前言 IDEA下载gradle的速度真的是非常的慢 故上网查询了一下如何加速下载 解决办法 下载Clash 首先下载Clash Clash官网(Github) 在其中选择taiwan代理或者脚盆鸡 配置...IDEA 根据截图进行操作 配置完成后重新执行配置gradle的命令 结语 感受飞一般的速度吧！
Dijkstra算法 Dijkstra算法的探索路径是从源一直往目标前景，那么加速它的一个角度就是从源开始探索的时候，同时从目标点向源开始探索，这种算法即Bi-Directional Search。...两个方向的搜索意味着，在初始化的时候将有两个路径值： :向前搜索最短路径、 向后搜索最短路径；两个最小优先级队列 、 ；对应的前一个节点指向 、 ;以及 、 向前搜索：沿着源点向目标搜索 向后搜索：...对于选出的顶点u,当他'同时'被前向搜索和后向搜索处理完成，或者说是‘同时’从 、 中删除了，此时可以结束。 当 Bi-Directional Search的结束的时候，如何找到最短路径？...可能想到的思路是，如果u是第一个满足结束条件的，那么沿着各自的前向指针，即可找到最短路径。...)} 向后搜索：从 中移除最小值为 =5,执行边(s,u)的Relax操作，可以计算出 ={a(6),s(10)}, ={t(0),b(3),u(5)} 此时的u达到了终止的条件，同时从 和 中删除，
为了加快导入的速度我们的插入程序是用Spark 编写的，导入数据存放在 HDFS 集群上。...导入完顶点导入边的时候才发现边的导入非常的慢，按照当时的导入速度计算 200 亿边预计需要 3个月的时间才能导入完成，这种速度是不能接受的。...JanusGraph 官方集成 Spark的时候只提供了单机模式和 standalone cluster 模式的配置方式，没有提供如何集成 Spark on Yarn 的文档。...并且我们也通过其他同事的努力解决了 JanusGraph 如何集成 Spark on Yarn 说回 Spark 导入过程中相关的问题，最主要的问题就是如何平衡 executor 内存和并行度的问题。...而你能做的只能是想尽办法绕开，例如：has("is_exception", neq("true")) 另一个问题就是 JanusGraph 查询的数据如何返回的问题，Gremlin 返回数据支持多种写法
如何获取更多 cuda 设备的信息？...如何获取更多 cuda 设备的信息？ 获取基本的设备信息，采用 torch.cuda 即可，但如果想得到更详细的信息，需要采用 pycuda 。...GPU 之间交流的问题，但是提升的速度还是很明显的。...而 PyTorch 的运算速度仅次于 Chainer ，但它的数据并行方式非常简单，一行代码即可实现。...并且为了加快速度，还添加了一个新的方法--share_memory_()，它允许数据处于一种特殊的状态，可以在不需要拷贝的情况下，任何进程都可以直接使用该数据。
作者 | Michael Shpilt 译者 | Sambodhi 策划 | 凌敏 本文深入探讨了大型企业和遗留应用程序开发速度缓慢的现象，并分析了导致这一问题的根本原因。...工程师需要花费大量时间了解如何修复它们或绕过它们，尤其是对于新工程师，当项目足够大时，他们可能在 “新手” 状态下停留多年。 4....此外，致力于一个不断变化的目标，一个正在积极开发的项目是困难的，而且优化的速度通常慢于新问题出现的速度。 所以，我们如何处理这些问题呢？当一个应用程序变得足够庞大时，其中一些问题似乎是无法避免的。...为了保持合规性，大公司付出了极大的努力，而这是有代价的。下面，我们来详细探讨每个合规性类别所带来的代价。 安全 安全问题究竟如何拖慢开发进程？...有些人喜欢在私有成员前加上 m_ 前缀，而另一些只加 _ 前缀，还有一些人不喜欢使用前缀。你可以允许每个人按照他们的喜好去做，但这将导致冲突，让没有人满意。
作者 | Nahla Davies 译者 | 明知山 策划 | 丁晓昀 本文讨论了 Java Collections Framework 背后的目的、Java 集合的工作原理，以及开发人员和程序员如何最大限度地利用...JCF 为集合提供了标准化的接口和通用方法，减少了编程工作，并提升了 Java 程序的运行速度。 理解 Java 集合和 Java Collections Framework 之间的区别是至关重要的。...随着需要处理的数据量不断增加，Java 引入了新的处理集合的方法来提升整体性能。在 2014 年发布的 Java 8 引入了 Streams——旨在简化和提高批量处理对象的速度。...事实上，程序员经常发现使用 Streams 反而会减慢处理速度。 众所周知，网站用户只会等待几秒钟的加载时间，然后他们就会离开。...因此，为了提供最好的用户体验并维护开发人员提供高质量产品的声誉，开发人员必须考虑如何优化大型数据集合的处理。虽然并行处理并不总能保证提高速度，但至少是有希望的。
如果你的Python程序太慢，你可以按照下面给出的提示和技巧 - 抽象化 避免过度抽象，尤其是在微小函数或方法的形式下。抽象往往会产生间接性，并迫使解释器工作更多。...如果间接寻址的级别超过完成的有用工作量，则程序将变慢 避免循环开销 如果循环的主体很简单，则 for 循环本身的解释器开销可能是大量的开销。这是地图功能以更好的方式工作的地方。...唯一的限制是 map 的循环体必须是函数调用。...newlist = map(str.upper, oldlist) 使用列表理解 列表理解的使用比 for 循环使用更少的开销 让我们看看使用列表理解实现的相同示例 - newlist = [s.upper...这些被认为是循环的最佳替代方法，因为它避免了一次生成整个列表的开销。
如何更快 从上面得知，主要影响我们启动速度的是两个点，文件 I/O 和代码编译。我们分别来看如何优化。...既然模块依赖会产生很多 I/O 操作，那把模块扁平化，像前端代码一样，变成一个文件，是否可以加快速度呢？...未来思考 其实，V8 本身还提供了像 Snapshot 这样的能力，来加快本身的加载速度，这个方案在 Node.js 桌面开发中已经有所实践，比如 NW.js、Electron 等，一方面能够保护源码不泄露...，一方面还能加快进程启动速度。...另外，Java 的函数计算在考虑使用 GraalVM 这样方案，来加快启动速度，可以做到 10ms 级，不过会失去一些语言上的特性。
右键点击不需要的启动项，选择“禁用”。2. 使用系统配置工具（msconfig）系统配置工具提供了更全面的启动项管理功能。...查看当前启动项wmic startup get Caption,Command该命令会列出所有启动项及其对应的命令路径。禁用特定启动项找到需要禁用的启动项后，可以通过删除其注册表项或快捷方式来禁用。...清理启动文件夹中的项目某些程序会将快捷方式放入启动文件夹以实现开机自启。...打开启动文件夹按下 Win + R，输入以下路径：用户级启动文件夹：shell:startup系统级启动文件夹：shell:common startup 删除不需要的快捷方式直接删除启动文件夹中不需要的快捷方式即可...取消勾选不需要的启动项。7. 检查并禁用计划任务中的启动项某些程序可能通过计划任务实现开机自启。打开任务计划程序taskschd.msc 禁用计划任务在任务计划程序库中查找与启动相关的任务。
本文介绍携程数据血缘如何构建及应用场景。第一版T+1构建Hive引擎的表级别的血缘关系，第二版近实时构建Hive，Spark，Presto多个查询引擎和DataX传输工具的字段级别血缘关系。...优点：运行时的状态和信息是最准确的，不会有SQL解析语法错误。 缺点：需要针对各个引擎和工具开发解析模块，解析速度需要足够快。...写入速度优化 以DB名+表名+字段名作为唯一key，实现getOrCreateVertex，并对vertex id缓存，加速顶点的加载速度。...关系批量删除 关系LABELWRITETTL表示写入的关系有存活时间（TTL-Time to live），这是因为在批量删除关系的时候，JanusGraph速度相当慢，而且很容易OOM。...七、总结 以上描述了携程如何构建表和字段级别的血缘关系，及在实际应用的场景。
这种分布式、基于图形的虚拟机了解如何协调多机器图遍历的执行，用户不需要学习数据库查询语言和域特定的BigData分析语言（例如Spark DSL，MapReduce等）。...此外，JanusGraph依赖hadoop来做图的统计和批量图操作。JanusGraph为数据存储，索引和客户端访问实现了粗粒度的模块接口。...索引，加快查询和复杂查询 Elasticsearch Apache Solr Apache Lucene 通常，应用通过两种方法与JanusGraph交互： 1.当从本地或者远程检索数据, 内嵌在应用中的...JanusGraph的schema可以显式或隐式创建，推荐用户采用显式定义的方式。JanusGraph的schema是可以在使用过程中修改的，而且不会导致服务宕机，也不会拖慢查询速度。...IncrementBulkLoader批量导入 首先停掉gremlin console 删除hbase中的janusgraph表 将schema.groovy文件中的注释代码去掉。
“ 如何 更快 ” 从上面得知，主要影响我们启动速度的是两个点，文件 I/O 和代码编译。我们分别来看如何优化。...既然模块依赖会产生很多 I/O 操作，那把模块扁平化，像前端代码一样，变成一个文件，是否可以加快速度呢？...“ 未来 思考 ” 其实，V8 本身还提供了像 Snapshot 这样的能力，来加快本身的加载速度，这个方案在 Node.js 桌面开发中已经有所实践，比如 NW.js、Electron 等，一方面能够保护源码不泄露...，一方面还能加快进程启动速度。...另外，Java 的函数计算在考虑使用 GraalVM 这样方案，来加快启动速度，可以做到 10ms 级，不过会失去一些语言上的特性。
从图中可以获取到的信息有： 无论是在 native 图数据库 还是复合型图数据库，Neo4j 均取得了一枝独秀的成绩； 微软 Azure 的 Cosmos DB 的增长速度非常非常非常迅猛； ArangoDB...HugeGraph HugeGraph 是一款面向分析型，支持批量操作的图数据库系统，它能够与大数据平台无缝集成，有效解决海量图数据的存储、查询和关联分析需求。...HugeGraph 可以与 Spark GraphX 进行链接，借助Spark GraphX 图分析算法（如PageRank、Connected Components、Triangle Count等）对...关于 HugeGraph 的性能， 其开发者提到： 我们在4组开源数据集分别对HugeGraph、TitanDB和Neo4j进行批量写入性能测试，测试结果如表1所示。...性能数据分析来看HugeGraph的批量插入性能明显优于Neo4j和TitanDB。 更多信息参考：https://github.com/hugegraph。
我们以前的文章介绍过很多有关批量制作流水号条形码的方法，而且还可以根据自己的需要在流水号前面添加字母、日期等信息。...其实同样的方法也可以批量生成二维码，例如数据AB0001、AB0002、AB0003、……，下面小编就详细介绍具体的操作过程。 ...首先在条码软件中新建一个标签，设置标签的尺寸，标签的尺寸要和打印机里标签纸的尺寸保持一致。点击软件左侧的二维码按钮，在标签上添加一个二维码，在弹出的界面里设置二维码的类型，数据来源选择由计数器生成。...02.png 二维码生成后，点击打印预览，根据标签纸的规格设置每排打印的个数。点击界面上方的上一页和下一页可以查看二维码的生成情况。...03.png 综上所述就是在条码标签软件中批量制作字母加流水号二维码的方法，有关条码和二维码的内容我们会定期更新，感兴趣的朋友可以关注我们。
JanusGraph 的事务容量随着集群中机器的数量而扩展，并能够在毫秒内回答复杂的遍历查询。 支持全球图分析和批量图处理通过 Hadoop 框架。...顶点中心索引提供顶点级查询，以缓解臭名昭著的超节点问题。 提供优化的磁盘表示，以允许有效地使用存储和访问速度。...JanusGraph可以利用Spark进行图分析和批处理图处理构建。JanusGraph实现了强大、模块化的接口，用于数据持久化、数据索引和客户端访问。...分布式技术应用 Spark支持： JanusGraph 利用 Spark进行图分析和批处理图处理。...Spark提供了分布式存储和处理大规模数据的能力，使 JanusGraph 能够有效地处理大规模图数据。
然而，从性能上来看，Neo4j 的原生图存储有着不可替代的性能优势，这一点是之前调研的 JanusGraph、Dgraph 等都难以逾越的鸿沟。...即使 JanusGraph 在 OLAP 上面非常出色，对 OLTP 也有一定的支持，但是 GraphFrame 等也足以支撑其 OLAP 需求，更何况在 Spark 3.0 会提供 Cypher 支持的情况下...3.Spark 批量导入 3.1 基础流程 打包 sst.generator（Spark 生成 sst 所需要的包）。...Spark 启动时使用配置文件和 sst.generator 快乐地导入。 数据校验。 3.2 一些细节 批量导入前推荐先建立索引。...带来的问题就是在批量导入结点时相对较慢。
本文主要讲述 Nebula Graph 是如何通过众安保险的选型，以及 Nebula Graph 又是如何落地到具体业务场景帮助众安保险解决风控问题。...此外，在大规模写入速度性能方面，JanusGraph 导入较慢。综合上述原因，即便 JanusGraph 具有低上手成本，但其强依赖其他组件、导入性能差，所以 JanusGraph pass。...此外，在大规模数据写入性能方面，写入点的速度尚可接受，但写入边的 QPS 只有 1-2k，用这个速度开始图数据建模的话耗时将在天级别，这是不可接受的。...在大数据生态支持方面，Nebula Graph 支持主流的 Spark（[nebula-spark-connector](https://github.com/vesoft-inc/nebula-spark-connector...关系图谱 这里简单讲解众安保险内部的图社群探索的关系图谱，通过上图的关系图谱讲解具象化地介绍众安是如何利用图数据库甄别欺诈场景，如何使用图数据库实践风控特性。
Blog: https://seanmonstar.com/post/699184177097179136/hyper-v100-rc1 2022年10月是如何加快Rust编译器的速度 这个新闻需要结合前几天...reddit上的一个帖子一起看，好几天前的了，懒得翻，简单说一下，大概是某个Rust用户发现最近的编译项目速度比之前明显快了很多，查了一下最近合并的PR，发现有一个和LTO（ link-time optimization...）相关的一个PR合并之后编译速度明显提升。...本文算是对这个事件的一个延伸，当然不止这一个合并，还提到了最近几个月来在编译速度上做出的一些工作。感兴趣的可以看一看原文。...--Deluge 可以理解成rayon的异步版本。
摘要：在本文中 360 数科的周鹏详细讲解了业务从 JanusGraph 迁移到 Nebula Graph 带来的性能提升，在机器资源不到之前 JanusGraph 配置三分之一的情况下，业务性能提升至少...Nebua Graph 历史数据迁移 数据迁移这块，因为我们的数据量比较大，20 亿左右的顶点，200 亿左右的边，好在 Nebula Graph 提供 Spark 导入工具——Spark Writer...另外一个经验是关于 Spark 的，如果导入的数据量比较大，对应的 partitions 需要设置大一点，我们就设置过 8w 个 patitions。...如果你设置的 partitions 比较小，单个 partition 的数据量便会比较大，容易导致 Spark 任务 OOM Fail。...之前在查询 JanusGraph 的 Gremlin 语句上加各种 limit 限制都没能很好的解决这个问题，在 Nebula Graph 有了这个 max_edge_returned_per_vertex
JanusGraph设计的目的是处理大图，单机无论是在存储和计算能力上都无法满足大图处理。大规模图实时计算和分析是JanusGraph最基本的优势。...本节将讨论更多JanusGraph特有的优势以及它底层支持的存储方案。 转自：JanusGraph中文翻译文档 1.1. JanusGraph 基本优势 (1)支持非常大的图。...(3)支持使用Hadoop框架进行全局图分析和批量图处理。 (4)支持在很大的图上对顶点和边进行地理位置、数值范围、全文搜索。...(10)提供优化的磁盘表示，从而允许有效地使用存储和访问速度。 (11)基于 Apache 2 许可协议开放源码。 1.2....Cassandra以收获为代价优先考虑可用性，即响应的完整性（数据可用性/完整数据）。 欢迎加：知识图谱交流QQ群：829449428
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