- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏cwl_Java
C++编程之美-结构之法(代码清单3-10)
代码清单3-10 class Queue { public: Type MaxValue(Type x, Type y) { if(x > y)
27040编辑于 2022-11-30 - 来自专栏devops_k8s
Go Protobuf(比xml小3-10倍, 快20-100倍)
protocol buffers 是一种灵活，高效，自动化机制的结构数据序列化方法－可类比 XML，但是比 XML 更小、更快、更为简单。你可以定义数据的结构，然后使用特殊生成的源代码轻松的在各种数据流中使用各种语言进行编写和读取结构数据。你甚至可以更新数据结构，而不破坏根据旧数据结构编译而成并且已部署的程序。
2.6K50发布于 2021-04-13 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 3-10 Numpy中的比较和Fancy Indexing
如果我们想索引向量中 "第4,6,9 个元素"，上面的索引和切片操作显然不能满足我们的需求。比较直观的想法是直接将三个位置的元素索引出来，然后再存储到一个新的向量中。
99720编辑于 2022-11-08 腾讯云AI大模型全信创解决方案：驱动证券期货业数智升级
NL2SQL交互，减少应用层链路调用（来源：信创数据库章节）； 信创操作系统（TencentOS Server AI）：AI原生OS通过qGPU虚拟化（内核态劫持，故障隔离强，支持容器共享）提升GPU利用率3- 10倍，及TACO-LLM训推加速框架优化模型性能（来源：信创操作系统章节）； 信创AI平台（TCADP）：提供智能体低代码开发、RAG Workflow、Multi-Agent协同等工具，支持异构算力 第三章 量化应用成效与客户价值 方案落地实现三大核心指标突破（数据严格基于原文）： GPU利用率提升3-10倍：通过qGPU虚拟化（内核态劫持设计，支持训练推理在离线混部、故障显存算力强隔离），打破 第四章 客户实践：环球Tech优化DeepEP通信框架 客户案例：环球Tech应用腾讯技术团队优化的DeepEP通信框架，在多种网络环境下实现性能显著提升。 技术领先与全栈产品矩阵 腾讯云以技术确定性与全栈信创能力成为优选，核心优势包括： 技术领先性： qGPU虚拟化：基于内核态劫持实现QoS GPU，兼容AI+渲染、Local/Remote GPU，提升利用率3-
39910编辑于 2026-05-01- 来自专栏C++系列
【MySQL-26】万字总结＜SQL优化＞——【插入优化 主键优化 order by优化-group by优化-limit优化-count优化-update优化】
本章主要内容面向接触过C++的老铁 主要内容含： ※全文大致内容总结 一.插入数据优化 关于插入数据优化，主要有以下三个方面 批量插入 手动提交事务 主键顺序插入 1.批量插入 采取以下形式，在一个 顺序插入可以减少 页分裂 （下文主键优化有详解）相应博客传送门 二.主键优化 1.主键设计原则 满足业务需求的情况下， 尽量降低主键的长度。 三.order by优化 尽量使用 覆盖索引INDEX . （覆盖索引加子查询形式＆多表联查） 优化思路： 一般分页查询时，通过创建 覆盖索引 能够比较好地提高性能，可以通过 覆盖索引加子查询形式 或者 多表联查 进行优化。 count(*) InnoDB引擎并不会把全部字段取出来，而是专门做了优化，不取值，服务层直接按行进行累加。
1K10编辑于 2024-09-09 - 来自专栏零域Blog
Unity 性能优化 | 贴图优化、声音优化
图片相关优化 压缩格式优化 简书 高清晰无压缩 > RGBA32 缺点 内存占用大, 显示运行内存 中清晰中压缩 > RGBA16+Dithering(TexturePacker)内使用FloydSteinberg Android] ETC1, 不支持dxt [Iphone/Ipand] PVRTC4 压缩默认 RGBA16 清晰度高但是渐变不合适 RGBA32 高保真 16it/尺寸减半 压缩 UI Icon 声音相关优化 推荐将Load Type设置为Decompress on Load（在加载时解压）会运行的更流畅（并不是使用于任何的音频，只是使用于频繁使用的音频） 参考链接: -微信公众号(游戏蛮牛)-Unity性能优化 —声音优化
1.6K20编辑于 2022-03-27 - 来自专栏YoungGy
【优化2】整数优化
或的逻辑约束 三个选择的或 只有才 更多或 整数可除 多边形组合 固定花费 分段线性 组合型 set covering set packing 食堂定位 地图填色 Julia例子 9数独 概述 整数优化就是线性优化
1.9K50发布于 2018-01-05 - 来自专栏YoungGy
【优化1】线性优化
概览 线性化的必要性 非线性条件线性化 绝对值约束 最大最小约束 比例约束 总结 Julia优化例子 Knapsack Diet 概览 线性优化，指的是目标函数和约束条件都是线性的优化问题。 面对一个优化问题，首先需要建立优化问题的模型，因此需要编程语言；对优化问题建模后需要求解该问题，因此需要求解不同优化问题的solver。 优化库JuMP：是Julia的一个包，用于建立优化问题。 solver：Jump支持很多开源与商业的solver，这些solver用于求解优化问题。 线性化的必要性 求解线性问题要比求解非线性问题容易很多，因此将非线性的目标函数或者约束跳进进行线性化，有利于求解优化问题。 本文将介绍三种常见的非线性约束并探讨如何将其线性化。 \end{equation} 最大最小约束 最大最小约束（或最小最大约束），可以将优化目标用一个自变量代替，然后补充满足条件的自变量的约束条件即可。
2.5K90发布于 2018-01-02 - 来自专栏CoderStar
iOS 优化 - 启动优化
之前曾在iOS 优化-瘦身文章中提到过 iOS 优化将会是一个专题，今天就带来 iOS 优化系列的第二篇，主要介绍一下启动优化，即如何减少应用的启动时间。 App 启动过程 在优化之前，我们需要对 App 的完整启动过程有个了解，这样我们才能知道启动耗时分布的阶段、哪一个阶段可以被优化以及优化哪一个阶段 ROI 最高。 下面是一些常用的优化手段，优化起来易，防劣化起来难。 首屏渲染优化 这个阶段其实对 UI 渲染效率的提升了，优化手段也就是渲染优化方面的通用手段了。 参考资料 reducing-your-app-s-launch-time[6] 58 同城 App 性能治理实践-iOS 启动时间优化 iOS 优化篇 - 启动优化之 Clang 插桩实现二进制重排[7
5.2K20编辑于 2022-09-23 - 来自专栏三流程序员的挣扎
Android 优化——网络优化
Android 优化目录 ---- 利用 Network Profiler 检查网络流量 接口设计 API设计 App 与 Server 之间的 API 设计要考虑网络请求的频次，资源的状态等 故而也是需要优化的一个点。可以在获取图片时告知服务器需要的图片的宽高，以便服务器给出合适的图片，避免浪费。 弱网优化 除了正常的网络优化，还需考虑到弱网情况下 App 的表现。 一般来说，网络延迟在 60ms 内是 OK 的，超过 200ms 就比较糟糕了。 弱网优化，本质上是在弱网的情况下能让用户流畅的使用。 压缩/减少数据传输量 利用缓存减少网络传输 针对弱网(移动网络)，不自动加载图片 界面先反馈，请求延迟提交。
2.1K10发布于 2018-09-11 - 来自专栏三流程序员的挣扎
Android 优化——布局优化
Android 优化目录 ---- 理想情况下，60 FPS 以上就不会卡顿，就是 1 秒内要有 60 帧，所以每一帧要在 16ms 内绘制完成。 刷新机制可以看Android Project Butter分析或《Android应用性能优化最佳实践》2.1.2 刷新机制一节。 大片的蓝色可以接受，如果整个窗口是蓝色的，可以尝试优化减少一次 绘制。 绿色：每个像素多绘制了 2 次。 淡红：每个像素多绘制了 3 次。一般来说，这个区域不超过屏幕的 1/4 是可以接受的。 严重影响性能，需要优化，避免深红色区域。 自定义 View 本身被认为一层，但是 onDraw 里可绘制时可能产生过度绘制，通过 canvas.clipRect 来解决，具体参见 《Android应用性能优化最佳实践》2.4.3 一节。
1.7K20发布于 2018-09-11 - 来自专栏三流程序员的挣扎
Android 优化——电量优化
Android 优化目录 ---- Android 5.0 后用 Battery Historian 工具分析电量。 WakeLock Android 系统本身为了优化电量的使用，会在没有操作时进入休眠状态，来节省电量。 优化建议 优化网络请求 在蜂窝移动网络下，最好做到批量执行网络请求，尽量避免频繁的间隔网络请求，尽量多地保持在 Radio Standby 状态。 可以在代码中调起电量优化的设计页面，让用户选择是否将应用加入白名单，以在 Doze 模式下能够做一些事情。 // Remove the listener you previously added locationManager.removeUpdates(locationListener); 计算优化
2K20发布于 2018-09-11 - 来自专栏三流程序员的挣扎
Android 优化——内存优化
Android 优化目录 ---- 优化的意义 减少 OOM，提高应用稳定性。 减少卡顿，提高应用流畅度。 减少内存占用，提高应用后台运行时的存活率。 减少异常发生，减少代码逻辑隐患。 refWatcher.watch(activity); } }); return refWatcher; } } } 内存优化 @IntDef，@StringDef 代替枚举 zipalign 优化 apk 节制使用 Service 如果需要使用 Service 来执行后台任务，一定要任务正在执行的时候才启动 Service switch (level) { case TRIM_MEMORY_UI_HIDDEN: // 释放资源 break; } } 图片优化
2.1K10发布于 2018-09-11 - 来自专栏三流程序员的挣扎
Android 优化——启动优化
Android 优化目录 ---- App 启动方式 冷启动 App 没有启动过或 App 进程被杀，系统中不存在该 App 进程，此时启动即为冷启动。 优化 布局优化 逻辑优化 必要且耗时的逻辑，考虑单独开线程执行 必要不耗时，按优先级高低依次执行 非必要的延迟初始化，等用到再初始化 针对冷启动的欺骗效果 使用 placeholder UI
1.4K30发布于 2018-09-11 - 来自专栏三流程序员的挣扎
Android 优化——存储优化
Android 优化目录 ---- 交换数据格式 Google 推出的 Protocal Buffers 是一种更轻便高效的存储结构，但消耗内存较大。 SharePreferences 优化 当 SharedPreferences 文件还没有被加载到内存时，调用 getSharedPreferences 方法会初始化文件并读入内存，这容易导致 耗时更长 因此，最好的优化方法就是避免频繁地读写 SharedPreferences，减少无谓的调用。 数据库优化 使用 StringBuilder 代替 String 查询时返回更少的结果集及更少的字段 查询时只取需要的字段和结果集，更多的结果集会消耗更多的时间及内存，更多的字段会导致更多的内存消耗 实际多表操作在被实际执行前，查询优化器会根据连接条件，列出几组可能的连接方案并从中找出系统开销最小的最佳方案 查询列与索引列次序一致 用多表连接代替 EXISTS 子句 把过滤记录数最多的条件放在最前面
1.7K20发布于 2018-09-11 - 来自专栏乱七八糟技术日常
NGinx优化-常规优化
1.1 nginx连接数优化 events { worker_connections 65530; # 设置nginx最大连接,最多为65535 use epoll; # 采用epoll 模型，作用于event的I/O异步 } 进程优化 worker_processes 8; # NGinx的工作线程一般为核心数或者核心数X2 最多设置为8如果超出性能则不会进行提升了 worker_cpu_affinity 01000000 10000000; //设置NGinx的cpu亲和力，8核心就这样设置 worker_rlimit_nofile 102400; //nginx 子进程允许打开的文件次数 1.2 选项参数优化 gzip_http_version 1.1; gzip_http_version 1.1;# 识别gzip使用的http的版本，默认1.1 gzip on; # 开启gzip on 减少数据传输量 } 1.3系统内核层面优化
69010编辑于 2022-09-26 - 来自专栏MySQL系列
SQL优化——order by优化
1.1.order by优化1.1.1.知识点回顾在讲解order by优化前，先回顾一下order by的语法知识。 asc , age desc;1.1.2.两种排序方式MySQL有两种排序方式Using filesort和Using index，Using index的性能高于Using filesort，我们在优化排序操作时 ，尽量要优化为 Using indexUsing filesort : 通过表的索引或全表扫描，读取满足条件的数据行，然后在排序缓冲区sort buffer中完成排序操作，所有不是通过索引直接返回排序结果的排序都叫 1.1.3.order by优化案例演示1.1.3.1.案例A在上面我们创建了字段age和phone的联合索引，而且没有指定索引的排序顺序，此时索引在表中默认是按照升序排列的。 :MySQL有两种排序方式Using filesort和Using index，在优化排序操作时，尽量要优化为 Using index根据排序字段建立合适的索引，多字段排序时，索引需要遵循最左前缀法则。
2.1K20编辑于 2024-03-29 - 来自专栏Apache Doris
Doris MCP Server 0.5.1 版本正式发布
项数据治理与分析工具：数据质量分析、血缘追踪、数据新鲜度监控、访问模式分析、依赖分析、慢查询分析、资源增长分析等一站式能力；新增支持 ADBC 数据传输协议：基于 Arrow Flight SQL 协议带来 3- 调参文档改版优化：当前所有参数支持环境变量，文档更清晰，配置更灵活。本次升级完全兼容 Doris MCP Server 0.4.x 版本，可参考文档步骤平滑迁移。详情请见项目文档。
37810编辑于 2025-08-14 - 来自专栏机器学习实战
XGBoost vs LightGBM vs CatBoost：三大梯度提升框架深度解析
XGBoost：工程优化的奠基者 核心创新： 二阶泰勒展开：利用损失函数的一阶导和二阶导进行节点分裂 正则化设计：γ参数控制叶子数量，λ控制权重L2正则 并行计算优化： 特征预排序（ 目标编码公式： 二、核心参数详解与调参指南 XGBoost关键参数 参数类型 参数名 推荐范围 作用说明 基础参数 booster gbtree/dart 基模型类型选择 树结构 max_depth 3- LightGBM核心参数 参数类型 参数名 推荐范围 特殊说明 树结构 num_leaves < 2^max_depth 控制叶子数量 采样 feature_fraction 0.6-1.0 特征采样比例 优化 bagging_freq=5 ) CatBoost特色参数 参数类型 参数名 推荐值 功能说明 类别处理 cat_features 自动检测 指定类别特征列 过拟合 l2_leaf_reg 3- ([None, 12]))] 服务化部署： # 启动CatBoost REST服务 catboost serve --model-file model.cbm --port 8080 边缘设备优化
3.9K10编辑于 2025-02-25 - 来自专栏python3
3-3 SQL Server 2005数
3-3 SQL Server 2005数据库优化 了解数据库引擎优化顾问基本内容 掌握数据库引擎优化顾问的使用 掌握通过命令行的方式进行索引的优化——DTA 一个数据库系统的性能依赖于组成这些系统的数据库中物理设计结构的有效配置 本节主要介绍数据库引擎优化顾问的使用。 3-3-1 数据库引擎优化顾问概述 数据库引擎优化顾问是一种工具，用于分析在一个或多个数据库中运行的工作负荷的性能效果。 用于优化数据库、查看优化建议和报告的工具。 2． 命令行实用工具程序dta.exe。用于实现数据库引擎优化顾问在软件程序和脚本方面的功能。 随后启动数据库引擎优化顾问，如图3-10所示。数据库引擎优化顾问主要用于优化数据库以及查看优化的建议和报告的单独图形化用户界面。 ? 图3-10 启动数据库引擎优化顾问 第六步：在弹出的引擎优化顾问界面中，选择工作负荷为文件，在弹出的选择“工作负荷文件”的对话框中，选择刚才生成的工作负荷文件。
94320发布于 2020-01-07
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号