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北京时间2023年3月23日11:00,在英伟达GTC开发者大会上,来自快手的软件架构师梁潇分享了题为《针对大型推荐模型的性能优化》的演讲,介绍了快手如何通过平衡 CPU 和 GPU 的工作负载,实现大型推荐模型的性能优化。
数据库场景下，由于操作系统某些进程操作(比如磁盘、网络等)占用I/O带宽过高，造成应用因为I/O带宽不足产生性能劣化的问题，如何快速、准确地诊断应用性能问题，并对问题进行定界定位是运维人员的重要挑战。
script标签新增的 2 个属性：defer 和 async，是为了解决什么问题？他是如何优化页面加载速度的？
本文就带大家了解在昇腾平台上对TensorFlow训练网络进行性能调优的常用手段。
这里给大家分享我在网上总结出来的一些知识，希望对大家有所帮助提升首屏的加载速度，是前端性能优化中最重要的环节，这里笔者梳理出一些 常规且有效 的首屏优化建议目标： 通过对比优化前后的性能变化，来验证方案的有效性，了解并掌握其原理1、路由懒加载SPA 项目，一个路由对应一个页面，如果不做处理，项目打包后，会把所有页面打包成一个文件，当用户打开首页时，会一次性加载所有的资源，造成首...
项目优化及bug解决，使用vueX管理项目
首页加载很慢的问题。首次加载大概需要50s，页面才能出来。总结如下原因原因1由于vendor.js和app.css较大，UI渲染线程并不会优先加载他俩，但是VUE等主流的单页面框架都是js渲染htmlbody的,所以必须等到vendor.js和app.css加载完成后完整的界面才会显示。原因2还有一个原因就是单页面首次会把所有界面和接口都加载出来，会有多次的请求和响应，数据不能马上加载二者相加所以
本文主要介绍js中的防抖和节流以及在vue项目中如何使用它们来达到性能优化的目的。前置知识点：js、闭包、es6、vue等。使用背景：很多场景下，页面具有交互性，免不了会触发一些事件以及发送一些请求，依赖于像输入框、选择框、点击按钮等等。这时候就会出现一个现象，对使用者的操作不可控。如一个点击按钮，其绑定一个事件或发送一个请求，那么在连续快速点击时，如果不做限制，那么点击多次，将触发对应次数的事件
Appsmith 是一款开源低代码框架，主要用于构建管理面板、内部工具和仪表板等，允许拖放 UI 组件来构建页面，通过连接到任何 API、数据库或 GraphQL 源，并使用 JavaScript 语言编写逻辑，可以在短时间内创建内部应用程序。mometa 不是传统主流的低代码平台，而是面向研发的、代码可视设计编辑平台；sparrow 是一个场景化低代码（LowCode）搭建工作台，它的核心目标仅
于是win11,微软就把用户觉得好用的功能砍掉,一些挤牙膏似的小功能全上,并且强行改变用户之前养成的使用习惯.害,反正这也不是微软第一次干这种蜜汁操作了.对我来说,win11最让我不能忍受的功能删减,就是磁贴功能的取消,你们知道这对一个重度软件使用爱好,使用没有磁贴功能的win11,是多么令人痛苦的一种体验.我的电脑桌面通常只有[我的电脑]、[回收站]。其余的文件都是临时文件，用完就删或者归纳，常
通常跑批加工场景下，都是大数量做关联操作，通常不建议使用索引。有些时候因为计划误判导致使用索引的可能会导致严重的性能问题。本文从一个典型的索引导致性能的场景重发，剖析此类问题的特征，定位方法和解决方法
文/龙蜥社区高性能网络SIG引言Shared Memory Communication over RDMA (SMC-R) 是一种基于 RDMA 技术、兼容 socket 接口的内核网络协议，由 IBM 提出并在 2017 年贡献至 Linux 内核。SMC-R 能够帮助 TCP 网络应用程序透明使用 RDMA，获得高带宽、低时延的网络通信服务。阿里云云上操作系统 Alibaba Cloud Li
GaussDB性能调优过程需要综合考虑多方面因素，因此，调优人员应对系统软件架构、软硬件配置、数据库配置参数、并发控制、查询处理和数据库应用有广泛而深刻的理解。
QL语句执行慢有两种情况：偶尔慢：MySQL在刷新脏redolog写满了，要往前推进checkpoint内存不够用了，要从LRU链表中淘汰，触发了脏页刷新MySQL认为系统空闲的时候，即使MySQL很忙，也要见缝插针地找时间，只要有机会就刷一点“脏页”MySQL关闭的时候上述所说也是MySQL中刷新脏页的时机。一直慢：MySQL索引没有设置好，查询时候优化器选错索引，SQL语句没有写好等。
头歌java实训答案集数据库部分一条一条的写，可鼠标手动粘贴，除特定命令外未分大小写。第1关：创建数据库第2关创建表第3关：使用主键约束第4关：外键约束第5关：添加常用约束MySQL数据库 - 数据库和表的基本操作（一）第1关：查看表结构与修改表名第2关：修改字段名与字段数据类型第3关：添加与删除字段第4关：修改字段的排列位置第5关：删除表的外键约束MySQL数据库 - 数据库和表的基本操作（二）
memory compression关闭，亲测有效
随着前端项目不断扩大，浏览器渲染的压力变得越来越重。配置好一点的计算机可以顺利地展现页面；配置低一些的计算机渲染页面的性能就不那么可观了。性能优化部分的面试题主要考察应试者对网站性能优化的了解。如何做好性能优化，哪些操作会引起性能优化的问题，性能优化指标是什么等，都值得应试者关注。因为性能优化变得越来越重要，所以很多企业专门建立团队去做性能优化。1、谈谈你对重构的理解。网站重构是指在不改变外部行为
Vue单页面应用的首屏加载优化
表格数据太多渲染太慢怎么优化?
vue3 理解节流和防抖
常见前端网页性能优化方法总结汇总
发现问题大家在使用hook进行开发的时候有没有遇到过以下的情况：当我set某一个值的时候，有好多不相关的值都重新进行了计算，当代码量较小的时候可能不明显，但是长此以往会让页面越来越卡。父组件的某个值更新了，但是某些并没有引用这个值的子组件竟然也更新了。以上的两种情况如果一直放任不管的话，随着代码的累计，页面的性能就会越来越差。当用class组件的时候我们可以通过PureComponent或者生命周
懒加载实现方案一.大量图片加载优化方案1.将图片服务和应用服务分离(从架构师的角度思考)2. 图片压缩方案3.图片懒加载实现方案一实现方案二4.小图片比较多时5.http2解决连接数限制二、图片过大加载优化方案
最全前端性能优化总结前端性能优化分两部分一、加载性能优化1、减少请求次数为什么减少请求次数？减少请求次数方式2、减少资源大小减少资源大小方式3、网络优化其他二、渲染性能优化**浏览器渲染过程****重排****重绘**渲染性能优化方式三、页面加载指标API指标页面指标DevTools指标前端性能优化分两部分1、加载性能优化2、渲染性能优化一、加载性能优化本质：1、减少请求次数；2、减少请求资源的大
本文会讲解决Nuxt首页加载慢、Nuxt的速度优化、Nuxt的性能优化、Nuxt的加载优化、Nuxt的首页加载优化、Nuxt的白屏优化、Nuxt的打包优化等集合。就是说例如我博客，之前为了花里胡哨，加了animate.css等动画效果，其实用处并不大，去掉并减少消耗性能，大家可以检查一下相关的npm包。6.有用到图片的全部压缩并转成webp格式，如果你们需要兼容IE，那么得再做兼容处理了，我这里就
最近在做大屏地图项目。之前一直没接触过地图之类的项目，然后在网上搜如何使用。看高德地图的api。和组件库。vue-amap组件库和高德原生的api都差不多也可以混合使用。下面介绍一下基本的引入和使用。高德地图引入使用高德地图在vue中是直接用比较方便不过需要注意写法，他是有异步加载的顺序，可以写个js文件引入到文件中使用export default function MapLoader () {r
当页面有一些复杂动画时，动画很卡的时候，可以将动画元素生成独立的图层，强制开启GPU加速，跳过布局和绘制阶段，新建图层交给GPU渲染。插件，该插件会对当前的页面进行性能分析，并提出详细的文档和建议，解释为什么是这个分数，最后指出页面存在的问题，为进一步改进给出方案。总阻塞时间:阻塞主线程并影响页面可用性的时间，比如异步任务过长导致阻塞主线程渲染(JS线程和渲染线程冲突)渲染线程和JS引擎是互斥的，
前端项目性能优化方案汇总
前端进行性能优化的方案很多，这里只列举部分。在实际应用中不要贪多，想着都用上，要对网站的主要用户群体进行针对性优化。1、降低请求量① 合并资源，减少http请求数量。② lazyLoad，如图片懒加载。分批加载，每次只加载一部分。③ 使用字体图标或CSS绘制，来代替部分图片。2、加快请求速度① 预解析DNS② 使用HTTP2.0③ 并行加载④ CDN 分发⑤ webP，对图片进行压
在使用 vite 进行项目打包时，默认已经帮我们做了一些优化工作，比如代码的压缩，分包等等。除此之外，我们还有一些可选的优化策略，比如使用 CDN ，开启 Gzip 压缩等。本文会介绍在 vite 中使用插件来开启 Gzip 压缩。
前端页面加载缓慢的原因和性能优化问题
防抖和节流对于我们前端的性能优化上来说是一个必不可少的部分，也是我们笔试和面试过程中常常遇到的一个问题，因此，掌握防抖和节流对于我们来说十分的必要。首先，我们需要了解一下防抖和节流是什么？用来做什么的？防抖和节流的概述防抖和节流是针对响应跟不上触发频率这类问题的两种解决方案。在给DOM绑定事件时，有些事件我们是无法控制触发频率的。 如鼠标移动事件onmousemove, 滚动滚动条事件onscro
最近发现一个做springboot项目性能分析的工具，配置简单，功能强大～简介koTime是一个springboot项目性能分析工具，通过追踪方法调用链路以及对应的运行时长快速定位性能瓶颈快速配置只需要修改两个文件pom.xml<dependency><groupId>cn.langpy</groupId><artifactId>ko-time<
生产环境网关模块偶发的OutOfDirectMemoryError错误排查起来困难且曲折，2021-02-05号也出现过此问题，起初以为是 JVM 堆内存过小 (当时是 2g) 导致，后调整到8g(2月5号调整)。但是经过上次调整后5月7号又出现此问题，于是猜测可能是由于网关模块存在内存泄露导致。症状报错详情网关模块偶现OutOfDirectMemoryError错误，两次问题出现相隔大概 3 个
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、造成的原因二、查找不匹配的原因三、解决方法四、使用方法后言前言最近在使用pytorch框架进行模型训练时遇到一个性能问题，即数据读取的速度远远大于GPU训练的速度，导致整个训练流程中有大部分时间都在等待数据发送到GPU，在资源管理器中呈现出CUDA使用率周期性波动，且大部分时间都是在等待数据加载。一、造成的原因其实从前
首先Nesterov动量优化算法是Momentum优化算法的一种改进。比较这两个算法的算法步骤，基本都一样，差别就在于应用临时更新这一句即先用当前的速度v先更新一遍参数，这样做后，Nesterrov算法比Momentum算法更新更快，因为在每一次更新的时候都是基于当前速度和梯度的更新，那我在求梯度之前就先进行一次对于当前速度的更新，就会加快收敛速度。# coding=utf-8"""基于小批量梯度
pandas、numpy是Python数据科学中非常常用的库，numpy是Python的数值计算扩展，专门用来处理矩阵，它的运算效率比列表更高效。pandas是基于numpy的数据处理工具，能更方便的操作大型表格类型的数据集。但是，随着数据量的剧增，有时numpy和pandas的速度就成瓶颈。如下我们会介绍一些优化秘籍：里面包含了 代码层面的优化，以及可以无脑使用的性能优化扩展包。喜欢记得收藏、关
我是小白，现正处于学习阶段，为此在这里留下自己的学习笔记。如果有错误的地方还请大家见谅，评论或者私发我错误的地方哦，谢谢大家，嘿嘿~一、需要用到的知识1.字典2.列表3.函数①.高级函数（装饰器）②.函数基础4.while循环5.多分支结构6.枚举二、功能需求1.登录模块输错三次将锁定五秒2.购物模块①.展示商品②.输入对应编号购物③.钱不够则不能加购④.按9键结账⑤.将购买后的购物信息储存到用户
业务场景是主要是查询或者导出某家分销商一个月内产生的退票退款订单数据。由于涉及到机密数据，因此不便展示效果图。只记录一下遇到的两个经典的问题以及解决思路以供参考。出现的问题：因为测试环境测试不出生产环境的问题，生产环境订单量较大，我看了一下订单加在一起有三千多万条，因此部署到生产环境之后导出功能出现了两个问题，一个是内存溢出，另一个是导出超时。思路:因为导出的数据格式和查询的数据格式相同...
redis集群架构是基础主从架构的基础下，兼有哨兵的选举功能，并且可以横向拓展的高可用架构。redis集群至少需要三个master节点，并且建议奇数节点的部署模式，主要是由于master的选举规则限制。redis集群master选举规则是当slave感知master节点变为fail时，会主动广播其他集群中其他节点，只有master节点会返回一个ack信息（master只会响应第一个接受到广播的sl
单个分片7.0开始，新创建一个索引时，默认只有一个主分片。单个分片，查询算分，聚合不准的问题都可以得以避免单个索引，单个分片时候，集群无法实现水平扩展。即使增加新的节点，无法实现水平扩展两个分片集群增加一个节点后，Elasticsearch 会自动进行分片的移动，也叫 Shard Rebalancing如何设计分片数当分片数>节点数时，一旦集群中有新的数据节点加入，分片就可以自动进行分配，分片在重
一、简介Redis中所有的的数据结构都是通过一个唯一的字符串key来获取相应的value数据。Redis有5种基础数据结构，分别是：string（字符串）list（列表）hash（字典）set（集合）zset（有序集合）其中list、set、hash、zset这四种数据结构是容器型数据结构，它们共享下面两条通用规则：create if not exists：容器不存在则创建drop if no e
MongoDB 在使用aggregate操作对数据进行处理时，需要显示排序操作，否则性能上会有很大的差别。
硬件选择Elasticsearch 的基础是 Lucene，所有的索引和文档数据是存储在本地的磁盘中，具体的 路径可在 ES 的配置文件../config/elasticsearch.yml 中配置。磁盘在现代服务器上通常都是瓶颈。Elasticsearch 重度使用磁盘，你的磁盘能处理的吞吐量 越大，你的节点就越稳定。1、使用 SSD。就像其他地方提过的， 他们比机械磁盘优秀多了。2、使用 RA
今天在拿项目里的接口去测压，我信誓旦旦觉得脚本没问题，然后跑了一轮发现Jmeter批处理跑的时候卡住了，然后我就去测试大佬的群里问了，大佬给建议让我看服务器，然后我就去查了服务器然而我还在熟悉服务器的过程我也不知道看啥，我就通过`netstat -anp|grep 7711|awk '{printf $7}'|cut -d '/' -f 1`查了服务对应的pid，然后top -c，然后我根据我之前
优化方案：启用 eager global ordinals 提升高基数聚合性能应用场景：● 基于 keyword，ip 等字段的分桶聚合，包含：terms聚合、composite 聚合等。● 基于text 字段的分桶聚合（前提条件是：fielddata 开启）。● 基于父子文档 Join 类型的 has_child 查询和 父聚合。global ordinals 使用一个数值代表字段中的字符串值，
随着项目业务扩展，不再是停留在基本某一业务范围，海量数据接踵而至，接口性能明显出现瓶颈，性能优化迫在眉睫。
在ES的默认设置下，是综合考虑数据的可靠性，搜索实时性，写入速度等因素的。当离开默认设置，追求极致写入速度时，很多是以牺牲可靠性和搜索实时性为代价的。有时候，业务上对数据可靠性和搜索实时性要求不高，反而对写入速度要求很高，此时可以调整一些策略，最大化写入速度。综合来说可以从以下几个方面入手：加大translog flush间隔，目的是降低iops,writeblock (可靠性降低)加大index
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