在nginx中也支持使用jemalloc进行内存管理，那更应该一试了。
在使用它们进行优化之前，我想我们需要明确我们使用它们的目的：减少组件的非必要重新渲染减少组件内部的重复计算1 使用 React.memo 避免组件的重复渲染在讲述 React.memo 的作用之前，我们先来思考一个问题...被 React.memo 包裹的组件在渲染前，会对新旧 props 进行浅比较：如果新旧 props 浅比较相等，则不进行重新渲染（使用缓存的组件）。...如果新旧 props 浅比较不相等，则进行重新渲染（重新渲染的组件）。...这种优化有助于避免在每次渲染时都进行高开销的计算。...总结：在函数组件内部，一些基于 State 的衍生值和一些复杂的计算可以通过 useMemo 进行性能优化。
下面就已 reizhi 自己的博客为例，简单介绍使用 newrelic 对 wordpress 进行性能优化的流程。 首先当然需要注册帐号，各位前往官网注册即可。...其中 Web transaction time 指的是网站在不同时间点的响应时间，如图可以看到，wordpress 的大部分服务器端处理时间花在了 php 上，数据库查询只占很小的一部分。...无论是使用高级缓存还是数据库缓存都没能解决问题，而在使用 newrelic 后，我们可以很清楚的看到，simple-lightbox 这个插件的处理时间被标红。...newrelic 对于 wordpress 还提供了扩展以及跟踪功能，可以查看各个扩展或主题的调用耗时，以便于性能优化。
DVM大多数实现和传统的JVM相似，但是为了满足Android在手机端内存的限制，Dalvik对JVM做了一些独有的优化。...工具进行查看： dexdump -d -l plain AllDex.dex ?...需要注意的是，Android编译打包对class文件的压缩伴随着一个副作用，就是Android的65535的问题，这一问题最直接的原因就是DVM的源代码MemberIdsSection.java中： ?...架构基于寄存器/基于栈结构 JVM的字节码指令的执行是基于栈进行的，而Android字节码指令的执行是基于寄存器的，这里的寄存器是在内存中模拟出的一组寄存器，而并非硬件的寄存器。...使用dx对文件进行优化压缩之后的字节码文件： ?
面试官：如何可以提升用户体验？ 答：从提升项目性能开始！ 面试官：如何才能提升项目性能呢？ 答：对项目进行优化! 面试官：如何对项目进行优化？ 答：主要从项目加载时以及运行时两方面进行优化。...面试官：如何进行加载时的优化？ 答：主要从以下几方面入手： CSS 写头部，JavaScript 写底部：所有放在 head 标签里的 CSS 和 JS 文件都会堵塞渲染。...图片优化：首先进行图片延迟加载，在页面中，先不给图片设置路径，只有当图片出现在浏览器的可视区域时，才去加载真正的图片；其次降低图片质量，图片100% 的质量和 90% 的质量通常肉眼是看不出来区别，尤其是用来当背景图的时候...通过 webpack 按需加载代码：懒加载是一种很好的优化方式，它可以加快应用的初始加载速度，减轻总体体积，因为某些代码块可能永远不会被加载到。 面试官：那如何进行运行时的优化？...不要覆盖原生方法：无论你的JS代码如何优化，执行效率都比不上原生方法。当原生方法可用时，我们尽量使用它们。 降低CSS 选择器的复杂度：浏览器读取选择器，遵循的原则是从选择器的右边到左边读取。
SQL 查询优化减少了查询所需的资源并提高了整体系统性能，在本文中，我们将讨论 SQL 查询优化、它是如何完成的、最佳实践及其重要性。 什么是 SQL 查询优化？...SQL 查询优化是编写高效的 SQL 查询，并在执行时间和数据库表示方面提高查询性能的迭代过程，查询优化是几个关系数据库管理系统 (RDBMS) 的一项重要功能。...查询是对来自数据库的数据或信息的问题或请求，需要编写一组数据库可以理解的预定义代码，结构化查询语言 (SQL) 和其他查询语言旨在检索或管理关系数据库中的数据。...SQL查询优化的主要目的是： 减少响应时间并提高查询性能 减少 CPU 执行时间以获得更快的结果 最大限度地减少用于提高吞吐量的资源数量 SQL 查询优化是如何完成的？...保持统计更新 查询优化器使用统计信息来确定如何最好地连接表、何时应该使用索引以及如何访问这些索引等，无论是手动还是自动，SQL 服务器统计信息都应该保持最新。
思考空间 代码第17行对RAM的初始化是否可综合？...对列表搜索的目的是查找特定的元素，这些元素应该与指定的模式相匹配。此时，可用命令lsearch。该命令接收两个参数，第一个参数为列表，第二个参数为匹配模式。...该模式按照string match的命令规则进行搜索。 lsearch的返回值是列表中第一个与指定模式匹配的元素的索引。看一个案例，如下图所示。匹配模式为A*，故返回元素AFF对应的索引值3。...选项-not可实现对匹配结果取反，以下图所示案例为例。匹配模式为LUT*，-not就会使得lsearch的返回值为所有不与之匹配的元素。-not可以与-inline或-all联合使用。 ?
通过阿里云数据传输，并使用 dts-ads-writer 插件， 可以将您在阿里云的云数据库RDS for MySQL中数据表的变更实时同步到分析型数据库中对应的实时写入表中（RDS端目前暂时仅支持MySQL...在分析型数据库上创建目标表，数据更新类型为实时写入，字段名称和MySQL中的建议均相同； 2. 在阿里云数据传输的控制台上创建数据订阅通道，并记录这个通道的ID； 3....注意事项 1）RDS for MySQL表和分析型数据库中表的主键定义必须完全一致；如果不一致会出现数据不一致问题。...如果需要调整RDS/分析型数据库表的主键，建议先停止writer进程； 2）一个插件进程中分析型数据库db只能是一个，由adsJdbcUrl指定； 3）一个插件进程只能对应一个数据订阅通道；如果更新通道中的订阅对象时...logs目录下的日志中的异常信息均以ErrorCode=XXXX ErrorMessage=XXXX形式给出，可以进行监控，具体如下： ?
在 craco 中可以通过 configure 属性拿到 webpack 的配置对象，对其进行修改来配置，将重复的包拆分出去。...经过对图的分析，发现 jsoneditor,echarts,antv 等库对包体积的影响比较大，所以将他们拆分出去。...按需加载大体积的库从优化后的分析图中我发现了一个体积很大的库 BizCharts，而项目中这个库实际上只使用过不多的几个组件. 这种情况下，可以通过修改引入方式来进行按需引入。...{ libraryName: 'bizcharts', libraryDirectory: 'lib/components' }, ], ], } 构建速度优化...最后 如果你觉得此文对你有一丁点帮助，点个赞。 如果你觉得这篇文章对你有点用的话，麻烦请给我们的开源项目点点 star:http://github.crmeb.net/u/lsq不胜感激 ！
Goroutine wait share resource、mutex lock 做剖面分析，我们可以使用该工具收集运行时的程序性能指标，从而分析出程序中是否由于代码编写不合理导致存在不合理的资源占用情况，从而对程序进行优化用来提升其性能...Profiling：Goroutine 等待共享资源阻塞分析；Mutex Profiling：互斥锁分析，用来报告共享资源使用互斥锁的竞争的情况；Goroutine Profiling：协程性能分析，用来报告对当前运行时的...总结使用 go pprof 工具可以分析解剖程序运行性能问题，可以快速定位生产环境中遇到的问题，并作出优化或者 fix bug，最后祝大家不会写出 bug code，程序稳定、头发永在。
而如何去观察页面的绘制时间，找到性能瓶颈，可以借助Chrome的开发者工具。回流与重绘1. 当render tree中的一部分(或全部)因为元素的规模尺寸，布局，隐藏等改变而需要重新构建。...line-height/font-weight/postion/display/float/clear/js操作DOM，修改class属性，修改样式表，修改文档内容，修改元素计算样式让我们看看下面的代码是如何影响回流和重绘的...因为在display属性为none的元素上进行的DOM操作不会引发回流和重绘。避免频繁读取会引发回流/重绘的属性，如果确实需要多次使用，就用一个变量缓存起来。...对具有复杂动画的元素使用绝对定位，使它脱离文档流，否则会引起父元素及后续元素频繁回流。...转载本站文章《chrome对页面重绘和回流以及优化进行优化》,请注明出处：https://www.zhoulujun.cn/html/webfront/browser/webkit/2016_0506_
对传统的非DFX设计进行调试时，一个重要环节是插入ILA（Integrated Logic Analyzer，集成逻辑分析仪）。可以采用如下图所示的两种方式。...方式1需要手工例化ILA，同时将待测网线连接到ILA的测试端口，这个过程稍显繁琐，尤其是待测信号需要穿越多个层次到达ILA所在层次时，但也确保了待测信号能够百分之百被观测到（不会被工具优化掉）。...但有可能出现待测信号名字发生改变或者彻底被优化掉而无法找到的情形。 对于DFX设计，那么就只能使用实例化方式插入ILA。但即便如此，仍有一些特殊之处。为便于说明，我们看一个实际案例。...在整个设计的顶层，对RM进行实例化时，这12个端口的端口映射为空，如下图所示，如果使用的是VHDL，端口映射内填写open。
同时，该流水号将作为转账申请记录的一部分，写入后台数据库等待后续审核。 从上述介绍中，我们得以了解到，这里的转账服务接口只是完成了申请的接收工作。转账申请需要后续被人工审核后才能完成实际的转账。...entryReposity.save(entity); return entity.getFlowNo(); } } 以上是一个极简的代码实现逻辑,完成了申请单检查、流水号获取、数据库保存以及接口返回...).isEqualToComparingOnlyGivenFields(expected,"flowNo","status"); } } 在之前的测试用例类中，我们再添加第二个单元测试用例，来验证数据库写库的数据是否符合预期结果...如何对两笔申请进行单元测试，Mock又如何写？这个就留给读者自行练习了。 如果不是写库，而是通过MQ对外发布？又如何进行测试呢？...小结 本案例演示了如何使用Mockito提供的Capture特性来验证方法的传参，同时也展示了如何使用AssertJ进行对象的多个属性的断言。
1 问题 如何对图片进行卷积计算？...nn.Conv2d(in_channels=3,\ out_channels=16,kernel_size=3,\ stride=1,padding=1) (4) 建立全连接层然后对图片进行卷积计算...，然后对图片进行拉伸，再将拉伸后的图片交给全连接层，最后打印救过卷积计算的图片的尺寸 fc = nn.Linear(in_features=32*28*28,\ out_features=10)...= torch.flatten(x,1) # [128,32*28*28] out = fc(x) print(out.shape) 3 结语 这次实验我们更加深入的了解了torch的有趣之处，通过对图片进行卷积计算...，设置卷积计算的通道，设置卷积核尺寸大小，设置步长，设置补充，最后进行拉伸，得到最后的图片的尺寸，让我对卷积有了进一步的了解，对卷积的使用以及深度学习的魅力有了进一步的了解。
以后再需要该函数时，可以直接查表而不需要重新计算 1.3 高速缓存 最经常访问的数据，其访问开销应该使最小的 1.4 懒惰求值 除非需要，否则不对任何一项求值，这一策略可以避免对不必须的项求值 二，时间换空间法则...如果逻辑表达式的求值开销太大，就将其替换为开销较小的等价代数表达式 4.2 短路单调函数 如果我们想测试几个变量的单调非递减函数是否超过了某个特定的阈值，那么一旦达到这个阈值就不需要计算任何变量了 4.3 对测试条件重新排序...在组织逻辑测试的时候，应该将低开销的，经常成功的测试放在高开销的，很少成功的测试前面 4.4 预先计算逻辑函数 在比较小的有限阈上，可以用查表来取代逻辑函数 4.5 消除布尔变量 可以用if/else语句来取代对布尔变量...5.4.3 解决小的子问题时，使用辅助过程通常比把问题的规模变为0或1更有效 5.5 并行性 在底层硬件的条件下，构建的程序应该尽可能多的挖掘并行性 六，表达式法则 6.1 编译时初始化 在程序执行之前，应该对其尽可能多的变量初始化...6.2 利用等价的代数表达式 如果表达式的求值开销太大，就将其替换为开销较小的等价代数表达式 6.3 消除公共子表达式 如果两次对同一个表达式求值时，其所有变量都没有任何改动，我们可以用下面的方法避免第二次求值
如果针对类的测试通过了，你就能确信对类所做的改进没有意外地破坏其原有的行为。1.各种断言的方法python在unittest.TestCase类中提供了很多断言方法。...如果该条件满足，你对程序行为的假设就得到了确认。你就可以确信其中没有错误。如果你认为应该满足的条件实际上并不满足，python经引发异常。下表描述了6个常用的断言方法。...Survey results:- English- Spanish- English- MandarinAnonymousSurvey类可用于进行简单的匿名调查。...进行上述修改存在风险，可能会影响AnonymousSurvey类的当前行为。例如，允许每位用户输入多个答案时，可能不小心出力单个答案的方式。...3.测试AnonymousSurvey类下面来编写一个测试，对AnonymousSurvey类的行为的一个方面进行验证：如果用户面对调查问题时只提供了一个答案，这个答案也能被存储后，使用方法assertIn
这种沉重的主干设计范式主要是由于将图像识别模型转移到目标检测时的历史遗留问题，而不是目标检测的端到端优化设计。在今天分享中，研究者表明这种范式确实导致了次优的目标检测模型。...对多个流行的目标检测基准的数值评估表明，GiraffeDet在广泛的资源限制条件下始终优于以前的SOTA模型。...02 相关背景 为了缓解大规模变化带来的问题，一种直观的方法是使用多尺度金字塔策略进行训练和测试。...03 新框架方法 尽管已经进行了广泛的研究来研究有效的目标检测，但大规模变化仍然是一个挑战。...用于小目标检测（附原论文下载） 零样本目标检测：鲁棒的区域特征合成器用于目标检测（附论文下载） 目标检测创新：一种基于区域的半监督方法，部分标签即可（附原论文下载） 利用先进技术保家卫国：深度学习进行小目标检测
/etc/cloudera-scm-server目录下的db.properties文件中，但打开该文件进行查看发现数据库的password选项为明文，所示： ?...这种方式如果直接在文件中保存密码明文，对于一些企业的生产安全要求有时候是不能接受的，Cloudera官方没有提供直接对该文件中的密码明文进行脱敏的方式，但给出了另外一种方法。...测试环境 1.CDH6.1 2.Redhat7.4 3.采用root进行操作 2 问题解决 1.在/etc/cloudera-scm-server/目录下创建一个脚本文件scm-passwd.sh，输入...CM的数据库密码 echo "password" ?...2.官方提供将数据库密码单独保存到一个脚本文件中，然后在原db.properties文件中引入该脚本文件的方式来实现。
2、资料说明 本篇文章将以新生儿的资料进行举例说明。目的是为了解特征与预测新生儿的体重（目标变数y）之间的关系。 资料下载｜|新生儿资料.csv列名说明 1\....部分相依图可以让资料科学家了解各个特征是如何影响预测的！ 4.2 结果解释 ? 从这张图可以理解新生儿头围与新生儿体重有一定的正向关系存在，并且可以了解到新生儿头围是如何影响新生儿体重的预测。...PDP呈现的是特征对于目标变数的平均变化量，容易忽略资料异质性（heterogeneous effects）对结果产生的影响。...优点： ** 1.容易计算生成 2.解决了PDP资料异质性对结果产生的影响 3.更直观**??...红色代表特征越重要，贡献量越大，蓝色代表特征不重要，贡献量低 7 参考资料 XAI| 如何对集成树进行解释？ Python037-Partial Dependence Plots特征重要性.ipynb
上图表示一个 8×8 的原图，每个方格代表一个像素点；其中一个包含 X 的方格是一个 5×5 的卷积核，核半径等于 5/2 = 2； 进行卷积操作后，生成图像为上图中包含 Y 的方格，可以看出是一个 4...×4 的生成图； 通过比较观察可以发现，生成图比原图尺寸要小，为了保证生成图与原图保持尺寸大小一样，需要对原图进行边界补充，方法有如下四种： （1）补零填充； （2）镜像填充； （3）块填充；...int pix_value = 0;//用来累加每个位置的乘积 for (int kernel_y = 0;kernel_y<kernel.rows;kernel_y++)//对每一个点根据卷积模板进行卷积...for (int i = 1; i<inputImageHeigh - 1; i++) { for (int j = 1; j<inputImageWidth - 1; j++) { //对每一个点进行卷积...temp : 255;//如果结果大于255置255 result.at(i, j) = temp;//为结果矩阵对应位置赋值 } } //边界不进行修改 for (int
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