程序运行时，发生的本不是程序本身编写顺序之内的行为，就是异常！
java中提供了一种解决方法，异常处理机制。
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2023-06-01 09:53:04
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Dojo Grid 结构Dojo Grid 在结构上有点类似于大家熟悉的 MVC 模式。MVC 模式是“Model-View-Controller”的缩写，也就是“模型 - 视图 - 控
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2023-09-26 09:37:49
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作者：孙妍, 软件工程师, IBM
简介： Dojo 从 1.0 开始引入了一个功能强大又健壮的控件—— Grid。程序员可以使用此控件在开发 Gui 程序时制作出漂亮的电子表格。Gui 程序最注重的一个方面就是用户体验，但是在往 Grid 中添加大量数据的时候，程序的响应通常非常慢。本文通过一些方法来提高 Dojo Grid 的增加数据时的性能，增强用户体验。
Dojo Grid
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2010-10-08 13:52:23
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导读：Flink是目前流式处理领域的热门引擎，具备高吞吐、低延迟的特点，在实时数仓、实时风控、实时推荐等多个场景有着广泛的应用。京东于2018年开始基于Flink+K8S深入打造高性能、稳定、可靠、易用的实时计算平台，支撑了京东内部多条业务线平稳度过618、双11多次大促。本次讲演将分享京东Flink计算平台在容器化实践过程中遇到的问题和方案，在性能、稳定性、易用性等方面对社区版Flink所做的深
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2024-05-09 19:32:01
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MySQL之SQL优化篇（二）：SQL性能分析与诊断 在优化之前，学会分析SQL性能十分重要，只有知道影响性能点，才能针对性地去进行优化。上一节：MySQL之SQL优化篇（一）：概述
SQL性能分析的目的 在编写SQL之初，最重要的是完成功能开发，在当时的系统环境和业务环境下，我们“自以为SQL已经最优”（不然也不会写上去）。如果不是因为业务上出现长时间等待或者超时，一般是想不起来要进行SQL
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2024-05-14 17:15:14
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Python和Java是目前编程最受欢迎的两种语言，本文从多角度比较二者的相同点和差异，帮助你更深入地了解两种语言的特点，最终能根据你自身的需求来进行选择。Python和Java是当今世界上最流行的两种编程语言python工程师怎么考。两者都被广泛用于各种行业和应用，从网络开发到机器学习再到数据分析。但是这两种语言哪个更好呢？在这本中，我们将多方面比较Python和Java，探索二者的历史、特点
RSS（Receive Side Scaling）队列是网络接口卡（NIC）的一种功能，用于提高网络数据包处理的效率和性能。它通过将接收的数据包分配到多个接收队列，从而使得多个处理器核心可以并行处理数据包。这种方法可以减少单个核心的负载，提高整体系统的吞吐量。原理接收队列：RSS 功能将网络数据包分配到多个接收队列中。每个队列与一个处理器核心相关联，这样数据包处理就可以并行进行。哈希函数：RSS
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2024-09-13 11:13:26
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文章目录1. 问题2. 解决办法2.1. 创建数据流时指定TypeInfomation2.2. 数据流转换时指定TypeInfomation3. 关于TypeInfomation4. 总结 1. 问题当使用Flink中的registerDataStream注册table时，一直报错：org.apache.flink.table.api.TableException: An input of Ge
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2024-03-25 21:24:01
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性能奇迹的开始 想象一下这样的场景：一台精密的工业扫描设备每次检测都会产生200万个浮点数据，需要我
## HBase处理性能提升技巧
Apache HBase是一个分布式、面向列的开源数据库系统，用于处理大规模数据集。在实际应用中，提升HBase的处理性能是非常重要的。本文将介绍一些提升HBase处理性能的技巧，并附带代码示例。
### 1. 数据模型设计
在设计HBase数据模型时，需要考虑以下几点以提升性能：
- **行键设计**：行键的设计影响着数据的读取性能，应尽量避免过长或者过短
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2024-02-25 06:28:45
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性能奇迹的开始
想象一下这样的场景：一台精密的工业扫描设备每次检测都会产生200万个浮点数据，需要我们计算出最大值、最小值、平均值和方差来判断工件是否合格。使用传统的C#循环处理，每次计算需要几秒钟时间，严重影响生产线效率。
但是，通过SIMD优化后，同样的计算只需要几十毫秒！
这不是魔法，这是现代CPU并行计算能力的体现。今天，我们就来揭秘这个性能奇迹背后的技术原理。
什么是SIMD？为什么它这
1、选择建模数据 我们的数据集有太多的变量，很难处理，我们需要将这些海量的数据减少到我们能理解的程度。 我们肯定要选择变量的一列来进行分析，故我们需要查看数据集中所有列的列表名，这是通过数据框架的Columns属性完成的。 以之前的墨尔本房价为例 import pandas as pd
# 将文件路径保存到变量以便于访问
melbourne_file_path =
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2023-06-26 13:24:05
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高性能队列框架-Disruptor首先介绍一下 Disruptor 框架，Disruptor是一个通用解决方案，用于解决并发编程中的难题（低延迟与高吞吐量），Disruptor 在高并发场景下性能表现很好，如果有这方面需要，可以深入研究其源码其本质还是一个队列（环形），与其他队列类似，也是基于生产者消费者模式设计，只不过这个队列很特别是一个环形队列。这个队列能够在无锁的条件下进行并行消费，也可以根
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2023-12-11 10:06:12
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从结果中可以看出，Polars和Dask都可以使用惰性求值。所以读取和转换非常快，执行它们的时间几乎不随数据集大小而变化;可以看到这两个库都非常擅长处理中等规模的数据集。由于polar和Dask都是使用惰性运行的，所以下面展示了完整ETL的结果(平均运行5次)。Polars在小型数据集和中型数据集的测试中都取得了胜利。但是，Dask在大型数据集上的平均时间性能为26
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2024-05-13 11:11:39
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1. 加大tomcat连接数
在tomcat配置文件server.xml中的<Connector ... />配置中，和连接数相关的参数有：
minProcessors：最小空闲连接线程数，用于提高系统处理性能，默认值为10
maxProcessors：最大连接线程数，即：并发处理的最大请求数，默认值为75
acceptCount：允许的最大连接数，应大于等于maxProces
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2012-10-25 11:21:13
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闲连接 线程数，用于提高系...
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2023-06-13 17:13:37
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[b]图（一）[/b] 附图说明：所有核心业务不论在任何时候都由单台服务器处理，在数据处理高峰期，由于服务器配置比较低，单台服务器不堪重负，处理速度慢，容易造成服务停滞；另外，将所有的数据如果放在单服务器硬盘中，一旦服务器发生故障，数据有全部丢失的风险。（修改方案请联系作者）
构建海量数据处理性能的医院集群系统
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2008-05-23 14:57:37
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随着大数据时代的到来，数据分析变得越来越重要。大数据分析组件处理性能要求是一个关键的考虑因素，它直接影响着数据处理的效率和准确性。在本文中，我们将讨论大数据分析组件处理性能要求的重要性，并通过代码示例来说明如何优化处理性能。
## 什么是大数据分析组件处理性能要求？
大数据分析组件处理性能要求指的是在处理大规模数据时，软件或系统需要满足的处理速度、资源利用率、可扩展性等方面的要求。在处理大数据
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2024-02-26 06:29:28
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SQL Server 完整模式下的事务日志 1.在完整恢复模式下，日志作为恢复数据的重要组成部分，日志的管理和对日志空间使用的管理则需要重视 2.在完整恢复模式下，CheckPoint不会截断日志。只有对日志的备份才会将MinLSN向后推并截断日志 3.从日志恢复数据的原理是Redo,也就是将日志中记载的事务再重做一遍。这个开
做过开发的应该都知道涉及到金额计算的 不能出现过大的精度缺失，如果还是用开发语言 如java中处理浮点数的方式，那样子会有精度缺失的情况出现.同时在java中如果出现0.001~1000 0000返回之外的 会使用科学计数法，那样明显无法满足实际情况的出现.Decimal Decimal格式化工具类是 用于对常见格式数字处理的，比如首先创建Decimal对象实例，通过有参构造方法 传入设置格式。然
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2023-06-15 20:06:22
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