Apache 2.0在性能上的改善最吸引人.在支持POSIX线程的Unix系统上,Apache可以通过不同的MPM运行在一种多进程与多线程相混合的模式下,增强部分配置的可扩充性能.相比于Apache 1.3,2.0...下面以Linux RedHat AS3为平台,演示一下在Apache 2.0中如何指定MPM. # wget http://archive.apache.org/dist/httpd/httpd-2.0.52..._os2分别是BeOS和OS/2上缺省的MPM, perchild主要设计目的是以不同的用户和组的身份来运行不同的子进程.这在运行多个需要CGI的虚拟主机时特别有用,会比1.3版中的SuExec 机制做得更好.... worker的工作原理 相对于prefork,worker是2.0 版中全新的支持多线程和多进程混合模型的MPM.由于使用线程来处理,所以可以处理相对海量的请求,而系统资源的开销要小于基于进程的服务器.../configure --prefix=/usr/local/apache --with-mpm=worker --enable-so # #注释（让它支持DSO功能,这样以后可以动态加载模块） # make
在这项工作中，作者关注的是在一个新的加速器类Graphcore IPU上提高最先进的EfficientNet模型的实际效率。...因此，对于相同的FLOP具有更大G的网络将更窄，更窄的网络模型将通过减少存储激活状态的大小和使用更大的BatchSize而获得计算优势。...这也促使作者重新思考如何执行独立于batch的Norm，并在工作中提出Proxy Normalized Activations。...在训练过程中使用较小的图像可以使用更少的内存更快地训练出一个给定的模型，或者在相同的时间内训练一个较大的模型。...这种人工干扰是由于非对称下采样层的位置造成的，其中输入的维度是奇数，这取决于输入分辨率在不同的深度上决定的。作者还发现在训练和测试之间保持这些降采样层的位置一致是很重要的。
其实，让 JOIN 跑得快的关键是要对 JOIN 分类，分类之后，就能利用各种类型 JOIN 的特征来做性能优化了。...下面这个测试，在不同并行数情况下，对比 SPL 和 Oracle 完成大事实表、小维表关联计算的速度，SPL 跑的比 Oracle 快 3 到 8 倍。...在相同情况下，我们对两个大表做主键关联测试（详情参见性能优化技巧：有序归并），结果是 SPL 比 Oracle 快了近 3 倍： 除了有序归并，SPL 还提供了很多高性能算法，全面提高主键关联 JOIN 的计算速度...回顾与总结 回顾上面两大类、各场景 JOIN，采用 SPL 分情况提供的高性能算法，可以利用不同类型 JOIN 的特征提速，让 JOIN 跑得更快。...对于 JOIN 的不同分类和场景，程序员有针对性的采取上述高性能算法，就能获得更快的计算速度，让 JOIN 跑得更快。 SPL资料 SPL官网 SPL下载 SPL源代码
这里面绝大多数一共都只抓几万或几十万条数据，这个数量级其实大可不必写爬虫，使用 chrome 插件 web scraper 或者让 selenium 驱动 chrome 就好了，会为你节省很多分析网页结构或研究如何登陆的时间...本篇只关注如何让爬虫的抓取性能最大化上，没有使用scrapy等爬虫框架，就是多线程+Python requests库搞定。 对一个网站定向抓取几十万张页面一般只用解决访问频率限制问题就好了。...优化硬盘存储 所以千万级网页的抓取是需要先设计的，先来做一个计算题。共要抓取一亿张页面，一般一张网页的大小是400KB左右，一亿张网页就是1亿X200KB=36TB 。...这样你就可以开足马力疯狂抓取了，但是一天只有24小时合86400秒，要如何一天抓过百万网页，让网络性能最大化也是需要下一些功夫的，后面我再详说。...上面步骤做完了，每天能达到抓取五万网页的样子，要达到百万级规模，还需把网络性能和抓取技术细节调优。
那时由于公司没啥经费，报销又拖得很久，不想花钱在很多机器和带宽上，所以当时花了较多精力研究如何让一台爬虫机器达到抓取极限。 本篇偏爬虫技术细节，先周知。...这里面绝大多数一共都只抓几万或几十万条数据，这个数量级其实大可不必写爬虫，使用 chrome 插件 web scraper 或者让 selenium 驱动 chrome 就好了，会为你节省很多分析网页结构或研究如何登陆的时间...本篇只关注如何让爬虫的抓取性能最大化上，没有使用scrapy等爬虫框架，就是多线程+Python requests库搞定。 对一个网站定向抓取几十万张页面一般只用解决访问频率限制问题就好了。...优化硬盘存储 所以千万级网页的抓取是需要先设计的，先来做一个计算题。共要抓取一亿张页面，一般一张网页的大小是400KB左右，一亿张网页就是1亿X200KB=36TB 。...这样你就可以开足马力疯狂抓取了，但是一天只有24小时合86400秒，要如何一天抓过百万网页，让网络性能最大化也是需要下一些功夫的，后面我再详说。
作者：小蘑菇小哥 https://zhuanlan.zhihu.com/p/48601348 让网页展现的更快，官方说法叫做首屏绘制，First Paint 或者简称 FP，直白的说法叫做白屏时间，就是从输入...「因为页面的内容直接存在于 HTML，所以并没有骨架屏出场的余地。」 骨架屏怎么用 讨论了一波背景，我们来看如何使用。首先先无视具体的实现细节，先看思路。...rel 可以让浏览器重新界定 标签的角色，从预加载变成当页样式。...它的作用是把骨架屏本身也当成一个 Vue 组件，配上单独的路由规则来统一在 Vue 项目中的开发体验，最后使用 webpack 在打包构建的时候加以区分并注入，对于使用 Vue + webpack 开发的同学来说可以一试...参考文章 让骨架屏更快渲染 - xiaop 同学原作 Loading CSS without blocking render - 使用修改 media 的方式达成目的。
但是，我有几个办法可以帮你续命一口气，为了手上残破的 iphone 手机续一秒......... 废话不多说，进入主题，如何操作让你的旧 iphone 跑得更快更舒爽？...减少手机存储的大小，但是要注意微信的聊天记录处理！...一、备份现在的手机ios 系统 之前写过一篇文章，如何使用 imazing 来备份你的 iphone ，其实有很多人说可以用 itunes 来备份，但是呢，itunes 备份可慢了，甚至分分钟卡机，然后软件崩溃...五、减少手机存储的大小，但是要注意微信的聊天记录处理！ 因为根据专家解释，手机存储的文件过大会影响 ios 系统的正常流程运行！...，但又能保证你照片原图片存在，我想说的是，这是好事，但是呢，这里有个问题，对于微信这种拥有庞大的聊天记录的程序，如果使用这个方式的话，微信的图片基本是全丢了的。
量化限制了可用于我们内核中的不同权重数目。对于N个比特位，可以表示2的N次方个权重。我们的目的是修改内核中的权重只能取2的N次方个值。...我很想谈谈二分神经网络，但是这里已经囊括了许多篇优秀的文章。 修剪和共享：一个众所周知的网络修剪和重量共享的的方法如下。 我们首先在网络中找中每层的标准差，以了解层的权重分布。...一旦我们知道分布的标准偏差，我们就通过阈值处理过程去除较低的权重。通过将层的标准偏差与修剪率相乘来获得实用的阈值。不同层的修剪率来自于大量的实验。...但我们只担心如何将3x3滤波器和输入通道分解成更小的卷积，从而形成一个更紧凑的网络，这在不但性能相同，而且速度也快的多，更重要的是内存比较便宜。...本文提出的解决该问题的一种解决方案是将输入softmax的输入（输出概率的输入）除以此处称为“温度”的数字。
本文讲的是不使用selenium插件模拟浏览器，如何获得网页上的动态加载数据。步骤如下： 一、找到正确的URL。二、填写URL对应的参数。三、参数转化为urllib可识别的字符串data。...，可能是html格式，也可能是json，或去他格式 后面步骤都是相同的，关键在于如何获得URL和参数。...我们以新冠肺炎的疫情统计网页为例（https://news.qq.com/zt2020/page/feiyan.htm#/）。 ?...需要按照我上面写的步骤来获取数据，关键是获得URL和对应参数formdata。下面以火狐浏览器讲讲如何获得这两个数据。 肺炎页面右键，出现的菜单选择检查元素。 ?...这里会出现很多网络传输记录，观察最右侧红框“大小”那列，这列表示这个http请求传输的数据量大小，动态加载的数据一般数据量会比其它页面元素的传输大，119kb相比其它按字节计算的算是很大的数据了，当然网页的装饰图片有的也很大
前言 之前讲过关于模型剪枝的文章深度学习算法优化系列七 | ICCV 2017的一篇模型剪枝论文，也是2019年众多开源剪枝项目的理论基础 并分析过如何利用这个通道剪枝算法对常见的分类模型如VGG16/...这篇推文主要是介绍一下如何将这个通道剪枝算法应用到YOLOV3上，参考的Github工程地址为：https://github.com/Lam1360/YOLOv3-model-pruning。 2....项目整体把握 这个YOLOV3的剪枝工程是基于U版的YOLOV3的，也就是说我们可以直接将U版训练的YOLOV3模型加载到这里进行剪枝。...2.1 稀疏训练的原理 深度学习算法优化系列七 | ICCV 2017的一篇模型剪枝论文，也是2019年众多开源剪枝项目的理论基础 的想法是对于每一个通道都引入一个缩放因子，然后和通道的输出相乘。...最后，剪枝前后的模型指标对比如下： ? 剪枝前后YOLOV3模型对比 4. 结论 本文还是展示了如何对YOLOV3模型进行剪枝的原理和详细代码解析，希望可以帮助到正在学习模型剪枝的同学。
或许，子组件中如何仍然存在数据获取请求时整个页面渲染就像是一个特别大的瀑布加载过程，显而易见这会儿导致我们的应用程序比原始的体验效果差许多。...快速上手 说了那么多理论知识，接下来我们就来简单体验下 Data Apis 应该如何使用。 项目demo。...接下来的部分，我们已经在路由定义时将数据请求和组件拆分开来，那么在组件渲染中我们如何获取这部分数据请求返回的数据。...React Router 是如何实现 Defer 这一过程 Loaders 调用时机 上边的章节中我们讲到 ReactRouter 数据路由的优势以及如何在我们的站点中使用数据路由来优化我们的页面。...Defer & Await 了解了 ReactRouter 中 loader 是如何被调用以及如何将 loaderData 关联到页面数据上后我们来看看 defer 的大致实现过程。
官网给出的函数调用示例是接入查询天气的能力，我看到第一反应 就这……。但当我写了一个简单抓取网页文本的函数，并将其接入到ChatGPT中后，我突然意识到这确实是一个非常强大的功能。...接下来我就用我实现的ChatGPT网页分析能力作为示例，演示下如何让ChatGPT接入普通的python函数，最后我再总结下函数调用的能力和局限，顺便也畅想下函数调用到底还可以实现什么样的强大功能。...Step1：实现普通函数 首先就是要定义好普通的python函数，我这里写了一个简单的网页爬取的功能，给定url就可以抓取到网页上面的文本内容。...这里只是一个简单实现，可能部分网页无法正常抓取。...总结 不管是从官网查询天气的示例，还是从我这个抓取网页的示例来看，接入函数调用的能力并不复杂。
如何提高交通标志检测与识别技术的准确性和实时性，是该技术走向实际应用时需要解决的关键问题。...然而，将这些方法简单地应用到交通标志识别中很难取得满意的效果。车载移动终端的目标识别和检测对不同尺度的目标要求较高的精度，对识别速度要求较高，这意味着要满足准确性和实时性两个要求。...然而，内存和计算资源有限的移动设备(如智能手机和自动驾驶汽车)无法用于更大网络的部署和推理。YOLOv5作为一种One-stage检测器，具有计算量小、识别速度快等优点。...用AF-FPN代替原来的FPN结构，提高了多尺度目标识别能力，在识别速度和精度之间进行了有效的权衡。...后一部分增强了特征金字塔的表示，提高了推理速度，同时实现了最先进的性能。AF-FPN结构如图2所示。
python一直被病垢运行速度太慢，但是实际上python的执行效率并不慢，慢的是python用的解释器Cpython运行效率太差。...“一行代码让python的运行速度提高100倍”这绝不是哗众取宠的论调。 我们来看一下这个最简单的例子，从1一直累加到1亿。...最近推出的Numba项目能够将处理NumPy数组的Python函数JIT编译为机器码执行，从而上百倍的提高程序的运算速度。 Numba项目的主页上有Linux下的详细安装步骤。...通过使用numba库的jit可以让python的运行速度提高百倍以上。 同诺简单累加，相乘的例子，可以看出。 #!...函数JIT编译为机器码执行，从而上百倍的提高程序的运算速度。
随着互联网的快速发展，网页抓取和数据解析在许多行业中变得越来越重要。无论是电子商务、金融、社交媒体还是市场调研，都需要从网页中获取数据并进行分析。...本文将介绍如何使用Python的Selenium库进行网页抓取，并结合高效JSON解析的实际案例，帮助读者解决相关问题。 例如: 如何使用Python的Selenium库进行网页抓取和数据解析？...驱动打开目标网页，并通过选择器或XPath等方式定位到需要抓取的元素。...Python的Selenium库进行网页抓取和JSON解析的步骤。...通过Selenium库的强大功能和灵活性，我们可以轻松地实现网页抓取，视觉抓取的数据进行解析和处理本文。本文能够帮助读者快速上手Selenium库，并在实际项目中应用网页抓取和JSON解析的技术。
在 Django 里写 REST API 是简单的，如何让 API 的速度更快呢？本文分享一种方法：用 Redis 作为缓存，可以让你的 API 的速度提升 10 倍。...这里假定你已经安装了 Redis，并且自己可以按照官方文档写出一个 Django REST API，对 Django 有一定的基础。...细心的你可能看到了装饰器 log_db_queries，它来测试 API 的访问速度，具体代码如下： def log_db_queries ( f ) : from django.db import...来个使用缓存的前后对比： 使用前：1219.266 ms: 使用后：134.002 ms： 最后 缓存确实有助于提高 Django REST API 的速度，而 Redis 又是最佳的缓存工具，可以从这里获取...Django-Redis[1] 的源代码。
： 使用合适的数据结构：选择最适合处理问题的数据结构可以提高程序性能。...使用内置函数和库：内置函数和库通常比手写的代码快得多，因为它们经过优化和测试。 避免过多的对象属性访问：频繁访问对象属性会使代码变慢，对于经常访问同一属性的代码可以考虑使用局部变量缓存这些属性。...使用NumPy或Pandas：NumPy和Pandas是用于数值计算和数据分析的Python库，它们针对大型数据集进行了优化，通常比纯Python代码更快。...代码优化：分析代码并使用适当的算法和数据结构，减少函数调用，避免不必要的内存分配和使用适当的数据类型都可以提高程序的性能。 ⭐️代码举例 说得再多不如我们上手试一试！...下面来看一个具体的我们模拟的买票程序。
但是如果数值较多，产生的消耗也是比较大的。...如何高效的写出一个替代not exists的sql语句？...优化的方法如下：可以取前一页的最大行数的id，然后根据这个最大的id来限制下一页的起点。比如此列中，上一页最大的id是866612。...那如何查询%name%？ 如下图所示，虽然给secret字段添加了索引，但在explain结果果并没有使用 ?...那么如何解决这个问题呢，答案：使用全文索引 在我们查询中经常会用到select id,fnum,fdst from table_name where user_name like '%zhangsan%
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。...for循环的0.91%，速度提升了108倍！...我们来把三次实验的单位统一一下： 原生for循环：1250000 us 向量化函数：11500 us 索引赋值：264 us 索引赋值的速度是向量化函数的43倍，是原生for循环的4734倍！...这里所展示的只是一个最简单的例子，实际应用中，会有更复杂的场景，届时会非常考验开发者的思维水平和对numpy的熟练程度。
本文也不提倡刚开始去学习第三方爬虫框架，我想把要学习的知识简化一些，让入门更快速，更专注。 ? Python爬虫入门：技能 真要说Python爬虫需要具备什么知识，那就是你得会Python，哈哈。...一个爬虫程序其实就是由上述几个动作构成的，大量抓取网页—>对抓取的网页结构化—->把结构化的数据存进数据库—>重复上述步骤。...比如要保证步骤2结构化数据的准确度，你就要用chrome浏览器去抓包，用正则表达式re库久了，就会想要试着用下lxml,xpath看看解析网页是否更快速，更准确等。...如果你依然在编程的世界里迷茫，不知道自己的未来规划，可以加入我们的Python学习扣qun：784758214，看看前辈们是如何学习的！交流经验！...自己是一名高级python开发工程师，从基础的python脚本到web开发、爬虫、django、人工智能、数据挖掘等，零基础到项目实战的资料都有整理。 送给每一位python的小伙伴！
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