go版MySQL binlog解析工具，通过解析MySQL binlog ，可以生成原始SQL、回滚SQL、去除主键的INSERT SQL等，也可以生成DML统计信息。类似工具有binlog2sql、MyFlash、my2fback等，本工具基于my2fback、binlog_rollback工具二次开发而来。
应为原文：http://www.ilsistemista.net/index.php/linux-a-unix/6-linux-filesystems-benchmarked-ext3-vs-ext4
大家好，我是飞哥！ 很多读者在看完《127.0.0.1 之本机网络通信过程知多少 ?》这一篇后，让我讲讲 Unix Domain Socket。好了，今天就安排！ 在本机网络 IO 中，我们讲到过基于
2015年服务器操作系统收入排名 Garnter在2016年5月20日发布了服务器操作系统收入分析报告。里面包括Linux、UNIX和Windows三大类操作系统。 我们先来看一下按照OS提供商进行的排名。在所有操作系统提供商里，微软、IBM、红帽位列前三甲。 从销售收入看，微软第一的优势十分明显，而红帽和IBM的差距在迅速缩小； 从增长率看，微软增长缓慢，个位数增长；IBM两位数衰退；红帽实现两位数增长； 如果按照操作系统类型进行区分，前三甲排名分别是：Windows、Linux、IBM Syst
2018 即将结束，年末正是各种基准测试对比轮番出炉的时候，通过这些报告，我们可以看到 Linux 性能的各个方面在 2018 是如何发展的。但本文的这份性能对比会更加深入 —— 将研究五个主流 Linux 发行版在过去近三年里所经历的性能变化，而测试对象则是从 2016 年初开始的 CentOS, Clear Linux, Fedora, Ubuntu 和 openSUSE，到目前为止已安装稳定更新的最新版本。
PHP5.1 5000个数快速排序平均响应时间2587ms PHP5.2 5000个数快速排序平均响应时间2625ms PHP5.3 5000个数快速排序平均响应时间2509ms PHP5.4 5000个数快速排序平均响应时间2339ms PHP7.0 5000个数快速排序平均响应时间685ms
Israel Meilik先生是博通的Fellow，StrataDNX芯片系列的首席架构师，自2004年领导 DNX芯片数据包处理（PP）体系结构的设计。Israel参与并领导了DNX所有系列（Timna，Perta，Arad，Jericho，Jericho2等）PP方面的架构设计，并引领下一代DNX设备的PP架构。Israel毕业于以色列理工学院电气工程专业，是数据包处理和网络体系结构方面的专家，拥有超过25年的经验，并拥有四项美国专利。
Python生产力提升技巧不仅能帮助开发者更快速、更高效地编写代码，还能提升代码的性能和可读性。以下是10个实用的技巧，每个技巧配有具体应用场景、案例代码、时间复杂度和空间复杂度分析，以及使用前后的性能对比。
摘要 日前，腾讯云大数据数据湖计算 DLC 与国内两家知名云厂商的数据湖产品进行了性能对比，其中腾讯云 DLC 在三款产品中SQL平均执行查询时间短，性能表现优。腾讯云大数据 DLC 在存算分离和大数据量查询场景下，海量查询性能较 A 厂商 产品提升 248%，较 B 厂商产品提升36%。 在存算分离大数据量查询场景下，腾讯云大数据 DLC 较 A 厂商 、B 厂商表现更优，同时在较大任务上的任务执行成功率更高，所有任务均成功执行。结合性能、性价比、使用体验等因素，腾讯云 DLC 在云原生数据湖选择上整体上
提升SQL生产力是数据库管理和优化的关键。以下是五个关键技巧，每个技巧都配有具体应用场景、案例代码以及使用前后的性能对比。
涉及到如下方面 txt文本的读取,utf8的处理 字符串的基本操作 dict的基本操作 list(数组)的基本操作 #!/usr/bin/python print "Hello World" str_seperator = "==================================================================================" timePointName = ["enter OpenNextImage at",#0
腾讯微信团队于2018年9月底宣布开源 MMKV ，这是基于 mmap 内存映射的 key-value 组件，底层序列化/反序列化使用 protobuf 实现，主打高性能和稳定性。近期也已移植到 Android 平台，一并对外开源。
KVM虚拟化的学习，也可以分为七个阶段，经过七个阶段的学习，就在生产环境中完成虚拟化任务。
在数据库查询中，JOIN和IN是两种常见的查询方式，它们分别用于在多个表之间建立关联和过滤数据。然而，在实际应用中，开发者经常会面临一个问题：到底是使用JOIN还是使用IN更能提高查询性能呢？本文将对这两种方式进行性能对比，并探讨在不同情境下的最佳实践。
上期我们详细介绍了Zabbix与乐维监控的架构与性能对比分析，透过架构与性能对比分析。本篇是Zabbix对比乐维监控专题系列文章之二——Agent管理、自动发现、权限管理篇。
文章来源：阿里开发者公众号，原文地址：https://mp.weixin.qq.com/s/MAszOfaRMinhTbLFmxDacQ
本文来告诉大家我实际使用基准测试的在 .NET Core 3.1 的链表 LinkedList 和 Dictionary 字典的在元素增删的性能对比
Paper: https://arxiv.org/abs/1906.04979v1
Sharding-JDBC是当当网研发的开源分布式数据库中间件，从3.0开始Sharding-JDBC就被包含在Sharding-Sphere中，之后该项目进入Apache孵化器，4.0版本之后就是Apache版本。
前段时间开源了一个关于音频特征提取和分析的小项目，自己是 AI 音频领域方向的，但受限于对音频特征的理解，做研究时总感觉缺乏“底料”，所以当做是学习练手做了这个小东西。
向大家介绍ClickHouse的基本特性和概念，特别是性能对比数据，包括和Hive/Spark/Druid的性能对比。
当前小红书消息引擎团队与 AutoMQ 团队正在深度合作，共同推动社区建设，探索云原生消息引擎的前沿技术。本文基于 OpenMessaging 框架，对 AutoMQ 进行了全面测评。欢迎大家参与社区并分享测评体验。
整个IT产业只是在共同做好一件事--------信息（数据）的处理，对有用信息提取，存、增、删、改、查，然后更好的呈现在客户面前。 本文主要涵括博主以Python为主的后端体系技术点介绍，以及关于工作、学习的心得，与同行、同好交流分享。
A closer look: Small object detection in Faster R-CNN Improving Small Object Proposals for Company Logo Detection
TDengine Database开源项目里已经包含了性能对比测试的工具源代码。https://github.com/taosdata/TDengine/tests/comparisonTest，并基于这个开源的测试工具开展了TDengine和InfluxDB对比测试，TDengine和OpenTSDB对比测试，TDengine和Cassandra对比测试等一系列性能对比测试。为了更客观的对比TDengine和其他时序数据库（Time-Series Database）的性能差异，本项目采用由InfluxDB团队开源的性能对比测试工具来进行对比测试，相同的数据产生器，相同的测试用例，相同的测试方法，以保证测试的客观公平。
arXiv: https://arxiv.org/pdf/2110.02178.pdf
作者：doodlewind | 花名雪碧 | github.com/doodlewind
面向对象是目前最流行的一种程序设计和实现思想。无论从事企业级开发、互联网应用开发，还是手机软件开发，都会用到面向对象的技术。 在主流的编程语言中，C++、Java、C#、PHP、Python等都是支持面向对象的语言；在编程排行榜前十的语言中，面向对象的编程语言能够稳定占据7～8席…… 所有的这些现象，都展示了面向对象的流行程度和受欢迎程度。但即使这样，仍然存在一些歪理邪说在坊间流传！ 下面我们就对其中流传较广的两条逐个击破！ 面向对象会导致性能降低？ 面向对象语言=面向对象编程？ 本文选自李运华老师新作《编
我在 B 站的视频是基于.NET Core 2.2 提供的案例，在书籍中提供的是.NET Core 3.1 的案例。有人问，默认进程到底是进程外还是进程内。
在上一篇云硬盘性能分析的教程中，为大家介绍了如何评测云硬盘的读写性能。但是，我们使用硬盘，从来不是直接读写裸设备，而是通过文件系统来管理和访问硬盘上地文件。不少朋友询问，文件系统该如何对比，又该如何选择呢？
结构重参数(Structural Re-parameterization)已在多领域证实了其优秀的"涨点"优势
自从BasicVSR提出以来，双向信息流传播已成为视频复原(尤其是视频超分)的标配，不仅取得了NTIRE2021视频增强相关竞赛的冠军，同时基于该思路的方案还取得了MobileAI2021视频超分竞赛的冠军。此外，前段时间刷榜的VRT同样采用了类似的机制。不得不说，对于视频超分而言，BasicVSR的双向信息流传播就是YYDS！不接受辩驳！
随着越来越多的公司拥抱云原生，从原先的单体应用演变为微服务，应用的部署方式也从虚机变为容器化，容器编排组件k8s也成为大多数公司的标配。然而
最近随着 Rax SSR 完成渲染性能 6x React 的提升，以及工程上 Serverless 发布形式的对接，我想是时候跟大家介绍下 Rax SSR 了。
D1 && D1s(f133)采用的是平头哥C906的core，上面已经支持了RVV 0.7.1版本，虽然目前RVV1.0已经frozen,这就意味着上游编译器或者一些相关的生态软件将支持RVV1.0，但是作为性能评估RVV0.7.1与RVV1.0影响并不大。下面的文章主要描述如何在D1 && D1s芯片上运行rt-thread，并且描述如何开启RVV，同时对RVV性能进行一个简单的评估，最后讨论RVV如何与RTOS使用的问题。
接着之前的《浅谈动作识别TSN，TRN，ECO》，我们来谈谈最近 MIT和IBM Watson 的新文 Temporal Shift Module（TSM）[1]。
在进行全参考视频质量评价的时候，常常会遇到无失真参考视频和失真视频帧率不同的情况，而帧率的改变也影响了视频的体验质量。因此，如何捕捉由于帧率改变和压缩损伤而带来的视频质量下降的因素，成为了视频质量评价这一研究领域中的一个重要主题。
arXiv:https://arxiv.org/pdf/2112.04491.pdf
大核卷积的实用往往伴随着性能与速度的下降，为此，我们总结了5条大核卷积高效使用的指标方针。
这是一款基于.Net开发的、高性能敏感词工具箱，支持繁简互换、全角半角互换，拼音模糊搜索等功能。功能强大、高性能，秒级检测亿级别的文章。
在被大家取关之前，我立下一个“远大的理想”，一定要在这周更新文章。现在看来，flag有用了。。。
论文: Not All Images are Worth 16x16 Words: Dynamic Transformers for Efficient Image Recognition
由于其所具有的长距离依赖建模能力，Vision Transformers已被成功应用到图像识别任务中。然而，其性能与计算量距离优秀的CNN仍存在差距。
刚入行的时候，身为一个PHPER，接触频率最高的词汇应该是LAMP了，但是目前的情况来看，LNMP大有取代LAMP的态势。一字母只差，足可以看出NGINX + PHP-FPM的搭配在行业中的认可度之高
【导语】继图像领域之后，现在的 CV 领域，大家都在研究哪些内容？近日，Facebook AI 实验室的 Christoph Feichtenhofer、何恺明等人发表一篇论文，在视频识别领域提出了一种 SlowFast 网络，并且在没有预训练模型情况下，此网络在 Kinetics 数据集上取得79.0% 的准确率，是当前该数据集上的最佳表现。在 AVA 动作检测数据集上，同样实现了 28.3 mAP 的最佳水准。
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