昨天接到生产SkyWalking链路监控告警:服务的百分位数响应时间在过去的10分钟内超过2000毫秒的次数达到3次。经过不断的优化，将接口从9000ms优化到180ms，先看结果优化前：优化后：废话不多我们开始一、定位性能差的代码我用的阿里的Arthas，下载地址：https://arthas.aliyun.com/doc/download.html简单说下步骤：打开命令窗口，执行jps查看Java进程号pid在命令窗口执行as.batpid回车会打开一个页面，页面即arthas命令窗口在arthas命令窗口，执行tracecom.PublicControllerlogin可以看方法耗时二、
作者：周兆靖,英特尔高级应用工程师1.本文目的一般来说，开发者在启动基于OpenVINO™的AI应用进行深度学习模型推理的时候，特别是在推理大模型的时候，往往会发现从程序启动到完成初次推理所消耗的时间（称之为初次推理的响应时间）会比常规一次推理要长一些， 这是因为在启动第一次推理之前，OpenVINO™Runtime的工作流程是需要先读取模型文件，之后编译模型文件，完成后才开始模型推理。这就导致了用户启动AI大模型应用后，拿到首次推理结果的时间相对比较长，用户体验不佳，AI应用初次推理过长的响应时间也随之成为了大模型应用需要解决的痛点之一。本文将会介绍OpenVINO™提供缩短初次推理响应时间
在数据库管理和优化的世界里，MySQL作为一个流行的关系型数据库管理系统，其性能优化是任何数据密集型应用成功的关键。优化MySQL数据库不仅可以显著提高SQL查询的效率，还能确保数据的稳定性和可靠性。在本文中，我将介绍12种提升SQL执行效率的有效方法，并通过实用的代码示例来具体展示如何实施这些优化策略。本文，已收录于，我的技术网站ddkk.com，有大厂完整面经，工作技术，架构师成长之路，等经验分享1、使用索引优化查询使用场景：当你的数据库表中有大量数据，而你需要频繁进行搜索查询时，索引是提高查询效率的关键。代码示例：--假设我们有一个员工表employeesCREATETABLEemplo
根据thispost,在.Net中，Finalizersareactuallyevenworsethanthat.Besidesthattheyrunlate(whichisindeedaseriousproblemformanykindsofresources),theyarealsolesspowerfulbecausetheycanonlyperformasubsetoftheoperationsallowedinadestructor(e.g.,afinalizercannotreliablyuseotherobjects,whereasadestructorcan),ande
1.用户管理MySQL用户可以分为普通用户和root用户。root用户是超级管理员，拥有所有权限，包括创建用户、删除用户和修改用户的密码等管理权限。普通用户只拥有被授予的各种权限。MySQL提供了很多语句用来管理用户账号，这些语句可以用来管理包括登录和退出MySQL服务器，创建用户，删除用户、密码管理和权限管理等内容。MySQL数据库的安全性需要通过账户管理来保证。1.1登录MySQL服务器启动MySQL服务后，可以通过mysql命令来登录MySQL服务器，命令如下：mysql–hhostname|hostIP–Pport–uusername–pDatabaseName–e"SQL语句"下面详
目录1.1C盘一般会有的文件夹1.10Intel文件夹：1.12PerfLogs文件夹1.13顺便说下Logs文件夹（上面没有）1.14Logs与PerfLogs的区别1.14ProgramFiles和ProgramFiles(x86)文件夹：1.15Windows：1.16Users用户：1.17Temp或TemporayFiles：1.2下面是一些C盘可能会出现的文件夹（软件安装路径设为其它盘）：1.20HyLiteResources1.21LeakHotfix1.22sdktemp和sandbox等软件文件（软件一般下载C盘以外的盘）1.23C:Install1.24C:DumpSta
在中国，数据库的市场份额被国外数据库大佬们长期主导，他们无外乎都是大家耳熟能详的Oracle、微软、IBM等，这些知名的商业数据库厂商们在技术实力以及市场影响力方面无疑都是顶尖的，并且无一例外，它们都是美国的。而近年来，我们国家也终于意识到，长期依靠国外技术无疑是故步自封，把自身命运交给别国主宰，因此出台了诸多利好政策，提倡本土科技企业自主研发和创新。在这样的背景下，中国开启了数据库国产化进程，距今为止，国内的很多金融行业都完成了数据库国产化，究其原因，其中一个很重要的点就是，不用再担心哪天又被某国卡脖子，而使重要的数据无以为继。达梦是国产数据库中的一员猛将，它拥有自主的知识产权，同时在性能稳
我目前正在使用switch语句来处理传入消息的类型，其中有20种左右的不同情况。其中一些情况比其他情况发生的可能性高出几个数量级。热点编译器是否能够优化检查案例的顺序以找到要执行的正确案例，或者我应该构建我的代码以便最常见的案例首先出现:switch(messageType){caseMOST_COMMON://handleitbreak;...caseLEAST_COMMON://handleitbreak;}所有情况都是互斥的。使用策略模式和消息类型的Map查找会更好吗？性能是关键问题，因为我每秒处理数千条消息，并试图减少对象创建和方法调用的开销。非常感谢，克里斯编辑:谢谢指点。m
AI时代显卡如何选择，B100、H200、L40S、A100、H100、V100含架构技术和性能对比。英伟达系列显卡大解析B100、H200、L40S、A100、A800、H100、H800、V100如何选择，含架构技术和性能对比带你解决疑惑。近期，AIGC领域呈现出一片繁荣景象，其背后离不开强大算力的支持。以ChatGPT为例，其高效的运行依赖于一台由微软投资建造的超级计算机。这台超级计算机配备了数万个NVIDIAA100GPU，并利用60多个数据中心的数十万个GPU辅助，为ChatGPT提供了强大的算力支持。这种规模的算力部署不仅体现了AIGC技术的先进性，也预示着人工智能技术未来的发展趋
01AIGC时代的媒体内容生产技术架构首先给大家分享阿里云视频云媒体服务的顶层架构设计，这为AIGC的快速落地奠定了基础。媒体服务整体架构分三层。最底层是云原生底座，阿里云视频云构架在分布式云原生框架之上，视频云与我们的客户一样，自身也是云的使用者，可以获得云计算IaaS层弹性、按需按量、规模化的红利。中间层为媒体基础层，即媒体服务的底层技术核心。这一层分为三个部分：左侧的算法区域包括音视频编解码与增强算法、特效渲染算法、视觉AI算法、3A算法等。中间的媒体引擎是执行各类媒体处理任务、AI任务的发动机，负责集成算法及工程优化，设计统一的媒体处理框架，实现媒体处理Pipeline的高质量运行。最
