6B12 最优高铁环 0x6B「图论」练习 背景 幻影国建成了当今世界上最先进的高铁,该国高铁分为以下几类: S---高速光子动力列车---时速1000km/h G---高速动车---时速500km/h D---动车组---时速300km/h T---特快---时速200km/h K---快速---时速150km/h 该国列车车次标号由上述字母开头,后面跟着一个正整数(<=1000)构成. 描述 由于该国地形起伏不平,各地铁路的适宜运行速度不同.因此该国的每一条行车路线都由K列车次构成.例如:K…

前言: Tcp/ip协议对网络编程的重要性,进行过网络开发的人员都知道,我们所编写的网络程序除了硬件,结构等限制,通过改动Tcp/ip内核參数也能得到非常大的性能提升, 以下就列举一些Tcp/ip内核參数,解释它们的含义并通过改动来它们来优化我们的网络程序,主要是针对高并发情况. 这里网络程序主要指的是server端 1. fs.file-max 最大能够打开的文件描写叙述符数量.注意是整个系统. 在server中.我们知道每创建一个连接,系统就会打开一个文件描写叙述符,所以,文件描写叙述符打开…

Linux配置支持高并发TCP连接(socket最大连接数) Linux配置支持高并发TCP连接(socket最大连接数)及优化内核参数 2011-08-09 15:20:58|  分类:LNMP&&LAMP|  标签:内核调优  文件系统调优  高并发调优  socket连接  ip_conntract  |字号大中小 订阅 Linux配置支持高并发TCP连接(socket最大连接数) 1.修改用户进程可打开文件数限制在 Linux平台上,无论编写客户端程序还是服务端程序,在进行高并发T…

今天带来一篇译文“调优Apache Kafka集群”,里面有一些观点并无太多新颖之处,但总结得还算详细.该文从四个不同的目标出发给出了各自不同的参数配置,值得大家一读~ 原文地址请参考:https://www.confluent.io/blog/optimizing-apache-kafka-deployment/ ========================================== Apache Kafka是当前最好的企业级流式处理平台.把你的应用程序链接到Kafka集群,剩下…

只要业务逻辑代码写正确,处理好业务状态在多线程的并发问题,很少会有调优方面的需求.最多就是在性能监控平台发现某些接口的调用耗时偏高,然后再发现某一SQL或第三方接口执行超时之类的.如果你是负责中间件或IM通讯相关项目开发,或许就需要偏向CPU.磁盘.网络及内存方面的问题排查及调优技能 CPU过高,怎么排查问题 linux内存 磁盘IO 网络IO java 应用内存泄漏和频繁 GC java 线程问题排查 常用 jvm 启动参数调优 介绍一下linux 调优相关命令,传送门:开发必备linux命令…

说在前面的话 平常码砖的时候,对于一个数组进行排序更多的是起泡排序,起泡排序对于一般不是很长的数组进行操作没什么问题,一旦数组过大,很明显效率低. 而快排是对起泡排序的一种改进,效率明显优高. 快排思路 快排的思想是通过每一次排序将待排的数组分成两部分,左边的部分所有值均小于右边部分,然后再对这两部分分别再进行排序以达到整修序列有序. Example: 有如下一个无序的序列 arr[](长度为10),现在要对其进行快排 | 10 | 9 | 22 | 38 | 47 | 7 | 11 | 2 |…

前阵子迁移zabbix到tokudb,整理部分操作笔记到这篇博文.       如果转载,请注明博文来源: www.cnblogs.com/xinysu/   ,版权归 博客园 苏家小萝卜 所有.望各位支持!   1 tokudb引擎介绍 特性:高压缩,可支持多个聚集索引,支持ACID.MVCC,使用 Fractal Tree 索引 优点: fractal tree 可以再了解下,对随机IO有非常大的改善作用 fractal tree 可以快速插入及删除,在随机IO方面的性能比 B-tree的性…

阅读目录 代码 数据库 缓存 异步 NoSQL JVM调优 多线程与分布式 度量系统(监控.报警.服务依赖管理) 案例一:商家与控制区关系的刷新job 案例二:POI缓存设计与实现 案例三:业务运营后台相关页面的性能优化 add by zhj: 我个人感觉性能优化分析影响性能的因素有哪些,然后按影响力的大小进行排序,然后进行排序. 然后进一步分析每个因素为何会影响性能,把这些因素再找出来,再按影响力大小进行排序.基本上,经过 这两层的分析,基本就够用了.对这些因素思考解决办法. 1. 数据库层…

R-CNN: 2014,cnn为Alexnet 训练流程: 1)在imagenet上对cnn模型pre-train 2)使用所有ss生成区域对1)进行fine-tune ~softmax改为21维度 ground-truth:标记的真正的框~lou,阈值0.5~32个正样本,96个负样本 3)在2)的F7特征上训练线性svm分类器,正样本和负样本阈值分别为所有ground truth和lou小于0.3的ss区域 注意:输入的正样本U&负样本!所有自己得有定义 4)在2)的最后一个卷加层con5特…

数据来源:http://www.acpaa.cn/ 目前事务所的信息没有做反爬限制,还是很容易拿到数据的 没有用html解析工具,直接上正则,结果就是需要处理很多乱七八糟的空格...为了能将日期顺利的插入到数据库,做了很多转换.这个代码没用多线程. 下面是代码,Python版本为3.5,需要安装pymsql,mysql # -*- coding: UTF-8 -*- import http.client import re import pymysql def saveAgency(code,…