；借助 Lighthouse 测试页面加载速度，定位 “资源加载阻塞”“长任务导致的卡顿” 问题；核心优化策略实战：渲染性能优化：减少 Draw Call（合并静态模型、使用实例化渲染）、降低 Overdraw...（避免透明物体叠加过多）、优化 Shader（减少纹理采样次数、使用低精度变量）；内存优化：动态卸载不可见资源（如远处的地形瓦片、离开区域的实体模型）、复用对象池（如粒子对象、UI 图标）、限制单帧加载资源体积...；运行时优化：使用 “requestAnimationFrame” 确保渲染帧率稳定，避免 “同步操作阻塞主线程”（如将资源解析放入 Web Worker）；极端场景处理：解决 “千人同屏” 时的性能崩溃问题...、路径寻路）正确性，集成 Sentry 监控线上报错（如 WebGL 上下文丢失、资源加载失败），设置性能告警（帧率低于 30 帧时触发通知）；项目文档与交付：编写技术文档（API 说明、优化方案、兼容性列表...场景拓展：适配不同类型大地图需求除开放世界 3D 地图外，额外讲解 2D 像素大地图（如《星露谷物语》风格）、2.5D 斜视角地图（如《梦幻西游》网页版）的开发差异，分析 “技术选型” 与 “场景需求
核心问题 ：如何在开发阶段高效检测内存泄漏，减少生产环境中的修复成本？ 2....因子C（版本差异） ：比较新旧版本残留对象的变化。 【通俗理解 ：比较新旧版本中这个分配点的"残留恶化程度"。...泄漏检测与定位 排名列表 ：按LC值对分配站点排序，开发者优先检查排名靠前的站点。 阈值机制 ：可设置自动报警阈值（需根据应用调整）。 3....局限与未来工作 局限 ： 依赖测试覆盖率 ：若测试未触发泄漏路径，方法失效（如Thrift-1468）。 版本差异影响 ：新旧版本差异过大时，新站点数量激增，降低排名准确性。...未来方向 ： 优化性能 ：选择性插桩（仅关注变更代码），减少开销。 结合测试生成 ：自动生成触发泄漏的测试用例。 阈值自适应 ：动态调整LC阈值，减少人工干预。
Contains方法要长。...但是，当集合中元素比较多且查找条件复杂时，Exists方法的执行时间可能比Contains方法更短。...Exists方法相当，因为它们两个的代码实现方式都是一样的。...由于Where方法返回的是延迟求值的IEnumerable，其执行时间比其他方法要长一些。但是，如果需要对集合进行复杂的筛选操作时，Where方法是一个非常好用的API。...但是，对于需要对集合进行多次复杂筛选操作的需求，Where方法是最好的选择，这样可以减少代码重复，提高代码可读性。
它允许我们根据两个或多个表之间的某种关系来合并数据。请问，你对MySQL中的Join查询算法有哪些了解？能否详细解释一下主要的Join算法，以及MySQL是如何在实际查询中选择和使用这些算法的？”...它通过将被驱动表的数据分成多个块，每次处理一个块来减少I/O操作。这在一定程度上提高了效率，特别是当被驱动表可以通过索引快速访问时。”...问题的重点：理解join查询的性能问题：面试者需要认识到过多join查询关联可能导致的性能瓶颈，如查询执行时间过长、资源消耗过大等。...此外，如果查询中涉及的表很大且没有适当的索引，那么查询执行时间可能会非常长，同时消耗大量的CPU和内存资源。”二、优化策略索引优化“索引是优化join查询关联的关键。...最初，查询执行时间非常长，严重影响了系统的性能。通过对查询进行分析，我发现其中一个表没有适当的索引。在为其添加了索引后，查询性能得到了显著提升。
今天我想和大家分享 4 个省时的 Python 技巧，可以节省 10~20% 的 Python 执行时间。 反转列表 Python 中通常有两种反转列表的方法：切片或 reverse() 函数调用。...显然，内置函数 reverse() 比列表切片方法更快！ 交换两个值 用一行代码交换两个变量值是一种更具有 Python 风格的方法。...然后，让我们比较一下，哪个更快？ 如您所见，在函数内使用 for 循环会稍微快一些。...减少函数调用次数 判断对象的类型时，使用 isinstance() 最好，其次是对象类型标识 id()，对象值 type() 最后。...这减少了使用 Y 时的一次查找（解释器不必先查找 X 模块，然后在 X 模块的字典中查找 Y）。 总而言之，你可以大量使用 Python 的内置函数。
通过这个命令的输出，可以找到与死锁相关的详细信息，如死锁的事务列表、等待的锁等。 3....事务执行顺序 事务A开始一个长事务，并锁定了表inventory中的某些行。 由于事务A执行时间很长，事务B在等待事务A释放锁的过程中也开始并试图锁定表inventory中的其他行。...SQL示例 这个案例的SQL语句与其他案例类似，但重点在于事务A的执行时间非常长，可能是由于复杂的业务逻辑、外部系统调用或人为的暂停等原因造成的。...在高隔离级别（如可重复读）下，事务B更容易受到事务A的影响而发生死锁。 解决MySQL死锁的方案 1. 重试失败的事务 当事务因为死锁而失败时，可以简单地重试该事务。...避免长时间的事务：尽量减少事务的执行时间，避免长时间占用锁。 3. 设置锁超时时间 通过设置合适的锁超时时间，可以在事务等待锁的时间过长时自动回滚事务，从而避免死锁的持续存在。
LongAdder在内部维护了一个或多个变量（取决于当前并发级别和系统环境），每个线程对其中一个变量进行操作，从而减少了线程间的竞争。当需要获取总和时，这些变量会被加在一起。...一、LongAdder的使用 下面代码展示了如何在多线程环境中使用LongAdder来统计并发任务的执行次数，并最终获取总的执行次数。...接下来，我们创建了一个包含100个任务的列表tasks。...因此，在选择使用LongAdder还是AtomicLong时，需要根据实际需求进行权衡和选择。 总之，LongAdder通过分段锁和并发控制的思想实现了高并发场景下的长整型加法操作优化。...它内部维护了多个变量来减少线程间的竞争，并提供了灵活的并发控制机制以适应动态变化的并发环境。然而，在使用LongAdder时需要注意其适用场景和限制，并根据实际需求选择合适的并发工具类。
当然具体合理线程池值大小，需要结合系统实际情况，在大量的尝试下比较才能得出，以上只是前人总结的规律。 在这篇如何合理地估算线程池大小？...并发编程网上的一个问题 高并发、任务执行时间短的业务怎样使用线程池？并发不高、任务执行时间长的业务怎样使用线程池？并发高、业务执行时间长的业务怎样使用线程池？...（1）高并发、任务执行时间短的业务，线程池线程数可以设置为CPU核数+1，减少线程上下文的切换 （2）并发不高、任务执行时间长的业务要区分开看： a）假如是业务时间长集中在IO操作上，也就是IO密集型的任务...）一样吧，线程池中的线程数设置得少一些，减少线程上下文的切换 （3）并发高、业务执行时间长，解决这种类型任务的关键不在于线程池而在于整体架构的设计，看看这些业务里面某些数据是否能做缓存是第一步，增加服务器是第二步...最后，业务执行时间长的问题，也可能需要分析一下，看看能不能使用中间件对任务进行拆分和解耦。
其主要特点包括：执行时间最短优先：根据任务的估计执行时间（通常是 CPU 的所需时间），选择执行时间最短的任务。平均等待时间低：短作业优先算法通过减少较短任务的等待时间来优化整体性能。...可能导致长任务的饥饿：由于较长的任务可能一直被较短的任务抢占而得不到执行机会，可能导致某些任务的饥饿问题。需要准确估计执行时间：算法的性能依赖于任务执行时间的准确预测。...算法实现的基本流程短作业优先算法的执行过程通常包括以下几个步骤：任务列表的初始化：将所有任务的到达时间和执行时间记录在调度队列中。选择执行任务：从调度队列中选择执行时间最短的任务。...短作业优先算法的优劣分析优点：优化平均等待时间：通过优先调度短任务，减少了大部分任务的等待时间。简单易实现：算法逻辑直观，易于在小型系统中实现。...缺点：长任务饥饿问题：长任务可能因持续被短任务抢占而延迟执行。执行时间预测难度大：任务的执行时间通常难以精确预测，影响算法实际效果。动态任务调度困难：当任务动态到达时，需要频繁调整调度队列。
这种算法适用于任务执行时间相近且优先级相同的场景。优点：实现简单，易于理解。公平性高，所有任务按顺序执行。缺点：不适合任务执行时间差异较大的场景，可能导致长任务阻塞短任务。...不适合任务执行时间差异较大的场景。适用场景：任务执行时间相近且需要公平调度的系统。...性能优化建议减少上下文切换频繁的上下文切换会消耗大量CPU资源，影响系统性能。可以通过以下方式减少上下文切换：使用线程池避免频繁创建和销毁线程。合理设置时间片大小，避免过小的时间片导致频繁切换。...可以使用负载均衡算法（如轮询、最少连接等）来实现。QA环节Q1: 如何选择合适的调度算法？A1: 选择调度算法时需要考虑任务的特性和系统需求。...分布式任务调度，如何在多节点系统中高效分配任务。结合机器学习技术，预测任务执行时间和资源需求，优化调度决策。
一、初识布局优化 通过《Android性能优化（一）之启动加速35%》我们获得了闪电般的App启动速度，那么在应用启动完毕之后，UI布局也会对App的性能产生比较大的影响，如果布局写得糟糕，显而易见App...Swap Buffers：表示处理任务的时间，也可以说是CPU等待GPU完成任务的时间，线条越高，表示GPU做的事情越多； Command Issue：表示执行任务的时间，这部分主要是Android进行2D...渲染显示列表的时间，为了将内容绘制到屏幕上，Android需要使用Open GL ES的API接口来绘制显示列表，红色线条越高表示需要绘制的视图更多； Sync & Upload：表示的是准备当前界面上有待绘制的图片所耗费的时间...，为了减少该段区域的执行时间，我们可以减少屏幕上的图片数量或者是缩小图片的大小； Draw：表示测量和绘制视图列表所需要的时间，蓝色线条越高表示每一帧需要更新很多视图，或者View的onDraw方法中做了耗时操作...六、Use Tags merge标签 merge可以用来合并布局，减少布局的层级。merge多用于替换顶层FrameLayout或者include布局时,用于消除因为引用布局导致的多余嵌套。
兼容性： GCN 使用图序列表示骨架序列，这一表示很难与其他基于 3D-CNN 的模态（RGB, Flow 等）进行特征融合。 3....在实验中，我们对不同来源的二维 / 三维人体姿态进行了公平的比较。我们发现，即使基于轻量主干网络（MobileNetV2）所预测的二维姿态，用于动作识别时，效果也好于任何来源的三维人体姿态。...基于 RGB 模态的方法，通常只在一个较短的时间窗内采帧构成 3D-CNN 的输入（如 SlowFast 在一个长仅为 64 帧的时间窗内采帧）。...在训练时，我们用两个单独的损失函数分别训练两个分支，以避免过拟合。 4....除此之外，当以不同条件（如训练数据使用 GT 框提取，测试数据使用 Tracking 框提取）提取的人体姿态分别用于训练、测试时，3D-CNN 的精度下降也远小于 GCN。
如何在MySQL中创建和使用触发器？触发器是一种数据库对象，它在特定事件（如INSERT、UPDATE、DELETE）发生时自动执行一段SQL语句。...- 锁竞争：减少长事务，优化锁粒度，避免不必要的行锁。32. 如何在MySQL中设置和使用存储过程的参数？存储过程可以接受输入参数和返回输出参数。...这不仅可能导致性能下降（因为避免了索引的使用），还可能导致错误的比较结果。56. 如何在MySQL中处理大量的DELETE操作？...- 硬件升级：在必要时升级服务器硬件。这些方法有助于减少查询执行时间，提高数据库的整体性能。71. 如何在MySQL中使用和优化子查询？子查询是嵌套在另一个查询内部的查询。...这在表数据发生显著变化后特别有用，如大量插入、删除操作后。111. MySQL中的死锁是如何产生的，如何预防和解决？死锁是两个或多个事务在相互等待对方释放锁资源时发生的情况。
2D 双流网络的一个缺点是对时序上的长期依赖关系的建模不足，那么使用时序建模的网络如 LSTM，则可以弥补这一点。...（4）2D 双流网络和 RNN 的结合，比如 [6] 中利用 2D 双流网络分别提取 spatial 和短期的运动特征，然后再分别输入 2 个 LSTM 来提取长时的运动信息。...2.2 骨架数据模态 骨架序列表人体关节的轨迹，这些轨迹可以用来表征人体的运动，因此骨架数据是比较适配于 HAR 任务的一种数据模态，骨架数据提供的是身体结构与姿态信息，其具有两个明显的优点：（1）具有比例不变性...但同时也有两个缺点：（1）骨架信息的表示比较稀疏，存在噪声。（2）骨架数据缺少人 - 物交互时可能存在的形状信息。...如何更有效地利用 CSI 的相位和幅度信息，以及如何在处理动态环境时提高鲁棒性，是目前基于 wifi 的 HAR 任务所面临的主要挑战。
如何在两个线程之间共享数据 Java 里面进行多线程通信的主要方式就是共享内存的方式，共享内存主要的关注点有两个：可见 性和有序性原子性。...3．高响应比优先调度算法 在批处理系统中，短作业优先算法是一种比较好的算法，其主要的不足之处是长作业的运行 得不到保证。...(3) 对于长作业，作业的优先级可以随等待时间的增加而提高，当其等待时间足够长时，其 优先级便可升到很高，从而也可获得处理机。...当 轮到该进程执行时，如它能在该时间片内完成，便可准备撤离系统；如果它在一个时间片结束时 尚未完成，调度程序便将该进程转入第二队列的末尾，再同样地按 FCFS 原则等待调度执行；如果 它在第二队列中运行一个时间片后仍未完成...CAS 算法实现一个重要前提需要取出内存中某时刻的数据，而在下时 刻比较并替换，那么在这个时间差类会导致数据的变化。
模块内部使用了两个数组 temp_result 来临时存储中间结果。在时钟上升沿或复位信号有效时，根据复位信号的状态对输出数据和临时结果进行初始化或执行卷积计算。...在复位时将输出数据初始化为 0。在正常工作时，对于每个池化窗口，选择窗口内的最大值作为池化结果。通过比较输入数据中每个池化窗口内的元素，将最大值赋给输出数据。...1、二维卷积神经网络（2D - CNN） 算法原理： 2D - CNN 主要用于处理具有二维结构的数据，如图像。它通过卷积层中的卷积核在图像的二维平面上滑动，提取图像的特征。...利用片上存储资源（如 BRAM）缓存图像数据和中间结果，减少数据传输的开销。因为在神经网络计算过程中，数据的频繁读取和写入会消耗大量时间，FPGA 的片上存储可以在一定程度上缓解这个问题。...应用案例： 在图像识别领域，如人脸识别系统。通过 FPGA 加速的 2D - CNN 可以快速处理摄像头采集的图像，识别出人脸的特征，用于门禁系统、安防监控等场景。
Unity提供了两个独立的物理引擎：一个用于3D物理系统，另一个用于2D物理系统。...Joints 2D：允许两个或多个刚体在2D平面上进行连接和约束。 物理引擎的选择与应用 根据项目的具体需求，可以选择内置的3D物理引擎或2D物理引擎。...Unity中Nvidia PhysX引擎与Box2D引擎在性能和功能上的具体比较是什么？ 在Unity中，Nvidia PhysX引擎和Box2D引擎在性能和功能上存在显著差异。...如何在Unity项目中实现Havok物理引擎，并与PhysX或Box2D引擎结合使用？...选择合适的物理引擎：Unity提供了Nvidia PhysX和Box2D两个物理引擎，分别用于3D和2D物理模拟。根据游戏需求选择合适的物理引擎，并正确使用它来提高整体性能。
本文将通过深入的源码解析与案例分析，展示如何在实际项目中利用Java流并发进行高效的数据处理。...在这个案例中，我们将对一个包含百万级别数据的集合进行处理，比较顺序流和并发流的性能差异。...: " + (endTime - startTime) + "ms"); }}案例分析大数据集生成：我们生成了一个包含一百万个随机整数的列表。...并发流处理：通过parallelStream()并行执行相同的操作，并比较两者的性能差异。性能对比在处理大数据集时，并发流通常能显著减少处理时间。...由于处理的线程只有一个，执行时间通常较长，尤其在处理较大数据集时。并发流处理：并发流将任务分配给多个线程并行执行，因此通常能够在较短时间内完成操作。
12、什么是乐观锁和悲观锁 1）乐观锁：就像它的名字一样，对于并发间操作产生的线程安全问题持乐观状态，乐观锁认为竞争不总是会发生，因此它不需要持有锁，将比较-替换这两个动作作为一个原子操作尝试去修改内存中的变量...13、高并发、任务执行时间短的业务怎样使用线程池？并发不高、任务执行时间长的业务怎样使用线程池？并发高、业务执行时间长的业务怎样使用线程池？...1）高并发、任务执行时间短的业务，线程池线程数可以设置为CPU核数+1，减少线程上下文的切换 2）并发不高、任务执行时间长的业务要区分开看： a）假如是业务时间长集中在IO操作上，也就是IO密集型的任务...，线程池中的线程数设置得少一些，减少线程上下文的切换 c）并发高、业务执行时间长，解决这种类型任务的关键不在于线程池而在于整体架构的设计，看看这些业务里面某些数据是否能做缓存是第一步，增加服务器是第二步...最后，业务执行时间长的问题，也可能需要分析一下，看看能不能使用中间件对任务进行拆分和解耦。 欢迎大家一起交流，喜欢文章记得点个赞，感谢支持！
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