前言 本文直接从性能优化开始谈起，并非意味着寻找性能瓶颈无关紧要，性能优化一般都存在于发现性能瓶颈之后。找到性能瓶颈自然是优化的第一步，毕竟所谓有的放矢。...我们今天主要讨论的是找到了性能问题之后，到底该怎么办？ 为什么要进行性能优化？...当我们返回给客户的响应中每一条数据块都是从数百个服务器上取来拼成的时候，通过木桶效应理论可知，客户需要等待的时间取决于最慢的那个服务响应的时间。...一致性哈希左移指的是将需要通过哈希进行负载均衡的服务中的哈希放到客户端去做，减少服务端的接口调用。...其他模式 除上面说到的模式外，在实际场景中还有反贪心模式、缓存思维模式、绑定模式等等。
然后做针对性的测试与分析，找到影响系统性能的瓶颈，评估系统在实际使用环境下的效率情况，评价系统性能以及判断是否需要对应用系统进行优化处理或结构调整。并对系统资源进行优化。 ...在压力测试中我们会涉及到相关的一些性能指标： 响应时间(Response Time:RT):从客服端发送请求开始到获取到服务器的响应结果的总的时间 HPS(Hits Per Second):每秒点击的次数...，性能测试主要要关注这三个性能指标 指标 说明 吞吐量 每秒钟系统能够处理的请求数，任务数 响应时间 服务处理一个请求或一个任务的耗时 错误率 一批请求中结果出错的请求所占的比例 二、JMeter 1...，也就是创建对应的取样器，在取样器中我们定义要访问的服务的协议及地址信息。 ...然后我们需要在取样器中定义服务的信息 2.3 监视器 在取样器中我们定义了要访问的服务信息，然后我们就要考虑请求后我们需要获取任务的相关的指标信息。这时就用到了监视器。
虽然你可能会想听到我告诉你，去看下某本书的第几章，然后去某某网站上做一下哪几个练习，再到某某论坛上找到某某大牛，给他发私信聊几句……然后就可以醍醐灌顶、茅塞顿开，打通任督二脉，掌握编程绝技。...广为人知的“一万小时理论”，在编程学习上也是适用的。我在知乎上回答过一个问题：“学习编程的过程中可能会走哪些弯路，有哪些经验可以参考？”...我在答案中的基本观点就是，学习编程没有捷径，所有的弯路都是你必经的过程。正是这些弯路让你积累经验而成长。 ?...编程学习是一场长跑 实际操作中的建议：如果你感觉自己陷入瓶颈了，不管你现在觉得你自己写的代码是否已足够多，在此基础上，先增加10倍再说。 当然，这个解决方法说起来简单，做起来也不是那么容易。...任何一件哪怕很简单的小事，要想坚持下去都不是件容易的事。 遭遇瓶颈，心态很重要，最大的敌人是你自己。只要你持之以恒，总归是在进步，总有跨出瓶颈的时候。
SoC 中不断添加处理核心，但它们不会都得到充分利用，因为真正的瓶颈没有得到解决。 SoC 需要处理的数据量激增，虽然处理核心本身可以处理这些数据，但内存和通信带宽成为瓶颈。...无论你的计算速度有多快，或者你的内存阵列有多大，最终决定芯片和系统性能的是连接两者的总线带宽。这就是最大的瓶颈所在，不仅仅是总线，还有高速接口，它们都为解决数据访问瓶颈做出了自己的努力。...2、第二种可能是像 CXL.mem 这样的技术，在这种技术中，将计算功能添加到控制内存阵列的逻辑芯片中是非常可行的。从技术上讲，这是在内存附近处理而不是在内存中处理。 3、第三个介于两者之间。...找到PPA平衡迫使人们重新思考和定制芯片。 像人工智能这样的任务也存在着不同的工作负载。如果你观察人工智能，就会发现它有两个方面。一个是训练，在训练中你需要不断地访问内存，因为权重就在那里。...架构团队、物理设计团队和设计团队不断地进行三方战斗，以找到让每个人都满意的最佳点。当然，少不了验证这个守门员。 计算范式 对于某些问题，使用传统软件可能会导致解决方案效率低下。
本文参考编译自NVIDIA Blog 软件性能分析是达到系统最佳效能的关键，数据科学和机器学习应用程序也是如此。...在 GPU 加速深度学习的时代，当剖析深度神经网络时，必须了解 CPU、GPU，甚至是可能会导致训练或推理变慢的内存瓶颈 01 nvidia-smi 使用 GPU 的第一个重要工具是 nvidia-smi...您可以从命令行以及透过具有可视化用户接口的应用程序，使用 Nsight Systems 剖析器。...在 PyTorch 中，使用 TF32 和 AMP优化模型。 接着遵循更进阶的途径，在程序代码基础中加入额外的程序代码。...这一次是使用 qdrep，在 Nsight Systems 应用程序中目视检查剖析结果。
初级选手 进阶选手 当然事情的进展通常不会这么顺利，比如当 Stack Overflow 维护的时候，或者你关注的问题没有人回答，或者你的问题被关闭的时候，咋整？...setup_latex_parsing.sh 脚本将为 ubuntu 安装 texlive-full 和其他依赖项，并在当前工作目录中为 opendetex 创建二进制文件。...提取过去 24 小时内发布的记录并存储在数据库中。...python scripts/scrape_papers.py --with-config default_config.ini daily-harvest 提取特定日期范围内发布的记录并存储在数据库中...曾经也在做类似的项目，但是一个又快又好的搜索很难做！」 「这是我最近看到最有趣的项目之一了。随着深度学习的应用领域呈指数级增长，这会是一个非常有用的工具。我已经加入到了书签中，谢谢分享。」
2只缘身在此山中 CSS的学习入门很容易。 也可以说CSS学习的第①个瓶颈很大（见上图①处瓶口），以至于不能称为“瓶颈”。...视角的局限 武侠中，主角们的进阶似乎都离不开所谓的“高人指点”；就算现实生活中，我们的人生也可能因为一句话而发生重大改变。那“指点”的是什么呢？ “改变”的又是什么呢？——看待问题的方式以及角度！...在写文章的时候，我可能会使用一些激烈的措辞，激发与他人的互动与讨论，从别人的评论中查漏补缺，获取新的知识。 当然，每个人分享的方式可能不一样。...在突破瓶颈的时候，我们也可以，而且建议这么尝试。限制于惯性思维中，是很难突破瓶颈的。我们可以将自己过往的一切全盘否定，然后重新再来，你可能就会看到另外一个自己。...我有专门花空余时间深入理解学习CSS的一些东西吗？我能够连续坚持数月吗？ 最后，我只说一句话： 吃得苦中苦，方为人上人 吃得苦中苦，方为人上人 吃得苦中苦，方为人上人
概念瓶颈模型（CBM）将输入图像映射到人类可以理解的高级概念空间，然后基于这些概念进行分类预测。...1 Introduction 概念瓶颈模型（CBM）[14]是构建具有高级概念的可解释模型的一种流行选择。...小型且简洁的专家定义瓶颈概念集使得错误分析及干预更加容易，这对于可解释模型至关重要。 在医学领域，如血液学，更愿意使用专家定义的概念集而不是从LLM生成的概念集，因为前者来自更受信任的病理学家。...此外，作者的方法在仅使用312（CUB）专家概念的情况下优于LaBo [46]，而LaBo则利用了个LLM生成的瓶颈概念。 RIVAL和AwA2....接下来，作者检查这些混淆类对中错误图像的概念得分。作者发现混淆类的概念得分分布几乎相同，这使得很难对它们进行区分。作者的模型犯的是第2类错误[25]，即瓶颈概念的数量及其得分分布不足以有效区分样本。
回顾一下表扫描的过程，这个方法应该是可行的。...我们只要想办法构造出一个结构相同、且具有完整元数据信息和格式化了的用户数据块的傀儡表对象，然后将被truncate的用户数据块找出，再将其数据内容部分嫁接到傀儡对象的用户数据块，让Oracle认为这是傀儡对象的数据...和test01 ，恢复的数据保存在test01 中， SQL> show user User is "TEST" SQL> select count(*) from test01$$; COUNT...(*) ---------- 86968 --将数据还原到test01表中 SQL> insert into test01 select * from test01$$; --确认数据已经还原回来...---------- ---------- 109751 199750 因此，使用工具fy_recover_data进行数据恢复，需要确认， （1）truncate之后，需要保证没有新的数据进入表中
在Vivado中，可能由于某些逻辑输入悬空而导致Implementation的opt_design时会错，比如： 报的错误是dac_spi_i0/bit_cnt[4]_i_4的这个LUT有个输入悬空了...，这个工程的逻辑比较简单，例化的嵌套也比较少，因此在schematic一层层找也很容易可以找到，但如果工程比较复杂，在很内部的一个LUT的输入悬空了，找起来就很费劲了。 ...笔者碰到的问题是在vivado的axi-interconnect ip中报了这个错误，而且是ip内部套了好几层的地方，如果再一层层往下找就比较麻烦了，不过vivado提供了tcl指令可以帮我们快速找到这个...LUT在schematic中的位置： show_schematic [get_cells dac_spi_i0/bit_cnt[4]_i_4] 就会快速定位到schematic中的位置：
BackdoorMan是一款采用Python语言开发的开源工具，它可以帮助你找出系统中的恶意文件、隐藏的PHP脚本以及可疑的Shell脚本。...你可以在BackdoorMan中指定一个扫描路径，它会自动检测该目录中是否存在上述可疑文件。 ?...BackdoorMan下载 【点击阅读原文下载】 工具介绍 BackdoorMan的主要目的就是为了帮助网站管理员和开发者检测网站文件中隐藏的恶意脚本。...因为大多数攻击者在成功入侵了某个网站之后，都会在目标网站中植入恶意后门。 这些后门可以让攻击者获取到目标网站的永久访问权限，即便是网站的拥有者修改了管理员账号的密码。...通常情况下，我们会使用类似grep这样的工具，但是BackdoorMan可以自动化实现上述所有的检测操作，让网站管理员更加容易去检测到网站中的恶意内容。
在这篇文章中，我们将描述从 CPU 配额切换到 cpuset（也称为 CPU pinning）如何使我们能够以 P50 延迟的轻微增加换取 P99 延迟的显着下降。...通常，一个容器映射到一个 cgroup，该 cgroup 控制在容器中运行的任何进程的资源。...有两种类型的 cgroup（Linux 术语中的控制器）用于执行 CPU 隔离：CPU 和 cpuset。...使用以下公式将其转换为给定时间段（通常为 100 毫秒）的配额： quota = core_count * period image.png 在上面的示例中，有一个需要 2 个内核的容器，这意味着每个周期需要...使用Cpuset避免瓶颈 cpuset 控制器使用 CPU pinning 而不是配额——它基本上限制了容器可以在哪些内核上运行。
目录前言性能瓶颈技术债务安全漏洞实用经验分享结束语前言当前快速发展的技术领域中，代码审查已经成为确保软件质量和稳定性的重要环节，而且随着技术的不断进步和项目复杂度的增加，代码审查的重要性日益凸显。...但是，代码审查不仅仅是检查代码的语法正确性和风格一致性，更重要的是识别和解决潜在的性能瓶颈、技术债务和安全漏洞。...性能瓶颈先来分享在日常开发中关于性能识别的情况，其实性能瓶颈是指代码中影响系统运行速度的部分，常见的性能问题包括不必要的计算、低效的算法、资源竞争等等，原因有很多。...String sql = "SELECT * FROM users WHERE username = '" + username + "'"; // 执行SQL查询 } 然后根据代码，找到解决方法...文档和规范：制定详细的开发文档和代码规范，帮助其他合作伙伴更好地理解和遵循最佳实践。结束语通过本文的详细分享介绍，给大家深入介绍了在代码审查过程中识别和解决性能瓶颈、技术债务和安全漏洞的重要性。
一家领先的金融科技公司发现，增加更多的临时环境并没有提高质量。原因何在？管理多个高保真设置引入了复杂性，导致测试中的不一致和延迟。...在快节奏的金融科技世界中，测试不仅仅是一项例行任务，更是与客户和监管机构建立信任的关键部分。金融科技应用程序处理复杂的 API integrations、敏感的客户数据和严格的合规性要求。...扩展这些类生产环境以满足现代金融科技公司的需求绝非易事，尤其是在 microservice architectures 增加了复杂性时。解决方案在于找到更智能、可扩展的方法来正面应对这些挑战。...团队通常会求助于共享环境，从而导致瓶颈、干扰和遗漏错误，从而减慢开发速度并增加 QA 开销。...这种方法的转变解决了几个关键挑战： 资源可扩展性： 沙箱是轻量级的，并且可以按需启动，从而确保数百名开发人员和 QA 可以独立进行测试，而不会出现瓶颈或干扰。
“在本教程中，我们将介绍如何在 Flutter 应用程序中显示应用程序通知。...我们将通过添加overlay_support包开始” overlay_support: ^1.0.0 要使用 Overlay 功能，我们必须将 Material 应用程序包装在OverlaySupport...小部件中。...我们将涵盖： 自动关闭的基本通知 修复了带有关闭按钮的通知 消息样式自定义通知 我们将在脚手架的 FloatingActionButton 中的 onPressed 回调中编写所有代码，因此也进行设置。...我们将返回一个带有一些边距的 Card，我们将把卡片的内容包装在一个 SafeArea 中，因为它会显示在屏幕顶部，凹口可能会干扰。通知的内容将是具有所有属性集的基本 ListTile。
一、何为瓶颈？ “瓶颈”指瓶子的颈部，相对狭窄。这是很传神的一个词，因为狭窄，因此难以突破；但是，一旦突破了，就是广阔天空（偌大瓶身）！...视角的局限 武侠中，主角们的进阶似乎都离不开所谓的“高人指点”；就算现实生活中，我们的人生也可能因为一句话而发生重大改变。那“指点”的是什么呢？“改变”的又是什么呢？——看待问题的方式以及角度！...同样，当我们对CSS的底层表现有一定的理解与认识的时候，遇到一些看似奇怪的问题，我们可以一针见血，一语中的，分分钟搞定，然后，聊天，喝茶，把妹~~ 2....在写文章的时候，我可能会使用一些激烈的措辞，激发与他人的互动与讨论，从别人的评论中查漏补缺，获取新的知识。 当然，每个人分享的方式可能不一样。...在突破瓶颈的时候，我们也可以，而且建议这么尝试。限制于惯性思维中，是很难突破瓶颈的。我们可以将自己过往的一切全盘否定，然后重新再来，你可能就会看到另外一个自己。
本篇会在前面抓取的500w简书的粉丝数据上，使用 PageRank 找到其中的排名靠前的用户。 0x01 前期准备 1....效果 效果的话，没什么好说的，自己跑一下数据然后取top的用户就会发现，排名考前的用户，大部分都是粉丝非常多的用户，相应的他们的博客的数量以及阅读量也都很多。...由于整个关系网是以我为入口爬取，因此在排名考前的一些用户中主要是三种类型： 数据相关的从业者（我关注的人以及我的粉丝大部分都会是类似的用户） 鸡汤类作家（简书的主旋律） 经常画画的简书用户（之前画过一些简笔画...如果按照这种方式，简书或者CSDN这种博客网站，是不是可以将PageRank值作为推荐的一个权重，用于推荐系统中？...PageRank算法的原理的实现以及一个基本场景大致过了一遍，后续会来搞一下社区分区，然后再分别实现这些算法的MapReduce程序，以及在MapReduce程序中如何进行工程上的优化。
1.7插入元素到单链表中采用头插入法，1.8采用的是尾插入法。 循环链表问题 HashMap在jdk1.7中采用头插入法，在扩容时会改变链表中元素原本的顺序，以至于在并发场景下导致链表成环的问题。...而在jdk1.8中采用尾插入法，在扩容时会保持链表元素原本的顺序，就不会出现链表成环的问题了。...JDK1.7 头插法 容易出循环链表问题 在 JDK1.7 中，HashMap 整个扩容过程就是分别取出数组元素，一般该元素是最后一个放入链表中的元素，然后遍历以该元素为头的单向链表元素，依据每个被遍历元素的...hash 值计算其在新数组中的下标，然后进行交换。...这样的扩容方式会将原来哈希冲突的单向链表尾部变成扩容后单向链表的头部。 JDK1.8 尾插发不会出现 而在 JDK 1.8 中，HashMap 对扩容操作做了优化。
python找到多个字典中的公共键 生成字典 from random import randint,sample s = 'abcdefg' s1 = {x:randint(1,4) for x...if k in s2 and k in s3: res.append(k) 方案2：集合交集 s1.keys() & s2.keys() & s3.keys() 如何解决字典个数不定的情况呢
相比于“绿洲”中的虚拟现实技术，“精灵宝可梦”中运用的是混合现实技术。...混合现实技术中的一大难题是遮挡，当虚拟世界中对象遮挡了应该在前景中渲染的真实物理对象时，两者之间就会遮挡。...上图是系统中配置的虚拟空间。...当前GVI是通过将使用蒙版图像中的语义分割而提取的绿色区域中的像素数除以整个图像中的像素数来测量的。使用Unity的图层功能估算混合现实中具有新结构的GVI，该功能仅渲染选定图层中的对象。...通过将组合蒙版图像中绿色区域中的像素数除以整个图像中的像素数，可以测量具有新结构的GVI。 ?
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
