https://www.jianshu.com/p/344f8141b63e landon资深网络游戏服务器架构师 系统性能定义 Throughput 吞吐量，也就是每秒钟可以处理的请求数，任务数 Latency 系统延迟，也就是系统在处理一个请求或一个任务时的延迟 二者关系 Throughput越
https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-02101103793043210063-1-1.html 引言 软件开发人员往往期望计算机硬件拥有无限容量、零访问延迟、无限带宽以及便宜的内存，但是现实却是内存容量越大，相应的访问时间越长；内存访问速度越快，价格也更
https://www.cnblogs.com/codelogs/p/16365448.html 简介# 有时，我们需要查看某个文件的增长速度，如日志文件，以此来感受系统的负载情况，因为一般情况下，日志写入越快，说明系统负载越重。 本文就来介绍下Linux中查看日志增长速度的几种方法，如下： 使用d
一、背景： 在压测的时候，查看jmeter聚合报告，发现rt很小，但是tps也很小。 讲道理来说，响应时间越小，tps应该越大。 一共压测10分钟，发现jmeter请求的样本数量非常小，才8500个请求。 10分钟内，才打出了8500个请求。 tps= 总样本数量/总时间。 时间是固定的600s，总
https://xie.infoq.cn/article/7f178e0a1315f758d77c6c2bb 背景 公司的 gitlab 目前都是直接存储在物理盘上，为了确保数据不会丢失，需要重复多次备份到不同的地方，备份的过程中会有多次 IO，影响机器的性能，且随着数据量的增长，备份所需的时间也越
VGGNet和GoogLeNet等网络都表明有足够的深度是模型表现良好的前提，但是在网络深度增加到一定程度时，更深的网络意味着更高的训练误差。误差升高的原因是网络越深，梯度弥散[还有梯度爆炸的可能性]的现象就越明显，所以在后向传播的时候，无法有效的把梯度更新到前面的网络层，靠前的网络层参数无法更新，
> 摘要：本文由葡萄城技术团队于博客园原创并首发。葡萄城为开发者提供专业的开发工具、解决方案和服务，赋能开发者。 初次接触低代码的程序员大多会纠结一个问题，为什么功能越强大的低代码开发平台越不会提供导出源代码的功能？ 要想回答这个问题，我们得回顾一下低代码开发的发展史。事实上，支持导出[源代码](h
摘要：神经网络的压缩算法是，旨在将一个庞大而复杂的预训练模型（pre-trained model）转化为一个精简的小模型。 本文分享自华为云社区《卷积神经网络压缩方法总结》，作者：嵌入式视觉 。 我们知道，在一定程度上，网络越深，参数越多，模型越复杂，其最终效果越好。神经网络的压缩算法是，旨在将一个
作者：王先科、田野、王锁、刘双、马越、刘思琪 摘要：本文总结了近4年以来部门实施敏捷转型的实践及经验教训，从5个方面进行了阐述： 文化建设下好先手棋 持续敏捷实践祭出连环招 沉淀实践指引把牢定盘星 效能度量定准风向标 洞察分析点亮启明灯 一.概述 “敏捷就是快速应对变化，解决不确定性问题和维护复杂产
作者：郑龙飞 范式定义 百度百科:设计关系数据库时，遵从不同的规范要求，设计出合理的关系型数据库，这些不同的规范要求被称为不同的范式，各种范式呈递次规范，越高的范式数据库冗余越小。 人类语言: 范式可以理解为设计一张数据表的表结构，符合的标准级别、规范和要求。 而通常我们用的最多的就是第一范式（1N
直方图，又称质量分布图，用于表示数据的分布情况，是一种常见的统计图表。 一般用横轴表示数据区间，纵轴表示分布情况，柱子越高，则落在该区间的数量越大。构建直方图时，首先首先就是对数据划分区间，通俗的说即是划定有几根柱子（比如，1980年~2020年的数据，每5年划分一个区间的话，共8个区间）。接着，对
1、功能介绍 海量数据操作ORM性能瓶颈在实体转换上面，并且不能使用常规的Sql去实现 当列越多转换越慢，SqlSugar将转换性能做到极致，并且采用数据库最佳API 操作数据库达到极限性能，当然你如果不用sqlsugar了解一下原理也可以使用其他ORM实现 BulkCopy BulkCopy是一种
⭐️ 本文已收录到 AndroidFamily，技术和职场问题，请关注公众号 [彭旭锐] 和 BaguTree Pro 知识星球提问。 学习数据结构与算法的关键在于掌握问题背后的算法思维框架，你的思考越抽象，它能覆盖的问题域就越广，理解难度也更复杂。在这个专栏里，小彭与你分享每场 LeetCode
一：背景 我是一个性格比较内向的人，天然抵触这种线下面对面的大型活动，我害怕上台之后紧张到语无伦次（有过类似经历），越语无伦次又会让我更紧张，刚好谋得程序员这种工作又特别适合我这种性格的人，所以没有刻意改变这种内向的动力，大概在 2020 年 .NET 俱乐部的祝主席邀请我做主题分享的时候，我也很干
本文翻译自国外论坛 medium，原文地址：本文翻译自国外论坛 medium，原文地址：https://medium.com/gitconnected/basics-of-ci-cd-a98340c60b04 任何软件项目的主要目标都是通过业务流程快速更新迭代来赚钱。我们越快向客户发布新版本，对我们
随着业务的不断增长，支撑业务系统的压力也逐渐增加，会面临如系统越来越厚重、逻辑越来复杂、迭代节奏越来越快等繁杂的情况。我们当前并没有做到在每次变化时快速识别出性能风险，检测产品或系统的稳定性、可靠性，而且我们还在不断的投入人力成本在压测这件事情上也是不合理的，所以我们要将性能验证融入到我们日常的工作中，把压测做到常态化，做成平常的一件事。
背景 最近项目上有一个需求，需要将两张表(A表和B表)的数据进行关联并回写入其中一张表(A表)，两张表都是分区表，但是关联条件不包括分区字段。 分析过程 方案一 最朴素的想法，直接关联执行，全表关联，一条SQL搞定全部逻辑。想法越简单，执行越困难。由于数据量大，服务器规模较小，尽管各台服务器内存和C
由于本文章是对TinyRenderer的模仿，所以并不打算引入外部库。 那么我们第一步需要解决的就是图形输出的问题，毕竟，如果连渲染的结果都看不到，那还叫什么Renderer嘛。 由于不引入外部库，所以选择输出的图片格式应该越简单越好，各种位图就成为了我们的首选。 这里我们选择了生态较好的bmp位图
