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解析时用到的方法一般是eval或者newfunction，而目前IE8和Firefox3.1又内置了原生的JSON对象（据说会有一定的性能提升）。
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11剖面图 11.1不要猜测性能配置文件 即使是经验丰富的软件开发人员也常常对其程序中的性能瓶颈进行错误的猜测。因此，请对程序进行分析，查看性能瓶颈所在，并集中精力优化它们。
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8性能比较 8.1编码器/解码器的比较 Megaco/H.248标准定义了纯文本编码和二进制编码（ASN.1BER），并且我们实现了两者的编码器和解码器。
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基准 概观 在多个平台上测试了一系列图像分类模型，为TensorFlow社区创建了参考点。Methodology部分详细说明了测试如何执行并且链接到了所使用的脚本。
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ExecutiveSummary 运行一系列测试来测量SQLite2.7.6，PostgreSQL7.1.3和MySQL3.23.41的相对性能。
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这些变量也会影响性能。 下面的图表显示了在x86_64的Ubuntu16.04.3上测试的各种编译器和优化设置的截至2017年10月08日的SQLite的相对大小和性能。
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为了解决这个问题，Chromium引入了“组件构建”，它将每个组件构建为一个单独的共享库，使得链接非常快速，但牺牲了文件大小和性能。
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将SQLite与测试程序相链接，该程序运行大约30,000条代表典型工作负载的SQL语句。 计算使用cachegrind消耗的CPU周期数。
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9测试和工具 9.1追踪 我们已经安装了我们的代码以启用跟踪。运行跟踪已禁用的应用程序会导致可忽略的性能开销（对返回原子的函数的外部调用）。
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QPSG意味着如果您的所有查询在测试期间高效运行，并且您的应用程序不会更改架构，那么在您的应用程序发布后，SQLite不会突然决定开始使用不同的查询计划，这可能会导致性能问题用户。
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常见的fused操作 FusedOps将多个操作组合到单个内核中以提高性能。TensorFlow中有许多融合操作，XLA将尽可能创建融合操作，以自动提高性能。
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typedArray.some 该some()方法测试类型数组中的某个元素是否通过了由提供的函数实现的测试。这个方法和Array.prototype.some()类似。
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