速度问题 最近工作中遇到这么一个问题，全站抓取时采用分布式：爬虫A与爬虫B，爬虫A给爬虫B喂饼，爬虫B由于各种原因运行的比较慢，达不到预期效果，所以必须对爬虫B进行优化。...help with implementing this solution) try running Scrapy on pypy, see Running Scrapy on PyPy 大致看了下，确实可以提高爬虫运行速度...这确实是一种很简单的方法，其实原理很简单，就是在每次插入数据前，对数据库中查询，是否有该 ID，如果没有就插入，如果有就放弃。 对于数据量比较少的项目，这确实是一种很简单的方法，很简单就完成了目标。...但是，我们现在说的是百万级数据，如果每一条数据在插入前，都需要去查询该数据是否在数据库，那会多么耗时，效率会大大较低，那么还有什么好办法呢？ 索引 MongoDB 索引 索引能够实现高效地查询。...索引能够存储某种特殊字段或字段集的值，并按照索引指定的方式将字段值进行排序。 我们可以借助索引，使用 insert_one方法提高效率。
不要用JDBC 大部分数据库有自己原生的处理大量插入工具，如果你的数据符合这些工具支持的格式，那么你就很难找到比这个选项更快的方法了。...3.使用批插入 通过某些案例测试发现，使用批处理语句进行100个记录的插入，整体插入时间会从普通的3.5分钟降低到1秒。但是这个方法也有一些缺陷：1)....数据可能不完美，可能会因为重复ID引起一些记录没有插入或重复插入，2).需要将你的原始数据格式转换到符合批处理的数据格式。...，使用更多数据库连接用于插入会提高性能，经过测试发现，对于某个大型数据库，将连接提高到5个可以提升速度，但是超过5个就没有什么用处了。...5.临时失效一致性约束 这个主意需要小心，会破坏几个表之间数据的完整性与一致性，失效完整一致性检查意味着你的数据库不会再为每条记录检查数据完整性了，从而提升插入性能，当然不要忘记插入完成后重新激活完整性约束
干货: 一般情况下mysql在百万级数据时读取、插入、更新速度较快，客户体验良好，但到了两千万级以上就会出现很慢 解决案例：将MySQL插入速度从2000条/分钟 提高到 12000条/秒。...核心思想： 1、尽量使数据库一次性写入Data File 2、减少数据库的checkpoint次数 3、程序上尽量缓冲数据，进行批量式插入与提交 4、减少系统的IO冲突 1. innodb_flush_log_at_trx_commit...配置设定为0 （插入速度会有很大提高，但Sever断电时有丢失数据风险） 2. innodb_autoextend_increment 从8M修改为256M （减少tablespace自动扩展次数，...innodb_file_per_table=on & alter table table_name engine=innodb 将大表转变为独立表空并且进行分区，然后将不同分区下挂在多个不同硬盘阵列中，...3840000 rows affected (7 min 59.21 sec) Records: 3840000 Duplicates: 0 Warnings: 0 结果：完成了以上修改操作后；384万行数据的插入速度从
如何提高访问github的速度？ 原因 为什么访问速度慢、下载慢？github的CDN被某墙屏了，由于网络代理商的原因，所以访问下载很慢。Ping github.com 时，速度只有300多ms。...解决方法 绕过dns解析，在本地直接绑定host，该方法也可加速其他因为CDN被屏蔽导致访问慢的网站。...Windows 10 平台为案例 1、在这里https://github.com/racaljk/hosts 下载最新的host文件 2、百度网盘下载地址： hosts文件下载 tools.exe下载...注：如果遇到无法保存，请右键文件hosts并找到 属性 -> 安全，选择你登录的用户名， 点击 编辑 ，勾选 写入 即可。 （3）刷新本地DNS：ipconfig /flushdns （4）重启浏览器
如何提高代码编写的速度，一直是一个逃避不了的问题。在天朝你得像打字员一样做程序员，不然老板和上司都觉得你是在玩耍。对项目的贡献体现在哪里？...提高你的打字速度 1. 用搜狗等中文输入法聊天/写文档与写代码切换时，养成直接切回系统英文输入法的习惯。都是一个快捷键的事，省去不少麻烦。 2....下面我们重点来讲讲如何真正提高编程速度的方法，仅供参考。 一、强调基础知识 基础这个东西不是用说就能有的，常用的东西只有牢牢的记住熟悉才能了然于胸。...要提高编码速度更重要的是简化梳理程序流程，以最小的代码量完成功能。所以编程最重要的事情是思考(输入关键字代码获取如何阅读代码的资料)。 ? 大牛于码农的区别就在思想上了。...但是提高代码编写的速度，是我们可以锻炼出来的，做好以上几点，剩下的就是思考一下我们为什么说的多做的少。
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。...（例如：外键约束），则选择标准的UPDATE语句，速度最快，稳定性最好，并返回影响条数。...③ 以APPEND模式插入。④ 加入PARALLEL，采用并行插入。 DELETE ① 利用FORALL完成。② 利用ROWID或ROW_NUMBER() OVER()高效删除重复记录。
随着需要处理的数据量不断增加，Java 引入了新的处理集合的方法来提升整体性能。在 2014 年发布的 Java 8 引入了 Streams——旨在简化和提高批量处理对象的速度。...并行执行和串行执行都存在于流中。默认情况下，流是串行的。 5 通过并行处理来提升性能 在 Java 中处理大型集合可能很麻烦。...虽然并行处理并不总能保证提高速度，但至少是有希望的。 并行处理，即将处理任务分解为更小的块并同时执行它们，提供了一种在处理大型集合时减少处理开销的方法。...默认的串行处理和并行处理之间的一个显著区别是，串行处理时总是相同的执行和输出顺序在并行处理时可能会有不同。 因此，在处理顺序不影响最终输出的场景中，并行处理会特别有效。...在 NQ 模型中，计算 N 和 Q 的乘积，数值越大，说明并行处理提高性能的可能性越大。 在使用 NQ 模型时，N 和 Q 之间存在反比关系，即每个元素所需的计算量越高，并行处理的数据集就越小。
在 MATLAB 中，可以采用以下一些方法来高效地处理大规模矩阵运算以提高程序的运行速度： 避免使用循环：MATLAB 是一种矢量化编程语言，通过使用矢量和矩阵操作，可以避免使用循环来处理矩阵运算。...避免循环可以大大提高程序的运行速度。 使用内置函数和矩阵运算符：MATLAB 提供了许多内置函数和矩阵运算符，这些函数和运算符已经被优化过，可以高效地处理大规模矩阵运算。...稀疏矩阵可以节省内存和计算资源，并提高程序的运行速度。 预分配内存空间：在进行大规模矩阵运算之前，可以预先分配足够的内存空间。...这样可以避免 MATLAB 动态分配内存的开销，提高程序的运行速度。 使用编译器优化：MATLAB 提供了编译器优化工具箱，可以将 MATLAB 代码编译成机器码，提高程序的运行速度。...通过以上方法，可以高效地处理大规模矩阵运算，提高 MATLAB 程序的运行速度。
以Python为例，教你如何使用迁移学习 我现在在Unbox Research工作，由 Tyler Neylon创办的新的机器学习研究单位，岗位是机器学习工程师。...完全训练的神经网络在初始层中获取输入值，然后顺序地向前馈送该信息（同时转换它），直到关键地，一些倒数第二层构建了输入的高级表示，可以更容易地 转化为最终输出。...图2：转移学习神经网络模型的模型架构，红色表示固定的权重和偏差，绿色表示仅训练最终层的权重和偏差。 在转学习中，我们从整个网络的预训练权重开始。...如前所述，瓶颈输出的大小为2048，所以这是我们的input_dim Dense密集层， 最后，我们插入softmax激活，以确保我们的图像类输出可以解释为概率。...我在本文的最后部分包含了一个非常高的网络布局图像 - 请务必查看它。
一个别人的vs 2010 的程序, 编译, 加载数据, 运行, 需要个把小时。当改代码然后再运行的时候,又要个把小时才能编译看结果.这样岂不是很浪费时间, 怎么办？这样如何修改程序,怎么提高效率啊?...静态局部变量是定义在函数内部的，静态局部变量定义时前面要加static关键字来标识，静态局部变量所在的函数在多调用多次时，只有第一次才经历变量定义和初始化； 当一个文件或者数据反复使用时，应该存储在全局变量中...，避免重复加载使用； 静态全局变量是静态存储方式，静态全局变量则限制了其作用域，即只在定义该变量的源文件内有效，在同一源程序的其它源文件中不能使用它。...静态变量是低效的，当一块数据被反复读写，其数据会留在CPU的一级缓存（Cache）中 代码冗余度 避免大的循环，循环中避免判断语句 在写程序过程中，最影响代码运行速度的往往都是循环语句，我记得当时在写matlab...模版函数需要在编译的时候实例化zhidao,所以呢,不把模版的实现代码放到头文件中的话(在头文件中实例化),那么每个使用到这个模版的cpp的都要把这个模版重新实例化一遍,所以增加了编内译时间 编码依赖性
前言 我之前写过一篇AOP的文章 看AspectJ在Android中的强势插入 是通过AspectJ来实现的，本篇是『巴掌』的投稿，他通过使用ASM来讲解了在Java和Android中的AOP方法，非常值得大家学习交流...再写ASM插入代码前，我们必须意识到一件事，那就是得知道我们会在onMethodEnter中存一个方法开始时间，再在onMethodExit中存一个方法结束时间，再去相减，那么问题来了，这个时间我们存哪呢...然后便是插入时间统计代码了，我在之前的一篇文章就有介绍过 手摸手增加字节码往方法体内插代码（http://www.wangyuwei.me/2017/01/22/%E6%89%8B%E6%91%B8%E6%...://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-instrumentation/），简单点说就是我们得在JVM执行main函数前动点手脚，自己实现一个代理，在得到虚拟机载入的正常的类的字节码后通过...ASM提供的类生成一个插入代码后的字节流再丢给虚拟机，自定义的代理得实现ClassFileTransformer，并且提供premain()方法，写有premain方法的类得在MANIFEST.MF中显示调用
那么AOP这种编程思想有什么用呢，一般来说，主要用于不想侵入原有代码的场景中，例如SDK需要无侵入的在宿主中插入一些代码，做日志埋点、性能监控、动态权限控制、甚至是代码调试等等。...AspectJ之Advice 又来一个Advice，Advice其实是最好理解的，也就是我们具体插入的代码，以及如何插入这些代码。...Around Before和After其实还是很好理解的，也就是在Pointcuts之前和之后，插入代码，那么Around呢，从字面含义上来讲，也就是在方法前后各插入代码，是的，他包含了Before...我们再来看下编译后的代码： ? 我们可以看见，只有在testAOP2()方法中被插入了代码，这就做到了精确条件的插入。...我们可以看见com.xys.aspectjxdemo包下的所有方法都被加上了try catch，同时，在catch中，被插入了我们切入的代码，但是最后，他依然会throw e，也就是说，这个异常已经会被抛出去
简而言之，Trickster 对于读取量大的 Dashboard/TSDB 环境，以及那些具有高度标准化数据集的环境，极大提高了性能和可扩展性。...Trickster 兼容 Prometheus、ClickHouse、InfluxDB、Circonus IRONdb 如何加速时间序列 1.时间序列 Delta 代理缓存，大多数仪表盘在每次用户的仪表盘加载时...Trickster 的 Delta Proxy 会检查客户端查询的时间范围，以确定哪些数据点已经被缓存，并从 tsdb 中只请求仍然需要服务于客户端请求的数据点。...这确保了数据的高度可缓存性，以更直观地传达给用户，并且所有仪表盘用户在屏幕上看到的数据都是相同的。 3....Trickster 会打破最近数据点的步长间隔，并始终将其包含在对客户请求实时数据的响应中。
H-MHSA模块很容易插入到任何CNN架构中，并且可以通过反向传播进行训练。作者称这种新的Backbone为TransCNN，它本质上继承了transformer和CNN的优点。...对于高分辨率的输入， 可能变得非常大，这限制了Transformer在视觉任务中的适用性。基于此，本文的目标是在不降低性能的情况下降低这种复杂性，并保持全局关系建模的能力。...4将Transformer插入到CNN中 本文和之前将CNN与Transformer的方法一样遵循普遍做法，在网络Backbone中保留3D特征图，并使用全局平均池化层和全连接层来预测图像类别。...例如，作者使用典型的通道数，即64、128、256和512。MHSA中每个Head的尺寸被设置为64。作者提到对这些参数设置进行细致的工程调整可以进一步提高性能。...5实验 5.1 ImageNet图像分类 通过上表可以看出，将H-MHSA插入到相应的卷积模型中，可以以很少的参数量和FLOPs换取很大的精度提升。
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在用Python进行矩阵运算（尤其是大型矩阵运算）的时候，最忌讳的是写循环，循环的执行效率极其的低，想要提高计算效率，有很多方法可以尝试，今天我们就来看一下如何在仅基于numpy的条件下，召唤一些技巧来加速矩阵的计算效率...假如说有这样一道题：有一个中国区的海拔数据（DEM），是个二维矩阵，问：如何快速从中挑选出海拔高度大于等于4000米的点并将低于4000米的点赋值为0。...在官网的介绍中，还附加了这么一段描述： 提供向量化函数主要是为了方便，而不是为了性能，它执行的本质是一个for循环。...for循环的0.91%，速度提升了108倍！...本质上矩阵运算的难点在于 逻辑分支，也就是在矩阵中实现类似于if-else的逻辑运算，只要你能在矩阵中实现了逻辑分支，任何分支内的运算步骤都可以使用矩阵运算轻易地实现。
函数声明功能介绍pair insert ( const value_type& x )在set中插入元素x，实际插入的是构成的 键值对，如果插入成功，返回在...set中的 位置，true>,如果插入失败，说明x在set中已经 存在，返回在set中的位置，false>void erase ( iterator position )删除set中position...last )删除set中[first, last)区间中的元素void swap ( set& s );交换两个set中的元素void clear ( )将...在map中，键值key通常用于排序和惟一地标识元素，而值value中存储与此键值key关联的内容。...map中通过键值访问单个元素的速度通常比unordered_map容器慢，但map允许根据顺序对元素进行直接迭代(即对map中的元素进行迭代时，可以得到一个有序的序列)。
♣ 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。...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或临时表空间。 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。...（例如：外键约束），则选择标准的UPDATE语句，速度最快，稳定性最好，并返回影响条数。...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。...③ 以APPEND模式插入。 ④ 加入PARALLEL，采用并行插入。 （三）DELETE ① 利用FORALL完成。 ② 利用ROWID或ROW_NUMBER() OVER()高效删除重复记录。
，可将镜像同步速度提升 5～15 倍。...今天和大家介绍一个可以完美替代 overlay2 的新方案，而且性能更好，流程更简单。 根据在文章中提到的镜像同步流程可以得知：在打包发布流水线中，会进行两次镜像同步。...在《如何使用 registry 存储的特性》一文中提到过 skopeo dir 格式的镜像可以还原回 registry 存储的格式；在《docker registry 迁移至 harbor》文章中提到了可以将...link 文件： # 使用 grep 过滤出镜像 manifest 文件中的所有 sha256 值，并根据该值在创建相应的目录 grep -Eo "\b[a-f0-9]{64}\b" images/alpine...经过本次的优化，将流水线中第二次的镜像同步耗时从原来的 90s 缩短到了 6s，速度提升了 15 倍，而且过程比之前更简单了很多，也不再需要引入 overlay2 这种复杂的技术。
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。...因此，如果带着这种“常识”开始优化代码，其结果很有可能是在之后会出现讨人厌的并发问题。 因此，明白竞争锁和非竞争锁的不同是非常重要的。...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。...但是这种解决办法事实上无论何时都要对玩家进入牌桌进行控制——即使是在服务器的访问量较小的时候也是这样，那些等 待锁释放的线程注定会频繁的触发系统的竞争事件。...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。
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