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过度设计的问题

这是学习笔记的第 2069 篇文章 前几天碰到了一个严重的硬件问题导致服务受到影响,我在总结思考的时候,脑袋里冒出了一个观点:过度设计。...从技术上来说是可行的,但是现在的资源使用已经远远不是早期的状态,业务压力和需求增加都是近10倍的增长,所以在这种情况下,如果节点漂移之后,某一个服务器的资源负载会有显著的提升,而在批量计算的过程中一旦因为资源的过度使用而导致集群节点再次出现问题...所以在有限的时间内要尽可能恢复业务,这是一个紧急而重要的事情。...我想了下我们工作中存在很多的过度设计问题,如果细数一下这个过程,可以从功能,性能,可用性这个阶段来说,而归根结底是基于成本,即最小的成本获得最高的收益,这个收益绝非是简单的性能。...常见的过度设计有 1.集群规模过大,但是使用率不高 2.单机多实例设计过度,导致业务难以恢复 3.数据分片过度 ?

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AutoML 是否被过度炒作?

我认为AutoML作为使建模过程自动化的一种想法非常出色,但是该领域被过度炒作(overhyped)。...AutoML的基本想法是找到这样的参数,这些参数可以在合理的时间内给出良好的分数。...无论是考虑“员工工时”还是消耗的计算时间,这都是一项艰巨的任务。如果目标或数据发生更改(例如添加新特征),之前的过程就会被重复。...通常,即使模型性能的小幅提高也可能为公司赚取大量金钱,在这种情况下,建模时间是值得开销的时间: Oversimplified rules: if (Gain from model > Costs of...~~ 其次,AutoML的得分并没有随着时间的推移而提高,这意味着我们等待多长时间都没有关系:它在15分钟内和6小时内的得分一样低。 AutoML与高分无关。

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聊一聊过度设计!

因为相对于毫无设计的代码,过度设计的代码有比较高的理解成本。说这么多,到底什么是过度设计? 什么是过度设计?   ...回到我们原始的需求上来看,如果我们只是需要实现两个整数的加减乘除,这明显过度设计了。 过度设计的坏处   个人总结过度设计有两大坏处,首先就是前期的设计和开发的成本问题。...过度设计的方案,首先设计的过程就需要投入额外的时间成本,其次越复杂的方案实现成本也就越高、耗时越长,如果是在快速迭代的业务中,这些可能都会决定到业务的生死。...过度设计也会出现类似的现象,就是缺少通用性,在面对稍有差异的需求上时可能就需要伤筋动骨级别的改造了。 如何避免过度设计   既然过度设计有着成本高和欠灵活的问题,那如何避免过度设计呢!...总结   其实在业务的快速迭代之下,很难判定当前的设计是欠设计还是过度设计,你当前设计了一个简单的方案,未来可能无法适应更复杂的业务需求,但如果你当前设计了一个复杂的方案,有可能会浪费时间……。

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AutoML 是否被过度炒作?

我认为AutoML作为使建模过程自动化的一种想法非常出色,但是该领域被过度炒作(overhyped)。...AutoML的基本想法是找到这样的参数,这些参数可以在合理的时间内给出良好的分数。...一个数据可选的项目15-26%的时间花费在建模或者模型选择。...通常,即使模型性能的小幅提高也可能为公司赚取大量金钱,在这种情况下,建模时间是值得开销的时间: 让你的数据科学团队给日常任务编写脚本而不是使用封装的解决方案是一个好主意。...~~ 其次,AutoML的得分并没有随着时间的推移而提高,这意味着我们等待多长时间都没有关系:它在15分钟内和6小时内的得分一样低。 AutoML与高分无关。

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APP性能测试—过度绘制

过度绘制最直观的影响就是会导致APP卡顿。 Android 过度绘制测试 开启过度绘制检测 点击设置-开发者选项。 点击调试GPU过度绘制 选择调试GPU过度绘制区域 ?...过度绘制展示 原色:无过渡绘制 蓝色:绘制一次 (正常) 绿色:绘制二次 (轻微) 浅红:绘制三次 (中度) 深红:绘制四次 (严重) 一般来说不允许存在4x过度绘制,不允许存在面积超过屏幕1/4浅红或深红色区域...下面是有关输出的几点注意事项: 沿水平轴的每个竖条代表一个帧,每个竖条的高度表示渲染该帧所花的时间(以毫秒为单位),不同颜色代表不同的渲染阶段。 水平绿线表示16 毫秒。...如何优化过度绘制 移除布局中不需要的背景 默认情况下,布局没有背景,这表示布局本身不会直接渲染任何内容。但是,当布局具有背景时,其有可能会导致过度绘制。 移除不必要的背景可以快速提高渲染性能。...诸如透明动画、淡出和阴影之类的视觉效果都会涉及某种透明度,因此有可能导致严重的过度绘制。您可以通过减少要渲染的透明对象的数量,来改善这些情况下的过度绘制。

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