《运筹优化》专题

作者：sky-admin 概述 2019年下半年，为了将微信钱包/支付宝九宫格入口的滴滴出行迁移为小程序，团队对小程序进行了大量的功能升级与补全。在整个过程中也遇到并克服了一系列问题和挑战，其中包体积问题尤为突出。接下来全面介绍一下滴滴出行小程序在体积控制方面做的努力与沉淀。 背景 微信对小程序包体积的要求是总体积不得超过12M，主包及单个分包体积不得超过2M。支付宝对于小程序包体积的计算方式虽和

13.10.1 时间和内存消耗 可以用这个便捷脚本 xtime 来测量： #!/bin/sh /usr/bin/time -f '%Uu %Ss %er %MkB %C' "$@" 在 Unix 命令行中像这样使用 xtime goprogexec，这里的 progexec 是一个 Go 可执行程序，这句命令行输出类似：56.63u 0.26s 56.92r 1642640kB progexec，

在 24 课中我们学习了使用阴影纹理技术来实现阴影效果，但是阴影纹理实现的效果不是特别好，阴影边缘出现了很多锯齿，就像下面图片中这样： 这一课中我们会介绍一个优化这个问题的方法，这个方法就是 PCF，这个算法核心就是对阴影纹理中当前像素的周围进行多次采样，并将当前像素的深度值分别与所有采样结果比较，通过对最后的结果求平均值，这样我们就使得阴影的边缘显得更加平滑，例如像下面这个阴影纹理： 每个格子里

前端性能优化这是一个老生常谈的话题，但是还是有很多人没有真正的重视起来，或者说还没有产生这种意识。 当用户打开页面，首屏加载速度越慢，流失用户的概率就越大，在体验产品的时候性能和交互对用户的影响是最直接的，推广拉新是一门艺术，用户的留存是一门技术，拉进来留住用户，产品体验很关键，这里我以美柚的页面为例子，用实例展开说明前端优化的基本套路（适合新手上车）。 WEB性能优化套路 基础套路1：减少资源体

这本手册细致的描述了怎样写出高度优化的汇编代码，着重于讲解Pentium系列的微处理器。 完整：https://www.wenjiangs.com/wp-content/uploads/2020/pentiumopt.htm

10-8 面试官懂的太多了，秋招以来第一次面试被问麻了。 手撕 简单dp题，到右下角的最短路径 面试官说可以把边界条件拿出来做，这样会更清晰点 Pytorch DDP了解过吗 不了解 CV的发展路径 从AlexNet开始说，因为想不起来具体改进，就总结了说是各种架构和激活函数的改进 NLP的发展路径 RNN-》LSTM-》Transformer 不清楚是不是这个发展 RNN和Transformer

#24届软开秋招面试经验大赏# 投递岗位：AI平台/性能优化工程师 面试时间：9.22 面试流程 30min 视频面试 1、自我介绍 2、挑一个项目介绍难点与收获 3、对自己的评价 4、最有成就感的一件事 5、你在项目团队中扮演什么角色 6、如果你在工作中很努力，但是年底绩效考核不行，你会怎么办 7、反问 二面是综合面，提前准备好一些hr类型的问题，免得到时候卡壳

主要内容：一、前情回顾,二、日益膨胀的离线计算结果,三、分库分表 + 读写分离,四、每秒10万查询的高并发挑战,五、 数据的冷热分离架构,六、自研Elasticsearch+HBase+纯内存的查询引擎,七、实时数据存储引入缓存集群,八、阶段性总结,九、下一阶段的展望一、前情回顾 上篇文章：《为什么每个程序员都必须坚持写博客？这篇文章教你怎么写！》聊了一下系统架构中，百亿流量级别高并发写入场景下，如何承载这种高并发写入，同时如何在高并发写入的背景下还能保证系统的超高性能计算。 这篇文章咱们继续来

主要内容：1.问题,2.表结构,3.explain,4.为什么会用 index_merge（索引合并）,5.为什么用了 index_merge 就死锁了,6.解决方案1.问题 在生产环境中,出现了死锁流水的现象。查看死锁日志分析: 1、第一块内容（第1行到第9行）中，第6行为事务(1)执行的SQL语句，第7和第8行意思为事务(1)在等待 idx_status 索引上的X锁； 2、第二块内容（第11行到第19行）中，第16行为事务(2)执行的SQL语句，第17和第18行意思为事务(2)持有 idx

主要内容：1 临时表,2 union临时表优化,3 group by临时表优化MySQL的临时表的原理以及优化手段。 1 临时表 sort buffer、内存临时表和join buffer，这三个数据结构都是用来存放语句执行过程中的中间数据，以辅助SQL语句的执行的。其中，在排序的时候用到了sort buffer，在使用join语句的时候用到了join buffer。 而使用临时表的时候，的字段中具有标记。union、group by、distinct等等查询都有可能使用到

查询条件： {a:1,b:undefined}, {a:1,b:null}, mongodb查询，会忽略上述b字段吗？

我正在对接一个视频监控，但官方提供的demo在播放多个视频时运行起来并不流畅，而另一个同事部署了一个线上服务，通过iframe引入播放，效果会好很多。 可能的原因是什么？做了什么处理呢？

客户有个需求 要在浏览器中打印 1000 张纸张,但是预览的时候却发现浏览器无响应 打印纸张太多导致卡顿, 明确了 客户不会妥协...也就是必须得打 1000 张,请问从前端技术上有什么好的优化方案?

我有这样两个数组需要循环匹配出结果，如果没有用splice，出来的结果是正确的。但是我想优化下循环查找的代码，发现结果不对了 后来我又试了下splice函数 发现果然结果和我预想的不同了 请问上面的代码我该如何降低每次的循环量？

很简单的一个根据条件判断结果的函数，传进来三个值；三个条件是互相依赖的，通过switch来判断返回出结果 其中参数z传进来后，里面大约有20种判断条件；x与y也会有好几个判断条件 如果按照以上我的写法，可以整个函数会写很长；有什么其他更好的写法吗？