简介 Protocol Buffers是什么? protocol buffers 是一种灵活,高效,自动化机制的结构数据序列化方法-可类比 XML,但是比 XML 更小.更快.更为简单.你可以定义数据的结构,然后使用特殊生成的源代码轻松的在各种数据流中使用各种语言进行编写和读取结构数据.你甚至可以更新数据结构,而不破坏根据旧数据结构编译而成并且已部署的程序. 1 . 使用protobuf实现节点间通信, 编码报文以提高传输效率; 2 . protobuf全程Protocol Buffers, 是…

[导读]谷歌AI研究部门华人科学家再发论文<EfficientNet:重新思考CNN模型缩放>,模型缩放的传统做法是任意增加CNN的深度和宽度,或使用更大的输入图像分辨率进行训练,而使用EfficientNet使用一组固定额缩放系数统一缩放每个维度,超越了当先最先进图像识别网络的准确率,效率提高了10倍,而且更小. 目前提高CNN精度的方法,主要是通过任意增加CNN深度或宽度,或使用更大的输入图像分辨率进行训练和评估. 以固定的资源成本开发,然后按比例放大,以便在获得更多资源时实现更好的准确性…

[问题现象] 线上mysql数据库爆出一个慢查询,DBA观察发现,查询时服务器IO飙升,IO占用率达到100%, 执行时间长达7s左右.SQL语句如下:SELECT DISTINCT g.*, cp.name AS cp_name, c.name AS category_name, t.name AS type_name FROMgm_game g LEFT JOIN gm_cp cp ON cp.id = g.cp_id AND cp.deleted = 0 LEFT JOIN gm_cate…

转自:http://www.51testing.com/html/01/n-867201-2.html [问题现象] 线上mysql数据库爆出一个慢查询,DBA观察发现,查询时服务器IO飙升,IO占用率达到100%, 执行时间长达7s左右. SQL语句如下: SELECT DISTINCT g.*, cp.name AS cp_name, c.name AS category_name, t.name AS type_name FROMgm_game g LEFT JOIN gm_cp cp O…

系统环境:微软云Linux DS12系列.Centos6.5 .MySQL 5.7.10.生产环境,step1,step2是案例,精彩的剖析部分在step3,step4. 1.慢sql语句大概需要13秒 原来的sql语句要13秒,sql如下: SELECT (SELECT COUNT(*) FROM TB_BIS_POS_DEVICE t1, TB_BIS_MERCHANT t2 WHERE t1.`PROJECT_ID` = '1024' AND t1.MERCHANT_ID = t2.ID…

王家林 Spark公开课大讲坛第一期:Spark把云计算大数据速度提高100倍以上 http://edu.51cto.com/lesson/id-30815.html Spark实战高手之路 系列书籍 -http://down.51cto.com/tag-spark%E8%AE%B2%E4%B9%89.html 王家林老师(邮箱18610086859@126.com 电话18610086859) 中国目前唯一的移动互联网和云计算大数据集大成者: 云计算大数据Spark亚太研究院院长和首席专家:…

在PostgreSQL中修改了一行不明显的代码,把(ANY(ARRAY[...]) 改成 ANY(VALUES(...))),结果查询时间从20s变为0.2s.最初我们学习使用 EXPLAN ANALYZE来优化代码,到后来,Postgres社区也成为我们学习提升的一个好帮手,付出总会有回报,我们的性能也因此得到了极大的提升. 事出有因 Datadog是专门为IT.开发团队等提供监控服务的.这周早些时候,我们的许多数据库所面临的一个性能问题是在一个较小的表上进行大量的key查询.这些查询中的99…

这是 meelo 原创的 IEEEXtreme极限编程大赛题解 Xtreme 10.0 - Playing 20 Questions with an Unreliable Friend 题目来源 第10届IEEE极限编程大赛 https://www.hackerrank.com/contests/ieeextreme-challenges/challenges/playing-20-questions-with-an-unreliable-friend To celebrate the 10th…

python一直被病垢运行速度太慢,但是实际上python的执行效率并不慢,慢的是python用的解释器Cpython运行效率太差. “一行代码让python的运行速度提高100倍”这绝不是哗众取宠的论调. 我们来看一下这个最简单的例子,从1一直累加到1亿. 最原始的代码: import time def foo(x,y):         tt = time.time()         s = 0         for i in range(x,y):                 s …

通过非聚集索引,可以显著提升count(*)查询的性能. 有的人可能会说,这个count(*)能用上索引吗,这个count(*)应该是通过表扫描来一个一个的统计,索引有用吗? 不错,一般的查询,如果用索引查找,也就是用Index Seek了,查询就会很快. 之所以快,是由于查询所需要访问的数据只占整个表的很小一部分,如果访问的数据多了,那反而不如通过表扫描来的更快,因为扫描用的是顺序IO,效率更高,比运用随机IO访问大量数据的效率高很多. 相应的,如果只需要访问少量数据,那么索引查找的效率远高于…