项目测试组又反馈一个问题，XTTS执行全量备份速度慢，影响测试进度。 实际算了下，平均速度才150MB/s.. 这个速度在客户生产环境的确是不够看，首先询问是否开了并行，开了多少？ 回复是说有开32个并行，在xtt.properties配置文件中指定的。 另外也注意在RMAN中show all的配置
摘要：Tomcat作为最常用的Java Web服务器，随着并发量越来越高，Tomcat的性能会急剧下降，那有没有什么方法来优化Tomcat在高并发环境下的性能呢？ 本文分享自华为云社区《【高并发】高并发环境下优化Tomcat性能》，作者： 冰 河 。 写在前面 Tomcat作为最常用的Java We
每逢618大促，业务量突增，随之产生的业务咨询量也会增多，因此为了减轻客户售后团队的压力、提升问题响应的速度、不改变用户的使用习惯、保障大促业务的稳定性24小时值班应答，第一时间帮忙客户解决问题，我们通过RPA+智能问答实现微信端智能客服，技术赋能业务，来保障整体业务的发展壮大。
🔥🔥性能优化，服务监控方面的知识往往涉及量广且比较零散，希望将这部分知识整理成册，愿以后性能排查不再抓瞎。
摘要：集群运行过程中，有时候会执行并发量比较高的业务场景，一些数据库没有为这种高并发作业配置合适的参数，会导致作业大量报错，这篇文章让你玩转并发作业。 本文分享自华为云社区《【玩转PB级数仓GaussDB(DWS)】在线运维 - 高并发导致资源类报错分析解决》，作者：323老四。 集群运行过程中，有
本文将从搜索EE近期的全量迭代出发，展现其链路演进的整体脉络，包含：EE自适应动态探测模型——EE场景建模方式升级——打分与穿插两阶段一致性升级——探测与自然流量全局联动优化四个阶段，梳理对搜索EE的思考与下一步迭代方向。
在前端页面显示，为了避免一次性展示全量数据，通过上下翻页或指定页码的方式查看部分数据，就像翻书一样，这就利用了MySQL的分页查询。
园子的众包平台在小步慢跑、量力而行地向前推进着，一边在召集早期合作开发者，一边在等单来。 昨天就等来一单，而是很大很大的单子，报价50w-100w，也是很难很难的单子，发单后合作开发者中没人敢接单，于是才有了今天这篇全园找人接单。 客户是一家做 WiFi 芯片的公司，想找人为自家的 WiFi 芯片开
本文基于 OpenJDK17 进行讨论，垃圾回收器为 ZGC。 提示： 为了方便大家索引，特将在上篇文章 《以 ZGC 为例，谈一谈 JVM 是如何实现 Reference 语义的》 中讨论的众多主题独立出来。 大家在网上或者在其他讲解 JVM 的书籍中多多少少会看到这样一段关于 SoftRefer
NumPy的通用函数(ufunc)提供高性能的逐元素运算，支持向量化操作和广播机制，能应用于数组的数学、逻辑和比较运算。ufunc可提高计算速度，避免低效的循环，并允许自定义函数以满足特定需求。例如，ufunc实现加法比循环更高效。通过`frompyfunc`可创建自定义ufunc。判断函数是否为u...
Blazeface模型是Google推出的一款专为移动GPU推理量身定制的轻量级且性能卓越的人脸检测器，BlazeFace 在旗舰移动设备上以200-1000 + FPS的速度运行。 在本文中，我们将使用OpenVINO™ C# API 部署 Blazeface 实现人脸检测。
好家伙，本篇为《JS高级程序设计》第二十六章“模块”学习笔记 JS开发会遇到代码量大和广泛使用第三方库的问题。 解决这个问题的方案通 常需要把代码拆分成很多部分，然后再通过某种方式将它们连接起来。 若代码量较大,我们使用模块化开发的模式,也能够使代码容易维护 我们需要模块 1.模块模式 把逻辑分块，
用ab做性能测试. 并发请求量稍微高一点(200,300以上)就会报apr_socket_recv: Connection reset by peer 的错. 刚开始以为apache服务器设置有问题. 网上一顿找, 结果你也懂的. 按照咱国家特殊国情惯例, 都是同一篇文章考来考去. 最后还是找到一个
https://zhangzhuo.ltd/articles/2021/09/08/1631106274550.html 压测参数说明 压测数据量为：2个backet，每个backet为10000对象。每个对象大小512kb 所有minio服务内核以及资源优化都相同 整体读写压测时间为10分，读写比
前言 最近看到了几个事情，一个是某保险系统，为了快速上线，全量上云，结果生产正式运行后每月账单高达几十万。相关业务总扛不住这个支出，又劳师动众，让下面的项目经理、开发、运维、架构师花了3个月把业务全量从公有云迁移下来。相关人员被折磨的半死不活，而且大大拖慢了系统的迭代速度。 另一个是某个电商的案例，
作者发现深层ViT出现的注意力崩溃问题，提出了新颖的Re-attention机制来解决，计算量和内存开销都很少，在增加ViT深度时能够保持性能不断提高 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: DeepViT: Towards Deeper Vision Transformer 论文地址：https
大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」 不要轻易使用 For 循环 For 循环，老铁们在编程中经常用到的一个基本结构，特别是在处理列表、字典这类数据结构时。但是，这东西真的是个双刃剑。虽然看起来挺直白，一用就上手，但是，有时
一、日常问题 1）CDN 异常 5 月中旬，发现图像异常的上报量比平时多了 10 多倍，日常 300 多，现在 4000 多。 但是看不到异常的错误码，不能确定是域名问题还是服务问题。还特地查看了错误分布的时间段，但并没有看出说明规律。 本来以为是证书的问题，因为正好那几天证书到期了，但是证书更新后
前言 我之前在一家餐饮公司待过两年，每天中午和晚上用餐高峰期，系统的并发量不容小觑。 为了保险起见，公司规定各部门都要在吃饭的时间轮流值班，防止出现线上问题时能够及时处理。 我当时在后厨显示系统团队，该系统属于订单的下游业务。 用户点完菜下单后，订单系统会通过发kafka消息给我们系统，系统读取消息
本文首发自 TiDB 社区专栏：https://tidb.net/blog/0c5672b9 前言 最早知道 TiDB 要支持向量化的消息应该是在23年10月份左右，到第一次见到 TiDB Vector 的样子是在今年1月初，当时 dongxu 在朋友圈发了一张图： 去年我研究了一段时间的向量数据库
