jar包运行情况查看
010. Python的int占多大内存? 示例代码 import sys a = 0 print(a.__sizeof__()) # 24 print(sys.getsizeof(a)) # 24 所以答案是24？并不是！看下面 import sys b = 1 print(b.__sizeof_
稀疏矩阵的概念 一个m×n的矩阵是一个由m行n列元素排列成的矩形阵列。矩阵里的元素可以是数字、符号及其他的类型的元素。 一般来说，在矩阵中，若数值为0的元素数目远远多于非0元素的数目，并且非0元素分布没有规律时，则称该矩阵为稀疏矩阵；与之相反，若非0元素数目占大多数时，则称该矩阵为稠密矩阵。定义非零
近两周 ChatGPT 的应用雨后春笋般冒出来，占据了 GitHub 热榜半个版面，像是本周推荐能搞定一本电子书翻译的 bilingual_book_maker，有 ChatGPT buff 加成的小爱同学。除了开箱即用的 AI 应用之外，当然还有拿来即用，提升你开发体验的部署工具 mrsk、监控
摘要：对于买车的你，除了性价比，“颜价比”占多少呢？ 新消费需求的冲击 时代赋予新时代年轻人丰富多彩的物质世界，他们受到互联网、即时通讯、智能手机等科技产物的影响很大，这个群体在消费方面既感性又理性，正在逐渐成为消费的主力军。 根据《2020年中国消费者调查报告》，二线及以下城市“年轻购物达人”仅占
https://www.cnblogs.com/zgxblog/p/14198543.html 作为内存数据库，为了防止redis占用过多的内存对其他的应用程序造成影响，可以在redis.conf文件中通过设置maxmemory选项对redis所能够使用的最大内存做限制，并通过maxmemory_p
【使用】 【监控数据分析】 参考链接：nmon监控数据分析 性能测试中,各个服务器资源占用统计分析是一个很重要的组成部分,通常我们使用nmon这个工具来进行监控以及监控结果输出。 一、在监控阶段使用类似下面的命令 ./nmon -f write_3s_20vu.nmon -t -s 30 -c 10
享元模式（Flyweight Pattern）是一种结构型设计模式，它旨在减少内存占用或计算开销，通过共享大量细粒度对象来提高系统的性能。这种模式适用于存在大量相似对象实例，但它们的状态可以外部化（extrinsic），并且可以在多个对象之间共享的情况。
针对现如今高并发场景的业务系统，“并发问题” 终归是必不可少的一类（占比接近10%），每次出现问题和事故后，需要耗费大量人力成本排查分析并修复。那如果能在事前尽可能避免岂不是很香？
上一篇文章[《如何用窗口函数实现排名计算》](https://www.cnblogs.com/powertoolsteam/p/17627928.html)中小编为大家介绍了窗口函数在排名计算场景中的应用，但实际上窗口函数除了可以进行单行计算，还可以在每行上打开一个指定大小的计算窗口，这个计算窗口可
火遍推特的中国制霸生成器本周一开源就占据了两天的 GitHub Trending 榜，不知道你的足迹遍布了多少个省份呢？同样记录痕迹的 kanal 用了内存读写方式解决了 Rust 的消息处理问题，PHP 应用服务 frankenphp 大概也藏了一手自己的“记录”技能。 除了「记录」主题，RedE
 撇开一屏占四分之三屏幕的 AI 相关项目之外，本周剩下的热榜项目就是同数据有关的数据库项目，比如 CockroachDB
前端开发中涉及表单的页面非常多，看似功能简单，开发快速，实则占去了很大一部分时间。当某个表单包含元素过多时还会导致html代码过多，vue文件过大。从而不容易查找、修改和维护。为了提高开发效率及降低维护成本，下面介绍表单配置化组件的封装原理与封装方法。
打开前端项目中的 package.json，会发现众多工具已经占据了我们开发日常的各个角落，它们的存在于我们的开发而言是不可或缺的。有没有想过这些工具的功能是如何实现的呢？没错，抽象语法树 (Abstract Syntax Tree) 就是上述工具的基石。
作为测试，经常会遇到倒排期的项目，当研发已经占用了很多资源的情况下，此时测试要想提高效率。就不得不在研发提测前多做准备，那么研发提测前测试到底能做些什么，我将根据我的经验，在本次文章中与大家一起分享。
源链接：https://www.axa6.com/zh/an-excellent-virtual-machine-memory-architecture 简介 虚拟机内存架构直接影响虚拟机的性能和占用。设计一个优秀的架构可以有效提升性能和效率。 本文将介绍AQ虚拟机使用的内存架构，以及AQ虚拟机内存
dotMemory 如今，许多开发人员都熟悉性能分析的工作流程：在分析器下运行应用程序，测量方法的执行时间，识别占用时间较多的方法，并致力于优化它们。然而，这种情况并没有涵盖到一个重要的性能指标：应用程序多次GC所分配的时间。当然，你可以评估GC所需的总时间，但是它从哪里来，如何减少呢？ “普通”性
智能指针一些实现分析 提供值传递但是指针语义的功能。通过指针占用并且对管理对象，在离开作用域时释放该对象。 在使用上还有另外一个很好用的功能，精简了代码复杂度，管理的对象类可以省略以下的函数 默认构造函数 复制构造函数 复制赋值函数 比如有一个类 Fd 用于管理 fd ，并且拥有 fd 的所有权，所
dpkg(Debian Package)和rpm(RPM Package Manager)是两种不同的Linux包管理工具，它们各自在特定的Linux发行版中占据核心地位。两者之间对比如下： 所属发行版：dpkg主要用于Debian及其衍生系统，如Ubuntu、Knoppix等。而rpm则主要用于R
https://axlgrep.github.io/tech/redis-memory-control.html 问题描述 最近发现线上某个Redis实例内存占用达到了17.21G, 但是该实例中实际的用户数据并不是很多(大概200Mb的样子), 此外mem_fragmentation_ratio达
