在当今的软件开发领域，C++作为一种广泛应用的编程语言，其代码的可维护性至关重要。可维护性高的代码不仅能够降低开发成本，还能提高软件的质量和可靠性，延长软件的生命周期。...那么，怎样提高 C++代码的可维护性呢？关键在于明确可维护性指标，并采取相应的策略来实现这些指标。...提高软件质量 可维护性高的代码通常具有更好的结构和设计，更容易进行测试和调试，从而提高软件的质量和可靠性。 良好的代码可维护性可以减少代码中的错误和漏洞，提高软件的稳定性和安全性。 3. ...延长软件生命周期 软件的生命周期通常包括开发、维护和升级等阶段。可维护性高的代码可以更容易地进行升级和扩展，适应不断变化的需求和技术环境，从而延长软件的生命周期。 三、C++代码可维护性的指标 1. ...通过明确可维护性指标，并采取相应的策略来实现这些指标，可以提高代码的可读性、可扩展性、可测试性和可移植性，从而降低维护成本，提高软件质量，延长软件生命周期。
本文将会从用另一个实际案例“猫呼”，分享如何利用该模型做产品增量，为关键数据指标带来有效的提升。 What｜明确目标 关系链是社交的前提。猫呼作为一款即时视频IM工具，当时的产品框架逐渐完善。...那么如何利用“ABC”模型，有效的进行关系构建，从而帮助产品数据指标的有效提升呢？ Why｜定位问题 首先我们要明确在即时视频通话工具的使用中，什么是阻碍用户成功建立关系链的因素？...How｜设计策略 “ABC”模型的3个内涵：心智塑造、行为养成和增益设计。3个内涵结合产品当前阶段设计的发力点，可以提炼为三个关键词：信任、接受和促成。...通过有效构建关系链模型，用以下3个策略提升数据指标。 A：通过心智塑造，让用户信任猫呼是可靠的、真实的。 我们发现在社交场景中男女比例存在严重的失衡现象，所以设计了女生优先权规则。...上篇文章分享了通过模型打造创新爆款产品，实现用户从认可到习惯和忠实的产品发展周期目标。下篇分享用模型完成增量设计，帮助产品关键数据指标带来有效提升。
这两个指标直接关联到存储芯片的使用寿命、耐用性以及用户的数据安全。一、TBW与MTBF的定义及重要性1.TBW： TBW即写入总字节数，是衡量存储芯片寿命的关键参数。...这一指标对于需要长时间、高负荷运转的存储设备来说尤为重要。例如，在数据中心、汽车电子等领域，存储芯片的可靠性直接关系到整个系统的稳定性和安全性。...因此，选择MTBF数值较高的存储芯片，可以大大降低系统故障的风险，确保数据的连续性和安全性二、存储芯片如何提升TBW与MTBF1.优化写入放大系数：写入放大系数是衡量闪存存储器性能的关键指标，它表示实际写入存储介质的数据量与主机请求写入的数据量之间的比率...2.采用先进的ECC算法：ECC（Error Correction Code，错误校正码）算法是提升存储芯片MTBF的关键技术。...此外，采用高品质的原材料和先进的生产工艺也有助于提升存储芯片的可靠性。
前面我们已经对 AI 的计算模式有了初步的认识，那么这些计算模式具体是如何和 AI 芯片设计结合起来的呢？接下来我们将从 AI 芯片关键设计指标的角度来进一步拓展对 AI 计算体系的思考。...cdot C_{in} \cdot C_{out} AI 芯片关键指标 AI 芯片设计的目标是低成本高效率的执行 AI 模型，所以衡量 AI 芯片的关键指标涉及 AI 模型软件应用层面的指标和 AI...芯片硬件市场竞争力指标两个方面，展开如下： 精度 Accuracy 在 AI 芯片中，精度是一个非常关键的指标，它指的是模型在处理任务时输出结果与实际情况之间的接近程度。...计算性能仿真 当我们根据关键指标完成了 AI 芯片的设计之后，不同的 AI 模型在这个芯片上的执行性能都一样吗？或者怎如何评估 AI 模型在这款 AI 芯片上的执行情况？...如果一个模型在 AI 芯片上因为芯片的内部 cache 空间有限导致性能无法提升，认为该模型属于内存受限模型（Memory Bound）；如果一个模型在 AI 芯片上因为芯片的计算单元有限导致性能无法提升
在HTTP请求的性能测试中，有很多可以衡量的关键指标，包括： 1. 平均响应时间（Average Response Time）：所有请求的响应时间的平均值。 2....峰值响应时间（Peak Response Time）：在测试期间记录的最长的响应时间。 3. 错误率（Error Rate）：在所有请求中，返回错误响应的请求的比例。 4....例如，一个高流量的网站可能需要处理每秒数千甚至数万的请求，而一个只服务于少量用户的内部应用可能只需要处理每秒几十个请求。...通常，需要和客户或者团队内部达成共识，确定这些性能指标的期望值（也就是基准值）。这可能需要一些试错和调优的过程。...另外，关于"波动"的概念，通常我们期望性能测试的结果尽可能稳定，也就是说，同样的测试在多次运行时，结果应该大致相同，不应有太大的波动。
”，针对这些同学提出的这些疑问，我们来讲讲如何来确定关键的额KPI指标。...，层层的分解，由公司到部门再到个人就可以制定出关键的KPI的指标 ?...3、确定关键KPI指标 确定了关键的领域任务后，我们就要去分析，这些关键的领域后面有哪些关键的KPI指标，这这个时候我们就可以从5个维度来思考，在我们这些关键领域后面的KPI指标。 ?...我们从数量，时间，质量，成本和客户满意度 这些可以衡量量化的指标来去定义关键领域的KPI指标。 ?...通过这种方式我们就可以定义出岗位的关键量化的指标有哪些，接下来再去做指标的权重和指标的评分规则。
在 Java 编程中，热点代码的优化对于提升应用程序的性能至关重要。本文将深入探讨 Java 热点的概念、识别方法以及优化技巧。...一、什么是 Java 热点 Java 热点是指在程序运行过程中被频繁执行的代码段。这些热点代码通常对应用程序的性能有着重要影响，因为它们的执行速度直接关系到整个程序的效率。...日志分析：通过分析应用程序的日志，我们可以发现哪些方法或代码段被频繁调用，从而确定热点代码的位置。 代码审查：仔细检查代码，特别是那些在业务逻辑中经常使用的方法，可能会发现潜在的热点代码。...数据结构优化：选择合适的数据结构可以提高热点代码的性能，例如对于频繁查找的操作，可以使用哈希表而不是数组。 算法优化：对热点代码中的算法进行优化，例如使用更高效的排序算法或查找算法。...四、总结 Java 热点的优化是一个持续的过程，需要我们不断地分析和改进代码。通过识别热点代码并采取相应的优化技巧，我们可以显著提高应用程序的性能，为用户提供更好的体验。
，HTTPS RPS 会低于 HTTP RPS，因为保护机器之间传输的数据所需的数据加密和解密在计算上非常昂贵。...尽管如此，英特尔架构的持续发展 —— 导致服务器具有更快的处理器和更好的内存管理 —— 意味着与专用硬件加密设备相比，用于 CPU 绑定加密任务的软件性能不断提高。...请求的大小成正比。...当文件较大时，NGINX 将获得更高的吞吐量，因为给定请求会导致传输更多数据。但是，性能达到约 8 个 CPU 的峰值; 对于吞吐量较大的任务，不一定有更多好处。...我们没有为此处报告的测试启用超线程，但是我们确实看到在单独的测试中使用超线程可以提高性能。最值得注意的是，超线程将 SSL TPS 提升了约 50％。
保障质量简单理解就是少出问题，更稳定的支撑业务运营，辅助业务目标达成；提升效率更好理解，提升单位时间产出，相当于变相的降低了成本，也可以支撑业务更快的迭代。...从软件产品的迭代生命周期来说，一个软件产品大致要经过需求-研发(开发-测试-交付)-运营三个阶段。接下来就以这五个阶段为例，介绍一些比较通用的关键指标。...通用的考核指标，可以参考如下几项： 需求评审通过率（是否有遗漏、描述不清、存在逻辑漏洞等）； 设计评审通过率（设计是否满足需求要求、是否合理美观友好）； 测试活动的开展应该是为了降低风险，倒逼需求产出方提升需求质量...因此线上质量的考核指标，可以从用户体验和业务目标达成的角度出发。...制定绩效考核目标和指标的目的不是为了考核，而是便于评估为了提升质量和效率，大家所开展的一系列测试活动是否达到了预期效果。
为了收集这些不同的性能度量指标数据，测试人员往往会组合使用工具，但这会导致收集很多不必要或冗余的数据并产生其他问题。性能测试中度量指标的数据有多个关键来源，接下来具体讲解。...一、性能测试工具所有性能测试工具都会提供按度量指标收集数据的功能，即测量功能，测量的结果就是可量化的数据。...不同工具可能在显示度量指标的数量、展示度量指标数据的方式以及让用户根据特定情况自定义度量指标的能力上有所不同。...有些工具以文本格式收集并显示性能指标数据，而更为强大一些的工具则以图形化仪表盘的形式收集和显示性能指标数据。...它们能追踪事务流经各个组件的时间，帮助定位慢速服务点。八、负载测试工具工具如JMeter, LoadRunner, Gatling等在模拟大量并发用户访问时记录响应时间、吞吐量等关键指标。
此时，面试者就会在面试官心理的印象大打折扣，面试结果就有非常大的概率凉凉了。 ? 衡量指标 对于性能优化来说，衡量的指标有很多，大体上可以分为：性能指标、响应时间、并发量、秒开率和正确性等。...我们可以使用下图来表示这些衡量指标。 ? 接下来，我们就分别说明下这些衡量指标。 性能指标 性能指标又可以包含：吞吐量和响应速度。我们平时所说的QPS、TPS和HPS等，就可以归结为吞吐量。...这些都是与吞吐量相关的衡量指标。 平时我们在做优化工作的时候，首先要明确需要优化的事项。比如：我们做的优化工作是要提高系统的吞吐量？还是要提升系统的响应速度呢？...举一个具体点的例子：比如我们的程序中存在一些数据库或者缓存的批量操作，虽然在数据的读取上，响应速度下降了，但是我们优化的目标就是吞吐量，只要我们优化后系统的整体吞吐量明显上升了，那这也是提升了程序的性能...所以说，优化性能不只是提升系统的响应速度。 这里，优化性能也并不是一味的优化吞吐量和优化响应速度，而是在吞吐量和响应速度之间找到一个平衡点，使用有限的服务器资源来更好的提升用户体验。
关键字提取问题 在大规模网络文章整合的过程中，我们经常需要对某一篇文章提取关键字。...比如对于某一篇关于计算机的文章，我们应该提取出类似于“计算机”、“编程”、“CPU”之类的符合人类认知习惯的关键词，但是这个过程却不是那么容易。...现在，我们把问题归结为，在不使用机器学习方法的情况下，给定一个文档集，仅从单词频率等角度对文档集当中的某一篇文档进行考虑，期望能够对于该篇文章，我们能从文章中依次提取出最有代表性的关键词。...针对上述的特性，就有了TF.IDF指标。他的意义就是词项频率(Term Frequency)乘以逆文档频率(Inverse Document Frequency)。...TF.IDF指标 最后我们只要把上面这两个指数相乘就可以得到该词项在该文档中的权重了，即词项 在文档 中的得分为: TF_{ij}\times IDF_i 其实这也算是个经验公式了，不过在很多情况下还是很准的
引言在计算机科学和编程领域中，了解和掌握基本算法是编写高效程序的关键。排序算法是其中一类最基础、最常用的算法之一。通过对数据进行排序，我们可以更方便地进行搜索、查找和分析。...选择排序（Selection Sort）选择排序是一种简单但不稳定的排序算法。它的基本思想是在未排序的部分选择最小（或最大）的元素，放到已排序部分的末尾。...具体实现时，从数组中选择最小的元素，与数组的第一个元素交换位置，然后从剩余的未排序部分选择最小的元素，与数组的第二个元素交换位置，以此类推。...然而，它需要额外的空间来存储临时数组，因此空间复杂度较高。结语通过学习这几种常见的排序算法，我们可以更好地理解它们的原理和适用场景。在实际开发中，根据具体问题的特点选择合适的排序算法是非常重要的。...希望本节能够帮助读者更深入地理解排序算法，提升编程和算法设计的能力。在实际应用中，除了了解这些基础排序算法，也可以了解更多高级排序算法，如堆排序、计数排序、基数排序等，以满足不同问题的需求。
这个技术可是分块能发挥作用的关键哦！ 什么是RAG 长话短说，检索增强生成（RAG）是一种巧妙的方法，它把检索机制和大型语言模型（LLM）结合在了一起。...分块在 RAG 架构里可是个“关键角色”，因为它直接决定了生成式 AI 应用的准确性。可以说，它是整个流程的“第一道关卡”。 1....通过把数据切成可管理的部分，系统可以并行处理这些块，减少计算负担，提升整体性能。这样一来，RAG 系统不仅能处理更多数据，还能跑得更快、更稳。...AI 会自己判断哪里该切，哪里该留，确保每个块都有完整的意义。 通过灵活运用这些技巧，RAG 系统的性能和准确性都能大幅提升。...缺点： 块大小是个关键：块的大小得适中，既要方便处理，又要确保每个块至少包含一个完整的短语或更多内容。否则，我们在检索这些块时，可能会遇到精度问题。
最近在梳理过去的项目中的指标，看看不同的场景下，使用哪些指标更合适。随着整理，发现很多时候，我们对指标的应用仅思考是否能够度量一个业务场景，并没有思考是不是有更好的口径，或者指标。...下面我们就以一个具体的例子来讲讲不同指标的不同口径，有什么差异。 指标如何选择 我们来看一个场景：当我们打开京东时，我们要计算页面中「精选」模块的点击情况，我们该怎么计算？...指标如何优化 上面我以CTR为例，说明了一个指标本身就会有多种口径，以及各个口径的差异 那么问题来了，是不是每个指标，都会有这样的口径差异呢？ 这个问题肯定是仁者见仁，智者见智。...结合着不同的业务场景，我们可以有不同的指标，不同的指标我们也可以做相应的拆分。 就指标来说，我们可以将指标拆分为 底层公式 + 业务变量。...随着业务的迭代与发展，我们常常需要更细致的度量业务，所以指标也需要随着业务不断调整，更加精确的度量业务。 以上，就是本期分享。
用户满意度/Apdex 分数 应用性能指数或者Apdex分数，已经变成追踪应用反应性能的工业标准。 通过定义指标：一个指定的web请求或者事务达到这个指标的时间是多久。...错误率 最不想用户看到的就是错误。监控错误率是一个应用的重要性能指标。...一般来说其他的性能指标都被流量的增加和减少所影响。 请求率可以很容易的和其他的性能指标结合起来显示出你的应用时如何动态扩展的。 监控请求率可以很好的监控峰值或者低谷。...监控CPU使用是服务器和应用最基本也是最重要的指标。 几乎所有的服务器或者应用监控工具都能追踪CPU使用，同时提供告警。...对每一台服务器追踪他们的CPU使用率是很重要的，同样重要的是追踪一个应用的一组CPU的使用率。 应用可用性 监控应用是否在线和可用是一个关键的指标。
正因为如此，我们衡量和理解关键服务和应用程序的方式也发生了变化。使用 DevOps 指标和 DevOps KPI 对于确保您的 DevOps 流程、管道和工具满足其预期目标至关重要。...与任何 IT 或业务项目一样，您需要跟踪关键的指标。 这里有九个关键的 DevOps 指标和 DevOps KPI，它们将帮助您实现目标。...四大 DevOps 指标：DORA 的四个关键 让我们从 Google 的 DevOps 研究与评估 (DORA) 团队建立的四个最常见的指标开始，称为“四个关键”。...通过六年的研究，DORA 团队将这四个关键指标确定为表示 DevOps 团队绩效的指标，将它们从“低”到“精英”进行排名，精英团队达到或超过其组织绩效的可能性是两倍之多。...要实现快速的 MTTR 指标，请以小增量部署软件以降低风险并部署自动监控解决方案以抢占故障 它需要超过四个 DevOps 指标 DORA 的四个关键为提高您的开发实践的性能奠定了良好的基础，但它们只是一个开始
我们在上篇文章讲到了如何根据岗位的工作职责进行KPI关键值的选择，那今天我们就来聊聊，如何进行量化的KPI指标的设计。...（2）Measurable可以衡量的：绩效指标是数量化或者行为化的，验证这些绩效指标的数据或者信息是可以获得的。...2、KPI量化指标的3大设计维度 在对KPI的设计中，我们根据数据的类型，我们一般会对KPI的数据有三种形式的量化指标设计 ? ?...比如我们看到的这些指标，简历下载量就是一个绝对值，是一个单一的数据，新员工的转正率就是一个比值，但是不管绝对值还是差值，比值，我们都需要对KPI的指标进行3个层级的设定。...1、KPI的标准指标，这个指标的数值是指在月度我们达标的数据 2、KPI保底数据，这个数据指标是我们每月必须一定要完成的数据指标， 3、KPI期望数据，这个数据是我们超出达标数据，跳一跳可以够得到的数据
一、关键字概述 1、PV（Page View）： 页面访问量，即页面浏览量或点击量，用户每次刷新即被计算一次 2、UV（Unique Visitor）： 独立访客，统计1天内访问某站点的用户数(以cookie...为依据，如同一个用户) 3、QPS（Query Per Second）： 每秒请求数，QPS其实是衡量吞吐量的一个常用指标，就是说服务器在一秒的时间内处理了多少个请求。...4、TPS（Transactions Per Second）： 每秒事务数（数据库中常用） 5、并发数： 并发数是指系统同时能处理的请求数量，这个也是反应了系统的负载能力。...（例如:nginx 的活动链接数） 6、吐吞量： 吞吐量是指系统在单位时间内处理请求的数量 7、响应时间（RT）： 响应时间是指系统对请求作出响应的时间，一般取平均响应时间 二、运算规则，逻辑关系 1、...，如果一台机器的QPS是58，需要几台机器来支持？
使用Kafka Assistant监控Kafka关键指标使用Kafka时，我们比较关心下面这些常见指标。...该指标可以用于确定何时该对集群进行扩展或开展其他与规模增长相关的工作。...首领数量该度量指标表示 broker 拥有的首领分区数量。与 broker 的其他度量一样，该度量指标也应该在整个集群的 broker 上保持均等。...离线分区与非同步分区数量一样，离线分区数量也是一个关键的度量指标（表 10-10）。该度量只能由集群控制器提供（对于其他 broker 来说，该指标的值为零），它显示了集群里没有首领的分区数量。...如果 JVM 频繁发生垃圾回收，就会影响 broker 的性能，在这种情况下，就应该得到告警。JVM 的度量指标还能告诉我们为什么 broker 下游的度量指标会发生变化。图片
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