提到MemoryStream大家可能都不陌生，在编写代码中或多或少有使用过；比如Json序列化反序列化、导出PDF/Excel/Word、进行图片或者文字处理等场景。但是如果使用它高频、大数据量处理这些数据，就存在一些性能陷阱。 今天给大家带来的这个优化技巧其实就是池化MemoryStream的版本
Redis三种不同的持久化策略：RDB（快照）、AOF（追加文件）、混合。这三种策略各有优缺点，需要根据不同的场景和需求进行选择和配置。本文将介绍这三种策略、选取建议及常见问题的解决方案
iOS视频播放常见的重要知识点如下： 视频格式：iOS支持的视频格式主要有H.264、MPEG-4、H.263、Sorenson等。它们根据不同的应用场景进行使用。 视频编解码：视频编解码技术是视频播放的核心，它有两部分组成，1.将原始视频数据编码为压缩格式，2.将压缩格式的数据解码成原始视频数据。
Instruments是苹果提供的Xcode套件，可用于分析iOS，MacOS程序的性能数据，进行性能提升。Instruments提供了很多类型的Template，用于特定场景的分析。这里选了3种常用的Template进行使用方法的讲解，对于其他Template的用法则用到时再了解吧，没必要一次把所
AR概述 AR的意义：让虚拟世界套与现实世界建立联系，并可以进行互动。 AR的技术实现：通过实时地计算摄影机输出影像的位置及角度，并在内部通过算法识别将场景中的事物，然后在内部模拟的三维坐标系中给识别到的事物建立坐标，然后在特定的坐标上添加相应的图像、视频、3D模型，最终通过手机屏幕合成一个AR效果
为什么要使用微前端 微前端架构具备以下几个核心价值： 技术栈无关 主框架不限制接入应用的技术栈，微应用具备完全自主权 独立开发、独立部署 微应用仓库独立，前后端可独立开发，部署完成后主框架自动完成同步更新 增量升级在面对各种复杂场景时，我们通常很难对一个已经存在的系统做全量的技术栈升级或重构，而微前
大家好，我是蓝胖子，我一直相信编程是一门实践性的技术，其中算法也不例外，初学者可能往往对它可望而不可及，觉得很难，学了又忘，忘其实是由于没有真正搞懂算法的应用场景，所以我准备出一个系列，囊括我们在日常开发中常用的算法，并结合实际的应用场景，真正的感受算法的魅力。 今天，我们就来学习下布隆过滤器的原理
早上看到一篇关于Spring Boot虚拟线程和Webflux性能对比的文章，觉得还不错。内容较长，我就不翻译了，抓重点给大家介绍一下这篇文章的核心内容，方便大家快速阅读。 测试场景 作者采用了一个尽可能贴近现实操作的场景： 从授权头信息中提取JWT 验证JWT并从中提取用户的Email 使用用户的
1. 问题 2. 考察的要点 3. 解决策略 3.1. 方案一：使用GCC的拓展功能 3.2. 方案二：使用全局变量 3.3. 方案三：atexit 4. Demo测试 4.1. 测试代码 4.2. 执行结果 5. 程序异常退出场景 5.1. 存在的问题 5.2. 解决方案 5.2.1. 原理 5.
Langchain 和 Llamaindex 是两种广泛使用的主流 LLM 应用开发框架。两者有什么不同？我们该如何使用？以下我根据各类资料和相关文档做了初步选型。 一、Langchain 1. 适用场景 （1）需要构建灵活、可扩展的通用应用程序。 （2）需要复杂的工作流程支持。 （3）需要复杂的交
介绍一下自己做的一个类似于力扣个人主页提交记录和GitHub主页贡献记录的React组件。 下图分别是力扣个人主页提交记录和GitHub个人主页的贡献记录，像这样类似痕迹墙的形式可以比较直观且高效得展示一段时间内得数据记录。 然而要从0实现这个功能还是有一些麻烦得，并且该功能可用的场景也比较多，于是
前情引子 in 会不会走索引？很多人肯定会回答、废话、如果命中了索引、那肯定会走。 其实我和大多数人一样、一开始也是这么想的、直至有一个血淋淋的案子让我有所改观、有所思考。 背景介绍 业务的工单表、我们分了64张、以userId作为分表键、业务实际场景中未使用到搜索引擎、主要是一些B端业务。 业务有
Swift的闭包（Closures）是一种将功能块和上下文整合并演示在代码中的一种手段。闭包可以捕获并存储其上下文中的变量和常量。与普遍存在于其他语言的匿名函数（如Python的lambda、JavaScript的函数表达式）类似，Swift的闭包提供了强大的功能，并在很多场景中替代了函数。 闭包有
在机器学习中，我们经常会使用余弦函数来计算向量之间的相似性。从推荐系统到自然语言处理，再到计算机视觉，余弦相似性在多种机器学习应用中都有其独特的价值。它不仅限于特定领域，而是几乎可以在任何需要比较向量相似度的场景下使用。
FRP简介 FRP（Fast Reverse Proxy）作为一种高性能的内网穿透工具，支持 TCP、UDP、HTTP、HTTPS 等多种协议。可以将内网服务以安全、便捷的方式通过具有公网IP节点（云服务器）的中转暴露到公网。 为什么使用 FRP ？ 以下是一些常见的企业级应用场景： 远程办公和远程
贪心算法是一种在每一步选择中都采取当前最佳选择的算法，以期在整体上达到最优解。它广泛应用于各种优化问题，如最短路径、最小生成树、活动选择等。本文将介绍贪心算法的基本概念、特点、应用场景及其局限性。 贪心算法的基本概念 贪心算法的核心思想是局部最优策略，即在每一步选择中都选择当前看起来最优的选项，希望
哈希集A 是存储唯一元素的集合。它通过在内部使用哈希表来实现这一点，该哈希表为基本操作（如添加、删除和包含）提供恒定时间平均复杂度 （O（1））。此外，不允许重复元素，使其成为唯一性至关重要的场景的理想选择。另一方面，表示按顺序存储元素的动态数组。它允许重复元素并提供对元素的索引访问，使其适用于需要
本文分享自华为云社区《GaussDB(DWS)性能调优：DM区优化案例——维度表关联条件存在会计期》，作者： O泡果奶~。 当前DM（P1、P3、CBGDM）存在维度表与主表关联时使用会计期作为关联条件，会导致出现大内存占用或未识别数据倾斜的问题 【场景一】f.period_id = 维度表.per
在这篇文章中，我们深入探讨了Prometheus在Kubernetes环境中的应用，涵盖了从基础概念到实战应用的全面介绍。内容包括Prometheus的架构、数据模型、PromQL查询语言，以及在Kubernetes中的集成方式、监控策略、告警配置和数据可视化技巧。此外，还包括针对不同监控场景的实战
前言 SQL语句中，聚合函数在统计业务数据结果时起到了重要作用，比如计算每个业务地区的业务总数、每个班级的学生平均分以及每个分类的最大值等。然而，今天小编将为大家介绍窗口函数，与聚合函数相比，它们也是一组函数，但在使用方法和适用场景上有所不同。在本章节中，我将重点介绍窗口函数中的RANK和DENSE
