云计算日益成为组织构建应用程序和服务的首选目的地。尽管一年来经济不确定性的头条新闻主要集中在通货膨胀增长和银行动荡方面，但大多数组织预计今年的云使用和支出将与计划的相同（45%），或高于计划的（45%）。Flexera公司2023年云现状报告中的新数据显示，仅有10%的受访者预计云支出会比计划的略低或显著降低。无论在支出方面的计划如何，许多组织都在寻找方法来控制高昂的云成本，同时确保Kubernetes工作负载的可靠性。但是，将成本尽可能降低并不意味着您不需要确保平台和服务的用户满意度。
开发团队应尽可能将性能回归的检测尽早进行。以下是使用连续基准测试工具 Bencher 的方法。
在不知道如何运行某个数据库的情况下，请不要在该数据库上运行基准测试。本篇案例很好的解释了原因。
Rust 编译器编译并运行于很多平台之上，但不是所有的平台都被同等支持。Rust 对平台的支持被分为Tier-1，Tier-2，Tier-3三个等级，对其编译和运行的保证程度逐级递减。
Go 并没有提供删除切片元素专用的语法或函数，需要使用切片本身的特性来删除元素。
使用称为“memoization”的强大而方便的缓存技术来加速您的Python程序。 在这篇文章中，我将向您介绍一种方便的方法来加速你的Python代码，该技术称为memoization (有时拼写为memoisation）： Memoization是用作软件优化技术的特定类型的缓存。 缓存存储操作的结果以供以后使用。例如，如果将来再次访问，您的Web浏览器很可能会使用缓存来加载此教程网页。 所以，当我谈论memoization和Python时，我正在讨论的是如何根据输入记忆或缓存函数的输出。Memoiza
我们不要猜测程序性能，在对代码进行优化的时候，可能会有很多因素发挥作用，所以需要综合考虑，进行测试验证准没错。然而，编写benchmark并不是一件简单的事情，很容易因编写错误的benchmark导致做出不正确优化。本章节将列举一系列非正确编写benchmark问题点。
如果对 Innodb 数据表有大量的写入操作，那么选择合适的 innodb_log_file_size 值对提升MySQL性能很重要。然而设置太大了，就会增加恢复的时间，因此在MySQL崩溃或者突然断电等情况会令MySQL服务器花很长时间来恢复。
自 OpenAI 推出 ChatGPT 以来，国内外大模型迅速遍地开花，紧随其后的有百度文心一言、谷歌 Bard、阿里通义千问、讯飞星火、360智脑，还有后来腾讯的混元、昆仑万维的天工、华为的盘古、小米的小爱和 vivo的蓝心等。
本文来自作者 jason 在 GitChat 上分享 「大数据项目性能优化实战分享」
Hydra是企业级数据仓库的开源替代品。速度快且功能丰富，开发人员可以更快的构建更好的分析。支持列存PG的更新和删除是#1客户功能请求，现在GA了。之前博文“如何为分析构建最快的PG数据库”中，回顾了Hydra团队如何将列存、向量化和查询并行化添加到PG中，以及使用ClickBench的基准测试结果。目前对WHERE进行了向量化。但未用SIMD，声称很快会提供。平均下来，查询性能比基本PG提高了23倍！这也太夸张了吧，可以弄下来测试下，文末有源码地址。
我们的一些开发人员最近提出了一个问题，什么时候我应该在 React 中使用 useMemo？这是一个非常好的问题。在本文中，我们将使用一种科学的方法，定义一个假设，并在 React 中使用现实生活中的基准对其进行测试。
一些开发人员最近提出了一个问题，什么时候应该在 React 中使用 useMemo？这是一个非常好的问题。在本文中，我将使用一种科学的方法，先定义一个假设，并在 React 中对其进行测试。
星际争霸 II 是暴雪开发的一款真正的战略游戏，它是一个挑战，因为它从机器学习的角度展示了一些有趣的属性：实时、部分可观察性以及广阔的行动和观察空间。掌握游戏需要时间策略规划，实时控制宏观和微观层面，具有实时反击对手的特点。
简介： 本篇文章主要介绍 MySQL 初始化应当注意的参数，对于不同环境间实例迁移，这些参数同样应当注意。
2016年10月18日， 世界人工智能大会技术分论坛，特设“新智元智库院长圆桌会议”，重量级研究院院长 7 剑下天山，汇集了中国人工智能产学研三界最豪华院长阵容：美团技术学院院长刘江担任主持人，微软亚洲研究院常务副院长芮勇、360人工智能研究院院长颜水成、北京理工大学计算机学院副院长黄华、联想集团副总裁黄莹、Intel 中国研究院院长宋继强、新华网融媒体未来研究院院长杨溟联袂出席。 【新智元导读】百度开源 DeepBench 基准测试工具，AI研究者和芯片制造商可以用它测试不同的芯片运行软件时的性能，尤其是
本文重点介绍称为开源HTTP基准测试工具WRK，它可以在高负荷下测量HTTP服务的延迟。
如在 Next.js Conf 中宣布的，Next.js 14 版本更加专注于以下方面：
在同行评审期刊上发表论文的基本原则是，对方法进行充分描述以确保可重现性。因此，对于基于机器学习的研究，必须提供模型和架构的完整源代码，包括数据处理，数据清洗，模型训练和模型评估的实现细节。如果可以的话，还应该在许可的或开源许可下发布源代码，以便其他人可以重复使用，改进，协作并进一步为您的工作作出贡献。 您发布的源代码必须是完整的——也就是说，其他人应该能够逐行阅读您的源代码，执行该源代码，并获得与您相同或相似的结果。您必须列举出所需的库和其他软件的依赖项，最好列出相关的版本号。理想情况下，这些依赖项将列在“环境文件”中，其他人可以使用这些文件在其他本地系统上直接创建可运行的软件环境。如果您有使用其他人开发的任何代码或者软件包，请确保遵守其许可证。您还可以考虑将代码托管在线，如版本控制的存储库中，比如著名的GitHub, GitLab, Bitbucket, DLHub 或其他类似的在线版本。 请确保源代码文件齐全，并遵循完善的代码标准。与其编写额外的注释来解释您的代码，不如考虑以某种不需要附加注释的方式来编写代码。（当然在代码中注释是相当重要的）这需要使用明确的变量名，严格遵循格式标准（例如PEP8）并编写“显式”代码。最好添加一个“README”文件，为您的读者提供有关安装、设置、使用代码以及拷贝已发布版本的说明。为了明确在任何基础系统架构上的大规模可部署性和一致性，还可以考虑使用Docker等工具将项目作为容器化的应用程序发布。
作为一名合格的开发者，不应该在程序开发完之后才开始写测试代码。使用 Go 语言的测试 框架，可以在开发的过程中就进行单元测试和基准测试。和 go build 命令类似，go test 命 令可以用来执行写好的测试代码，需要做的就是遵守一些规则来写测试。而且，可以将测试无缝 地集成到代码工程和持续集成系统里。
编辑 | 萝卜皮 机器学习 (ML) 是准确预测抗体-抗原结合的关键技术。两个正交问题阻碍了 ML 在抗体特异性预测及其基准测试中的应用：缺乏免疫抗体特异性预测问题的统一 ML 形式化，以及无法使用大规模合成数据集来对现实世界相关的 ML 方法和数据集设计进行基准测试。 奥斯陆大学 (University of Oslo) 的研究人员开发了 Absolut! 软件套件，能够基于参数不受约束地生成基于合成的晶格三维抗体-抗原结合结构，并具有对构象互补位、表位和亲和力的地面实况访问。 研究人员将常见的免疫抗体特
该文介绍了如何通过分析用户行为、网络行为、文件活动等方面的信息来识别和定义云安全环境中的威胁。文章还介绍了一些最佳实践，以确保在云环境中实施安全策略时能够有效地识别和防止威胁。
在Go语言中常见100问题-#91 Not understanding CPU caches中讨论了缓存基本概念，可以看到一些特定的缓存(通常是 L1 和 L2)并不在所有逻辑内核之间共享，而是属于一个特定物理内核。这种特殊性会产生一些影响，比如并发时伪共享，这会导致性能显著下降。下面通过一个具体例子来说明什么是伪共享，以及如何预防这种情况发生。
前段时间，初出茅庐的猎鹰（Falcon）在LLM排行榜碾压LLaMA，在整个社区激起千层浪。
本文整理自讲座： 演讲者为： 功能强大的低能耗设备的引入引发了可以在边缘运行的高级 AI 方法的新时代。但是由于与边缘设备相关的严格限制，在边缘训练和部署深度学习模型可能会令人生畏。您如何构建一个不太复杂或太大而无法在边缘设备上运行的模型，但仍能充分利用可用硬件？NVIDIA Jetson是当今最受欢迎的低功耗边缘硬件系列之一。它旨在加速边缘硬件上的深度学习模型，无论是机器人、无人机、物联网设备还是自动驾驶汽车。 是什么让 Jetson 上的深度学习变得困难？ 在最好的情况下，深度学习并不是那么容易做好
0、引言 本文翻译自Elasticsearch20170918热乎的官方博客，原作者：Christian Dahlqvist。 在构建Elasticsearch集群的初期如果集群分片设置不合理，可能在项目的中后期就会出现性能问题。 Elasticsearch是一个非常通用的平台，支持各种各样的用例，并且为数据组织和复制策略提供了巨大灵活性。这种灵活性使得作为ELK新手的你将数据组织成索引和分片变得困难。虽然不一定会在首次启动时出现问题，但由于数据量随时间的推移，可能会导致性能问题。集群所拥有的数据越多，纠正
最近几周，人们对比较 Hudi、Delta 和 Iceberg 的表现越来越感兴趣[1]。我们认为社区应该得到更透明和可重复的分析。我们想就如何执行和呈现这些基准、它们带来什么价值以及我们应该如何解释它们添加我们的观点。
采访实录：https://docs.google.com/document/d/18NoNdArdzDLJFQGBMVMsQ-iLOowP1XXDaSVRmYN0IyM/edit
内核的内存管理子系统竭尽全力将实际使用的页面保留在内存中。但是有时它会出错，从而导致性能降低，或者在最坏的情况下，导致内存大量换入换出，从而影响系统。不过，由于Joonsoo Kim 的补丁集更改了匿名页面（包含不由磁盘文件备份的数据）的管理方式，我们可能会看到重大改进。
翻译 | Serene 编辑 | 阿司匹林 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 2017 年 7 月，最后一届 ImageNet 挑战赛落幕。 为何对计算机视觉领域有着重要贡献的 ImageNet 挑战赛，会在 8 年后宣告终结？ 毕竟计算机系统在图像识别等任务上的准确率已经超过人类水平，每年一次突破性进展的时代也已经过去。 近日，FAIR（Facebook AI Research） 的 Ross Girshick 、何恺明等大神联手，在 ImageNet-1k 图像分类数据集上取得
基准测试 ( benchmark ) 是针对系统设计的一种压力测试，通常的目标是为了掌握系统的行为，但也有其他原因，如重现某个系统状态，或者是做新硬件的可靠性测试。本章将讨论 MySQL 和基于 MySQL 的应用的基准测试的重要性、策略和工具。
Rust经常被提到的一个痛点是编译时间较慢。为了享受借用检查器、安全性和零成本抽象等好处，我们需要花费更多时间进行编译。为了测试不同的更改，我们需要建立一个基准。我电脑的配置如下：
SysBench 是一个基于 LuaJIT 的可编写多线程基准测试工具。它最常用于数据库基准测试，但也可用于创建不涉及数据库服务器的任意复杂工作负载。
在性能测试中有一种测试类型叫做基准测试。这篇文章，就聊聊关于基准测试的一些事儿。。。
在Rust源代码中，rust/library/alloc/benches/slice.rs文件的作用是对&[T]类型（切片类型）进行性能基准测试。该文件包含了对切片类型的一系列操作的基准测试，例如切片迭代、切片排序、切片的iter和into_iter方法等。
为何更改为 4096 字节扇区？ 如果您熟悉磁盘结构，就知道磁盘是被分解成扇区 的，大小通常是 512 字节；所有读写操作均在成倍大小的扇区中进行。仔细查看，就会发现硬盘事实上在扇区之间包括大量额外数据，这些额外字节由磁盘固件使用，以检测和纠正每个扇区内的错误。随着硬盘变得越来越大，越来越多的数据需要存储在磁盘的每一单位面积上，导致更多低级别错误，从而增加了固件纠错功能的负担。 解决该问题的一个方法是将扇区大小从 512 字节增加为更大的值，以使用功能更强大的纠错算法。这些算法可使每个字节使用较少的数据，从
性能是开发者为其应用程序选择 Rust 的首要原因之一。事实上，它是 rust-lang.org 主页上 ["为什么选择Rust？"](https://www.rust-lang.org/#:~:text=Version%201.55.0-,Why%20Rust%3F,-Performance ""为什么选择Rust？"")一节中列出的第一个原因，甚至在内存安全之前。这也是有原因的，许多基准测试表明，用Rust编写的软件速度很快，有时甚至是最快[2]的。但这并不意味着所有用Rust编写的软件都能保证快速。事实上，写低性能的Rust代码是很容易的，特别是当试图通过Clone 或Arc替代借用来""安抚""借用检查器时，这种策略通常被推荐给 Rust 新手。这就是为什么对 Rust 代码进行剖析和基准测试是很重要的，可以看到任何瓶颈在哪里，并修复它们，就像在其他语言中那样。在这篇文章中，我将根据最近的工作经验，展示一些基本的工具和技术，以提高 mongodb crate 的性能。
许多用户需要他们的Elasticsearch集群始终可用。而这些用户中的很多人也希望在新版本发布时升级他们的Elasticsearch环境，这样他们就可以利用所有的新特性和功能。随之，管理员最终会在生产中满负荷运行的情况下升级Elasticsearch。这听起来好得不像真的？好吧，Elasticsearch是为零停机升级而设计的，但在满负荷的同时升级Elasticsearch引擎确实需要一些知识和准备。
黄老板的一句【AI 的 iPhone 时刻已至】震撼了半个科技圈。或许，应该把这句话再扩展一下：AI 的 iPhone 时刻早已势不可挡，它不是平静随和地跟大家 say hi，而是作为一个强悍的巨人携着一把名为 ChatGPT 的斧子，重重地砸开了那扇通向 AI 新世界的大门。
要想改进程序的性能，首先要知道程序的当前性能。 本节主要关注使用 Go testing 包如何构建有用的基准测试，并且给出一些最佳实践以及常见的陷阱。
论文标题：Benchmarking a Benchmark: How Reliable is MS-COCO?
本文分支策略为总结各中小型企业常见做法(仅代表个人观点)，在下才疏学浅，文章如有缺漏或不当之处，望各位帮忙指正。写此文也十分希望能起抛砖引玉之效。
上篇文章介绍了基准测试的一些思路和方法策略，这篇聊聊基准测试的MVP（最小可行性方案）。
完整的报表统计会显示在终端上，但这里重要的是total time会显示在General statistics下，用于测试CPU性能。
当我们想要持久化地存储数据时，使用关系型数据库往往都是最稳妥的选择，这不仅因为今天的关系型数据库种类非常丰富并且稳定，还因为不同社区对关系型数据库的支持都非常完备。我们在前面的文章中曾经分析过 为什么 MySQL 的自增主键不单调也不连续，这篇文章我们来分析关系型数据库中另一个重要的概念 — 外键（Foreign Key）。
今天为大家介绍的是来自Tiago Rodrigues团队的一篇论文。机器学习（ML）有望解决化学领域的重大挑战。尽管ML工作流程的适用性极广，但人们通常发现评估研究设计多种多样。目前评估技术和指标的异质性导致难以（或不可能）比较和评估新算法的相关性。最终，这可能延迟化学的大规模数字化，并使方法开发者、实验人员、审稿人和期刊编辑感到困惑。在这篇综述中，作者批判性地讨论了不同类型的基于ML的出版物的方法开发和评估指导原则。
在Java编程这个行业里面性能测试这个话题非常庞大，我们可以从网络聊到操作系统，再从操作系统聊到内核，再从内核聊到你怀疑人生有木有。
前一天发布 LLMPerf 排行榜，宣称要推动大型语言模型推理领域的发展，鼓励创新与超越。
1.文档编写目的 首先说明什么场景下适合使用CGroup，为什么会在集群YARN 中对CPU 进行Vcore数超配的情况下同样一个作业，同样的资源参数，有时候处理很快，有时候处理很慢，出现作业的运行效率无法预估情况？ 当我们期望通过合理分配CPU的使用率，使应用预期性能的运行，排除其他因素的影响下，如应用中每分配一个Vcore，预估它能处理多少数据，就需要启用CGroup对CPU进行严格的使用率限制来实现。 在混合工作负载的示例是运行 MapReduce 和 Storm-on-YARN 的集群。MapRed
也许建模生物数据的最大挑战是生物数据的多样性。生物学家使用的数据包括基因和蛋白质序列、随时间变化的基因表达水平、进化树、显微图像、3D结构和互作网络等。我们在表2中总结了特定生物数据类型的一些最佳实践和重要注意事项。由于所遇到的数据类型的多样性，生物数据通常需要一些定制的解决方案来有效地处理它们，这使得很难推荐现成的工具，甚至是通用的机器学习指南来进行模型的选择，训练程序和测试数据将在很大程度上取决于人们想要回答的确切问题。然而，为了在生物学中成功地使用机器学习，需要考虑一些常见的问题，但也需要更广泛地考虑。
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