与#高性能#相关的内容第48页 - PmDaddy

全部分类数据库前端云计算

scanf、cin及其优化、快读性能测试

为了让大家了解C++各种IO方式的性能，于是就有了这篇文章。本次测试采取的数据均为 \(10^6\) 个不超过 \(10^8\) 随机正整数。测试代码： #include using namespace std; int x; int main(){ freopen

njs最详细的入门手册：Nginx JavaScript Engine

NJS是Nginx的Javascript引擎，具有极度轻量小巧，强大性能等特色，是全部同步的nginx-Lua替代品但是网上教程太少了，无奈花一天时间写了这篇文章，讲了NJS的常见用法，希望能帮到大家

深度解读昇腾CANN模型下沉技术，提升模型调度性能

如何减少Host Bound模型的Device空闲时间，从而优化模型执行性能显得尤其重要，GE（Graph Engine）图引擎通过图模式的Host调度和模型下沉调度的方式，可提升模型调度性能，缩短模型E2E执行时间。

HiAI Foundation开发平台，加速端侧AI应用的智能革命

如果您是一名开发者，正在寻找一种高效、灵活且易于使用的端侧AI开发框架，那么HarmonyOS SDKHiAI Foundation服务（HiAI Foundation Kit）就是您的理想选择。作为一款AI开发框架，HiAI Foundation不仅提供强大的NPU计算能力和丰富的开发工具，还提

算法金 | 必会的机器学习评估指标

构建机器学习模型的关键步骤是检查其性能，这是通过使用验证指标来完成的。选择正确的验证指标就像选择一副水晶球：它使我们能够以清晰的视野看到模型的性能。在本指南中，我们将探讨分类和回归的基本指标和有效评估模型的知识。学习何时使用每个指标、优点和缺点以及如何在 Python 中实现它们 1 分类指标

[WPF]用HtmlTextBlock实现消息对话框的内容高亮和跳转

动手写一个简单的消息对话框一文介绍了如何实现满足常见应用场景的消息对话框。但是内容区域的文字仅仅起到信息展示作用，对于需要部分关键字高亮，或者部分内容有交互性的场景（例如下图提示信息中的“what's the risk?”需要跳转）则无能为力了。本文将介绍如何在WPF中灵活的实现消息对话框中局部文字

深入探索 Nuxt3 Composables：掌握目录架构与内置API的高效应用

摘要：“本文深入探讨了Nuxt3 Composables，重点介绍了其目录架构和内置API的高效应用。通过学习本文，读者将能够更好地理解和利用Nuxt3 Composables来构建高效的应用程序。”

recastnavigation.Sample_TempObstacles代码注解 - rcBuildHeightfieldLayers

烘培代码在 rcBuildHeightfieldLayers 本质上是为每个tile生成高度上的不同layer 算法的关键是三层循环: for z 轴循环 for x 轴循环 for 高度span 循环判断span和相邻span的连通性(x/z平面相邻cell) 如果联通, 则标注为同一个laye

Java与React轻松导出Excel/PDF数据

前言在B/S架构中，服务端导出是一种高效的方式。它将导出的逻辑放在服务端，前端仅需发起请求即可。通过在服务端完成导出后，前端再下载文件完成整个导出过程。服务端导出具有许多优点，如数据安全、适用于大规模数据场景以及不受前端性能影响等。本文将使用前端框架React和服务端框架Spring Boot搭

需求管理秘籍：从混乱到有序，让你的项目高效运转

引言在项目管理的广阔天地中，需求管理犹如一颗璀璨的明珠，它不仅是项目启动的基石，更是项目成功的关键引擎。从最初的需求收集、分析到后期的变更管理，需求管理的每一步都深刻影响着项目的进展和结果。需求管理是项目目标和方向的指南针一个明确、具体的需求能够清晰地描绘出项目的轮廓，为团队提供明确的工作方向

可视化学习：如何使用后期处理通道增强图像效果

GPU是并行渲染的，这样的渲染很高效。但是在实际需求中，有时我们计算片元色值时，需要依赖周围像素点或者某个其他位置像素点的颜色信息，这样的话想要一次性完成绘制就无法做到，需要对纹理进行二次加工处理。

实战分析Java的异步编程，并通过CompletableFuture进行高效调优

一、写在开头在我们一开始讲多线程的时候，提到过异步与同步的概念，这里面我们再回顾一下：同步：调用方在调用某个方法后，等待被调用方返回结果；调用方在取得被调用方的返回值后，再继续运行。调用方顺序执行，同步等待被调用方的返回值，这就是阻塞式调用；异步：调用方在调用某个方法后，直接返回，不需要等待被

数据库系列16：MyISAM与InnoDB的索引对比

相关文章数据库系列：MySQL慢查询分析和性能优化数据库系列：MySQL索引优化总结（综合版）数据库系列：高并发下的数据字段变更数据库系列：覆盖索引和规避回表数据库系列：数据库高可用及无损扩容数据库系列：使用高区分度索引列提升性能数据库系列：前缀索引和索引长度的取舍数据库系列：MyS

初探富文本之基于虚拟滚动的大型文档性能优化方案

初探富文本之基于虚拟滚动的大型文档性能优化方案虚拟滚动是一种优化长列表性能的技术，其通过按需渲染列表项来提高浏览器运行效率。具体来说，虚拟滚动只渲染用户浏览器视口部分的文档数据，而不是整个文档结构，其核心实现根据可见区域高度和容器的滚动位置计算出需要渲染的列表项，同时不渲染额外的视图内容。虚拟滚动

LLM 大模型学习必知必会系列(十二)：VLLM性能飞跃部署实践：从推理加速到高效部署的全方位优化[更多内容：XInference/FastChat等框架]

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低代码与消息队列的完美融合：打造高效开发与通信的组合

引言消息队列（Message Queue，MQ）是一种在分布式系统中实现应用程序间通信的中间件技术。它的核心作用在于通过异步处理的方式，使得发送消息的应用程序（生产者）与接收消息的应用程序（消费者）解耦，从而提升系统的伸缩性、可靠性以及性能。在消息队列中，生产者将需要处理的任务封装成消息发送至消

利用英特尔 Gaudi 2 和至强 CPU 构建经济高效的企业级 RAG 应用

检索增强生成 (Retrieval Augmented Generation，RAG) 可将存储在外部数据库中的新鲜领域知识纳入大语言模型以增强其文本生成能力。其提供了一种将公司数据与训练期间语言模型学到的知识分开的方式，有助于我们在性能、准确性及安全隐私之间进行有效折衷。通过本文，你将了解到英特

T2T-ViT：更多的局部结构信息，更高效的主干网络 | ICCV 2021

论文提出了T2T-ViT模型，引入tokens-to-token（T2T）模块有效地融合图像的结构信息，同时借鉴CNN结果设计了deep-narrow的ViT主干网络，增强特征的丰富性。在ImageNet上从零训练时，T2T-ViT取得了优于ResNets的性能MobileNets性能相当来源：晓

LLM实战：LLM微调加速神器-Unsloth + Qwen1.5

本文主要是使用unsloth框架针对Qwen1.5的高效微调实验，提供了详细的对比代码以及不同维度的对比分析结果。

记一次线上Redis内存占用过高、大Key问题的排查

问题背景在一个风和日丽的下午，公司某项目现场运维同学反馈，生产环境3个Redis的Sentinel集群节点内存占用都很高，达到了17GB的内存占用量。稍加思索，应该是某些Key的Value数据体量过大，占用了过多的内存空间，我们在使用Redis的过程中，单个Value或者单个集合中的元素应该保证

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