本文通过很多的数据测试分析在一个项目引用很多个外部项目和将外部项目的类合并到一个项目之间的启动性能的不同。 通过分析知道了如果一个项目引用了很多项目，而且在启动过程会全部调用这些项目，这时的软件性能会比将这些项目的代码合并到一个项目的慢很多 本文的数据为 预编译框架，开发高性能应用 - 课程 - 微软技术暨生态大会 2018 - walterlv 提供
Whoami工具的目的是让您在Kali-linux上尽可能地保持匿名活动，该工具提供了一个用户友好且易于使用的简单界面，并遵循两种不同的路径以确保最高级别的匿名性。
如何给新加入的用户推荐可能感兴趣的物品？如何将新上架的物品推荐给潜在的用户？这两个问题分别是用户冷启动和物品冷启动，统称为冷启动推荐。冷启动问题是推荐系统中极具挑战的一个问题，也是一个业界学术界同时高度关注的问题，本期为大家分享一些冷启动推荐算法层面的思路。
导言：近年来，向量嵌入（embedding）的技术在推荐系统领域取得了广泛的应用。然而向量嵌入技术需要大量数据训练，并且面临严重的冷启动问题。特别是只有极少数交互的冷启动物品，很难训练一个合理的物品ID embedding，称作冷启动ID embedding。这篇文章针对冷启动ID embedding提出了一种基于元学习的方法，探索如何预热冷启动物品ID embedding。
在之前的文章长尾预测效果不好怎么办？试试这两种思路中，我曾经介绍了两种解决推荐系统中长尾、冷启动问题的方法。其中，图学习解决冷启动和长尾问题，是业内目前研究非常多的一个方向。通过构造复杂的关系图，利用邻居节点的信息帮助中心冷启动节点的学习，可以大幅提升冷启动样本的预测效果。今天对图学习解决冷启动问题这个方向进行了详细整理，整理了5种类型7篇顶会工作，帮助大家系统性理解如何利用图学习解决推荐系统冷启动问题。
冷启动时长是App性能的重要指标，作为用户体验的第一道“门”，直接决定着用户对App的第一印象。美团外卖iOS客户端从2013年11月开始，历经几十个版本的迭代开发，产品形态不断完善，业务功能日趋复杂；同时外卖App也已经由原来的独立业务App演进成为一个平台App，陆续接入了闪购、跑腿等其他新业务。因此，更多更复杂的工作需要在App冷启动的时候被完成，这给App的冷启动性能带来了挑战。对此，我们团队基于业务形态的变化和外卖App的特点，对冷启动进行了持续且有针对性的优化工作，目的就是为了呈现更加流畅的用户体验。
并发是云函数在某个时刻同时处理的请求数，在业务其他服务可以支撑的情况下，您可以通过简单的配置实现云函数从几个并发到数以万计并发的拓展。 01. 应用场景 1. 高 QPS 短运行时长 使用云函数进行简单的数据、文件处理，例如对象存储触发云函数进行信息上报、对文件处理等。此类场景下单次请求运行时间较短。 2. 重计算长时间运行 使用云函数进行音视频转码、数据处理、AI 推理等场景，由于模型加载等操作导致函数初始化时间长、函数运行的时间长。包括 Java 运行环境的初始化时间较长。 3. 异步消息处理 使用云函
随着App的逻辑不断庞大，一不注意就会将耗时的操作放置在应用启动过程之中，导致应用启动速度越来越慢，用户体验也越来越差。优化启动速度是几乎所有大型App应用开发者需要考虑的问题。优化启动速度之前首先需要准确测量App启动时间，这样有利于我们更准确可量化地看出优化效果，也可以指导我们进行持续优化。
在推荐系统中，冷启动或长尾是一个常见的问题，模型在数据量较少的user或item上的预测效果很差。造成冷启动样本预测效果不好的重要原因之一是，冷启动样本积累的数据比较少，不足以通过训练得到一个好的embedding（通过user或item的id，映射到一个可学习的向量），进而导致模型在这部分样本上效果较差。我曾经在长尾预测效果不好怎么办？试试这两种思路中介绍过长尾问题的2种解法。
原文： https://hackernoon.com/cold-starts-in-aws-lambda-f9e3432adbf0
推荐系统的主流算法分为两类：基于记忆的（Memory-based，具体包括User-based和Item-based），基于模型的（Model-based）和基于内容的（Content-based）。在基于模型的方法中，隐模型（Latent Model）又是其中的代表，并且已经成为大多数推荐系统的选择，例如基于矩阵分解的LFM（Latent Factor Model）。
大部分开发者在遇到页面冷启动耗时初始化时，会首先考虑通过Handler.postDelay()方法延迟执行。但延迟多久合适？100ms？500ms？还是1s？
先说说为何改了标题吧，之前使用中文的话，前缀实在太长了，分享到群聊的时候，真正的标题根本不知道是什么。因此从本文开始，我们使用RS Meet DL来替换原来的标题推荐系统遇上深度学习。
推荐系统根据用户的历史行为分析用户的兴趣，再根据兴趣为用户推荐项目。然而，在推荐系统运作过程中，新用户与新项目会源源不断地出现。由于这部分用户与项目没有历史评分信息，系统无法有效推断新用户的兴趣与新项目的受欢迎度，这种涉及新用户和新项目推荐的问题成为冷启动推荐问题。
APP的性能提升无非就是围绕稳定、流畅之类的指标做文章，在推动性能提升的时候，什么才是关键，热情？能力 ？规范？，个人认为是工具，用好性能分析工具，性能提升就走完了一大半，就好比：”算数我比不过小王，但我找了个电子计算器“。以提升冷启动速度为例，看看整体的性能优化流程应该是什么样子，而在这其中性能工具能带来什么。
场景:冷启动是指APP在手机启动后第一次运行，或者APP进程被kill掉后在再次启动。
事件发生在发包上线的前两天，在某某云进行移动测试时，提示冷启动速度低于平均值的问题，之前自己也曾尝试过优化，但是发现效果并不是很明显，作为一个有追求的开发者，趁着有点空闲时间，要好好研究一下冷启动优化问题。
本文介绍了浅谈android性能优化之启动过程(冷启动和热启动) ，分享给大家，具体如下：
链接：mp.weixin.qq.com/s/627wrUxkAPoRlO0YFxRcoA
冷启动是推荐系统的重要挑战之一。那么，什么是冷启动？如何设计一个好的冷启动方案？本文将主要从以下7个方面给大家讲清楚这些问题：
adb shell am start -W [应用报名]/[Activity的全路径名]，得到三个时间值：
冷启动问题，大家并不陌生。但是如何解决呢？加特征，加样本，加图谱，加规则？十方在做信息流广告推荐时，主要通过加一些泛化特征解决冷启动问题，但是这样并不一定是最好的方案，新广告很大程度上，还是会被模型"低估"。如何解决冷启动问题呢？
本文带大家来了解一下云函数的冷热启动过程，以及面对云函数这种冷热启动模式，开发者需要注意哪些问题。 效果展示 云函数被第一次调用（冷启动） 云函数被第一次调用（冷启动） 云函数被多次连续调用（热启动） 云函数被多次连续调用（热启动） 云函数的冷、热启动模式 先跟大家讲下这里的云函数冷热启动模式是什么意思。 冷启动是指你在服务器中新开辟一块空间供一个函数实例运行，这个过程有点像你把这个函数放到虚拟机里去运行，每次运行前都要先启动虚拟机加载这个函数，这是比较耗时的一个过程，所以云函数需要尽量减少自身冷
在当今激烈竞争的移动应用市场，应用的启动速度直接影响着用户的第一印象和满意度。作为主流的移动操作系统之一，Android的启动优化是开发者必须关注的关键领域。本文将详细介绍一些强大有效的Android启动优化策略，帮助你优化应用的启动过程，为用户创造更出色的体验。
adb shell start am -W packname/首屏activity
Learning to Warm Up Cold Item Embeddings for Cold-start Recommendation with Meta Scaling and Shifting Networks https://arxiv.org/pdf/2105.04790.pdf SIGIR 2021
随着当下Serverless、FaaS生态的不断发展以及小程序的空前繁荣，越来越多的企业和个人用户把自己的应用，小程序部署到腾讯云无服务器云函数平台上，但随之而来的FaaS场景下高并发、大规模、快速启动等需求也给我们带来了巨大的挑战。为此我们打造了新一代Severless函数计算平台，在安全、可用性、性能上进行了全面升级。
在合适的时间把合适的内容推荐给合适的用户是推荐系统的重要目标，这个目标离不开推荐系统对用户和内容的充分理解。
个册三个部分的PDF数据来源不同，生产逻辑独立由不同的服务生产，最终将三份PDF合并为一份，还要支持班级所有学生批量生产和压缩打包，所以这个功能在技术角度最主要的特征就是环节多、耗时长：
以下内容来自：「Techo TVP 开发者峰会 ServerlessDays China 2021」圆桌论坛环节，文字内容分为「上下篇」，点击查看《聚焦当下，重构未来：Serverless 全球视野碰撞（上）》，完整视频请看文末。公众号回复「PPT」，即可领取本届大会演讲 PPT。 Techo TVP开发者峰会 ServerlessDays China 2021 的压轴环节是圆桌对话，首次齐聚 AWS、阿里云、字节跳动等全球 TOP 云厂商和互联网企业，深入探讨 Serverless 当前现状、发展趋势，
可见冷启动的必要条件是该APP进程不存在，这就意味着系统需要创建进程，APP需要初始化。在这三种启动方式中，冷启动耗时最长，对于冷启动的优化也是最具挑战的。因此本文重点谈论的是对冷启动相关的优化。
上一篇我们通过一个 Node.js 纯 FaaS 的 Serverless 应用，给你介绍了 Serverless 引擎盖下的运作机制，总结来说，FaaS 依赖分层调度和极速冷启动的特性，在无事件时它居然可以缩容到 0，就像我们的声控灯一样，有人的时候它可以亮起来，没人的时候，又可以自动关了
分布式系统为了保证系统稳定性，在服务治理的限流中会根据不同场景进行限流操作，常见的限流算法有：
上篇《腾讯云函数计算冷启动优化实践》文章，主要讲解了云函数冷启动方面的优化实践。Serverless中的函数除了计算任务外，绝大部分还有网络访问需求，本篇文章，将详细介绍SCF网络架构优化。
App启动方式分三种：冷启动（cold start）、热启动（hot start）、温启动（warm start）
一个应用App的启动速度能够影响用户的首次体验，启动速度较慢(感官上)的应用可能导致用户再次开启App的意图下降，或者卸载放弃该应用程序
时至今日，深度学习的经典知识几乎已经是“显学”了，但是在实现深度学习推荐系统的过程中，还是充满了无数的细节和坑。所以接下来几篇文章会专门跟大家总结讨论课程中大家问题最多的，最感兴趣的话题。
11月6日，在腾讯云主办的首届Techo开发者大会上，腾讯云宣布与全球最流行的Serverless开发平台 Serverless.com 达成战略合作，成为 Serverless.com 的全球战略合作伙伴以及大中华区独家合作伙伴。 大会下午的Serverless Summit专场上，腾讯云中间件总经理Yunong Xiao、腾讯云专家工程师周维跃分享了腾讯云Serverless最新技术进展与生态建设。 新产品 Serverless微服务平台 当前用户在使用微服务时，仍然需要购买虚拟机，组织虚
Android 启动优化说明、黑白屏处理 前言 正文 一、启动来历 二、启动说明 1. 冷启动 2. 热启动 3. 温启动 4. 冷启动流程 5. 优化时间 6. 优化方案 三、黑白屏处理 1. 创
Rust 更适合 serverless 为什么Rust 更适合用于 serverless ? 因为它对用户来说更快，尤其是冷启动时. 点击下面的 Lambda冷启动分析链接 来体验一下不同语言的冷启动
我对几个应用进行严格的启动性能评估，对比了在 .NET Framework 和 dotnet 6 下的应用启动性能，非常符合预期的可以看到，在用户的设备上，经过了 NGen 之后的 .NET Framework 可以提供非常优越的启动性能，再加上 .NET Framework 本身就是属于系统组件的部分，很少存在冷启动的时候，大部分的 DLL 都在系统里预热。启动性能方面，依然是 .NET Framework 比 dotnet 6 快非常多。而在破坏了 .NET Framework 的运行时框架层的 NGen 之后，可以发现 .NET Framework 的启动性能就比不过 dotnet 6 的启动性能。为了在 dotnet 6 下追平和 .NET Framework 的启动性能差异，引入与 NGen 的同等级的 ReadyToRun 用来提升整体的性能。本文将告诉大家如何在 dotnet 6 的应用里面，使用 Crossgen2 工具，给 DLL 生成 AOT 数据，提升应用启动性能
用户希望应用能够快速打开。启动时间过长的应用不能满足这个期望，并且可能会令用户失望。轻则鄙视你，重则直接卸载你的应用。
①点击桌面App图标，Launcher进程采用Binder IPC向system_server进程发起startActivity请求；
然后我们再来看一下腾讯云云函数文档里的简介 https://cloud.tencent.com/document/product/583/9199
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