两个月前向Plumbr公司引进线程死锁的检测之后，我们开始收到一些类似于这样的询问：“棒极了！现在我知道造成程序出现性能问题的原因了，但是接下来该怎么做呢？”...锁不是问题的根源，锁之间的竞争才是 通常在多线程的代码中遇到性能方面的问题时，一般都会抱怨是锁的问题。毕竟锁会降低程序的运行速度和其较低的扩展性是众所周知的。...当同一时间只有一个线 程尝试执行同步的代码区域时，锁会保持非竞争的状态。 事实上，在非竞争的情况下和大多数的应用中，JVM已经对同步进行了优化。非竞争锁在执行过程中不会带来任何额外的开销。...因此，你不应该因为性能问题抱怨锁，应该抱怨的是锁的竞争。当有了这个认识之后，让我们来看下能做些什么，以降低竞争的可能性或减少竞争的持续时间。...包含对账户余额和牌桌限制检查的锁定块很可能大幅提高调用操作的开销，而这无疑会增加竞争的可能性和持续 时间。 解决的第一步就是确保我们保护的是数据，而不是从方法声明移到方法体中的那段同步声明。
1 研究背景 医学图像中的管状结构分割（如CT扫描中的血管分割）是使用计算机辅助早期筛查相关疾病的重要步骤。...但是目前CT扫描中管状结构的自动分割由于存在对比度差、噪声大、背景复杂等问题而仍然存在很大的挑战。同时，如下图（Figure 1）所示，管状结构其实可以由一系列圆心和半径不断变化的球体组成的。...受此启发，这篇文章尝试将这一几何特点融入到管状结构的分割任务中，以提高其分割结果的准确性。 ?...这篇文章主要有如下贡献： 提出了一种几何感知的管状结构分割方法——深度距离变换(Deep Distance Transform, DDT)，其融合了骨架化的经典距离变换(the classical distance...transform for skeletonization)方法和现代深度分割网络 在6个医学影像数据集上测试了DDT的性能 2 方法 2.1 整体流程 ?
numpy在cs231n中的应用 0.作者的话1.访问数组2.broadcast机制3.np.bincount()4.np.argmax()5.联合求解6.求取精度7.作者的话 0.作者的话 本节将之前发的...numpy在cs231n中的应用做一个简单的梳理，下面一起来看看，numpy的强大所在！...除此之外，整型数组访问可以用来选择或者更改矩阵中每行中的一个元素！...代表的是它的索引值在x中出现的次数！ 还是以上述x为例子，当我们设置weights参数时候，结果又是什么？...w中访问index=4的位置即可，w[4]=0.1 索引 1 出现在x中index=0与index=5位置，那么在w中访问index=0与index=5的位置即可，然后将两这个加和，计算得：w[0]+w
题目部分 在Oracle中，如何提高DML语句的效率？ 答案部分 若是批量处理海量数据的话通常都是很复杂及缓慢的，方法也很多，但是通常的概念是：分批删除，逐次提交。...下面介绍一下提高DML语句效率的常用方法。 DML语句 提高DML语句效率用方法 UPDATE ① 多字段更新使用一个查询。② 将表修改为NOLOGGING模式。...避免在更新的过程中涉及到索引的维护。④ 批量更新，每更新一些记录后及时进行提交动作，避免大量占用回滚段和临时表空间。⑤ 可以创建一个临时的大的表空间用来应对这些更新动作。⑥ 加大排序缓冲区。...⑦ 如果更新的数据量接近整个表，那么就不应该使用索引而应该采用全表扫描。⑧ 如果服务器有多个CPU，那么可以采用PARELLEL Hint，可以大幅度地提高效率。...如果WHERE条件中的字段加上索引，那么更新效率就更高。但若需要关联表更新字段时，UPDATE的效率就非常差。此时可以采用MERGE且非关联形式高效完成表对表的UPDATE操作。
提高代码的复用性，应该是不同场景，不同解决方案的。同时也要保证代码质量。不建议强制提高代码复用性，如果提高代码复用性会大大的降低代码的可读性，维护性，可能会得不偿失。...3.JavaScript 关于提高代码复用性的好处，在上面 HTML+CSS的实例里面并没有很明显的优势，但在 JS 里面提高代码的复用性优势就比较明显了，下面简单列举几个例子。...icon:2 }); } 在需要的地方，需要的时候进行调用就好，这样可以写少很多代码！...处理的方式就是在每一个函数里面，只记录要处理什么，但是不进行处理，等到执行到 end 的时候再统一处理，以及返回。...4.小结 假期看代码，提高代码复用性的总结，差不多就是这些了，当然还有一些实例，但是在之前已经写过了，和该文章提及的实例也是大同小异，就不再重复提及。
调节器是浏览器中通过限制代码要处理的事件数量来提高性能的常用技术。当你想以受控的速率执行回调时，应该使用调节器，它允许你在每个固定的时间间隔内重复处理过渡状态。...如果只关心代码，请跳至 “JavaScript 中的调节器实现” 部分。 ? 调节器是“去抖动” 的表亲，它们都可以提高 Web 应用的性能。但是它们在不同的情况下使用。...真实世界中调节器的例子 一个比喻是我们的饮食方式。我们想节制饮食，以便每 6 小时吃一顿饭。我们早上 7 点起床吃早餐，然后节流，直到下午 1 点吃午餐，最后在晚上 7 点吃晚餐。...Web 开发中的节流 为了理解 Web 开发上下文中的限制，假设你有一个滚动事件处理程序，当用户在页面上向下移动时，你想在其中向用户显示新内容。...它是提高 Web 应用性能的常用工具，从头开始实施节流功能还可以增强你的高级 JS 技术，例如闭包、异步事件处理、高阶函数和递归。
显然，通过连接池我们可以从连接的管理中抽身，提高连接的利用效率，也能提升压力机的施压能力。 Statement 设计 建立连接之后，用户可能要开始写 SQL 语句，并且交由数据库去执行了。...JDBC 在性能测试中的应用 数据库性能测试 背景 大多数对数据库的操作都是通过 HTTP、FTP 或其他协议执行的，但是在某些情况下，绕开中间协议直接测试数据库也很有意义。...例如我们希望不触发所有相关查询，而只测试特定 high-value 查询的性能；验证新数据库在高负载下的性能。2.验证某些数据库连接池参数，例如最大连接数 3.节省时间和资源。...同时，PTS 还支持提取 ResultSet 中的数据作为出参，给下游 API 使用；对响应进行断言。 3、压测中监控和压测报告。在压测过程中观察 RDS 实时性能指标。...此外，PTS 还提供清晰完备的压测报告以及采样日志，供用户随时查看。 压测数据构造 背景 在模拟不同用户登录、压测业务参数传递等场景中，需要使用参数功能来实现压测的请求中各种动态操作。
注意这里是类编辑距离，在类编辑距离中删除、插入依然+1，但是替换+2。...，这一点可以从上述协方差矩阵的解释中可以得出，也就是说，如果拿同样的两个样本，放入两个不同的总体中，最后计算得出的两个样本间的马氏距离通常是不相同的，除非这两个总体的协方差矩阵碰巧相同； 2）在计算马氏距离过程中...4）在实际应用中“总体样本数大于样本的维数”这个条件是很容易满足的，而所有样本点出现3）中所描述的情况是很少出现的，所以在绝大多数情况下，马氏距离是可以顺利计算的，但是马氏距离的计算是不稳定的，不稳定的来源是协方差矩阵...在python中的实现： # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np x=np.random.random(10) y=np.random.random(10...在python中的实现： # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np from scipy.spatial.distance import pdist x =
本文主要讲解怎么提高展开运算的性能，在此之前先简单说说展开运算在数组中的工作原理。...4]; // => [0, 1, 2, 3, 4] [...numbers, 4]; // => [1, 2, 3, 4] 现在有一个有趣的问题，展开运算符在数组中的位置是否可以提高性能?...如上面所看到，在Firefox和Safari浏览器中[... array，item]和[item，... array]的性能基本一样。...然后，引擎读取扩展数组的长度，只为结果数组分配一次内存。然后传递展开数组的索引，将每个元素添加到结果数组中。 快速路径优化会跳过迭代对象的创建，只为结果分配一次内存，从而性能提高。...该优化在V8引擎v7.2中可用(在Chrome v72和NodeJS v12中提供)。 通过快速路径优化，[... array，item]的执行速度至少比[item，... array]快两倍。
在JDK8中新增了一个LongAdder类，其采用分而治之的策略来减少同一个变量的并发竞争度,LongAdder的核心思想是把一个原子变量分解为多个变量，让同样多的线程去竞争多个资源，这样竞争每个资源的线程数就被分担了下来...cell数组的大小保持是2的N次方大小，初始化时候Cell数组的中Cell的元素个数为2，数组里面的变量实体是Cell类型。...，而大量线程的自旋重试是会降低并发性能和消耗CPU资源的，为了解决这个问题，ThreadLocalRandom类应运而生。...image.png 那么如果每个线程维护自己的一个种子变量，每个线程生成随机数时候根据自己本地内存中的老的种子计算新的种子，并使用新种子更新老的种子，然后根据新种子计算随机数，就不会存在竞争问题，这会大大提高并发性能...然后简单介绍了Random，和其缺点，最后介绍了ThreadLocalRandom借用ThreadLocal的思想解决了多线程对同一个原子变量竞争锁带来的性能损耗。
我是最听不得这些哀怨的，不仅仅是喊的难听，那些消极的声音，仿佛来自地狱的催命；更多是觉得，那是对我们这些DB Guy及其不友好的宣战啊。 DBA是公司最宝贵的资源，我们肯定调度过不来。索性自己上吧。...幸好只是开发库，只有数量不多的连接，一查就知道，某个SQL发出了SOS的等待，占用大量的CPU，而且还在拼命的发出多线程请求。截获了它的SQL文本，拿出来一看，差点吓尿。 ?...如此混乱的编码，换在平时，我可能都没兴趣看。poorman's formatter 这么好用的插件，估计这朋友对此一无所知。 好嘛，我帮你格式化下： ? 这回清晰多了。但各种缺陷也暴露无遗。...当时我的汗啊，这么慢的SQL在我的机器上发出，要被抓出来，不被大家给笑死。L 倒还是那个 L, 不过是 Laugh 罢了。（老读者一定知道 L 这个梗） 第二板斧，查看执行计划 ?...把所有用到的列，都加到一个索引里面。再检查下执行计划 ? 干净了，变快了。4秒，87426 条数据。18 倍的性能提升。当然，还有提升空间。 短暂的小插曲，每天都有。及时复盘，提高自己水平。
作者：小郭学数据 源自：快学python 学习视频可参见python+opencv3.3视频教学 基础入门 今天写的是numpy在图像处理中的基本使用 1.获取图片高宽通道及图像反转 # 获取图片高宽通道及图像反转...i5处理器 调用opencv的API实现图像反转 #调用opencv的API实现图像反转 def inverse(image): dst = cv.bitwise_not(image) # 按位取反...，白变黑，黑变白 cv.imshow("inverse_demo", dst) 所用时间 time: 100.06570666666667 ms 能调用API的尽量使用API接口，提升效率...img2[:,:,1]=np.ones([400,400])*255 cv.imshow("threechannels_image",img2) 构造的单通道和三通道图像如下： ?...190的输出是十进制12222转换为二进制数后，取低位的8位，然后将其再转为十进制数得到的 结语 以上内容仅是自我学习时记录的笔记，欢迎大家批评指正，一起学习进步。
作者：daniel-D 来源：http://www.cnblogs.com/daniel-D/p/3244718.html 在机器学习和数据挖掘中，我们经常需要知道个体间差异的大小，进而评价个体的相似性和类别...最常见的是数据分析中的相关分析，数据挖掘中的分类和聚类算法，如 K 最近邻（KNN）和 K 均值（K-Means）等等。根据数据特性的不同，可以采用不同的度量方法。...绿色的斜线表示欧几里得距离，在现实中是不可能的。其他三条折线表示了曼哈顿距离，这三条折线的长度是相等的。...这种方法在假设数据各个维度不相关的情况下利用数据分布的特性计算出不同的距离。...举个例子，在一段长的序列信号 A 中寻找哪一段与短序列信号 a 最匹配，只需要将 a 从 A 信号开头逐个向后平移，每次平移做一次内积，内积最大的相似度最大。
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。...在高并发场景中，可以根据实际情况适当调整事务超时时间，避免因为某个事务执行时间过长导致其他事务阻塞。使用批量操作：在高并发场景中，频繁地执行单个事务操作会增加数据库的压力。...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。
在研究中，通过改进遗传算法从而应用于短语和句子中；将噪声限制在高频域上可以提高样本的相似度；而当对抗样本已经接近目标时，梯度估计会比遗传算法进行更有效的权衡，为未来的研究打开了新的大门。...▌结果与结论 评价标准：采用了两种主要方式评估算法性能；一是精确敌对音频样本被解码到所需目标短语的准确性；为此，我们使用 Levenshtein 距离或最小字符编辑距离。...实验结果： 在我们运行算法的音频样本中，在使用 Levenshtein 距离的最终解码短语和目标之间取得了 89.25% 的相似性；最终敌对样本和原始样本相关性为 94.6%。...在 3000 次迭代后，平均最终 Levenshtein 距离是 2.3，35% 的敌对样本在不到 3000 次迭代情况下完成了精准解码，22% 的敌对样本在不到 1000 迭代时间内完成了精准解码。...本文提出的算法性能与表中数据结果有所不同，在几个迭代中运行算法可以产生更高的成功率，事实上，在成功率和相似率之间很明显存在着权衡，这样就可以通过调整阈值来满足攻击者的不同需要。
数据统计在性能检测中的应用 https://www.zoo.team/article/data-statistics 前情提要 本文根据 2022.05.28 日，《前端早早聊大会》 的“性能”...性能指标的价值 随着互联网环境的飞速迭代，同质化产品的与日俱增，性能的优劣往往是在同代产品中决出的胜负手，同时也是用户体验的重要一环。...正态分布拟合 在算分模型中，对图像的拟合一般有两种方法，一种是通过最小二乘法，另一种是通过正态分布计算公式。 最小二乘法的拟合方法通常是采用计算每个样本点到拟合曲线的距离来进行图像拟合。...CDN 指标变化： 同时我们还注意到请求中 CDN 的使用率近三年来，每年有近 10 % 的增长，在性能优化的过程中的重视程度也在逐渐提高。...，指标得分在本系统的得分模型中提高了 3 分，整体而言在样本数据的排名中提高了近 30%。
导读：NumPy是数据计算的基础，更是深度学习框架的基石。但如果直接使用NumPy计算大数据，其性能已成为一个瓶颈。...随着数据爆炸式增长，尤其是图像数据、音频数据等数据的快速增长，迫切需要突破NumPy性能上的瓶颈。需求就是强大动力！...作者：吴茂贵，王冬，李涛，杨本法 如需转载请联系大数据（ID：hzdashuju） Theano开发者在2010年公布的测试报告中指出：在CPU上执行程序时，Theano程序性能是NumPy的1.8倍，...这还是2010年的测试结果，近些年无论是Theano还是GPU，性能都有显著提高。...这种变量的值在多个函数可直接共享。可以用符号变量的地方都可以用共享变量。 但不同的是，共享变量有一个内部状态的值，这个值可以被多个函数共享。它可以存储在显存中，利用GPU提高性能。
KMP算法可以用于文档管理软件中的字符串匹配功能。在监控软件中，需要对用户的电脑活动进行监控，包括监控用户输入的文本内容。...为了保护公司的机密信息，监控软件需要检测用户输入的文本中是否包含敏感信息，如公司机密信息、禁止使用的词汇等。KMP算法可以用于实现字符串匹配功能，即在用户输入的文本中查找是否包含敏感信息。...监控软件可以将敏感信息存储在一个字符串数组中，然后使用KMP算法对用户输入的文本进行匹配。如果匹配成功，则说明用户输入了敏感信息，监控软件可以立即进行相应的处理，如记录日志、弹出警告框等。...KMP算法可以在文档管理软件中用于检测用户在电脑上输入的敏感信息，例如密码、银行账号等。其优势包括：高效性：KMP算法的时间复杂度为O(n)，相比暴力匹配算法的O(n*m)更加高效。...总之，KMP算法在文档管理软件中具有重要的应用价值，可以帮助企业保护公司机密和员工隐私。
你还在为小程序中计算两个经纬度之间的距离发愁吗？ 你还在为小程序中地址逆向解析发愁吗? 你还在为小程序中路线规划，地点搜索发愁吗? 好消息！好消息！...有了官方支持时的调用 1 没有官方支持时的调用 在没有官方支持时，小程序中的位置获取，可以采用腾讯地图，高德地图，百度地图都可以，但是你需要先通过小程序的wx.getLocation 获取当前的经纬度，...如图2 腾讯地图webservice API 计算两个经纬度的距离 2 有了官方支持时的调用 最近需要做小程序的地址解析和计算距离，查看 腾讯地图开放平台时，发现平台已经支持小程序中的使用了，如图3。...图 3 腾讯位置服务支持在小程序中使用 而且调用非常简单：只需要引入他的一个JS 文件，就可以使用了，如图4腾讯位置在小程序中的应用。 ?...图4 腾讯位置服务在小程序中的应用 具体调用实例如下： var QQMapWX = require('../..
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
