目录上文件太多，找不到自己常用的文件怎么办？维格云支持星标文件，把自己关注的和常用的文件放到星标栏，这样每次都能快速找到他们了。星标文件星标文件，将关注、常用的文件放置在星标目录下，提高工作效率。星标的方式有 2 种：在工作目录下选中文件/文件夹右侧的功能菜单，选择「星标」;直接在维格云和文件夹内点击星标图标，进行星标。取消星标时，同样可参考上述两种方式来完成：查看星标星标文件常驻在工作台顶部，可
原创
2022-05-09 21:00:49
290阅读
# Python标红编辑问题
## 介绍
在Python开发中，有时候我们需要在文本中标记并突出显示特定的内容。这个过程通常被称为"标红编辑"。在本文中，我将向您展示如何使用Python实现这个功能。
## 流程
下面是实现"Python标红编辑问题"的流程：
| 步骤 | 动作 | 代码 |
| --- | --- | --- |
| 1 | 读取文本文件 | `with open('in
原创
2023-10-16 07:52:15
169阅读
# Android 低内存优化方案指南
在开发Android应用时，内存管理是一个非常重要的方面，尤其是在资源有限的设备上。本文将向你介绍如何进行低内存优化，同时通过一系列步骤和示例代码来帮助你理解细节。
## 低内存优化流程
以下是优化流程的大致步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------------------
1、问题描述项目用的是Mybatis Plus框架操作数据库，在使用batchSave批量插入方法的时候发现效率极低，插入2w数据花了6分钟，太恐怖了。看了源码发现，项目的批量插入方法调用的是Mybatis Plus的BatchExcutor，用这个本意是将多次更新sql语句集合为一条更新语句，复用同一个sql连接更新数据。但是打印sql语句发现，实际上仍然是一条一条插入的，只不过是复用同一个pr
原创
2023-06-21 15:19:30
762阅读
1. 优化问题的一般形式：2.优化问题的几种分类：线性规划( 是线性函数)/非线性规划(是非线性函数)【早期分类】： 特点：由于线性约束的存在，线性规划的最优点和可行点一般都是在边界上，所以单纯形法之类的算法是有用的。凸规划(凸)/非凸规划(非凸)【终极分类，有本质区别】光滑/非光滑【针对目标函数来说】连续/离散【针对可行域/约束集来说】：离散的一般都比较难，因为离散集合是非凸的，连续问
今天看到友人在群里说，rtems实时性不如rtt之类云云。看了之后，不禁手痒回了几句。不如就写在这里罢。个人观点，欢迎探讨。关于这个硬实时系统和软实时系统网上有明晰的定义，这里只谈硬实时系统。目前看，市面上大大小小的rtos真地有上百个。实时性谁好谁差呢？这个真不好回答。其原因很多，首先，目前的os都需要和用户代码编译形成一个整体然后运行。极少数的rtos不要这样。用户的代码不可能不影响核心。其次
此文已由作者吴维伟授权网易云社区发布。 欢迎访问网易云社区，了解更多网易技术产品运营经验。 在过去的一段时间，队友在性能优化方面做了很多工作。我现在在这里默默总结，希望能够追上队友的脚步~ 此次优化主要针对的是漫画手机站。相比于PC端的网络，移动端的网络环境有着自己的特点：网络不稳定，低网速的情况出
转载
2018-10-23 09:00:00
56阅读
# SQL Server 中效率低优化指南
作为一名刚入行的开发者，对于优化 SQL Server 的查询效率是至关重要的。在这篇文章中，我们将帮助你理解并实现 SQL Server 中的低效率优化。优化过程包括多个步骤，我们将逐步引导你，从识别问题到实施解决方案。
## 优化流程概览
下面是一个基本的优化流程表格，帮助你在优化 SQL Server 查询时有一个清晰的步骤指引。
| 步骤
目前主流的流媒体服务器有微软的windows media server、RealNetworks的Helix server和苹果公司的Darwin Streaming Server. 微软的windows media server只能在windows 2000 server和windows 2003 server下使用，不在考虑之列。RealNetworks的Helix server是一款跨平台
文章目录Spring代码性能优化一、Java性能优化二、SpringBoot性能优化1、异步执行2、增加内嵌 Tomcat 的最大连接数3、使用 @ComponentScan()4、默认 Tomcat 容器改为 Undertow5、使用 BufferedWriter 进行缓冲6、Deferred 方式实现异步调用7、异步调用使用 AsyncHandlerInterceptor 进行拦截 Spri
转载
2024-04-03 13:32:25
202阅读
或许是因为 Mendix 和 Outsystems 的收购及融资，还有 Gartner/Forrester 的鼓吹（Gartner 甚至预测 4 年后低代码开发会占应用开发的 65% 以上，你敢信？），这两年低代码忽然开始受到关注，...
转载
2020-11-30 17:08:00
813阅读
3评论
1. 相关概念优化改变x以最大化、最小化某个函数f(x)的任务目标函数、准则、代价函数、损失函数、误差函数最大化、最小化的函数用*上标表示最大化最小化函数的x的值优化问题一般采用迭代方式求解，通过猜测一个初始的估计，然后不断迭代产生新的估计，希望最终收敛到期望的最优解2. 梯度下降2.1 直观理解沿着函数的下坡方向（导数反方向），直到最小2.2 相关概念极大值点、极小值点、鞍点局部最小值点、全局最
原创
2023-05-31 09:39:00
97阅读
经常听到身边用安卓的朋友抱怨手机卡顿，内存动不动就快没了，而Google声称在512M的内存下也能流畅运行Android 4.4，到底它做了什么？总结一下它主要做了四件事：1.优化内核，使用ActivityManager来减少直接内存回收2.优化LMK（low memory killer）的临界值3.使能KSM（Kernel Samepage Merging）4.使能ZRAM代替SWAP分区这几个
转载
2023-12-18 18:58:27
100阅读
1.本地引入json文件调接口使用时，会报resolveJsonModule is not used 解决方法：①用require语法代替import来导入，改为 const json = require(./json)来使用 ②在src目录下的shims-vue.d.ts(没有就新建个文件)中新增 ...
转载
2021-09-03 16:16:00
2584阅读
2评论
1 什么是约瑟夫问题约瑟夫环是一个数学的应用问题：已知n个人（以编号1，2，3...n分别表示）围坐在一张圆桌周围。从编号为k的人开始报数，数到m的那个人出列；他的下一个人又从1开始报数，数到m的那个人又出列；依此规律重复下去，直到圆桌周围的人全部出列。 2 如何求最后一个出列的人 1、模拟方法 2、数学方法 3 模拟方法 模拟方法就是所谓的一个个模拟，一个一个出列。这个方法比较多，可以直接用数组模拟，也可以直接建一个循环链表模拟， 总之这个很好实现，但是复杂度却是O(nm)，如果n和m都是10000,要求1s计算出结果，估计就不行了。 这个算法实现，网上一大堆：随便给出两...
转载
2013-08-06 18:03:00
257阅读
前言Redis 作为优秀的内存数据库，其拥有非常高的性能，单个实例的 OPS 能够达到 10W 左右。但也正因此如此，当我们在使用 Redis 时，如果发现操作延迟变大的情况，就会与我们的预期不符。你也许或多或少地，也遇到过以下这些场景：在 Redis 上执行同样的命令，为什么有时响应很快，有时却很慢？为什么 Redis 执行 SET、DEL 命令耗时也很久？为什么我的 Redis 突然慢了一波，
转载
2024-04-17 20:53:41
74阅读
逻辑算子部分引用了叁金《SQL优化器执行过程之逻辑算子》
链接：http://www.imooc.com/article/278660问题分析select * from table where status = xx limit 10 offset 100000;在分页场景下，即使有索引，limit请求也会非常慢，在数据量只有10万的情况下，单机大概2-3秒索引我们知道MySQL的索引是b+树。如
转载
2024-06-14 06:08:26
52阅读
一、为什么要分区分表1.海量数据的产生，需要数据查询和分析，系统响应会变慢，TPS下降，直至服务不可用 2.单个表数据量越大，读写锁，插入操作重新建立索引效率越低，为了支撑高并发、数据量大的问题。二、分区定义：就是把一张表的数据分成N个区块，在逻辑上看最终只是一张表，但底层是由N个物理区块组成的什么时候可以考虑分区？一张表的查询速度已经慢到影响使用sql需要优化数据量大表中的数据是分段的对数据的操
转载
2024-09-16 11:44:01
61阅读
直播系统就是把活动现场的音频或视频信号经数字压缩后，传送到直播多媒体服务器(CDN)上，在互联网上供广大网友或授权特定人群收听或收看。而随着技术的日益更新，人民对于直播的互动性，实时性要求更高了，传统的直播少则几十秒，多则几分钟的时延很难满足现在的很多直播场景。今天我们就从播放器端来聊一下anyRTC是如何在端侧做到更低时延的播放效果的。
一．播放器工作原理
播放器的模块大致分为：解封装，数据包
原创
2023-10-27 15:26:38
10000+阅读
点赞
