摘要：openGemini的设计和优化都是根据时序数据特点而来，在面对海量运维监控数据处理需求时，openGemini显然更加有针对性。 IT运维诞生于最早的信息化时代。在信息化时代，企业的信息化系统，主要为了满足企业内部管理的需求。通常是集中、可控和固化的烟囱式架构。传统IT运维，以人力运维为主，
华为云FunctionGraph技术极大的优化了AI应用的开发过程，让AI团队可以更关注业务实现，而无需关注底层技术细节。
Apache Flink 作为 Google Dataflow Model 的工业级实现，经过多年的发展，如今已经成为流式计算开源领域的事实标准。它具有高吞吐、低时延、原生流批一体、高一致性、高可用性、高伸缩性的特征，同时提供丰富的层级化 API、时间窗口、状态化计算等语义，方便用户快速入门实时开发，构建实时计算体系。
我方有一应用，偶尔会出现GC时间过长（间隔约4小时），导致性能波动的问题(接口最长需要耗时3秒以上)。经排查为G1垃圾回收器参数配置不当 叠加 MySQL 链接超过闲置时间回收，产生大量的虚引用，导致G1在执行老年代混合GC，标记阶段耗时过长导致。以下为对此问题的分析及问题总结。
最近接到了一个新需求，要求提供查询关注对象的粉丝列表接口功能。该功能的难点就是关注对象的粉丝数量过多，不少店铺的粉丝数量都是千万级别，并且有些大V粉丝数量能够达到上亿级别
基于国家对信创项目的大力推进，为了自主可控的技术发展，基础组件将逐步由国产组件替代，因此从数据库入手，将弹性库JED部署在 国产华为鲲鹏机器上(基于ARM架构)进行调优，与Intel (X86)进行性能对比。
DeepSpeed是一个深度学习优化软件套件，使分布式训练和推理变得简单、高效和有效。它可以做些什么呢？训练/推理具有数十亿或数万亿参数的密集或稀疏模型；实现出色的系统吞吐量并有效扩展到数千个GPU；在资源受限的GPU系统上进行训练/推理；实现前所未有的低延迟和高吞吐量的推理；以低成本实现极限压缩，
之前写过一篇有关TRE优化模型详解的博文： https://www.cnblogs.com/zoubilin/p/17270435.html 这篇文章里面的附录给出了非线性模型化线性的方式，具体内容如下： 首先是篇文章的变量和原模型（具体见我上面那篇笔记）： 其次这篇文章附录给出的非线性化线性的方法
斯坦纳树 斯坦纳树问题是组合优化问题，与最小生成树相似，是最短网络的一种。最小生成树是在给定的点集和边中寻求最短网络使所有点连通。而最小斯坦纳树允许在给定点外增加额外的点，使生成的最短网络开销最小。 百度百科 在图论里，一般用于解决形如： 给定一个连通图 \(G\)，给定 \(k\) 个关键点，选取
转载请注明出处： 虽然MongoDB 查询优化器一般工作的很不错，但是也可以使用 hint() 来强迫 MongoDB 使用一个特定的索引。在这种方法下某些情形下会提升性能。 一个有索引的 collection 并且执行一个多字段的查询。传入一个制定的索引，强迫查询使用该索引 语法 db_name.
本篇参考：https://help.salesforce.com/s/articleView?id=sf.fields_creating_global_picklists.htm&type=5 当我们创建Picklist 字段时，比如很多表很多字段都会用到同样的 picklist value时，我们
杂项 目录杂项代码规范算法优化的本质记忆化搜索基于边的记忆化动态规划树上每一个点求答案计数题关于仙人掌 DAG 的拓扑序计数关于微扰贪心的证明组合数前缀和单位根反演\(O(n^2)\) 状态求和矩形式子求和\(O(n^2)\) 状态 \(O(n)\) 单点问题CDQ 分治FFT 循环卷积根号多项式算
本文记述在three.js中使用InstancedMesh来实现绘制大量几何体的性能优化
摘要：主要介绍华为云在HBase 2.x内核所做的一些MTTR优化实践。 本文分享自华为云社区《华为云在HBase MTTR上的优化实践》，作者： 搬砖小能手。 随着HBase在华为云的广泛应用，HBase的数据节点规模也越来越大。最新版本的MRS可支持的单集群HBase数据节点规模可达到1024节
摘要：本文将以Sermant的SpringBoot 注册插件的性能测试及优化过程为例，分享在Java Agent场景如何进行更好的性能测试优化及在Java Agent下需要着重注意的性能陷阱。 作者：栾文飞 高级软件工程师 一、背景介绍 Sermant是一个主打服务治理领域的Java Agent框架
摘要：本文就以一个企业内部培训网站为例，拆解云上成本优化方案需要注意的点，抛砖引玉，帮助大家参考业务架构，合理节省费用。 本文分享自华为云社区《云上成本优化方案——以一个企业内部培训网站为例》，作者：云存储开发者支持团队。 越来越多的企业选择将服务搭建在云上，业务初期访问量、数据量都较小，成本问题还
摘要：在最新发布的1.5版本中，Karmada 提供了多调度组的能力，利用该能力，用户可以实现将业务优先调度到成本更低的集群，或者在主集群故障时，优先迁移业务到指定的备份集群。 本文分享自华为云社区《Karmada v1.5发布！多调度组助力成本优化》，作者：华为云云原生团队。 Karmada 是开
摘要：本文主要为大家讲解基于模型的元学习中的Learning to Learn优化策略和Meta-Learner LSTM。 本文分享自华为云社区《深度学习应用篇-元学习[16]：基于模型的元学习-Learning to Learn优化策略、Meta-Learner LSTM》，作者：汀丶 。 1.
摘要：开天aPaaS，让优秀快速复制，支撑开发者及伙伴上好云、用好云。 本文分享自华为云社区《盘古大模型加持，华为云开天aPaaS加速使能千行百业应用创新》，作者：开天aPaaS小助手。 7月7-9日，华为开发者大会（Cloud）2023在东莞隆重召开。此次大会，华为云开天aPaaS带来了主题演讲、
宽表加工性能慢，在Gauss(DWS)中可以使用DWS的轻量化更新的黑科技实现性能成倍提升。
