统计信息显示在上一帧期间Unity的主线程和渲染线程运行了多长时间。 除了持续时间和FPS指示之外，统计面板还显示有关渲染内容的各种详细信息。有30003批次，显然通过合批的次数为零。...（开启了动态合批的URP统计数据） 在我的例子中，SRP批处理程序和动态批处理具有相当好的性能，因为立方体网格是动态批处理的理想（网格小）对象。...一个显着的区别是，动态批处理似乎不适用于阴影贴图，这解释了为什么它对URP的有效性较低。...我们最终也得到了22个批处理，而不是12个批处理，这表明URP材质比标准DRP依赖更多的网格顶点数据，因此单个批处理中的点较少。...（Profiler构建显示过渡的额外工作，有和没有垂直同步） 需要重申的是，你获得的性能分析结果取决于你的硬件，并且可能与我在本教程中显示的示例完全不同。
Python中的列表和Java中的数组在多种编程语言中都是常见的数据结构。虽然两者在某些方面有相似之处，但也存在许多显著的区别。...下面将对Python中的列表和Java中的数组进行比较，以帮助理解它们之间的差异。 1、类型限制 Java中的数组具有固定的数据类型，例如整数、字符或浮点数等。...而Python中的列表可以包含任何类型的数据，如整数、字符串、布尔值、函数，甚至是其他列表和元组等。虽然与Java不同，但这使得Python列表非常灵活。...6、内建函数和方法 Python列表和Java数组都有其自己的一部分特定于该数据结构的内置函数和方法。Python提供了许多处理列表的内置方法，如append（）、pop（）、remove（）等。...它提供了许多帮助您方便地处理和操作列表的内置方法和函数，并且可以容易地扩展。与之相比，Java数组在一定程度上更加受限制，不允许改变类型或大小。
1、学习和纯优化有什么不同用于深度模型训练的优化算法与传统的优化算法在几个方面有所不同。机器学习通常是间接作用的。在大多数机器学习问题中，我们关注某些性能度量P，其定义域测试集上并且可能是不可解的。...监督学习中， 是目标输出， 的变量是 和 。不难将这种监督学习扩展成其他形式，如包括 或者 作为参数，或是去掉参数 ，以发展不同形式的正则化或是无监督学习。...4、批量算法和小批量算法机器学习算法和一般优化算法不同的一点是，机器学习算法的目标函数通常可以分解为训练样本上的求和。...极小批量通常难以充分利用多核架构，这促使我们使用一些绝对最小批量，低于这个值的小批量处理不会减少计算时间。如果小批量处理中的所有样本可以并行地处理(通常确实是如此)，那么内存消耗和批量大小会正比。...第二次遍历时，估计将会是有偏的，因为它重新抽取了已经用过的样本，而不是从和原先样本相同的数据生成分布中获取新的无偏的样本。我们不难从在线学习的情况中看出随机梯度下降最小化泛化误差的原因。
Spark Streaming将数据流以时间片为单位分割形成RDD，使用RDD操作处理每一块数 据，每块数据（也就是RDD）都会生成一个Spark Job进行处理，最终以批处理的方式处理 每个时间片的数据...说明：Spark中的Job和MR中Job不一样不一样。...什么是batch Spark Streaming生成新的batch并对它进行一些处理，每个batch中的数据都代表一个RDD 理解batch 间隔时间开始会创建，间隔时间内会积累 设置时间间隔的理解...我们知道spark streaming有个时间间隔。...Windowed transformations window操作需要两个参数，窗口持续时间和滑动持续时间。这两个必须是多个StreamingContext的batch时间区间。
数据备份之后实时性如何保证 在建立数据中台的时候，数据还是来源于各个异构的业务应用系统，实现了数据的统一，但是数据实际上是多存了一份，数据存在冗余，同时数据实时性如何来保证了？...比如订单支付或者库存这种场景，如果做了单元化之后，面对高并发场景时可能会通过缓存对DB进行一定的保护，但是引入缓存之后可能造成缓存和DB数据不一致的情况，由于系统业务对于强一致有要求所以是不是可以读写完全落到...美团的搞法 我们目前的处理方式类似 因为对于一致性有一定的要求 采用单元化+分库方式搞相当于都是主读主写，随着流量越来越大，资源申请也变得越来越多。...所以在考虑有没有可替代的方案（Mysql资源有限啊），公司在考虑自研类oceanbase的分布式一致性数据库，但是可用时间还比较远。 阿里的搞法 说说我的场景，也是依然是只能读写主库。...总结 虽然面对三高系统的设计我们可以找到很多文章和思路进行佐证，但是在真正的业务实践过程中还是需要做好取舍和依据业务场景个性化设计。
中的默认虚拟行为有何不同 方法的默认虚拟行为在 C++ 和 Java 中是相反的： 在 C++ 中，类成员方法默认是非虚拟的。...** 二、C++ 和 Java 中异常处理的比较 两种语言都使用try、catch和throw关键字进行异常处理，并且try、catch和free块的含义在两种语言中也相同。...以下是 Java 和 C++ 异常处理之间的差异。 1) 在 C++ 中，所有类型（包括原始类型和指针）都可以作为异常抛出。...在 Java 中，有两种类型的异常 - 已检查和未检查。 5） 在Java中，新关键字throws用于列出函数可以抛出的异常。...因此在 Java 中查找和处理异常比在 C++ 语言中更容易。 如果你发现任何不正确的内容，或者你想分享有关上述主题的更多信息，请发表评论。
因此，在我们深入讨论本文的Spark方面之前，让我们花点时间了解流式数据到底是什么。 ❝流数据没有离散的开始或结束。这些数据是每秒从数千个数据源生成的，需要尽快进行处理和分析。...Spark流基础 ❝Spark流是Spark API的扩展，它支持对实时数据流进行可伸缩和容错的流处理。 ❞ 在跳到实现部分之前，让我们先了解Spark流的不同组件。...如果批处理时间为2秒，则数据将每2秒收集一次并存储在RDD中。而这些RDD的连续序列链是一个不可变的离散流，Spark可以将其作为一个分布式数据集使用。 想想一个典型的数据科学项目。...，我们将从定义的端口添加netcat服务器的tweets，Spark API将在指定的持续时间后接收数据 「预测并返回结果」：一旦我们收到tweet文本，我们将数据传递到我们创建的机器学习管道中，并从模型返回预测的情绪...因此，初始化Spark流上下文并定义3秒的批处理持续时间。
这篇文章会聚焦于遇到“循环引入”时，两者的处理方式有什么不同，这篇文章会讲清： CommonJS和ES Module对于循环引用的解决原理是什么？...CommonJS的module.exports和exports有什么不同？ 引入模块时的路径解析规则是什么。 JavaScript的模块化 首先说说为什么会有两种模块化规范。...其实模块化规范远不止这两种，JavaScript官方迟迟没有给出解法，所以社区实现了很多不同的模块化规范，按照出现的时间前后有CommonJS、AMD、CMD、UMD。...循环引入 和CommonJS一样，发生循环引用时并不会导致死循环，但两者的处理方式大有不同。...结语 回到开头的三个问题，答案在文中不难找到： CommonJS和ES Module都对循环引入做了处理，不会进入死循环，但方式不同： CommonJS借助模块缓存，遇到require函数会先检查是否有缓存
将一个UI和GPU线程上串且完成看成一个单元的话，这个单元就叫pipeline Item。pipeline深度是引擎在任何给定时间所处理的帧工作负载的数量。管道深度可能不同....我发现这些更容易分享和工作。 Elements of a Trace 持续时间事件 引擎中最常用的跟踪事件类型是持续时间事件。这样的事件允许您在跟踪中注释代码块。...Flutter engine & framework已经将持续时间事件添加到它认为重要的工作负载中。你也可以这样做。点击一个特定的持续时间，你就会看到花在该事件上的时间摘要。...摘要也很有用，因为在跟踪过程中很容易在视觉上错过多次持续时间极短的小事件。...在下面的例子中，在GPU线程渲染前，Flutter引擎正在UI线程上生成下一帧。如果没有流，就很难将持续时间事件与特定的框架工作负载关联起来。
随着ApacheParquet和Apache ORC等存储格式以及Presto和Apache Impala等查询引擎的发展，Hadoop生态系统有潜力作为面向分钟级延时场景的通用统一服务层。...对于传统的机器学习和实验有效性分析用例，我们选择更加擅长较重计算的批处理。对于包含复杂连接或者重要数据处理的近实时场景，我们基于Hudi以及它的增量处理原语来获得两全其美的结果。...这里的联接可能在输入批处理大小、分区分布或分区中的文件数量上发生倾斜。它是通过在join键上执行范围分区和子分区来自动处理的，以避免Spark中对远程shuffle块的2GB限制。...这过程以同样的方式作为一个正常查询,除了特定的文件版本,查询时间范围内而不是最新版本,和一个额外的谓词的提交时间推到文件扫描检索只在请求的持续时间改变的记录。...可以获得更改集的持续时间是由可以保留多少个未清理的数据文件版本决定的。 这使得带有水印的流到流连接和流到数据集连接能够在HDFS中计算和插入建模的表。
导语 | 本设计指南适用于UI界面中交互微动效，涵盖入场、出场动效，过渡动效和加载动效，在时间和缓动曲线的选择上提供了一些通用的设计建议，帮助设计师理清动效设计思路，提高设计效率。...一、本指南的适用范围 本指南适用于UI界面中交互微动效，属于功能性动效。...与聚焦于提供娱乐体验的动效（如动画影片、游戏动效等）不同，功能性动效的设计，有清晰的逻辑目的，聚焦于帮助用户理解当前所处的状态。...若动效不是用户直接触发的，不希望用户注意力被转移，可使用在长时间内变化较小的动效（一般不会出现位置移动） 不同设备的屏幕尺寸和特性不同，理想的持续时间也不一样。...在设计前，思考希望如何影响用户的注意力、动效的目标是什么、动效出现的频率和触发机制是怎样的，在设计时选择合适动效类型和持续时间并关注反馈的响应时间，做到有理有据、令人信服。
负责从 Storage 查询数据并提供 API 和 UI 如何在Rainbond上集成？...：根据响应头筛选，例：http.status_code=200 error=trueLookback：选择时间Max Duration：最大持续时间；Min Duration：最小持续时间。...图片找到 Pig-gateway HTTP POST 的 Traces 并包含了 pig-auth Span并进入，可看到很清晰的展示了服务之间一层一层的调用以及接口的响应时间，这样我们就可以排查到底是哪个服务调用的慢或者调用有问题...图片Jaeger 拓扑图生成拓扑图默认不会生成，使用 spark-dependencies 组件生成拓扑图数据，这是一个 Spark 作业，它从存储中收集 span，分析服务之间的链接，并将它们存储起来以供以后在...UI 中展示。
压缩 要了解压缩和写程序之间的时滞，请使用以下命令列出所有待处理的压缩。...| 注意 必须在其他写入/摄取程序没有运行的情况下执行以下命令。 有时，有必要从压缩计划中删除fileId以便加快或取消压缩操作。...指标 为Hudi Client配置正确的数据集名称和指标环境后，它将生成以下graphite指标，以帮助调试hudi数据集 提交持续时间 - 这是成功提交一批记录所花费的时间 回滚持续时间 - 同样，撤消失败的提交所剩余的部分数据所花费的时间...Spark故障 典型的upsert() DAG如下所示。请注意，Hudi客户端会缓存中间的RDD，以智能地并调整文件大小和Spark并行度。...Job 2 : 加载我们需要检查的文件名集。 Job 3 & 4 : 通过联合上面1和2中的RDD，智能调整spark join并行度，然后进行实际查找。
我们已经更新了Spark UI中的Streaming标签页来显示以下信息： 时间轴视图和事件率统计，调度延迟统计以及以往的批处理时间统计 每个批次中所有JOB的详细信息 此外，为了理解在Streaming...处理趋势的时间轴和直方图 当我们调试一个Spark Streaming应用程序的时候，我们更希望看到数据正在以什么样的速率被接收以及每个批次的处理时间是多少。...图1：Spark UI中的Streaming标签页 第一行（标记为 [A]）展示了Streaming应用程序当前的状态；在这个例子中，应用已经以1秒的批处理间隔运行了将近40分钟;在它下面是输入速率（Input...这一页再向下（在图1中标记为 [D] ），处理时间（Processing Time）的时间轴显示，这些批次大约在平均20毫秒内被处理完成，和批处理间隔（在本例中是1s）相比花费的处理时间更少，意味着调度延迟...批次细节 再次参照图1，你可能很好奇，为什么向右的一些批次花费更长的时间才能完成（注意图1中的[F]）。你可以通过UI轻松的分析原因。
ElasticAPM使您可以轻松快速地定位和修复性能问题 在这段视频中，您将了解什么是链路追踪，以及如何使用它们以更好地了解您的应用程序。...在这段视频中，您将了解什么是链路追踪 以及如何使用它们 以更好地了解您的应用程序 配置ElasticAPM代理后，从您的应用程序收集跟踪 您将看到不同服务的列表 以及每种服务类型的概述 在ElasticAPM...中，事务描述事件由埋点于检测服务或应用程序中的代理捕获 事务（transaction）是服务（service）中的最高工作级别 它(transaction)可能是对服务器的请求 批处理作业，甚至是后台作业...24小时 在页码的底部 有此服务的实例及其详细信息的列表 在本例中，只有一个实例在运行 向上滚动，您可以看到该服务不同事务的列表 主要事务是 /checkout 每分钟有近16笔事务 平均持续时间为1514...单击Error可在错误页面中查看相关错误 通过单击错误消息 我们可以看到异常堆栈跟踪和元数据 在这种情况下，信用卡已过期 ElasticAPM允许您收集来自不同服务和应用程序的事件 在这段视频中 我们讨论了三种主要类型的事件
Ø 当前线程组中的所有活动线程：目标吞吐量分配给组中的所有活动线程。每个线程将根据需要延迟，具体取决于它上次运行的时间。 Ø 所有活动线程：目标吞吐量分配给所有线程组中的所有活动线程。...Ø 当前线程组中的所有活动线程（共享）：如上所述，但每个线程都会根据组中任何线程上次运行的时间进行延迟。 Ø 所有活动线程（共享）：如上所述；每个线程都会根据任何线程上次运行的时间进行延迟。...共享和非共享算法都旨在生成所需的吞吐量，并将产生类似的结果。 共享算法应生成更准确的总体交易率。 非共享算法应该在线程之间生成更均匀的事务分布。...测试持续时间（秒）：用于确保在“测试持续时间”时间段内获得吞吐量*持续时间样本。 批处理中的线程数（线程）：如果该值超过1，则多个线程同时离开计时器。平均吞吐量仍然满足“吞吐量”值。...批处理中线程之间的延迟（毫秒）：例如，如果设置为36，批处理大小为3，则线程将在x、x+36ms、x+72ms处离开。 随机种子（从0更改为随机）注意：不同的计时器最好具有不同的种子值。
我们已经更新了 Spark UI 中的 Streaming 标签页来显示以下信息： 时间轴视图和事件率统计，调度延迟统计以及以往的批处理时间统计 每个批次中所有JOB的详细信息 此外，为了理解在 Streaming...处理趋势的时间轴和直方图 当我们调试一个 Spark Streaming 应用程序的时候，我们更希望看到数据正在以什么样的速率被接收以及每个批次的处理时间是多少。...这一页再向下（在图1中标记为 [D] ），处理时间（Processing Time）的时间轴显示，这些批次大约在平均20毫秒内被处理完成，和批处理间隔（在本例中是1s）相比花费的处理时间更少，意味着调度延迟...批次细节 再次参照图1，你可能很好奇，为什么向右的一些批次花费更长的时间才能完成（注意图1中的[F]）。你可以通过UI轻松的分析原因。...正如你所看到的，这个批次较之其他批次有更长的处理时间。另一个很明显的问题是：到底是哪个spark job引起了这个批次的处理时间过长。
Spark 默认采用的是资源预分配的方式。这其实也和按需做资源分配的理念是有冲突的。这篇文章会详细介绍Spark 动态资源分配原理。...前言 最近在使用Spark Streaming程序时，发现如下几个问题： 高峰和低峰Spark Streaming每个周期要处理的数据量相差三倍以上,预分配资源会导致低峰的时候资源的大量浪费。...如果程序中有shuffle,例如(reduce,groupBy),建议设置一个合理的并行数，避免杀掉过多的Executors。 对于每个Stage持续时间很短的应用，其实不适合这套机制。...Spark Streaming该使用什么机制动态调整资源 现有的DRA机制其实适合长时的批处理过程中，每个Stage需要的资源量不一样，并且耗时都比较长。...Spark Streaming 可以理解为循环的微批处理。而DRA是在每次微批处理起作用，可能还没等DRA反应过来，这个周期就已经过了。
图 6：在一个有四个节点的 Fiber Ring 中，Ring 节点 0 和 Ring 节点 3 运行在同一台机器上，但在两个不同的容器中。Ring 节点 1 和节点 2 都在单独的机器上运行。...在测试过程中，我们创建了一批工作负载，完成这些任务所需的总时间是固定的。每个任务的持续时间从 1 秒到 1 毫秒不等。...与 Fiber 相比，ipyparallel 和 Apache Spark 在每个任务持续时间上都落后很多。...当任务持续时间为 1 毫秒时，ipyparallel 花费的时间几乎是 Fiber 的 24 倍，Apache Spark 花费的时间是后者的 38 倍。...显然，当任务持续时间较短时，ipyparallel 和 Apache Spark 都引入了相当大的开销，而且，对于 RL 和基于群体的方法，它们不如 Fiber 合适，后者使用了模拟器，响应时间只有几毫秒
这将帮助任何想要在浏览器中构建视频编辑器或渲染系统的人，为在其 UI 中处理时间奠定坚实的基础。...因此，会有一些从核心播放状态的派生状态，比如字幕和时间码；也有一些基于状态更改的命令式调用，比如视频元素；在项目持续时间的情况下，有同步状态，比如添加元素时，需要一个主要更新函数，但还需要一个函数来以一种命令式的...画布上的不同元素都代表一个不同的场景，按照场景的时间的长度对场景进行排序。这意味着每当我们从场景中添加或者删除一个项目时，就需要重新计算更新它的持续时间。...因此我们不仅需要将场景的持续时间存储在状态中，还要将活动的场景存在其中。当用户按下播放时，我们需要计算活动场景是什么，哪些元素应该出现在画布上。...总结 在浏览器中处理时间的最佳方式是以声明的方式直接从时间派生 UI 元素的属性，构建时间系统的最佳方式是创建一个时间的单一来源，采用一种标准和集中的方式来处理时间变化引起的其他效应。
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