在C++中找不到AoS和SoA之间的性能差异_在C++中i ++和++ i之间是否存在性能差异？_C++中的i ++和++ i之间是否存在性能差异？ - 腾讯云开发者社区

导读：在本文中，我们将讨论工作负载分析和运行查询，一起了解两个数据库系统在 JSON、索引和并发方面的性能差异。简介在管理数据库时，性能是一项非常重要而又复杂的任务。...MySQL和Postgres的最新版本略微消除了两个数据库之间的性能差异。在MySQL中使用旧的MyISAM 引擎可以非常快速地读取数据。不幸的是，在最新版本的MySQL中尚不可用。...这种实用的框架定义了被测系统，工作量，指标和实验。在接下来的4部分中，我们将概述MySQL和PostgreSQL之间的一些关键区别。...JSON查询在Postgres中更快在本节中，我们将看到PostgreSQL和MySQL之间的基准测试差异。...- InnoDB的多版本- MySQL的MVCC 结论在本文中，我们处理了PostgreSQL和MySQL之间的一些性能差异。

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Thanos 和 VictoriaMetrics 之间的深入比较：性能和差异

本文对 Thanos 和 VictoriaMetrics 进行了比较，讨论了它们是什么、它们的架构组件以及它们的差异。 Thanos是什么？...它处理重复数据删除和压缩，优化存储利用率。 Thanos Compact：对对象存储中的时间序列数据进行压缩，通过删除冗余数据块和块来减少存储开销并提高查询性能。...Thanos和VictoriaMetrics之间的差异 Thanos 和 VictoriaMetrics 是大规模运行的监控系统，旨在为时间序列数据提供长期存储解决方案，特别是在可观测性领域使用 Prometheus...然而，两者之间存在几个关键区别。起源与目的 Thanos：作为一个项目而诞生，旨在解决 Prometheus 中多集群监控和长期存储的需求，而无需求助于完全独立的监控系统。...VictoriaMetrics：它在 Slack 和 Telegram 上也有活跃的社区，该项目在设计原则上强调性能和简单性。

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MySQL 8.0中DATE，DATETIME和 TIMESTAMP类型和5.7之间的差异

MySQL中DATE，DATETIME和 TIMESTAMP类型都和时间有关。...本文介绍MySQL 8.0和MySQL 5.7之间的差异；本文MySQL实验环境为8.0.23； MySQL允许对DATETIME和 TIMESTAMP值使用小数秒，精度最高为微秒（6位数） CREATE...从MySQL 8.0.19开始，可以在向表中插入TIMESTAMP和 DATETIME值时指定时区偏移量。...* 在日期和时间部分与小数秒部分之间唯一识别的分隔符是小数点。 * 服务器要求月份和日期值有效，而不仅仅是分别在1到12和1到31范围内。...要允许这样的日期，请启用 ALLOW_INVALID_DATES。 * MySQL不接受TIMESTAMP值在day或month列中包含零的值或不是有效日期的值。

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面向对象vs面向数据

最近看了OGRE2.0的一个PPT, 触动挺大的其实OGRE一直以来所为人诟病的性能问题, 何偿不也是我们引擎存在的问题虽然很多时候我们都拿OGRE和GameBryo的效率当反面教材, 但是自己也没有做到极致...是因为当前的硬件架构决定了, 大多数的瓶颈是在数据访问上面 CPU与内存之间有速度非常快的Cache, 如果数据可以在Cache中直接找到, 会比从内存中Load过来快很多具体快多少呢?...SOA vs AOS 很多时候SOA(struct of array)比AOS(array of struct)是快的, 因为多数情况下我们遍历一个结构体数组, 只是访问其中的一个字段而已 SOA与AOS...的区别, 就是面向对象与面向数据程序设计的区别之一 class vs struct 这才是面向对象与面向数据在语言层面的差异最早认识到class性能会出问题的, 是从N3的代码里. floh有说为什么自己的引擎平台抽象层没有使用抽象类...在性能至上的领域, 不是很适用说到底, 还是人与机器的博弈

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static在C和C++中的用法和区别

两者之间的作用域相同，但生存期不同。 2. static局部变量在所处模块在初次运行时进行初始化工作，且只操作一次。 3....／函数在C中 static有了第二种含义：用来表示不能被其它文件访问的全局变量和函数。...二.C++中的static 在C++中static还具有其它功能，如果在C++中对类中的某个函数用static进行修饰，则表示该函数属于一个类而不是属于此类的任何特定对象；如果对类中的某个变量进行...在C++中extern还有另外一种作用，用于指示C或者C＋＋函数的调用规范。比如在C＋＋中调用C库函数，就需要在C＋＋程序中用extern “C”声明要引用的函数。...这是给链接器用的，告诉链接器在链接的时候用C函数规范来链接。主要原因是C＋＋和C程序编译完成后在目标代码中命名规则不同，用此来解决名字匹配的问题。

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Mysql text MEDIUMTEXT 在5.5和5.7中的差异及扩容测试

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...LENGTH(val) from testTB; -- 61440 alter table testTB modify column val MEDIUMTEXT not NULL; /* 受影响的行...: 1 时间: 0.031s */ update testTB set val=concat(val,val); /*受影响的行: 0 时间: 0.018s */ select LENGTH(val)...0 -- 超限会置空 drop FUNCTION rand_string； drop table testTB; ------------------------ results:mysql5.5和5.7...需要留意的是，mysql5.5中，当更新字段长度超过MEDIUMTEXT字段允许最大长度时，字段将会被更新为NULL。

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【C++】map和set在OJ中的应用

前言上一篇文章我们学习了map和set的使用，那这篇文章我们来做几道题，练习一下。 1....其实就建立了原链表结点与拷贝链表每个结点的一种映射关系，方便我们设置拷贝结点的random域。那我们现在C++有了map，搞这个是不是很简单啊：怎么做呢？...首先我们定义一个map，然后遍历原链表，依次拷贝结点，在map中建立源节点与拷贝结点的映射，并链接拷贝链表然后，再遍历原链表设置拷贝结点的random域：如果源节点的random指向空，那么拷贝结点...前K个高频单词题目链接: link 给定一个单词列表 words 和一个整数 k ，返回前 k 个出现次数最多的单词。返回的答案应该按单词出现频率由高到低排序。...既然sort不稳定，那我们可以让它变稳定：在我们写的那个控制比较方式的仿函数里面加一个限制条件就行了 class Solution { public: struct Compare

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目标检测 | ATSS：自适应选择正负样本，消除Anchor-based和Anchor-free算法之间的性能差异

，从Anchor-based和Anchor-free目标检测方法的性能差异入手，围绕着正负样本的定义，提出了一种自动根据标签真值的相关统计特征选择合适的anchor box作为正样本的方法来提升目标检测的性能...另外，在一个水下机器人目标检测大赛Rank 6的经验分享中，同样使用了ATSS方法来提升目标检测的性能，可见ATSS算法的实用性也不错。 ?...回归差异 RetinaNet从锚定框回归，如下图2（b）所示，在anchor box和object box之间有四个偏移，而FCOS从anchor point回归到对象边界的四个距离，如下图2（c）所示...，方差越高越能区分层和层之间的anchor质量差异。...，由于标准差高，则高质量的正样本大都集中在一个层中，则设定较高的阈值来从该层中筛选正样本；同理上图3（b）中，低的均值 ? 和标准差 ?

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使用 DMA 在 FPGA 中的 HDL 和嵌入式 C 之间传输数据

使用 DMA 在 FPGA 中的 HDL 和嵌入式 C 之间传输数据该项目介绍了如何在 PL 中的 HDL 与 FPGA 中的处理器上运行的嵌入式 C 之间传输数据的基本结构。...介绍鉴于机器学习和人工智能等应用的 FPGA 设计中硬件加速的兴起，现在是剥开几层“云雾”并讨论 HDL 之间来回传递数据（主要指FPGA 的可编程逻辑 (PL) 中运行的代码以及 FPGA 中的硬核或软核处理器上运行的相应软件之间传输数据...因此，要成为一名高效的设计人员，就必须掌握如何在硬件和软件之间来回传递数据的技巧。在本例中，使用的是 Zynq SoC（片上系统）FPGA，它具有硬核 ARM 处理器。...DMA 还允许 CPU 启动外部设备和 DDR 之间的传输。...在步骤 4 和 5 之间发生一些其他进程是可以的，但步骤 2 - 4 必须在步骤 5 - 7 之前发生。

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对比ClickHouse中的TinyLog表引擎和LogBlock表引擎，在存储和查询效率方面的差异

写入效率较低，需要定期合并块以优化性能内存占用内存占用较低，数据以追加方式写入到日志文件中内存占用较高，由于使用了块的方式...，需要更多的内存空间压缩率压缩率较低，数据以原始形式存储在日志文件中压缩率较高，每个块中的数据可以进行压缩数据可用性数据可用性较低，如果日志文件损坏则数据可能丢失...在查询效率方面，TinyLog表引擎的查询效率较低，每次查询需要扫描整个日志文件。LogBlock表引擎的查询效率较高，在块级别上进行查询。...在写入效率方面，TinyLog表引擎具有较高的写入效率，数据直接追加到日志文件末尾。LogBlock表引擎的写入效率较低，需要定期合并块以优化性能。...在压缩率方面，TinyLog表引擎的压缩率较低，数据以原始形式存储在日志文件中。LogBlock表引擎的压缩率较高，每个块中的数据可以进行压缩。

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c和c++的区别（三）const&(引用)和const*(地址)在函数中的应用

，寄存器没有地址修改为:const int& a=GetInt(); return 0; } 二、返回局部变量的地址 //不能返回局部变量的地址或引用 int* GetIntPtr...(){ int value=10; //const int value=10;是数据,在.data段,这种情况可以返回地址 return &value; //lea eax...//修改为常引用:int* const&p=GetIntPtr(); return 0; } 四、返回局部变量的引用 //不能返回局部变量的引用 int& GetIntRef(){...int a=GetIntRef(); *eax->p } 五、返回指针的地址、返回指针的引用 int** GetIntPtrPtr(){ static int data=10;...： 1.函数调用之前 2.函数的return语句处 3.函数调用之后

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【Android 逆向】启动 DEX 字节码中的 Activity 组件 ( 在 PathClassLoader 和 BootClassLoader 之间插入 DexClassLoader )

文章目录前言一、在 PathClassLoader 和 BootClassLoader 之间插入 DexClassLoader 1、创建 DexClassLoader 2、使用 DexClassLoader...实例对象作为 PathClassLoader 的父节点二、完整代码示例三、执行结果四、博客资源前言 ---- 在上一篇博客【Android 逆向】启动 DEX 字节码中的 Activity...组件 ( 替换 LoadedApk 中的类加载器 | 加载 DEX 文件中的 Activity 类并启动成功 ) 中 , 通过替换 LoadedApk 中的类加载器可以成功加载 DEX 字节码文件中的...| 失败原因分析 | 自定义类加载器没有加载组件类的权限 ) 博客中提出的加载组件类的第二种方案 ; 一、在 PathClassLoader 和 BootClassLoader 之间插入 DexClassLoader...// 在类加载器的双亲委派机制中的 PathClassLoader 和 BootClassLoader 之间 // 插入 DexClassLoader if

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【DB笔试面试783】在Oracle中，差异增量备份和累积增量备份的区别是什么？

♣ 题目部分在Oracle中，差异增量备份和累积增量备份的区别是什么？ ♣ 答案部分数据库备份可以分为完全备份和增量备份。完全数据文件备份是包含文件中所有已用数据块的备份。...增量备份是0级备份，其中包含数据文件中除从未使用的块之外的所有块；或者是1级备份，其中仅包含自上次备份以来更改过的那些块。0级增量备份在物理上与完全备份完全一样。...在RMAN中建立的增量备份可以具有不同的级别，每个级别都使用一个不小于0的整数来标识，也就是在BACKUP命令中使用LEVEL关键字指定的，例如LEVEL = 0表示备份级别为0，LEVEL = 1表示备份级别为...RMAN中增量备份有两种：差异增量备份（DIFFERENTIAL）和累计增量备份（CUMULATIVE），它们的区别如下表所示：方式关键字默认说明差异增量备份 DIFFERENTIAL 是将备份上次进行的同级或低级备份以来所有变化的数据块...，有同级备份同级，无同级备份低级累积增量备份 CUMULATIVE 否将备份上次进行的低级备份以来所有变化的数据块差异增量备份和累计增量备份如下图所示： ?

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【精进C++】现代C++白皮书：在拥挤和变化的世界中茁壮成长 C++ 2006–2020

最近在大佬的推荐下阅读了《在拥挤和变化的世界中茁壮成长 -C++ 2006–2020》这本书，是一个近140页的小册子，由Boolan组织翻译自C++ 之父 Bjarne Stroustrup 的...在得到这本书后，一整天的时间，我都在津津有味、废寝忘食的阅读这本书，或者说这篇论文。大学学习使用了四年的C++，始终有一种不得要领、如堕云雾的感觉，而读完这本书方才豁然开朗。...从这本书中可以感受到C++之父的心路历程和其对C++的看法，顺着Bjarne 的视角，你可以从金字塔的最顶端了解C++是什么，从哪里来，到哪里去，而不再如压在C++五指山之下不得以窥全貌、纠结于眼前学不完的语法而不知前行的方向...顺便介绍一下这个系列，因为马上就要去工作了，为了成为一个合格的软件开发工程师，以后就要开启精进C++之路了，顺便想更新分享一些和精进C++有关的文章。和公众号以往的文章一样，都是为了学习而输出。...最后，《在拥挤和变化的世界中茁壮成长 -C++ 2006–2020》：英文版原文链接： https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3386320 中文翻译版 Github

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【Rust日报】 2019-10-31 给 C++ 开发者的 Rust 分享

给 C++ 开发者的 Rust 分享与 c++ 相比，这个分享是关于使用 Rust 语言来编写安全、并发和优雅的代码。油管地址：https://www.youtube.com/watch?...v=k7nAtrwPhR8 关于 Rust 2020 我们接受几乎所有与 Rust 相关的想法:语言特性、工具需求、社区项目、生态系统需求等等。如果和 Rust 有关，我们都想听一听。...现在摆在我们面前的一个大问题是:会有 Rust 2021 版本吗？如果是有的话，2020年将是做大量相关工作和计划细节的一年，那么这个版本的大致方向如何?...为此，它使用了一种 “SoA” (数组结构)架构，这样每个 Wec (wide-vec)实际上都包含了4 个 Vec 的数据，并将同时对所有4 个 lane 进行任何操作。...这样做可能比 “AoS” (结构数组)布局快很多(10倍)，就像所有当前的 Rust 线性代数库所做的那样，这取决于您的工作负载。

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感觉-认知系统的整合与自闭症谱系障碍的严重程度之间的关系；基于猴脑脑血流与血氧信号耦合的关系研究

在基于结构和功能的分析中得出，脑岛前部和脑岛后部在听觉情绪处理呈现出不同的角色。后侧脑岛对于听觉信息的反应与Heschl回具有相似性；而前部脑岛在听觉信息的情绪处理中，与杏仁核具有相似性。...结果：与对照组相比，AOS患者在双侧上内侧前额叶的ReHo值明显增加，皮层（MPFC），左上颞回（STG）中的ReHovalues，小叶，右下壁小叶（IPL）和左中心旁小叶的ReHo值并显著降低。...虽然特定脑区的激活/失活被证明是记忆编码成功的预测因素，但时变大尺度脑网络与记忆编码性能波动之间的关系仍不清楚。...根据四个简单的实验，发现低水平的整体FC患者或对照组通常会导致网络效率和聚类产生差异，进而使得总体FC的组间差异水平下降。...（2）如果怀疑小组之间的总体FC，我们建议在绘制图表时要考虑这些差异在患者和对照组之间对统计指标进行统计检验。

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【DB笔试面试592】在Oracle中，表和表之间的关联方式有哪几种？

♣ 题目部分在Oracle中，表和表之间的关联方式有哪几种？...如果相关联的表都是一个数量级，且其中一个或多个表在关联字段上有索引，那么此时使用该提示将可获得比其它两种JOIN方式更好的性能。...在嵌套循环连接中，Oracle读取驱动表（外部表）中的每一行，然后在被驱动表（内部表）中检查是否有匹配的行，所有被匹配的行都被放到结果集中，然后处理驱动表中的下一行。...，逻辑读为98517，而用T_20161014_LHR_02（大表）做驱动表的时候，逻辑读为301061，差异非常大，所以，在使用NL连接的时候，尽量选择结果集较小的表作为驱动表。...都分别有多少条记录等），10104事件在实际诊断哈希连接的性能问题时非常有用。

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【面试长文】HashMap的数据结构和底层原理以及在JDK1.6、1.7和JDK8中的演变差异

HashMap的数据结构和底层原理以及在JDK1.6、1.7和JDK8中的演变差异这里是一篇关于HashMap的数据结构、底层原理和代码演变的技术博客: HashMap的数据结构和原理 HashMap...键为null的问题:如果KeyValue中键为null,那么它会被存储在table[0]的bucket中,这会影响get和put的性能。...所以每当我们调用HashSet的方法时,实际上都是在调用HashMap对应的方法,二者之间的关系十分密切。...JDK1.8的HashMap中,链表转红黑树和红黑树转链表都采取了较为高效的方式,而不是全部重新构建,这也提高了性能。...它既解决了之前版本在大容量和高冲突率下性能下降的问题,也不失在一般场景下的高性能,这也是它成为如今最主流的Map实现的原因。

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jvm性能调优 - 05对象在JVM内存中的分配和流转

包括在“loadReplicasFromDisk()”方法中创建的“ReplicaManager”实例对象，也都是一样分配在新生代里的同样，我们以一张图，来展示一下： ?...其实话说回来，大家自己仔细回忆一下，我们在代码中创建的大部分对象，其实都是这种使用之后立马就可以回收掉的生存周期极短的对象，是不是？...因为他一直被“Kafka”类的静态变量给引用了，所以他不会被回收。那么此时JVM就有一条规定了如果一个实例对象在新生代中，成功的在15次垃圾回收之后，还是没被回收掉，就说明他已经15岁了。...所以如果上图中的那个“ReplicaFetcher”对象在新生代中成功躲过10多次垃圾回收，成为一个“老年人”，那么就会被认为是会长期存活在内存里的对象。...没错，这是肯定的，但是暂时我们先不用过多的去考虑这里的细节，后面我们会进行深入剖析。 ---- 关于新生代和老年代的对象分配，这就完了吗？还有人会说，关于新生代和老年代的对象分配，这就结束了吗？

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在高并发场景中，优化和调整Spring事务的配置，以提高系统的性能和吞吐量

在高并发场景中，为了提高系统的性能和吞吐量，可以通过以下几点来优化和调整Spring事务的配置：设置事务隔离级别为READ_COMMITTED：事务隔离级别越低，对系统性能的影响越小。...在高并发场景中，如果没有特殊需求，推荐将事务隔离级别设置为READ_COMMITTED。调整事务传播行为：事务的传播行为决定了在方法调用链中事务的边界，不同的传播行为对性能有影响。...可以通过使用批量操作的方式，将多个操作合并在一个事务中，减少与数据库的交互次数，提高性能和吞吐量。调整数据库连接池的配置：数据库连接池的大小和配置对系统性能也有重要影响。...这样可以避免频繁地查询数据库，提高系统的性能和吞吐量。使用异步事务处理：在高并发场景中，可以将一些耗时较长的事务处理改为异步方式。通过将耗时操作异步执行，可以释放系统资源，提高并发处理能力。...以上是在高并发场景中优化和调整Spring事务配置的一些方法，具体的优化策略需要根据具体场景和需求进行调整。

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