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简单VBA加速技巧!!

简单VBA加速技巧!! true '打开提示 Application.DisplayAlerts = true '启动事件 Application.EnableEvents = true '注意:在含有公式计算表格了

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CleanMyMac最好用清理、加速、优化软件

相信不少小伙伴都在用苹果电脑,不论是 iMac,还是 MacBook,用着用着电脑就变慢了。这通病与苹果电脑性能无关,主要是硬盘空间不足问题! 当然你可以在购买电脑时候就把硬盘升级,但主要问题是 – 没有钱!2T一直在用一个好用软件,叫做 CleanMyMac X。 CleanMyMac X 是一款专业 macOS 清理软件,它可以帮你清理、加速、优化和保护系统。 CleanMyMac X 主要功能一打开软件,就发现他漂亮界面,2T马上就被种草了啦! 难怪软件上UI设计这么吸引!Mac电脑文件系统跟Windows 有很大差异。它文件系统更接近手机文件系统,需要通过特别的方式查看。

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    WordPress 非常好用后台优化加速插件

    WordPress 非常好用后台优化加速插件 ---- WordPress是一款PHP语言开发博客程序平台,现在已经有很多站长都选择用WordPress搭建自己博客站点,在使用WordPress中 ,部分没有优化后台会变非常卡顿,今天来介绍一款 非常好用后台优化加速插件:WordPress优化小助手! 一、网站加速优化:通过禁用谷歌开源字体, 使用微软雅黑/苹果方正字体,移除头部 WordPress 版本号信息,移除评论 Emoji 表情,使用国内 Gravatar 镜像服务等来减少请求,重而达到网站加速效果 二、优化菜单:管理菜单隐藏,隐藏不经常使用或觉得没必要菜单选项,来实现加速效果。 主要功能 优化加速:网站加速优化设置 禁用谷歌字体:严重影响后台加载速度,建议禁用。

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    加速网络应用

    ,我们可以参考 Yahoo34条前端优化规则 以及 Google前端性能最佳实践  ,这两个主题都包含了大量前端优化内容。 本篇着眼于如何结合Codeigniter使用,来加速前端性能。 1、第一条是使用Gzip。 view 输出内容自动就会进行gzip压缩。 2、减少Http请求次数 用户带宽是非常有限,如果你网站上有众多小文件,则每个文件请求建立连接、下载这个三次握手过程是非常消耗用户带宽资源,所以可以使用一些技术来将多个文件合并为一个文件一次下载 3、减少JS和CSS文件尺寸 随着网络应用丰富,现在网页中引用JS和CSS文件越来越多,也越来越大。

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    智能网卡网络加速技术

    2021年9月25日,由“科创中国”未来网络专业科技服务团指导,江苏省未来网络创新研究院、网络通信与安全紫金山实验室联合主办、SDNLAB社区承办2021中国智能网卡研讨会中,多家机构谈到了智能网卡网络加速实现 网络加速起源 传统数据中心基于冯诺依曼架构,所有的数据都需要送到CPU进行处理。 网络加速技术 智能网卡实现网络加速有多种,除基本网络功能外,还包括RoCEv2、VXLAN、OVS ct功能、TF-vRouter虚拟路由、kTLS/IPSec加速等技术。 智能网卡网络加速技术可以进一步细分为网络功能加速以及网络能力虚拟化。这里仅列举常见几种技术及其应用。 网络加速技术实现 智能网卡本质能力是实现网络加速,在2021中国智能网卡研讨会中,包括中国移动、电信等企业智能网卡产品,采用了多种智能网卡技术架构,实现了不同网络加速功能。

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    Vue瀑布流简单实用(全网最好用)

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    Android:超好用ScrollView,滑动操作简单方式

    碰巧发现了这篇博客 Android ListView滚动条配置完全解析,详细介绍了ScrollView这个组件相关配置,非常清楚。我利用ScrollView实现了所需要目标。 唐初 三代帝王在此建立了规模宏大避暑行宫,遗址现今保存完整。" 唐初 三代帝王在此建立了规模宏大避暑行宫,遗址现今保存完整。" 唐初 三代帝王在此建立了规模宏大避暑行宫,遗址现今保存完整。" ScrollView代表纵向滚动条 滚动条样式那篇博客已经给出代码,可以去查看

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    2021 年清晰版 CDN 加速原理

    一、什么是 CDN CDN全称是(Content Delivery Network),即内容分发网络。 DNS(域名解析)来引导用户来访问Cache服务器,以实现透明加速服务. 由于用户访问网站第一步就是域名解析,所以通过修改dns来引导用户访问是简单有效方式. CDN网络组成要素 对于普通Internet用户,每个CDN节点就相当于一个放置在它周围网站服务器. CNAME域名 接入CDN时,在CDN提供商控制台添加完加速域名后,您会得到一个CDN给您分配CNAME域名, 您需要在您DNS解析服务商添加CNAME记录,将自己加速域名指向这个CNAME域名, 这样该域名所有的请求才会都将转向CDN节点,达到加速效果。

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    【学习】 TensorFlow:深度学习加速

    但是,它显然是,也是现有便利深度学习库。本文作者Zachary Chase Lipton是来自加利福尼亚大学计算机科学工程学院博士生,接受生物医学信息部资助。 就像特斯拉仍是另一个有顶、有方向盘、有四扇门、四个轮子交通工具,TensorFLow是最好、便捷深度学习库,更值得被拣选。 简单地说,这些神经网络都是简单函数,输入X就会产生输出Y。除了输入X,函数还使用一系列参数(被称为权重),其中包括标量值、向量以及昂贵矩阵和高阶张量。 张量是向量泛化以及更高维度矩阵。 为了达到网络训练目的,我们需要连续将多批(many batches)新输入投入网络。当每批输入被传递进去,我们根据我们所有的参数来求导得出代价函数值,从而更新整个网络模型。 ? TensorFlow在代码编译上有着更快速度和更好交互体验。Caffe给卷积神经网络训练提供了非常棒库,然而它并不能算是模拟和训练神经网络工具。

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    如何加速我们神经网络

    今天我们来聊一聊本萌新最新学习一些知识。让我们一起来想一下怎么样来加速我们神经网络训练过程。 通常我们知道,越复杂神经网络,越多训练数据。 这个时候,我们就需要找到一些方法,让神经网络变得聪明起来,变得快起来。 所以,人们找出了一个基础方法SGD(Stochastic Gradient Descent) ? 现在想想红色方块是我们所要训练data,如果要按照以前整套流程和写法,就需要把整套数据一次一次放入到神经网络中进行学习,放入到NN中进行训练。在这个过程中所消耗资源会很大。 在每一次过程中,每次使用分量数据,虽然不能反映整体情况,但是却在很大程度上大大加速了NN训练过程,并且在这个过程中也不会减少NN准确率。 与之相对,我们还有很多途径来加速训练。其余大多数方法都是在更新神经网络参数时候动手脚。 ? 对于公式W+=-Learning rate*dx。

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    定时任务简单3种实现方法(超好用

    定时任务在实际开发中特别常见,比如电商平台 30 分钟后自动取消未支付订单,以及凌晨数据汇总和备份等,都需要借助定时任务来实现,那么我们本文就来看一下定时任务简单几种实现方式。 TOP 1:Timer Timer 是 JDK 自带定时任务执行类,无论任何项目都可以直接使用 Timer 来实现定时任务,所以 Timer 优点就是使用方便,它实现代码如下: public class TOP 3:Spring Task 如果使用是 Spring 或 Spring Boot 框架,可以直接使用 Spring Framework 自带定时任务,使用上面两种定时任务实现方式,很难实现设定了具体时间定时任务 Cron 表达式 Spring Task 实现需要使用 cron 表达式来声明执行频率和规则,cron 表达式是由 6 位或者 7 位组成(最后一位可以省略),每位之间以空格分隔,每位从左到右代表含义如下 使用 Redis 实现延迟任务方法大体可分为两类:通过 ZSet 方式和键空间通知方式。

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    简单神经网络实战

    简单神经网络 准备训练数据 随机生成50个数据,用作训练数据 x = np.linspace(1, 100) 简单神经网络拟合,y=ax+b,所有设置y为 y = 2 * x + 3 不过,为了符合实际情况 构建神经网络 torch里面可以基于nn.Module类写自己神经网络,这里使用简单线性层。 range(1): x = self.layer(x) x = self.layer2(x) return x 之后则是设置损失函数,优化器,依旧选择简单 x.unsqueeze(dim=0)) pred_y.append(out)plt.plot(pred_x, pred_y)print(pred_x, pred_y)plt.show() 有时间给出简单神经网络解析 tex无法解析问题下个版本解决

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    神经网络加速兴起

    这是“2018嵌入式处理器报告: 神经网络加速兴起”(http://www.embedded-computing.com/processing/2018-embedded-processor-report-rise-of-the-neural-network-accelerator 他说,"根本就没有一种嵌入式 AI 处理器。神经网络引擎可能使用 cpu, dsp, gpu, 或者专门深度学习加速器, 或者组合。" "趋势肯定是引入 cpu、 gpu 和 dsp 加速器, 原因是它们比其他通用核更具有多领域和低功耗应用能力。 这就是为什么许多加速器不断增加越来越大乘数累加器阵列, 因为神经网络大部分计算都是 MAC。" 在Imagination Technologies PowerVR Series2NX 中也有类似的功能, 这是一个神经网络加速器(NNA) , 其本地支持深度为4位。

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    卷积神经网络压缩和加速

    相关背景 为什么要对网络进行压缩和加速呢? 实际原因在于当前存储条件和硬件计算速度无法满足复杂网络需求,当然也许十几年或更远将来,这些都将不是问题,那么神经网络压缩和加速是否仍有研究必要呢? 答案是肯定,我认为对网络压缩和加速根本原因在于对高效率模型追求,当前很多复杂网络很多参数是冗余,对实际模型结果没什么贡献,我们怎么能容忍这些无意义参数竟然和有意义参数享受相同“待遇” 神经网络刚刚被提出来时,对于如何将其应用与图像仍是个很大问题,单纯想法是将图片按像素点排列成向量,再走多层感知机老路,但由于参数太多,存储不便,计算速度太慢,始终无法得到进一步发展。 接下来模型加速和压缩,都是针对卷积神经网络模型

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    微软Azure加速网络:公共云中SmartNIC

    本文介绍了Azure加速网络(AccelNet),这是使用基于FPGA自定义Azure SmartNIC将主机网络卸载到硬件解决方案。 如第3节所述,这导致开发人员不得不将其流量分散在多个流中问题,这将更快网络性能优势限制为仅并行工作负载。 SoC式网络卸载未来也值得怀疑。 这个问题是主机网络团队怀疑根源,他们当时不在数字逻辑设计或Verilog编程领域。 最初Catapult FPGA加速器[7]故意不连接到数据中心网络上,以避免成为一个可能导致服务器瘫痪组件,而是通过机架内后端Torus网络连接。 10 结论与未来工作 我们详细介绍了Azure SmartNIC(我们基于FPGA可编程网卡)和加速网络(我们高性能网络服务,提供领先于云计算网络性能),并介绍了我们构建和部署它们经验。 ?

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    Logistic Regression:基础神经网络

    从基本概念、原理、公式,到用生动形象例子去理解,到动手做实验去感知,到著名案例学习,到用所学来实现自己小而有趣想法......我相信,一路看下来,我们可以感受到深度学习无穷乐趣,并有兴趣和激情继续钻研学习 Logistic回归:基础神经网络 ❝个人认为理解并掌握这个logistic regression是学习神经网络和深度学习最重要部分,也是基础部分,学完这个再去看浅层神经网络、深层神经网络,会发现后者就是 长这样(记住函数表达式): 我们用 来表示该神经元输出,σ()函数代表sigmoid,则可知: 这个 可以看做是我们这个小模型根据输入做出一个预测,在开始图对应案例中,就是根据图片像素在预测图片是不是猫 说起来简单做起来难,好在我们有计算机,可以帮我们进行大量重复地运算,于是在神经网络中,我们一般使用「梯度下降法(Gradient Decent)」: 这个方法通俗一点就是,先随机在曲线上找一个点,然后求出该点斜率 ,从而评价模型 就这么明明白白(▰˘◡˘▰) ❝下一篇预告,敬请期待: 【DL笔记2】神经网络编程原则&Logistic Regression算法解析 ❞ 推荐阅读 1. pandas100个骚操作

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