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基于Go+Java双技术栈的PLM系统集成方案，既发挥了Java在企业级业务开发中的稳定性优势，又利用了Go在高并发通信中的性能优势，有效解决了跨系统集成的痛点。在未来的实践中，我们可以进一步引入微服务架构，将PLM系统拆分为产品设计、工艺管理、数据集成等独立微服务，提升系统的可扩展性；同时探索AI技术在PLM系统中的应用，例如通过AI算法自动优化BOM结构，进一步提升企业的研发效率。
MySQL是世界上最流行的开源关系型数据库管理系统之一。本文将深入探讨MySQL数据库的进阶实战，重点关注性能优化、高可用性和安全性方面的最佳实践。通过详细的代码示例和技术解析，读者将获得有关如何更好地配置、管理和保护MySQL数据库的知识。
通过合理配置连接池、超时、心跳检测、读写偏好等参数，可以显著提升 Spring Boot 应用连接 MongoDB 的性能和稳定性。参数建议值作用100 - 500连接池的最大连接数。10 - 20连接池的最小连接数。10000（10 秒）连接超时时间。30000（30 秒）读写超时时间。10000（10 秒）心跳检测频率。优先从从节点读取。MAJORITY写操作需要多数节点确认。zlib或zst
ABAP提供了三种类型的内表, 即：标准表(Standard Table), 排序表(Sorted Table), 哈希表(Hashed Table)。在未声明内表类型时，系统会将类型默认为标准表。然而，标准表其实并不适用于所有的业务场景，我们应当根据实际的需求，定义使用合适类型的内表。1. 内表的类型让我们回顾下不同内表的访问方式。标准表和排序表是可以既通过index访问，有可通过key访...
随着WebGPU和Web Workers技术的成熟，前端开发能够突破传统WebGL的性能瓶颈，同时结合隐私保护策略，为医疗影像的可视化与交互提供更高效的解决方案。以三维CT影像重建为例，WebGPU的Compute Shader可用于加速体素数据的处理。在医疗影像领域，前端开发的创新不仅推动了实时可视化能力的边界，也为患者隐私保护提供了坚实的技术支撑。通过Web Workers分担非渲染任务，可释
《Python+openpyxl导出海量数据到Excel的性能优化指南》介绍了处理大数据量Excel导出的关键技术。文章针对openpyxl在处理10万条以上数据时的内存溢出与速度问题，提出分块处理、关闭冗余功能、启用只写模式等优化方案。通过具体代码示例演示了10万条数据的分块导出实现(耗时降至4.3秒)和100万+数据的"数据库分页+流式写入"进阶方案。关键优化点包括：500
CDN（内容分发网络）是一组分布在不同地理位置的服务器，通过将网站的静态资源（如图片、CSS、JavaScript 等）存储在这些服务器上，当用户访问网站时，CDN 会根据用户的地理位置，从最近的服务器获取资源，减少数据传输距离，提高资源加载速度。图片懒加载是指在页面初始加载时，只加载可视区域内的图片，当用户滚动页面到其他区域时，再加载相应区域的图片。服务端缓存是指在服务器端对请求的结果进行缓存，
本文详细介绍了Nacos集群部署的最佳实践，重点包括：1）Nacos集群的三种部署模式选型建议，推荐生产环境采用经典集群模式；2）集群核心架构解析，包括组件通信机制和端口规划；3）从环境准备到负载均衡配置的完整部署流程；4）性能优化策略，涵盖JVM参数调优等关键方面。通过规范化部署和优化配置，可构建高可用的服务治理体系，满足微服务架构下的稳定性需求。
摘要：针对百万级数据导出导致的OOM问题，提出流式处理方案。推荐使用EasyExcel或SXSSFWorkbook进行分批次处理，结合游标分页查询和ORM缓存禁用。通过设置fetchSize、分批写入(如每批1000条)和内存优化(复用对象、调整JVM参数)有效降低内存占用。对于超大数据量，建议采用CSV格式或架构级优化(异步/分片导出)。关键点在于避免全量数据加载，实现流式处理与内存控制。
在使用CAN接口时，我们需要根据任务的优先级来设置中断的优先级。一般来说，CAN中断的优先级应该高于其他外设的中断，但低于主定时器（SysTick）中断。通过合理配置中断优先级、使用硬件过滤器、优化FIFO和邮箱的使用以及减少中断处理时间，可以提高CAN接口的性能和稳定性，并满足实时通信的要求。通过使用硬件过滤器，可以根据CAN消息的标识符和过滤器的配置，将不需要的消息过滤掉，只处理我们感兴趣的消
服务器端渲染静态资源使用CDN资源缓存，不重复加载相同的资源从上面几个优化点出发，有以下几种实现性能优化的方式。
ABAP程序很关注性能问题。但是在程序初期，由于没有大量的测试数据，我们很难发现一些程序的性能瓶颈在哪里，更无从谈如何优化性能了。不过，我想，如果在开发早期遵循一些好的开发方法，就有可能避免后期程序发生大的性能问题。影响 ABAP 程序性能的因素影响ABAP程序性能的因素有很多，了解这些因素能够帮助我们分析ABAP程序运行异常缓慢的原因。1. 硬件性能数据库服务器、应用服务器的
本文基于真实电商API项目，针对FastAPI性能瓶颈提出5大优化方案：1）改用异步路由和驱动；2）配置连接池复用；3）添加本地缓存；4）优化数据库索引和SQL；5）异步处理非核心逻辑。通过逐步实施，QPS从1000提升至10200，响应时间从102ms降至9.8ms。文章详细分析了同步阻塞、连接创建等性能瓶颈，提供了完整代码示例和压测数据对比，并总结了异步编程的常见坑点及解决方案。适用于Pyth
本文介绍了MySQL全文索引在中文业务场景中的应用与优化策略。针对中文分词的特殊性，详解了ngram分词器配置流程和Mroonga插件的安装方法，通过对比实验显示全文索引比传统LIKE查询性能提升10-100倍。文章提供了完整的配置代码示例，并重点分享了四项优化技巧：调整词长、排除停用词、重建索引和复合索引组合使用。同时针对不同业务规模，建议1万行以下用LIKE，10万行以上必须使用全文索引，为中
本文总结了三维场景优化关键策略，适用于GIS、无人机等场景。核心原则是减少渲染负载、控制资源体积和实现按需加载。快速优化包括关闭非必要功能、启用按需渲染模式、3D Tiles参数优化、批量渲染代替单点实体以及资源压缩。深入优化涵盖：1）配置高效渲染模式；2）精细控制3D Tiles加载策略；3）合理选择Entity或Primitive批量渲染；4）模型纹理压缩与影像切片；5）交互事件节流与更新合并
通过这7个优化策略，我的Vue3 + Vite项目打包体积平均减少60%，首屏加载时间从2s+降至1s以内。懒加载和Tree Shaking减少初始负载，CDN和压缩优化资源，缓存和预加载加速渲染，SSR提升首屏体验。建议在中逐步集成这些方案，并用Lighthouse工具测试效果。实际项目中，根据业务需求调整顺序（如优先处理打包体积），确保性能可持续提升。
Batched Key Access：MySQL JOIN 性能优化的关键技术
为什么Android手机越用越卡顿？续航也越用越差？为什么同样的芯片平台，有些手机系统反应速度总是慢半拍？这些问题已经苦Android设备厂家久矣。Android系统的开放性在移动互联网时代大放异彩，丰富的应用方便用户的同时也给手机本身带来了极大的管理负担，Android系统大版本年年升级，对运行内存和存储的占用也越来越大，Android生态链上各种应用对系统资源的需求也在逐年增加，消费者Andr
本报告详细分析了Qt Creator中Clang-Tidy静态分析工具的架构、配置与优化策略。Clang-Tidy与Qt工具链深度集成，通过Clangd、Clazy等组件实现代码质量检测和自动修复（fixits）。报告阐述了配置管理方法，包括全局设置、检查语法和优先级规则，特别强调了.clang-tidy文件的YAML格式配置。此外，提供了诊断结果解读、自动化重构和压制机制等实用技巧。通过优化Cl
这次测试覆盖了四类 DBA 最关心的能力点：可观测、可拆解、可解释、可兜底。
我们的项目经过这些优化，首屏加载时间直接从4秒降到了1.8秒（产品经理都惊了！性能优化是个持续过程，就像健身一样需要定期"体检"。赶紧打开Chrome DevTools的Performance面板，给你的网页做个全面"体检"吧！优化彩蛋：在地址栏输入开启并行下载，浏览器下载速度直接翻倍！（别告诉别人是我说的）
数据是所有系统的基础，在三维项目中也不例外。三维数据在系统体验上起到了决定性的作用。本文从原始数据如何到超图平台、如何提升在超图平台中的性能做一个详细的说明介绍。
文章摘要： 本文介绍了三种传统Android trace抓取方法（atrace、perfetto、systrace.py）的繁琐流程，提出通过Chrome浏览器直接抓取的优化方案。详细演示了使用Perfetto网页版(ui.perfetto.dev)通过WebUSB连接Android设备的具体步骤，包括设备授权、配置参数和实时抓取微信朋友圈滑动trace的过程。该方法省去了adb pull等中间环
MinIO的性能优化是一个综合性的过程，需要从数据分片、缓存优化、数据压缩、数据加密、硬件与网络配置、CDN加速、分布式模式等多个方面入手。通过合理的配置和优化，可以显著提升MinIO的性能和可靠性，满足各种复杂场景下的业务需求。希望本文的介绍能够帮助读者更好地理解和应用MinIO的性能优化策略。
ST05是最常见的一个performance trance的工具，可以进行SQL、Buffer、Enqueue、RFC 、HTTP等多种类型的追踪， 通常我们使用ST05踪程序运行过程中的DB访问情况。然后，在SM50中，找到并选中相关的目标程序的process，通过Administration >> Program >> Debugging即可跳转到相关的程序位置。通过SM50中的debug跳转
性能优化问题的核心是“发现瓶颈→针对性优化→验证效果”，回答时需结合具体场景（如“高并发接口”“大数据量查询”），说明优化前后的指标变化（如TPS从500提升到2000），体现实战能力。避免只说理论，需展示“问题定位工具+优化手段+效果验证”的完整思路。
深入讲解 C# LINQ 中的 OrderBy 排序方法，涵盖其定义、用法、查询语法与方法语法、常见场景、易错点、性能优化以及高级用例。2. 多字段排序使用 ThenBy 或 ThenByDescending 实现多字段排序，例如先按年龄升序，再按名字升序：csharp。七、总结OrderBy 是 LINQ 中处理排序的核心方法，适用于多种场景。2. 按复杂对象排序按自定义对象排序（如按 Date
该清理的及时清理，没事别乱用插件、拷贝、存储等方式。
1. 前言在大数据计算领域，Spark已经成为了越来越流行、越来越受欢迎的计算平台之一。Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理、SQL类处理、流式/实时计算、机器学习、图计算等各种不同类型的计算操作，应用范围与前景非常广泛。在美团•大众点评，已经有很多同学在各种项目中尝试使用Spark。大多数同学（包括笔者在内），最初开始尝试使用Spark的原因很简单，主要就是为了让大数据计算作业的执行速度
在上期的内存专题中，我们和大家分享了项目开发中的内存分配情况。除此之外， 还有三个更为重要的地方需要研发团队关注：内存泄露、Mono无效堆内存开销和资源冗余。这几乎是所有团队在研发过程中都会遇到的问题。今天我们就来详细说一说这些问题的解决方案。
《PostgreSQL查询性能优化实战指南》摘要 本文系统性地为Java后端开发者（特别是Spring Boot团队）提供PostgreSQL性能优化解决方案。核心观点指出90%的性能问题源于DQL写法不当，并构建了从开发到生产的全流程优化体系。内容涵盖： 性能影响因素全景图：从查询语句、数据库配置到硬件资源的9个层级分析 标准排查流程：提供从慢查询定位到硬件检查的9步企业级排查顺序 常见错误与优
memo：优化函数组件重复渲染，浅比较 props，仅当 props 变化时才渲染。useCallback：缓存函数引用，配合 memo 避免子组件因函数 props 引用变化而重复渲染。useMemo：缓存复杂计算结果，仅当依赖变化时才重新计算，提升渲染效率。避坑关键：不过度优化、不遗漏依赖、区分使用场景、不执行副作用。核心原则：性能优化以「解决实际问题」为前提，优先保证代码可读性，再进行针对性
语音识别基本原理的研究对于理解语音识别技术至关重要。更准确的语音识别：通过改进声学模型和语言模型，提高语音识别系统的准确率。更广泛的语音识别应用：将语音识别技术应用于更多领域，如智能家居、医疗健康、教育等。跨语言和跨方言的语音识别：解决不同语言和方言之间的识别问题，实现全球化语音识别服务。语音信号处理技术在语音识别系统中扮演着至关重要的角色。更高效的语音信号处理算法：开发更高效的算法，降低计算复杂
WebCodecs API 在实时音视频处理中的性能优化：自定义编解码流程与低延迟实现策略1. 概述2. 自定义编解码流程2.1 解封装与数据准备代码示例：使用 `mp4box.js` 解封装代码示例：解封装后生成 `EncodedVideoChunk`2.2 解码与渲染代码示例：初始化 `VideoDecoder`2.3 编码与输出代码示例：初始化 `VideoEncoder`代码示例：从 Ca
如果 产品 制作出来不经过优化，那不叫 产品，准确的说是：DEMO今天做了一些项目分析，发现这个项目惨不忍睹初步判断可以做的优化点：(下面是简述版本，详细的就不说了，免得影响可读性)
在我们日常使用IDEA进行开发时，可能会遇到许多卡顿的瞬间，明明我们的机器配置也不低啊？为什么就会一直卡顿呢？原来这是因为IDEA软件在我们安装的时候就设置了默认的内存使用上限（通常很小），这就是造成我们使用IDEA时卡顿的根本原因。比如我这台电脑，明明是16GB的运行内存，但是IDEA默认给我分配的使用上限是1GB，当我运行大量代码时自然而然的就会产生卡顿。我们可以通过显示内存使用情况来查看当前
count 如果不改变就不会再次执行calcNumimport React, { useState, useMemo } from 'react';function calcNum(count) {let total = 0;for (let i = 0; i < count; i++) {total += i;}console.log("计算一遍");return total}export
本文分享了C#/Unity项目中排查内存泄漏的经验。内存泄漏的本质是对象因意外引用无法被回收，常见原因包括静态引用、事件未取消、资源未释放等。作者通过Memory Profiler工具分析3D麻将游戏，发现每局MJCard对象异常增长。采用"制空法"逐步排除干扰后，最终定位到MJHintsController因未取消事件订阅导致整个系统无法释放。解决方法是取消事件订阅即可。排查
ABAP程序基本上都需要从数据库里面抓数，所以性能很重要，同时有一些基本的，和优秀的写法是我们必须要掌握的，不然就会造成程序性能很差。下面给予总结（这里包括有很基本的，也包括有比较少用到的），顺便推荐一个好的SAP标准文档ABAP_PERFORMANCE_DOS_AND_DONTS：
一、GroupBy 概述定义：GroupBy 是 LINQ 中用于按指定键对集合进行分组的强大方法。如果需要更具体的场景分析（如 EF Core 中的 GroupBy 优化）、性能测试数据或其他 LINQ 方法的深入讲解，请随时告诉我！深入讲解 C# LINQ 中的 GroupBy 方法，涵盖其定义、用法、查询语法与方法语法、常见场景、易错点、性能优化以及高级用例。六、高级用例1. 嵌套分组按多级
GameObject的操作，就像你手中把玩着积木块。你频繁地组装新的积木（）又立马拆散扔掉（Destroy* 会把桌子（内存）弄乱，清理起来（GC）很费时间。* 每次组装拆散都要找到说明书（初始化/清理），搞得你精疲力尽（CPU Spikes）。你总是在一堆积木中（场景）盲目地寻找某个特定积木（Find* 浪费大量时间（CPU周期），尤其当积木多的时候，简直是大海捞针。你每次用一个积木都要重新组装
当端到端测试套件的执行时间从几分钟膨胀到半小时，每天的完整运行次数变得屈指可数时，优化就成了迫在眉睫的工程必需品。本文将分享我们团队将一个长达45分钟的测试套件系统性优化至8分钟的实战经验，从并行化、智能等待到底层资源拦截，为你提供10个经过验证、立竿见影的性能提升技巧。
路由懒加载：通过动态导入（如使用import()）来延迟加载那些非初始页面的组件，直到用户访问这些路由时才加载相应的组件代码，减少首屏加载时间。
其中计算复杂度为线性关系： $$ T(n) = k \cdot n $$ $k$值反映单次操作耗时，Cython/Numba将$k$降低$2$个数量级。Python作为动态语言在计算密集型任务中常遇性能瓶颈。：两者均对连续数值计算有效，但在I/O密集或含大量Python对象操作时加速有限。定位热点函数，再针对性优化。
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