为什么要优化? 优化的好处 1.提升网页响应速度 2.有利于搜索引擎搜索 3.对后期维护比较方便 怎么优化? 1.减少请求 2.减少文件的大小 3.页面性能 4.可读性、维护性 1.图片合并 2.css文件合并 (多个css文件合并为一个、少量的行内样式、避免import的方式引入文件) 3.减少图片的大小 (选择合适的图片格式) 4.css值缩写 5.0px 中px省略 0% 0 0.5可以写成.5 6.选择器合并 7.link标签引入样式放到head标签中 8.js脚本建议放在底部,等页面加载完之后再处理 尽量用语义化的标签来编写,有利于seo 15.类型和id名,以内容语义来命名 16.避免hack 17.模块化(一系列相关的结构做成一个模块来处理) 18.必要的时候添加注释,可读性比较好 比如说代码优化 ,大家试着说一下怎么优化?
优化脚本 一般此过程会非常漫长,可以写一个脚本来后台运行,或简单的控制一下IO [hunter@opti-slave ~]$ cat opti.bash #! opti.bash >> /path/to/optimize.log 2>&1 & 通过监控 optimize.log 来判断执行完成状态 也可以通过查看监控,IOPS很能反映问题 ---- 恢复备份 优化完成后 ,立刻恢复备份 start slave; 通过对比前后数据文件大小,可以明显看到优化效果 一般少也能缩减5%的空间,平均在10%左右,我自己经历最明显效果的是减少了32%的空间,对于一个大库来说,能节省不少磁盘空间 ,并且对查询性能也有一定优化效果 ---- 命令汇总 pt-table-checksum --nocheck-replication-filters --nocheck-binlog-format --
1.ORDER BY的优化 某些情况下,MySQL使用索引排序,尽量避免使用 filesort 即使ORDER BY与索引不完全匹配,也可以使用索引,只要索引的未使用部分和额外的 如果是这样,优化器可能不使用索引。如果SELECT*只选择索引列,则使用索引并避免排序。 * FROM t1 WHERE key_part1 = constantORDER BY key_part2; ---- 假设 key_part1不是索引或索引的一部分,在条件中作为常量条件存在,则优化器也会使用索引 为了获得文件排序操作的内存,从MySQL8.0.12开始,优化器会根据需要递增地分配内存缓冲区,直到达到sort_buffer_size系统变量指定的大小,而不是像MySQL8.0.12之前那样预先分配固定数量的
例3.四平方和 思路1:枚举abcd,判断a^2^+b^2^+c^2^+d^2^是否等于N 分析规模 a:0 ~ sqrt(500000 / 4) b:0 ~ sqrt(500000 / 3 font color = red>经验:1秒=10^8^ 思路2:枚举abc,判断N-a^2^-b^2^-c^2^是不是完全平方数 分析规模 a:0 ~ sqrt(500000 / 4) * d) == f.end()) f[c * c + d * d] = c; //枚举a,b的值 for(int a = 0;a * a <= n / 4; << c << " " << d << endl; return 0; } } } return 0; } 例4. ; return 0; } 第一次作业 先说说的思路,当时看到这题有点懵,可能还是对哈希算法掌握的不够,怎么都想不到用哈希的方法去做,索性先写了个O(N^2^)的两重循环,想着这几天学的优化
React组件的性能优化 高德纳: "我们应该忘记忽略很小的性能优化,可以说97%的情况下,过早的优化是万恶之源, 而我们应该关心对性能影响最关键的另外3%的代码。" 不要将性能优化的精力浪费在对整体性能提高不大的代码上,而对性能有关键影响的部分, 优化并不嫌早。因为,对性能影响最关键的部分,往往涉及解决方案核心,决定整体的架构, 将来要改变的时候牵扯更大。 1. 单个React组件的性能优化 React利用Virtual DOM来提升渲染性能,虽然每一次页面更新都是最组件的从新渲染, 但是并不是将之前的渲染内容全部抛弃重来,借助Virtual DOM,React 对多个React组件的性能优化 当一个React组件被装载、更新和卸载时,组件的一序列生命周期函数会被调用。 对于卸载阶段,只有一个生命周期函数componentWillUnmount,这个函数只是清理componentDidMount添加的事件处理监听等收尾工作, 所以,也没有什么可优化的空间; 4.
为什么需要性能优化 在使用 Webpack 时,如果不注意性能优化,可能会产生性能问题,会导致在开发体验上不是非常丝滑,性能问题主要是编译速度慢,打包体积过大,因此性能优化也主要从这些方面来分析。 本文主要是自己平时的工作积累和参考别人的文章,而进行总结,基于 Webpack4 版本。 构建分析 编译速度分析 对 Webpack 构建速度进行优化的首要任务就是去知道哪些地方值得我们注意。 打包体积如下: [image] 如何优化 缩小构建目标 优化 resolve.modules 配置(减少模块搜索层级和不必要的编译工作) 优化 resolve.extensions 配置 增加缓存 const loader (e.g babel-loader) ], }, ], }, }; 使用 hard-source-webpack-plugin 在 Webpack4 script> </head> <body>
</body> </html> JS 压缩 从 Webpack4虽然这在某些情况下有效,但在尝试优化MongoDB时还需要考虑其他选项。 性能不是因为拥有非常昂贵的磁盘和千兆网络的大型机器。事实上,这些并不一定是良好表现的关键。 我们将列出一些良好的MongoDB优化的最佳实践。这不是一个详尽或完整的指南,因为有许多变量。但这是一个好的开始。 1.保持文件简单 MongoDB是一个无架构的数据库。 4.工作集 工作集有多大?通常,应用程序不使用所有数据。有些数据经常更新,而其他数据则没有。 您的工作数据集是否适合RAM?当所有工作数据集都在RAM中时,会出现最佳性能。 希望你发现这篇关于如何优化MongoDB的文章很有帮助。 原文标题《4 Tips to Optimize MongoDB》 作者:Adamo Tonete 译者:February 不代表云加社区观点,更多详情请查看原文链接
快排思想 快排基准的选择 固定基准 随机基准 三数取中 快速排序的优化 优化1:序列长度达到一定大小时,使用插入排序 优化2:尾递归优化 优化3:聚集元素 优化4:多线程处理快排 ---- 快排思想 快排算法是基于分治策略的排序算法 第一趟:[1][2][3][5][4][6] 第二趟:[1][2][3][5][4][6] 第三趟:[1][2][3][5][4][6] 第四趟:[1][2][3][4][5][6] 程序中要用的函数: 优化2:尾递归优化 快排算法和大多数分治排序算法一样,都有两次递归调用。但是快排与归并排序不同,归并的递归则在函数一开始, 快排的递归在函数尾部,这就使得快排代码可以实施尾递归优化。 在Codeblocks里运行快排代码处理升序数组,一个进行尾递归优化,而另一个不变。没有使用尾递归的代码处理4万个数组元素时,由于超过了栈的深度,程序会异常结束。 优化4:多线程处理快排 分治法的基本思想是将一个规模为n的问题分解为k个规模较小的子问题,这些子问题互相独立且与原问题相同。求解这些子问题,然后将各子问题的解合并,从而得到的原问题的解。
UE4插件研发 UE4插件扫盲 UE4插件是什么 UE4插件的作用 UE4引擎、项目、插件的区别 引擎自带的插件浏览器 插件目录结构 插件配置文件说明 UE4插件的创建方法 插件代码的执行过程 四种常用模式的插件模板 第三方库的引入 牛刀小试 创建Actor到视图插件 插件打包 插件发布 常见的问题 插件项目案例 UE4插件扫盲 UE4插件是什么 UE4引擎和UE4项目是由各个模块组成的,其主要编程语言是C++。 UE4引擎、项目、插件的区别 UE4引擎由Epic官方维护与发布,源码托管在GitHub平台上,可以上官网下载EpicGamesLauncher管理下载各个UE4 Release版本。 UE4插件可以增加UE4的扩展性,丰满Game项目,也可让开发应用程序变得简单且多样化,但其不能独立运行。 插件编译版本 用户使用插件时的UE4版本需要与插件编译时的UE4版本一致,不然会警告提示版本不一致而丢失插件。 所以发布插件时要注明插件所支持的UE4版本号。
vue版本 2.6.11 脚手架vue/cli版本 4.5.0 优化方向 减少代码量(取消生产sourcemap)、 合并压缩代码(gzip)、 公共代码提取 优化前后对比: 0.jpg // 公共设置 const IS_PROD = ['production'].includes(process.env.NODE_ENV) // 生产环境 vue打包优化 1. application/json; root /home/tsgz/dist_hlj/; // 修改为项目前端目录 } } 3.5 部署到服务器 预览查看效果是否生效 gzip.png 4.
基于优化的方法 Optimization-Based 基于优化的方法在模型的参数优化这一步做文章,找到可以让模型在少样本的情况下优化得更快更好的策略。 4-shot 2-class 图像分类 初始化模型 的参数 采样大量的少样本图像分类任务 ,作为训练样本 meta-learning samples。 Reptile Reptile[2]是另一个一阶的基于优化的元学习算法,和MAML非常相似,同样的适用于所有深度学习模型。 Reptile算法非常简单,效果却出乎意料的好。
内存配置 Neo4j服务的内存划分为很多部分,以下是其中的一部分: neo4j 内存管理 「JVM堆」 JVM堆是一个单独的动态内存分配,Neo4j使用它来存储实例化对象。 页面缓存规划 使用bin/neo4j-admin memrec命令估算页面缓存大小 neo4j-home> bin/neo4j-admin memrec ... 垃圾收集器的优化 堆分为老年代和年轻代。新对象在年轻代中分配,然后如果它们保持活动(使用)足够长的时间,则稍后移动到老年代。 Linux文件系统优化 数据库在查询数据时通常会产生许多小的随机读取,而在提交更改时会产生很少的顺序写入。为获得最佳性能,建议将数据库和事务日志存储在单独的物理设备上。 「为了获得最大性能,建议为 Neo4j 提供尽可能多的 RAM 以避免磁盘读写」。 页面缓存 Neo4j 启动时,它的页面缓存是空的,需要预热。页面及其图形数据内容在查询需要时按需加载到内存中。
Executor 堆外内存上限大概为300多MB,在实际的生产环境下,对海量数据进行处理的时候,这里都会出现问题,导致Spark作业反复崩溃,无法运行,此时就会去调节这个参数,到至少1G,甚至于2G、4G
査询优化、索引优化、库表结构优化需要齐头并进,一个不落。 一、为什么查询速度为变慢 在尝试编写快速的查询之前,需要清楚一点,真正重要是响应时间。 优化策略可以简单的分为两种 静态优化: 静态优化可以直接对解析树进行分析,并完成优化。 这样MySQL才有可能使用索引来优化这个过程。** 5.3 优化子查询: 关于优化子查询我们给出的最重要的优化建议就是尽可能使用关联查询代替,至少当前MySQL版本需要这样。 ** 4). 如果没有通过ORDER BY子句显式地指定排序列,当查询使用GROUP BY 子句的时候,结果集会自动按照分组的列进行排序。 ** 5.5 优化LIMIT分页: 1). 使用索引 2). 要优化这种查询,要么是在页面中限制分页的数量,要么是优化大偏移量的性能。 3). 尽肯能的使用索引覆盖 4).
MySQL SQL 优化指南 SQL 四句真言(优化系列 3) SQL SERVER SQL 优化指南 四句真言 (SQL 优化系列 2) PostgreSQL SQL 优化指南 四句真言(SQL 优化系列 order_id: 3, user_id: 101, status: "PAID", order_date: ISODate("2025-08-05"), total: 1000 }, { order_id: 4, // 无 status { order_id: 3, user_id: 103, amount: 300, status: "PAID" }, { order_id: 4, 技术、成本、合规、地缘政治) OceanBase 学习记录-- 建立MySQL租户,像用MySQL一样使用OB MongoDB 相关文章 MongoDB “升级项目” 大型连续剧(4) 自动校对代码与注意事项 MongoDB “升级项目” 大型连续剧(2)-- 到底谁是"der" MongoDB “升级项目” 大型连续剧(1)-- 可“生”可不升 MongoDB 大俗大雅,上来问分片真三俗 -- 4
Tomcat有很多方面,我从内存、并发、缓存四个方面介绍优化方法。 ** 一.Tomcat内存优化 ** Tomcat内存优化主要是对 tomcat 启动参数优化,我们可以在 tomcat 的启动脚本 catalina.sh 中设置 java_OPTS 参数。 maxProcessors="1000" acceptCount="1000" redirectPort="8443" disableUploadTimeout="true"/> 1 2 3 4 URIEncoding="utf-8" acceptCount="1000" redirectPort="8443" disableUploadTimeout="true"/> 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 4.参考配置 1>旧有的配置 参考网络对服务器做过如下配置,拿出来分享下: <Connector port="9027
优化目标: 用于一个学习对话类的游戏。可以让大学生,特别是男孩子学会如何与女孩子对话。 此对话应用于对话小游戏: 【寻找游戏大模王】利用千帆大模型4制作小游戏 优化操作指引 优化指引在新手引导里面,右上角,直接点就行,描述的很直接,有动作指引。 基本对话 目标:随机渣男与女朋友的对话式聊天,需要5条信息, 1、信息1是渣女的问句; 2、信息2是渣男的优秀回复; 3、信息3是普通男的一般回复; 4、信息4是渣女对信息2渣男的回复并告知回答对了给与奖励话语 优化效果还是不错的,这里有一些参数我们来看着调整。 这样又生成了个模板: 总结 这只是一个简单的游戏对话的优化,虽然可以在结果中看到想要解析出来我们需要的接口还是比较麻烦的,如果要能根据结果再做反推就好了,期待这个功能。
首发于游戏蛮牛驿馆 ---- 为了《Farlands》游戏, Oculus 团队为UE 4开发了一个快速,单通道正向的渲染器。 它让我们更容易地创造出高保真、高性能的体验,我们渴望与所有UE4开发者分享它。 我们想研究哪些我们最常用的功能,看看我们是否能够设计一个精简的渲染器,能够提供更高性能和强大的视觉效果,同时让团队继续使用UE 4 的世界编辑器和引擎。 在实际中,切换到一个渲染器帮助我们在单一通道里提供一个更有限的功能集,取得了更好的 GPU 利用率,优化,去除了带宽开销,并使它可以更容易为我们达到90Hz。 可视化的3D 光网格,说明了光照的相干性和剔除操作 除了渲染,我们已经修改了 UE4,允许进一步的CPU 和 GPU的优化。
http://mpvideo.qpic.cn/0bc3qqabkaaa2maiccwztvqvbbgdcwcaafia.f10002.mp4? 1649220740&vid=wxv_2215548276223852546&format_id=10002&support_redirect=0&mmversion=false 3D计算机视觉讲座(第4部分 )Structure-from-Motion 和BA优化(4) 这里是新加坡国立大学计算机系(NUS)教授的CS477/CS54计算机视觉课程的视频讲座。
「这里记录的是吴恩达Andrew Ng在深度学习课程中提到过的优化算法,以及其他受推荐的优化算法。 以及日常感谢Andrew Ng的视频」 梯度下降的优化 1.指数加权平均 引入概念 在讲下面几个优化算法之前,先引出指数加权平均的概念。 同理计算sdb=βsdb+(1-β)db2; 最后更新权重w = w-αdw/sqrt(sdw+ε)和偏置b = b-αdb/sqrt(sdb+ε) (常用ε=10-8,加上ε是防止分母为零的情况出现) 4.