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求阶乘（优化版）
明天考试，今天复习，复习编程题时想到了一种较 原本求阶乘的方式 好的求阶乘办法：因为一个数的阶乘=该数 x（该数-1）的阶乘，所以把每次阶乘的结果用数组记录下来，后续求更大的数的阶乘时，可以直接运用已求出的阶乘 ，避免重复计算 具体代码如下： //优化版阶乘：增加了存储阶乘的功能，减少重复计算的部分 int jie_cheng(int i,int a[]) { if (a[i-1] !
34310编辑于 2024-03-25 - 来自专栏小徐学爬虫
Java使用Selenium反爬虫优化方案
当我们爬取大站的时候，就得需要对抗反爬虫机制的场景，因为项目要求使用Java和Selenium。Selenium通常用于模拟用户操作，但效率较低，所以需要我们结合其他技术来实现高效。 在 Java 中使用 Selenium 进行高效反爬虫对抗时，需结合特征隐藏、行为模拟、代理管理及验证码处理等策略，以下为系统性优化方案及代码实现：一、特征隐藏：消除自动化痕迹Selenium 暴露的 最佳实践总结策略适用场景关键优势JS 特征重写所有基于检测的网站根本性绕过自动化标志随机行为模拟行为分析型反爬（如鼠标轨迹监测）大幅降低行为规律性动态代理池IP 高频访问封禁场景分散请求源，避免黑名单Cookie -------^通过组合使用特征隐藏（JS 重写 + 启动参数）、行为模拟（随机延迟 + 鼠标移动）、资源管理（动态代理 + Cookie 复用），可显著提升 Selenium 在 Java 环境中的反爬能力
68610编辑于 2025-06-11 - 来自专栏V站
SEO丨为什么要反链优化？
反链即反向链接，又叫导入链接（Backlinks），是指一个页面指向另一个页面，简单的说就是 A 网页有一个链接指向 B 网页，那么 A 网页上的链接就是 B 网页的反向链接，站外链接和站内链接统称为反链 反链的第一点作用：反链的作用是用来提升你网站的等级的，在各个搜索引擎算法里面基本都有一条算法，你网站的反链越多你网站的等级也就越高，从而你就有优先获得排名的好处，也就是为什么你的排名一直在第二三页徘徊的原因所在 ，因为网站的反链不能够支持起你网站去首页。 其实这就是你网站等级不够，不能触发搜索引擎的算法从而来提升你网站的等级，也就是说你网站的反链太少了。 一个网站的外链数量越多和外链质量越高，那么在搜索引擎眼里说明这个网站越有权威性，从而网站的关键词排名也都会更好，流量自然越多，同时外链讲究数量也更讲究质量，外链做的太杂会稀释关键词排名而无法达到很好的效果，所以子凡从最开始 SEO 优化就曾在交换链接时网站相关性越高的越好
1.1K40发布于 2018-06-08 - 来自专栏网络百科
【SEO优化】在SEO优化中，反链是什么意思？
在做网站SEO优化的时候，有些SEO人员怎么优化网站都排不到搜索引擎的首页，文章每天都有发，而且都被收录了，外链也正常发，就是排名没有变化，这是为什么呢？其实，就是SEO人员都忽略了反链的作用。 反链是什么呢？ 反链就是指其它的网站指向自己网站的链接，这都包括友情链接，单向链接等等，也就是其它网站只链接自己的网站，但自己的网站不链接其它网站。 外链和反链有区别吗？ 外链和反链的最大区别就在于反链的要求会比较高，必须要在其它的网站上有自己网站的指定链接，就像友情链接一样，而这样的链接才能算是反链。 反链有什么作用 反链的第一个作用就是可以提升网站的等级，在搜索引擎的算法里，有一条法则就是，网站的反链越多，网站的等级也就会越高，最终会导致网站的排名也就会越好，这也就是为什么网站排名一直不稳定的原因所在 ，因为网站中的反链数量无法支持网站排在搜索引擎的首页。
2.9K20编辑于 2023-03-23 - 来自专栏cwl_Java
性能优化-Tomcat8优化
1、Tomcat8优化 tomcat服务器在JavaEE项目中使用率非常高，所以在生产环境对tomcat的优化也变得非常重要了。 1.1 Tomcat配置优化 1.1.1、部署安装tomcat8 下载并安装： https://tomcat.apache.org/download-80.cgi ? 推荐使用nio，不过，在tomcat8中有最新的nio2，速度更快，建议使用nio2. 注意：这里在测试时，我们使用一个新的tomcat，进行测试，后面再对其进行优化调整，再测试。 1.5、调整JVM参数进行优化 接下来，测试通过jvm参数进行优化，为了测试一致性，依然将最大线程数设置为500， 启用nio2运行模式。
1.6K20发布于 2020-02-13 - 来自专栏labuladong的算法专栏
谁能想到，求最值的算法还能优化？
预计阅读时间：8 分钟 今天主要来聊两个问题：给一个数组，如何同时求出最大值和最小值，如何同时求出最大值和第二大值？ 接下来，我们想办法优化这两个算法，使这两个算法只需要固定的1.5n次比较。 最大值和最小值 为啥一般的解法还能优化呢？肯定是因为没有充分利用信息，存在冗余计算。 对于第一个求最大值和最小值的问题的分治算法和这道题基本一样，只是最后合并子问题答案的部分不同，而且更简单，读者可以尝试写一下第一题的分治解法。 如果可以利用分治解决问题，复杂度一般可以优化，比如以上两个问题，分治法复杂度都是1.5n，比一般解法要好。 其次，对于同时求最大值最小值的那个问题，怎么想到一次前进 2 步的呢？ 归纳假设是可以随意加强、减弱的，现在我们是假设已知f(n-1)去求f(n)，那么不妨试试假设已知f(n-2)或f(n-3)去求f(n)？
1.2K20发布于 2021-09-23 - 来自专栏算法学习日常
求斐波那契数列数列（优化版）
期末考试复习，复习编程题时想到了一种较 原本求斐波那契数列的方式 好的求阶乘办法：因为一个数的斐波那契数列=（该数-1）的斐波那契数列 +（该数-2）的斐波那契数列 ，所以把每次斐波那契数列 的结果用数组记录下来 ，后续求 更大的数的斐波那契数列 时，可以直接运用 已求出的斐波那契数列 ，避免重复计算 具体代码如下： //斐波那契数列优化版（与阶乘类似） int fbnq(int i, int a[]) {
28110编辑于 2024-03-25 - 来自专栏shysh95
Flink Sink的反压优化（Sink异步化）
Hi~朋友，关注置顶防止错过消息 背景 原因分析定位 优化思路 实现方案 SinkTaskProcessor AbstractAsyncRichSinkFunction AsyncSinkTaskRunnable 我们有一个场景是基于阿里的SLS进行消费，对一些监控指标进行清洗和采集，存入后面的TSDB，在第一次上线以后，系统正常运作无异常，随着指标数量的增加， 有一天收到了SLS消费延迟的告警，于是有了今天关于Sink的异步优化 已经推测大概率是最后的Sink问题，因为最后的Sink需要通过网络与TSDB交互 在整个流程加入日志，进行最终问题确认，最终确认了是由于Sink处理缓慢，处理速率远远低于Source生产的速率，形成了反压现象 （需要对上游进行限速） 优化思路 原来的Sink是收到一条数据，就请求TSDB接口进行数据写入，所有接口都是同步顺序执行，因此需要将Sink中的处理逻辑改为异步操作。 ，Checkpoint就可以执行了 调用getNumberWaiting方法，如果小于等于0，说明Checkpoint没有触发，此时线程继续下一轮循环去数据缓存队列尝试取数据进行消费 源码 Sink反压优化的源码
1.1K20编辑于 2022-10-31 - 来自专栏Java研发军团
这8种SQL用法，我用错吗？求答案！！！
3、关联更新、删除 虽然 MySQL5.6 引入了物化特性，但需要特别注意它目前仅仅针对查询语句的优化。对于更新或删除需要手工重写成 JOIN。 ----------------------------+ | 1 | PRIMARY | o | index | | PRIMARY | 8 after reading const tables | | 3 | DERIVED | o | ref | idx_2,idx_5 | idx_5 | 8 --------+---------+---------+-------+--------+----------------------------------------------------+ 8、 中间结果集下推 再来看下面这个已经初步优化过的例子(左连接中的主表优先作用查询条件)： SELECT a.*, c.allocated FROM (
71820发布于 2019-11-20 - 来自专栏全栈程序员必看
tomcat8 JVM 优化
如果服务器只运行一个 Tomcat： 机子内存如果是 8G，一般 PermSize 配置是主要保证系统能稳定起来就行： JAVA_OPTS="-Dfile.encoding=UTF-8 -server 2 -XX:+DisableExplicitGC" 机子内存如果是 16G，一般 PermSize 配置是主要保证系统能稳定起来就行： JAVA_OPTS="-Dfile.encoding=UTF-8 2 -XX:+DisableExplicitGC" 机子内存如果是 32G，一般 PermSize 配置是主要保证系统能稳定起来就行： JAVA_OPTS="-Dfile.encoding=UTF-8
90211编辑于 2022-08-28 - 来自专栏余生大大
求m的n次方（优化时间复杂度）
面试官眉头紧皱： 看面试官的意思是对卷哥解法的时间复杂度不太满意，卷哥想了15分钟没想出来； 卷哥：卒 题解 正常循环求m的n次方，时间复杂度为O(n)。 上面我们是固定的两个值缩减，效率固定了就是O(n/2)，我们再分析一下：求平方的m值是固定的，那我们能不能不固定两个值缩减，反正值固定，每一次平方后n/2这样对数的算法效率就很快了。
1.1K40编辑于 2022-11-02 - 来自专栏AI深度学习求索
实验artifacts优化：生成图片反卷积与棋盘伪影
反卷积&重叠 使用神经网络生成图像时，经常使用反卷积操作从低分辨率与高阶描述构建图像。这会让网络先描绘粗糙的图像，再填充细节。 大致来说，反卷积层允许模型使用小图像中的每个点来“绘制”更大图像中的方块。但是反卷积很容易由于“不均匀重叠”，使图像中的某个部位的颜色比其他部位更深（Gauthier, 2015）。 例如，在一个维度中，一个步长为2，大小为3的反卷积的输出是其输入的两倍，但在二维中，输出是输入的4倍。 神经网络通常使用多层反卷积，从一系列较低分辨率的描述中迭代建立更大的图像。 虽然这些堆栈的反卷积可以消除棋盘效应，但它们经常混合，在更多尺度上产生棋盘效应。 ? 步长为1的反卷积层——通常被认为是成功的模型中的最后一层（eg. 解决方法： 1）确保反卷积核的大小可以被步长整除，从而避免重叠问题。
3.6K20发布于 2018-12-11 - 来自专栏mythsman的个人博客
从一个诡异的问题看JVM动态反优化
，程序运行的环境会发生变化，如果继续保留之前动态优化的代码则会无法起作用甚至可能会出现错误，此时就需要卸载之前做的优化，这就是**“动态反优化（Dynamic Deoptimization）”**。 显然，我们并不希望jvm经常进行动态反优化，但是其实正常情况下，相比于程序逻辑的执行时间，这点反优化造成影响还是微不足道的。 那么显然，test_1,test_5在运行的时候一定是受到了JVM的动态优化，而test_2,test_4在执行的时候则受到了动态反优化，回归了正常而无用的计算。这里主要用到了两种优化逻辑。 最后，在test_2和test_4中，由于环境中存在着Operator类的不同实例，因此单形调用变换失效，内联代码被重新动态反优化成了函数调用。 那么，有什么方法能够让我们尽量避免编译优化与编译反优化对我们的基准测试的影响呢？
37120编辑于 2022-11-14 - 来自专栏mathor
枚举+优化（8）——前缀和2
至此，题目中70%的分数应该能拿到了，还有30%需要优化 优化 优化的方法当然还是从枚举入手，我们假设只枚举q，也就是最后一段的断点。 所以对于一个合法的切分方案，S1的取值只可能是S3-1, S3, S3+1三种，也就是1，2，3 但是由于S1+S2+S3的和是整个数组的和，也就是8。所以S1的三种取值不见得都能成立。 比如S1=1这种情况，由于S3=2是确定的，所以S2一定等于8-1-2=5。这是S2与S3相差超过1，不符合题目要求。所以S1=1这种情况不成立。同理S1=2也是不成立的。 但是S1=3是成立的，因为这时S2的值是8-3-2=3。S2与S1和S3相差都不超过1 在S[1], S[2]和S[3]三个前缀和中，有几个的值是3。 S1=2是成立的，因为这时S2=8-2-3=3，{2, 3, 3}相差都不超过1。S1=3也是成立的，因为这时S2=8-3-3=2，{3, 2, 3}相差都不超过1。S1=4是不成立的。
70450发布于 2018-06-12 - 来自专栏小巫技术博客
Android编译优化：D8和R8
如果日常做Android开发的你不关注Google针对编译优化的话做的努力的话，会对D8和R8这两个名词会比较陌生。 ，这也是为什么Google会推出D8和R8编译器来优化编译速度。 R8 R8是用来替代Proguard的一个工具，是新一代的代码压缩工具。R8之前采用D8+Proguard的形式构建，R8则将混淆和D8工具进行整合，目的是加速构建时间和减少输出apk的大小。 ? Gradle插件版本达到3.4.0及以上，默认会开始R8进行代码优化。 ： 减小DEX文件大小 优化代码： 进一步减小DEX文件大小 参考：https://developer.android.google.cn/studio/build/shrink-code R8 VS
3K41发布于 2021-04-26 - 来自专栏学弱猹的精品小屋
数值优化（8）——带约束优化：引入，梯度投影法
上一节笔记：数值优化（7）——限制空间的优化算法：LBFGS，LSR1 ———————————————————————————————————— 大家好！ 这一节我们会开辟一个全新的领域，我们会开始介绍带约束优化的相关内容。带约束优化在某些细节上会与之前的内容有所不同，但是主要的思路啥的都会和我们之前的传统方法一致，所以倒也不必担心。 那么我们开始吧。 在带了约束的情况下，我们的所有的优化步骤都必须局限在约束内。 事实上证明是类似的，和我们上面一样的写法可以得到 Proposition 8: 设 为驻点，那么如果 ，则偏导为0，若 ，则偏导非负，若 ，则偏导非正。 对于arc形式的，要求也是差不多的 Definition 8: Arc Armijo Condition 设 ，那么如果 是最小的使得 且使得 成立，那么称 满足弧情况下的Armijo条件。
2.8K10发布于 2021-08-09 - 来自专栏全栈开发那些事
6-8 求二叉树高度 (20分)
本题要求给定二叉树的高度。 函数接口定义： int GetHeight( BinTree BT ); 其中BinTree结构定义如下： typedef struct TNode *Position; typedef Position BinTree; struct TNode{ ElementType Data; BinTree Left; BinTree Right; }; 要求函数返回给定二叉树BT的高度值。 裁判测试程序样例： #include <stdio.h> #inclu
25210编辑于 2023-02-27 - 来自专栏深度学习自然语言处理
超8千Star，火遍Github的Python反直觉案例集！
这个有趣的项目意在收集Python中那些难以理解和反人类直觉的例子以及鲜为人知的功能特性，并尝试讨论这些现象背后真正的原理! is 'aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa' True >>> 'a' * 21 is 'aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa' False 说明： 这些行为是由于 Cpython 在编译优化时 它是一种编译器优化，特别适用于交互式环境。 常量折叠(constant folding) 是 Python 中的一种窥孔优化(peephole optimization) 技术. 所以在运行前, array 已经被重新赋值为 [2, 8, 22], 因此对于之前的 1, 8 和 15, 只有 count(8) 的结果是大于 0 的, 所以生成器只会生成 8. /leisurelicht/wtfpython-cn#section-strain-your-brain%E5%A4%A7%E8%84%91%E8%BF%90%E5%8A%A8 【今日机器学习概念】 Have
90830发布于 2019-11-20 - 来自专栏大数据文摘
超8千Star，火遍Github的Python反直觉案例集！
这个有趣的项目意在收集Python中那些难以理解和反人类直觉的例子以及鲜为人知的功能特性，并尝试讨论这些现象背后真正的原理! is 'aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa' True >>> 'a' * 21 is 'aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa' False 说明： 这些行为是由于 Cpython 在编译优化时 它是一种编译器优化，特别适用于交互式环境。 常量折叠(constant folding) 是 Python 中的一种窥孔优化(peephole optimization) 技术. 所以在运行前, array 已经被重新赋值为 [2, 8, 22], 因此对于之前的 1, 8 和 15, 只有 count(8) 的结果是大于 0 的, 所以生成器只会生成 8. 84%91%E8%BF%90%E5%8A%A8 ?
70220发布于 2018-12-19 - 来自专栏Java架构师必看
史上最强Tomcat8性能优化
对于Tomcat的优化，主要是从2个方面入手，一是Tomcat自身的配置，另一个是Tomcat所运行的jvm虚拟机的调优。 Tomcat配置优化 Linux环境安装运行Tomcat8 具体的安装步骤可以参考Linux（CentOS7）安装Tomcat与设置Tomcat为开机启动项 如果需要登录系统，必须配置tomcat用户， Tomcat8默认使用nio运行模式。 注意：这里在测试时，我们使用一个新的tomcat，进行测试，后面再对其进行优化调整，再测试。 查看服务器信息 说明一下我的测试服务器配置，不同的服务器配置对Tomcat的性能会有所影响。 调整Tomcat参数进行优化 通过上面测试可以看出，tomcat在不做任何调整时，吞吐量为697次/秒。
3K30发布于 2020-04-10
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