《Elasticsearch 源码解析与优化实战》第7章：写流程

分片所属的索引 private Index index; //从0开始的递增的序号 private int shardId; private int hashCode; } 7. translog.getLastSyncedGlobalCheckpoint () < indexShard.getGlobalCheckpoint()) { indexShard.getTranslog().sync(); } } 7.

Tomcat7优化

用了很久的Tomcat，没怎么看过它的优化，今天抽出时间研究了下，将内容记录下。 示的参数来优化tomcat。 　　 二、优化 1. 禁用AJP协议 　　(1)通过禁用AJP协议，达到在集群的时候提高处理请求的时间。 将BIO通讯模式修改为NIO通讯模式 　　(1)tomcat通讯协议支持http1.0和1.1，tomcat默认走的是BIO通讯模式，tomcat7和tomcat8之所以默认的都是效率低下的BIO通讯模式 优化连接器 　　最佳实践：　　 5.

SQL优化实战

正文 今天遇到一个SQL优化的问题，记录下来 测试部门反映，有个功能的查询很缓慢，需要支持排查下 首先描述下具体的问题 数据库中一张表的大概有700多条记录，业务需要模拟一个类似属性树形的数据结构 ORDER BY t.created_time DESC 在重构后的sql中，可以看到我们排序之后的记录添加一个序列，然后获取序列的第一条来作为我们现实的记录，然后将in改为exists,这样优化后的查询就变得效率很高了

JAX性能优化实战：7个变换让TPUGPU吃满算力

我们今天就来总结7个能够提高运行速度的JAX变换组合 1、 jit 优先，形状稳定 jit对函数做一次追踪后XLA负责融合算子，形状稳定、无副作用时，Python处理的开销就被分摊掉，可以提高运行速度。 7、value_and_grad的正确堆叠方式 规范写法是jit(value_and_grad(loss, has_aux=True))，外面可以再套一层pmap或pjit。

SEO优化实战

本文作者：IMWeb 结一 原文出处：IMWeb社区 未经同意，禁止转载 seo本身涉及范围非常广，所包含的知识也是非常值得深入研究的一个方向，本文仅从重构侧出发聊聊最近做的一些seo实战。 当然title是最有用的，是非常值得优化的；而keywords因为以前被seo人员过度使用，所以现在对这个进行优化对搜索引擎是没用的，这里就不说了；description的描述会直接显示在搜索的介绍中， 因为业务关系，我们做的更多的是针对百度搜索引擎的优化，所以这里把百度搜索引擎优化的建议分享下： title格式： 首页：网站名称 或者 网站名称_提供服务介绍or产品介绍 频道页：频道名称_网站名称

html5+CSS3

内存优化实战

最近,因为项目时间不紧的原因,就对项目的某些页面进行了内存观察,发现了两处优化点.特意记录下来 1.单例引发的内存泄漏 我在项目中涉及到的一个单例是这样的 object LiveCenter {

SEO优化实战

本文作者：IMWeb 结一 原文出处：IMWeb社区 未经同意，禁止转载 seo本身涉及范围非常广，所包含的知识也是非常值得深入研究的一个方向，本文仅从重构侧出发聊聊最近做的一些seo实战。 当然title是最有用的，是非常值得优化的；而keywords因为以前被seo人员过度使用，所以现在对这个进行优化对搜索引擎是没用的，这里就不说了；description的描述会直接显示在搜索的介绍中， 因为业务关系，我们做的更多的是针对百度搜索引擎的优化，所以这里把百度搜索引擎优化的建议分享下： title格式： 首页：网站名称 或者 网站名称_提供服务介绍or产品介绍 频道页：频道名称_网站名称

html5+CSS3

性能优化｜索引优化最佳实战

在执行器中，mysql会对sql语句进行优化，调整三个字段的顺序，满足最左前原则。 explain select * from student where stu_name like '%备%' 在这里插入图片描述 因为我们开发过程中模糊查询肯定是必须的，那么怎么优化呢？ 使用索引覆盖，select 查询的字段包括在索引中 explain select stu_name from student where stu_name like '%备%' 深入索引优化 我们很好奇 group by 和order by 优化点是一样的，默认会按照字段排序的，如果不需要排序 则可以在group by 之后加上order by null，省去排序的消耗。 文件排序 using filesort 在上面优化中，发现在mysql中排序分为文件排序和索引排序，在无法使用索引排序的情况下，我们就得考虑如何优化文件排序了。

鸿蒙（HarmonyOS）性能优化实战-电量优化

从功耗角度考虑，应用应该避免过多使用长时任务，针对必须使用长时任务的场景，也可以优化任务执行过程，减少设备功耗。 以下是一些优化建议：对定位要求不太高的场景可以适当调整上报时间间隔和上报距离间隔，减少更新频率。尽可能的减少网络请求次数和减小网络请求时间间隔。 总结合理的选择和使用后台任务对于优化用户体验，减少性能消耗非常重要。以下表格对比总结了各类后台任务的概念、适用场景以及任务执行过程中的应用状态。

Windows7 系统优化

Diagostic policy server 检测网络 禁用 print Spooler 打印机 禁用 Superfetch 加速了固态硬盘的寿命损耗禁用, 机械键盘自动 Windows Defender 禁用 Windows Update 禁用 Windows Search 文件索引

MySQL索引优化实战

索引从物理上可以分为：聚集索引，非聚集索引 从逻辑上可以分为：普通索引，唯一索引，主键索引，联合索引，全文索引 索引优化策略 不要在索引列上进行运算或使用函数 在列上进行运算或使用函数会使索引失效，从而进行全表扫描 例如下面的2个写法是等价的，因为MySQL会将查询的顺序优化成和联合索引的顺序一致 select * from table where a = '1' and b = '1' select * from table where b = '1' and a = '1' 3.优化查询，避免出现filesort select * from table where a = ? ) / count(*) as col7 from user 假设输出依次为0.0305，0.0309，0.0310 查询显示当前缀长度达到7的时候，再增加前缀长度，区分度提升的幅度已经很小了，因此创建 图解： EXPLAIN 实战-1 你确定真正理解联合索引和最左前缀原则？ Java识堂 一个有干货的公众号 ---- ?

RecyclerView优化实战指南

然而，如果不进行优化，RecyclerView 可能会导致 UI 卡顿、内存泄漏等问题。本文将介绍一些优化技巧，帮助你更好地使用 RecyclerView。 RecyclerView 可以大大简化开发过程，但是如果不进行优化，它可能会导致一些性能问题。下面将介绍一些优化技巧，帮助你充分发挥 RecyclerView 的性能。 优化技巧 对于 RecyclerView，我们可以采用以下优化技巧： 1. 使用 DiffUtil DiffUtil 是计算两个列表之间差异的工具类，可帮助 RecyclerView 局部刷新数据。 7. 我们可以根据实际需求选择合适的优化方案，提升 RecyclerView 的性能，使其更加流畅。

MySQL——索引优化实战

上篇文章中介绍了索引的基本内容，这篇文章我们继续介绍索引优化实战。在介绍索引优化实战之前，首先要介绍两个与索引相关的重要概念，这两个概念对于索引优化至关重要。 本篇文章用于测试的user表结构： ? 索引优化实战 有些时候虽然数据库有索引，但是并不被优化器选择使用。 我们可以通过 SHOW STATUS LIKE'Handler_read%';查看索引的使用情况： ? 7.负向条件查询不能使用索引，可以优化为 in 查询。 负向条件有：!=、<>、not in、not exists、not like 等。 另外返回数据的比例在30%以外的情况下，优化器不会选择使用索引。 过早优化，在不了解系统的情况下就开始优化。 总结 对于自己编写的SQL查询语句，要尽量使用EXPLAIN命令分析一下，做一个对SQL性能有追求的程序员。

Mysql优化实战总结

1.1 前言 在进行MySQL的优化之前必须要了解的就是MySQL的查询过程，很多的查询优化工作实际上就是遵循一些原则让MySQL的优化器能够按照预想的合理方式运行而已。 图 - MySQL查询过程 1.2 优化的哲学 优化有风险，涉足需谨慎 1.2.1 优化可能带来的问题 1、优化不总是对一个单纯的环境进行，还很可能是一个复杂的已投产的系统。 4、切记优化,应该是各部门协同，共同参与的工作，任何单一部门都不能对数据库进行优化！ 5、所以优化工作,是由业务需要驱使的！！！ 1.3 优化思路 1.3.1 优化什么 在数据库优化上有两个主要方面：即安全与性能。 1.3.3 优化维度 数据库优化维度有四个: 硬件、系统配置、数据库表结构、SQL及索引 优化选择 1、优化成本:硬件>系统配置>数据库表结构>SQL及索引 2、优化效果:硬件<系统配置<数据库表结构

paddlex 实战优化指南

官方文档：PaddleX OCR模块文档目录环境准备数据集操作训练与评估推理服务部署模型优化技巧性能调优微调问题定位参考表模型实验结果对照表训练日志解读问题与解决1. 模型优化技巧6.1 早停法（Early Stopping）当验证集性能不再提升时，提前终止训练。根据日志中的信息，最佳模型出现在第7轮，而训练到100轮后性能略有下降，说明存在过拟合。 建议对识别效果不佳的样本进行逐一分析，定位具体存在问题的模块，并参考下表对应的微调教程链接，对相应模型进行优化调整。 best_epoch: 7: 这是一个至关重要的信息。它告诉你，综合性能最好（hmean最高，达到0.9998）的模型是在第7轮训练后保存的。 因此，在实际部署使用时，你应该选择第7轮训练出的那个最佳模型，而不是最后训练完成的模型。11.

MySQL——索引优化实战

上篇文章中介绍了索引的基本内容，这篇文章我们继续介绍索引优化实战。在介绍索引优化实战之前，首先要介绍两个与索引相关的重要概念，这两个概念对于索引优化至关重要。 索引优化实战 有些时候虽然数据库有索引，但是并不被优化器选择使用。 7.负向条件查询不能使用索引，可以优化为 in 查询。 负向条件有：!=、<>、not in、not exists、not like 等。 另外返回数据的比例在30%以外的情况下，优化器不会选择使用索引。 过早优化，在不了解系统的情况下就开始优化。 总结 对于自己编写的SQL查询语句，要尽量使用EXPLAIN命令分析一下，做一个对SQL性能有追求的程序员。

HTTP性能优化实战

参考资料 Git 安装避坑指南 Layui 是一款轻量级的前端 UI 框架 MySQL配置性能优化 JavaScript性能优化实战 PyCharm高效入门指南 Markdown 说明 marked replaced by CRLF 终极解决方案： # 关闭换行符自动转换（适合纯Linux/macOS环境） git config --global core.autocrlf false 六、进阶优化配置

CUDA性能优化实战：7个步骤让并行归约算法提升10倍效率

本文深入探讨了一个经典的并行计算算法——并行归约（Parallel Reduction）的性能优化过程，通过七个渐进式的优化步骤，展示了如何将算法性能提升至极致。 这项研究基于Mark Harris在NVIDIA网络研讨会中提出的优化方法，在重现这些优化技术的同时，进一步简化了概念阐述以便于理解。 针对这种瓶颈的优化策略是循环展开技术。 REDUCE-4：Warp级循环展开 首先分析REDUCE-3中的执行模式以理解优化的必要性。 虽然无法复现NVIDIA展示的戏剧性加速效果，但成功展示了持续的优化进程和GPU峰值性能的逐步提升。 总结 基于本次优化实践，总结出CUDA内核优化的核心要点如下。 第四，采用渐进式算法优化策略，先优化基础算法逻辑，再进行循环展开等高级优化。最后，灵活运用模板参数技术进行代码生成的精细调优，确保为不同块大小配置提供最优的实现方案。

Activiti7实战-入门

Activiti7的使用 1.什么是工作流？ 1.1工作流介绍 工作流：通过计算机对业务流程自动化执行管理。多个参与者按照某种预定规则自动进行传递文档、信息任务处理的过程。 1.4工作流原理分析 2.什么是Activiti7 Activiti 是一个工作流引擎， activiti 可以将业务系统中复杂的业务流程抽取出来，使用专门的 建模语言（BPMN2.0）进行定义 SpringBoot Activiti7 发布正式版之后，它与 SpringBoot2.x 已经完全支持整合开发。 我们可以将 Activiti7 与SpringBoot 整合开发的坐标引入到工程中，从而达到 SpringBoot 支持 Activti7 整合。 dependency> 步骤二：配置文件application.yml spring: datasource: url: jdbc:mysql://192.168.1.168:3306/activiti7?

7. Git 命令实战

简而言之 -- mirror 强制推送 all refs under refs/ 下的所有. 保持绝对的同步.