全方面带你透彻探索服务优化技术方案前提背景影响一个系统性能的方方面面代码优化数据库优化网络优化硬件优化常用的性能评价/测试指标响应时间并发数吞吐量响应时间、并发数和吞吐量之间的关系运作流程关系性能优化方案的建议避免过早优化进行系统性能测试寻找系统瓶颈，分而治之，逐步优化前端优化常用手段面向浏览器/App的优化方向减少请求数使用客户端缓冲启用压缩减少Cookie传输给用户一个提示使用CDN加速开启反向代理缓存WEB组件分离应用服务性能优化层级化缓存的用法和处理缓存的基本原理和本质合理使用缓冲的准则同步和异步，阻塞和非阻塞同步阻塞同步非阻塞异步阻塞异步非阻塞常见异步的手段服务或系统的分布式/集群分
目录1基础知识2模板3工程化1基础知识暂无。。。2模板暂无。。。3工程化题目1：求a~b中数字0、数字1、…、数字9出现的次数。思路：先计算1~a中每位数字出现的次数，然后计算1~b-1中每位数字出现的次数，两个相减即是最终答案。那么，如何计算1~a中每位数字出现的次数呢？首先，将a的每一位存入向量num中，例如a=1234567，那么num为，考虑如下两个子问题，1~a中数字0出现的次数。1~a中数字5出现的次数。为啥选择数字5呢？因为1到9中的任意一个数都和5等价。对于问题1：1~x中数字0出现的次数。记num中有n位，从第0位不考虑，因为第0位不可能取到0，即数字首位不能为0，例如012
概述前篇：A星寻路的简单实现A星寻路，在2D地图下使用频率较高本篇基于上一篇文章实现的A星寻路进一步优化。利用二叉堆代替了原先openList的数据结构，改进了path返回时的操作，以及在搜索时的性能开销。c#Sort函数和堆排序比较c#中的Sort函数，在实现方面采用的是快速排序。在日常的使用上，好像已经很满足需求了，快速排序的时间复杂度为O(nlogn)，堆排序的时间复杂度也为O(nlogn)。两者看起来速度基本一致。但是当每次选择的主元都是当前子数组的最小或最大值时，快速排序的时间复杂度是最差的。这种情况下，快速排序退化为类似于选择排序或插入排序的时间复杂度，即O(n^2)。而堆排序最
目录引言第一部分：分片上传的基本概念1.分片上传以及它的工作原理2.为什么选择分片上传第二部分：实现分片上传的关键步骤1.文件分片的方法，如何选择合适的分片大小文件分片的基本步骤：如何选择合适的分片大小：2.讨论建立稳定的文件传输协议，如HTTP多部分上传。 HTTP多部分上传的基本概念：建立稳定的HTTP多部分上传： 3.介绍如何在客户端和服务器端管理文件片段，包括排序和重组。客户端管理：服务器端管理：第三部分：编码实践与示例1.如何在C++中实现【winhttp】【curl】2.Windows环境下使用特定的API或库进行优化优化后的代码：第四部分：处理常见问题与挑战1.讨论如何
作者| 符尧，爱丁堡大学博士生OneFlow编译翻译｜宛子琳、杨婷假设有两家公司，它们拥有同样强大的模型。公司A可以用1个GPU为10个用户提供模型，而公司B可以用1个GPU为20个用户提供模型。从长远来看，谁会在竞争中获胜呢？答案是公司B，因为它的成本更低。假设一位研究人员提出了一种超级聪明的解码方法：这种方法拥有巧妙的算法和扎实的数学基础，但无法与FlashAttention兼容。它能在生产环境中使用吗？可能不行，因为FlashAttention对大规模模型部署至关重要。对Transformer推理的深入理解对研究和生产极为有益。然而在现实中，大规模生产通常与前沿研究的关联并不密切，了解算
目录反射（Reflection）反射概念反射的关键概念反射的常见用途代码示例1.检查类型和值2.修改变量值3.调用函数4.结构体反射并发模式（ConcurrencyPatterns）1.WorkerPool模式工作原理在代码中的体现2.Pipeline模式工作原理在代码中的体现3.Fan-in/Fan-out模式工作原理在代码中的体现性能优化（PerformanceOptimization）1.合理的设计和算法选择2.使用性能分析工具实践：优化已有代码第一步：性能分析第二步：优化目标和策略优化后的代码第三步：性能测试 学习反射、并发模式和性能优化。实践：优化已有代
文章目录前言一、动态合批的规则1、材质相同是合批的前提，但是如果是材质实例的话，则一样无法合批。2、支持不同网格的合批3、动态合批需要网格支持的顶点条件二、我们导入一个模型并且制作一个Shader，来测试动态合批1、我们选择模型的Mesh，可以查看模型的顶点信息2、我们先来测试一下225个顶点限制的动态合批3、我们来测试一下Shader中使用了Position、normal、uv0、uv1和tangent最多只能180个顶点以下的动态合批前言我们来解析一下上篇文章中提到的Batching中的动态合批Unity渲染Stats分析一、动态合批的规则动态合批是Unity默认去执行的，我们无法控制中间
OpenAI研究表明：大模型表现好坏强烈依赖于模型规模，弱依赖于架构；模型表现随着计算量、数据量和参数量提升；模型表现随着训练数据量和参数量的提升是可预测的。总体来讲，大参数量、大数据量、大计算量已经成为大模型表现好的主要因素。来源：OpenAIScalinglawsforneurallanguagemodels这样的趋势给大模型训练带来什么挑战呢？首先是算力问题。1750亿参数量的GPT-3训练3000亿token，需要算力3.14e11TFLOPs，千卡A100集群训练时长需要22天左右（算力利用率约为50%）；1.8万亿参数的GPT-4模型，训练13万亿token，需要算力2.15e13
网络的发展越来越快，不断有新的产品在互联网涌现出来，手机里的软件也是下载了一个又一个。微信小程序的出现给人们的生活提供了一种更为便捷的选择。但是，怎么样在数量庞大的同行中超越竞争对手，让自己的产品受到关注呢？这就需要一些小小的心机了。这里小柚就给大家提供一些思路，开几个心眼子。一、关键词优化关键词的选择和优化对于搜索排名至关重要。在小程序中做好关键词优化是提升排名的重要手段。要选择与你的业务相关、竞争程度适中、搜索量大、用户意图明确的关键词。同时，要注意关键词的密度和分布，确保关键词自然、合理地出现在标题、描述、内容中，不要过度堆砌关键词。二、数据分析数据分析可以帮助我们了解用户行为和需求，优
Python是一种功能强大且用途广泛的编程语言，以其简单和易于使用而闻名。然而，与任何解释语言一样，Python代码的执行有时比编译语言慢。幸运的是，有各种技术和实践可以用来优化Python代码以提高性能。这里，我们将探讨Python中的几种性能优化技术，包括分析、优化数据结构、使用内置函数和库，以及利用即时编译器（JIT）。还将提供实际例子来说明这些技术，帮助你写出更高效的Python代码。1.性能优化的分析分析是测量和分析代码的性能以识别性能瓶颈的过程。Python提供了内置的模块，如cProfile和timeit，可以用来进行分析。可以使用cProfile来分析代码中不同函数或方法所花费
