性能分析
并查集和带权并查集原理分析
并查集是算法竞赛中常用的一种数据结构。 其主要功能是查询**两个元素是否在同一个集合**以及**将两个集合合并**。 # 第一部分 并查集的基本操作 #### 算法思想 1. 我们将所有元素建成很多树（森林），每一棵树就是一个集合。 2. 因为并查集是一个树结构，那么每个节点都有一个指针指向父节点。 ......
解密数据背后的故事：数据分析师的职业魅力
数据在当今信息时代中扮演着至关重要的角色，而数据分析师则是解读和发掘数据中隐藏信息的关键人物。作为数据分析师，他们运用统计学、机器学习和数据可视化等技术手段，从海量的数据中提取出有价值的信息和洞察，并将其转化为可供决策和行动的建议。数据分析师既是数据科学家，又是故事讲述者，他们能够通过数据背后的故事 ......
IOS开发-实现图片缓存优化性能
在Objective-C中,可以这么实现图片的本地缓存: 1. 创建一个用于存储图片的缓存文件夹； 2. 根据图片URL构建缓存文件名； 3. 检查缓存路径是否存在,如果存在直接读取缓存图片； 4. 不存在则从网络下载图片； 5. 保存图片到缓存,以名称cacheFilename； 6. 以后再加载 ......
Intel Arc 显卡最新的驱动大幅提升 Linux 平台性能表现
导读 Intel 最新的显卡驱动使旗下 Arc Graphics DG2/Alchemist 以及即将推出的 Meteor Lake 系列显卡在 Linux 系统下的性能大幅提升。在基准测试中，CS:OL 速度提高了 11%，其他 Vulkan 应用程序 / 游戏也或多或少地受益。 最新的驱动补丁主 ......
存储芯片市场与技术分析
存储芯片梳理！ 存储器是用于存储数据的媒介，包括生活中常见的光碟、U盘、移动硬盘、磁带、内存条在内的产品都属于存储器。 存储器的主要功能是存储程序和各种数据，并能在计算机运行过程中高速、自动地完成程序或数据的存取。目前已经发展到日常生活中的各个地方，比如电脑、手机、相机、穿戴式设备、服务器等等 实际 ......
NTFS5 是 Microsoft 公司开发的一种高级文件系统，用于管理和存储数据在 Windows 操作系统中。它是对早期的 NTFS 版本进行了改进和扩展，提供了更高的性能、安全性和可靠性
NTFS5（New Technology File System 5）是指 NTFS 文件系统的第5个版本，它是一种在 Windows 操作系统中广泛使用的文件系统。下面是关于 NTFS5 的一些基本信息： NTFS（New Technology File System）是Windows操作系统中使 ......
[Python]信号与系统实验[6]-离散信号分析
## 摘要 使用Python进行信号与系统实验-离散信号分析。 从图像处理入门离散信号分析. ## 目的 1. 掌握二维离散信号的运算。 2. 了解二维离散信号灰度变换的实现方法。 3. 了解二维离散信号频谱的特点。 ## 实验环境 Python+Jupyter notebook ## 内容 ![] ......
[Python]信号与系统实验[5]-连续时间 LTI 系统的复频域分析
## 摘要 使用Python进行信号与系统实验-连续时间 LTI 系统的复频域分析. ## 目的 1. 学会运用 Python 实现拉普拉斯变换、拉普拉斯逆变换 。 2. 学会运用 Python 进行连续系统的复频域分析的基本实现方法 。 ## 实验环境 Python+Jupyter Noteboo ......
[Python]信号与系统实验[3]-连续时间系统的时域分析
## 摘要 使用Python进行信号与系统实验-连续时间系统的时域分析。 ## 实验目的 1. 理解并掌握连续时间 LTI 系统各响应之间的关系 2. 掌握多种方法对系统响应进行仿真分析，并理解其联系与区别 ## 实验环境 Python+Jupyter notebook ## 内容 
//内存性能脑图：public-深入浅出linux系统的内存管理和调试-ProcessOn //IO、CPU性能脑图：linux性能调试和优化-public-ProcessOn //ftrace（主要涉及perf、trace-cmd、/sys/kernel/debug/tracing）：linux内 ......
高级java高并发，高性能，分布式，高可用，负载均衡，系统架构实战
提到锁，大家肯定想到的是sychronized关键字。是用它可以解决一切并发问题，但是，对于系统吞吐量要求更高的话，我们这提供几个小技巧。帮助大家减小锁颗粒度，提高并发能力。 初级技巧-乐观锁乐观锁使用的场景是，读不会冲突，写会冲突。同时读的频率远大于写。 悲观锁的实现： 悲观的认为所有代码执行都会 ......
高性能RestTemplate配置
##### 简述RestTemplate - Spring框架中的RestTemplate是访问Rest服务的客户端 - 底层通过使用java.net包实现创建HTTP请求 - 通过使用ClientHttpRequestFactory指定不同的HTTP请求方式，主要提供了两种实现方式 - Sim ......
并发程序的性能瓶颈和常见优化策略
并发程序的性能瓶颈主要包括以下方面： 硬件瓶颈：CPU核心数量、内存带宽、磁盘 I/O 等硬件资源限制。 软件瓶颈：并发算法、锁竞争、线程调度等软件因素导致性能受限。 数据瓶颈：数据访问模式、数据量、数据结构等数据因素导致性能受限。 针对这些性能瓶颈，常见的优化策略包括以下几个方面： 硬件升级：增加 ......
【Python】从同步到异步多核：测试桩性能优化，加速应用的开发和验证
在我们进行测试工作时，可能会遇到多个项目并行开发，前端服务开发完成，而依赖服务还在开发中；或者我们需要压测某个服务，而这个服务的依赖组件（如测试环境`MQ`） 无法支撑并发访问。在这类情况下，测试桩可以帮助隔离应用程序的不同部分，从而使测试更加可靠和可重复。本文主要介绍Http测试桩在性能上的优化。 ......
Java性能优化-测试try-catch放在循环内和外的性能对比与业务区别
场景 Java中使用JMH(Java Microbenchmark Harness 微基准测试框架)进行性能测试和优化： https://blog.csdn.net/BADAO_LIUMANG_QIZHI/article/details/131723751 使用如上方式测试Java中try-catc ......
Java性能优化-测试数组和链表在查询和添加删除时性能对比
场景 Java中使用JMH(Java Microbenchmark Harness 微基准测试框架)进行性能测试和优化： https://blog.csdn.net/BADAO_LIUMANG_QIZHI/article/details/131723751 上面在使用JMH时测试了Java中数组和链 ......
数据分析师
SQL数据库的基本操作，会基本的数据管理 会用Excel/SQL做基本的数据提取、分析和展示 会用脚本语言进行数据分析，Python or R 有获取外部数据的能力加分，如爬虫或熟悉公开数据集 会基本的数据可视化技能，能撰写数据报告 熟悉常用的数据挖掘算法：回归分析、决策树、分类、聚类方法 ......
个人GAN训练的性能迭代
使用GAN进行生成图片 ## 损失函数的迭代 DCGAN->Wasserstein GAN-> Wasserstein GAN + Gradient Penalty Discriminator训练代码编写的细节：真图像和假图像要分批送入Discriminator，分批计算梯度（后面算出的梯度会累加到 ......
kubelet backoff源码分析
容器拉起流程 为了避免容器频繁拉起，kubelet通过backoff来限制（backoff表示上次容器退出时间与再次创建间隔时间，lastUpdate表示上次容器创建时间，backoff和lastUpdate只会在Next函数中会更新）：Pod中重启容器时（周期性执行SyncPod函数），Pod通过 ......
cuda驱动程序入口点访问分析
cuda驱动程序入口点访问分析 1. 简介 Driver Entry Point Access APIs提供了一种检索 CUDA 驱动程序函数地址的方法。从 CUDA 11.3 开始，用户可以使用从这些 API 获取的函数指针调用可用的 CUDA 驱动程序 API。 这些 API 提供的功能类似于它 ......
Magisk V26.1源码分析
* 没办法，博客园排版不太好看而且写起来不方便，所以还是在Notion中写好，然后在这发了。 * 跳转地址：https://congruous-interest-ce3.notion.site/Magisk-e4e085c30fb147249dacab5f59a08ee1?pvs=4 * 放个目录先 ......
SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus分层线性模型HLM分析学生受欢迎程度数据|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=10809 最近我们被客户要求撰写关于分层线性模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文用于比较六个不同统计软件程序（SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus）的两级分层线性模型的过程和输出 下面介绍的六个模型都是两级分层模型的变体， ......
EaselJS 源码分析系列--第二篇
在 [第一篇](https://www.cnblogs.com/willian/p/17554863.html) 中我们大致分析了从: 创建舞台 -> 添加显示对象-> 更新显示对象 的源码实现 这一篇将主要分析几个常用显示对象自各 draw 方法的实现 让我们看向例子 examples/Text_ ......
大数据生态圈/Hadoop/Spark/Flink/数据仓库/实时分析/推荐系统
课程实用性很强，老师讲的很透彻，都是面试容易问到的；紧扣当前企业所用技术，对于从事大数据或者转行大数据行业，都有很大的帮助。 比屋教育，秉承“活学活用”的教育理念，集合资深专家讲师团队，依托完善的线上教学管控平台，专注于大数据、云计算、互联网架构师等领域的职业技能培训，着力培养满足互联网企业实际需求 ......
[YDRG#001] 提瓦特环游记 · 云斗杯 · 七月 Golden 组模拟赛 整理分析--zhengjun
[link](https://yundouxueyuan.com/contest/64ad2248301edd5a35fdba9d) > 总体评价：~~因为 K 了，所以好评,~~练一下思维蛮好的，质量不错 比赛 2.5h K 的。 ## #A. 诗人小 G 初进 OI 界 标准送分，输出 $\fr ......
联合查询后，索引无效原因分析
在一次项目中需要甲方提供视图给我们，甲方是通过union 合并两个表格生成视图给我们，但在查询过程中发现加了主键条件后，没走索引 ，造成15分钟依据不能出来数据， 后来在本地数据库新建两个表测试，合并生成视图后是可以走两个子表的索引，于是在本地按照甲方的表结构创建表并导入部分测试数据测试，发现在子表 ......
数据分析之jupyter notebook工具
一、jupyter notebook介绍 1、简介 Jupyter Notebook是基于网页的用于交互计算的应用程序。其可被应用于全过程计算：开发、文档编写、运行代码和展示结果。——Jupyter Notebook官方介绍 简而言之，Jupyter Notebook是以网页的形式打开，可以在网页页 ......