EQ 均衡器

EQ 的全称是 Equalizer,EQ 是 Equalizer 的前两个字母,中文名字叫做“均衡器”。最早是用来提升电话信号在长距离的传输中损失的高频,由此得到一个各频带相对平衡的结果,它让各个频带的声音得到了均衡。 EQ 的主要功能是:通过多个滤波器对声音某一个或多个频段进行增益或衰减处理。 滤

数据库连接池长时间不用,乍一用还用不了,结果是防火墙的锅

前言 我们的程序,在实际的网络部署时,一般比较复杂,会经过很多的网络设备,防火墙就是其中的一种。做开发的同事,一般对这块了解不多,也很可能被防火墙坑到。比如,应用一般需要访问数据库,为了避免频繁建立连接,一般是会提前建立一个连接池,每次来一个请求,就从连接池取一个连接来用,用完再归还到池子里。 连接

JavaScript 如何验证 URL

前言 当开发者需要为不同目的以不同形式处理URL时,比如说浏览器历史导航,锚点目标,查询参数等等,我们经常会借助于JavaScript。然而,它的频繁使用促使攻击者利用其漏洞。这种被利用的风险是我们必须在我们的JavaScript应用程序中实现URL验证的原因。 URL验证检查URL是否遵循正确的U

Java多线程-ThreadPool线程池-1(三)

开完一趟车完整的过程是启动、行驶和停车,但老司机都知道,真正费油的不是行驶,而是长时间的怠速、频繁地踩刹车等动作。因为在速度切换的过程中,发送机要多做一些工作,当然就要多费一些油。 而一个Java线程完整的生命周期就包括: 1、T1:创建(启动) 2、T2:运行(行驶) 3、T3:销毁(停车) 而T

性能测试监控指标及分析调优 | 京东云技术团队

### 一、哪些因素会成为系统的瓶颈? 1、CPU,如果存在大量的计算,他们会长时间不间断的占用CPU资源,导致其他资源无法争夺到CPU而响应缓慢,从而带来系统性能问题,例如频繁的FullGC,以及多线程造成的上下文频繁的切换,都会导致CPU繁忙,一般情况下CPU使用率 作者:京东健康 牛金亮 >

撮合前端平台在低代码平台的落地实践

基于传统认知,前端产品直接触达消费者,往往具有高度的定制化、需求变更频繁等特点,要求具有很好的动态性, 能够满足不同客户的需求。那么能否建设类似的前端中台产品,我们姑且称之为“前端领域产品”,实现接入团队端到端能力复用呢?我们在撮合业务线中进行了一系列思考和探索。

文盘Rust——子命令提示,提高用户体验

上次我们聊到 CLI 的领域交互模式。在领域交互模式中,可能存在多层次的子命令。在使用过程中如果全评记忆的话,命令少还好,多了真心记不住。频繁 --help 也是个很麻烦的事情。如果每次按 'tab' 键就可以提示或补齐命令是不是很方便呢。这一节我们就来说说 'autocommplete' 如何实现。我们还是以interactcli-rs中的实现来解说实现过程

京东物流常态化压测实践

大促备战压测备战时间紧、任务多,压测备战压力较大,在大促备战多专项并行资源紧张情况下,频繁的系统调优给整个大促带来不可控的风险因素。引入常态化压测的手段,通过每周或每月的定期压测行为,持续把控系统性能表现,保证服务稳定性;同时将需求上线引起的性能问题前置暴露,及时定位优化问题;减轻备战压力,提升压测效率。

从ObjectPool到CAS指令

相信最近看过我的文章的朋友对于Microsoft.Extensions.ObjectPool不陌生;复用、池化是在很多高性能场景的优化技巧,它能减少内存占用率、降低GC频率、提升系统TPS和降低请求时延。 那么池化和复用对象意味着同一时间会有多个线程访问池,去获取和归还对象,那么这肯定就有并发问题。

.NET周刊【7月第4期 2023-07-23】

## 国内文章 ### 你知道.NET的字符串在内存中是如何存储的吗? https://www.cnblogs.com/artech/p/string-memory-layout.html 毫无疑问,字符串是我们使用频率最高的类型。但是如果我问大家一个问题:“一个字符串对象在内存中如何表示的?”,我

好书推荐《数据血缘分析原理与实践 》:数据治理神兵利器

大家好,我是独孤风。又到了好书推荐的时间。近几年来,国内数据治理蓬勃发展,数据的价值不断放大,数据正成为一种资产,也是新型的生产要素。数据血缘一词作为数据治理的一个核心概念,更是被频频提及。 但是国内数据治理方面的书籍还是少之又少,大多数还停留在纯理论阶段,与实践,行业联系不够紧密。不过好消息来了,

使用shell脚本在Linux中管理Java应用程序

目录前言一、目录结构二、脚本实现1. 脚本内容2. 使用说明2.1 配置脚本2.2 脚本部署2.3 操作你的Java应用总结 前言 在日常开发和运维工作中,管理基于Java的应用程序是一项基础且频繁的任务。本文将通过一个示例脚本,展示如何利用Shell脚本简化这一流程,实现Java应用的一键式启动、

环境声音分类的深度 CNN 模型

具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI 声音事件的分类精度与特征提取有很强的关系。本文将深度特征用于环境声音分类(ESC)问题。深层特征是通过使用新开发的卷积神经网络(CNN)模型的全连接层来提取的,该模型通过频谱图图像以端到端的方式进行训练。

Web Audio API 第6章 高级主题

高级主题 这一章涵盖了非常重要的主题,但比本书的其他部分稍微复杂一些。 我们会深入对声音添加音效,完全不通过任何音频缓冲来计算合成音效, 模拟不同声音环境的效果,还有关于空 3D 空间音频。 重要理论:双二阶滤波器 一个滤波可以增强或减弱声音频谱的某些部分。 直观地,在频域上它可以被表示为一个图表被

提取关键词作为标题---Java调用Python实现

[TOC] # 前景提示 * 一个朋友参加面试,在成都面的一家,问我如何给一篇没有标题的文章取个标题,是根据内容分析内容,然后获取标题,写个程序让程序分析内容,提炼出一个最适合的标题. * 提示:先找出高频率的关键词,然后再根据段首段尾段中的不同权重结合同一个关键词出现的频率来综合判断,最后取一个权

[转帖]PostgreSQL的MVCC vs InnoDB的MVCC

任何一个数据库最主要功能之一是可扩展。如果不删除彼此,则尽可能较少锁竞争从而达到这个目的。由于read、write、update、delete是数据库中最主要且频繁进行的操作,所以并发执行这些操作时不被阻塞则显得非常重要。为了达到这种目的,大部分数据库使用多版本并发控制(Multi-Version

[转帖]并发delete导致oracle死锁问题的解决

项目中有一个批处理任务,用来删除数据库中过期的数据(包括说话人的语音、模型、记录等),当程序被分布式部署后,就会有多个批处理线程同时进行删除,不过不同的线程,会根据元信息表得到不同的说话人信息,从而删除不同的数据,并不存在竞争的问题,但是,当项目使用oracle数据库在线上运行时,却频繁出现了ORA

Docker 23.0.0 简单学习与使用

前言 Docker 从2013年火起来到现在才第十个年头. 现在已经被Google的K8S打的没有任何还手之力. 随着K8S放弃支持docker,仅支持containerd的方式. 直接导致docker变得更加可有可无. 不过他还是挺好有, 挺值得把玩的一套部署方式. 但是发布频率从一年两次, 到一

[转帖]CPU的制造和概念

https://plantegg.github.io/2021/06/01/CPU%E7%9A%84%E5%88%B6%E9%80%A0%E5%92%8C%E6%A6%82%E5%BF%B5/ 为了让程序能快点,特意了解了CPU的各种原理,比如多核、超线程、NUMA、睿频、功耗、GPU、大小核再到分

国产CPU制造工艺与部分性能总结

国产CPU制造工艺与部分性能总结 背景 最近一段时间验证了很多国产CPU的性能. 感觉很多地方与之前的理解有一些偏差. 前几天总结了部分架构和指令集相关的差异 今天想着总结一下制造相关的部分. 希望能够更全面的了解国产化的相关内容. 频率相关 想到制程, 第一反应就是会影响主频这一重要属性 第一款打