引言在京东家居事业部，线索CRM系统扮演着至关重要的角色，它作为构建家居场景核心解决方案集的首要环节，肩负着获客和拓展业务的重要使命。然而，随着业务的不断扩张和市场需求的日益增长，系统原有的架构开始显露出诸多不适应之处，如架构设计不再清晰，代码存在过量冗余，核心的读写接口响应时间长等问题，这些问题严重制约了业务的敏捷性和快速发展。鉴于这一状况，系统的性能优化和调整势在必行，以确保其能够更好地支撑业务的快速发展需求。系统优化概述一.线索提交接口的统一与性能优化系统优化前存在的问题1.新渠道接入周期长，代码冗余，系统中存在五个主要的线索创建渠道，它们的处理流程高度相似，但是代码却是分散冗余的。每当
引言在京东家居事业部，线索CRM系统扮演着至关重要的角色，它作为构建家居场景核心解决方案集的首要环节，肩负着获客和拓展业务的重要使命。然而，随着业务的不断扩张和市场需求的日益增长，系统原有的架构开始显露出诸多不适应之处，如架构设计不再清晰，代码存在过量冗余，核心的读写接口响应时间长等问题，这些问题严重制约了业务的敏捷性和快速发展。鉴于这一状况，系统的性能优化和调整势在必行，以确保其能够更好地支撑业务的快速发展需求。系统优化概述一.线索提交接口的统一与性能优化系统优化前存在的问题1.新渠道接入周期长，代码冗余，系统中存在五个主要的线索创建渠道，它们的处理流程高度相似，但是代码却是分散冗余的。每当
编程实现优化算法，并3D可视化1.函数3D可视化分别画出 和 的3D图frommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Dimportnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltimporttorchfromnndl.opimportOp#定义一个优化的二元函数类，计算梯度classOptimizedFunction3D(Op):def__init__(self):super(OptimizedFunction3D,self).__init__()self.params={'x':0}self.grads={'x':0}defforwar
目录1.广播变量（broadcastvariables）2.累加器（accumulators） 在分布式计算中，当在集群的多个节点上并行运行函数时，默认情况下，每个任务都会获得函数中使用到的变量的一个副本。如果变量很大，这会导致网络传输占用大量带宽，并且在每个节点上都占用大量内存空间。为了解决这个问题，Spark引入了共享变量的概念。 共享变量允许在多个任务之间共享数据，而不是为每个任务分别复制一份变量。这样可以显著降低网络传输的开销和内存占用。Spark提供了两种类型的共享变量：广播变量（broadcastvariables）和累加器（accumulators）。1.广播变
简述CloudCanal去年支持OceanBase数据迁移同步能力后，随着使用用户增多以及问题反馈，近期对该能力进行了一轮较大规模的优化。本篇文章简要介绍这些优化点，以及未来该能力的演进方向。优化点大幅提升同步性能CloudCanal目前使用OceanBaseLogProxy做增量数据订阅，使用方式相对简单明了。@Overridepublicvoidnotify(LogMessagemessage){try{ParsedEntryentry=msgConvertor.convertMsgToEntry(message);if(entry==null){return;}instance.getE
目录1.什么是DrawCall？DrawCall高了有什么影响？如何降低DrawCall？2.UI优化小知识3.层消隐距离技术4.LOD是什么，优缺点是什么?5.合批6.静态合批7.动态合批8.动态合批跟静态合批的区别9.如何优化内存?10.mask和rectmask2d的区别11.贴图透明通道分离，压缩格式设为ETC/PVRTC12.关闭贴图的读写选项13.Unity在移动设备上的⼀些优化资源的方法14.CPU端性能优化小知识点15.内存优化小知识点16.UI图集的作用17.请简述GC（垃圾回收）产生的原因，并描述如何避免？18.简述优化脚本的方法19.简述优化内存管理的方向20.简述美术优
前言Spark通过JDBC读取数据之前很早写过一篇博客，本以为所有通过jdbc读取的方式都一样，谁知道这次读sqlserver的时候竟然出现的很多异常，这里把异常的问题进行记录。测试代码importorg.apache.spark.sql.Dataset;importorg.apache.spark.sql.Row;importorg.apache.spark.sql.SparkSession;publicclassTest{publicstaticvoidmain(String[]args){SparkSessionspark=SparkSession.builder().appName("
前言if-else语句对于程序员来说，是非常非常熟悉的一个判断语句，我们在日常开发和学习中都经常看见它，if-else语句主要用于需要做出选择的地方进行判断，这里就不再赘述if-else语法和特点了。我们在写代码（如图下，是我以前写的计算器项目）或看项目的时候或多或少都接触过拥有大量if语句（简称“屎山”）的项目代码，多重嵌套的if-else在维护和修改的时候真的让人崩溃（特别是看被人的项目的时候），有时候一个bug排查下来，整个人都麻木了。如图下的计算器项目的代码就是多重if-else的一个例子，一眼看过去就觉得很冗余了，在功能不完善时，需要添加代码很不方便。维护时，可读性很差，而且很多b
我正在为以媒体为中心的应用程序之类的杂志测试动画方法。我的目标是数百个Sprite的流畅动画带视频播放和标准UI叠加在动画屏幕上。我正在考虑CoreAnimation或OpenGL。OpenGL肯定更快，但据我所知，在GLSprite中集成视频播放是不可能的。(它需要视频到纹理功能)所以我正在研究CoreAnimation。但是表现太差了。我尝试使用256个11x10像素的alpha混合位图Sprite进行简单的重力模拟。而我只得到了关于10帧/秒5%的设备利用率5%的渲染器利用率瓷砖利用率为0%。瓶颈显然在CPU代码上。据我所知，CA使用GL进行合成，而我只使用了单个小位图。所以这个
我正在做的是在每次触摸事件中我从unsignedchar*创建一个图像。这是我的功能-(void)paint:(ImageWarper::WarpedImage*)warpedImgisCircleRequired:(bool)doDrawCircleatPoint:(CGPoint)pt{NSAutoreleasePool*pool=[[NSAutoreleasePoolalloc]init];if(!mWarper)return;unsignedchar*pixelData=warpedImg->Image.Data;intimageHeight=warpedImg->Image.
