### Python二分类性能实现流程
为了实现Python的二分类性能，我们需要按照以下步骤进行操作：
```mermaid
graph TD
A[数据准备]
B[模型选择]
C[训练模型]
D[模型评估]
E[模型调优]
```
#### 数据准备
在进行二分类性能实现之前，我们首先需要准备好相关的数据集。数据集可以是已经标注好的样本数据，其中每个样本都包括一系列特征和对应的标签。特征
原创
2024-01-05 05:01:23
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主要思想呢，就是建一张虚拟表(MRG_MYISAM引擎)，按照一定的规则对要拆分表按照一定规则进行拆分(比如按照月份/平台类型)我是使用的meger分表的方法，我感觉相对比较简答，而且易于扩展，代码基本不用改变可能遇到的问题就是id冲突，实际也是看应用场景了，有可能你不会遇到，遇到后呢，应该是很常见的问题了，百度一下你就知道，上面文章中应该也是有的。分表的方式上面有的，我这里细致的描述一下吧1.原
原创
2023-03-22 00:42:35
25阅读
Linux跑分-unixbench性能测试 我们在选择和评论一款VPS的性能时候，从理论上我们会从配置信息、硬件对比，以及带宽速度，包括这里老蒋要分享的UnixBench跑分测试。尤其是跑分测试数据基本上可以反映出这款VPS的整体性能数据，但是也不能作为唯一参考。比如之前我在Linode VPS上面 ...
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2021-11-04 11:38:00
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# golang mysql分库分表性能
## 引言
在高并发的场景下，单一的数据库可能无法满足应用的需求，因此需要将数据库进行分库分表操作。golang是一种高效的编程语言，被广泛应用于服务器端开发。本文将介绍如何使用golang进行mysql分库分表操作，并探讨其性能优化方法。
## 分库分表概述
分库分表是一种数据库扩展技术，将一个大的数据库分成多个小的数据库，每个数据库中的表也可以
原创
2024-01-10 04:00:50
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挑战1:网络同步 挑战2:是网络的可靠性，包括应对网络的延迟，丢包和掉线 挑战3: 反作弊和安全系统，因为网络游戏的本质是经济系统 挑战4:多样性(不同设备，不同服务器)，在不停服的情况下热更新 挑战5:大量人数时对高并发，高操作的要求Network Protocols 网络协议 Socket编程，通过接口，确认好相互的协议，就可以快速的建立持续的链接 国内是IVP4 居多，最好兼容IPV6，
# OpenStack超分CPU性能测试指南
在云计算领域，OpenStack是一款强大的开源平台，可以帮助开发者管理多个虚拟机及资源。进行CPU性能测试是系统性能评估的重要一环，特别是在使用OpenStack的环境中。本文将逐步引导你如何在OpenStack中进行超分CPU性能测试。
## 流程概述
以下是进行OpenStack超分CPU性能测试的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-
原创
2024-10-12 06:13:03
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如何实现Android跑分性能测试APP
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何实现一个Android跑分性能测试的应用程序。下面是整个过程的步骤示意图：
```mermaid
journey
title Android跑分性能测试APP开发流程
section 创建项目
创建项目->导入所需库: 导入JUnit和AndroidJUnitRunner
创建项目
原创
2024-02-07 06:39:36
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国庆期间闲来无事，写了一个简单的小程序，小程序名称叫做 IT藏经楼。目的是分享这些年自己积累的一些学习材料，方面大家查找使用，包括电子书、案例项目、学习视频、面试题和一些PPT模板。里面所有材料都免费分享。目前小程序中只发布了非常小的一部分，后续会陆续上传分享。当前版本的小程序页面也比较简单，还在逐渐的优化中。分区这里讲的分区，此“区”非彼“区”，这里讲的分区的意思是指将同一表中不同行的记录分配到
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2024-05-31 01:34:36
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# MySQL分库分表性能测试
## 简介
在实际的应用中，数据库的性能是很重要的。当数据量逐渐增大时，我们需要对数据库进行分库分表，并且需要进行性能测试，以确保数据库的稳定性和性能。
本文将介绍分库分表性能测试的流程，并提供每一步所需的代码以及相应的注释。
## 流程
下面是分库分表性能测试的流程，包括以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建测试数
原创
2023-12-06 07:42:29
306阅读
本篇概览本文是《hive学习笔记》的第五篇，前文学习了分区表，很容易发现分区表的问题：分区字段的每个值都会创建一个文件夹，值越多文件夹越多；不合理的分区会导致有的文件夹下数据过多，有的过少； 此时可以考虑分桶的方式来分解数据集，分桶原理可以参考MR中的HashPartitioner，将指定字段的值做hash后，根据桶的数量确定该记录放在哪个桶中，另外，在join查询和数据取样时，分桶都能提升查询效
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2024-06-07 15:35:35
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背景说明在最近的项目开发中，遇到一个 Python处理性能问题 ：由于实时数据量较大（每秒有2100条日志，且每条日志平均大小在1kB左右），且受制于硬件资源限制，使用Python做实时数据处理，无法完成当前规模的数据集处理能力，数据越积越多，数据入库延时越来越长！第一版Python实现，其处理性能：840/s优化版Python实现，其处理性能：11
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2023-08-11 16:58:51
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终于，Python 3.11 正式版发布了！2020 年 1 月 1 日，Python 官方结束了对 Python 2 的维护，这意味着 Python 2 已完全退休，进入了 Python 3 时代。打从进入 3 版本以来，Python 官方已经发布了众多修改分支，现在来到了最新的版本 Python 3.11。其实研究界有个不公开的秘密，那就是 Python 运行速度并不快但容易上手，因此使用人数
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2023-06-01 18:04:00
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# 虚拟化环境中的 CPU 超分性能问题
虚拟化技术已经深深融入现代数据中心的运作中，通过允许多个虚拟机在同一物理服务器上运行，极大提高了资源利用率。然而，在资源管理中，一个常见的问题是 CPU 超分配（通常称为 CPU 超分）。尽管这一技术可以提高资源的可用性，但也可能导致性能下降，特别是在高负载情况下。本文将探讨 CPU 超分的原因，性能影响，及其解决方案，并提供相应的代码示例。
## 什
原创
2024-09-21 07:02:18
358阅读
我们上过大学的朋友们都知道，大学没有固定教室也没有固定的座位，所以大家可以随便找个自己喜欢的位置坐下。别看这些不起眼的座位，感觉没什么差别。其实，它们可是隐藏着许多小秘密的哦~虽然这些座位，没有什么差别，但是他们可以反映出你在学校里面属于学霸还是学渣，一目了然。网上曾有这样一张神奇的教室座位分区图，网友直呼“中枪”！从“神座位表”中可以看到，一间教室被划分成了“学霸区”、“妹纸区”、“考神区”、“
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2024-04-25 16:13:07
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SFTGAN（通过语义分割先验恢复图像中的真实纹理的超分辨率），大意是有些场合效果可能更好。（https://github.com/xinntao/SFTGAN）生成部分分两块：1。8种类语义分割 2 。超分部分主函数：void SFTGAN(char * savefilename, SFTGAN模型 & sr)
{
int wid=bmp.width;
int hei=
正文python为什么性能差： 当我们提到一门编程语言的效率时：通常有两层意思，第一是开发效率，这是对程序员而言，完成编码所需要的时间；另一个是运行效率，这是对计算机而言，完成计算任务所需要的时间。编码效率和运行效率往往是鱼与熊掌的关系，是很难同时兼顾的。不同的语言会有不同的侧重，python语言毫无疑问更在乎编码效率，life is short，we use&nb
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2023-06-01 18:27:45
147阅读
在 Python 中，性能要求可能包括以下几个方面：执行速度：代码的运行速度越快，可以给用户带来更好的体验。内存使用：程序占用的内存越少，可以节省资源，提高系统的效率。并发能力：程序能够同时处理多个请求，可以提高系统的吞吐量。可扩展性：程序能够在更强大的硬件环境下继续保持良好的性能，可以满足未来的业务需求。可维护性：代码的可读性和可维护性越高，团队开发和维护软件的效率就越高。性能要求可能因应用场景
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2023-06-15 13:21:08
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1. 减少时间复杂度 在python中可以选取合适的数据结构来优化时间复杂度，比如list和set查找某一个元素的时间复杂度分别为O(n)和O(1)。 2. 合理安排and和or前后表达式的顺序 and：应该把满足条件少的表达式放在前面，多的放在后面 or：应该把满足条件多的放在前面，少的放在后面 3. 合理使用copy与deepcopy cope为浅复制 deepcopy为深复制，采用
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2024-06-09 09:49:03
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性能优化与底层实现 在实际的工程环节都会围绕整体的业务逻辑问题，很少去了解底层的原理。但是我们一旦涉及到性能和效率的优化，就会涉及到编译器，部署环境，编程语言等的底层实现和技术细节。下面就从Python语言的特征与分析可能导致的性能问题及优化问题。一、可变类型导致的性能问题（1）拼接字符串问题
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2023-07-05 10:50:13
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一、为什么选择Python软件质量：Python更注重可读性、一致性，具备了比传统脚本语言更优秀的可维护性和可重用性。高开发效率：相对于C、Java等编译/静态类语言，Python开发效率要高出数倍，其代码大小只有C++和Java的1/5-1/3，而且Python程序可立即运行，无需编译及链接等步骤。可移植性：绝大多数Python程序无需任何改变即可在主流平台上运行。标准库支持：Python内置了
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2023-08-30 15:44:44
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