性能优化除过我们平时自己设计和开发之外就得考虑使用工具进行检测。Android 关于能够定位和剖析问题的内存工具有很多，但不是每个工具所有场景都能覆盖到。
我们很高兴地宣布Angular 5.0.0——五角形甜甜圈发布啦！这又是一个主版本，包含新功能并修复了很多bug。它再次体现了我们把Angular做得更小、更快、更好用的一贯目标。
内存泄漏主要就是指程序占用内存不能及时释放内存，导致内存持续被占用从而内存泄漏。内存溢出是指程序占用内存过多，导致占用的内存满了无法满足新程序的内存分配使用从而导致内存溢出。内存泄漏会导致内存溢出。
前端资源比较庞大，包括HTML、CSS、JavaScript、Image、Flash、Media、Font、Doc等等，前端优化相对比较复杂，对于各种资源的优化都有不同的方式，按粒度大致可以分为两类，第一类是页面级别的优化，例如减小HTTP请求数、脚本的无阻塞加载、内联脚本的位置优化等，第二类则是代码级别的优化，例如JavaScript中的DOM操作优化、图片优化以及HTML结构优化等等。在用户角度前端优化可以让页面加载得更快，对用户的操作响应得更及时，能够给用户提供更为友好的体验，在服务商角度前端优化能够减少页面请求数，减小请求所占带宽，能够节省服务器资源。
根据不同的回答，形成了发布模式。笔者整理了一下，可能有Realse Traing/Bus/Taxi三种模式。
随着单细胞测序技术的成熟和测序成本的不断下降，产生了越来越多的单细胞数据。在整合来自多个批次的单细胞数据时，批次效应校正至关重要。
上一篇文章MAT入门到精通（一）介绍了MAT的使用场景和基本概念，这篇文章开始介绍MAT的基本功能，后面还有两篇，一篇是MAT的高级功能，另一篇是MAT实战案例分析。
碰见一种特殊情况，Android 设备没有默认集成Camera摄像头。只好选择了 usb 摄像头。
Java 应用性能优化是一个老生常谈的话题，典型的性能问题如页面响应慢、接口超时，服务器负载高、并发数低，数据库频繁死锁等。尤其是在“糙快猛”的互联网开发模式大行其道的今天，随着系统访问量的日益增加和代码的臃肿，各种性能问题开始纷至沓来。
Java 应用性能优化是一个老生常谈的话题，典型的性能问题如页面响应慢、接口超时，服务器负载高、并发数低，数据库频繁死锁等。 尤其是在“糙快猛”的互联网开发模式大行其道的今天，随着系统访问量的日益增加和代码的臃肿，各种性能问题开始纷至沓来。 Java 应用性能的瓶颈点非常多，比如磁盘、内存、网络 I/O 等系统因素，Java 应用代码，JVM GC，数据库，缓存等。
以上是常见的ClickHouse数据导入性能瓶颈和优化方法，具体的优化策略需要根据实际情况进行调整。
经常会遇到下载的基因表达数据，是分散在多个数据文件中，而我们为了得到基因表达矩阵，则必须要做的一步就是通过R语言合并这些表达文件。所以这里我们做一下几种不同的方法的对比：
pheatmap是热图中使用频率比较高一个R包，ComplexHeatmap:用于绘制、注释和排列复杂热图。现在ComplexHeatmap 迎来新版本升级，支持pheatmap 参数转换。
前言 马上要秋招了，搜集整理了一些Vue面试题，包括组件、指令、API等相关内容，巩固基础😎秋招冲冲冲！！！本篇包括： ✅计算属性和侦听器的区别 ✅事件修饰符 ✅单页应用(SPA) VS 多页应用(MPA) ✅如何解决SPA首屏加载速度慢 ✅v-if和v-for的优先级 计算属性和侦听器的区别 计算属性(computed)是自动监听依赖值的变化，从而动态返回内容(动态显示新的计算结果)。 监听(watch)是一个过程，在监听的值变化时，可以触发一个回调，并做一些事情。回调函数有两个参数，一个 v
本文将介绍OpenCV，JavaCV以及OpenCV for Android(以下简称OpenCV4Android)之间的区别，并以一个人脸识别的Android应用为例，详细介绍可以采用的实践方案。
OpenCV中从2.4.x版本之后多出来一个新的模型 图像拼接，该模块通过简单的高级API设置，可以获得比较好的图像拼接效果，OpenCV官方提供了一个高度集成的API函数 Stitcher，只要两行代码就可以得到一个很好的拼接图像。
下面演示对Mat对象中的每个像素点的值都进行取反操作，并且分别用这三种方法实现像素操作。
翻译：陈之炎 校对：张一然、林夕 本文约4400字，建议阅读10分钟本文为大家系统地介绍了OpenCV官方教程。 目标 在这里将寻求以下问题的答案： 如何遍历图像的各个像素？ OpenCV的矩阵值是如何存储的？ 如何衡量算法的性能？ 什么是查找表，为什么要使用查找表？ 测试案例 首先来考虑一个简单的减色方法。利用C和C ++的无符号字符（unsigned char）数据类型来存储矩阵项，像素的一个通道可以具备256个不同的值。对于一幅三通道的图像来说，可以构造出多种色彩（色彩数量可达16，000，000种）
Java 应用性能优化是一个老生常谈的话题，典型的性能问题如页面响应慢、接口超时，服务器负载高、并发数低，数据库频繁死锁等。尤其是在“糙快猛”的互联网开发模式大行其道的今天，随着系统访问量的日益增加和代码的臃肿，各种性能问题开始纷至沓来。Java 应用性能的瓶颈点非常多，比如磁盘、内存、网络 I/O 等系统因素，Java 应用代码，JVM GC，数据库，缓存等。笔者根据个人经验，将 Java 性能优化分为 4 个层级：应用层、数据库层、框架层、JVM 层，如图 1 所示。
Java 应用性能的瓶颈点非常多，比如磁盘、内存、网络 I/O 等系统因素，Java 应用代码，JVM GC，数据库，缓存等。笔者根据个人经验，将 Java 性能优化分为 4 个层级：应用层、数据库层、框架层、JVM 层，如图 1 所示。
Rain falls because the clouds can no longer handle it's weight; just like tears fall, because the heart just cannot handle the pain.
就其 SEO 而言，网站和网页的速度和性能非常重要。速度更快的网站可能在搜索引擎结果页面上排名更高。它也有可能获得更多的网络流量和浏览量。对于商业网站，这直接转化为营业额的增加和更好的覆盖面。
我在 2017 年学习 APM 行业相关知识并获取相关认证时总结的笔记（知识是16-17年的知识）。今天偶然翻到了，看了一下仍然有一定意义，所以重新整理发出。总共会有 十七 部分。
高级也就是相对于基础的优化。从以下角度进行优化： 提升开发体验； 提升打包构建速度 减少代码体积 优化代码运行性能
OpenVINO是英特尔推出一套基于深度学习的计算机视觉加速优化框架，支持其它机器学习平台模型的压缩优化、加速计算等功能。 自发布以后就得到开发者的青睐，其强大的模型优化与压缩能力与加速计算引擎带来的速度提升让人十分惊喜，前面发布过一篇文章，详细介绍了OpenVINO的架构与其加速引擎(Inference Engine-IE)使用，如何帮助开发者在CPU上对深度学习的模型跑出实时帧率，文章链接如下：
CPU的英文全称是（Central Processing Unit），中文意思翻译中央处理器，是计算机的主要设备之一，功能主要是解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据。计算机的可编程性主要是指对中央处理器的编程。
在上一篇《Android性能优化（三）之内存管理》中我们对Android的内存管理有了一定的认识，本篇文章从实际出发对内存进行优化，主要包含以下部分：
内容优化 (1)减少HTTP请求数:这条策略是最重要最有效的，因为一个完整的请求要经过DNS寻址，与服务器建立连接，发送数据，等待服务器响应，接收数据这样一个消耗时间成本和资源成本的复杂的过程。常见方法：合并多个CSS文件和js文件，利用CSS Sprites整合图像，Inline Images(使用 data：URL scheme在实际的页面嵌入图像数据 )，合理设置HTTP缓存等。 (2)减少DNS查找 (3)避免重定向 (4)使用Ajax缓存 (5)延迟加载组件,预加载组件 (6)减少DOM元素数量:
在现代计算机系统中，程序的并发性已经变得越来越重要。多线程编程是一种利用计算机的多核处理器来提高程序性能的方法。C++是一种功能强大的编程语言，提供了丰富的多线程编程支持。本文将介绍如何利用C++多线程编程来提高程序的并发性。
索引(index)是ElasticSearch存放具体数据的地方，是一类具有相似特征的文档的集合。ElasticSearch中索引的概念具有不同意思，这里的索引相当于关系数据库中的一个数据库实例。在ElasticSearch中索引还可以作为动词，表示对数据进行索引操作。
Qt支持任何标准图像格式，包括PNG和JPEG等位图格式，以及SVG等矢量图形格式。与位图图像相比，渲染SVG图像很慢。
在Linux操作系统中，系统初始化和服务管理是操作系统的核心组成部分。随着时间的推移，Linux系统采用了不同的初始化系统，其中最常见的是systemv init和systemd。本文将深入研究这两者之间的区别，以便更好地了解它们的优缺点和在不同情境中的适用性。
一：VGG介绍与模型结构 VGG全称是Visual Geometry Group属于牛津大学科学工程系，其发布了一些列以VGG开头的卷积网络模型，可以应用在人脸识别、图像分类等方面，分别从VGG16～VGG19。VGG研究卷积网络深度的初衷是想搞清楚卷积网络深度是如何影响大规模图像分类与识别的精度和准确率的，最初是VGG-16号称非常深的卷积网络全称为（GG-Very-Deep-16 CNN），VGG在加深网络层数同时为了避免参数过多，在所有层都采用3x3的小卷积核，卷积层步长被设置为1。VGG的输入被设置
在未对抖音内存进行专项治理之前我们梳理了一下整体内存指标的绝对值和相对崩溃，发现占比都很高。另外，内存相关指标在去年春节活动时又再次激增达到历史新高，所以整体来看内存问题相当严峻，必须要对其进行专项治理。抖音这边通过前期归因、工具建设以及投入一个双月的内存专项治理将整体 Java OOM 优化了百分之 80。
web前端是应用服务器处理之前的部分，前端主要包括：HTML,CSS,javascript,image等各种资源，针对不同的资源有不同的优化方式。
我们在做wordpress速度优化时总可以发现很多插件都提供了css/js合并功能。那么我们真的需要启用这个功能吗？
非刚性人脸跟踪是视频流每一帧中一组准密集的人脸特征的估计，这是一个难题，现代方法从许多相关领域借鉴了思想，包括计算机视觉，计算几何 ，机器学习和图像处理。 这里的非刚性指的是以下事实：人脸特征之间的相对距离在面部表情和整个人群之间变化，并且不同于人脸检测和跟踪，后者仅旨在在每个帧中查找面部的位置，而不是配置人脸特征。 非刚性人脸跟踪是一个流行的研究主题，已经有二十多年的历史了，但是直到最近，各种方法才变得足够鲁棒，处理器也足够快，这使得构建商业应用成为可能。
QAPM原有Android内存快照分析是基于那个颇具历史感的MAT的命令行版本开发的。MAT到现在都依旧是最最强大的内存快照分析工具，就是他那个类SQL的查询能力灵活性就已经甩很多工具N条街。但是我们是个基于大数据的监控平台，我们用大数据来帮助研发聚焦问题根因的愿景，MAT的数据处理性能明显赶不上我们。后面我们发现了开源项目LeakCanary的Shark Android Extension更新，虽然功能有点简单，能处理部分安卓内存泄露，很简单内存触顶分析模块，但是用kottin重写，传说性能是以前的3倍。为了让技术赶上我们的愿景，我们切换到了Shark。下面我们从两个维度来说说，我们基于Shark如何进一步地性能优化，功能上，我们对其进行强化，加入图片重复，图片超尺寸，字符串重复，对象重复分析与问题引用链聚类等更复杂的Hprof分析。
摘要：P4语言已成为编程基于可重构匹配动作表的可编程交换机的主要选择。V1Model架构是匹配动作架构最广泛可用的实现。P4联盟开发的开源编译器前端可以执行语法分析，并导出使用最新版本的P4（也称为P416）编写的程序的硬件独立表示。但是还需要后端编译器将此硬件表示映射到V1Model交换机的硬件资源。然而，没有开源后端编译器可用于检查P416程序在V1Model交换机上的可实现性。不同硬件供应商提供的专有工具完成上述映射过程。但是，它们是封闭源代码，我们看不到内部的映射机制。这抑制了针对可重构匹配动作表架构的新映射算法和创新指令集的实验。此外，专用后端编译器成本高昂，并附带各种保密协议。这些因素对可编程交换机相关研究提出了严峻挑战。在这项工作中，我们为基于V1Model架构的可编程交换机提供了一个开源P416后端编译器。它使用基于启发式的映射算法将P416程序映射到V1Model交换机的硬件资源上。它允许开发人员快速原型化不同的映射算法。它还提供了P416程序的各种资源使用统计信息，从而能够在多个P416方案之间进行比较。
Sequence to sequence（序列）模型在机器翻译和语音识别方面都有着广泛的应用。下面，我们来看一个机器翻译的简单例子：
详细官方文档：Building Your Application: Routing | Next.js 13.4 (nextjs.org)
1.3 对于一些插件，如果只是在个别组件中用的到，也可以不要在 main.js 里面引入，而是在组件中按需引入
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