今天谈下业务系统性能问题分析诊断和性能优化方面的内容。这篇文章重点还是谈已经上线的业务系统后续出现性能问题后的问题诊断和优化重点。系统性能问题分析流程我们首先来分析下如果一个业务系统上线前没有性能问题，而在上线后出现了比较严重的性能问题，那么实际上潜在的场景主要来自于以下几个方面。业务出现大并发的访问，导致出现性能瓶颈上线后的系统数据库数据日积月累，数据量增加后出现性能瓶颈其它关键环境改变，比如我们常说的网络带宽影响正是由于这个原因，当我们发现性能问题的时候，首先就需要判断是单用户非并发状态下本身就有性能问题，还是说在并发状态才存在性能问题。对于单用户性能问题往往比较容易测试和验证，对于并发性
可加入就业QQ群：801549240联系老师内推简历投递邮箱：hr@ictyc.com内推公司1：浙江明讯网络技术有限公司内推公司2：南京华苏科技有限公司内推公司3：杭州华星创业通信技术有限公司浙江明讯网络技术有限公司浙江明讯网络技术有限公司是一家以移动通信技术服务和通信应用软件开发为主营业务的国家高新技术企业。公司专注于移动通信领域的产品研发和服务提供，业务涉及GSM、CDMA、LTE、WLAN、5G等移动通信网络，拥有华为、中兴、诺基亚、爱立信等多厂家的网优、网规、设计、工程、维护经验，并与江苏省邮电规划设计院等多个设计院结成合作伙伴，能够提供移动通信网络技术服务整体解决方案，是浙江省通信
上星期感觉我们实验室的一套OCEANBASE4.2.1的环境突然变得特别慢，在没有什么负载的时候连接数据库和执行SQL都比以前慢数倍。想去分析其原因，不过总是觉得不知道该从哪个地方开始排查，因为服务器的负载也很低，没有任何存在瓶颈的迹象。在搞Oracle数据库优化的时候，虽然分析复杂问题也挺头痛的，不过Oracle的各种工具以及丰富的可观测性接口总能让人觉得分析问题有一种酣畅淋漓的感觉。本人在Oceanbase上也是一个新手，再加上在网上的OB运维经验与运维知识也不如Oracle丰富，因此对于复杂问题的分析总觉得有点力不从心。最近一直在做D-SMARTOB专版的发版前的冲刺工作，我觉得如果利用
在SpringBoot应用中，我们经常需要对HttpServletRequest中的参数进行处理，以满足特定的业务需求或增强系统的安全性。本文介绍了一个实用的工具类——ParameterRequestWrapper，通过该类，我们可以更方便地对请求参数进行定制化处理。1.背景在实际项目中，我们经常会遇到对请求参数进行特殊处理的需求，例如去除空字符串参数、处理JSON格式的POST请求等。为了更灵活地处理这些情况，我们创建了ParameterRequestWrapper类，它继承自HttpServletRequestWrapper，并在构造方法中对请求参数进行了初始化和定制化处理。2.功能介绍2
文章目录StableDiffusion推理优化背景技术讲解：异步优化方案思路：异步推理优化原理OpenVINO异步推理PythonAPI同步和异步实现方式对比oneflow分布式调度优化优势：实现思路总结：StableDiffusion推理优化背景2022年，StableDiffusion模型横空出世，其成为AI行业从传统深度学习时代走向AIGC时代的标志性模型之一，并为工业界，投资界，学术界以及竞赛界都注入了新的AI想象空间，让AI再次性感。StableDiffusion是计算机视觉领域的一个生成式大模型，能够进行文生图（txt2img）和图生图（img2img）等图像生成任务。与Midjo
我在代码中根据指定的行数和列数动态生成EditTextView网格。我希望每个EditTextView的宽度相同(例如100dp)。虽然我可以使用setWidth或通过创建LayoutParam对象来设置View的大小，但我似乎只能以像素为单位指定值。相反，我想使用DP(密度无关)单位，类似于我使用XML布局所做的。这如何在代码中完成？ 最佳答案 我在Utils类中有一个方法可以执行此转换:publicstaticintdip(Contextcontext,intpixels){floatscale=context.getResou
利用AVX-512编程以及循环展开进一步优化利用AVX-512指令集可同时对512bit数据进行处理，int类型为32bit，因此理论上最多可以将运行速度提升16倍未优化DWORDThreadProc(LPVOIDIpParam)//线程函数，用于计算矩阵乘法{MYDATA*pmd=(MYDATA*)IpParam;int*A=pmd->A,*B=pmd->B,*C=pmd->C;intbegin=pmd->begin,end=pmd->end;for(intindex=begin;index运行结果：矩阵规模1线程2线程4线程8线程16线程32线程64线程100线程1000线程1024*10
#注意不同版本的free输出可能会有所不同$freetotalusedfreesharedbuff/cacheavailableMem:8169348263524687535266810304727611064Swap:000本文目的用来区分free中最后一个指标：buffer和cache,它们统称缓存，但在用途上存在差异。区分Buffers是内核缓冲区用到的内存，对应的是/proc/meminfo中的Buffers值。Buffers是对原始磁盘块的临时存储，也就是用来缓存磁盘的数据，通常不会特别大（20MB左右）。这样，内核就可以把分散的读写集中起来，统一优化磁盘的写入，比如可以把多次小的写
目录前言一、梯度下降法简述二、梯度下降算法原理理解1.梯度2.梯度定义
霍夫圆检测能检测出目标图像中存在的圆，但在实际使用中，参数调节存在很大的困难，故在本博文中对霍夫圆检测的原理、参数列表、优化经验进行分析总结。详细的列出了各个参数的调节依据，实现了在复杂背景下的霍夫圆检测。1.原理介绍1.1基本原理相关知识：霍夫圆检测与霍夫变换密切相关，霍夫变换是基于极坐标系（是由半径与夹角所描述的一种坐标系）与笛卡尔坐标系（普通的平面坐标系）的相互转变而实现的。笛卡尔坐标系上的一个点，变换到极坐标系上就变成了一条线；反之亦然。然而，基于霍夫变换的霍夫圆检测方法计算量极大，不适合实际应用。在opencv的实现中，是使用霍夫梯度算法进行圆检测。参考链接：https://www.
