https://www.expreview.com/85434.html 此前AMD公布了2022年第三季度业绩，营收为55.65亿美元，同比增长29%，相比上一个季度减少了9.85亿美元。其中客户事业部的营收为10.22亿美元，不到上个季度（21.52亿美元）的一半，同比下降40%，营业亏损了26
https://zhuanlan.zhihu.com/p/217826075超线程技术并不能提升物理能力，通过优化CPU处理流程提升总体处理能力，大概15-20%。一般而言单线程处理能力下降大概在5-15%之间。 这遍文章是针对游戏发烧友的，如果是普通玩家或者是普通办公者，直接建议购买支持超线程CP
# 申威下单盘SSD与四块盘RAID5的性能测试结果 ## 背景 ``` 背景不在说了 申威服务器.. ``` ## 结论 ``` 天坑 做了raid写入性能下降明显. 充分怀疑驱动不行. 四快盘的raid5 跟单盘的读几乎没区别. 感觉这个设置太失败了. 总体的结果为: 读的情况合计都为 70k
潮汐的名字源自于其在海洋中周期性变化的现象。这个词来自于拉丁语 "tides"，意为潮水的涨落。潮汐是由地球吸引力和月球引力共同作用形成的海洋表面上的周期性涨落，使得海水随着时间而上升和下降。 潮汐作为一种自然现象，它的存在可以追溯到古代。在古代，人们已经有了对潮汐的观察和记录。他们发现潮汐与月亮的
UMICH CV Linear Classifiers 在上一篇博文中，我们讨论了利用损失函数来判断一个权重矩阵的好坏，在这节中我们将讨论如何去找到最优的权重矩阵 想象我们要下到一个峡谷的底部，我们自然会选择下降最快的斜坡，换成我们这个问题就是要求权重矩阵相对于损失函数的梯度函数，最简单的方法就是使
贝塞尔曲线的切线及其AABB问题 先聊点别的 2023 年抖音上居然还看到很多前端培训 各种直播前端教学（虽然是录播）但看起来还是有大批前往前端卷啊 说明了什么，很可能说明其它行业更难卷 这不是行业不景气业务下降了么.. 互联网行业是肉眼可见的不景气 业务量也下降了，业务相关的工作也变的不再饱和 我
为应对618、双11大促，经常会发生流量过大导致Jvm出现大量young Gc 和 部分full GC的情况，使得性能下降，可用率降低等情况。本文将借助Jvm的垃圾回收机制，介绍如何避免full gc
阿里云最近发布了两款大型开源模型QWen-7B和QWen-7b-Chat，这两款模型的参数规模达到了70亿，用户可以在Hugging Face和ModelScope上免费使用。尽管大型模型的热度近期有所下降，但阿里云选择开源模型来赢得用户的支持，并保持自身在竞争中的优势。这一举措也引起了人们的关注，因为不开源可能会导致信息泄露的风险。通过开源模型，阿里云既能满足用户需求，又能保持技术竞争力。
app界面逐渐复杂时，我们不得不考虑去优化界面性能。本文中介绍的例子在开发中是很常见的，如果不了解MediaQuery.of的机制，可能会引起大量使用此方法的界面发生重绘操作，造成页面卡顿、帧率下降。我们详细分析了背后的源码逻辑，介绍了解决办法，希望能给大家的调优工作提供些许帮助。
前段时间写过一篇介绍神经网络的入门文章：神经网络极简入门。那篇文章介绍了神经网络中的基本概念和原理，并附加了一个示例演示如何实现一个简单的神经网络。 不过，在那篇文章中并没有详细介绍神经网络在训练时，是如何一步步找到每个神经元的最优权重的。本篇介绍神经网络训练时，常用的一种权重更新的方式--梯度下降
系列文章目录 机器学习算法（一）：1. numpy从零实现线性回归 机器学习算法（一）：2. 线性回归之多项式回归（特征选取） @目录系列文章目录前言一、理论介绍二、代码实现1、导入库2、准备数据集3、定义预测函数（predict）4 代价（损失）函数5 计算参数梯度6 批量梯度下降7 训练8 可视
限流想必大家都不陌生，它是一种控制资源访问速率的策略，用于保护系统免受过载和崩溃的风险。限流可以控制某个服务、接口或系统在一段时间内能够处理的请求或数据量，以防止系统资源耗尽、性能下降或服务不可用。 常见的限流策略有以下几种： 令牌桶算法：基于令牌桶的方式，限制每个单位时间内允许通过的请求量，请求量
日常Bug排查-连接突然全部关闭 前言 日常Bug排查系列都是一些简单Bug的排查。笔者将在这里介绍一些排查Bug的简单技巧，同时顺便积累素材。 Bug现场 最近碰到一个问题，一台机器上的连接数在达到一定连接数(大概4.5W)连接数之后会突然急速下降到几百。在应用上的表现就是大量的连接报错，系统失去
背景 前两天收到业务反馈有一个 topic 的分区消息堆积了： 根据之前的经验来看，要么是业务消费逻辑出现问题导致消费过慢，当然也有小概率是消息队列的 Bug（我们使用的是 pulsar）。 排查 通过排查，发现确实是在一点多的时候消息堆积了（后面是修复之后堆积开始下降）。 于是我在刚才堆积处查看了
https://www.jianshu.com/p/1f5d2abbee7f 一、背景 在现网环境，一些使用Redis集群的业务随着业务量的上涨，往往需要进行节点扩容操作。 之前有了解到运维同学对一些节点数比较大的Redis集群进行扩容操作后，业务侧反映集群性能下降，具体表现在访问时延增长明显。 某
1：设置合理的索引分片数和副本数 索引分片数建议设置为集群节点的整数倍，初始数据导入时副本数设置为 0，生产环境副本数建议设置为 1（设置 1 个副本，集群任意 1 个节点宕机数据不会丢失；设置更多副本会占用更多存储空间，操作系统缓存命中率会下降，检索性能不一定提升）。单节点索引分片数建议不要超过
所谓丢包，是指在网络数据的收发过程中，由于种种原因，数据包还没传输到应用程序中，就被丢弃了。这些被丢弃包的数量，除以总的传输包数，也就是我们常说的丢包率。丢包率是网络性能中最核心的指标之一。丢包通常会带来严重的性能下降，特别是对 TCP 来说，丢包通常意味着网络拥塞和重传，进而还会导致网络延迟增大、
作者：苗现方 想要做好代码质量，我们不得不提什么是代码质量？本文中讨论的代码质量一般是指代码的风格、重复率和复杂度等，代码是技术团队的价值产物，是宝贵的财富，同样代码质量的好坏可以直接体现出团队的重视程度和技术管理水平。 代码质量的下降是内在原因，通常会恶性循环，主要表现出以下两个特性： 感染性：坏
下面是一个标准的IDistributedCache用例: public class SomeService(IDistributedCache cache) { public async Task GetSomeInformationAsync (string na
下面介绍模拟滤波器和数字滤波器的频率响应的异同，以及如何使用python地`scipy.signal`来绘制其频谱响应和冲激阶跃响应。在第二期将谈到如何设计模拟滤波器和数字滤波器。
