汇编语言是一种面向机器的低级语言，用于编写计算机程序。汇编语言与计算机机器语言非常接近，汇编语言程序可以使用符号、助记符等来代替机器语言的二进制码，但最终会被汇编器编译成计算机可执行的机器码。乘法指令是一种在CPU中实现的基本算术操作，用于计算两个数的乘积。在汇编语言中，乘法指令通常是通过`mul（无符号乘法）`和`imul（有符号乘法）`这两个指令实现的。由于乘法指令在执行时所消耗的时钟周期较多
通常情况下计算除法会使用`div/idiv`这两条指令，该指令分别用于计算无符号和有符号除法运算，但除法运算所需要耗费的时间非常多，大概需要比乘法运算多消耗10倍的CPU时钟，在Debug模式下，除法运算不会被优化，但Release模式下，除法运算指令会被特定的算法经过优化后转化为为乘法，这样就可以提高除法运算的效率。
摘要：有序存储是指将数据按照某些字段排序后再存储。在此基础上，我们可以实现某些高性能算法，利用数据有序的特征来降低计算复杂度，从而大幅提高计算性能。 本文分享自华为云社区《有序存储对于高性能的意义》，作者： 陈橘又青 。 有序存储是指将数据按照某些字段排序后再存储。在此基础上，我们可以实现某些高性能
摘要：在高并发环境下如何安全的发布对象实例。 本文分享自华为云社区《【高并发】如何安全的发布对象（含各种单例代码分析）》，作者：冰 河。 今天，为大家带来一篇有技术含量的文章，那就是在高并发环境下如何安全的发布对象实例。 发布对象：使一个对象能够被当前范围之外的代码所使用对象溢出：是一种错误的发布，
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字不如表、表不如图 如何做 https://www.bilibili.com/video/BV1ha411g7f5?p=17
match查询属于高层查询，他会根据你查询的字段类型不一样，采用不同的查询方式。 - 查询的是日期或者是数值的话，他会将你基于的字符串查询内容转换为日期或者数值对待。 - 如果查询的内容是一个不能被分词的内容 (keyword) ，match查询不会对你指定的查询关键字进行分词。 - 如果查询的内容时一个可以被分词的内容 (text)，match会将你指定的查询内容根据一定的方式去分词，去分词库中
目录 ElasticSearch 实现分词全文检索 - 概述 ElasticSearch 实现分词全文检索 - ES、Kibana、IK安装 ElasticSearch 实现分词全文检索 - Restful基本操作 ElasticSearch 实现分词全文检索 - Java SpringBoot E
[TOC] [张量（Tensor）、标量（scalar）、向量（vector）、矩阵（matrix）](https://www.cnblogs.com/vipsoft/p/17361876.html) [Python Numpy 切片和索引（高级索引、布尔索引、花式索引）](https://www.
Spring Boot的版本高于 2.4以后 ，原来的配置已经不适合目前的版本 将代码中的`allowedOrigins`改为`allowedOriginPatterns` ```java @Configuration public class WebConfig implements WebMvc
作者：郝建伟 背景 面对更多项目现场交付，偶而会遇到客户环境不具备公网条件，完全内网部署，这就需要有一套完善且高效的离线部署方案。 系统资源 | 编号 | 主机名称 | IP | 资源类型 | CPU | 内存 | 磁盘 | | -- | | | | | | | | 01 | k8s-master1
作为一个后端研发人员，开发服务接口是我正常不过的工作了，这些接口不管是面向前端HTTP或者是供其他服务RPC远程调用的，都绕不开一个共同的话题就是“高可用”，接口开发往往看似简单，但保证高可用这块实现起来却不并没有想想的那么容易，接下来我们就看一下，一个高可用的接口是该考虑哪些内容，同时文中有不足的欢迎批评指正。
内存占用持续居高不下，频繁young gc且效果不佳，究竟出现了什么问题？young gc的时机？ 为何young gc后堆内存使用率仍然很高？又是什么原因导致内存占用高？本篇文章将深度解析其原因并提供一套为止可行的解决方案。
关于软件的高可用，是一个老生常谈的话题。“高可用性”（High Availability）通常来描述一个系统经过专门的设计，从而减少停工时间，而保持其服务的高度可用性。其计算公式是：可用率=（总时间-不可用时间）/总时间。
本文解决了激励敏捷团队的挑战，并挑战了涉及奖励和惩罚的传统方法。
在系统高可用设计中，接口限流是一个非常重要环节，一方面是出于对自身服务器资源的保护，另一方面也是对依赖资源的一种保护措施。比如对于 Web 应用，我限制单机只能处理每秒 1000 次的请求，超过的部分直接返回错误给客户端。虽然这种做法损害了用户的使用体验，但是它是在极端并发下的无奈之举，是短暂的行为，因此是可以接受的。
针对现如今高并发场景的业务系统，“并发问题” 终归是必不可少的一类（占比接近10%），每次出现问题和事故后，需要耗费大量人力成本排查分析并修复。那如果能在事前尽可能避免岂不是很香？
结合我们的生产需求，本次详细整理了最新版本 MonogoDB 7.0 集群的规划及部署过程，具有较大的参考价值，基本可照搬使用。 适应数据规模为T级的场景，由于设计了分片支撑，后续如有大数据量需求，可分片横向扩展。 ■■■ 分片集群规划 ■ Configure hostname、hosts file
前言 堆排序是一种高效的排序算法，基于二叉堆数据结构实现。它具有稳定性、时间复杂度为O(nlogn)和空间复杂度为O(1)的特点。 堆排序实现原理 构建最大堆：将待排序数组构建成一个最大堆，即满足父节点大于等于子节点的特性。 将堆顶元素与最后一个元素交换：将最大堆的堆顶元素与堆中的最后一个元素交换位
导读 VTable: 不只是高性能的多维数据分析表格，更是行列间创作的方格艺术家！ VTable是字节跳动开源可视化解决方案 VisActor 的组件之一。 在现代应用程序中，表格组件是不可或缺的一部分，它们能够快速展示大量数据，并提供良好的可视化效果和交互体验。VTable是一款基于可视化渲染引擎
