打包应用程序是将ASP.NET Core应用程序准备好以便于部署到目标环境的关键步骤之一。在本文中，我们将从编译代码、收集依赖项和设置配置三个方面详细讲解如何打包ASP.NET Core应用程序，以确保在部署过程中的顺利进行。
来源：专知本文为书籍介绍，建议阅读5分钟这本教科书在可再现金融上拉开帷幕，并展示了如何通过提供一个完全透明的R代码基础来应用金融和计量经济学的理论概念。 这本教科书在可再现金融上拉开帷幕，并展示了如何通过提供一个完全透明的R代码基础来应用金融和计量经济学的理论概念。聚焦于R的编码和数据分析，我们展示了学生、研究人员、数据科学家和专业人员如何从零开始进行实证金融研究。我们从对初学者友好的R包tidyverse系列介绍开始，我们的方法围绕着它。然后，展示如何访问和准备公共开源数据源(如法国数据库、宏观经济数据
在Go语言开发中，性能分析是一个至关重要的环节，而pprof工具是进行性能分析的利器之一。本文将详细介绍如何使用go tool pprof进行性能分析，并帮助大家理解分析结果。
老早之前就想做一个运维管理平台的项目了，但是一直没沉下来去做，上半年的时候毕设选择了这个课题，想着逼自己一把，不管做出来的怎么样，先把它搞起来..... django的工作原理： 文字说明： （1）Web服务器收到用户的http请求。 （2） Django通过URL控制器来判断对应的视图(View)函数从而对http请求做处理。 （3）视图函数调用相应的模型来存取数据、调用相应的模板把数据展示出来。 （4）视图函数最终返回一个http的响应给Web服务器。 （5）Web服务器把接收到的响应数据发给
2019 年开始写 Systrace 系列，陆陆续续写了 20 多篇，从基本使用到各个模块在 Systrace 上的呈现，再到启动速度、流畅性等实战，基本上可以满足初级系统开发者和 App 开发者对于 Systrace 工具的需求。通过博客也加了不少志同道合的小伙伴，光交流群就建了有 6 个。这里非常感谢大家的支持。
性能分析是分析应用程序性能以改善代码段性能的行为。可视化配置文件并快速识别性能问题的最流行方法之一是生成 “火焰图”。例如下图
对于当今大多数应用程序来说，说你将它们托管在自己的数据中心就像说你自发电一样。为什么要支付所有这些资本支出来配置足够的硬件以满足你的峰值负载（可能一年只发生一次），然后还要花费运营支出为这些机器供电和冷却，以及维护它们？只需让像 Amazon，Microsoft 或 Google 这样的公司为你做这些，并且只为你使用的资源付费，就像你支付电费一样。
Tideways扩展能把每条请求生成详细的执行日志，通过Toolkit对日志分析就能清楚的获取到函数、CPU的调用时长等等
随着人们对数码产品更大显示占比需求的高涨，手机全面屏时代已经不可阻挡地到来，面对各式各样的异形屏，应用开发者们似乎多了不少 “额外任务”。
忽然想起来还没怎么用过 profiling tools，这可是性能分析“杀器”啊，小水一波，兴许以后就用上了🙃。
陈志兴，Google I/O 2017大会的小时光茶社特派员 ，腾讯SNG增值产品部内容中心Android组leader，主要负责手Q个性化业务、手Q WebView等项目。喜欢阅读优秀的开源项目，听听音乐，偶尔也会打打竞技类游戏。 开场 今天，一年一度的Google I/O开发者大会在山景城海岸线圆形剧场举行。为了抢到有限的停车位，我们和小伙伴们一大早就驾车来到会场。会场上Google为来自全球各地的开发者准备了丰富的早餐，我们吃完早餐后很快就排队入场了。 会议10点才正式开始，开始之前，Google
当网站上线后，流量增加或短暂功能故障，都会造成使用者体验相当不好，而这时该怎么快速找到性能的瓶颈呢？通常 CPU 达到 100% 时，有时候也很难复制及找出关键问题点。
❝ 记录从单纯的测试或者技术小白如何一步步进阶成为一名合格的测试开发工程师 ❞ Tips 文中如果有不当的地方欢迎大家指正 有同学对某些点感兴趣的或者有想了解某些领域相关知识的欢迎留言和投稿 以下为大家介绍在每一个阶段需要掌握的基础知识以及对应的实践文档 1 测试方法与理论 名称 相关知识点 1.1 软件开发生命周期 SCRUM/XP、持续集成/持续交付/DevOps 1.2 测试流程体系 传统测试流程、测试左移、测试右移 1.3 测试技术体系 分层测试体系、单元测试、UI 测试、接口测
调试和分析是查找和修复错误、测量和优化性能，同时确保Node.js应用程序的质量和效率的重要过程。
当谈到Web开发时，Python是一个非常受欢迎的编程语言。它有许多强大的库和框架，可以帮助我们轻松构建功能强大的Web应用程序。然而，在开发过程中，可能会遇到一些常见问题。本文将为您分享在Python中进行Web开发时的常见问题与解决方案，并提供实际操作价值。
大家肯定也都或多或少的写过一些Groovy代码，但由于不支持代码提示及编译时检查，使用Groovy开发的体验并不太好，Android Gradle插件4.0之后支持在Gradle构建配置中使用Kotlin 脚本 (KTS)，用于替代 Groovy（过去在 Gradle 配置文件中使用的编程语言）。
性能调优就是用更少的资源提供更好的服务，成本利益最大化。性能调优的手段并不新鲜，性能调优常规手段有：
框架集成MiniProfiler+Swagger来做接口的简单性能分析，和每次请求中相关的Sql执行情况报告；
屏幕1秒60帧，平均每帧16.6毫秒，如果代码实现不佳，或者过于复杂，导致一帧绘制时间大于16.6毫秒，则无法完成绘制，造成丢帧，连续出现掉帧，在现象上表现为卡顿。
上周六是我们TestOps性能进阶课程第六天——性能瓶颈与分析的学习。这一天的课程依旧是干货满满，云层老师从构建性能测试分析思路、性能瓶颈定位、常见性能分析模型、性能调优方案、性能测试报告等几个方面进行讲解。这里芒果一如既往的抽出其中一部分内容跟大家介绍~
该插件使用 React 的实验性 Profiler API 来收集每个组件渲染的耗时，以识别 React 应用程序中的性能瓶颈。
我们尽最大的努力来争取使UI组件的性能如丝般顺滑，但有的时候这根本不可能做到。要知道，Android有超过一万种不同型号的手机，而在框架底层进行软件渲染的时候是统一处理的，这意味着你没办法像iOS那样自由。不过有些时候，你还是可以想办法提升应用的性能（有的时候问题根本不是出在原生代码上！） 要想解决应用的性能问题，第一步就是搞明白在每个16毫秒的帧中，时间都去哪儿了。为此，我们会使用一个标准的Android性能分析工具systrace，不过在此之前…… 请先确定JS的开发者模式已经关闭！ 你应该在应用的日志
在数据中台做 BI 工具经常面对海量数据的渲染处理，除了组件本身性能优化之外，经常要排查整体页面性能瓶颈点，尤其是维护一些性能做得并不好的旧代码时。
不仅Mobile Interpreter发布了新版本，而且TorchVision库也支持在手机上使用了，iOS、Android都支持！
不可否认 Flutter 是一个非常强大的移动应用开发框架，我们在技术架构选型时就是选用的 Flutter，特别是跨端能力属实很优秀，but 也逐渐发现在复杂的应用程序实现中，App 的性能会受到一些影响。
之前有很多同学问我，性能测试中到底该如何去定位分析瓶颈并进行性能优化？感觉压测场景设计做的很全面，分析工具也用了很多，但一直无法快速的定位分析并进行优化。
在本文中，我将介绍性能分析的基本概念和不同类型的开源 Java 分析器，让你可以根据自己的需要选择最适合的分析器，并了解这些工具大致的工作原理。
相信很多人都听过“雷神 3”关于性能优化的故事。在一个 3D 游戏引擎的源码里，John Carmack 将 1/sqrt(x) 这个函数的执行效率优化到了极致。
导语 《洞穿性能之PerfDog》 ——介绍PerfDog研发背景和PerfDog中使用的技术，以及性能专项工作中的专业技能和专业实战经验。 课程知识点: 1.国内外为什么越来越重视性能？ 2.性能实战中踩过的"坑" 3.前线人员需要什么利器 4.PerfDog技术能力解析 5.性能测试专家必备技术能力 6.行业合作建设 讲师简介 周绍胜，腾讯 测试开发专家 ——专注性能专项测试领域多年，沉淀了丰富专业的知识与技能，有过多年APP性能专项及端游、手游的引擎性能专项、兼容性专项和渲染性能分析经验。最近重
一般来说, 学习一门新的技术, 最应该做的就是阅读其官方文档, 那是最权威的。Android本身给我们提供了很多App性能测试和分析工具, 而且大部分都集成到Android Studio或DDMS中, 非常方便使用。
明敏 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 时隔仅3个月，PyTorch再次迎来升级——1.9版本。 这一次，官方把重头戏放在了移动端上。 不仅Mobile Interpreter发布了新版本，而且TorchVision库也支持在手机上使用了，iOS、Android都支持！ 网友看了都表示： 这一次更新中，我对移动端最感兴趣。 而此次1.9版本集合了自2021年3月1.8版本发布以来，超过3400次GitHub提交。 除了移动设备端方面，还有其他诸多亮点： 前端API改进（包括torc
因业务需要，过去一年从熟悉的Android开发开始涉及嵌入式Linux开发，编程语言也从Java/Kotlin变成难上手的C++，这里面其实有很多差异点，特此整理本文来详细对比这两者开发的异同，便于对嵌入式Linux开发感兴趣的同学一些参考。
最近采用Instruments 来分析整个应用程序的性能.发现很多有意思的点，以及性能优化和一些分析性能消耗的技巧，小结如下。
通过前两节对平均负载和 CPU 上下文切换的学习，我相信你对 CPU 的性能已经有了初步了解。不过我还是想问一下，在学这个专栏前，你最常用什么指标来描述系统的 CPU 性能呢？我想你的答案，可能不是平均负载，也不是 CPU 上下文切换，而是另一个更直观的指标—— CPU 使用率。
之前我们介绍了CPU，Cache，主要在原理上理解如何充分调用CPU的性能（Why），接着又学习了SIMD技术，算是在编程层面上发挥CPU的并行计算能力（How）。今天，我们来一个不那么复杂的，谈一下如何使用性能分析工具，发现程序的Hotspot（Where），毕竟，工欲善其事必先利其器。
今天分享一个超级实用的 Python 性能分析工具 pyinstrument ，可以快速找到代码运行最慢的部分，帮助提高代码的性能。支持 Python 3.7+ 且能够分析异步代码，仅需一条命令即可显示具体代码的耗时。经常写 Python 的小伙伴一定要用一下。
开发大型 Java 应用程序的过程中难免遇到内存泄露、性能瓶颈等问题，比如文件、网络、数据库的连接未释放，未优化的算法等。随着应用程序的持续运行，可能会造成整个系统运行效率下降，严重的则会造成系统崩溃。为了找出程序中隐藏的这些问题，在项目开发后期往往会使用性能分析工具来对应用程序的性能进行分析和优化。
XHProf 是一个分层PHP性能分析工具。它报告函数级别的请求次数和各种指标，包括阻塞时间，CPU时间和内存使用情况。一个函数的开销，可细分成调用者和被调用者的开销，XHProf数据收集阶段，它记录调用次数的追踪和包容性的指标弧在动态callgraph的一个程序。它独有的数据计算的报告/后处理阶段。
性能优化不是一个简单的事情，但在 95% 以上的 React 项目中，是不需要考虑的，按自己的想法奔放的使用就可以了。
NetBeans profiler是一个NetBeans IDE插件，主要为NetBeans IDE提供性能分析相关的功。NetBeans IDE是一个开源的集成开发环境。它很好地支持所有Java应用类型（包括Java SE、JavaFX、Java ME、Web、EJB和移动应用）的开发。
物联网（IoT）最基本的是由嵌入传感器的相互连接的物理对象组成的网络。物联网允许这些设备通过网络和基于云的软件平台来交流、分析和共享我们周围的物理世界的数据。
公司商业模式不同，提高用户终身价值的方法也不一样，零售公司：说服他们购买更多产品；SaaS公司：续订、延长订购年限、升级到更贵的服务。
NVIDIA GeForce RTX 4060 是基于Ada Lovelace架构的一款显卡，它被设计为中端市场的产品，旨在提供高性能的同时保持相对较低的功耗和价格点。
定义：性能测试是通过自动化的测试工具模拟多种正常、峰值以及异常负载条件来对系统的各项性能指标进行测试。加上性能分析调优
经过调研，我们发现 SkyWalking 这一款用于微服务（Docker, Kubernetes, Mesos）框架下的分布式应用行为监控工具刚好能满足我们的需求。
一般常见的分析standby database的性能问题的方法就是通过动态性能视图来判断,从11g开始，随着Active Data Guard功能的出现,早期的Statspack 工具可以在standby database上收集性能分析数据, 这个收集工作是需要在Primary Database上来完成的。备库需要打开到Read-only模式下做redo apply. 安装standby statspack
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