datetime date time timestamp 视觉上与datetime一样 int 存的是时间缀 视觉不明显，好比较 mysql UNIX_TIM...
本文概述了Cloudera的运营型数据库（OpDB）性能优化技术。Cloudera的运营型数据库可以支持高达每张表185K /秒和每张表440K /秒的高速事务。...最好用于区分时间敏感型应用程序的优先级，以确保满足延迟SLA。 OLAP用例 您可以使用Apache Hive或Apache Impala来查询OLAP用例的数据。...我们将专门研究Cloudera运营型数据库如何帮助您从OpDB的OLTP用例中获得更多性能。...您可以重写查询以实现性能目标。您还可以绑定EXPLAIN计划来优化计划。但是请注意，在没有数据库管理员干预的情况下，它不会自动将其绑定到SQL语句。...每一种在特定情况下都很有用，并且具有自己的性能特征。 下表列出了索引类型和索引技术。您可以根据用例结合使用索引类型和索引技术。例如，您可以选择将覆盖索引类型与全局索引一起使用。
面对问题 worker 服务在高峰期时 CPU Idle 会降至 60%，因其属于数据处理类计算密集型服务，CPU Idle 过低会使服务吞吐降低，在数据处理上产生较大延时，且受限于 Kafka 分区数...，无法进行横向扩容； 对上游数据的采样率达 **30%**，业务方对数据的完整性有较大诉求，但系统 CPU 存在瓶颈，无法满足； 性能优化 针对以上问题，开始着手对服务 CPU Idle 进行优化；抓取服务...优化 经过探讨和调研后发现，gogo/protobuf 三方库相较于原生的 golang/protobuf 库性能更好，在 CPU 上占用更低，速度更快，因此采用 gogo/protobuf 库替换掉原生的...； TMemoryBufferTransport 纯内存交换，不与网络交互； Protocol 实现 作用 TBinaryProtocol 直接的二进制格式； TCompactProtocol 紧凑型、...总结 经验分享 做性能优化经验很重要，其次在优化之前掌握一部分前置知识更好； 平时多看一些资料学习，有优化机会就抓住实践，避免书到用时方恨少； 仔细观察 pprof 图，分析大块部分； 观察问题点的 api
C#作为一种强类型语言，具有丰富的泛型支持，允许开发者编写可以应对不同数据类型的通用代码。然而，在泛型编译时，针对结构和类作为泛型参数时，会对性能产生不同的影响。...测试性能差异 针对不同的泛型参数进行性能测试是一种有效的方法，以观察结构和类对泛型编译特性的影响。在测试中，可能会发现对结构类型的泛型参数，其性能可能更高，而对类类型的泛型参数，其性能可能略低。...，我们发现： 泛型参数是 Struct 比 class 的性能要好，大约有两倍的差异； 泛型参数如果存在多个 Struct 可能时，性能没有影响，但如果泛型参数存在多个 class 可能时，性能急剧下降...5倍之多； 泛型参数如果是接口形式，无论实际填充的结构还是类，其最终的执行性能一定是很慢的； 使用反射（例如：MakeGenericType）构建出的泛型实例，其实际运行性能并不受影响，非常适合高度定制的运行时类型构建...，而是接口）； 综上所述，了解C#泛型编译特性对性能的影响是编写高性能代码的重要一部分，合理使用对于关键性代码性能至关重要。
库为什么快标准库 json 库使用 reflect.Value 进行取值与赋值，但 reflect.Value 不是一个可复用的反射对象，每次都需要按照变量生成 reflect.Value 结构体，因此性能很差...实现原理是用 reflect.Type 得出的类型信息通过「对象指针地址+字段偏移」的方式直接进行取值与赋值，而不依赖于 reflect.Value，reflect.Type 是一个可复用的对象，同一类型的...《The Tail at Scale》 调研 阅读论文 Google《The Tail at Scale》； 开源实现：BRPC、RPCX； 工业实践：百度默认开启、Grab LBS 服务（下游纯内存型数据库...专注于这些慢速异常值的技术可以使整体服务性能大幅降低。 同样，由于消除所有的变异性来源也是不可行的，因此正在为大规模服务开发尾部容忍技术。...；（线程排队、调度损耗、资源竞争等） 对于高并发、低延时服务，耗时方面受到下游的影响可能只是一个方面，服务自身开销如序列化、GC 等都可能会较大程度上影响到服务耗时； 性能优化因从提高可观测性入手，如链路追踪
5W性能，远不够接入支持，无法满足业务应用需求，以下是自己一些见解和推荐方案： 方案架构： image.png 方案概述： 依据求场景，这么高的并发需求，其核心主要是通过业务负载分担，并对并发...AI识别和安全防护，核心提高负载均衡CLB实例性能，再配合CDN分担主负载的带宽压力，节省带宽成本； 腾讯云负载均衡-独享型实例，在年前已经调整升级，开放对外售卖，支持更高的性能，通过LCU...扩展性能需求配置； 另外可以CLB多地域部署，通过CCN云联网打通内网，通过DNSpod移动对接多运营商联通/移动/电信等多种移动请求； 1）包年包月-负载均衡-高阶独享型实例 说明： 目前包年包月实例计费模式下的...“性能容量型”负载均衡处于内测中，如需使用，请提交 内测申请。...价格（元/月） 标准型 100,000 10,000 10,000 2Gbps 12 423.36 高阶型I 200,000 20,000 20,000 4Gbps 24 846.72 高阶型II 500,000
影响基因型填充效果的因素有很多，比如填充软件的选择，reference panel的选择，样本个数，SNP的密度或者测序深度等等因素。...目前基因型填充的软件有很多种，每个软件各有优劣，如何选择是一个难题。 本篇解读的文献标题如下 ?...从多个方面系统评估了以下几种主流的基因型填充软件的性能，对应的文章链接如下 https://www.karger.com/Article/Pdf/489758 对以下4种主流的基因型填充软件进行了评估...对于Beagle4.1而言，reference panel的人群和测试人群更接近了，填充准确率反而降低， 可能是由于参照单倍型变少的原因。...文章中指出，impute2填充准确率高，在不考虑硬件资源的情况下，是最佳的基因型填充软件。
数据库突发性能问题，有时可能通过重启应用、重新收集统计信息、重启数据库等方法得到临时解决，但是，如何把故障根本原因找到，避免故障再次发生，是问题得到完美闭环的一个关键步骤（当然，能够快速恢复业务也是非常关键的一环...今天介绍的这个案例是一个学员发来的，请我对一个银行业务系统的SQL执行计划突变导致的性能问题做根因分析。我花了半小时左右对这个问题进行了分析，并给出了根因。...这里面涉及到一个重要的开发规范相关内容：非常不建议用number或varchar2类型保存日期数据，规范做法是使用date类型。上面数据类型随意使用的做法是开发人员为了少敲几个字母的偷懒行为。...因为按天查询时，date类型一般需要写两段范围条件，而number或varchar2类型，可以用一个等值条件即可完成，而且不用做to_date转换。...这种偷懒的不规范做法，会给SQL性能带来较大的性能隐患。
尽管如此，社区中对于泛型性能改进的实际效果存在一些争议。有观点认为，相比传统的使用interface{}方式，泛型并未带来明显的性能提升。...本文旨在通过设计和实现一个基准测试，对比泛型与interface{}在Go语言中的性能差异，以期为开发者提供更为精确的性能参考。...： 从基准测试结果来看，我们可以分析和比较通过 interface{} 和泛型方法进行操作的性能表现。...性能提升的可能原因： 泛型方法可能因为编译时就确定了具体的类型，而避免了在运行时的一些检查和类型断言，从而获得了微小的性能提升。...结论 基于这些结果，可以认为泛型方法提供了轻微的性能优势，这可能使其在需要极高性能的应用中更为合适，这种优势还可能受其它因素干扰而表现不稳定。
图 1：移动端 AI 加速器的性能演变。 ? 移动设备 AI 性能排行榜。...然而，到目前为止，相关解决方案依然是计算密集型，并且在强大的 GPU 中，最快的算法对每个视频片段也需要运行半秒多的时间。...在 GLUE 基准排行榜上，T5 超越 ALBERT，位列榜首。 ?...在 SuperGLUE 基准排行榜上，T5 得分 88.9，超越 Facebook 的 RoBERTa，成为新的 SOTA 模型。...推荐：谷歌这篇有关 T5 预训练语言模型的论文足足有 53 页，引起了 NLP 社区极大的关注与讨论。其中，参数量达到了 110 亿。
工程师文化 无论百度的业务被黑成什么样，百度依然是国内互联网行业中少有的技术驱动型企业。 “简单可依赖” 是内部推崇的工程师文化的核心，一听就像是原汁原味的工程师作风。...T5 升 T6 是一个坎儿，绩效好的会升得很快，绩效一般的在 T5 上呆好几年也正常。作为回报，T6 的待遇比 T5 有跨越式的增长，通常股票会占比较大比例。...以前 T5 也会给少量的股票，但现在社招进来的 T5 一般也不给股票了。 到了 T6，可以申请转到 M 序列，也就是转型从最基层的经理做起（一般就不再写代码了）；也可以继续做技术，升更高阶的 T....要想晋升的比较顺利，除了靠 PPT、表达、答辩时的临场发挥，更重要的是要你平时的工作要有一定的影响力，比如多做技术分享，投稿内部的技术月刊，主动承担临时性的突发任务等。
最后，尽管模型家族不同，作者也观察到了T5大型 \rightarrow GPT2（提高了8.4%）的显著增益，并且任务性能的改善几乎不会以运行时间为代价。...GPT2显示出平均ROUGE分数比T5大型模型低1.24分。相比之下，T5大型 \rightarrow GPT2略高于T5大型的平均分数，并显示出3倍的加速。...重要的是，作者的T5大型 \rightarrow GPT2模型在与完全微调的GPT2 XL模型性能相当的同时，其解码器体积要小17倍。...有趣的是， d=4 的T5大型 \rightarrow GPT2在运行速度超过GPT2一倍以上的同时，性能也超过了GPT2。...作者的方法（T5大型 \rightarrow T5小型）与SD和LLM显示出相似的性能，但速度提升要大得多（与SD中的 1.53\times 相比，为 4.15\times ）。
大部分的业务系统其实都是IO密集型的系统，比如像我们面向B端提供摄像头服务，很多的接口其实就是将各种各样的数据汇总起来，展示给用户，我们的数据来源包括Redis、Mysql、Hbase、以及依赖的一些服务方的数据...在IO密集型系统中，多线程的优势在于它能充分利用CPU的计算能力。当一个线程在等待IO操作（如网络请求或磁盘读写）完成时，CPU可以切换到其他线程去执行其他任务，而不是闲置不用。...总的来说，多线程可以是一个强大的工具，可以显著提高IO密集型系统的性能。但是，使用多线程也需要谨慎，需要处理好并发问题，才能确保程序的正确性和稳定性。...总结 在面对IO密集型系统性能优化时，我们可以通过三种主要的方式来进行：批处理、缓存和多线程。这三种方式各有其优点和适用场景。...在进行性能优化时，我们需要深入理解我们的系统，找出性能瓶颈，然后有针对性的进行优化。同时，我们还需要通过性能测试和监控，来验证我们的优化效果，以及及时发现和解决新的性能问题。
本文也叫跟着 Stephen Toub 大佬学性能优化系列，这是我从 Stephen Toub 大佬给 WPF 框架做性能优化学到的知识，通过 EqualityComparer 静态类的相等方法来优化值类型相等判断性能...在一些泛型类型里面，需要进行值相等判断，此时默认就是使用 Equals 方法，如下面代码 public override bool Contains(T value) { return _loneEntry.Equals...根据 C# 基础知识，如果有装箱那就有对象分配 也就是每调用一次如上的方法，将会有一次内存对象的分配 可以通过 EqualityComparer 方法来优化性能，使用 EqualityComparer...可以继续使用泛型判断，可以减少内存分配 public override bool Contains(T value) { return EqualityComparer.Default.Equals
华北3(张家口)：1vCPU 2GiB 可用区机型通过相同办法安装2003R2withSP2的结果华北3张家口可用区A共享标准型s6 ecs.s6-c1m2.small蓝屏共享计算型n4 ecs.n4....small正常突发性能实例t5 ecs.t5-lc1m2.small正常华北3张家口可用区B突发性能实例t5 ecs.t5-lc1m2.small正常华北3张家口可用区C突发性能实例t5 ecs.t5-...lc1m2.small蓝屏共享标准型s6 ecs.s6-c1m2.small蓝屏 问题： 1、在华北3张家口可用区A，1vCPU 2GiB配置的3种机型，为什么唯独共享标准型s6（ecs.s6-c1m2...2、在华北3张家口的3个可用区内1vCPU 2GiB的相同机型，为什么唯独可用区C里的突发性能实例t5（ecs.t5-lc1m2.small）蓝屏？
调整之后再次让开发同学密切关注，发现语句的性能一下子就好了很多，原来的CPU使用率问 题马上得到了环节，而iowait也随着语句的改进也保持在一个很低的值。
脉冲群学名称为快速链路脉冲突发FLP（Fast Link Pulse）Burst。...快速链路脉冲突发FLP Burst有三种编码方式，分别称为BasePage、NextPage和ExtendedNextPage。 BasePage和NextPage由33个脉冲位置组成。...时序如下图： T1=100ns；T2=125us；T3=62.5us(Data=1), T3=无意义(Data=0)； FLP Bursts之间的FLP burst-to- FLP busrt时序如下图： T5...=2ms(BasePage/NextPage),T5=6ms(ExtendedNextPage)；T6=16ms(非优化模式),T7=8ms(优化模式)； 未完待续 未来，我们计划通过系统架构设计、业务了解
微调DiT，提升文本渲染能力 在发布SD3之初，官方就已经透露它的架构和Sora同源，属于扩散型Transformer——DiT。...重新加权流技术，不断提升性能 在发布之初，除了扩散型Transformer架构，官方还透露SD3结合了flow matching。 什么“流”？...最后，技术报告还提到了文本编码器的问题： 通过移除用于推理的47亿参数、内存密集型T5文本编码器，SD3的内存需求可以显著降低，但同时，性能损失很小（win rate从50%降到46%）。...不过，为了文字渲染能力，官方还是建议不要去掉T5，因为没有它，文本表示的win rate将跌至38%。...那么总结一下就是说：SD3的3个文本编码器中，T5在生成带文本图像（以及高度详细的场景描述图）时贡献是最大的。
在实际的业务场景中，这两种缓存方式常常被结合使用，以利用各自的优势，实现高性能的数据读取。本文将会探讨如何极简设计并实现一个可扩展、高性能的本地缓存。准备好了吗？...cache ICache[K, *Item[V]]mutex sync.RWMutexjanitor *janitor}上述代码定义的 CacheK[comparable, V any] 结构体是一个基于泛型的缓存适配器实现...这样做的好处：减少锁占用时间，防止性能下降：在有大量键值对的情况下，遍历和检查所有项会频繁获取写锁，对整个缓存系统的性能产生负面影响。尤其是在高并发的环境中。限制检查数量有助于减少锁的占用时间。...计数器 i 的最大值应根据具体场景进行调整，因为不同的应用环境和性能要求会影响到合适的最大值选择。...小结本文详细介绍了如何设计和实现一个极简的可扩展、高性能的泛型本地缓存。核心在于引入了 Cache 适配器，它的关键字段 cache 是一个类型为 ICache 的接口。
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