架构 性能 趋势x86

R语言关联规则挖掘apriori算法挖掘评估汽车性能数据

全文链接:http://tecdat.cn/?p=32092 原文出处:拓端数据部落公众号 我们一般把一件事情发生,对另一件事情也会产生影响的关系叫做关联。而关联分析就是在大量数据中发现项集之间有趣的关联和相关联系(形如“由于某些事件的发生而引起另外一些事件的发生”)。 我们的生活中有许多关联,一个 ......
算法 规则 性能 apriori 语言

如何利用RunnerGo简化性能测试流程

在软件开发过程中,测试是一个重要的环节,需要投入大量时间和精力来确保应用程序或网站的质量和稳定性。但是,随着应用程序变得更加复杂和庞大,传统的测试工具在面对比较繁琐的项目时非常费时费力。这时,一些自动化测试工具就显得尤为重要了。其中,RunnerGo(开源)作为一款性能测试平台,可以帮助测试人员简化 ......
RunnerGo 流程 性能

编辑大量文本的情况vscode比notepad++性能更好

尝试操作几十万行的文本的时候Notepad++直接卡死了 二十多万行的文本选中需要卡几秒,剪切粘贴文本需要卡几秒 文本替换需要跑几十秒,再多一些的话容易卡崩 使用vscode进行剪切粘贴 批量替换 之类的操作基本是不卡秒执行的 一次性选中多行的方法: 使用ctrl+G可以跳转到指定行 ctrl+A全 ......
文本 性能 notepad 情况 vscode

C++ 性能优化 - for循环条件中不要调用函数

for循环条件中调用普通函数 #include <iostream> #include <chrono> using namespace std; long long count = 0; const int N = 10; int getSize(){ cout<<"get size"<<endl ......
函数 性能 条件 for

3500/15 127610-01 对于高性能市场中的云计算

3500/15 127610-01 对于高性能市场中的云计算 对于高性能市场中的云计算,产品设计将基于性能。在PC系统架构方面,PCIe 4.0 16G和即将推出的PCIe 5.0 32G有一些主要的技术改进。CXL基于PCIe 4.0,以增强该结构中的高速组件。面向云计算的网络切片、网络功能虚拟化 ......
高性能 127610 市场 3500 15

不想做架构师的Gopher不是好程序员

最近我们在组队学习《手把手带你写一个web框架》,强制PUSH,坚持每天学习打卡,不完成惩罚发红包的那种。 你别说,效果还真挺好。 昨天学到了架构部分,很受启发,光学不写假把式。(还是得坚持输出哇) 我站在大佬的肩膀上输出一篇总结文章出来,希望对大家有帮助: 概述 所谓架构,与一线开发最大的不同就在 ......
程序员 架构 程序 Gopher

【性能测试】03基础知识篇-测试指标

本文介绍性能测试的各种测试指标。 系统性能指标 Response Time: RT 交易响应时间 定义及解释 响应时间指用户从客户端发起一个请求开始,到客户端接收到从服务器端返回的响应结束,整个过程所耗费的时间。在性能检测中一般以压力发起端至被压测服务器返回处理结果的时间为计量,单位一般为秒或毫秒。 ......
基础知识 性能 指标 基础 知识

摩尔定律失效--分布式能否解决硬件性能瓶颈

自英特尔的联合创始人戈登·摩尔(Gordon Moore)于 1965 年经过观察称每隔 18~24 个月,集成电路上可容纳的元器件数目便会增加一倍,芯片的性能也会随之翻一番.换言之,每一美元所能买到的电脑性能,将每隔18-24个月翻一倍以上。以他名字命名的「摩尔定律」便成了几十年来半导体行业进步背... ......
分布式 定律 瓶颈 性能 硬件

【性能测试】02基础知识篇-压力模型

常见压力模式 并发模式(即虚拟用户模式)和RPS模式(即Requests Per Second,每秒请求数,吞吐量模式)。 本文介绍这两种压力模式的区别,以便根据自身业务场景选择更合适的压力模式。 并发模式 “并发”是指虚拟并发用户数,从业务角度,也可以理解为同时在线的用户数。 应用场景 如果需要从 ......
基础知识 模型 性能 压力 基础

C++ STL vector 性能之push_back、emplace_back、reserve

#include <iostream> #include <vector> #include <chrono> using namespace std; constexpr int N = 10; void timeMeasure(void(*f)()){ auto begin = std::chr ......
back emplace_back push_back 性能 emplace

浅析云原生时代的服务架构演进

摘要:相比于传统的微服务架构,云原生和 serverless 技术更加灵活、高效,能够更好地满足用户的需求。 本文分享自华为云社区《《凤凰架构》学习和思考——云原生时代的服务架构演进史》,作者:breakDawn。 随着云原生的概念越来越火,服务的架构应该如何发展和演进,成为很多程序员关心的话题。大 ......
架构 时代

Redis性能问题诊断以及scan命令耗时分析

Redis性能问题诊断以及scan命令耗时分析 摘要 最近公司有项目反馈卡顿. 卡顿一小时后自己被拉入群聊. 同事已经基本上定位到问题原因. 我这边想使用朴素的性能观点进行一下性能问题的拆解 为了提高自己. 用到的一些脚本 echo "info" |redis-cli -p 6379 -a Your ......
命令 性能 问题 Redis scan

Zabbix Server性能优化

操作系统层 1.设置文件描述符数量 用户级的限制,修改 /etc/security/limits.conf , 增加如下内容 root hard nofile 65535 root soft nofile 65535 zabbix hard nofile 4096 zabbix soft nofil ......
性能 Zabbix Server

秒杀架构设计

今天我们从 7 个不同的维度,讲讲秒杀系统的架构设计,主要知识点如下: Nginx + 前后端分离 + CDN 缓存 + 网关(限流+熔断) 集群的路由层 + Redis(缓存热点数据、分布式锁) MQ 集群 业务处理层 数据库层(读写分离、热点隔离) 1. 秒杀业务的特点 瞬间大量的刷新页面的操作 ......
架构

2 01 | 是什么推动了单体应用到微服务架构的演进?

你好,我是姚秋辰。 “微服务”是近些年在大型应用架构领域的一个热门话题,从实践领域来看,我们身边的一二线大厂也纷纷选择全面拥抱微服务。就拿国内Java系的一线大厂来说,如阿里系、美团点评、PDD等,它们都将自己的核心业务系统构建在微服务架构之上。 即便你是刚参加工作的萌新,也一定从铺天盖地的“微服务 ......
单体 架构 01

人工智能技术:未来的发展趋势和应用前景

人工智能技术已经成为了当今最热门的话题之一。人工智能技术的应用范围越来越广泛,从智能家居到智能医疗,从智能交通到智能金融,无所不包。那么,人工智能技术的未来发展趋势和应用前景又是怎样的呢? 一、人工智能技术的未来发展趋势 1. 智能化和自动化水平不断提高 随着人工智能技术的不断发展,智能化和自动化水 ......
人工智能 人工 前景 趋势 智能

活字格性能优化技巧(3):如何巧用CDN提升含页面的访问速度

本文由葡萄城技术团队于博客园原创并首发转载请注明出处:葡萄城官网,葡萄城为开发者提供专业的开发工具、解决方案和服务,赋能开发者。 上两篇中我们分享了如何利用数据库主键和表格设置默认不加载数据来提升应用系统访问的性能。在本篇中一起来看看如何在活字格中利用CDN技术来提升页面的访问速度。在此之前,先看看 ......
活字 性能 速度 页面 技巧

分布式存储技术(下):宽表存储与全文搜索引擎的架构原理、特性、优缺点解析

对于写密集型应用,每天写入量巨大,数据增长量无法预估,且对性能和可靠性要求非常高,普通关系型数据库无法满足其需求。对于全文搜索和数据分析这类对查询性能要求极高的场景也是如此。为了进一步满足上面两类场景的需求,有了宽表存储和搜索引擎技术,本文将对他们的架构、原理、优缺点做介绍。 — 宽表存储 — 宽表 ......
优缺点 分布式 架构 特性 原理

windows-根据进程名获取进程pid,定时监控多个进程性能并写入csv文件

#!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import sys import time import psutil def get_pid(name): pids = psutil.process_iter() for pid in pids: if(pid ......
进程 多个 性能 windows 文件

MQTT(EMQX) - SpringBoot 整合MQTT 连接池 Demo - 附源代码 + 在线客服聊天架构图

MQTT连接池 主要用到 `InitializingBean、BasePooledObjectFactory、GenericObjectPool、GenericObjectPoolConfig` MQTT是一个轻量级传输协议,它被设计用于轻量级的发布/订阅式消息传输,MQTT协议针对低带宽网络,低计... ......
MQTT 源代码 SpringBoot 架构 EMQX

jmeter-性能混合场景设计

混合场景 不同数量的并发用户数,对不同接口进行性能测试 在多个线程组下,才能控制不同的并发用户数,多个线程组下,挂接口, 才能实现 不同数量的人对不同接口进行性能测试。 跨线程组传参 属性 __setproperty 设置动态属性 使用bean shell后置处理器、JSR223也行 使用调试后置处 ......
场景 性能 jmeter

jmeter-有一定时间规律的性能场景

一定时间规律性能场景设计 例如钉钉打卡、OA系统,只有上下班的时候 才会使用,或者美团外卖,都是有一个高峰时间段,其他时间段都是不太忙,零零散散的人再用 Ultimate Thread Group Start Threads Count 线程数 Initial Delay,sec 初始化时间 单位秒 ......
场景 规律 性能 时间 jmeter

K8S架构原理详解

Kubernetes是什么,为什么上手这么难? Kubernetes是一个基于容器技术的分布式集群管理系统。它是谷歌在大规模应用容器技术方面数十年经验的实际成果。因此,支持大规模的集群管理承载着非常多的组件,分布式本身的复杂度非常高。 Kubernetes到底有什么? 接下来我们一步步来看看Kube ......
架构 原理 K8S K8 8S

大数据经典论文解读 - Kafka - 流批一体架构

Kafka 大数据系统架构是什么样?为什么需要Kafka这样的桥梁作为连接? Kafka的系统设计与传统MQ有什么不同? 如何实现分布式?如何动态添加 Broker并通知上下游? 有了 Kafka 和 Storm 后如何搭建流式处理系统?如何处理故障带来地数据不准确? Realtime Data P ......
架构 一体 经典 数据 论文

Taro架构构析(2):Taro 设计思想及架构

微信小程序从文件组织上看,一个小程序页面或组件,需要同时包含 4 个文件:脚本逻辑、样式、模板以及配置文件(page.js、page.wxss、page.wxml 、page.json) ......
架构 设计思想 Taro 思想

Taro架构构析(1):多端框架分析,Taro WePY uni-app对比

像Qt 和 Flutter 从底层的渲染引擎 布局引擎 中层的 DSL,再到上层的框架全部由自己开发 ,研发成本巨大。React Native 和 Weex 没有渲染引擎,渲染的一致性无法保证。JS 和 Native 之间需要通信延迟等。Taro WePY uni-app抹平小程序之间 ......
Taro 架构 框架 uni-app WePY

Docker架构

概念理解 镜像(image):Docker将应用程序及其所需的依赖、函数库、环境、配置等文件打包在一起,称为镜像。 容器(Container): 镜像中的应用程序运行后形成的进程就是容器,只是Docker会给容器做隔离,对外不可见。 架构 Docker是一个CS架构的程序,由两部分组成: 服务端(s ......
架构 Docker

Weex原理及架构剖析

weex-vue-framework向原生端发送渲染指令,最终渲染生成的是原生组件。WXBridge 是 weex 实现的一种 js 和 客户端通信的机制。客户端设计一套 JS Bridge,让 native 代码可以和 JavaScript 引擎相互通信,Weex源码转换成JS Bundle,异步... ......
架构 原理 Weex

ReactJS到React-Native,架构原理概述

React是一个纯JS的UI库,只能干HTML/CSS/JS 提供的Web服务(新的H5 API不一定支持), React-Native厉害在于它能打通JS和Native Code, 让JS能够调用丰富的原生接口,充分发挥硬件的能力, 实现非常复杂的效果,同时能保证效率和跨平台性。 在一定程度上,R ......
React-Native 架构 原理 ReactJS Native