前言 OpenAI 的 ChatGPT 是一种先进的人工智能语言模型，因其能够解释人类编写的文本并生成书面散文和编程代码的响应而脱颖而出。...它有助于生成和完成代码、发现代码异味并提出修复建议、重构以及丰富代码文档。 本教程演示如何使用 ChatGPT 提高代码质量，包括识别代码异味和重构代码。...要识别代码异味，首先要准备代码。提取相关代码片段并确保它们格式正确且易于阅读。当您将代码分解为更小的块并为 AI 提供足够的上下文来理解代码时，ChatGPT 效果最佳。 接下来，提交清晰简洁的提示。...但请记住，人类开发人员最好查看并验证 ChatGPT 的建议。 结论 如果有效且谨慎地使用，ChatGPT 可以帮助您提高代码质量并最大程度地减少技术债务。...这种人工智能驱动的方法彻底改变了软件开发，提高了效率和创新，从而使代码更简洁并降低了技术债务。立即开始尝试使用 ChatGPT 来改变您的编码实践。
如何提高代码编写的速度，一直是一个逃避不了的问题。在天朝你得像打字员一样做程序员，不然老板和上司都觉得你是在玩耍。对项目的贡献体现在哪里？...但编程真的是这样的吗？我认为绝不等于代码量除以时间就等于你编写代码的速度。 的确如果你是一个刚入门的编程新手，速度和量是你要追求的，为什么要这么讲呢？基础知识的熟练度直接体现出你编码的速度。...提高你的打字速度 1. 用搜狗等中文输入法聊天/写文档与写代码切换时，养成直接切回系统英文输入法的习惯。都是一个快捷键的事，省去不少麻烦。 2....要提高编码速度更重要的是简化梳理程序流程，以最小的代码量完成功能。所以编程最重要的事情是思考(输入关键字代码获取如何阅读代码的资料)。 ? 大牛于码农的区别就在思想上了。...但是提高代码编写的速度，是我们可以锻炼出来的，做好以上几点，剩下的就是思考一下我们为什么说的多做的少。
随着开发速度提高了两倍，bug 减少了 15 倍，完成时间的不确定性显著减少，代码质量的业务优势也就变得清晰了。让我们来深入探究一下，看看如何利用这些数字为自己创造优势。...作为一个组织，我们不能也不应该一次性重构和重新设计所有的代码。热点让我们能够平衡短期目标，比如新特性和代码库的长期可持续性。 通过达到这种平衡，我们可以系统地偿还技术债务，并腾出时间进行有价值的创新。...这家公司很难跟上竞争对手的步伐。可见代码质量是一个真实的、可度量的竞争优势。 代码质量和前进速度是相关的 在我从事软件行业的 25 年里，有很多人告诉我，我们没有时间做 X。...X 可以是重构、适当的单元测试，或者重新调整架构以适应变化的业务环境。似乎存在一种误解，认为速度和质量是相互排斥的。红色代码白皮书的数据表明，实际上不存在这样的权衡。...作为一家软件公司，区分红色代码和绿色代码有助于你通过数据驱动的方法来解决技术债务。 作者简介 在本文中，我们看到由于技术债务造成的浪费是巨大的，并带来了实实在在的业务风险。
因此我觉得我们有必要去提高网页的打开速度，这个不需要太多的成本投入，只需要平时多注意一些小技巧就行了！下面给出20种方法帮你提高网站访问速度缩短网页加载时间。...1、减少页面HTTP请求数量 比较直接的理解就是要减少调用其他页面、文件的数量。...，从而减少了HTTP请求，用户访问速度明显有 所提升，同时服务器负载也会下降。...通常在服务器上的Apache、Nginx可以直接开启这个设置，也可以从代码角度直接设置传输文件头，增加gzip的设置，也可以从 负载均衡设备直接设置。...9、压缩Javascript、CSS代码 一般js、css文件中存在大量的空格、换行、注释，这些利于阅读，如果能够压缩掉，将会很有利于网络传输。
计算效率是AI的核心问题。同时保持训练速度、准确性和能耗并不容易，但是最近硬件的进步使得这个目标比以前更容易实现。IBM将在本周展示AI训练方法，这些方法能带来比以往技术水平高出数量级的性能提升。...第二个是针对模拟芯片的8位精度技术，这是迄今为止同类技术中最先进的，IBM称其精度大约提高了一倍。...同时比同类数字AI系统消耗的能量少33倍，且精度大约为原来的2倍。 论文的作者提出了内存计算作为传统内存的替代方案，它具有存储和处理数据的双重功能。...Welser指出，“我们的研究团队提高了精度，表明内存计算能够在低功耗环境中实现高性能深度学习，例如物联网和边缘应用，与我们的数字加速器一样，我们的模拟芯片可以扩展到视觉，语音和文本数据集的AI训练和推理...，并扩展到新兴的Broad AI领域。”
今天就为大家来分析一下你的z-blog访问慢的原因，并通过优化一些代码以达到提高页面加载速度的目的，按照以下的方法做一些改变，你会发现博客访问速度明显提高了。...这几天一直在致力于本博客的访问加载速度，因为使用百度统计，从后台网站速度诊断中可以看出，z-blog存在诸多的页面打开时间长的问题（以蛐蛐工作室用的Qeeke主题为例）。...，严重影响了页面的加载速度，建议停用或删除，这些插件对自己来说是方便了很多，却大大影响了用户的速度，与其方便自己，不如方便用户所带来的作用大。...2、修改插件添加的js代码位置 大家都知道JS放在页面最后，可以加快页面打开速度，我们以FrontHelper插件为例： 这个插件将js代码添加到了head里面，建议修改插件使之放于上面，...3、减少广告代码的数量 广告代码一般都是js代码，大大影响了网页的加载速度和用户的体验度，建议一个页面最多放置三个广告代码，有时候放的过多并不见得有放得巧有好的收益。
通过跟踪内存分配，可以更好地理解内存使用模式，从而优化内存管理策略，例如合理使用内存池或者预分配内存等。 提高程序性能： 跟踪内存分配可以找出不必要的内存分配和释放，从而减少不必要的开销。...例如，如果发现某个对象频繁地分配和释放内存，可能是因为该对象的生命周期管理不当，通过优化其生命周期管理，可以提高程序的性能。...总之知道程序什么时候分配内存，特别是堆内存，因为堆上分配代码并不是最好的做法，尤其是性能关键的代码中。除此之外看到内存被分配到哪里，还可以更好的理解程序是如何工作的，即使这个程序的是你写的。...new分配内存 希望通过这些简单的使用例，你可以看到在重载的new函数中插入一个断点，并精确地追踪这些内存分配来源的方法。...提高内存利用的方法我就不细讲了，内存池或者一个不断调整大小的vector，或者使用一些不怎么分配内存的东西都是解决办法。
但是其实有许多方法可以显著优化Python程序的内存使用，这些方法可能在实际应用中并没有人注意，所以本文将重点介绍Python的内置机制，掌握它们将大大提高Python编程技能。...首先在进行内存优化之前，我们首先要查看内存的使用情况 分配了多少内存? 有几种方法可以在Python中获取对象的大小。...RSS获取当前分配的所有内存。...由于属性是固定的，Python不需要为它维护字典,只为__slots__中定义的属性分配必要的内存空间。...这在Python中被称作字符串驻留（string interning）.如果有几个值相同的小字符串，它们将被Python隐式地存储并在内存中并引用相同的对象。定义小字符串阈值数字是4096。
理解Java内存模型可以帮助我们编写线程安全的代码，并通过合理地使用锁来提高代码的并发性能。...以下是一些通过理解Java内存模型来提高代码并发性能的方法：尽量减少锁的竞争：多线程程序中，锁的竞争是导致性能下降的主要原因之一。可以通过使用细粒度的锁、减少锁的范围、使用读写锁等方式来减少锁的竞争。...减少共享变量的修改：共享变量的频繁修改会导致多线程之间频繁地进行主内存和工作内存之间的数据交换，影响性能。可以通过使用不可变对象、局部变量等方式尽量减少共享变量的修改。...合理使用synchronized关键字：synchronized关键字是实现线程安全的重要手段。可以通过锁重入、使用同步代码块替代同步方法等方式来提高性能。...通过深入理解Java内存模型，我们可以更好地编写线程安全的代码，尽量减少锁的竞争，并通过合理地使用锁和并发集合类等手段来提高代码的并发性能。
1.问题： PHP在使用readfile函数定义下载文件时候，文件不可以过大，否则会下载失败，文件损坏且不报错； 2.原因： 这个是因为readfile读取文件的时候会把文件放入缓存，导致内存溢出；...3.解决：分段下载，并限制下载速度； <?
直到性能问题出现才提到为什么会有 HHH000104 警告，以及它对查询速度和响应有何影响，答案肯定是有的。...，因为它是有限制的。...方法2：如果使用 Oracle Database，可以使用 DENSE_RANK我还没有应用过这种方法，所以想要应用并了解更多细节，请参考此处。...appender-ref ref="ROLLING_FILE" /> 缓存这项技术极大地提升了加载速度...基本的缓存机制是根据键将数据存储在内存中，并且有一个过期时间。通常第一次调用时不会很快，因为缓存还不存在，所以会直接查询数据库，之后的调用才会变快。
我们将 Messenger 的核心代码减少了 84％，从 170 万行减少到 360,000 行。...最后，我们将 Messenger 核心代码减少了 84％，从 170 万行减少到 360,000 行。我们重建了功能以适应简化的架构和设计，从而实现了这一目标。...更简单 我们的主要目标之一是最大程度地降低代码复杂度并消除冗余。我们知道统一的架构将允许全局优化（而不是让每项功能都专注于局部优化），并允许以灵活的方式重用代码。...诸如渲染、代码转换、线程和日志记录之类的操作都可以由操作系统来处理。即使可能有在局部指标上速度更快的自制解决方案，我们也会使用操作系统针对全局指标进行优化。...从历史上看，协调各种功能之间的数据共享需要自行开发复杂的内存中数据缓存和事务子系统。在数据库和 UI 之间传递这种逻辑会拖慢应用的速度。
python一直被病垢运行速度太慢，但是实际上python的执行效率并不慢，慢的是python用的解释器Cpython运行效率太差。...“一行代码让python的运行速度提高100倍”这绝不是哗众取宠的论调。 我们来看一下这个最简单的例子，从1一直累加到1亿。...最近推出的Numba项目能够将处理NumPy数组的Python函数JIT编译为机器码执行，从而上百倍的提高程序的运算速度。 Numba项目的主页上有Linux下的详细安装步骤。...JIT编译成机器码函数，并返回一个可在Python中调用机器码的包装对象。...Python函数，并调用它： f = f_type(addr) f(100, 42) 142 numba所完成的工作就是： 解析Python函数的ast语法树并加以改造，添加类型信息；将带类型信息的ast
“一行代码让python的运行速度提高100倍”这绝不是哗众取宠的论调。 我们来看一下这个最简单的例子，从1一直累加到1亿。...最近推出的Numba项目能够将处理NumPy数组的Python函数JIT编译为机器码执行，从而上百倍的提高程序的运算速度。 Numba项目的主页上有Linux下的详细安装步骤。...JIT编译成机器码函数，并返回一个可在Python中调用机器码的包装对象。...直接通过llvmpy创建机器码是比较繁琐的，例如下面的程序创建一个计算两个整数之和的函数，并调用它计算结果。...Python函数，并调用它： f = f_type(addr) f(100, 42) 142 numba所完成的工作就是：解析Python函数的ast语法树并加以改造，添加类型信息；将带类型信息的ast
GPU在频率，延迟和硬件功能方面与CPU完全不同，但有点类似于拥有4992个内核的慢速CPU！ “Tesla K80” 可启用并行线程的数量可以大幅提高GPU速度，但也让它的使用性变得更加困难。...唯一的区别出现在分配数组时，这会强制你决定数组是否位于CUDA或OpenCL设备上。关于这一点的更多信息，请参阅内存部分。...GPUArrays有助于减少代码重复，因为它允许编写独立于硬件的GPU内核，可以通过CuArrays或CLArrays将其编译为本机GPU代码。...为了更好地了解性能并查看与多线程CPU代码的比较，我收集了一些基准测试[2]。 内存（Memory） GPU具有自己的存储空间，包括视频存储器（VRAM），不同的高速缓存和寄存器。...，可以看看这个指南： julia.guide/broadcasting 这意味着在不分配堆内存（仅创建isbits类型）的情况下运行的任何Julia函数都可以应用于GPUArray的每个元素，并且多个dot
GPUArrays 有助于减少代码重复，因为它允许编写独立于硬件的 GPU 内核，这些内核可以通过 CuArrays 或 CLArrays 编译到本地的 GPU 代码。...对于大型数组，通过将计算转移到 GPU，可以稳定地将速度提高 60-80 倍。获得此加速和将 Julia 数组转换为 GPUArray 一样简单。...这些 gpu 数组的 Julia 操作由 Julia 的 GC 跟踪，如果不再使用，GPU 内存将被释放。 因此，只能在设备上使用堆栈分配，并且只能被其他的预先分配的 GPU 缓冲区使用。...这意味着在不分配堆内存（仅创建 isbits 类型）的情况下运行的任何 Julia 函数，都可以应用于 GPUArray 的每个元素，并且多点调用会融合到一个内核调用中。...只需将数组转换为 GPUArrays（使用 gpu(array），就可以将整个计算移动到 GPU 并获得可观的速度提升。
经常在代码中看到使用malloc来分配，然后memset清零，其实calloc更加方便，一句顶两句~ 头文件：#include calloc() 函数用来动态地分配内存空间并初始化为...所以它的结果是分配了 num*size 个字节长度的内存空间，并且每个字节的值都是0。 【返回值】分配成功返回指向该内存的地址，失败则返回 NULL。...calloc() 与 malloc() 的一个重要区别是：calloc() 在动态分配完内存后，自动初始化该内存空间为零，而 malloc() 不初始化，里边数据是未知的垃圾数据。...下面的两种写法是等价的： // calloc() 分配内存空间并初始化 char *str1 = (char *)calloc(10, 2); // malloc() 分配内存空间并用...因为在程序运行时根据你的需要来动态分配内存，所以每次运行程序你可以输入不同数目的数字。
主要的结论是，有了Julia，您不再需要向量化来提高性能，良好地使用循环可能会提供最好的性能。 在这篇文章中，我将添加Python对比。...向量化的性能相当不错，大约是4x C的CPU时间，但在向量化操作上，也减少了大约NumPy的两倍CPU时间。并且对于代码的自由度也非常的好，因为你可以在Julia中编写几乎任何算法!...每当您无法避免在Python或R中循环时，基于元素的循环比基于索引的循环更有效。 细节很重要 我可以在这里停止本文，并写出在Julia中编写高效代码的无缝性。...由于Julia知道正在存储整数数组，因此它会分配一个连续的内存块，其中每个项都包含一个整数。这允许有效的读取操作。...幸运的是，提供了一些性能提示，可以使您走上正确的道路。 译者注：Julia 速度是真的快，所以我选Python ?
在Unity中，使用AssetBundle来加载资源可以提高资源加载效率和减少内存占用。...下面是使用AssetBundle加载资源的过程，以及如何在项目中合理使用AssetBundle来提高效率和减少内存占用的方法：使用AssetBundle加载资源的过程：创建AssetBundle：首先需要将需要加载的资源打包成...合理使用AssetBundle提高资源加载效率和减少内存占用的方法：按需加载：将资源打包成多个AssetBundle，按照功能模块、场景等进行划分。...可以使用类似对象池的方式来管理资源，复用已加载的AssetBundle和资源实例。精简资源：优化资源的大小和数量，减少加载和卸载过程的时间和内存开销。...以上是使用AssetBundle加载资源的过程和合理使用AssetBundle的方法，通过使用AssetBundle来加载资源，可以提高资源加载效率，减少内存占用，提升游戏性能。
像Go、Julia和Rust这样的现代语言不需要像Java c#所使用的那样复杂的垃圾收集器。但这是为什么呢? 我们首先要了解垃圾收集器是如何工作的，以及各种语言分配内存的方式有什么不同。...因此在Java中，一个Rect实例需要3次内存分配，但在Go、Rust、C/c++和Julia中只需要1次内存分配。 在将Git移植到Java时，缺少值类型造成了严重的问题。...然而，由于两个原因，这个问题大大减少了： Go不像Java那样分配那么多的小对象。它可以将大型对象数组作为单个内存块分配。...在一个较高的水平，Pacer停止了Goroutine，它做了大量的分配，并让它做标记。工作量与Goroutine的分配成比例。这加快了垃圾收集器的速度，同时减慢了mutator的速度。...C#开发人员会尽量减少大值对象的使用，因为不能安全地使用与指针相关的代码。我们必须假设c#开发人员更喜欢复制值类型而不是使用指针，因为这可以在CLR中安全地完成。这自然会带来更高的开销。
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