性能优化---框架优化(更多的是计算和存储上的优化) 计算的优化主要体现在服务器性能和对数据结构的操作上，存储更多是对针对数据结构在读或写上进行优化； 比较常见的hadoop大数据处理平台与生态圈，更多的阐述的就是计算与存储：计算上MapReduce--->Spark, 存储上HDFS ---> Hbase一、软优化：1. 代码层面的
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2023-08-12 21:46:34
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1、优化算法时间 算法的时间复杂度对程序的执行效率影响最大，在Python中可以通过选择合适的数据结构来优化时间复杂度，如list和set查找某一个元素的时间复杂度分别是O(n)和O(1)。不同的场景有不同的优化方式，总得来说，一般有分治，分支界限，贪心，动态规划等思想。 2、循环优化 每种编程语言都会强调需要优化循环。当使用Python的时候，你可以依靠大量的技巧使得循环运行得更快
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2023-11-22 21:18:13
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一、Websocket概念在讲websocket之前，我们先来看看ajax轮询和long poll的实现机制。轮询轮询的原理非常简单，让浏览器隔个几秒就发送一次请求，询问服务器是否有新信息。 场景再现： 客户端：啦啦啦，有没有新信息(Request) 服
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2023-08-05 11:09:45
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一. 字符串拼接1 document = "%s%s%s%s" % (title, introduction, main_piece, conclusion)
2 document = "%(title)s%(introduction)s%(main_piece)s%(conclusion)s" % locals 更好
3 full_doc = "".join(world_list)二. 
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2024-06-17 21:29:37
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一、扫描优化SpringBoot项目中的启动类，会使用@SpringBootApplication 注解，该注解的作用扫描外部依赖项目(例如：Tomcat，SpringMVC，Transaction等)以及运行一些自动配置类。@SpringBootApplication注解中包含了@SpringBootConfiguration、@EnableAutoConfiguration、@Componen
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2023-08-04 14:16:10
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用过Matlab的同学应该都知道，Matlab的慢是出了名的，但是再慢也有优化的方式，下面我们给出几个Matlab编程中常用的优化技巧。 在讲优化方法之前，首先要说的就是Matlab中用tic toc的方式来计算运行时间，这是个常识。当然，想统计具体的耗时，可以用profile工具。向量化操作 这个应该是用过Matlab的同学都清楚的一点，Matlab中操作向量和矩阵的速度要比使用f
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2024-06-16 12:58:54
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性能优化篇1. 循环优化a. 尽量减少循环内的计算，能循环外能实现的逻辑不放在循环内[2.22倍]#坏的写法
data = [1,2,3,4,5,6,7]
for i in xrange(1000):
d_len = len(data) # 可在循环外实现
k = d_len + i
# 好的写法
data = [1,2,3,4,5,6,7]
d_len = len(data)
for i in
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2023-08-11 08:22:40
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Python 代码优化常见技巧 代码优化能够让程序运行更快，它是在不改变程序运行结果的情况下使得程序的运行效率更高，根据 80/20 原则，实现程序的重构、优化、扩展以及文档相关的事情通常需要消耗 80% 的工作量。优化通常包含两方面的内容：减小代码的体积，提高代码的运行效率。改进算法，选择合适的数据结构 一个良好的算法能够对性能起到关键作用，因此性能改进的首要点是对算法的改进。在算法的时间复杂度
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2024-05-21 12:39:29
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Python作为一种高效、易用的编程语言，在各个领域都得到了广泛的应用。然而，随着项目规模的不断扩大，性能问题逐渐凸显。本文将从四个部分详细介绍Python性能优化的基础知识、常用技巧、高级策略以及注意事项，帮助读者全面提升Python代码的执行效率。第一部分：Python性能优化基础1.1 理解性能瓶颈在进行性能优化之前，我们需要了解性能瓶颈在哪里。性能瓶颈通常出现在以下几个方面：CPU密集型：
递归栈溢出 Python的递归调用栈的深度有限制，默认深度为998，可以通过sys.getrecursionlimit()查看。 针对递归栈溢出，我们可以将默认深度设置为大一些，这样不会报错，但是再大的深度总归是有限的，而且深度越大对内存的占用也就越大，这对我们的程序是不利的。所以一般情况下我们不要将栈的深度设定太大。 但有时候我们又需要无限但递归，这里我们就可以用到尾递归。尾递归 尾递归
原创
2022-03-23 14:57:52
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引言本篇文章将详解带有约束条件的最优化问题，约束条件分为等式约束与不等式约束，对于等式约束的优化问题，可以直接应用拉格朗日乘子法去求取最优值；对于含有不等式约束的优化问题，可以转化为在满足 KKT 约束条件下应用拉格朗日乘子法求解。拉格朗日求得的并不一定是最优解，只有在凸优化的情况下，才能保证得到的是最优解，所以本文称拉格朗日乘子法得到的为可行解，其实就是局部极小值，接下来从无约束优化开始一一讲解
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2023-10-18 22:28:54
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Zoutendijk可行性方法属于约束极值问题可行方向法中的一种。与之前无约束极值问题中的最速下降法、牛顿法相像，可行方向法的策略是：从可行点出发，沿着下降的可行方向进行搜索，求出使目标函数值下降的可行点。 教材中共介绍了四种方法：Zoutendijk可行性方法、Rosen梯度投影方法、既约梯度法、Frank-Wolfe方法。博文对Zoutendijk可行性方法和Frank-Wolfe方法进行了介
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2024-04-28 10:40:28
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背景在抖音的技术博客 中，其介绍了通过修改消息队列顺序实现冷启动优化的方案，不过并未对其具体实现展开详细说明。 本文是对其技术方案的思考验证及实现。 详细代码见github: https://github.com/Knight-ZXW/AppOptimizeFramework模拟劣化场景我们首先模拟一个会影响冷启动的耗时消息场景, 在demo中，插入一个耗时消息到 startActivity对应的
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2024-08-05 19:28:11
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环境：pyhton2.7性能分析方法：运行时间较小为优import time
init_time = time.clock()
func()
last_time = time.clock()性能时间times值的大小times = last_time - init_time() 一：字符串连接在python里面，字符串是不可变的（immutable），就是说一旦你创建了一个字符串就不可以
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2023-09-21 15:01:02
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一、TensorFlow基础使用 创建、启动图 1 #创建一个常量op
2 m1 = tf.constant([[3,3]])
3 #创建一个常量op
4 m2 = tf.constant([[2],[3]])
5 #创建一个矩阵乘法op，把m1和m2传入
6 product = tf.matmul(m1,m2)
7 print(product) 1 #定义一个会话，自动启动默认图
Mysql优化框架 1.SQL语句优化 2.索引优化 3.数据库结构优化 4.InnoDB表优化 5.MyISAM表优化 6.Memory表优化 7.理解查询执行计划 8.缓冲和缓存 9.锁优化 10.MySQL服务器优化 11.性能评估 12.MySQL优化内幕 MyISAM: 表结构 数据 索引 ...
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2021-08-21 13:24:00
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# Java框架优化指南
## 1. 概述
在进行Java开发时，选择合适的框架并优化框架的使用是非常重要的。本文将介绍如何实现Java框架的优化，包括选择合适的框架、优化配置和代码、使用合适的设计模式等。通过优化框架的使用，可以提高系统的性能和可维护性，提升开发效率。
## 2. 选择合适的框架
在开始一个新的项目时，选择合适的框架是至关重要的。以下是选择框架的一般步骤：
| 步骤 | 描
原创
2023-08-06 09:42:32
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# 回归模型优化方法与Python应用
回归分析是一种常用的统计方法，用于评估自变量与因变量之间的关系。在机器学习领域，回归模型也是一种重要的预测工具。然而，构建一个高效的回归模型通常需要进行多种优化。本文将介绍几种回归模型的优化方法，并通过Python进行示例演示。
## 回归模型优化方法
1. **特征选择**：
特征选择是优化模型的重要步骤。通过选择对模型性能有影响的特征，我们能
路径规划算法：基于风驱动优化的路径规划算法- 附代码 文章目录路径规划算法：基于风驱动优化的路径规划算法- 附代码1.算法原理1.1 环境设定1.2 约束条件1.3 适应度函数2.算法结果3.MATLAB代码4.参考文献 摘要：本文主要介绍利用智能优化算法风驱动算法来进行路径规划。 1.算法原理风驱动算法原理请参考1.1 环境设定在移动机器人的路径优化中，每个优化算法的解代表机器人的一条运动路径
钢管切割优化方法的实现步骤
## 介绍
在钢管切割过程中，优化方法可以帮助我们最大化利用原材料，减少浪费。本文将介绍如何使用Python实现钢管切割的优化方法，并逐步指导刚入行的开发者完成这个任务。
## 流程图
```mermaid
graph LR
A[开始] --> B[输入钢管信息]
B --> C[计算切割方案]
C --> D[输出最优方案]
D --> E[结束]
```
原创
2024-01-13 03:51:18
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