8.1节中,我们看到了各种划分方法;并且在8.2节,了解了对性能影响的各种因素。如何在设计数据结构的时候,使用这些信息提高多线程代码的性能?这里的问题与第6、7章中的问题不同,之前是关于如何设计能够安全、并发访问的数据结构。在8.2节中,单线程中使用的数据布局就会对性能产生巨大冲击(即使数据并未与其他线程进行共享)。 关键的是,当为多线程性能而设计数据结构的时候,需要考虑竞争(contention
问题内容: 继一些在线调查(1,2,numpy的,SciPy的,scikit,数学),我已经找到了计算的几种方法 在Python欧氏距离 : 我想知道是否有人可以就 效率* 和 精度 方面认为上述哪一项( 或我未找到的其他任何 理由)提供最佳见解。如果有人知道任何的 资源(S) ,其中讨论的主题,这也将是巨大的。 *** __ 的 背景下 ,我在有趣的是,在计算对数元组之间的欧氏距离,例如之间的距
本文向大家介绍Nginx+Tomcat高性能负载均衡集群搭建教程,包括了Nginx+Tomcat高性能负载均衡集群搭建教程的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 Nginx是一个高性能的HTTP服务器/反向代理服务器及电子邮件(IMAP/POP3)代理服务器。其占有内存少,并发能力强,在同类型的网页服务器中表现较好。Nginx可以在大多数Unix Linux OS上编译运行,并有Windows移
我有一个连接到第三方服务并将结果返回给客户端的应用程序。在内部,应用程序向第三方服务发出GET请求并获取结果。我已经使用Reactor和reactive代码在重负载下扩展应用程序。这是一个SpringBoot项目,它运行嵌入式Tomcat并依赖于Web客户端(被动netty向第三方发出请求)。不知何故,CPU利用率和响应时间都比阻塞模式差。硬件设置在Kubernetes中运行单核。 该项目建立在库
我使用jQuery Mobile 1.3进行Worklight 5.0.6开发。我发现一些功能,如过渡,面板和弹出菜单是不顺利的真实设备(三星银河S3 下面是测试应用程序的代码:Worklight,PhoneGap
如果经过之前章节的一系列优化之后,数据确实超过了集群能承载的能力,除了拆分集群以外,最后就只剩下一个办法了:清除废旧索引。 为了更加方便的做清除数据,合并 segment,备份恢复等管理任务,Elasticsearch 在提供相关 API 的同时,另外准备了一个命令行工具,叫 curator 。curator 是 Python 程序,可以直接通过 pypi 库安装: pip install ela
目录 http_load webbench ab siege http_load 程序非常小,解压后也不到100K http_load以并行复用的方式运行,用以测试web服务器的吞吐量与负载。 但是它不同于大多数压力测试工具,它可以以一个单一的进程运行,一般不会把客户机搞死。 还可以测试HTTPS类的网站请求。 下载地址:http_load-12mar2006.tar.gz 安装很简单 tar z
本文向大家介绍关闭Vue计算属性自带的缓存功能方法,包括了关闭Vue计算属性自带的缓存功能方法的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 使用Vue的小伙伴都会知道,vue的计算属性。这个是这个样子解释的,当某些依赖值发生变化的时候,其自身的值也会发生变化,与之先关的DOM也会发生变化,通常呢,这个计算属性里面都会有两个方法:get和set可以使用。 这里我只分析一下,如何关闭计算属性的缓存,获取最
面试包含以下内容:英语考核,多对一问题,作品集 【英语口语】 英语口语面试的形式是抽题,抽一段文章进行口译。按以往的面试,也会进行口语的考核,口语考核分为:英语自我介绍+回答一个英语问题(1.对广州的印象?2.介绍你本科的学校) 【复试问题】 复试流程:英语口译,中文自我介绍,问1-2个中文问题(1.对设计的理解;2.生活中遇到设计的问题怎么解决?3.......),再问2-4个关于你作品集的问题
null 我相信这个答案是正确的,但我无法证明。有人能证明它为什么起作用或提供一个反例吗?
主要内容:爬山算法的特点,爬山的国家空间图,状态的不同区域,爬山类型算法:,爬山算法存在的问题爬山(Hill Climbing)算法是一种局部搜索算法,它在增加高度/值的方向上连续移动,以找到山峰或最佳解决问题的方法。它在达到峰值时终止,其中没有邻居具有更高的值。 爬山算法是一种用于优化数学问题的技术。其中一个广泛讨论的爬山算法的例子是旅行商问题,其中我们需要最小化推销员的行进距离。 它也称为贪婪的本地搜索,因为它只关注其良好的直接邻居状态而不是超越它。爬山算法的节点有两个组成部分,即状态
主要内容:解决问题的代理,搜索算法术语,搜索算法的属性,搜索算法的类型搜索算法是人工智能最重要的领域之一。本主题将解释有关AI中搜索算法的所有信息。 解决问题的代理 在人工智能中,搜索技术是普遍的问题解决方法。AI中的合理代理或问题解决代理主要使用这些搜索策略或算法来解决特定问题并提供最佳结果。解决问题的代理是基于目标的代理并使用原子表示。在本主题中,我们将学习各种解决问题的搜索算法。 搜索算法术语 搜索:搜索是一个一步一步的过程,用于解决给定搜索空间中的搜索问题。
我试图在我的象棋引擎中实现alpha-beta剪枝,但没有性能差异,我可能做错了什么?我试着用控制台记录算法剪切一个分支的次数,但它的数量是数百次,因此它可以正确地修剪搜索树。即使这样,该算法也没有明显的性能改进。 董事会评估平均需要80毫秒左右。使用alpha-beta修剪,查看深度3时,minimax/alpha-beta算法需要1.8秒,而不使用minimax/alpha-beta算法需要1
问题内容: 我已经实现了一种算法来计算最长的 连续 公共子序列(不要与最长的公共子序列相混淆,尽管对这个问题并不重要)。我需要从中获得最大的性能,因为我会经常称呼它。为了比较性能,我在Clojure和Java中实现了相同的算法。Java版本的运行速度明显加快。 我的问题是,对Clojure版本是否可以做任何事情以将其加快到Java级别。 这是Java代码: 这是相同的Clojure版本: 现在让我