欢迎大家持续关注葡萄城控件技术团队博客,更多更好的原创文章尽在这里~~ .NET Core(开放源代码,跨平台,x-copy可部署等)有许多令人兴奋的方面,其中最值得称赞的就是其性能了. 感谢所有社区开发人员对.NET Core做出的贡献,其中的许多改进也将在接下来的几个版本中引入.NET Framework. 本文主要介绍.NET Core中的一些性能改进,特别是.NET Core 2.0中的,重点介绍各个核心库的一些示例. 集合 集合是任何应用程序的基石,同时.NET库中也有大量集合..NE

.NET Core(开放源代码,跨平台,x-copy可部署等)有许多令人兴奋的方面,其中最值得称赞的就是其性能了. 感谢所有社区开发人员对.NET Core做出的贡献,其中的许多改进也将在接下来的几个版本中引入.NET Framework. 本文主要介绍.NET Core中的一些性能改进,特别是.NET Core 2.0中的,重点介绍各个核心库的一些示例. 集合 集合是任何应用程序的基石,同时.NET库中也有大量集合..NET库中的一些改进是为了消除开销,例如简化操作以便更好的实现内联,减少指令

本文提供了 ASP.NET Core 的性能最佳实践指南. 译文原文地址:https://docs.microsoft.com/en-us/aspnet/core/performance/performance-best-practices?view=aspnetcore-3.1 积极利用缓存 这里有一篇文档在多个部分中讨论了如何积极利用缓存. 有关详细信息,请参阅︰ https://docs.microsoft.com/en-us/aspnet/core/performance/caching

通过/proc/sys/net/ipv4/优化Linux下网络性能 /proc/sys/net/ipv4/优化1)      /proc/sys/net/ipv4/ip_forward该文件表示是否打开IP转发.0,禁止1,转发 缺省设置:02)      /proc/sys/net/ipv4/ip_default_ttl   该文件表示一个数据报的生存周期(Time To Live),即最多经过多少路由器.   缺省设置:64 增加该值会降低系统性能. 3)      /proc/sys/ne

NVIDIA深度学习Tensor Core性能解析(下) DeepBench推理测试之RNN和Sparse GEMM DeepBench的最后一项推理测试是RNN和Sparse GEMM,虽然测试中可以选择FP16,但实际上它们都只支持FP32运算. 虽然RNN可能会有加速,但DeepBench和NVIDIA目前仅支持单精度RNN推理. NVIDIA Caffe2测试之ResNet50和ImageNet 虽然内核和深度学习数学运算可能很有用,但实际应用中是使用真实数据集进行训练的.使用标准的IL

NVIDIA深度学习Tensor Core性能解析(上) 本篇将通过多项测试来考验Volta架构,利用各种深度学习框架来了解Tensor Core的性能. 很多时候,深度学习这样的新领域会让人难以理解.从框架到模型,再到API和库,AI硬件的许多部分都是高度定制化的,因而被行业接受的公开基准测试工具很少也就不足为奇.随着ImageNet和一些衍生模型(AlexNet.VGGNet.Inception.Resnet等)的影响,ILSVRC2012(ImageNet大规模视觉识别挑战)中的图像数据集

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阅读目录 开始 配置OutputCache 启用内容过期 解决资源文件升级问题 启用压缩 删除无用的HttpModule 其它优化选项 本文将介绍一些方法用于优化ASP.NET网站性能,这些方法都是不需要修改程序代码的. 它们主要分为二个方面: 1. 利用ASP.NET自身的扩展性进行优化. 2. 优化IIS设置. 回到顶部 配置OutputCache 用缓存来优化网站性能的方法,估计是无人不知的. ASP.NET提供了HttpRuntime.Cache对象来缓存数据,也提供了OutputCac

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[阿里云产品公测]利用PTS服务优化网站数据库读写性能 作者:阿里云用户千鸟 写这个帖子主要也是因为在用PTS测试网站的时候,手动访问网站进入报错页面,主要原因是数据库连接对象存在问题,导致并发多的时候产生故障,于是简单分析了一下数据库读写的性能优化以及利用PTS的测试结果,整理出来和大家分享一下,顺便参加一下这个活动.        几乎所有的网站都需要数据库来存储网站中的相关信息,因此在网站应用与数据库的交互过程中,数据库数据读取的性能对网站整体的性能是至关重要的. ​      通常我们在