当Google发布其流行的Android操作系统的新版本时，我们希望看到典型的跨代特性和安全性增强功能，从而使体验更加强大和强大。另外，如果幸运的话，我们甚至可以期望会不时看到一些性能提升，因为Google的移动操作系统已经过优化，可以充分利用功能越来越强大的移动平台。
近年来，社区充斥着关于 Android 性能优化的各种误区，本文本着误区终结者的精神，使用具体的性能检测工具，结合真实案例仔细分析这些情况，并对比它们的测试结果，也会聚焦 Android 开发者平时在编码过程的实际场景，用实际数据告诉你在实际编码之前请，一定要进行必要的性能检测。
使系统快速运行的最重要因素是其基本设计。您还必须知道系统正在执行哪种处理以及其瓶颈是什么。在大多数情况下，系统瓶颈来自以下来源：
Geekbench 6是一款强大的系统性能检测工具！最新版Geekbench 6不仅增加了对最新硬件的支持，连基准测试的负载也因此做了全面的改进，以便更好地反应最新的硬件及应用体验。另外，该版本的一大重点改进就是大幅弱化CPU单核跑分的重要性！还在等什么？
这一年是2012年.PHP和Ruby on Rails作为渲染Web应用程序的最高服务器端技术而备受瞩目。但是，一个大胆的新竞争者掀起了一场风暴 - 一个能够处理1M并发连接的人。这项技术不过是Node.js，从那以后一直稳步增长。
Geekbench 6是一款强大的系统性能检测工具！最新版Geekbench 6不仅增加了对最新硬件的支持，连基准测试的负载也因此做了全面的改进，以便更好地反应最新的硬件及应用体验。另外，该版本的一大重点改进就是大幅弱化CPU单核跑分的重要性！
Victor是资深的Python黑客，许多Python模块的核心贡献者和作者。他最近撰写了PEP 454（https://www.python.org/dev/peps/pep-0454/），其中提出了一个新的tracemalloc模块，用于在Python中跟踪内存块的分配，并写了一个简单的AST优化器。
性能评价方法是一系列用来衡量系统、组件或服务效能的技术和流程。在计算机科学和信息技术领域中，性能评价通常关注于诸如响应时间、吞吐量、可用性、可靠性和伸缩性等关键性能指标。性能评价的目的是为了确定系统是否满足既定的性能需求，以及识别系统的性能瓶颈和改进的机会。
Geekbench 6上线！Geekbench 6增加了对最新硬件的支持，追求的是更有真实意义的性能测试，这次的一大重点改进就是大幅弱化CPU单核跑分的重要性，多核性能变得更加重要。
MSI Kombustor : 一个独特的烧机测试基准工具,由MSI与FurMark进行技术合作打造Kombustor烧机测试程序。
来源：专知本文为课程介绍，建议阅读5分钟我们提出了基于现实问题和数据集的聚类配置、应用程序和基准设置的方法。 在线聚类算法在数据科学中发挥着至关重要的作用，尤其是在时间、内存使用和复杂性方面的优势，同时与传统聚类方法相比保持了较高的性能。本教程服务于，首先，作为在线机器学习的调查，特别是数据流聚类方法。在本教程中，最先进的算法和相关的核心研究线程将通过识别不同的类别基于距离，密度网格和隐藏的统计模型。聚类有效性指标作为聚类过程中的一个重要组成部分，通常被忽略或被分类指标所取代，导致对最终结果的误解，也将被
工业制造和物流应用正在增长。我们看到工人短缺、对工业安全和运营效率的要求增加的转变。在供应链管理中，更好的计划和调度变得越来越重要。这反过来又推动了仓库、自动化、移动、机器人、工业拾取和放置 、光学检测和缺陷检测机器人等。
在控制台应用程序中，如果通过自己的实现能够向用户展示程序的进程是一件繁琐的事。同时高并发程序的开发也是系统编程语言中很重要的环节，对高并发程序进行debug和基准测试也是难度不低的事。
开发团队应尽可能将性能回归的检测尽早进行。以下是使用连续基准测试工具 Bencher 的方法。
2023 年，我们发布了 Node.js v20[1]。这是一项重要的成就，本文旨在使用科学数据评估 Node.js 性能的状况。
OliveX是一家总部位于香港的公司，致力于健身相关软件的开发，自2018年首次推出以来，已为200万用户提供服务。我们的许多用户都是老年人，智能八段锦应用程序可帮助他们练习八段锦，同时最大程度地减少受伤的可能性。为此，我们在应用程序中利用最新的人工智能技术来自动检测八段锦的练习动作并向用户提供相应的反馈。
随着高带宽内存（HBM）的发展，FPGA正变得越来越强大，HBM 给了FPGA 更多能力去缓解再一些应用中遇到的内存带宽瓶颈和处理更多样的应用。然而，HBM 的性能表现我们了解地还不是特别精准，尤其是在 FPGA 平台上。这篇文章我们将会在HBM 的说明书和它的实际表现之间建立起桥梁。我们使用的是一款非常棒的 FPGA，Xilinx ALveo U280，有一个两层的HBM 子系统。在最后，我们提出了竖亥，一款让我们测试出所有HBM 基础性能的基准测试工具。基于FPGA 的测试平台相较于CPU/GPU 平台来说会更位准确，因为噪声会更少，后者有着复杂的控制逻辑和缓存层次。我们观察到 1）HBM 提供高达425 GB/s 的内存带宽，2）如何使用HBM 会给性能表现带来巨大的影响，这也印证了揭开 HBM 特性的重要性，这可以让我们选择最佳的使用方式。作为对照，我们同样将竖亥应用在DDR4上来展现DDR4 和HBM 的不同。竖亥可以被轻松部署在其他FPGA 板卡上，我们会将竖亥开源，造福社会。
移动应用变得愈加繁重的同时也愈加复杂了。开发者为应用添加新功能时通常会遇到卡顿等性能问题。虽然出现性能问题的原因是多种多样的，但用户不关心这些，他们只希望自己在任何设备上使用应用时都能有流畅的体验。
FastAPI 是一个高性能的 Web 框架，它采用异步 I/O 和类型注解等现代 Python 特性，可以快速开发高性能的 Web 应用程序。然而，即使 FastAPI 的性能很高，我们也需要对其进行性能测试以确保其在高负载下的表现。
机器之心报道 机器之心编辑部 这个高性能 Python 编译器具有支持 Python 众多语法、完美互通其他框架等优点。 众所周知，Python 是一门简单易学、具有强大功能的编程语言，在各种用户使用统计榜单中总是名列前茅。相应地，围绕 Python，研究者开发了各种便捷工具，以更好的服务于这门语言。 编译器充当着高级语言与机器之间的翻译官，不同版本的 Python 编译器已被开发出来，下面我们将为大家介绍一款新的高性能 Python 编译器：Codon。该项目上线短短几天，已收获 2.2k 星。 项目地
本文重点介绍称为开源HTTP基准测试工具WRK，它可以在高负荷下测量HTTP服务的延迟。
我们在 I/O 2019 发布了 Benchmark 库的第一个 alpha 版。之后为了能帮助您在优化代码时可以准确地评估性能，我们就一直在改进 Benchmark 库。Jetpack Benchmark 是一个运行在 Android 设备上的标准 JUnit 插桩测试 (instrumentation tests)，它使用 Benchmark 库提供的一套规则进行测量和报告:
Facebook正在使用GraalVM来加速其Spark的工作负载，并减少内存和CPU的使用。请继续阅读，了解它们的迁移故事、性能改进结果和未来计划。
论文标题：OS-Copilot: Towards Generalist Computer Agents with Self-Improvement
每一次技术变革都提供了推进科学发现、加速人类进步和改善生活的机会。我相信我们现在看到的 AI 转型将是我们有生之年中最深远的一次，其影响远远超过之前的移动转型或网络转型。AI 有可能为全球各地的人们创造各种机会，从日常生活到非凡发现。
10 月 26 日，Vercel 公司正式宣布推出新的打包工具 Turbopack。Vercel 声称这是 Webpack 的继任者，用 Rust 编写，在大型应用中，展示出了 10 倍于 Vite、700 倍于 Webpack 的速度。对此，Vite 的维护者提出了质疑。
https://medium.com/@stephen.gardner.ag/integration-of-nvidia-jetson-systems-in-industrial-networks-abb8a17f1745
https://www.citusdata.com/blog/2022/03/12/how-to-benchmark-performance-of-citus-and-postgres-with-hammerdb/
提起性能测试，可能很多互联网从业人员会感觉比较混淆（不仅仅只是测试人员会弄混淆，很多开发人员、管理人员对性能测试也都是一知半解）。性能测试，它是属于测试领域一个专业细分领域，其涉及到的范围和所需要的技能也是非常广而精，从大的类型来划分，常见的它又被分为：
预训练的模型很容易使用，但是您是否忽略了可能影响模型性能的细节? 你有多少次运行以下代码片段： 1import torchvision.models as models 2inception = mo
近期官网给出了RedisJson（RedisSearch）的性能测试报告，可谓碾压其他NoSQL，下面是核心的报告内容，先上结论：
计算机软件作为人类智慧的结晶，帮助我们在这个日新月异的社会中完成了大量工作。我们的日常生活中已经离不开软件，玲琅满目的软件已经渗透到了我们生活的各个角落，令我们目不暇接。我们都希望软件变得更好，运行处理的速度更快，在当今硬件性能突飞猛进的变革中，软件性能的提升也是一个永不落伍的话题。软件性能测试的实质，是从哲学的角度看问题，找出其内在联系，因果关系，形式内容关系，重叠关系等等。假如这些关系我们在分析过程中理清了，那么性能测试问题就会变得迎刃而解。
本文深入研究了诸如 Rust、Go、Java、C#、Python、Node.js 和 Elixir 等流行编程语言在异步和多线程编程中的内存消耗对比。
Spring Boot 是一个流行的 Java 开发框架，它被广泛用于构建Web应用程序。但是，开发人员通常会担心它的性能问题，特别是在高负载条件下，Spring Boot 能够同时处理多少请求是一个重要的问题。在本文中，我们将讨论 Spring Boot 的请求处理能力，并介绍如何提高性能。
希望本文有助于展示您的Redis实例可以解锁的潜力。EQ Alpha与此模块和KeyDB项目的目标之一是帮助驱动选项，以实现更大，更强大的实例，从而通过能够处理更多负载来最小化分片和群集的需求。该模块采用独立模块形式，非常有用，因为无论Redis基本代码的下一步版本和未来版本如何，它都可能提供性能提升。
基准测试这个单词在工作中相信大家都经常会遇到，在我刚开始工作的时候，看一些文档的时候老是会碰见基准测试，当初以为基准测试就是简单的性能测试。但是随着后面的一些经验，发现基准测试并不是这么的简单，最近也在看一本书叫做《JAVA性能权威指南》，其中也介绍了基准测试相关的一些东西，大家有兴趣的下来也可以去看下，于是我在这这里简单的聊一下基准测试相关的一些东西。
首先，让我们从性能测试的基础知识开始，弄清楚它究竟是什么。性能测试是一种测试方法，主要用于评估系统在特定工作负载下的性能表现。我们可以把性能测试比作给你的应用“体检”，确保它在面对用户激增、大量数据等情况下仍然能够保持高效。
昨天（2019.05.06）的国内股市大家也都看到了，川普的一句推特威力真的太可怕了......（虽然今天涨了一点回去，但是本质上还是亏了呀）
Go语言中的测试依赖go test命令。编写测试代码和编写普通的Go代码过程是类似的，并不需要学习新的语法、规则或工具。
CPU 基准测试性能层次结构根据性能对当前和上一代英特尔和 AMD 处理器进行排名，包括所有最适合游戏的 CPU。在 CPU 排名图表和表格下方，本指南还为您提供了 CPU 基准测试的基本介绍，并包括常用 CPU 基准测试的列表。我们对 CPU 进行了超过 25 年的基准测试，因此我们在本文的第二页上保留了许多传统的历史 CPU 排名。
Kubernetes 提供了应用部署、调度、更新、维护的一种机制，但它在 Pod-to-Pod 通信网络上还缺少一个普适的解决方案。在容器部署中，CNI 为容器集群工具（Kubernetes、Mesos、OpenShift 等）提供了一个网络标准。本文将从 Kubernetes 中的六种网络解决方案出发，利用在 10Gbit / s 上进行的基准测试的结果，说明在不同场景下，各种 CNI 解决方案的使用情况。以此帮助开发者在不同集群下更好的部署网络环境。
本周初，我为Firefox和Chrome提供了一些新的Windows vs. Linux Web浏览器基准测试。对于那些对当前Windows 10 vs.Linux在其他工作负载下的性能表现感到好奇的人可以看下这篇文章了。
使用称为“memoization”的强大而方便的缓存技术来加速您的Python程序。 在这篇文章中，我将向您介绍一种方便的方法来加速你的Python代码，该技术称为memoization (有时拼写为memoisation）： Memoization是用作软件优化技术的特定类型的缓存。 缓存存储操作的结果以供以后使用。例如，如果将来再次访问，您的Web浏览器很可能会使用缓存来加载此教程网页。 所以，当我谈论memoization和Python时，我正在讨论的是如何根据输入记忆或缓存函数的输出。Memoiza
机器人硬件和机器人软件的无数组合使得评估机器人系统性能具有挑战性，特别是在架构中立、代表性和可复制的方式下。RobotPerf解决了这个问题，提供了一个参考性能基准测试套件，用于评估CPU、GPU、FPGA和其他计算加速器的机器人计算性能。
Redis官网给出了RedisJson（RedisSearch）的性能测试报告，可谓碾压其他NoSQL，下面是核心的报告内容，先上结论：
谷歌首席执行官桑达尔·皮查伊 (Sundar Pichai) 与谷歌 DeepMind 的德米斯·哈萨比斯 (Demis Hassabis) 一起， 于 2023 年 XNUMX 月推出 Gemini。 这种新的大型语言模型集成在 Google 的大量产品中，提供的改进波及数百万人使用的服务和工具。
YugabyteDB 2.0版本的核心功能之一是与PostgreSQL兼容的YugabyteDB SQL（YSQL）API。在这篇文章中，我们将从性能和可扩展性两个方面，比较YSQL与其他两个兼容PostgreSQL的分布式SQL数据库——Amazon Aurora PostgreSQL和CockroachDB。 SQL基准测试表明，YSQL的可扩展性是Amazon Aurora能达到的最大吞吐量的10倍。此外，对于类似的硬件配置，YSQL和Amazon Aurora相比，吞吐量提高了近2倍，延迟却只有
本文整理自讲座： 演讲者为： 功能强大的低能耗设备的引入引发了可以在边缘运行的高级 AI 方法的新时代。但是由于与边缘设备相关的严格限制，在边缘训练和部署深度学习模型可能会令人生畏。您如何构建一个不太复杂或太大而无法在边缘设备上运行的模型，但仍能充分利用可用硬件？NVIDIA Jetson是当今最受欢迎的低功耗边缘硬件系列之一。它旨在加速边缘硬件上的深度学习模型，无论是机器人、无人机、物联网设备还是自动驾驶汽车。 是什么让 Jetson 上的深度学习变得困难？ 在最好的情况下，深度学习并不是那么容易做好
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