登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
本文将硬核复盘 智能体来了（西南总部） 的性能突围之路：如何保留 Python 在 LLM 交互上的优势，同时引入 Rust 重构核心调度层，实现 Python (Brain) + Rust (Body) 的完美共生。
注意：并发函数必须是一个独立的全局函数或者静态方法，不能直接使用组件内部的this。必须使用装饰器。/*** 模拟耗时的图像数据处理任务* @param buffer 图片的ArrayBuffer数据* @returns 处理后的结果字符串*/// 模拟复杂计算：遍历Buffer进行某种数学运算// 强行制造耗时，模拟大图处理i++) {// 这里的console会在TaskPool线程中打印，不
JuiceFS 企业版 5.3 近日发布，单文件系统支持超 5,000 亿文件，实现里程碑式突破。此次升级针对元数据多分区架构进行了多项关键优化，并首次引入 RDMA 技术，以提升分布式缓存效率；此外，5.3 版本还增强了可写镜像，为跨桶导入的对象提供数据缓存等多项功能，旨在支持高性能要求及多云应用场景。JuiceFS 企业版专为高性能场景设计。自 2019 年起开始应用于机器学习领域，现已成为
多线程技术已成为现代计算系统的核心范式，本文系统梳理其12个典型应用场景：1）UI交互优化，如SwingWorker防止界面卡顿；2）网络高并发处理，如Nginx线程池架构；3）数据库并行查询加速；4）科学计算的网格化并行；5）大数据ETL流程加速；6）AI训练的数据流水线优化；7）游戏引擎的多线程渲染；8）自动驾驶实时控制；9）金融高频交易的微秒级延迟；10）视频编解码帧级并行；11）区块链共识
并发锁与synchronized机制摘要 并发锁是多线程环境中的同步机制，用于控制共享资源访问。synchronized是Java内置锁，基于Monitor监视器机制实现，依赖操作系统互斥原语。每个Java对象都关联一个ObjectMonitor结构，包含关键属性如_recursions(重入次数)、_owner(持有线程)、_EntryList(入口队列)、_WaitSet(等待队列)和_cxq
本文介绍了如何在MindSpore框架下利用函数式编程特性构建自定义训练循环，以实现在Ascend NPU上的高效深度学习训练。文章首先说明环境配置和基础网络构建，然后重点演示了通过ops.value_and_grad实现梯度计算、使用@ms.jit装饰器优化性能的关键步骤，并提供了完整的训练循环示例。最后还针对Ascend平台给出了数据下沉、算子融合和性能分析等优化建议。这种函数式编程方法相比传
大模型进入"长上下文"时代，华为MindSpore 2.3 LTS针对长文本场景进行三大升级：Ascend 910B芯片支持64GB HBM内存、MindSpore Transformers套件集成多种长序列优化技术、以及MindSpore Lite端侧推理框架支持分页KV缓存。文章通过"一个案例、一条命令、一张图"的方式，详细讲解如何在8k token长文
性能优化技巧总结 本文介绍了Flutter应用开发的多种性能优化方法，主要包括： 代码优化：使用const减少Widget重复创建，将复杂计算移出build方法 渲染优化：使用RepaintBoundary隔离重建范围，避免过度使用SingleChildScrollView 列表优化：使用ListView.builder替代Column处理长列表 状态管理：在GetX中精准使用Obx减少不必要的重
本文探讨了Transformer模型自2017年问世以来的重大进化，聚焦其架构和记忆能力的突破性发展。在架构方面，MOE（稀疏门控专家混合）技术通过"按需出动"的专家分工机制，使万亿级参数模型得以高效运行。在记忆方面，KV Cache优化和状态空间模型大幅扩展了上下文长度，而泰坦架构和RAG技术则解决了长期记忆问题。这些创新使当代大模型突破了原始Transformer的算力限制
FlatList 是 React Native 中用于渲染长列表的高性能组件，它基于虚拟化技术，只渲染当前可见的列表项，从而大幅提升滚动性能和内存使用效率。在鸿蒙平台上，合理使用 FlatList 是实现流畅列表体验的关键。,按出现频率排序,问题现象贴合开发实际,解决方案均为「一行代码/简单配置」,所有方案均为鸿蒙端专属最优解,也是本次代码能做到。基于本次的核心 FlatList 代码,结合 RN
Spring Boot 启动性能优化实战指南 在云原生时代，秒级启动成为刚需。本文从全链路视角剖析如何将Spring Boot启动时间从5s优化至1s： 依赖瘦身 排除冗余自动配置（如DataSourceAutoConfiguration） 引入spring-context-indexer减少类扫描耗时 延迟初始化策略 对非核心Bean使用@Lazy注解 权衡全局延迟初始化利弊 监控与调优 通过A
云飞云智能共享云桌面，采用先进的智能化云共享管理技术，把服务器集群算力、软件和数据等资源，通过企业内网或外网，智能共享给终端所有用户。这种模式，企业所有IT资源，可以集中存放到机房服务器集群上，实现集中管控和智能化共享，员工利用服务器资源，进行各种电脑设计办公业务。作为云计算领域的创新先锋，云飞云共享云桌面以其高效、安全、灵活的特性，为企业和个人用户带来了前所未有的便捷与高效。即时通讯与文件共享：
AI深度训练与推荐能力（权重：35%）理由：这是应对AI搜索时代的核心能力。评估产品是否能有效训练主流AI模型，让企业信息在AI回答中被优先推荐，直接决定流量获取的源头。全域流量覆盖与分发效率（权重：25%）理由：单一平台流量有限。评估产品能否高效整合自媒体平台与AI平台，实现内容“一次创作，多端分发”，最大化品牌曝光。数据闭环与策略智能（权重：25%）理由：效果可量化、策略可优化是持续增长的关键
本文深入剖析React Native中useContext在OpenHarmony 6.0.0平台上的性能陷阱与优化策略。文章从useContext基本原理出发，详细分析了在OpenHarmony环境下的特殊表现，重点揭示了开发者常忽视的三大性能陷阱及应对方案。所有分析基于React Native 0.72.5和OpenHarmony 6.0.0 (API 20)平台实测数据，通过架构图、性能对比
在软件测试领域，测试用例管理是保障产品质量的核心环节，涉及需求分析、用例设计、执行跟踪和缺陷修复的全流程。传统工具如Excel或Jira常面临用例散乱、更新滞后和协作低效的痛点。进入2026年，Notion以其灵活的数据库、AI智能集成和高度可定制性，成为高阶测试员的首选工具。其优势在于：通过结构化数据库统一管理用例资产，AI辅助生成和优化测试条目，并实现与开发工具的无缝衔接，从而提升测试覆盖率和
本文演示了如何在openGauss数据库中实现多用户共享访问同一数据库。首先创建了musicdb数据库和三个用户(user1/user2/user3)，并授予SYSADMIN权限。测试中，三个用户分别成功在musicdb中创建表(t1/t2/t3)、插入数据并执行查询。通过\dt命令验证了所有用户创建的表都存在于同一数据库中。后续示例进一步展示了类似操作，创建products1/products2
本篇文章将从 基础到高阶 解析 Java 并发编程，涵盖：线程基础与 Thread 类ExecutorService 线程池Future 与 CompletableFutureReentrantLock 与 synchronized 的对比Fork/Join 框架并发容器与 CopyOnWriteArrayList实战：高并发任务处理优化
Redis 内存管理机制深度解析：从架构到优化实践 本文全面剖析Redis内存管理机制，主要内容包括： 内存架构全景：详细解析数据内存、进程内存和缓冲内存的组成结构 分配机制剖析：深入讲解Jemalloc分配器原理及碎片处理方案 淘汰策略详解：对比8种内存淘汰策略，重点分析LRU/LFU算法实现 配置监控指南：提供maxmemory配置建议和内存监控命令 优化实战建议：通过数据结构优化和大对象拆分
深入探索ZeroMQ的网络模型、高并发设计与性能优化策略，解密百万级消息吞吐的核心实现
UWA AI、社区双助力，解难题更高效
是React Native中影响渲染性能的关键属性，特别针对包含大量子组件的滚动视图（如ScrollView, FlatList）。当设置为true时，该属性会移除屏幕可视区域外的子组件，显著减少渲染负载。
本文突破MindSpore传统AI应用场景，创新性地将其自动微分引擎与图编译能力应用于科学计算领域。通过重构计算流体力学中的Navier-Stokes方程求解器，在昇腾910B上实现10.8倍性能提升，为AI4Science开辟全新技术路径。
本文聚焦 HarmonyOS 6.0+ PC 端多人联机游戏开发，以 “荒漠激战” 5v5 战术竞技游戏为实战案例，深度解析 Game Service Kit 的集成与应用全流程。首先阐述开发环境搭建核心步骤，包括 DevEco Studio 5.0 + 配置、Stage 模型项目初始化及 OHPM 依赖配置；其次详解基于 Game Service Kit 的核心功能实现，涵盖玩家数据云端同步与成
本文系统梳理了线程生命周期相关知识，主要包含以下内容： 系统线程的5种状态（初始、可运行、运行、阻塞、终止）及其转换条件 Java线程的6种状态（NEW、RUNNABLE、BLOCKED、WAITING、TIMED_WAITING、TERMINATED）及其特点 Java线程创建方式（继承Thread类和实现Runnable接口） Java线程与系统线程的一对一映射关系 重点区分了阻塞状态（BLO
摘要：本文基于HarmonyOS 6.0+设计了一套分布式并行计算引擎，通过四层架构实现PC端与边缘设备的算力协同。系统采用"中心化调度+分布式执行"模式，利用匈牙利算法优化任务分配，实现异构设备资源聚合。针对智能摄像头、工业网关等不同设备特性提供了专项适配方案，并通过ArkTS代码实现了资源探测、任务调度等核心模块。经测试验证，该系统在视频分析等场景下任务完成时间缩短77.4
AnimatedBuilder是优化动画性能的重要工具,通过局部重建机制避免了不必要的Widget重建。理解AnimatedBuilder的工作原理和最佳实践,能够帮助开发者编写出高性能的动画代码。使用AnimatedBuilder的关键是合理划分动画区域,最小化重建范围,充分利用child参数传递不变Widget。虽然代码复杂度有所增加,但对于复杂的UI动画,这种复杂度增加是完全值得的。在实际开
高并发海量数据场景下，KingbaseES 性能瓶颈排查分实例、语句两大核心层次。实例级通过 KWR、KSH 等核心工具，搭配日志分析和系统视图，排查负载、IO、内存等全局性问题；语句级依托 explain 执行计划定位 SQL 局部瓶颈。本文结合索引失效的实战案例，拆解了具体排查与优化操作，掌握该方法可精准定位问题、避免盲目调参，高效完成从实例诊断到 SQL 优化的全流程，保障企业级场景下的系统
本文针对HarmonyNext平台应用冷启动性能问题，提出so并行加载优化方案。通过分析发现主线程串行加载so耗时严重，创新性地在AbilityStage.onCreate阶段启动子线程预加载so。方案通过新增napi模块实现四类so的分类加载（主线程so/预验证so/应用so/系统so），并采用napi_load_module方式确保稳定性。优化中需注意dlopen大锁竞争问题，通过控制子线程加
MLA（Multi-Head Latent Attention）：DeepSeek运用的注意力计算方法，通过双低秩压缩解耦技术（KV 单头的维度压缩至dc=512，Query 的特征维度压缩至dc’=1536），在极速降低 KV Cache 显存带宽压力的同时，通过矩阵吸收的方式保持了 Multi-Head Attention 的计算精度。
在深度学习的科研与工程落地中，我们既需要PyTorch式的灵活性（动态图调试），又渴望TensorFlow式的极致性能（静态图部署）。MindSpore作为全场景AI框架，通过PyNative模式和Graph模式的无缝切换解决了这一痛点。但在实际开发中，很多从其他框架转来的开发者在使用MindSpore进行自定义训练循环（Custom Training Loop）时，往往因为没有正确利用JIT编译
用户要求对 Redis 实例 redis-147885f8 进行性能优化，启用 Redis 7.2 的 I/O 多线程功能，并验证优化效果。单线程模式 (传统):│ 主线程: 接收 → 解析 → 执行 → 响应 ││ (全部串行执行) │多线程模式 (Redis 7.2):│ 主线程: 接收 → 解析 → 执行 ││ ↓ ││ I/O 线程池: 并行读取/写入响应 │。
本文以国科安芯AS32S601系列RISC-V架构微控制器为研究对象，分析其面向辐照环境与高电磁干扰场景下MCU的抗干扰设计技术体系，揭示了该型MCU在抗单粒子锁定（SEL）阈值、总剂量耐受能力及功能安全架构方面的技术特征，并进一步探讨了该架构在电机控制应用中的电磁兼容设计策略，为相关领域的工程实践提供理论参考。脉冲激光试验报告指出，在1585pJ（等效LET值65 MeV·cm²·mg⁻¹）激光
本文以华创力环形导轨产品为例，解析V型、T型及带齿型导轨的技术特点与适用场景。V型导轨适合重载高速应用，T型导轨结构紧凑，带齿型导轨集成传动功能。选型需关注型号编码含义、负载能力、安装调节等参数，遵循明确需求、初选系列、计算验证、确认附件的四步法。产品支持多工位控制、机器人协同等高级应用，并提供非标定制服务。通过系统化选型，可构建稳定高效的自动化解决方案。
本文系统梳理了WinForms开发的核心技术要点。首先介绍基础控件使用和事件处理机制，包括文本框、按钮等常用控件及其事件绑定方法。其次讲解界面布局管理技巧，如锚定、停靠和表格布局面板等。进阶部分重点阐述数据绑定技术及窗体生命周期管理。高级主题涵盖异步编程、性能优化和安全实践，强调使用async/await避免界面冻结。最后提供配置文件、日志记录等实战技巧。文章指出，尽管存在更现代的技术方案，Win
GcExcel V9.0版本针对企业级电子表格应用的性能瓶颈进行了全面优化，重点提升六大核心场景的处理效率：复杂公式区域复制速度提升89%-98%，高频读写操作性能提升95%-99%，动态数组公式复制提速98%，混合数据查找函数最高提速96%，AutoFit自动调整处理时间减半且内存节省60%+，Java端数据透视表导出速度提升52%。这些优化基于底层架构改进，保持功能兼容性的同时显著提升处理速度
本文系统介绍了内存泄漏检测与内存屏障优化的关键技术。在内存泄漏检测方面，详细解析了Valgrind、AddressSanitizer等工具的使用方法，针对未释放内存、循环引用等常见问题给出了解决方案。在内存屏障优化部分，阐述了各类内存屏障的原理及多线程编程中的应用场景，包括生产者-消费者模型和无锁队列的实现。同时提供了Linux、Windows、Android等平台的优化实践，并通过数据库服务内存
性能优化
——性能优化
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
2048 AI社区
人工智能6S服务平台
松山湖开发者村综合服务平台
九章云极普惠算力
开源鸿蒙跨平台开发者社区
华为开发者空间
广州城市开发者社区
HarmonyOS开发者社区
DAMO开发者矩阵
葡萄城开发者空间
