“过早优化”一词公认是由高德纳发明的，开发人员常常据此宣称：只有在运行时才能知道代码的性能有多要紧。...但你可能从来没注意到，完整的原话是“我们不应该把大量时间都耗费在那些小的性能改进上；过早考虑优化是所有噩梦的根源”。 这句名言的重点是，最终你应该编写清晰、直接、易读和易理解的代码。
什么是过早优化？...但是我知道，对于许多程序员而言，情况并非如此，因为他们知道的越多，他们将越来越多的尝试过早地优化。 对于许多程序员来说，他们知道的越多，他们将越来越多的尝试过早地优化。...避免过早优化：何时和如何优化 我们对其他情况的探讨，现在我们明确地假设我们正在优化本文其余部分的原始机器性能的某些方面。...这就是所有你需要知道的“过早优化”一词的大部分含义;脱离这种顺序做事有很大的可能性浪费你的团队的时间和起到反效果。毕竟，从一开始就不把整个项目写在机器代码中，对吗?...过早优化全中。
中文翻译：过早优化是万恶之源。 代码优化的好处多多，但是这并不意味着所有的代码都需要进行优化，有时过度的优化反而适得其反——费时、费力、不讨好。...“现代计算机科学的鼻祖”Donald Knuth曾说过“过早的优化是万恶之源”，因为：让正确的程序更快，要比让快速的程序正确容易得多。文中讲了7个原则，简单罗列如下： 1....不要过早优化 6. 依赖性能分析，而不是直觉 7....blog.smartbear.com/programming/dont-cut-yourself-code-optimization-as-a-double-edged-sword/ 为什么把这个话题拿出来讨论下，因为我现实中发现过早优化
平时压力测试，生成一些数据后分析，直接看 log 不是很直观，前段时间看到公司同事分享了一个绘制图表python 模块 : plotly， 觉得很实用，利用周...
this.gridControl1.DataSource = GetDataTable(); } /// /// 从数据库里获取数据之后呈现到列表里得单元格时候所触发的事件
向量数据库市场的阵营，在ChatGPT影响之前就已经在形成分化，既包括提供开源组件的Milvus、Vald、Weaviate、Qdrant、Vaspa、Vearch、AquilaDB、Marqo，到商业化服务产品...在推荐系统中，向量数据库助力个性化推荐，根据用户兴趣和商品相似性，呈现给用户最贴切的推荐结果。
静态和交互式呈现概念 在Blazor开发中，Razor 组件具备两种重要的呈现方式，分别是静态呈现和交互式呈现。 静态呈现 也被称为静态渲染，是一种典型的服务器端方案。...在这种模式下，组件呈现时，用户与.NET/C# 代码之间缺乏交互能力。这就好比用户在浏览一个纯展示的网页，只能观看页面上已经生成好的内容，却无法与后端代码进行互动。...交互式呈现 当组件以交互式呈现时，它拥有了通过 C# 代码处理.NET 事件的强大能力。这里的.NET 事件处理，存在两种处理环境。...对于这种类型的呈现，客户端不会为应用的服务器生成的 UI 创建 HTML。 SSR 可以是两种类型： ○ 静态 SSR：服务器生成静态 HTML，它不提供用户交互性或维护 Razor 组件状态。...○ 交互式 SSR：Blazor 事件允许用户交互，并且 Razor 组件状态由 Blazor 框架维护。
完成信息的组织以后，下一步的问题就是如何将组织在一起的信息呈现出来。 6. 在网络时代，信息的呈现主要有两种方式：搜索引擎式和主题树式。 7. 搜索引擎式的信息呈现，比较容易实现。...主题树式的呈现，在视觉上就是等级式分类呈现。 它的优点是比较直观，目的性强，查准率高，具有严密的系统性和良好的可扩充性。 它的缺点是必须事先建立一套完整的范畴体系，而且用户在使用前必须了解这个体系。
中文翻译：过早优化是万恶之源。 代码优化的好处多多，但是这并不意味着所有的代码都需要进行优化，有时过度的优化反而适得其反——费时、费力、不讨好。...“现代计算机科学的鼻祖”Donald Knuth曾说过“过早的优化是万恶之源”，因为：[u][b]让正确的程序更快，要比让快速的程序正确容易得多[/b][/u]。...不要过早优化 6. 依赖性能分析，而不是直觉 7.
上图是对save和saveScore两个接口的流程抽象，save是上传答题数据，saveScore则是上传答题分数，为保证幂等和防止并发调用，这两个接口都加...
今天要说的就是他所提出的一条软件设计重要原则 Premature optimization is the root of all evil 过早优化是万恶之源。...图片 为什么说“过早优化是万恶之源”？ 我认为过早优化代码会让人陷入到错误的目标中去，从而忽视掉了最重要的目标。...我们从软件设计的层面，理性的来说，过早优化可能会导致以下的一些问题： 增加代码的复杂性：过度优化可能会导致代码的复杂性增加，从而降低代码的可读性和可维护性。...如何识别过早优化 在软件开发过程中，如何判断是否过早优化呢？这里有一些概括性的判断标准，可以简单参考下： 是否存在性能问题：如果代码还没有性能问题，那么过早优化就是不必要的。...在软件开发过程中，我们应该避免过早优化，而是优先考虑代码的可读性、可维护性和可扩展性。
据IBM日前披露的初步调查数据显示，只有不到10%的企业为解决移动设备、社交媒体、数据分析及云计算应用的激增问题做好了充分准备。 这次由IBM商业价值研究院开展...
浏览器页面呈现过程 从输入链接到浏览器呈现页面的过程中，浏览器所经历的过程。...服务器发送Server Hello，和客户端一样，在报文中包含SSL版本、随机值Random2以及加密组件，此后服务端将证书也发送到客户端。
{ //在这里写呈现控件本身的代码 ……. ...writer) { //循环调用每个子控件中的RenderControl方法呈现子控件,递归实现呈现整个页面的控件树 foreach(Control c in Controls) { ...Render方法是呈现控件的核心方法,在现实性自定义控件中,我们一般都是通过重写Render方法来呈现控件的,如果控件是一个容器控件,就要重写RenderChildren方法来呈现子控件. ... RenderBgeginTag(writer); //呈现标签的内容 RenderContents(writer); //呈现结束标签 RenderEndTag(writer);...中调用base.Render()方法,以呈现子控件.
那就引入Kubernetes工业级编排平台，解决扩容和编排以及容器管理等问题；除了组件比较多之外，确实很强大，几乎我们能够想到的资源对象，Kubernetes都进行了高度抽象，无状态的Deployment...还是那句话，如果公司有这种文化（领导支持、技术人员有热情）和场景（上百个Pod，如果你就个位数的服务，还是省省吧，云原生相关的组件都比你的服务多），即使你没有贴近云原生，也已经成功了一半。
具体而言, 首先介绍虹膜呈现攻击检测的背景、虹膜识别系统现存的安全漏洞与呈现攻击的目的....虹膜呈现攻击和虹膜识别的集成，串行集成，串行集成是一种最普遍的集成方式. 虹膜样本首先通过虹膜传感器获取虹膜图像, 然后传递给虹膜呈现攻击检测模型进行真假判别。...术语和攻击类型 评价指标，呈现攻击误判率，真实呈现误判率，呈现攻击无响应率，真实呈现无响应率，正确分类率，半错误率，错误接受率，错误拒绝率。...评估协议，同数据集同类型协议、跨数据集同类型协议、同数据集跨类型协议、跨数据集跨类型协议 虹膜呈现攻击检测方法 虹膜呈现攻击的发展历程如上图所示。...多源特征融合的方法 基于软件的方法:近年来有代表性的基于软件的虹膜呈现攻击检测方法如下图 开源方法:虹膜呈现攻击检测方法汇总如下图 开放数据集 虹膜呈现攻击检测开源代码总览如下图， 虹膜呈现攻击检测开放数据集总览如下图
为什么Crunchbase网站上的数据会呈现出这样一种趋势呢？当然，有可能是最近几年的数据统计出了问题。比如说，在公司真正成立与出现在网站上这二者之间，存在时间滞后。
几周前，μ 子 g-2 实验的第一组数据被「解密」，然后于 2021 年 4 月 7 日呈现到了世人面前。这是 μ 子 g-2 实验的第一批运行（Run 1）结果数据，而目前计划至少要运行 4 批。
报表的呈现周期中，大致可以分为下图的4个环节，4个环节都有可能造成报表的性能问题，但概率较高的是前两个环节，数据准备和数据传输（图中黄色电池电量图，代表了出问题的程度） imagepng 所以解决报表的性能问题...+润乾报表协同运算的性能对比，可以看出，报表内的计算性能问题，如果挪到外部计算引擎解决，效果是非常好的 imagepng （蓝色是润乾报表单独运算的时间，橙色是SPL+润乾报表协同运算的时间） 再看呈现...这个就完全看报表本身的能力了，没有其他外围方式可以协助和利用了，如果呈现环节总出问题，那就得考虑换工具了 附上一个如何考察报表工具本身计算和呈现性能的帖子，有需要的可以参考： 怎样评测对比报表工具的性能...，那会需要很长时间，用户体验自然会非常恶劣，而且报表一般采用内存运算机制，大多数情况下内存里也装不下这么多数据，所以我们一般都会使用分页呈现的方式，尽量快速地呈现出第一页，之后再通过翻页来加载后面的 这种分页呈现的方式通常是利用数据库的分页机制来实现...，呈现线程根据页数计算出行数到本地缓存中去获取数据显示，如下图所示 通过这样的方式，就可以很好的解决大数据量清单式报表的性能难题了具体如何实现可以参考：大清单报表该怎么做？
不到万不得已不用轻易使用分库分表这个大招，避免"过度设计"和"过早优化"。分库分表之前，不要为分而分，先尽力去做力所能及的事情，例如：升级硬件、升级网络、读写分离、索引优化等等。
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