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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
oracle 序列值导致的主键冲突问题
“警察看到醉汉在路灯下找东西，就问他在找什么，醉汉回答钥匙丢了。警察帮着找了找也没找到，就问他确定是在灯下丢的吗？醉汉说：不，但这儿的光是最亮的。”故事挺有意思的，有些linux新手遇到问题就执行top，只是因为他们只会top。
的集的势非常大（也就是有个值在字段中出现的比例特别的大）的情况下，使用绑定变量可能会导致查询计划错误，因而会使查询效率非常低。绑定变量只是起到占位的作用，同名的绑定变量并不意味着在它们是同样的，在传递时要考虑的是传递的值与绑定变量出现顺序的对位，而不是绑定变量的名称。绑定变量不能当作嵌入的字符串来使用，只能当作语句中的变量来用。）资源，严重的影响系统的规模的扩大（即限制了系统的并发行）， 而且引起
本文详细解析大模型训练推理过程中的显存占用计算，包括模型权重、中间激活和KV Cache等。对比不同架构(Qwen3、DeepSeek V3)的显存差异，提供定量计算公式，分析批量大小影响，并给出不同规模模型的并发支持估算，助力开发者高效部署大模型。
目录一、理解磁盘IO二、普通文件IO调度三、磁盘阵列四、常用命令4.1 iostat命令详解五、综合案例(内存&IO)以超市结账为例，来理解磁盘IO的队列情况(结账付款时间 = 等待时间 + 服务时间)总结：IO队列越少，处理能力越快。单次写入量少，处理能力越快存储通过网络进行传输。从文件系统开始 ---> 存储 ---> 磁盘文件系统 ---> 设备块层 ---> IO 调度层---> 最终写到
在处理7亿行记录的Oracle表上运行update SQL语句时，需要考虑使用适当的索引、批量更新、并行更新、定期收集统计信息以及使用临时表等优化策略来提高性能。合理选择和组合这些优化策略可以显著减少update操作的执行时间，并提升整个系统的性能。通过持续的性能优化和监测，可以确保大型表的update操作能够高效地执行。这种方式可以减少对原始表的锁定时间，并且可以更高效地执行大量的更新操作。
数据库访问优化漏斗法则1 减少数据访问例如调整索引，调整SQL的执行计划2 返回更少的数据使用分页技术3 减少交互次数使用批量提交的方式4 减少CPU开销排序与绑定变量的技术5 利用更多的资源利用多个CPU的并行执行Merits 性能优化方法1 测量2 评估3 再现4 改进5 推断6 安装改进性能的可能的措施有：1 添加索引以避免全表扫描2 删除不必要的索引3 对表和索引进行分区4 使用物化视图5
当你看到大模型应用开发招聘JD中"深入理解RAG"这个要求时，HR和技术面试官到底在考察什么？本文为你拆解RAG技能的各个层级，明确什么才算"深入理解"。
💕💕💕熟练的书写sql语句是一件十分重要的事情！！！
随着人工智能与情感计算技术的深度融合，虚拟情感陪伴系统正成为缓解现代人孤独感、提供情绪价值的重要工具。本文提出并实现了一套。，实现深度情感共鸣。本文从需求分析、概念建模、逻辑设计、物理实现、高级SQL、性能优化、安全策略、数据看板支持等。，全面阐述该系统的数据库架构与实现细节，代码级严谨，适用于中大型情感AI产品后端建设。构建，充分运用了JSON、生成列、窗口函数、全文索引、分区表等高级特性。（如
4、table access by global index rowid：全局索引获取rowid，然后再回表。5、table access by local index rowid：分区索引获取rowid，然后再回表。1、index unique scan：只返回一条rowid的索引扫描，或者unique索引的等值扫描。2、table access by user rowid：输入源rowid来自
这段时间整理了目前市场上的AI产品经理招聘岗位职责和要求，结合自己的学习实践和大模型对话探索，整理了100个AI产品经理面试问题。
业财系统在遇到数据存储瓶颈时，短时间内如何优化数据存储呢？一起了解下我们最后选择了什么方案解决此次问题。
本文将深入解析三维管线分析的技术逻辑、应用场景，并探讨如何通过Mapmost三维空间智能平台实现高效、智能的管线全生命周期管理。我司目前有一款专注于管线数据处理的基础软件，能够实现对各类管线数据的高效存储管理、数据质检、三维自动化建模、空间分析等一站式功能，实现管网空间数据的精细化、立体化综合管理，真实还原地下管线“脉络”，清楚表达管线、管点及设备设施的真实情况，提供精准、高效、可视化的管线数据底
1.背景介绍数据存储技术在现代信息化社会中发挥着越来越重要的作用。随着数据的规模不断扩大，数据存储的性能优化成为了一项至关重要的技术挑战。在这篇文章中，我们将深入探讨数据存储性能优化的核心概念、算法原理、具体操作步骤以及数学模型公式。同时，我们还将通过详细的代码实例和案例分析，为读者提供实际的技术见解和经验。1.1 数据存储背景随着互联网的普及和人们对数据的需求不断增加，数据存储技术已...
其实在Android项目开发中，数据存储是不可避免的，尤其是本地持久化存储，例如线上日志存储、本地图片存储等，尤其是线上用户行为日志存储，如果存在频繁的IO操作，会占用CPU的时间，导致手机发热，带来一些性能问题。
“性能优化就像挤出海绵中的水，能挤出多少，主要取决于海绵中的水分有多少”@图片：2022年9月拍摄于北京中关村@摄影师：刘先生01—背景介绍有这样一种业务场景，业务计算完成之后，会产生上百万的数据，而这百万级的数据如何入库保存，成了让人头疼的问题。数据库是MySql，由于数据库超时时间限制和单次提交的数据量的限制，百万级数据不可能一次性入库，于是采用分批提交的方式，尽管数据能够成功入库保存，但时.
LeafletJS 作为一个轻量、灵活的 JavaScript 地图库，以其高效的渲染能力和模块化设计深受开发者喜爱。然而，当处理大数据量（如数千个标记、复杂的 GeoJSON 数据或高分辨率瓦片）时，LeafletJS 的性能可能面临挑战，如渲染延迟、内存占用过高或交互卡顿。优化 LeafletJS 地图的性能对于构建流畅、响应式的地图应用至关重要，尤其是在地理信息系统（GIS）、实时数据可视化
算法介绍鲸鱼算法（Whale Optimization Algorithm）是根据鲸鱼围捕猎物的行为而提出的算法。鲸鱼是一种群居的哺乳动物，在捕猎时会对猎物进行驱赶和围捕。鲸鱼算法中，每个鲸鱼的位置代表了一个可行解。在鲸鱼群捕猎过程中，每只鲸鱼有两种行为，一种是包围猎物，所有的鲸鱼都向着其他鲸鱼前进；另一种是汽包网，鲸鱼环形游动喷出气泡来驱赶猎物。在每一代的游动中，鲸鱼们会随机选择这两种行为来进行
MySQL 性能优化是一个系统工程，涉及索引设计、SQL 重写、事务控制、缓存策略和硬件配置等多个方面。定位问题是前提，慢查询日志和 EXPLAIN 分析必不可少。索引和 SQL 优化是核心，通过合理设计可以显著提升查询效率。缓存与分表策略能解决高并发场景下的压力。
【摘要】福建某地市电子证照系统国产化改造中，面临从MongoDB迁移2TB数据、支撑1000+高并发的挑战。金仓数据库通过多模兼容方案实现零代码替换，采用读写分离集群提升并发能力至1600+连接数，定制迁移工具确保数据安全迁移。系统稳定运行6个月，服务500余家单位，为政务数字化提供了国产化路径。文章还详细介绍了KingbaseES数据库的增删改查操作，包括批量导入优化、查询条件设置、更新注意事项
每天打开软件，系统自动生成以日期命名的页面，无需手动创建。所有日志按时间轴串联，滚动浏览即可回溯过往记录，这种“即开即写”的设计降低了记录门槛，尤其适合捕捉转瞬即逝的灵感或待办事项。与传统以“页面”为单位的工具不同，Logseq采用大纲模式，每个无序列表项即为独立“块”。与依赖云端存储的工具不同，Logseq所有数据以Markdown文件形式本地保存，用户可通过iCloud、GitHub等工具自主
本文是一份大模型技术的系统性学习指南，从基础认知到实践应用全方位介绍。文章解释了大模型的定义、特征、发展历史和分类，详述了技术基础、预训练方法和关键突破，提供了环境配置和典型工作流程的实践路径，列举了常见应用场景，并推荐了学习资源、技术社区及未来趋势展望，为读者构建了完整的大模型学习路径。
MaxDiffRL 同时考虑策略和智能体-环境动力学的时间相关性的一般形式，若不考虑时间相关性，就褪化成MaxEntropy，即MaxEnt是MaxDiff的特例。找到满足最大扩散的轨迹分布的policy，是一个优化问题：最小化“agent现在的轨迹分布与 最大扩散轨迹分布“之间的KL距离。不同于从固定的均匀分布或高斯分布中采样，最大熵强化学习最大化学习到的路径分布（即策略）的熵，以期确保足够的随
预处理语句（Prepared Statements）是一种将 SQL 查询与其参数分离的机制。与传统的查询方式不同，预处理语句首先会将 SQL 查询进行编译、优化，并将其缓存，随后可以多次执行该查询，而不必每次都重新编译和解析 SQL 语句。每次执行时，预处理语句只需要提供不同的参数即可，这使得它在需要执行多次相同 SQL 查询的场景中具有明显的性能优势。准备阶段：MySQL 将 SQL 查询语句
在网络连接应用场景中，使用QAT加速能够保证Nginx服务器的性能保持稳定，在线程数较低时，使用QAT加速Nginx能最大限度的调用cpu性能来保证Nginx的网络连接性能，而不使用QAT加速会导致Nginx实际调用cpu达不到预定的工作进程数，实际性能会远低于预期。测试结果：在使用QAT的情况下，OpenSSL单位时间内能够执行的签名操作数量提升约18倍，OpenSSL 库在单位时间内能够执行的
不可否认 Flutter 是一个非常强大的移动应用开发框架，我们在技术架构选型时就是选用的 Flutter，特别是跨端能力属实很优秀，but 也逐渐发现在复杂的应用程序实现中，App 的性能会受到一些影响。
sql可以显式的使用。
例如，假设有表 A（小表）和表 B（大表）进行连接，如果以表 A 作为驱动表，那么遍历表 A 的成本相对较低，然后根据连接条件与表 B 进行匹配，效率会更高。它指的是在进行表连接（JOIN）操作时，优先使用较小的表作为驱动表（也称为外层表）去连接较大的表（也称为被驱动表或内层表）。：返回左表（即写在 JOIN 关键字左边的表）中的所有行，以及右表中与左表匹配的行。这样做的原因是，对于连接操作，通常
当大模型训练需要8张A100 GPU连续跑7天，而超算中心的GPU却零散分布在10个节点（每个节点剩1-2张）；当推理任务要求100ms内响应，而调度系统还在按“先来先服务”慢悠悠分配资源——这就是超算中心AI化转型中最头疼的“调度瓶颈”。作为AI应用架构师，我曾主导某TOP5超算中心的AI资源调度系统优化：将资源利用率从42%提升至78%，调度延迟从12秒压缩到150毫秒，支持了大模型训练、智能
在优化的过程中，监控数据库性能指标，确保配置的调整能够带来实际的性能提升。当有新连接请求时，MySQL 会尝试从缓存中获取现有的线程，而不是每次创建一个新的线程，这可以减少线程创建的开销。当查询需要访问表时，如果表不在缓存中，MySQL 会从磁盘中打开表，这会影响性能。连接管理也是 MySQL 性能优化的重要方面，特别是在高并发场景下，合理配置连接参数可以避免不必要的连接开销和资源浪费。日志记录对
前端性能优化实用方案（五）：Vue和React的渲染性能优化
使用DocumentFragment优化DOM操作：减少实际DOM操作次数批量修改样式：避免逐个元素修改样式使用requestAnimationFrame：优化动画和样式更新实施懒加载：按需加载组件，减少初始加载时间最小化外部依赖：减少HTTP请求和资源加载使用性能分析工具：持续监控和优化性能遵循单一职责原则：保持组件简洁，避免过度复杂化。
本文分享了使用Milvus搭建RAG服务的实战经验，包括云端数据库选择、创建Collection、字段设计、索引设置、数据插入和查询等关键步骤。作者强调应根据项目实际需求决定是否采用RAG，适用于严肃场合或大模型无知领域，而非所有场景都需RAG。提供了清晰的界面操作和API调用方法，帮助读者快速搭建RAG原型。
优化数据结构
按照日期列进行分区blocksize="64MB", # 每个分区大小Dask并非在所有情况下都优于Pandas。数据大小接近或超过可用内存需要利用多核心进行并行计算处理分布在多个文件中的数据集需要将计算扩展到多台机器对于小型数据集，Pandas的单线程处理可能反而更快，因为它避免了任务调度和通信开销。在数据科学工作流程中，一个实用的策略是：先用Pandas进行探索和原型设计，当遇到性能瓶颈时，再
EXPLAIN命令用于显示 MySQL 如何执行SELECT查询。它提供了关于表如何被扫描、使用了哪些索引、表之间的连接顺序、连接类型等关键信息。通过EXPLAIN命令，开发者可以深入了解查询的执行方式，从而找出可以优化的地方。基本语法MySQL 将会返回查询执行的详细计划。可以用于SELECT查询，以及包含SELECT的INSERTUPDATEDELETE语句。EXPLAIN是 MySQL 查询
核心 Web VitalsLCP (Largest Contentful Paint): 最大内容绘制时间FID (First Input Delay): 首次输入延迟CLS (Cumulative Layout Shift): 累积布局偏移其他重要指标浏览器开发者工具Lighthouse 自动化分析WebPageTest 分析加载性能问题运行时性能问题代码分割与懒加载避免阻塞主线程内存优化2.
常用的性能优化策略包括矢量化操作、函数使用、并行计算、适当的数据结构、预分配内存、避免数据拷贝、编译器优化、使用稀疏矩阵、GPU加速计算和缓存等。2.使用函数和内置函数：MATLAB提供了许多内置函数，这些函数经过优化，可以在处理大规模数据时提供更快的计算速度。10.使用缓存：根据程序的具体需求和数据访问模式，使用合适的缓存机制，减少内存和磁盘访问时间。8.使用稀疏矩阵：在处理大规模矩阵时，可以使
为了便于量化页面性能指标数据，量化页面性能优化措施达到的优化效果，以及向合作方提供准确可靠的性能数据报告，研发侧需要对现有性能数据采集的兼容性、功能性进行调研，便于后续制定数据采集方案。通用数据采集：页面导航类加载性能数据；页面所有资源的加载时间数据（这里的资源包括 css js img ajax请求等）；页面的渲染数据（包括fp、fcp）（2） 定制数据采集：页面可以根据业务需要使用性能API自
此时 ids 是多个ID逗号分隔的字符串，首先将该字符串塞进临时表 a_temp 中，通过SUBSTRING_INDEX函数将临时表中的长字符串拆开。mysql中如果查询语句包含in并且参数中in的数量还比较多的情况下，一般不走索引。生成了 tmp_id_500，tmp_id_1000，tmp_id_2000，tmp_id_5000等表，用枚举管理起来。WHILE i<=rows DO -- 结束
文章系统介绍了2025年评估AI大模型性能的三大核心维度：延迟（TTFT、TPOT和端到端时延）、吞吐量（生成Token吞吐量和每分钟请求数）以及成本（单请求成本和每百万Token成本）。同时分析了输入输出长度、模型规模和预加载时间等关键影响因素。作者强调评估大模型是一个系统工程，需要多维度考量，并在实际应用中根据场景需求在延迟、吞吐量和成本之间找到最佳平衡点。
在大模型时代，知识图谱作为一种结构化的知识表示方式，扮演着至关重要的角色。随着大模型在自然语言处理、图像识别和智能决策等领域的广泛应用，知识图谱与大模型的结合成为推动人工智能进步的重要方向。这种结合不仅提升了大模型的语义理解和推理能力，还增强了其在多模态数据处理、模型解释和持续学习等方面的表现。接下来，我们将探讨几种最为关键的结合点，展示知识图谱如何与大模型协同工作，推动前沿应用的发展。：将知识图
数据结构，数组、链表、块状链表、栈、堆、队列、二叉树、红黑树、B树、B+树、跳表、索引、哈希表、图的应用场景和性能比较。常用排序算法、查找的应用场景和性能比较，其他通用算法应用场景介绍。
性能优化
——性能优化
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