有哪些改进，看看它是如何在同样的画面质量下将编码码率降下来的。...变换编码和量化模块从原理上属于两个相互独立的过程，但是在 H.265 中，两个过程相互结合，减少了计算复杂度。量化部分整体和 H.264 相似，支持加权量化矩阵（自定义量化矩阵）。...2.1.4、环路滤波/去方块滤波（Deblocking） 去方块滤波（Deblocking）在基于块的视频编码中，形成的重构图像会出现方块效应，采用去方块滤波可达到削弱甚至消除方块效应的目的，提高图像的主观质量和压缩效率...包含一个 16x16 的亮度块采样，对于一般的视频信源（如 YUV 4:2:0）而言，会伴随两个 8x8 的色度块采样。...SAO 位于去块效应滤波器之后，用于补偿重构像素值，达到减少振铃效应失真目的。SAO 分为边缘补偿（EO）和带状补偿（BO）两种方式。
通过在Timescale中启用列存储（压缩数据）并使用Timescale的块跳过索引，可以解决所有这些挑战。Timescale构建在PostgreSQL之上，旨在简化PostgreSQL的扩展。...这篇文章展示了如何使用Timescale的列存储和块跳过索引功能来减小表大小并加快搜索速度。 以下是我们将遵循的方法。首先，我们将数据插入到未压缩表中以获取初始大小和查询速度。...使用分块跳过索引增强 PostgreSQL 性能 在时间尺度中的块跳过 进一步加快 PostgreSQL 性能并减少存储空间占用的是 Timescale 的分块跳过索引（从 TimescaleDB 2.16.0...这种有针对性的访问最大限度地减少了磁盘 I/O 和计算开销，使查询更快、更高效，尤其是在拥有数十亿行的超表中。...CREATE INDEX order_id ON product_orders (order_id); 创建索引后，让我们重新运行 SELECT 查询并检查执行时间是否从 42 秒减少。
本文将探讨这一观点的合理性，并分析如何在软件设计中实现复杂性的降低。 为何要降低复杂性？ 提高可维护性：简化的设计使得软件更容易理解和维护。 增加可扩展性：低复杂性的系统更容易适应新的需求和变更。...降低错误率：复杂系统更容易出错，简化设计有助于减少错误。 提高开发效率：简洁的设计可以加速开发过程，减少开发资源的消耗。 如何在设计中降低复杂性？ 模块化：将系统划分为小的、独立的模块。...遵循设计原则：如单一职责原则、开闭原则等，这些原则旨在减少依赖，提高代码的可维护性和可扩展性。 使用设计模式：设计模式是解决特定问题的模板。合理地应用设计模式可以帮助管理复杂性，使设计更加清晰。...重构：定期的重构有助于保持代码的简洁性，及时清除累积的“技术债务”。 持续集成和测试：通过自动化测试和集成，可以及时发现和修复问题，减少复杂性带来的风险。...通过模块化、遵循设计原则、使用设计模式、定期重构以及实施持续集成和测试，我们可以有效地管理和降低软件设计的复杂性。这不仅提高了软件的质量，也增加了开发效率，是实现可持续软件开发的关键。
在2020年，手机 QQ 启动了名为“工业化实践”的技术架构升级项目，这标志着手机 QQ 工程首次系统性地进行业务边界划分、解耦和重构升级。...针对以上不足，对手机 QQ 工程重新设计了架构。新架构按业务划分模块，业务模块之间是相互解耦的，业务模块之间通过接口和路由进行通信。...通过整理，手机 QQ 工程解耦重构划分为三个阶段： 阶段一（2020.11 - 2021.2） 基本完成约300万行核心代码的解耦，一共约30个基础模块和40个基础组件完成解耦，核心业务模块基本完成解耦...代码冲突方面也得到明显改善，对比重构前后数据，冲突文件数减少60%，冲突次数减少30%，大大提升开发效率。...用户层面上的挑战则包括： 在长达一年以上的升级过程中，日常版本需要正常迭代。 用户本地数据量巨大，如超过 10G 的本地消息数据库。
在这篇文章中，我们讲述了我们如何在众多项目中选择用于长期指标存储的故事。...在前六名（InfluxDB、TimescaleDB、M3DB、Victoria Metrics、Thanos 和 Cortex）中，让我们看看它们各自的比较。...第三，在我们的环境中，事实证明它相当消耗资源。在某些情况下，我们不得不将保留时间减少到 3 天，以保持在 16 GB RAM 预算内。 我们考虑了 InfluxDB2。...银牌：M3DB 和 VictoriaMetrics M3DB 和 VictoriaMetrics 是分别由 Uber+Chronosphere 和 VictoriaMetrics 支持的两个时间序列数据库...所有重要数据都在对象存储中。随意将其重新克隆到另一个位置，Thanos 或 Cortex 的另一个实例将愉快地阅读它。
上又划分了lun2-3 3）有一块全局hotspare盘(磁盘0-15任意一块故障后，hotspare磁盘要马上顶上进行raid重建） 热备盘小知识： 1）热备盘可以分全局热备和局部设备 2）热备盘可以有多块...无知者无畏，一顿操作猛如虎。 2.RAID1.5时代 ?...3）storagepool上又划分了lun0-3 4）有一块全局hotspare盘(磁盘0-15任意一块故障后，hotspare磁盘要马上顶上进行raid重建） 备注：其实storagepool里把...raid2.0特性描述： 1）把物理磁盘逻辑划分为一块一块的小逻辑硬盘chunk(单个chunk为几M)，chunk为组成raid的最小单元 2）chunk在chunkgroup里组成各种raid小条带...raid类型(raid1.0和raid1.5中，一个物理磁盘只能属于一个raid类型) 备注：现在的一些高端或者分布式存储基本上都是raid2.0技术。
4) 使用宏名代替一个字符串，可以减少程序中重复书写某些字符串的工作量。...`timescale 命令的格式如下： `timescale/ 在这条命令中，时间单位参量是用来定义模块中仿真时间和延迟时间的基准单位的。...这是因为在`timescale命令中，定义了时间单位是1ns。模块中的延迟时间可表达为带三位小数的实型数，因为 `timescale命令定义时间精度为1ps....[例2]：`timescale 10us/100ns 在这个例子中，`timescale命令定义后，模块中时间值均为10us的整数倍。因为`timesacle 命令定义的时间单位是10us。...我们学习Verilog HDL语法要善于找到不同点，着重理解如：阻塞〔Blocking〕和非阻塞〔Non-Blocking〕赋值的不同；顺序块和并行块的不同；块与块之间的并行执行的概念；task和function
尽管压力普遍存在，但大脑如何在应对急性压力时重新配置其多层次、层次化的功能组织仍不清楚。...功能分离(即在特定系统中相对独立的处理过程)和整合(即不同系统之间的全局合作)是脑网络的两个基本特征。为了更好地理解压力大脑，我们使用了嵌套谱划分(NSP)方法来衡量脑网络的分离和整合。...（如模块化和参与系数)是基于大脑网络中单一层面的模块化划分，这种NSP方法定义了跨多个层面的分离和整合，并被发现在连接大脑网络和认知方面更强大。...在压力环境下，压力神经调节器，如皮质醇和去甲肾上腺素，可能与神经回路相互作用，重新配置大脑功能网络。早期接触皮质醇与减少网络隔离有关。...由于皮质下结构在标准MRI图谱中未得到充分表达，其他压力敏感区域(如杏仁核和海马体)对网络组织的贡献需要通过统一的全脑网络分区来研究。
QSqlDatabase db = QSqlDatabase::addDatabase("QSQLITE");db.setDatabaseName("database.db");if (!...在Qt开发中，如何确保代码的可读性和可维护性？• 遵循编码规范，如Qt的编码风格。• 使用清晰的命名和注释。• 模块化设计，减少耦合。✦ 18. 在Qt开发中，如何处理图形绘制和图像处理？...• 使用远程仓库（如GitHub）进行备份。✦ 23. 在Qt开发中，如何优化应用性能，例如减少内存占用、提高响应速度？• 使用Qt的性能分析工具（如Qt Creator的分析器）。...在Qt开发中，如何优化应用界面加载速度？• 使用懒加载技术。• 减少不必要的资源加载。• 使用异步加载。✦ 25. 在Qt开发中，如何处理复杂业务逻辑？...在Qt开发中，如何进行代码重构？• 使用自动化工具（如Qt Creator的重构功能）。• 逐步重构，确保每次重构后代码仍能正常运行。• 编写单元测试以验证重构后的代码。✦ 28.
1）将硬盘划分成若干个连续的固定大小的存储空间，称为存储块，即chunk，或简称CK。 2）Chunk按RAID策略组合成RAID组，称为存储块组，即chunk group，或简称CKG。...3）在CKG中划分若干小数据块，即extent。LUN就是由来自不同CKG的extent组成。 4）用作热备空间的CK也是分散在各个盘上的。...讲解重点： 其作为一个块级虚拟化技术，实现上CK是以64MB为单位进行划分的。 CKG中，RAID组的等级已经内置几个RAID等级，不能随意更改。...另外，RAID2.0的重构是按Chunk重构的，重构时只重构LUN中分配了业务数据的Chunk，比传统RAID需要重构所有LUN空间的方式，减少了不必要的重构读写，也能提高整体重构速度。...在磁盘数量增加的情况下，会适当减少热备盘，磁盘数量越多，热备盘个数越少。
在2020年，手机 QQ 启动了名为“工业化实践”的技术架构升级项目，这标志着手机 QQ 工程首次系统性地进行业务边界划分、解耦和重构升级。...针对以上不足，对手机 QQ 工程重新设计了架构：1）新架构按业务划分模块，业务模块之间是相互解耦的，业务模块之间通过接口和路由进行通信；2）同时按层级设计划分，层级自上而下依赖，上层模块可依赖下层模块，...通过整理，手机 QQ 工程解耦重构划分为以下三个阶段。...代码冲突方面也得到明显改善，对比重构前后数据，冲突文件数减少60%，冲突次数减少30%，大大提升开发效率。...用户层面上的挑战则包括：1）在长达一年以上的升级过程中，日常版本需要正常迭代；2）用户本地数据量巨大，如超过 10G 的本地消息数据库；3）项目需在技术优化的同时提升用户体验与活跃度，确保技术优化在用户端实现价值
DB 中读取，原来的基于 PromSQL 的 expr 无法使用 如何解决 SQL 转换 PromSQL 的问题：在 Timescale 上再接一层 Prometheus 进行转换 Prometheus...Prometheus 可以监控的对象远不止官方 exporters 列表中的产品，有些产品原生支持不在上面列表，如 TiDB; 有些可以通过标准的 exporter 来监控一类产品，如 snmp_exporter...在一个集中、复杂的监控环境中，我们可能无法控制正在监控的资源以及他们的指标数据。重新定义监控的标签可以在复杂的环境中，有效的控制和管理数据指标。...提供了持久化的存储能力与性能，可以用于历史数据分析 数据的高可用性 ACID 特性 Timescale DB 提供了水平扩展性 Prometheus 的多租户与高可用解决方案 Thanos 与 Cortex...Sidecar 容器 作为 Prometheus 的数据块（chunks）上传到对象存储（OSS） 支持多种对象存储（OSS），如 Aliyun、腾讯云、S3、Google 云存储、Azure 存储
系统的改造是伴随着业务需求压力并持续优化改造的过程，重点有两方面： 1）存储重构 数据库从SQLServser迁移到MySQL，包括消除数据库的复制分发，重新按领域模型拆分表，将核心数据与非核心数据隔离...数据表有三类： 第一类是业务需求功能改动相关表，这类表随着业务需求中涉及到的改动点，把依赖的数据表整理出来重新开发功能。...以上的弊端需要对系统重新规划，在系统重构中有两个思路： 1）将分离的系统合并，避免重复开发，减少数据同步带来的实时性问题。 2）新的架构前后端分离，前端交互分别设计，存储层API结构统一。 ?...功能上“取长补短“，两个系统在功能设计上有各自的优点，比如自营系统强在功能的灵活性，而代理系统的交互简单操作效率更高，功能的设计重新审视各功能以及权限划分对于用户统一考虑，通过权限隔离不同用户的可操作范围...2）尊重用户 新系统的上线，重构功能时要充分考虑原系统功能，考虑重新设计的功能是否符合用户的使用习惯，是否给用户使用效率带来正向影响。
一、网络传输优化在现代应用程序中，网络传输通常是影响性能的主要因素之一。为了优化网络传输，可以采用以下几种方法：数据压缩：通过压缩数据减少传输的大小。...批量请求：将多个小数据包合并为一个较大的数据包，以减少HTTP请求的数量，从而降低网络传输流量，提高性能。在实际工作中，接口响应慢的常见原因是循环查询或循环请求。...然而，这种优化往往需要对现有代码进行重构。很多开发者可能会担心重构会对生产环境的稳定性造成影响，因此不愿意进行代码重构。在这种情况下，AIGC（人工智能生成内容）是否能够帮助完成代码重构？...**使用 `strings.Join`**：动态生成查询中的占位符字符串。AI已经帮助我们完成了这段代码的性能优化，并对相关部分进行了重构，确保代码更高效、更易于维护。...AI能够理解我们提出优化要求的目的，并在此基础上进行合理的重构和优化。在网络传输方面，AI还可以利用强化学习和深度神经网络来自动提升网络传输效率和减少带宽消耗。
在实验中，本文建立了一个二层和一个三层的模型，每个模型都提供了用于人类视觉的输入重构，以及机器视觉任务，并与相关的基准进行了比较。...Katto，早稻田大学 动机：将隐空间划分为不同部分，分别对应不同任务，减少冗余。...};\Psi)\quad(1) T=V^{(back-end)}(\mathcal{F};\rho)\quad(2) 如：在后续的实验中，将yolov3第十三层的输出设置为 \mathcal{F}...只需从划分好的隐空间中训练一个新的LST，因为此时新任务所需信息全都包含在原任务中（例如：原任务是分类十种狗、五种猫，新任务是分类狗和猫）； 新任务不是原任务的子集。...）： 分别对LST中残差块取1,2,3,4进行实验，比较实验效果。
首先，其将数据按行分块，保证同一个record在一个块上，避免读一个记录需要读取多个block。其次，块数据列式存储，有利于数据压缩和快速的列存取。...RCFile保证同一的数据位于同一节点，因此元组重构代价较低(需要将分散的数据重新组织,比如一列数据散落在不同集群，查询的时候，需要将各个节点的数据重新组织；但是如果数据都在一个机器上，那就没有必要重新组织...等 在文件中存储了轻量级的索引数据 基于数据类型的块模式压缩：比如Integer类型使用RLE(RunLength Encoding)算法，而字符串使用字典编码(DictionaryEncoding)...Hive表中 insert overwrite table db.log_v2 partition(dt='18-09-26') select uid,model,key,value,time from...db.log where dt='18-09-26'; 在创建表的时候通过从别的表中查询出相应的记录并插入到所创建的表中 create table test4 as select id, name,
进行有损压缩时，WebP 会将图片划分为两个 8x8 色度像素宏块和一个 16x16 亮度像素宏块。在每个宏块内，编码器基于之前处理的宏块来预测冗余动作和颜色信息。...下文将对 WebP 的技术点进行一 一解析： 预测变换 预测空间变换通过利用相邻像素的数据相关性减少熵。在预测变换中，对已解码的像素预测当前像素值，并且仅对差值（实际预测）进行编码。...如果与预测变换的情况一样，就需要将图像划分为宏块，并且对于宏块中的所有像素使用相同的变换模式。变换模式分为 3 种：green_to_red，green_to_blue和red_to_blue。...减去绿色变换 “减去绿色变换”从每个像素的红色、蓝色值中减去绿色值。当此变换存在时，解码器需要将绿色值添加到红色和蓝色。 彩色缓存编码 无损 WebP 压缩使用已经看到的图像片段来重构新的像素。...与主流图片格式功能对比 △ 各图片格式功能对比 如何开启 WebP 图片格式 目前 WebP 图片格式依托于其优异的图片压缩性能以及兼备无损和有损两种压缩算法，在各大网站和 App 得到普及，那么要如何在网站中开启
架构模式 系统朝大型系统衍变的过程中，如下几个架构模式是我们应该考虑也终将经历的。 分层 即对系统进行横向划分。比如进行MVC分层，又可分为接入层、业务层、核心数据层。应当禁止跨层调用以及逆向调用。...分割 即对系统进行纵向划分。比如在业务层上拆解业务，核心数据层上划分不同类型的数据，以方便流量控制等。 分布式 分布式部署一般耳熟能详。也是SOA中重要的一环。...但是在没有高效分布式事务的前提下，如何在分布式中保证数据一致性，是首当其冲需要考虑的。...；分布式计算，如阿里的天梯系统等。...缓存 缓存在大型系统中的地位极其重要。其可以充当数据层的缓冲层，通过缓存热点数据，以及不常改变的数据来达到提升性能，减少数据持久层的压力等目的。
了解我们如何为 PostgreSQL 配备高级索引技术，使其与其他专门的向量数据库（如 Pinecone）一样快。...在我们的公告文章中，我们描述了我们的新 StreamingDiskANN 向量索引如何让我们比为此目的创建的定制专用数据库（如 Pinecone）更快地执行向量搜索。...然而，即使重新评分，准确性也很重要，因为它允许您减小 N（从而更快地查询）并增加准确结果位于 N 个预取结果集合中的机会。 我们研究了 BQ 算法，并对其产生的准确性损失感到不满意。...其想法是使用平均值和标准差来推导出 z 分数（一个值与平均值的距离，由标准差标准化），然后将 z 分数划分为三个区域。...您还可以在 Timescale 的云 PostgreSQL 平台上的任何数据库服务中访问 pgai 和 pgvectorscale。
个提高效率的方法是在可能的情况下，应该尽量把字段设置为NOTNULL， b,使用连接（JOIN）来代替子查询(Sub-Queries) c,使用联合(UNION)来代替手动创建的临时表 d,事物： a)要么语句块中每条语句都操作成功...2.加速请求响应 3.大量写合并为批量写：如计数器先redis累加再批量写入DB 4.超时剔除：例如expire 5.主动更新：开发控制生命周期（最终一致性，时间间隔比较短） 6.缓存空对象 7.布隆过滤器拦截...11.IO访问合并 目的：要减少缓存重建次数、数据尽可能一致、减少潜在危险。...如果 setnx(nx 和 ex) 结果为 false，说明此时已经有其他线程正在执行构建缓存的工作，那么当前线程将休 息指定时间 ( 例如这里是 50 毫秒，取决于构建缓存的速度 ) 后，重新执行函数...等重构成功，即执行了redis set操作 之后，所有的线程就可以访问到重构后的缓存中的新的内容了 从缓存层面来看，确实没有设置过期时间，所以不会出现热点 key 过期后产生的问题，也就是“物理”不过期
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