首先 我们需要new一个date对象： var d = new Date(); 随后，取得当前时间小时： d.getHours() 取得当前分钟： d.getMinutes()) 取得当前秒： d.getSeconds...() 取得当前毫秒： d.getMilliseconds() 全部代码如下： var d = new Date(); document.write...(' 当前时间的小时：'+d.getHours()); document.write(' 当前时间的分钟:'+d.getMinutes()); document.write(' 当前时间的秒:'+d.getSeconds()); document.write(' 当前时间的毫秒:'+d.getMilliseconds());
最近做了一个集群服务的在线切换，将原来的主从环境做了切换，当然后端的处理工作是比较复杂的，涉及到主从服务器的在线迁移和硬件变更。...总体来说，切换后的读延迟比原本降低了0.4毫秒左右，对于一个延迟季度敏感的业务来说，0.4毫秒是一个很高的比例，按照既定的比例规则，差不多是优化了25-30%的比例。...那么这省下来的0.4毫秒到底优化在哪个环节了呢？我们做了一些讨论和分析，不仅暗暗感叹，幸亏是优化了，如果延迟变大30%，要快速分析还是压力很大的。...，有一个业务的数据是说不通的。...所以业务2的延迟应该没有变化或者有细小的差异才说得通，但是在这里可以很清楚的看到，延迟是有近30%的提升，这就说不通了，所以单纯的碎片清理带来的收益确实没有期望那么高。
Nagle’s Algorithm 是为了提高带宽利用率设计的算法，其做法是合并小的TCP 包为一个，避免了过多的小报文的 TCP 头所浪费的带宽。...也是为了类似的目的被设计出来的，它的作用就 是延迟 Ack 包的发送，使得协议栈有机会合并多个 Ack，提高网络性能。...的 Ack 才发送当前的 packet，而接收端则正好延迟了 此 Ack 的发送，那么这个正要被发送的 packet 就会同样被延迟。...MSS 小的时候（外层的 else 分支），还要再判断 时候还有未确认的数据。...可惜的是，我的程序貌似不太好做这样的优化，需要打破一些设计，等我有时间 了再好好调整，至于现在嘛，就很屌丝地用下一个解决方法了。
最近一个多月一直在做服务器的性能优化，老大的要求是要做到300个并发，控制在200毫秒以内，就说说我最近做的内容吧。...从30个并发平均每个2000毫秒 到 300个并发平均每个178毫秒 简单介绍一下做了那些优化： 01、减少log日志的打印 02、减少redis的交互 03、耗时操作的处理 04、大文件信息的存储...打印log也是耗时的，因为要控制在200ms以内，那就是任何耗时的都要深思熟虑，于是减少log的打印 02、当对redis做读取操作时，每次读取都要花费几毫秒，那就想办法优化甚至怎么减少redis的读取...方法一：redis缓存 说到缓存数据，首先想到了内存性数据库redis，于是想办法将音频存至redis中，操作很简单，以音频名称为key值 -- 读取的信息为value进行存储(注意类型为bytes类型...) + 过期时间(redis的存储大小为512M) 很快代码写完了，那就测测效果吧，一次效果还不错，提升了不少，但还是很耗时，而且与想象的相差很多，预想存储redis，读取都是几毫秒 最多也就10+毫秒的时间
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 需要加入的头文件: #include 一....秒单位时间转为字符串时、分、秒、毫秒格式输出 int time_sec=100; QString timer=QTime(0, 0, 0,0).addSecs(int(time_sec)...毫秒单位时间转为字符串时、分、秒、毫秒格式输出 int time_ms=1234; QString timer=QTime(0, 0, 0,0).addMSecs(int(time_ms...*/ 六、将字符串时、分、秒、毫秒转为毫秒单位时间 QString time_str="01:20:30.300"; //时分秒毫秒 QTime time=QTime::fromString...()*60*1000+time.second()*1000+time.msec(); /* 时: 1 分: 20 秒: 30 毫秒: 300 总毫秒数: 4830300 */ 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处
有一个简单的状态机和一些逻辑来处理不同的播放状态，但在正常播放下，线程将一帧数据复制到Android播放API中，然后告诉线程调度程序等待15毫秒并再次调用处理程序。...60帧/秒是Netflix能播放视频的最高帧率，设备必须每16.66毫秒渲染一个新帧，所以每15毫秒检查一个新样本的速度足以领先于Netflix提供的任何视频流。...黄色的线显示花费在处理程序本身的时间，根据处理程序顶部和底部记录的时间戳计算。在正常播放和卡顿的区域，处理程序花费的时间是相同的：大约2毫秒。...在正常播放的情况下，你可以看到处理程序大约每15毫秒被调用一次。在播放卡顿的情况下，在右侧大约每55毫秒调用一次处理程序。调用之间有额外的40毫秒，没有办法跟上播放的速度。但这是为什么呢？...Android线程调度程序根据应用程序是在前台运行还是在后台运行来改变线程的行为。后台线程被分配额外的40毫秒(4000万ns)的等待时间。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...# 秒级时间戳：1606371113 UNIX_TIMESTAMP(NOW()) # 毫秒级时间戳：1606371209293 REPLACE(unix_timestamp(current_timestamp...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
具体的GC停止时间从2秒到了1毫秒！！而且不需要任何GC调优！！ 那么我们开始GC大冒险吧 在2013年的时候，我们用Go重写了基于IRC的聊天系统，之前是用Python写的。...每个用户使用了3个goroutine，因此系统中有整整150万goroutine在运行，但是神奇的是，系统完全没有任何性能问题，除了GC－－基本上每分钟都会运行几次GC，每次GC耗时几秒至10几秒不等，...基本上系统每2分钟自动GC一次就可以了，虽然GC次数少了，但是每次暂停的时间依然是毁灭性的。...升级到1.5给我们带来了10倍的GC提升，从2秒到200毫秒。 Go1.5－GC新纪元 虽然Go1.5的GC改进非常棒，但是更棒的是为未来的持续改进搭好了舞台！...可以通过linux的tastkset命令来将进程绑定到某个CPU上。这种场景下，程序的线程就只访问邻近的内存，kernel会讲内存移动到对应的socket内存中。 ?
自己连续点了n次下一页，发现CPU的使用率飘高，达到了50%左右。 但是对于100万的记录，AMD XP2000+ 的CPU 几十毫秒的放映速度，因该是可以接受的，甚至是很理想的吧。...呵呵 另外说明一下：前n页可以在60毫秒内完成，n应该是大于500的，小于多少嘛还没有测试。后n页就比较慢了，需要500毫秒左右。 下面讨论一下翻页的技巧吧。...大家也可提供一些其他的方法，我来测试一下，看看在100万条的情况下的效果。（请不要给在存储过程里面组串的，看着实在是太费劲了） 讨论的前提是在海量数据的情况下，至少是在10万以上的。...我在第一次的测试中（星期天的），把主题的所有信息都放在了一个表里面，包括了一个nvarchar(3600)的主题内容的字段，复制记录的时候发现非常的慢， 当达到9万的时候，就已经很慢的，勉强把记录数拷贝到了...最后一次也只不过一两分钟（具体的时间忘记了，反正是很快了）。 同时，论坛也提供了发贴的功能，只是在批量添加记录的时候，把一些记录的最后回复时间弄成了2006年， 所以，你发的帖子不会显示在第一页。
1、获取秒级时间戳与毫秒级时间戳、微秒级时间戳 import time import datetime t = time.time() print (t)...#原始时间数据 print (int(t)) #秒级时间戳 print (int(round(t * 1000))) #毫秒级时间戳 print (int(round...(t * 1000000))) #微秒级时间戳 输出 1648812012.4263625 #原始时间数据 1648812012 #秒级时间戳，10位 1648812012426 #毫秒级时间戳，...%f') # 含微秒的日期时间，来源 比特量化 print(dt) print(dt_ms) 输出 2022-04-01 19:21:19 2022-04-01 19:21:19.281936 3、将日期转为秒级时间戳...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
通常来说，服务器上最容易成为瓶颈的是磁盘I/O子系统，因为它的读写速度通常是最慢的。即便是现在的PCIe SSD，其随机I/O读写速度也是不如内存来得快。...，跑数据库的服务器上，一般load值超过5的话，已经算是比较高的了。...引起load高的原因也可能有多种： 某些进程/服务消耗更多CPU资源（服务响应更多请求或存在某些应用瓶颈）； 发生比较严重的swap（可用物理内存不足）； 发生比较严重的中断（因为SSD或网络的原因发生中断...而且，从 Cpu(s) 这行的统计结果也能看的出来，%us 和 %wa 的值较高，表示当前比较大的瓶颈可能是在用户进程消耗的CPU以及磁盘I/O等待上。 我们先分析下磁盘I/O的情况。...经过分析，这个SQL稍做简单改造即可在个位数毫秒级内完成，原先则是需要150-180秒才能完成，提升了N次方。 改造的方法是：对查询结果做一次倒序排序，取得第一条记录即可。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
小小明,「快学Pthon」专栏作者 之前有位群友分享了使用Pandas过滤停用词的技巧： ? 不过其实这并不是效率最高的一种方法，今天我将演示一种更高效过滤停用词的方法。...开始分词 然后对原始文本进行中文分词： %time cut_word = jieba.lcut(text) Wall time: 6 s 中文分词耗时6秒。..., '微步', '纹生', '谁家', '子弟', '谁家', '无计悔', '多情', '虎啸', '龙吟', '换巢', '鸾凤', '剑气'] Wall time: 465 ms 耗时0.46秒...速度最快的过滤方法 虽然我们过滤停用词使用set集合过滤更快，但是我们并没有考虑一开始分词过程所消耗的时间，分词耗时达到6秒的时间，有没有办法降低这个时间呢？...总结 综上所述，中文分词过滤停用词时，使用set集合即可获得最好的性能。 感谢各位读者的陪伴，明天我们将分享 词频统计的3种方法 和 字典与集合的原理。 咱们不见不散，求个三连，下期再见~
，对于应用进程启动的耗时很少有人会关注，大多数的应用 5 分钟左右就可以启动完成，这个过程中会涉及到和集团很多系统的交互，这个耗时看起来也没有什么问题。...Serverless 的优势在于弹性、高效、经济，如果我们的 Node.js FaaS 还像应用一样，一次部署耗时在分钟级，无法快速、有效地响应请求，甚至在脉冲请求时引发资源雪崩，那么一切的优势都将变成灾难...所有提供 Node.js FaaS 能力的平台，都在绞尽脑汁的把冷/热启动的时间缩短，这里面除了在流程、资源分配等底层基建的优化外，作为其中提供服务的关键一环 —— Node.js 函数，本身也应该参与到这场时间攻坚战中...我们可以尝试将函数运行时以 Snapshot 的形式打包到 Node.js 中交付，不过效果我们暂时还没有定论，现阶段先着手于比较容易取得成果的方案，硬骨头后面在啃。...这个也是我们后续的一个研究方向，将函数运行时整体编译成 LLVM IR，最终转换成 native 代码运行。不过又是另一块难啃的骨头。 ?
英伟达用自己的硬件与并行计算软件相结合，在BERT模型的训练和推理上创下三项世界纪录： 最快的BERT训练速度，只需53分钟 最快的BERT推理速度，只需2.2ms 最大的BERT模型，包含83亿参数...两大公司为了刷榜的消耗了大量的时间和计算资源。为了提高BERT的训练速度，谷歌堆上了1024块TPU，用76分钟训练出了BERT模型。Facebook用上了1024个英伟达V100 GPU。...英伟达表示，这项研究能够帮助企业使用实时会话AI更自然地与客户互动，帮助开发人员将最先进的NLP模型大规模部署在应用程序中。...最大的BERT模型 英伟达使用了92个DGX-2H节点、1,472个V100 GPU的DGX SuperPOD系统来训练BERT模型，将BERT-Large训练时间从几天缩短到到53分钟。 ?...英伟达使用运行TensorRT的T4 GPU，仅在2.2毫秒内就对BERT-Base SQuAD数据集进行了推理，远低于许多实时应用的10毫秒处理阈值。
NVIDIA AI平台是第一个在不到一个小时的时间内训练出BERT的平台，并在2毫秒左右的时间完成完整的AI推理。...此外，Gartner预测，到2021年，15%的客户服务互动将完全由人工智能处理，比2011年增加400%。 ?...，运行世界上最先进的人工智能语言模型BERT，将BERT-Large的训练时间从几天缩短到53分钟。...最快的推理：使用运行NVIDIA TensorRT的NVIDIA T4 GPU，NVIDIA仅在2.2毫秒内对BERT-Base SQuAD数据集进行了推理，远低于许多实时应用的10毫秒处理阈值，与使用高度优化的...CPU代码测量超过40毫秒相比，这是一个显著的改进。
进入全民短视频时代，人像视频的拍摄也正在迈向专业化。随着固化审美的瓦解，十级磨皮的网红滤镜被打破，多元化的高级质感成为新的风向标，「美」到每一帧是人们对动态视频提出的更高要求。...目前，大部分手机均可记录主流的 24fps、25fps、30fps、50fps 和 60fps（frame per second，FPS），以常见的 30FPS 为例，1 分钟的视频就需要处理 1800...事实上，传统磨皮算法是一般实时美颜算法设计的优先选项，其本质是由各类高通滤波算法和图像处理算法组合而成，通过滤波核的大小来实现人像的瑕疵祛除和肤质光滑，经过优化后也能够达到移动端的实时性能要求，但经传统磨皮算法处理后导致的五官与皮肤纹理细节缺失容易形成明显的...在训练实时美化网络时，固定判别网络的参数，将实时美化网络输出的结果作为判别网络的输入，同时用一张全“0”mask 作为监督，要求判别网络监督实时美化网络不能生成有瑕疵区域的结果，从而达到提升美化效果的目的...纹理推理计算方式；而针对支持 OpenCL 规范的共享特性的高通 GPU 设备，则通过 OpenCL 和 OpenGL 上下文关联，将 GL texture 与 CL texture、GL buffer
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
