后,就能利用各种类型 JOIN 的特征来做性能优化了。 JOIN 分类 有 SQL 开发经验的同学都知道,绝大多数 JOIN 都是等值 JOIN,也就是关联条件为等式的 JOIN。非等值 JOIN 要少见得多,而且多数情况也可以转换成等值 JOIN 来处理,所以我们可以只讨论等值 JOIN。
Vue-SSR相信大家都不陌生,与传统 SPA 相比,服务器端渲染 (SSR) 能够具备更好的SEO,方便搜索引擎爬虫抓取工具可以直接查看完全渲染的页面,除此之外,SSR能够在更短的时间内渲染出页面内容,通过在服务端填充数据吐出到客户端的方式,让用户有更好的用户体验。 前言 基于VueSSR的页面优化常有,而针对VueSSR的再优化不常有。前段时间有幸作为宇宙无敌上级特派看门员参加了前端tweb大会,听取了腾讯视频Web高级工程师lucien(段隆贤) 分享了针对SSR场景下的一些优化,由于笔者之
为了进一步提升小程序的渲染性能和体验,我们推出了一套新渲染引擎 Skyline,现在,跟随着基础库 3.0.0 发布 Skyline 正式版。
使用Pandas dataframe执行数千甚至数百万次计算仍然是一项挑战。你不能简单的将数据丢进去,编写Python for循环,然后希望在合理的时间内处理数据。
经过 2 个月的直播,我的 定制化代码生成项目 所有的核心功能已经开发完成,用户可以在线制作、分享、使用代码生成器~
本月,MQTT X 团队发布了 1.8.2 版本,目前正专注于 1.8.3 版本的开发。在 1.8.2 版本中,我们主要优化了使用体验并修复了 MQTT X 桌面端 1.8.1 版本中的一些使用问题,新增了使用 Docker 来安装和部署 MQTT X CLI 与 MQTT X Web,同时 MQTT X Web 支持了更多的 MQTT 5.0 属性配置。
第一种 前置1台nginx服务器做HTTP反向代理和负载均衡 后面N太服务器的Nginx做Web服务,并调用php-fpm提供的fast cgi服务 此种部署方式最为常见,web服务和PHP服务在同一台服务器上都有部署
大数据本身是个很宽泛的概念,Hadoop生态圈(或者泛生态圈)基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的。你可以把它比作一个厨房所以需要的各种工具。锅碗瓢盆,各有各的用处,互相之间又有重合。你可以用汤锅直接当碗吃饭喝汤,你可以用小刀或者刨子去皮。但是每个工具有自己的特性,虽然奇怪的组合也能工作,但是未必是最佳选择。 大数据,首先你要能存的下大数据。传统的文件系统是单机的,不能横跨不同的机器。HDFS(Hadoop Distributed FileSystem)的设计本质上是为了大量的数据能横跨成百上
在数字化时代,家庭网络的重要性不断增加。随着越来越多的家庭设备和服务依赖于互联网连接,拥有稳定、高质量的网络体验成为了家庭用户的追求。而住宅IP作为一种特殊的IP服务,为家庭网络带来了独特的优势与用途。本文将深入探讨住宅IP的优势,并介绍它在家庭网络中的多样应用。
考虑到广泛的受众群体,Redis 有非常活跃的社区,官方也在不断推出新的版本、新的功能。
这是怎么做到的呢? 这些被提速的场景都有一个共同点:原先都是用各种数据库(也有 HADOOP/Spark)上的 SQL 实现的,包括查询用的几百行 SQL 也有跑批用的几千行存储过程,然后我们改用集算器的 SPL 重新实现之后就有了这样的效果。 集算器 SPL 有什么神奇之处?是不是能让各种运算跑得更快? 有点遗憾,并没有这样的好事。集算器也是一个软件,而且是用 Java 写的,完成同样运算通常比 C/C++ 写的数据库还要慢一点。 那是怎么回事?
大数据本身是个很宽泛的概念,Hadoop生态圈(或者泛生态圈)基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的。你可以把它比作一个厨房所以需要的各种工具。锅碗瓢盆,各有各的用处,互相之间又有重合。你可以用汤锅直接当碗吃饭喝汤,你可以用小刀或者刨子去皮。但是每个工具有自己的特性,虽然奇怪的组合也能工作,但是未必是最佳选择。 大数据,首先你要能存的下大数据 传统的文件系统是单机的,不能横跨不同的机器。HDFS(Hadoop Distributed FileSystem)的设计本质上是为了大量的数据能横跨成百上千
大数据本身是个很宽泛的概念,Hadoop生态圈(或者泛生态圈)基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的。你可以把它比作一个厨房所需要的各种工具:锅碗瓢盆,各有各的用处,互相之间又有重合。你可以用汤锅直接当碗吃饭喝汤,你可以用小刀或者刨子去皮。但是每个工具有自己的特性,虽然奇怪的组合也能工作,但是未必是最佳选择。
此文来自于AndresFreund,PG社区资深开发,探讨IO对于PG方面的问题。此翻译和文字来自于视频,因为部分英文听的比较费劲,所以可能有失误的地方,尽请见谅。
去年十月份的时候,我们发布了 TiDB 1.0 版本,为此我们日夜兼程奋斗了两年半时间,我们认为 1.0 版本达到了可在生产环境中使用的程度。在接下来的六个月中,我们一方面维护 1.0 版本的稳定性并且增加必要的新特性,另一方面马不停蹄的开发 2.0 版本。经过半年时间,6 个 RC 版本,今天 TiDB 2.0 GA 版本正式发布。
问题出在我们没有想清楚标准化的目的是什么?标准化之后还应该做什么?所以这个问题没想清楚,我们眼光和精力就会放盯在标准化这个点上,而忽略了周边配套的自动化体系建设,自然而然的开发同学感受不到配合带来的收益,配合意愿自然下降。
接触过基础计算机科学课程的朋友们,肯定都曾亲自动手设计排序算法——也就是借助代码将无序列表中的各个条目按升序或降序方式重新排列。这是个有趣的挑战,可行的操作方法也多种多样。人们曾投入大量时间探索如何更高效地完成排序任务。
你的销售代表有很强劲的需求。他们需要在Salesforce有良好的数据,所以他们才能得到即时的客户或潜在客户信息。我们需要在Salesforce中尽可能的减少手工操作,能够更快速和智能的销售,并且销售代表也无需事事都要请求管理员的帮助。
AutoCAD 2023是一款非常好用且功能齐全的3D制图软件!如今著名的AutoCAD新版开始测试体验了!新版CAD2023新增功能包含我的见解、Autodesk Docs的连接、其他增强功能等多个方面,其中最重要的当属性能改变,全新的性能功能中优化了软件整体的稳定性,给用户带来了极大的便利,用户可以更加放心的进行使用,该软件一直以来都受到广大专业人士的好评。
前言:今天学长跟大家讲讲《快出数量级的性能是怎样炼成的》,废话不多说,直接上干货~
性能优化是一个大的范畴,如果有人问你在Android中如何做性能优化的,也许都不知道从哪开始说起。 首先要明白的是,为什么我们的App需要优化,最显而易见的时刻:用户say,什么狗屎,刷这么久都没反应,取关卸载算了。 这跟什么有关,我们先苍白的反驳下,尼玛用户设备老旧网又烂,关我屁事,根本不用优化。可是,老板拍板了,施压给CTO,然后CTO又来找你:Y的今天必须给我想办法优化了,不然不准回家。 好吧,为什么从UI的表象上看,App又卡又慢而且还错乱。我们试着来剖析下吧。 题外话:把minSDK改到4.0+,
大数据文摘作品,转载要求见文末 作者 | Nick Humrich 编译 | 笪洁琼,知常曰明,颖子 生产力的增长是靠牺牲性能换来的。这篇文章不再讨论asyncio(异步IO库)在Python中的运用,而是谈谈最近我一直在思考的一个问题:Python的运行速度。同那些不了解Python的人相比,我属于Python的忠实粉丝,而且我使用Python的频率非常高。目前人们抱怨Python最多的是它的运行速度慢。通常,大部分人拒绝使用Python是因为它比某某语言还慢。尽管如此,我还是建议你使用Python,理
前言 在上一篇《java线程池,阿里为什么不允许使用Executors?》中我们谈及了线程池,同时又发现一个现象,当最大线程数还没有满的时候耗时的任务全部堆积给了单个线程, 代码如下: ThreadP
不久前微软DMTK(分布式机器学习工具包)团队在GitHub上开源了性能超越其他boosting工具的LightGBM,在三天之内GitHub上被star了1000次,fork了200次。知乎上有近千人关注“如何看待微软开源的LightGBM?”问题,被评价为“速度惊人”,“非常有启发”,“支持分布式”,“代码清晰易懂”,“占用内存小”等。
用 Python 做到每秒处理上百万次 HTTP 请求,可能吗?也许不能,但直到最近,这已成为现实。
几年前我做运维时用到 Python,从此便成为 Python 的狂热分子,工作上能用程序自动化实现的,我都尽可能积极的使用 Python,极大的提高了工作效率,不知道的以为我的工作是个闲职,导致我“丢”掉了运维岗位,也罢,重复的事情做多了也就乏味了。
Dlink 为 Apache Flink 而生。它是一个 FlinkSQL Studio,可以在线开发、预览、执行 FlinkSQL,支持 Flink 官方所有语法及其增强语法,并且可以远程提交 Sql 作业到集群,无打包过程。
根据官方的介绍,结合实际的使用体验来看Remix框架的基本概念,Remix框架是一个现代化的Web框架,Remix的设计目标是提供一种简单而灵活的方式来开发现代化的前端应用,同时还能保持良好的性能和开发效率,由Ryan Florence和Michael Jackson创建。它是一款全新的全栈式前端框架,而且是基于React生态系统构建,它为开发人员提供了一个强大的工具集,旨在提供一种更好的方式来开发、部署和维护Web应用程序。
机器人技术为推进人工智能提供了重要机会,因为教机器独立学习将有助于在其他场景中开发更有能力和更灵活的AI系统。与各种机器人合作,Facebook AI研究人员正在探索新技术,以突破人工智能的界限。
学Python最简单的方法是什么?推荐阅读:30万年薪Python开发工程师成长魔法 用 Python 做到每秒处理上百万次 HTTP 请求,可能吗?也许不能,但直到最近,这已成为现实。 很多公司都在为了提升程序的执行性能和降低服务器的运营成本,而放弃 Python 去选择其它编程语言,其实这样做并不是必须,因为 Python 完全可以胜任这些任务。 Python 社区最近做了大量关于性能的优化。CPython 3.6 重写了新的字典从而全面提升解析器的执行性能。由于引入更快的调用规则和字典查询
Istio要单体化了,一个出生就是为了解决微服务架构的技术,结果自己却要从微服务的路上演进到单体架构,我们再次要看看,什么情况下还是使用单体架构,什么时候才用微服务的架构。
一晃眼 2019 年已过大半,年初信誓旦旦要学习新技能的小伙伴们立的 flag 都完成的怎样了?2019 年对于大前端技术领域而言变化不算太大,目前三大技术框架日趋成熟,短期内不大可能出现颠覆性的前端框架 (内心 OS:出了也学不动了)。
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