本期文章中,我们将通过吉他打谱软件Guitar Pro 7来向大家讲解指弹曲目中所涉及的特殊调弦. 作为一个吉他手,在练琴的时候总会遇到各种各样的问题,比如说鼓手不肯跟你合作(因为打鼓往往不能露脸),又或者找不到贝斯手(极珍稀保护动物). 遇到这种情况,很多朋友在练琴的路上就不得不变成一头孤狼了.但是孤狼总不能老是拎着分解和弦和扫弦扯着嗓子弹唱吧,总得有那么点可以炫技的技术啊.于是神秘的指弹就会在这个时候向你招手,拇指拨片技巧可以给你提供强大的低音,双声部演奏可以同时提供和弦背景与旋律,在很多时

DAGDGC 特殊调弦 重要知识点: 1)音高从高到低排序为:BAGFEDC 2)吉他标准音是(1到6弦) EBGDAE 3)吉他同一弦,每相差一个品级,相差是半个音 调弦方法:1)第一弦(E->D):E 降一调是 D,所以按第一弦第二品调出E调,空弦即是D 2)第二弦(B->A):B 降一调是 A,所以按第二弦第二品调出B调,空弦即是A 3)第三弦是原调(G),不用动 4)第四弦同上(D),不用动 5)第五弦(A->G),A 降一调是 G,所以按第五弦第二品调出A调,空弦即是G 6)第

时间调前,调后 select billid,DATEADD(mm,2,billdate) from bi_Bill 注:用dateadd(/时间年/月/日,调前或后多少,字段) mm为月份,2为调前两天,billdate为数据库里面的字段

性能调优 代码应该运行的尽量快,而不是更快 - 理查德 在第一和第二部分,我们了解了Core Animation提供的关于绘制和动画的一些特性.Core Animation功能和性能都非常强大,但如果你对背后的原理不清楚的话也会降低效率.让它达到最优的状态是一门艺术.在这章中,我们将探究一些动画运行慢的原因,以及如何去修复这些问题. CPU VS GPU 关于绘图和动画有两种处理的方式:CPU(中央处理器)和GPU(图形处理器).在现代iOS设备中,都有可以运行不同软件的可编程芯片,但是由于历史

JVM调优工具 Jconsole,jProfile,VisualVM Jconsole : jdk自带,功能简单,但是可以在系统有一定负荷的情况下使用.对垃圾回收算法有很详细的跟踪 JProfiler:商业软件,需要付费.功能强大. VisualVM:JDK自带,功能强大,与JProfiler类似.推荐. 如何调优 观察内存释放情况.集合类检查.对象树 上面这些调优工具都提供了强大的功能,但是总的来说一般分为以下几类功能 堆信息查看 可查看堆空间大小分配(年轻代.年老代.持久代分配) 提供即时的

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JVM的调优的主要过程有: 1.确定堆内存大小(-Xmx.-Xms) 2.合理分配新生代和老年代(-XX:NewRatio.-Xmn.-XX:SurvivorRatio) 3.确定永久区大小(-XX:Permsize.-XX:MaxPermSiize) 4.选择垃圾回收器 5.对垃圾回收器进行合理设置 6.禁用GC(-XX:+DisableExplicitGC) 7.禁用类元数据回收(-Xnoclassgc) 8.禁用类验证(-Xverify:none)

 https://blog.csdn.net/Oeljeklaus/article/details/80656732 Java性能调优 随着应用的数据量不断的增加,系统的反应一般会越来越慢,这个时候我们就需要性能调优.性能调优的步骤如下: 寻找性能瓶颈 通常性能瓶颈的表象是 资源消耗过多.外部处理系统的不足, 或者资源消耗不多,但是程序的响应速度却达不到要求. 下面的分析针对于Linux. CPU消耗分析 CPU主要用于中断.内核以及用户进程的处理:优先级为中断.内核和用户进程.我们首先有了解3

转:https://blog.csdn.net/luokehua789789/article/details/53007456 Linux 性能分析以及调优介绍 写在前面:计算机要解决的基本问题之一是如何在不增添更多硬件能力的情况下使其能够完成更多工作:而我们应用设计的一项重要伸缩性原则是:随着应用的推广和访问流量的增加,通过相应数量的服务器资源来应对:资源的消耗应该随负载线性(或更佳)上升,负载可由用户流量.数据量等测量:可以参考ebay的架构最佳实践:    http://www.infoq

对于JVM调优,首先应该明确,(major)full gc/minor gc,都会导致JVM的工作线程停止工作,即stop the world. JVM调优一:降低cache操作的内存占比 1.   静态内存管理机制 根据Spark静态内存管理机制,堆内存被划分为了两块,Storage和Execution.Storage主要用于缓存RDD数据和broadcast数据,Execution主要用于缓存在shuffle过程中产生的中间数据,Storage占系统内存的60%,Execution占系统内存

在Spark任务运行过程中,如果shuffle的map端处理的数据量比较大,但是map端缓冲的大小是固定的,可能会出现map端缓冲数据频繁spill溢写到磁盘文件中的情况,使得性能非常低下,通过调节map端缓冲的大小,可以避免频繁的磁盘IO操作,进而提升Spark任务的整体性能. map端缓冲的默认配置是32KB,如果每个task处理640KB的数据,那么会发生640/32 = 20次溢写,如果每个task处理64000KB的数据,机会发生64000/32=2000此溢写,这对于性能的影响是非常

算子调优一:mapPartitions 普通的map算子对RDD中的每一个元素进行操作,而mapPartitions算子对RDD中每一个分区进行操作.如果是普通的map算子,假设一个partition有1万条数据,那么map算子中的function要执行1万次,也就是对每个元素进行操作. 如果是mapPartition算子,由于一个task处理一个RDD的partition,那么一个task只会执行一次function,function一次接收所有的partition数据,效率比较高. 比如,当

Twitter 工程师谈 JVM 调优 2016年03月24日 10:22:30 wenniuwuren https://blog.csdn.net/wenniuwuren/article/details/50969363   一. 调优需要关注的几个方面内存调优CPU 使用调优锁竞争调优I/O 调优 二. Twitter 最大的敌人:延迟导致延迟的几个原因?最大影响因素是 GC其他的有:锁和线程调度.I/O.算法数据结构选取不当效率低 三. 内存性能调优 (1)内存占用调优         O

一.先来个比较简单的,标准FORM调用客户话FORM并执行查询 1.修改CUSTOM.PLL,使用 fnd_function.execute实现打开和传递参数 参考例子如下 PROCEDURE event(event_name VARCHAR2) IS -- -- This procedure allows you to execute your code at specific events -- including: -- -- ZOOM -- WHEN-NEW-FORM-INSTANCE

从win7升级到win10,发现realtel高清音频管理器不能调节高级音响效果了,即使设置也没用. 经过研究后发现是驱动 问题,不是驱动 没有安装,而是可能 没有安装完整,于是下载了驱动精灵,重新安装了一次realtek音频驱动,发现高级音效设置正常了. 如下图处示: realtek音效调节设置 提示:图中"软垫房"和"高音"两处,可以选择自己喜欢的音效,可以多试几次,"响度均衡"最好打上勾,最后别忘了点击"确定". 原文地

global中增加下面内容. [global]    use sendfile = yes    write raw = yes    read raw = yes    max xmit = 65535    aio read size = 16384    aio write size = 16384    enable core files = no    load printers = no max open files = 65535    dead time = 15    getw

一.问题切入 调用spark 程序的时候,在获取数据库连接的时候总是报  内存溢出 错误 (在ideal上运行的时候设置jvm参数 -Xms512m -Xmx1024m -XX:PermSize=512m -XX:MaxPermSize=1024M,不会报错) 二.jvm参数 和 saprk 参数 和内存四区 解读 1.内存四区 1.栈区(stack):由编译器自动分配释放 ,存放函数的参数值,局部变量的值等.其操作方式类似于数据结构中的栈. 2.堆区(heap:一般由程序员分配释放, 若程序员

1.开启map端输出文件的合并机制 1.1 为什么要开启map端输出文件的合并机制 默认情况下,map端的每个task会为reduce端的每个task生成一个输出文件,reduce段的每个task拉取map端每个task生成的相应文件 开启后,map端只会在并行执行的task生成reduce端task数目的文件,下一批map端的task执行时,会复用首次生成的文件 1.2 如何开启 //开启map端输出文件的合并机制 conf.set("spark.shuffle.consolidateFile

1.降低cache操作的内存占比 1.1 为什么要降低cache操作的内存占比 spark的堆内存分别两部分,一部分用来给Rdd的缓存进行使用,另一部分供spark算子函数运行使用,存放函数中的对象 默认情况下,供Rdd缓存使用的占0.6,但是,有些时候,不需要那么多的缓存,反而函数计算需要更多的内存,这样导致频繁的minor gc和full gc,导致性能降低. 1.2 如何调节 根据spark作业的yarn界面,如果有频繁的gc,就需要调节 //调节cache操作的内存占比 conf.set

hadoop 性能调优与运维 . 硬件选择 . 操作系统调优与jvm调优 . hadoop运维 硬件选择 1) hadoop运行环境 2)  原则一: 主节点可靠性要好于从节点 原则二:多路多核,高频率cpu.大内存, namenode 100万文件的元数据要消耗800M内存,内存决定了集群保存文件数的总量, resourcemanager同时运行的作业会消耗一定的内存. datanode 的内存需要根据cpu的虚拟核数(vcore) 进行配比,CPU的vcore数计算公式为=cpu个数 * 单