下面是官方的性能测试 Demo,感性的也可以去 Github 上下载. 贴出代码目的是如果后期直接从自己的博客中在线看. using System; using System.Collections.Generic; using System.Diagnostics; using AutoMapper; using Benchmark.Classes; using Mapster; using FastExpressionCompiler; using System.Linq.Expressio…

yarn安装: npm intall -g yarn 查看安装是否成功: yarn -v yarn常用的命令以及和npm的对照如下: 更详细的请查看官方文档…

发现一个比ack更快更好用的:  https://github.com/ggreer/the_silver_searcher   , 使用时命令为ag,它是基于ack的代码二次开发的,所有使用方法基本和ack差不多(包括命令行参数),但也小有区别.  ubuntu 下安装:  sudo apt-get install silversearcher-ag ag man page:    https://www.mankier.com/1/ag 可以在 源码(要搜索的目录) 目录建立一个 .igno…

nginx是多进程web服务器的优秀代表. 本文要用mongols-1.2.3实现一个比nginx更快的多进程的web服务器. mongols是C++ 服务器基础设施库, 它的主要特性如下: tcp 服务器 http 服务器 websocket 服务器 web 服务器 leveldb 服务器 lua 服务器 sqlite 服务器 medis 服务器 以上所有服务器均通过epoll机制实现,并且支持多线程化和多进程化. mongols不依赖于任何事件库,其并发性能却强于著名的libevent.li…

你有没有想过为什么有时修复错误似乎比它应该花费更长的时间?当你终于找到问题时,事实证明你所需要的只是一个小小的改变.然而,花了很多时间才能找到正在发生的事情.这种情况比我想象的更频繁. 另一方面,当您编写代码并进行测试并且无法正常工作时,修复错误非常快.你跳回编辑器,掀起一行代码,问题就解决了. 为什么即使问题很简单,有时修复错误也需要很多工作,有时候,修复问题的速度很快 - 甚至可能很难解决问题?我们可以从易于修复的错误中学到一些东西,这样我们可以花更少的时间来修复bug吗? 让我们来谈谈这个…

摘要:为大家梳理了针对常见精度问题的调试调优指南,将以"MindSpore模型精度调优实战"系列文章的形式分享出来,帮助大家轻松定位精度问题,快速优化模型精度. 本文分享自华为云社区<技术干货 | 更快定位精度问题!MindSpore模型精度调优实战(一)>,原文作者:HWCloudAI . 引言: 在模型的开发过程中,精度达不到预期常常让人头疼.为了帮助大家解决模型调试调优的问题,我们为MindSpore量身定做了可视化调试调优组件:MindInsight. 还为大家梳理…

​  前言 本文主要探究了轻量模型的设计.通过使用 Vision Transformer 的优势来改进卷积网络,从而获得更好的性能. 欢迎关注公众号CV技术指南,专注于计算机视觉的技术总结.最新技术跟踪.经典论文解读.CV招聘信息. ​ 论文:https://arxiv.org/abs/2203.03952 代码:https://github.com/hkzhang91/EdgeFormer 核心内容 本文主要探究了轻量模型的设计.通过使用 Vision Transformer 的优势来改进卷积…

摘要:Android系统非常特别,App须要进行模拟化測试.即使这样仍然有解决的办法---虚拟化技术. 之前的模拟器比方eclipse自带的是非常慢的一种,并且模拟器的版本号并非最新的.开机.能够说差点儿要把你逼迫到一种绝境,慢的要死:载入一次程序,等你上完厕所回来发现还没载入完.不管从哪一个角度来说.就是非常低下的效率.今天无意中发现Genymotion模拟器超越了本人全部见过的模拟器,所以分享给大家. Genymotion模拟器 – 更快的Android模拟器 问:你希望不用真机或者平板就能…

Basic Compaction 为了保持LSM的读操作相对较快,维护并减少sstable文件的个数是很重要的,所以让我们更深入的看一下合并操作.这个过程有一点儿像一般垃圾回收算法. 当一定数量的sstable文件被创建,例如有5个sstable,每一个有10行,他们被合并为一个50行的文件(或者更少的行数).这个过程一 直持续着,当更多的有10行的sstable文件被创建,当产生5个文件时,它们就被合并到50行的文件.最终会有5个50行的文件,这时会将这5个50 行的文件合并成一个250行的文…

这个githube上的教程是非常好的,是个中文翻译,大家直接学这个就行 https://github.com/anjuke/zguide-cn/tree/master/bin 原文地址: https://github.com/imatix/zguide/tree/v2.2 ZeroMQ 特点介绍 1.支持高并发的异步 Socket 框架2.协议比 TCP 更快.适用于大型集群和分布式计算3.提供多种消息传递机制,如 inproc/IPC/TCP/multicast 等4.内置丰富的组合模式,可用…

好久没有写文章,工作甚忙,但每日还是关注.NET领域的开源项目.五一休息,放松了一下之后,今天就给大家介绍一个轻量级的对象映射工具Tiny Mapper:号称是.NET平台最快的对象映射组件.那就一起看看呢. .NET开源目录:[目录]本博客其他.NET开源项目文章目录 本文原文地址:http://www.cnblogs.com/asxinyu/p/dotnet_Opensource_project_TinyMapper.html 临时更新:感谢@ 郭明锋的意见,为了避免新手误解,这里说明一下,…

原文地址:https://dave.cheney.net/2014/06/07/five-things-that-make-go-fast 翻译放在每个小段下面 Anthony Starks has remixed my original Google Present based slides using his fantastic Deck presentation tool. You can check out his remix over on his blog, mindchunk.bl…

SOLOv 2:实例分割(动态.更快.更强) SOLOv2:  Dynamic, Faster and Stronger 论文链接: https://arxiv.org/pdf/2003.10152.pdf 代码链接:https://github.com/aim-uofa/AdelaiDet 摘要 在这项工作中,本文的目标是建立一个简单,直接,快速的实例分割框架,具有很强的性能.本文遵循王等人SOLO的原则."SOLO:按位置分割对象"[33].重要的是,本文进一步通过动态学习对象分段…

精通Web Analytics 2.0 : 用户中心科学与在线统计艺术 第七章:失败更快:爆发测试与实验的能量 欢迎来到实验和测试这个棒极了的世界! 如果Web拥有一个超越所有其他渠道的巨大优势,它就是你的实验和失败能以非常低的成本进行的能力. 您可以根据自己的直觉回答关于网站的,产品或运输的成本或者目标网页的布局的问题,也可以借助快速的实验解答它们,在您的网站上实时运行然后客户可以帮助您选择优胜者.实验是快速的,廉价的并且可扩展的.所以不要去猜测; 学着更快地失败. 章节内容 一  测试选项的…

让DB2跑得更快——DB2内部解析与性能优化 (DB2数据库领域的精彩强音,DB2技巧精髓的热心分享,资深数据库专家牛新庄.干毅民.成孜论.唐志刚联袂推荐!)  洪烨著 2013年10月出版 定价:79.00元 编辑推荐 本书作者在DB2China数据库论坛担任热点讨论版块版主,主持多次热点讨论以及专家现场诊断,擅长DB2数据库及相关产品的性能调优及故障分析,对DB2技能及实践经验有多年积累,并且近年来多位业界专家一直在积极推动DB2领域的技术交流,真正理解DB2技术人员真正的需求与痛楚,是DB…

AutoMapper Dto与EF实体之间的转换用AutoMapper会变的很方便.很高效,是大多数项目的选择.博主本人的项目也在使用AutoMapper这个组件 好用归好用,但是想要把它用好又是另一事了.AutoMapper需我们去配置映射才可以去进行Map转换,下面有Person类与对应的Dto类 public class Person { public string Name { get; set; } public string Age { get; set; } } public cl…

比Redis更快:Berkeley DB面面观 Redis很火,最近大家用的多.从两年前开始,Memcached转向Redis逐渐成为潮流:而Berkeley DB可能很多朋友还很陌生,首先,我们简单的介绍一下. Berkeley DB介绍 历史悠久.Berkeley DB1991年发行第一版, 2006年被Oracle收购: Berkeley DB是一个嵌入式数据库系统,将其归类到内存数据库范畴没有问题: 使用Key-Value结构存储,本身不支持SQL,5.5版以后整合了SQLite,可使用…

此示例演示如何使用名为“更快r-cnn(具有卷积神经网络的区域)”的深度学习技术来训练对象探测器. 概述 此示例演示如何训练用于检测车辆的更快r-cnn对象探测器.更快的r-nnn [1]是r-cnn [2]和快速r-nnn [3]对象检测技术的引伸.所有这三种技术都使用卷积神经网络(cnn).它们之间的区别在于它们如何选择要处理的区域以及如何对这些区域进行分类.r-cnn和快速r-概算在运行美国有线电视新闻网之前使用区域建议算法作为预处理步骤.提议算法通常是技术例如edgox [4]或选择性搜…

source: https://swtch.com/~rsc/regexp/regexp1.html translated by trav, travmymail@gmail.com 引言 下图是两种正则匹配算法的对比图,其中左边的是许多语言都作为标准使用的算法,而右边的算法则鲜为人知,它是多个版本的awk和grep程序所使用的算法.这两种算法有着惊人的不同表现: 注意到Perl需要大约60秒的时间来匹配长度为29的字符串,而Thompson NFA算法只需要20微秒,两者相差了上百万倍.不仅如…

https://mp.weixin.qq.com/s/44ysXnVBUq_nJByMyX9n5A 让互联网更快:通往QUIC之路 原创: 史天 翻译 云技术实践 8月15日 QUIC(Quick UDP Internet Connections)是一种默认加密的新互联网传输协议,它提供了多项改进,旨在加速HTTP传输并使其更加安全,目标是想最终取代TCP和TLS协议.在本文中,我们将概述QUIC协议的一些关键特性和它们给Web带来的好处,以及支持这一全新协议过程中遇到的一些挑战. 实际上有两个…

xgboost的出现,让数据民工们告别了传统的机器学习算法们:RF.GBM.SVM.LASSO.........现在,微软推出了一个新的boosting框架,想要挑战xgboost的江湖地位.笔者尝试了一下,下面请看来自第一线的报告. 包含以下几个部分: 一. 基本介绍 二.  XGBOOST原理及缺点 三. LightGBM的优化 四. 建模过程(python) 五. 调参 一. 基本介绍 LightGBM 是一个梯度 boosting 框架,使用基于学习算法的决策树.它可以说是分布式的,高效…

NVIDIA TensorRT 让您的人工智能更快! 英伟达TensorRT™是一种高性能深度学习推理优化器和运行时提供低延迟和高通量的深度学习推理的应用程序.使用TensorRT,您可以优化神经网络模型,精确地校准低精度,并最终将模型部署到超大规模的数据中心.嵌入式或汽车产品平台.在对所有主要框架进行培训的模型的推理过程中,基于TensorRT的gpu应用程序的执行速度比CPU快100倍. TensorRT提供INT8和FP16的优化,用于深度学习推理应用程序的生产部署,如视频流.语音识别.推…

更轻更快的Vue.js 2.0 崭露头角的JavaScript框架Vue.js 2.0版本已经发布,在狂热的JavaScript世界里带来了让人耳目一新的变化. Vue创建者尤雨溪称,Vue 2.0 在性能上有显著的提升,同时保持轻量的文件下载: 渲染层基于一个轻量级的Virtual DOM实现进行了重写,该Virtual DOM实现fork自snabbdom.新的渲染层相比v1带来了巨大的性能提升,也让Vue 2.0成为了最快速的框架之一. 根据1.0到2.0迁移指南,“大约90%的API是相…

更快的原子类:LongAdder      大家对AtomicInteger的基本实现机制应该比较了解,它们是在一个死循环内,不断尝试修改目标值,知道修改成功,如果竞争不激烈,那么修改成功的概率就很高,否则,修改失败的概率就很高,在大量修改失败时,这些原子操作就会进行多次循环尝试,因此性能就会受到影响      那么竞争激烈的时候,我们应该如何进一步提高系统性能呢?一种基本方案就是可以使用热点分离,将竞争的数据进行分解.基于这个思路,打击应该可以想到一种对传统AtomicInteger等原子类的…

原文地址:OPTIMIZING WEBPACK FOR FASTER REACT BUILDS 原文作者:Jonathan Rowny 译文出自:掘金翻译计划 本文永久链接:https://github.com/xitu/gold-miner/blob/master/TODO1/optimizing-webpack-for-faster-react-builds.md 译者:Starrier 校对者:lcx-seima.sishenhei7 如果您的 Webpack 构建缓慢且有大量的库 --…

比反射更快!使用ASM获取class信息(ClassReader) 通常我们想要在java运行时获取class的信息时,通常使用反射的方式来获取其中的属性,方法,注解等信息.通常是这样的: Class<Aoo> aooClass = Aoo.class; //获取declaredMethod for (Method declaredMethod : aooClass.getDeclaredMethods()) { System.out.println("declaredMethod.…

Google开源的一个依赖注入类库Guice,相比于Spring IoC来说更小更快.Elasticsearch大量使用了Guice,本文简单的介绍下Guice的基本概念和使用方式. 学习目标 概述:了解Guice是什么,有什么特点: 快速开始:通过实例了解Guice: 核心概念:了解Guice涉及的核心概念,如绑定(Binding).范围(Scope)和注入(Injection): 最佳实践:官方推荐的最佳实践: Guice概述 Guice是Google开源的依赖注入类库,通过Guice减少了…

Hyperlapse--让第一人称视频更快更流畅" title="Microsoft Hyperlapse--让第一人称视频更快更流畅"> 职业摄影师Nick Didlick一直都想拍一个酷炫的滑雪视频,但昂贵的摄影装备和大量的拍摄制作时间一直让他难以付诸行动. 如今,这已成为过去. 几周前一个春光明媚的早晨,Didlick和两个专业运动员兴致勃勃地来到了加拿大Whistler Blackcomb滑雪场,终于完成了那个在他们心中跃跃欲试很久的滑雪视频的拍摄!而帮助Did…

前言 代码都是由 CPU 跑起来的,我们代码写的好与坏就决定了 CPU 的执行效率,特别是在编写计算密集型的程序,更要注重 CPU 的执行效率,否则将会大大影响系统性能. CPU 内部嵌入了 CPU Cache(高速缓存),它的存储容量很小,但是离 CPU 核心很近,所以缓存的读写速度是极快的,那么如果 CPU 运算时,直接从 CPU Cache 读取数据,而不是从内存的话,运算速度就会很快. 但是,大多数人不知道 CPU Cache 的运行机制,以至于不知道如何才能够写出能够配合 CPU Ca…

TensorRT 3:更快的TensorFlow推理和Volta支持 TensorRT 3: Faster TensorFlow Inference and Volta Support 英伟达TensorRT 是一个高性能的深度学习推理优化器和运行时,为深度学习应用程序提供低延迟.高吞吐量的推理.NVIDIA去年发布了TensorRT,其目标是加速产品部署的深度学习推理. Figure 1. TensorRT optimizes trained neural network models to…