导读：ClickHouse速度快的秘诀在于——利用存储引擎的特殊设计充分减少磁盘I/O对查询速度的影响。 ClickHouse为什么查询速度快？本文来揭秘。...01 从存储引擎视角看 ClickHouse速度快的秘诀在于——利用存储引擎的特殊设计充分减少磁盘I/O对查询速度的影响。...1、 ClickHouse速度快的前提 在正式进入本节内容之前，我们首先需要明确一个前提：ClickHous不是在所有场景下都能获得很强的性能。...而ClickHouse的计算引擎导致的慢是因为缺乏代价优化器，那么由于计算引擎导致的慢也来自缺乏代价优化器带来的缺陷。基于这两个逻辑，我们可以分析出ClickHouse速度快的前提。...作为用户，我们应该清晰地了解ClickHouse速度快的前提，有意识地避开ClickHouse的雷区，不要将ClickHouse用于其不擅长的场景。
你也可以在自己的浏览器上查看运行效果。 可以看到几个浏览器中都是 call 的速度要快于 apply，不过都没有特别明显。其中 Safari 的速度让我大吃一惊，直接比其它几个浏览器快了一个数量级。...为什么 call 要快于 apply SO 上面解释的比较详细，在语言设计的时候，apply 需要执行的步数就比 call 要多：无论 call 还是 apply，最终都是调用一个叫做 [[Call]]...困惑 SO 上面提到 call 的性能是 apply 的 4 倍甚至 30 倍，为什么在我这里的测试只有一丁点差距呢？...那么猜想可能是 ES5 与 ES6 的差距导致的。...主要变化发生在对参数处理的部分，其它关于内部函数调用的部分，看起来并没有太多差异。
废话不多说 直接开干 原理：内存做硬盘的缓存。数据先进入缓存中，之后再延迟写入，机械硬盘使用提升最明显。 优缺点：不推荐台式机这样弄，因为他没有电池，他没有电池，具体原因不展开。具体可关注软件贴吧。...500多分到1万多分的跨越，鲁大师那个水货就不上测试对比图了，1万到5万，他应该给我涨到15万才对。 写在最后。此方法优点很多，缺点是电脑死机等突然断电会丢失部分数据。...看的人多我就详细展开一下，顺便聊一下二级缓存电脑性能调度（整机性能提升10%到15%，官方说的）的事情。
在虚拟云为主的云计算时代，想迁移一个应用或数据库，废尽周折，一般会采用重新部署或者采用专业的迁移工具进行打包迁移。在Docker时代，迁移速度、效率会超越你的想象，两个命令搞定。...4、用curl ifconfig.me查看本机的外网IP。最终通过某互联网的计算机访问该nginx服务成功。 ? ? 5、Docker的run速度非常快，采用了“写时复制”技术。...运行容器时，并不是马上把镜像的内容复制到沙盒中，而是直接链接到镜像中。只有当需要对容器中的文件进行修改时，才将需要修改的文件复制到沙盒环境的镜像中。...二、Docker具有自己的IP地址，采用路由方式与宿主机相连接 1、我们在宿主机用route、ip addr命令发现，Docker容器的实例采用了与宿主机完全不同的网段：172.17.0.1/...是因为宿主机通过NAT方式将容器的业务进行了业务地址翻译。理论上，如果宿主机采用桥接方式，可以让容器具体完全的弹性IP。
5秒 接口B速度非常快，查询数据库响应时间在200ms以下 速度快的B接口，请求量是远远大于接口A的，平常情况下相安无事。...不一小会儿，服务的状态就变成这样： 数据库连接池50个连接，迅速占满，而且几乎全被慢查询占满 Tomcat连接池的200个连接，迅速被占满，其中大部分是速度快的接口B，因为它的请求量大速度快 所有接口都...可惜的是，这些信息，大部分都是骗人的，你看到的慢查询，并不是真正的慢查询。 从xjjdog上面的分析中，你应该很容易看出问题的症结所在：未隔离的瓶颈资源引起上游资源的连锁反应。...如何解决 增加Tomcat连接池的大小，或者增加连接池的大小，并不能解决问题，大概率还会复现。 最好的解决方式，当然是把耗时的服务和正常的服务拆分开来，比如时下流行的微服务。...聚焦基础架构和Linux。十年架构，日百亿流量，与你探讨高并发世界，给你不一样的味道。我的个人微信，欢迎添加好友，进一步交流。
但当我们细看一下LinkedList的class定义，就会发现，它并不像是ArrayList的那样具有纯洁的列表精神。...除了能做最简单的LRU缓存，LinkedList在刷题的时候也是充满了正能量。 关于类似Deque的API，xjjdog以前有专门的文章来介绍这些爆炸性的方法。...可惜的是，DelayQueue的底层存储，使用的是PriorityQueue。 PriorityQueue是堆实现的，offer和poll数据的时间复杂度是O(logN)。...在延迟队列中的数据增加时，时间复杂度也能维持不变，可以说是速度快的连兔子都追不上了。 一般，在java中，put和take方法，都是代表阻塞性方法。...作者简介：小姐姐味道 (xjjdog)，一个不允许程序员走弯路的公众号。聚焦基础架构和Linux。十年架构，日百亿流量，与你探讨高并发世界，给你不一样的味道。
Kafka是大数据领域无处不在的消息中间件，目前广泛使用在企业内部的实时数据管道，并帮助企业构建自己的流计算应用程序。...但是很多使用过Kafka的人,经常会被问到这样一个问题,Kafka为什么速度快,吞吐量大；大部分被问的人都是一下子就懵了，或者是只知道一些简单的点，本文就简单的介绍一下Kafka为什么吞吐量大，速度快。...通过操作系统的Page Cache，Kafka的读写操作基本上是基于内存的，读写速度得到了极大的提升。...推荐下自己做的 Spring Cloud 的实战项目： https://github.com/YunaiV/onemall 三、零拷贝 linux操作系统 “零拷贝” 机制使用了sendfile方法，...通过这种分区分段的设计，Kafka的message消息实际上是分布式存储在一个一个小的segment中的，每次文件操作也是直接操作的segment。
它由一个非常快的熵阶段，由 Huff0 和 FSE 库提供。这个项目是作为开源的 BSD 许可收费的库，以及一个生成和解码 .zst 格式。...在所有设置中，解压速度保持不变，并在所有 LZ压缩算法( 比如 zlib 或者lzma) 共享的属性中保持不变。 以前的压缩方式，都是适用于典型文件和二进制的压缩方案( MB/GB)的情况。...然而，要压缩的数据量越小，压缩就越困难。这是所有压缩算法都存在的问题，原因是压缩算法从过去的数据中学习如何压缩未来的数据。但是在一个新的数据集的开始，没有“过去”可以参考。...训练 Zstandard 是通过提供一些样本(每个样本一个文件)来实现的，训练的结果存储在称为“字典”的文件中，该文件必须在压缩和解压缩之前加载。使用此字典，可以在小数据上实现的压缩率大大提高。...小数据压缩的案例 如果在一组小的数据样本中存在某种相关性，那么训练就是有效的。一个字典的数据越具体，它的效率就越高(没有通用字典)。因此，为每种类型的数据部署一个字典将带来最大的好处。
为了提高一点数据清洗的速度，找到一个 pandas 多进程的方法，pandarallel 库，做了一下测试。...title，comment 两列做一个分词处理，覆盖原来的列 单进程 在单进程的情况下，可以看到用时 294s，接近 5min 了。...例如 run_task 函数中的任务是爬虫代码时，没有什么问题，但如果是数据清洗的代码，我测试就很久都跑不出来： 接下来换成 pandas 多进程 pandarallel 的写法就可以： 可以看到改写后时间用时...关于 pandarallel 可以查看文档： https://github.com/nalepae/pandarallel/tree/v1.5.2 对应的多进程写法函数对照表，pandas 中的 apply...，applymap，map 三个函数的区别，写对应的代码： 源码获取 https://blog.csdn.net/zjkpy_5/article/details/123974556?
在使用IntelliJ Idea的时候，使用快捷键是必不可少的。掌握一些常用的快捷键能大大提高我们的开发效率。...有些快捷键可以熟练的使用，但是还有另外一些快捷键虽然很好用，但是由于因为没有形成使用习惯或者没有理解快捷键的用法，甚至之前对一些快捷键根本没有概念，导致不会去使用。...对于这些快捷键，如果能够用好，编辑代码的效率必能提高一个水平。所以在此梳理出来，加强自己的使用，形成习惯。...查询快捷键 CTRL+N 查找类 CTRL+SHIFT+N 查找文件 CTRL+SHIFT+ALT+N 查找类中的方法或变量 CIRL+B 找变量的来源...最近更改的代码 ALT+SHIFT+C 最近更改的代码 CTRL+SHIFT+SPACE 自动补全代码 CTRL+空格 代码提示 CTRL+ALT+SPACE 类名或接口名提示
图片本着摸鱼（划掉）分享的精神，废话不多说，我直接把市面上具体动态短效代理HTTP代理厂商的价格给你搬过来：青果网络芝麻代理豌豆代理品易代理讯代理小象代理巨量代理青果网络：图片芝麻代理：图片品易代理：图片讯代理...：图片小象代理：图片巨量代理：图片嗯，看完有点晕没缓过劲是不是，没关系，咱摸鱼第一人也是个讲究人，把各家的还计算了他们各自搞活动送的：PS：动态短效代理有按时和按量之分，主要还是看自己业务场景需求，各取所需看吧...青果网络256300.0030豌豆代理52000.0200小象代理51000.0100巨量代理5750.0140品易代理201000.0100芝麻代理54200.0420当然，最后得提醒大家，还是要根据自己的业务场景做测试
并行流 认识和开启并行流 什么是并行流：并行流就是将一个流的内容分成多个数据块，并用不同的线程分别处理每个不同数据块的流。...但要注意：流的并行和顺序转换不会对流本身做任何实际的变化，仅仅是打了个标记而已。并且在一条流水线上对流进行多次并行 / 顺序的转换，生效的是最后一次的方法调用 并行流如此方便，它的线程从那里来呢？...要考虑流的操作流水线的总计算成本，假设 N 是要操作的任务总数，Q 是每次操作的时间。N * Q 就是操作的总时间，Q 值越大就意味着使用并行流带来收益的可能性越大。...当然当类型数目大于核心数时，该操作的性能提升就会打一定的折扣了。更好的优化方法在日后的博客会为大家奉上。...对于较少的数据量，不建议使用并行流 容易拆分成块的流数据，建议使用并行流 以下是一些常见的集合框架对应流的可拆分性能表 以下是一些常见的集合框架对应流的可拆分性能表： 码字不易，如果你觉得读完以后有收获
前言 随着互联网技术的不断发展，人们对于网络速度的需求也越来越高。CDN加速技术作为一种网络加速的方式，已经逐渐成为一项不可或缺的技术。...2、CDN的工作原理 CDN技术利用了缓存的原理，将源站需要传输的静态内容分布到离用户最近的CDN服务器上。...3、CDN技术的优势 CDN技术具有很多优势，其中最明显的是提升网站访问速度。通过CDN技术，用户可以从离他们更近的服务器上获取内容，从而减少了请求的时间和延迟。...4.CDN加速技术的局限性及应对措施 1、CDN加速负载均衡问题 在访问量较大的情况下，CDN缓存节点的访问压力会比较大，且各个节点的访问压力也不一致，可能导致请求分配不均的情况。...5.接入EdgeOne 1.五步接入产品文档使用说的和你清楚了，自己按照提示，一步一步的即可完成。实在不会的可以看看征文区里其他大佬的文章关于接入的描写的非常详细跟着一步一步操作即可。
通常情况下，我们需要使用linux系统环境的时候，都是安装一个虚拟机来使用最方便了，但是虚拟机对于CPU占用以及内存损耗太大了，差一点的电脑明显很卡（这个最近帮别人弄的时候深有体会，），安装windows10...开始安装之前，我们需要打开Windows的开发者选项，和打开windows linux子系统功能，之前的已经写过一篇教程了，只是觉得不够完善，这里补一下，重新写得详细一些。...如果你还不会或者没看过，下面的连接就是初始教程； Windows 10 安装 Ubuntu Linux子系统教程 Kali Linux作为网络安全工程师以及黑客的标配系统，那我这里就安装一个Kali...输入用户名和密码后，我们成功连接到了windows10 的kaili linux子系统的桌面环境， ps：下面的提示是你选择用户的方式，就选默认就好了。 ?...完成上述步骤，Windows10 kali linux子系统就安装完成了，经测试，明显占用cpu以及内存也是很低的，速度很快，和单独拿一台物理机来安装没什么太大的区别。 ?
模仿蜻蜓狩猎的模式 想要模仿蜻蜓狩猎的模式，就要先摸清它的整个捕猎过程。 蜻蜓的身体实力当然不会被忽视。几十年来，美国机构一直在尝试使用受蜻蜓启发设计的无人机。...它在跟踪头部和身体之间的角度的同时这样做，以便它知道哪个翅膀更快地扇动以在猎物前面转动。如以下模型展示： 另外，它还可以提前锁定自身的动作，判断出方向的变化给猎物的运动带来哪些影响。...虽然这些权重可以用足够的时间学习，但通过进化和预编程的神经网络架构“学习”是有优势的。 第三层是运动命令层。这一层神经元的输出是蜻蜓肌肉的高级指令，告诉蜻蜓向哪个方向转动。...即使我们最终发现用于引导注意力的蜻蜓机制不如人们在拥挤的咖啡店中集中注意力的那些机制那么复杂，但一种更简单但功耗更低的机制可能证明有利于下一代算法和通过提供有效的方法来丢弃不相关的输入的计算机系统。...随着当今神经科学的进步，这种看似幻想的事物可能比您想象的更接近现实。 未来的计算机发展方向，也将是一群高度专业化且效率极高的微型处理器，达到高效节能的处理效果。
这个结果令人惊讶，因为ES只是在每个步骤沿着几个随机方向的有限差异的高维空间中简单的爬山。 我们的发现继续以数十年的观念取得强劲成果的现代趋势。...加强学习 我们简单的看看RL的工作原理。假设我们给了一些我们想训练一个代理的环境（比如一个游戏）。为了描述代理的行为，我们定义一个策略函数（代理的大脑），它计算代理在任何给定情况下的行为。...这个图表提出了我们如何改进政策的方法; 无论我们遇到哪些导致绿色国家的事情都是好的，无论我们在导致红色地区的国家发生什么事情都是糟糕的。...然后，我们可以使用反向传播来计算网络参数的一个小的更新，这将使得将来在这些状态中的绿色行为更有可能，并且将来这些状态的红色行为更不可能。我们期望更新的政策的效果会更好一些。...以下是针对三个MuJoCo控制任务进行培训的一些示例代理人，目标是向前推进： ? 我们通常通过从数据学习的效率来比较算法的性能; 作为我们看到的状态的函数，我们的平均报酬是多少？
x 轴表示抽样数，如果一个函数在 x 轴占据的宽度越宽，就表示它被抽到的次数多，即执行的时间长。...启动优化 减少业务初始化 大部分的耗时应该都在业务太大或者包含大量的初始化逻辑，比如建立数据库连接、Redis连接、各种连接池等等，对于业务方的建议则是尽量减少不必要的依赖，能异步则异步。...因此，下面涉及到的技术将会概括以上涉及到的几个步骤。...JarIndex 其实是一个很古老的技术，就是用来解决在加载类的时候遍历 Jar 性能问题，早在 JDK1.3的版本中就已经引入。...上面我们提到的 3 个提高应用启动速度的方式都可以归为类加载的过程，到真正创建对象实例、执行方法的时候，由于可能没有被 JIT 编译，在解释模式下执行的速度非常慢，所以产生了 AOT 编译的方式。
了解的面试官。NIO的出现在于提高IO的速度，它相比传统的输入/输出流速度更快。 NIO通过管道Channel和缓冲器Buffer来处理数据，可以把管道当成一个矿藏，缓冲器就是矿藏里的卡车。...程序通过管道里的缓冲器进行数据交互，而不直接处理数据。程序要么从缓冲器获取数据，要么输入数据到缓冲器。 1.1 通道和缓冲器 面试官：那NIO为什么速度快？...是这样的，NIO提供了通道和缓冲器这两个核心对象。 （1）管道Channel： 与传统的IO流只能只读或只写的单向流不同，NIO通道是双向的，也就是说读写操作可以同时进行，使得数据的处理效率也更高。...好的，Buffer里有3个关键变量。 capcity：表示缓冲器Buffer的最大数据容量。 position：用来指出下一个可以读出/写入Buffer的索引位置，也就是记录指针的作用。...好了，今天的分享就先到这，我们下期《Java IO系列》继续。 创作不易，不妨点赞、收藏、关注支持一下，各位的支持就是我创作的最大动力❤️
作者通过实验验证了所提方法的优异性能，具有更少的参数量、更优的性能。...最终的输出特征为前述不同DG输出的组合： 为确保重建阶段没有信息损失，作者还添加了一个全局跳过连接，这个也是超分领域常用的一种结构，但该文与EDSR中的全局跳过连接还是有一些区别，看公式咯。...为生成更精度且更少伪影的图像，作者提出了提出了过尺度模块，它基于这样的假设：过尺度可以为同一像素生成更多的值，这些值可以起到集成的作用，进而可以降低噪声。...最终的HR输出可以描述如下： image-20200809180506190 因此，我们可以认为：整个网络的目标就是学习如何微调或者校正霜三次插值上采样的结果以更好的逼近真实HR图像。...只能说：效果好且速度快的超分方案值得你拥有。更多实验结果与分析请查看原文。 image-20200809181635218 全文到此结束，对该文感兴趣的同学建议去查看原文。
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