在分析算法的性能时,期望运行时间是一个重要的指标,它描述了算法在平均情况下的表现。期望运行时间考虑了所有可能的情况,包括输入数据的分布和随机性等因素。
希尔排序是优化后的插入排序,又名玄学排序,因为希尔排序是不稳定的。希尔排序就是将一个数组分成间隔为h的子数组,并对这些子数组进行插入排序,通过不断地缩小h的值,从而满足插入排序适合的情形:数组基本有序,从而达到良好的性能。
在 【Android 逆向】ART 脱壳 ( DexClassLoader 脱壳 | exec_utils.cc 中执行 Dex 编译为 Oat 文件的 Exec 和 ExecAndReturnC函数 ) 博客中 , 将 dex 文件编译为 oat 文件 , 编译过程是由 dex2oat 可执行程序完成的 , 这是一个有 main 函数的可执行程序 ;
在Kubernetes中,Windows容器和Linux容器在镜像格式、运行时环境、网络和存储等方面有一些区别。将应用程序移植到Windows容器可能会面临应用程序依赖性、镜像构建和调试、性能和稳定性以及安全性等挑战。
加壳工具是指注入一段功能代码到 APP 中,并可以将原始的二进制指令经过混淆、虚拟化等手段进行等价变换,实现满足 APP 多种安全需求。根据功能的不同可以分为:压缩壳、加密壳、虚拟机壳。
本文为 DM 源码阅读系列文章的第十篇,之前的文章已经详细介绍过 DM 数据同步各组件的实现原理和代码解析,相信大家对 DM 的实现细节已经有了深入的了解。本篇文章将从质量保证的角度来介绍 DM 测试框架的设计和实现,探讨如何通过多维度的测试方法保证 DM 的正确性和稳定性。
在过去几年中,Rust编程语言以其独特的安全保障特性和高效的性能,成为了众多开发者和大型科技公司的新宠。尤其是其内存安全特性,成为了广泛讨论和赞扬的焦点。本文旨在深入探讨内存安全的概念、Rust在内存安全方面的独到之处,以及这些特性对系统开发的深远影响。
本文作者:IMWeb link 原文出处:IMWeb社区 未经同意,禁止转载 原文:https://nodejs.org/en/docs/es6/ ECMAScript 2015 (E
作者:link 原文:https://nodejs.org/en/docs/es6/ ECMAScript 2015 (ES6) in Node.js(译) Node.js是建立在V8引擎的基础上。通
Node.js是建立在V8引擎的基础上。通过保持对该引擎最新发布版的更新,我们可以确保能够将JavaScript ECMA-262 specification 中的新特性能够及时的提供给Node.js开发者们,就像我们借助该引擎保持性能和稳定性的持续改进一样。 所有ECMAScript2015(ES6)特性被分为 shipping, staged和in progress三个部分:
希尔排序(ShellSort)是以它的发明者Donald Shell名字命名的,希尔排序是插入排序的改进版,实现简单,对于中等规模数据的性能表现还不错
软件测试的某些方面经常会在那些刚接触流程的人中造成混淆——例如在稳定性和可靠性测试之间划清界限。两者通常可以互换使用,并且有一个共同的目标,即确保系统可以在选定的时间范围内稳定运行。
时间复杂度是评估算法性能的一种方式,主要衡量的是算法在运行时所需要的时间或者操作的次数。在计算机科学中,我们通常用大O表示法来描述时间复杂度。
网络游戏出现至今,角色扮演游戏(MMORPG)一直是个主流游戏类型。主要原因还是因为拥有丰富的交互体验,特别是玩家之间的互动、角色扮演的特性在MMORPG这种游戏类型中最能得到丰富的表现。相对于Casual Game网游来说,MMORPG本身的游戏设计方面的特性就决定了MMORPG 服务器的设计和实现的难度会更大、对服务器系统的要求更高。这个难度又主要体现在服务器架构设计方面。 那么如何设计架构、如何评价架构设计、以什么为标准来决定设计,就是一个问题,接下来说说我对评价标准的看法。 服务器组架构(Serve
希尔排序(ShellSort)是以它的发明者Donald Shell名字命名的,希尔排序是插入排序的改进版,实现简单,对于中等规模数据的性能表现还不错 排序思想 前情回顾:直接插入排序(对插入排序不熟
随着人工智能技术快速发展,这两年涌现出了许多运行在终端的推理框架,给开发者带来更多选择,但也同时增加了将 AI 布署到终端的成本。除了要做推理框架选型,还需要关注数据预/后处理逻辑的稳定性,模型分发使用时的包大小、数据安全等问题。本文将带着这些常见的AI终端侧落地的问题,讲解AoE背后的设计初衷和思路。
Python和Java是两种在现代软件开发中极为流行的编程语言,各自拥有独特的优势和广泛的应用场景。然而,在平台化(Platformization)方面,Java通常被认为比Python更具优势。以下将详细探讨Python在平台化方面为何逊色于Java,并分析其中的原因。
今天我要给大家分享一些自己日常学习到的一些知识点,并以文字的形式跟大家一起交流,互相学习,一个人虽可以走的更快,但一群人可以走的更远。
作者 | Andrew Dinn, Dan Heidinga 译者 | 明知山 策划 | 丁晓昀 本文是“Native Compilations Boosts Java”系列文章的一部分。你可以通过订阅 RSS 接收更新通知。 Java 主导着企业级应用。但在云计算领域,采用 Java 的成本比它的一些竞争对手更高。原生编译降低了在云端采用 Java 的成本:用它创建的应用程序启动速度更快,使用的内存更少。 那么,Java 用户的问题来了:原生 Java 是如何改变开发方式的?我们在什么情况下应该
在 Linux 系统中,采用了虚拟内存管理技术,事实上大多数现在操作系统都是如此!在 Linux 系统中,每一个进程都在自己独立的地址空间中运行,在 32 位系统中,每个进程的逻辑地址空间均为 4GB,这 4GB 的内存空间按照 3:1 的比例进行分配,其中用户进程享有 3G 的空间,而内核独自享有剩下的 1G 空间,如下所示:
容器技术已经成为现代软件开发和部署的核心工具。通过容器,开发者可以创建轻量级、便携的运行环境,从而简化应用程序的开发、测试和部署流程。在容器技术的生态系统中,容器运行时扮演着至关重要的角色。本篇文章将探讨低级和高级容器运行时的区别,并解释为什么 Kubernetes 选择 containerd 作为其默认的容器运行时。此外,我们还将介绍三种与 containerd 相关的 CLI 工具:ctr、crictl 和 nerdctl。
节点是组成k8s集群的基本单位,Pod的容器最终是需要在节点上创建并运行起来,因此节点健康状态直接影响到了k8s集群和用户容器的健康。 在每个人入门容器的第一课,都会了解到容器在节点上是基于namespace和cgroup来做隔离,可是仅仅是相互之间做隔离,就足够了吗? 在容器应用落地和长期的运维过程中,会面临比隔离更多的实际需要面对的问题。归结起来,有两大类: 当众多的容器在节点上运行起来,如何能保证容器的行为不会影响到节点的其他容器,或者甚至把节点搞挂? 这个问题,是长期的k8s运维中会经常面对的一个问
昨天晚上,我终于把 More Joel on Software 翻译完了。 谢天谢地,总算可以摆脱这本书了。 唯一的感觉就是特别倦怠......检查完译稿以后,我一分钟也没等,立刻用Email发给了编辑,然后倒头就睡,直到刚才起床。此书的编辑工作量很大,但愿一切顺利,可以在年底前上市。 下面的文章是此书的第35篇,也就是倒数第2篇。它介绍了一种很好的工作方法,就是说,当你遇到问题的时候,要一连问5个为什么,不停地问,直到找到根本原因为止,我觉得真的很值得借鉴。 ======================
LLVM编译器发布3.8版本了,主要是对以前版本各项性能的优化,以及对之前版本的升级。最新的发布日志可以查看这里。 这次发布的主要变化有: 这次版本要求的Windows最低版本是Windows 7.较早的版本例如Windows Vista和XP已经不再提供支持。 不再支持自动配置编译系统,这个特性将在3.9完全移除,请使用CMake。更多信息可以查看这里。 分别在开发者分支和发布分支添加了C API的稳定性,以及如何扩展C API。更多信息可以查看开发者文档。 废弃C API
任何被明确定义的计算过程都可以称作 算法 ,它将某个值或一组值作为输入,并产生某个值或一组值作为输出。所以 算法可以被称作将输入转为输出的一系列的计算步骤 。
理想情况下,我们希望每一个失败的测试用例都是由真正的缺陷引起的。实际情况中,用例失败的原因大多是一些其他的原因:
OSGI(Open Service Gateway Initiative) 是一个为 Java 平台设计的动态模块化系统框架。它提供了一种模块化管理应用程序功能的机制,使得开发者可以将应用程序拆分成独立的模块,这些模块可以动态地添加、移除或替换。每个模块都有自己的生命周期和依赖关系,可以独立地进行部署和升级。
Kubernetes1.24版本发布时,正式宣布弃用Dockershim,转向Containerd作为默认的容器运行环境。Kubernetes以CRI(Container Runtime Interface)容器运行时接口制定接入准则,用户可以使用Containerd、CRI-O、CRI- Dockerd及其他容器运行时作为Kubernetes的容器引擎。
我们在进行性能优化的时候,往往会应用各种花式的优化手段:优化算法复杂度(从 O(N) 优化到 O(logN) ),优化锁的粒度或者无锁化,应用各种池化技术:内存池、连接池、线程池、协程池等。压缩技术、预拉取、缓存、批量处理、SIMD,内存对齐等等手段后,其实还有一种手段就是 Profile-Guided Optimization (PGO)。本文会介绍 PGO 的原理,以及 Go/C++ 语言进行 PGO 的实践。
Java 的内存机制是指 Java 程序在运行时,如何管理和分配内存资源,Java采用自动内存管理机制,即通过垃圾回收器来自动管理内存的分配和释放。
进程: 进程是操作系统的概念. 每当我们执行一个程序时,对于操作系统来讲就创建了一个进程. 在这个过程中,伴随着资源的分配和释放. 可以认为进程是一个程序的一次执行过程.
作者简介 Mo.,携程研发总监,专注系统性能、开发效能、业务架构等领域。 一、背景 对于一个初上线的简单服务,只需通过常规的自动化测试加上人工即可解决,但我们线上核心的业务系统往往比较复杂,通常也会频繁的需求迭代,如何保证被修改后的系统原有业务的正确性就比较重要。常规的自动化测试需要投入大量的人力资源,准备测试数据、脚本等,并且覆盖率通常也不高,难以满足要求。 为了保证一个线上系统的稳定性,开发和测试人员都面临不少的挑战: 开发完成后难以快速本地验证,发现初步的问题,容易陷入提测->发现bug
5月中旬刚刚结束的Pycon US 2021上,Python之父Guido van Rossum提出要在未来四年内将CPython速度提升5倍。
在云原生领域,Serverless 已然是大势所趋。相比 Serverful 模式(基于云服务器集群的K8s运维模式),Serverless 模式屏蔽了资源概念,大幅提升运维效率。用户无需介入底层运维:像操作系统的安全补丁升级这样的动作,判断升级时机 - 升级前置检查 - 无损分批升级全部都由平台自动闭环。但 Serverless 真的适合所有场景么?其实不然。
Zoey, 腾讯云产品经理,负责TKE商业化及原生节点客户拓展。 背景 在云原生领域,Serverless 已然是大势所趋。相比 Serverful 模式(基于云服务器集群的K8s运维模式),Serverless 模式屏蔽了资源概念,大幅提升运维效率。用户无需介入底层运维:像操作系统的安全补丁升级这样的动作,判断升级时机 - 升级前置检查 - 无损分批升级全部都由平台自动闭环。但 Serverless 真的适合所有场景么?其实不然。 Serveless 改变了运维习惯,例如集群出现业务故障时无法登录节点排
1、如果给你一个自动饮料售卖机,你会考虑哪些测试点,保证自动饮料售卖机能够正常交付使用。
上篇文章介绍了基准测试的一些思路和方法策略,这篇聊聊基准测试的MVP(最小可行性方案)。
Runtime Controller 是用来控制其子元件的执行时长,时长单位是秒。
一般在视频传输或者分发当中,大家除了关注系统的稳定性外,也会比较关心流媒体的分发或者说并发能力。在TSINGSEE青犀视频系统中,并发指接入视频的客户端数,直白地说是播放视频的电脑数量或者说是人数。在某些项目部署期间,用户可能会有高并发的要求,本文就和大家分享一下如何对流媒体的并发能力进行测试。
Java 虚拟机(JVM) 是运行所有 Java 程序的抽象计算机。一个 Java 程序运行在 JVM 中,可以使用 Java 编程语言编写的应用软件以及工具进行解读和执行。
这是 dotnet core 的破坏性改动之一,在 dotnet framework 里面,可以使用 HandleProcessCorruptedStateExceptionsAttribute 接住非托管层抛出的异常,如 C++ 异常等。但是这个功能在 dotnet core 下存在行为的变更,从 .NET Core 1.0 开始,损坏进程状态异常无法由托管代码进行处理。 公共语言运行时不会将损坏进程状态异常传递给托管代码
最近 sysdig 发布了 2019 容器使用报告,内容还比较有趣,特别来介绍一下。关注公众号「Moelove」回复 docker2019 即可获取完整 PDF 报告。
本文研究了大型语言模型(LLMs)在移动和边缘设备上的推理加速问题,这一问题在现实应用中具有重要意义。随着大型语言模型在多种任务中展现出卓越的性能,它们吸引了越来越多的关注。然而,这些模型通常需要庞大的计算资源,尤其是在训练和推理阶段。特别是在资源受限的移动和边缘设备上,模型的高效推理显得尤为重要。为此,研究者们寻求通过压缩技术,如量化,来减少模型的存储需求和计算负担。量化是一种有效的方法,通过将权重和激活映射到低比特表示来实现。
面试官: 聊聊归并排序 归并排序是建立在归并操作的一种高效的排序方法,该方法采用了分治的思想,比较适用于处理较大规模的数据,但比较耗内存,今天我们聊聊归并排序 排序思想 一天,小一尘和慧能坐在石头上,
企业如何规模化地赋能团队,以应对上云后所遭遇的未知暗债?在解决这个复杂问题的过程中,混沌工程诞生了。
AC DC电源模块是一种常见的电力转换设备,可以将交流电转化为直流电。由于其应用广泛,例如家用电器、工业设备、通信设备等,其使用环境也非常复杂,在高温、低温、潮湿等恶劣条件下使用,随时可能发生故障。因此,为保障使用者的安全和设备的稳定性,AC DC电源模块需要具有温度保护功能。
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