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【积微成著】性能测试调优实战与探索（存储模型优化+调用链路分析）| 京东物流技术团队
一、前言 性能测试之于软件系统，是保障其业务承载能力及稳定性的关键措施。以软件系统的能力建设为主线，系统能力设计工作与性能测试工作，既有先后之顺序，亦有相互之影响。以上，在性能测试的场景决策，架构分析、流量分析、压测实施和剖解调优等主要环节中，引发对于系统能力底盘夯实和测试策略改进的诸多思考。 在性 ......
Spring学习记录之回顾GoF工厂模式
Spring学习记录之回顾GoF工厂模式 前言 这篇文章是我第二次学习b站老杜的spring相关课程所进行的学习记录，算是对课程内容及笔记的二次整理，以自己的理解方式进行二次记录，其中理解可能存在错误，欢迎且接受各位大佬们的批评指正； 关于本笔记，只是我对于相关知识遗忘时快速查阅了解使用，至于课程中 ......
深度学习上课内容大纲
1.背景知识：回归与分类 2.intro:全连接神经网络 3.卷积神经网络（CNN） 4.循环神经网络（RNN） 5.特殊的RNN：LSTM 6.自注意机制（self-attention）与transformer 7.对抗神经网络（GAN） 8.模型攻防（model attack & model d ......
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （170）-- 算法导论13.2 3题
三、用go语言，设在图 13-2 左边一棵树中，a、b和c 分别为子树a、β和γ中的任意结点。当结点 x 左旋之后，a、b和c 的深度会如何变化？ 文心一言： 在二叉树中，左旋操作是改变节点的子节点顺序。原本的子节点β变为新的左子节点，原本的左子节点γ变为新的右子节点。 对于给定的节点a、b和c，我 ......
【scikit-learn基础】--『监督学习』之 决策树回归
决策树算法是一种既可以用于分类，也可以用于回归的算法。 决策树回归是通过对输入特征的不断划分来建立一棵决策树，每一步划分都基于当前数据集的最优划分特征。它的目标是最小化总体误差或最大化预测精度，其构建通常采用自上而下的贪心搜索方式，通过比较不同划分标准来选择最优划分。 决策树回归广泛应用于各种回归问 ......
机器学习笔记（四）初识卷积神经网络
前言 第一次写卷积神经网络，也是照着paddlepaddle的官方文档抄，这里简单讲解一下心得。 首先我们要知道之前写的那些东西都是什么，之前写的我们称之为简单神经网络，也就是简单一层连接输出和输出，通过前向计算和逆向传播，以及梯度下降的方式让结果慢慢滑向我们期望的终点。 这种方法固然好，但是它的限 ......
Python学习第1章- Python编程语言及环境安装
此部分内容过于简单，此处省略详细步骤，仅对关键点进行说明。 1.安装最新稳定版的Python编译器（获取途径：官网https://www.python.org） 2.使用Pycharm Community Edition，此版本为免费版，可供初学者使用。Professional版本为付费版。官方提供 ......
JVM大页内存的学习与使用
JVM大页内存的学习与使用 原理和背景 操作系统是计算机的重要组成部分. 现代的操作系统一般都采用 段页式内存管理. 段一般是为了管理和权限 页主要是为了虚拟内存和物理内存的映射. 分页管理可以让物理上不连续的内存在程序看来是逻辑地址连续的. 但是这也意味着分页分页内存管理需要有一个虚拟内存和物理内 ......
Blazor学习之旅 (13) Razor类库的使用
在Web前端应用中，同样也涉及一些基础的功能我们希望在各个Blazor应用中复用，而不是在每个Blazor应用中都重复地写一遍。在Blazor应用中，可以通过Razor类库在多个应用程序之间共享和复用这些基础组件。Razor类库也是一种.NET项目类型，它包含 Razor 组件、页面、HTML、级联... ......
matlab运动目标检测-背景差分算法
clear; clc; i1=imread('D:\Work\1.png'); i2=imread('D:\Work\2.png'); i1=rgb2gray(i1); i2=rgb2gray(i2); [m,n]=size(i1); im1=double(i1); im2=double(i2); ......
燃料电池混合动力汽车的仿真模型
燃料电池混合动力汽车的仿真模型/FCV_powertrain_2010.mdl , 254814燃料电池混合动力汽车的仿真模型/slprj/sl_proj.tmw , 85 燃料电池混合动力汽车的仿真模型 ......
读算法霸权笔记09_信用数据的陷阱
1. 信用评级模型 1.1. 评估个人贷款违约风险的模型为FICO 1.1.1. 唯一评分参数就是贷款者的资产，主要依据是贷款者的债务负担和账单支付记录 1.1.2. 这种信用评分模型相对透明 1.1.3. 信用评分行业受政府管制 1.1.4. 信用评分系统的使用得到了广泛普及 1.2. 脸书就发明 ......
【算法】【线性表】Climbing Stairs 爬楼梯
1 题目 An n-bit gray code sequence is a sequence of 2n integers where: Every integer is in the inclusive range [0, 2n - 1], The first integer is 0, An i ......
算法学习Day20 构造二叉树，二叉搜索树
Day20 构造二叉树，二叉搜索树 By HQWQF 2024/01/01 笔记 654.最大二叉树 给定一个不重复的整数数组 nums 。 最大二叉树 可以用下面的算法从 nums 递归地构建: 创建一个根节点，其值为 nums 中的最大值。 递归地在最大值 左边 的 子数组前缀上 构建左子树。 ......
2024.1.1 Java学习
1.前缀自增自减法：先进行自增或自减运算，在进行表达式运算 2.后缀自增自减法：先进行表达式运算，再进行自增或自减运算 3.位运算符，作用在所有的位上。 &：如果相对应位都是1，结果为1 |：相对应位有1位是1，结果为1 ^:相对应位不同，结果为1 ~:按位取反，0变1，1变0 <<:左操作数按位左 ......
算法题 1 【找到数组的中间位置】
题目： 给你一个下标从 0 开始的整数数组 nums ，请你找到 最左边 的中间位置 middleIndex （也就是所有可能中间位置下标最小的一个）。 中间位置 middleIndex 是满足 nums[0] + nums[1] + ... + nums[middleIndex-1] == num ......
Express+Koa2学习笔记(四)
cookie介绍 存储在浏览器的一段字符串(最大5kb) 跨域不共享 格式如k1=v1;k2=v2;k3=v3;因此可以存储结构化数据 每次发送http请求，会将请求域的cookie一起发送给server server可以修改cookie并返回给浏览器 浏览器中也可以通过js修改cookie(有限制 ......
《算法竞赛入门经典（第二版）》学习笔记
算法竞赛入门经典（第二版）学习笔记 本文是《算法竞赛入门经典（第二版）》这本书中的学习总结，如有不足欢迎提出宝贵意见。 第一章 程序设计入门 1.1 算数表达式 实验1 ~ 4 int main(){ printf("%d\n", 3 - 4); // 实验1 printf("%d\n", 5 * ......
2024我决定写博客了,总结自已的学习心得
从事软件开发已经有15年了。 对于软件的规划，架构，编程, 实施，交付都有一些心得体会. 今天最重要的战略目标就是考证. 在当今中国。证书实在是太重要了。 然后在工作要也要学会调整自已的心态。 让自已每天都精力充沛的面对一切困难. ......
单元测试2-gmock及MOCK_METHOD学习
转自：https://www.cnblogs.com/welkinwalker/archive/2011/11/29/2267225.html，https://www.cnblogs.com/pugang/p/9500352.html 1.介绍 #include <gmock/gmock.h> #i ......
Golang学习笔记（四） —— 函数
函数 函数定义 Go语言中定义函数使用 func 关键字，具体格式如下： func (接收者)函数名(参数)(返回值){ 函数体 } 其中： 接收者：只有在定义方法时，才需要设置接收者。（可选项） 函数名：由字母、数字、下划线组成。但函数名的第一个字母不能是数字。在同一个包内，函数名也称不能重名。 ......
DeepSpeed 学习 [2]: 从 0 开始 DeepSpeed 实战
从 0 开始 DeepSpeed 实战，Get Start 目录从 0 开始 DeepSpeed 实战，Get StartDDP 初探Minimum DDP ExampleMULTI GPU TRAINING WITH DDP (Single to Multi)Install初始化TrainingM ......
P1187 3D模型
声明: 伤感了(我的估值啊啊啊啊啊啊啊啊 老规矩 先赞后看,养成好习惯! 首先确定思路: 定义一个answer来存储答案 每个区块为答案增加6×区块高度个面积 每次循环如果当前区块出现重合情况,减去上下重合的面 扫雷! AC代码 #include<bits/stdc++.h> using names ......
00-开篇导读：学习分库分表开源框架的正确方法
1 前言 互联网高速发展带来海量的信息化数据，也带来更多的技术挑战。各种智能终端设备（比如摄像头或车载设备等）以每天千万级的数据量上报业务数据，电商、社交等互联网行业更不必说。这样量级的数据处理，已经远不是传统关系型数据库的单库单表架构所能支撑的，如何高效存储和访问这些数据，成为一个非常现实且亟待解 ......
Java学习第三节
循环结构 满足的条件 循环操作 循环条件 while 循环 while(循环条件) 先判断循环条件是否成立若成立则执行循环操作反之则不执行 public static void main(String[] args) { // while 循环 int i =10 ; //i>0 条件为true所以 ......
Java学习第二节
分支结构 if (条件) 条件为boolean类型 当条件为真则执行语句 当条件为假时则不执行语句 public static void main(String[] args) { //该输出结果为加油 结束程序 int money = 1000; if(money>900) { System.ou ......
国内的开源AI模型共享网站（AI模型的GitHub）—— mindscope —— 使用git lfs方式下载模型文件基本不可行——速度太慢，几十KB/s的速度
参考前文： 国内的开源AI模型共享网站（AI模型的GitHub）—— mindscope —— 对标外网的“huggingface”，mindscope好用吗？ ......
Semantic Kernel入门学习文章合集
GitHub 卢老师的Cookbook https://github.com/kinfey/SemanticKernelCookBook?tab=readme-ov-file SK部落 https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI5MTg4NzIyNg==&mid=224 ......
Java学习第一节
数据类型 基本数据类型 整数类型 byte 1字节 short 2字节 int 4字节 long 8字节 浮点数类型 float 4字节 double 8字节 字符类型 char 2字节 布尔类型 boolean 1bit 引用数据类型 字符串类型 String 变量 内存地址 -->但为了好记起个 ......
大模型中temperature是什么
Temperature的作用 调节随机性：Temperature控制着模型在生成每个新词时选择可能性的分布。较低的temperature使模型更倾向于选择概率最高的词，而较高的temperature增加了选择较不可能词的概率。 控制创造性：通过调整temperature，我们可以控制生成文本的创造性 ......