数据结构与算法 手撕算法:将字符串转化为整数 列举常用的排序算法 堆排序和选择排序使用场景上有什么区别 选择排序和堆排序在资源利用方面有什么区别 常用的查找结构 b树和b+树和红黑树的设计思路、结构区别、使用区别 队列和栈有什么区别?各自的使用场景是什么? 常见的hash冲突解决方案 大顶堆小顶堆的设计思路java相关 jvm内存模型 jvm垃圾回收算法 jvm垃圾回收器 cms、g1的设计思路、关联和区别、垃圾回收阶段的不同 SpringBoot常用注解 RestController和Controll
摘要:本文将探讨Linux系统中常用的压缩算法,如gzip、bzip2、xz等,并提供相关的代码示例和使用场景。
作为运维不仅要时时监控系统,还需要优雅的装13,当别人还在命令的小黑框里敲打那个top命令去查看系统性能的时候,我们带你使用web端监控系统性能
IT之家 12 月 14 日消息,Linux 6.2 今日合并了来自华为郑磊(Zhen Lei,音译)的代码,将核心内核功能的速度提高了 715 倍。
有很多适用于Linux系统的开源网络监视工具。比如说,你可以用命令iftop来检查带宽使用情况。netstat用来查看接口统计报告,还有top监控系统当前运行进程。但是如果你想要找一个能够按进程实时统计网络带宽利用率的工具,那么NetHogs值得一看。
我们都知道,带有优化的编译器,会尝试重新排序汇编指令,以提高程序的执行速度。但是,当在处理同步问题的时候,重新排序的指令应该被避免。因为重新排序可能会打乱我们之前想要的同步效果。其实,所有的同步原语都可以充当优化和内存屏障。
目前Linux系统有很多开源网络监视工具.比如说,你可以用命令iftop来检查带宽使用情况. netstat用来查看接口统计报告,还有top监控系统当前运行进程.但是如果你想要找一个能够按进程实时统计网络带宽利用率的工具,那么NetHogs值得一看。
【编者按】“C++ 已经死了 80%?”本文作者已经使用 C++ 18 年了,他在体验了数十门编程语言后,他指出,尽管 C++ 在过去几十年中一直是程序员最常用的编程语言之一,但它存在一些问题,如不安全、效率低、浪费程序员的精力等。因此,文章探讨了一些可能会取代 C++ 的语言和技术,包括 Spiral、Numba 和 ForwardCom 等,并分别对它们进行了详细的介绍。
现代机器学习为了更精确地构建模型需要处理大量数据。大量数据的处理对于时间的要求有了很大的挑战,在Python提供很多数据处理的函数库,今天给大家介绍一个高效的数据处理函数库Python Datatable。 它是一个用于以最大可能的速度在单节点机器上执行大数据(超过100GB)操作的函数库。DAtatable库与Pandas库非常类似,但更侧重于速度和大数据支持,Python datatable还致力于实现良好的用户体验,明确的错误提醒和强大的API。 在本文中,我们将比较一下在大型数据集中使用Datatable和Pandas的性能。
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在2014年11月5日举行的Daytona Gray Sort 100TB Benchmark竞赛中,Databricks 用构建于206个运算节点之上的spark运算框架在23分钟内完成100TB数据的排序,一举击败了该赛事2013年的冠军—Yahoo团队建立在2100个运算节点之上的Hadoop MapReduce集群,该集群耗时72分钟排序了102.5TB的数据。换句话说,Spark用了十分之一的资源在三分之一的时间里完成了Hadoop做的事情。 HadoopSpark被排序数据大小102.5 TB
当发现上网速度变慢时,人们通常会先首先测试自己的电脑到网络服务提供商(通常被称为“最后一公里”)的网络连接速度。在可用于测试宽带速度的网站中,Speedtest.net也许是使用最广泛的。 Speedtest.net的工作原理并不复杂:它在你的浏览器中加载JavaScript代码并自动检测离你最近的Speedtest.net服务器,然后向服务器发送HTTP GET and POST请求来测试上行/下行网速。 但在没有图形化桌面时(例如,当你通过命令行远程登陆服务器或使用没有图形界面的操作系统),基于flas
1、什么是进程,线程,有什么区别 2、多进程、多线程的优缺点 3、什么时候用进程,什么时候用线程 4、多进程、多线程同步(通讯)的方法 5、进程线程的状态转换图 。什么时候阻塞,什么时候就绪 6、父进程、子进程的关系以及区别 7、什么是进程上下文、中断上下文 8、一个进程可以创建多少线程,和什么有关 9、进程间通讯: (1)管道/无名管道(2)信号(3)共享内存(4)消息队列(5)信号量(6)socket 注意:临界区则是一种概念,指的是访问公共资源的程序片段,并不是一种通信方式。 10、线程通讯(锁): (1)信号量(2)读写锁(3)条件变量(4)互斥锁(5)自旋锁
ICU (International Components for Unicode)是为软件应用提供Unicode和全球化支持的一套成熟、广泛使用的C/C++、Java和.NET 类库集,可在所有平台的C/C++、Java和C# 软件上获得一致的结果,用于支持软件国际化的开源项目, 软件开发者几乎可以使用ICU 解决任何国际化的问题,根据各地的风俗和语言习惯,实现对数字、货币、时间、日期、和消息的格式化、解析,对字符串进行大小写转换、整理、搜索和排序等功能。ICU的主页是http://www.icu-project.org/
Everything是速度最快的文件名搜索软件。其速度之快令人震惊,百G硬盘几十万个文件,可以在几秒钟之内完成索引;文件名搜索瞬间呈现结果。它小巧免费,支持中文,支持正则表达式,可以通过HTTP或FTP分享搜索结果。 Everything搜索工具的最大优点是速度。其速度不是快,是极快;用户不是满意,而是震惊。 因为Everything的索引无需逐一扫描硬盘文件,而是直接读取NTFS文件系统的USN日志。所以速度已经快到令人震惊,甚至是愤怒了:凭什么可以这么快! “善用佳软”上有Everything的详细介绍
编辑手记:本文主要讲解Linux IO调度层的三种模式:cfp、deadline和noop,并给出各自的优化和适用场景建议。 作者简介: 邹立巍 Linux系统技术专家。目前在腾讯SNG社交网络运营部
今天的内容主要是Linux入门,比R确实复杂枯燥很多╮(╯﹏╰)╭,使用的软件是Terminus,优点是可以同时完成登录服务器和ftp上传
在 Linux 环境下 top 命令都不陌生,它以实时动态的方式查看系统的整体运行情况,综合了多方信息监测系统性能和运行信息的实用工具,通过 top 命令所提供的互动式界面,可以用热键来进行管理。
1、客户端端与Mysql服务端的连接层建立连接,根据请求类型去选择相应的服务层的请求接口。
排序算法是一种将一组数据按照特定的规则进行排列的方法。排序算法通常用于对数据的处理,使得数据能够更容易地被查找、比较和分析。
Open vSwitch(OVS)项目的开发人员对其性能稍加改进,正如他们所说已经将其提升到了惊人的速度。 这项工作已经持续了一段时间,但具体细节直到今天才在Network Heresy博客上得以总结。这个团队也会在今天的Open vSwitch会议上进一步阐述细节方面做的改进,该会议在VMware总部—加州的Palo Alto举行。 OVS的核心问题,也是过去一到两年中这个团队优先考虑的问题,即它在处理Linux用户空间上花费太多时间,这也被称为慢路径。(另一种是在内核空间中的快速路径。)此前,该小组表示
top 命令主要用于查看进程的相关信息,同时它也会提供系统平均负载,cpu 信息和内存信息。下面的截图展示了 top 命令默认提供的信息:
【导读】工具包 datatable 的功能特征与 Pandas 非常类似,但更侧重于速度以及对大数据的支持。此外,datatable 还致力于实现更好的用户体验,提供有用的错误提示消息和强大的 API 功能。通过本文的介绍,你将学习到如何在大型数据集中使用 datatable 包进行数据处理,特别在数据量特别大的时候你可以发现它可能比 Pandas 更加强大。
缺乏足够的物理内存(RAM)的系统的运行速度将显着降低,因为进程在RAM和交换之间移动。如果Linux系统开始运行缓慢,则首先解决的任务之一是释放物理内存。
接触 linux 的人对于 top 命令可能不会陌生(不同系统名字可能不一样,如 IBM 的 aix 中叫 topas ),它的作用主要用来监控系统实时负载率、进程的资源占用率及其它各项系统状态属性是
代码都是由 CPU 跑起来的,我们代码写的好与坏就决定了 CPU 的执行效率,特别是在编写计算密集型的程序,更要注重 CPU 的执行效率,否则将会大大影响系统性能。
您需要足够的内存来缓冲活动的读取器和写入器。 您可以通过假设您希望能够缓冲 30 秒并将您的内存需求计算为 write_throughput*30 来对内存需求进行粗略估计。
大家好,我是鱼皮,相信很多面试后端的朋友都被问到过这道题:MySQL 如何性能优化?
Manjaro Linux(或简称 Manjaro)是基于 Arch Linux 的 Linux 发行版,使用 Xfce 、GNOME和 KDE Plasma 作为默认桌面环境,和 Arch 一样,采用滚动更新。其目标是为 PC 提供易于使用的自由的操作系统。 Manjaro Linux 基于 Arch Linux,但拥有自己独立的软件仓库。Manjaro 的目标是让强大的 Arch 更方便用户使用,Manjaro 使用著名的 Pacman 且可以直接利用 AUR 上的资源。Manjaro 本身使用三个软件仓库:不稳定库,即含有那些不成熟的 Arch 包,这些包与 Arch 源有 1-2 天 的延后;测试库,每周同步一次,包含那些 Arch 不稳定源的包;以及稳定库,包含那些由开发团队确认稳定的软件。
valid = set(['yellow', 'red', 'blue', 'green', 'black'])
相信每个使用 Linux 的用户都使用过 ls 命令,其主要作用就是用于展示当前目录或者文件列表。但 ls 这个古老的高频使用命令存在一些使用上的问题,比如:1. 输出界面不是很友好。2. 目录下文件过多的情况下,输出结果会比较慢。
作为一名文字工作者,我需要在我的文章中添加图片。有时为了更容易讲清楚某个概念,我还会添加视频或者 gif 动图,相比于文字,通过视频或者 gif 格式的输出,读者可以更容易地理解我的指导。前些天,我已经写了篇文章来介绍针对 Linux 的功能丰富的强大截屏工具 Flameshot。今天,我将向你展示如何从一段视频或者一些图片来制作高质量的 gif 动图。这个工具就是 Gifski,一个跨平台、开源、基于 Pngquant 的高质量命令行 GIF 编码器。
一个Kafka的Message由一个固定长度的header和一个变长的消息体body组成。
LRU是常见的缓存淘汰策略,用于分布式系统的缓存、页表置换等场景。然而,经典的哈希链表实现事实上并不是很好的实现策略。
本文主要是《Linux内核设计与实现》这本书的读书笔记,这本书我读了不下十遍,但依然感觉囫囵吞枣。我结合自己的理解,从这本书中整理出了一些运维应该了解的内核知识,希望对大家能够有所帮助。另外,推荐大家读下这边书,这本书主要讲内核设计、实现原理和方法,有利于理解内核的一些机理。
需要使用C++编译器,安装方法取决于操作系统,Linux:一般安装了R就会安装了;Mac:Xocode;Windows:Rtools,与版本要对应。需要用到的包:microbenchmark, ggplot2movies, profvis, Rcpp
国外很多网站都在使用 Cloudflare CDN,但分配给中国内地访客的 IP 并不友好(延迟高、丢包多、速度慢)。虽然 Cloudflare 公开了所有 IP 段 ,但想要在这么多 IP 中找到适合自己的,怕是要累死,于是就有了这个软件,只需简单几步就让你访问速度飞起。
top 命令是 Linux 下常用的性能分析工具,能够实时显示系统中各个进程的资源占用状况,类似于Windows的任务管理器。
1.笔试 : 4.10号左右投的简历,通知4.15参加在线笔试,笔试考的比较基础,跟php有关的不难,跟php不想关的由于没复习到,基本上猜完了,考完之后过了几天就通知一面。 2.一面: 在4.21号左右吧,通知我参加一面,由于本人在武汉,hr小姐姐问我是视频面,还是现场面,她说现场面效果可能会好点。抱着玩的心态,就去了北京现场面试。在面试前,花了一天时间把前端常见面试题、服务器相关的配置、php常见面试题、常见排序算法、数据结构什么的都看了一遍,因为之前看的php相关面经都有前端的题目。一面时
之前文章《Linux服务器性能评估与优化(一)》太长,阅读不方便,因此拆分成系列博文:
当能耗也成为了一个重要指标,我们要怎么选择编程语言?2017 年,由 6 名葡萄牙研究者组成的团队决定对这一问题进行调查并发表了一篇名为《Energy Efficiency Across Programming Languages》的论文。他们用 27 种语言写出了 10 个问题的解决方案(遵循同样的算法),然后运行这些方案,记录每种编程语言消耗的电量以及速度和内存使用情况,得到的排序结果如下图所示:
Linux I/O(输入/输出)系统是其核心功能之一,负责处理数据在系统内部及与外界之间的流动。为了优化这一流程,Linux进行了一系列努力和抽象化,以提高效率、灵活性和易用性。🚀
基数排序号称线性时间排序算法中性能最好,速度最快的排序算法。本文将简要概括其算法思想,串行代码及其并行化。
几年以前,我被派去厦门上门去分析一个用户的手机卡顿问题,该用户的手机经常莫名无响应,刷机,恢复出厂都没有用,经过一通分析,原来该用户从熟人店里买到了一张盗版的SD卡(这年头坑的就是朋友),该SD卡读写速度很慢,顺序读写只有20MB/s。那为什么SD卡的读写性能对手机性能影响那么大?当时我的知识水平,只能从对比测试中发现这个问题,然后更换SD卡解决了这个问题,但是无法从原理上解释这种现象。经过那么多年的学习积累,我现在终于可以解释这个问题。
CPU CPU是服务器的一个核心因素,代表了云服务器的运算能力,CPU性能越优越,对网站处理的能力也就越高,因而用户在选择上最好依据实际的情况考虑,对于一般的企业网站或者个人网站,可能访客不会很多,因
今日谷歌 DeepMind 使用深度强化学习发现更快的排序算法,相关论文[1]成果已经发表在Nature上。据报道:该算法可以提速 70%,相比之下,快了3倍之多。
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