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12. Retired Myths
apply/3最初，Funs只是使用编译器的技巧，普通的元组来实现，apply/3和大量的聪明才智。 但那是历史。Funs在R6B中被赋予自己的数据类型，在R7B中进一步优化。
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概述（Overview）
优化代码确保测试依然可以通过。 走完上面的过程之后，为其他功能或者扩展重复上面测试过程。如果功能发生变化，测试也需要跟着变化。
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SQLite Library Footprint
配置文件引导优化(PGO)对SQLite没有帮助。PGO产生的二进制文件大约大1％，慢了大约0.33％。 GCC-7生成的二进制文件比GCC-5更小更快，但差别不是很大。
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How To Compile SQLite
而且，由于整个库都包含在一个翻译单元中，因此编译器可以进行更高级的优化，从而使性能提高5％到10％。由于这些原因，合并源文件（“sqlite3.c“）被推荐用于所有应用程序。
- SQLite其他 | MiscellaneousThe UNION Virtual Table
The UNION Virtual Table
- Yarn工作区 | Workspaces1. Workspaces（工作区）
1. Workspaces（工作区）
您所有的项目依赖关系都将被安装在一起，为Yarn提供更多的自由度来更好地优化它们。对于每个项目，Yarn将使用一个单独的锁文件而不是为每个工程使用一个不同的锁文件，这意味着更少的冲突和更容易的审查。
- TensorFlow表现 | PerformancePerformance Guide（性能指南）
Performance Guide（性能指南）
优化还为消费类系列处理器提供加速，例如i5和i7英特尔处理器。英特尔发布的论文“TensorFlow*现代英特尔®架构优化”包含有关实施的其他详细信息。
- TensorFlow扩展 | ExtendTensorFlow Architecture（TensorFlow架构）
TensorFlow Architecture（TensorFlow架构）
随着功能变得更加成熟，我们通常将它们移植到C++，以便用户可以从所有客户端语言访问优化的实现。大多数培训库仍然是Python，但C++确实支持高效推理。
- SQLite其他 | MiscellaneousMeasuring and Reducing CPU Usage in SQLite
Measuring and Reducing CPU Usage in SQLite
2.4.Microoptimizations cachegrind的高重复性允许SQLite开发者实现和测量“微优化”。微优化是对代码的改变，导致性能的提升非常小。
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4.构造和匹配二进制文件 | 4. Constructing and Matching Binaries
- ESLint规则 | Rulesno-caller
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禁止使用调用者/被调用者（no-caller） 不可能使用arguments.caller并arguments.callee进行几次代码优化。
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使用多阶段构建（引擎） | Use multi-stage builds (Engine)
使用多阶段构建 多阶段构建是Docker17.05中的一项新功能，对于那些努力优化Docker文件的人来说，他们会很激动，同时让他们易于阅读和维护。
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