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史上最强Tomcat8性能优化
它拥有比传统I/O操作(bio)更好的并发运行性能。Tomcat8默认使用nio运行模式。 可以看到已经设置为nio2了。 部署测试用的web项目 为了方便测试性能，我们将部署一个java web项目，这个项目本身和本博客没有什么关系，仅仅用于测试。 设置线程池 通过设置线程池，调整线程池相关的参数进行测试tomcat的性能。 平均响应时间：0.438秒，响应时间明显缩短 错误率：43.07%，错误率超过40%，也可以理解，最大线程为500，测试的并发为1000 吞吐量：1359次/秒，吞吐量明显提升 结论：响应时间、吞吐量这2个指标需要找到平衡才能达到更好的性能 " connectionTimeout="20000" redirectPort="8443" /> 从测试结果可以看到，平均响应时间有缩短，吞吐量有提升，可以得出结论：nio2的性能要高于nio。
2.9K30发布于 2020-04-10 - 来自专栏全栈程序员必看
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。 服务器资源 服务器所能提供CPU、内存、硬盘的性能对处理能力有决定性影响。 .Http11Nio2Protocol" connectionTimeout="20000" redirectPort="8443" /> 可以看到已经设置为nio2了。 设置线程池 通过设置线程池，调整线程池相关的参数进行测试tomcat的性能。 平均响应时间：0.438秒，响应时间明显缩短 错误率：43.07%，错误率超过40%，也可以理解，最大线程为500，测试的并发为1000 吞吐量：1359次/秒，吞吐量明显提升 结论：响应时间、吞吐量这2个指标需要找到平衡才能达到更好的性能 " connectionTimeout="20000" redirectPort="8443" /> 从测试结果可以看到，平均响应时间有缩短，吞吐量有提升，可以得出结论：nio2的性能要高于nio。
2.3K20编辑于 2022-09-09 - 来自专栏reizhi
Genymotion 最强性能安卓模拟器
随着智能手机的性能提升以及价格普及，移动平台 APP 发展势头迅猛，手机游戏行业随之崛起。不过受到屏幕以及续航的限制，越来越多的玩家开始使用安卓模拟器在电脑端运行安卓游戏。 不过受到模拟器效率的限制，实际性能往往参差不齐。而今天 reizhi 向大家推荐的安卓模拟器 Genymotion 则号称是最强性能的安卓模拟器，事实是否如此，我们不如来跑个分。 从上到下分别为 Genymotion ，海马玩模拟器，逍遥安卓以及夜神多开器，可以看出 Genymotion 跑分性能远超其他模拟器，领先幅度高达30%左右。 软件主界面会列出已安装的所有虚拟机，可以点击扳手图标自定义性能参数，或者点击 Start 启动。而点击 Add 则可以添加虚拟机。
4.5K40编辑于 2022-09-26 - 来自专栏程序猿DD
BeanUtils、BeanCopier、Dozer、Orika 哪个性能最强？
性能分析 其实这几个工具要做的事情很简单，而且在使用上也是类似的，所以我觉得先给大家看看性能分析的对比结果，让大家有一个大概的认识。 为了提高性能Spring对BeanInfo和PropertyDescriptor进行了缓存。 ，这个可以从上面性能比较看出来。 由于是直接生成字节码执行，所以BeanCopier的性能接近手写 get/set。 小结 总体来说，Orika是一个功能强大的而且性能很高的工具，推荐使用。
3.3K31发布于 2021-07-13 - 来自专栏MoeLove
最强 CNI 基准测试：Cilium 网络性能分析
此前 Thomas 曾先后在 Linux 内核[2]的网络、安全和 eBPF 领域从事了 15 年的开发工作。 注：本文已取得作者本人的翻译授权！ calico flamegraph zoom2 如果您希望自己进行更进一步的研究，可以点击以下链接打开交互式的火焰图 SVG 文件查看细节： Cilium eBPF SVG 火焰图 - 发送端[7] Cilium X570 Aorus Master，支持 PCIe 4.0 x16 内存：HyperX Fury DDR4-3200 128 GB，XMP 频率 3.2 GHz 网卡: Intel E810-CQDA2， 脚注 [1] Isovalent: https://isovalent.com [2] Linux 内核: https://kernel.org [3] 测量延迟：每秒请求数: #测量延迟：每秒请求数（ tuning/#bandwidth-manager [7] Cilium eBPF SVG 火焰图 - 发送端: https://cilium.io/b85c71fbc3ce620c8544c9317f2bf858
3.9K40发布于 2021-06-10 - 来自专栏PowerBI战友联盟
【无敌】PowerBI 终极算法性能优化 最强版
其效果如下： 这是10000元素的运行结果，由BI佐罗优化过的算法，性能大致提升30%。进一步分析如下： 以下为该算法处理10000行数据的性能表现： 可以看出，这已经到达了该算法的可用性能边界。 由于这块内容太过专业，就此略过，给出优化后结果： 我们将整个查询优化成只需要读一次数据即可，而且全部使用FE最强技巧，使得理论上读取一次立即计算出结果，要算数据，必须得读一次吧。 从理论上讲，这是一个绝对不可超越的最强算法。我们非常拭目以待再次出现天才来超越。 从本文主题来说，性能的排序如下： 最强算法>BI佐罗版交错算法>>交错算法>>>分治+累计元素法>>>>BI佐罗版累计元素法>累计元素法>>直观计算法 也就是说，本问题的算法经过了 7 次大型优化，最终得到了不可超越的极限 同时以此文献给PowerBI四周年生日，PowerBI四岁了，已经逐渐成为该领域的最强者，我们将继续探索更多的乐趣，欢迎您赶快订阅会员，我们将帮助您超越99%的用户，成为专家。
1.1K20发布于 2019-09-23 - 来自专栏纯洁的微笑
Java 应用性能调优最强实践指南！
通过 top 命令可以查看系统平均负载和 CPU 使用率，图 2 为通过 top 命令查看某系统的状态。 初步定位在该 HashMap 的 put 过程中有可能出现了死循环问题（图中 java.util.HashMap $Entry 0x2add6d992cb8 和 0x2add6d992ce8 的 next 由于事务 2 等待执行时间过长或长时间不释放锁，导致事务 1 最终发生回滚。 八、总结与建议 性能调优同样遵循 2-8 原则，80%的性能问题是由 20%的代码产生的，因此优化关键代码事半功倍。同时，对性能的优化要做到按需优化，过度优化可能引入更多问题。 比如 F5 的使用和 SDD 硬盘的引入，包括新版本 Linux 在 NIO 方面的升级，都可以极大的促进应用的性能提升； 2）数据库性能优化 包括常见的事务拆分，索引调优，SQL 优化，NoSQL 引入等
66920发布于 2019-07-12 - 来自专栏JavaEdge
最强性能监控工具之Grafana+Prometheus+Exporters
1 监控逻辑 最流行的监控逻辑： 有测试工具、监控工具，才能做性能分析和瓶颈定位。 不管数据啥形式展示，最要紧还是数据来源和含义，以做正确判断。 有这JMeter发给InfluxDB的数据，无需看上面的那些HTML数据，也能直观看到系统的性能趋势。以后复看也方便比对。 所以不管在监控平台 or 命令行中看到的数据，最重要是知道含义及这些值的变化对性能测试和分析的下一步的影响。 JMeter如何把数据推送到Grafana中？ 2.配置Grafana：打开Grafana中的数据源列表，选择一个数据源（例如InfluxDB）并创建一个数据库。 2.监控命令是一种命令行方式的工具，提供了丰富的OS监控指标查询和分析功能。它通过在终端输入不同的命令参数，实时获取和显示各种系统统计和性能指标。它主要用于开发和运维人员进行诊断和分析。
1.7K30编辑于 2023-03-31 - 来自专栏CVer
大盘点 | 性能最强的目标检测算法
本文就来盘点一下 mAP 最高的目标检测算法，Amusi 将在COCO数据集上 mAP 最高的算法认为是"性能最强"目标检测算法。 这么多目标检测算法，究竟哪家最强呢？！ 性能最强的目标检测算法 这里 Amusi 罗列几个mAP很强很强的算法，并以时间线的角度来展示。 所以Amusi 只介绍所能查到最强的算法或者最强组合算法。 SNIPER: Efficient Multi-Scale Training ? 综上所述，可知改进后的 Cascade R-CNN 算法是目前(2019.07.07)目标检测方向性能最强的算法，其 mAP 为 50.9。 侃侃 这里将 mAP 作为目标检测最强的指标，确实有失偏颇，不够严谨，因为很多人将目标检测应用在不同的任务上，其实要求的性能也有所不同。
1.7K70发布于 2019-07-12 - 来自专栏大数据文摘
iPhone “浴霸” 发布，顶配1万2！最强机器学习芯片，计算性能吊打友商
今天推出的iPhone 11终于添加了双摄像头系统，以及一个支持2倍光学变焦的超宽相机。 甚至还有一个新的沉浸式相机界面，可以给用户提供超广角摄像体验。 新款iPhone的防水性能也将有很大的提升，iPhone XS和iPhone Max已经有了IP68防水等级，可以把手机浸泡在7英尺深的水中30分钟，而iPhone 11甚至扔进水槽或浴缸都不成问题。
76720发布于 2019-09-17 - 来自专栏Spark学习技巧
Java几种常用 JSON 库性能比较，哪家最强？
每次都在网上看到别人说什么某某库性能是如何如何的好，碾压其他的库。但是百闻不如一见，只有自己亲手测试过的才是最值得相信的。 JSON不管是在Web开发还是服务器开发中是相当常见的数据传输格式，一般情况我们对于JSON解析构造的性能并不需要过于关心，除非是在性能要求比较高的系统。 简单介绍 选择一个合适的JSON库要从多个方面进行考虑： 字符串解析成JSON性能 字符串解析成JavaBean性能 JavaBean构造JSON性能 集合构造JSON性能 易用性 先简单介绍下四个类库的身份背景 json-lib在功能和性能上面都不能满足现在互联网化的需求。 编写性能测试 接下来开始编写这四个库的性能测试代码。 性能是真的牛，另外还可以看到不管数量少还是多，Jackson一直表现优异。
1.3K20编辑于 2023-03-21 - 来自专栏DotNet NB && CloudNative
.NET平台功能最强大，性能最佳的JSON库
Swifter.Json 这是迄今为止 .Net 平台功能最强大，性能最佳的 JSON 序列化和反序列化库。 性能测试对比 图表中的颜色随所用时间从 绿色 渐变为 黄色。当用时超过 3 倍时将以亮黄色显示。 Timeout: 表示用时过久。 Exception: 表示发生了异常。 Swifter.Json 性能为何如此优异？ 最优秀的整型和浮点型 ToString 和 Parse 方法实现。 Emit 实现的高性能对象映射工具。 本地内存分配！ Dictionary<string, object>>(json); var obj = JsonFormatter.DeserializeObject<Demo>(json); } } 2、 // XObjectInterface : 初始化开销小，内存占用少，性能也不错。
57810编辑于 2023-08-29 - 来自专栏机器学习初学者精选文章
【CV】大盘点 | 性能最强的目标检测算法
前言 去年7月，Amusi 曾做过一篇整理：大盘点 | 性能最强的目标检测算法，那时收集的情况是：改进后的 Cascade R-CNN 算法是截止(2019.07.07)目标检测方向性能最强的算法，其 根据目前学术论文情况，Amusi 将在COCO数据集上 AP 最高的算法认为是"性能最强"目标检测算法。 盘点时间：2020.04.28 盘点内容：目标检测 AP 最高的算法 不严格区分单尺度/多尺度训练，只看数据 Amusi整理，仅个人观点，欢迎补充 性能最强的目标检测算法 这里 Amusi 罗列几个AP 值得提一下：CBNetv2也快要出来了，性能有多强，敬请期待！ EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection ? ? 算法是目前(2020.04.28)目标检测方向性能最强的算法，其 AP 为 52.2（单尺度测试）
2.3K20发布于 2020-05-26 - 来自专栏芯智讯
国产最强开源RISC-V内核“昆明湖”解析：性能比肩Neoverse N2
2021年，“香山”系列第一代开源高性能RISC-V处理器核“雁栖湖”正式发布，是同期全球性能最高的开源处理器核。 RISC-V处理器核则是“昆明湖”，对标Arm Neoverse N2内核。 据介绍，第三代“香山”开源高性能RISC-V处理器核，设计工艺为7nm，主频达到3GHz，SPECINT2006评分为15分/GHz，性能对标Arm Neoverse N2内核，可广泛应用于服务器芯片、 “昆明湖”内核拥有高达1MB的专用L2缓存，还有一个16MB的共享L3缓存。与现代大型服务器CPU设计相比，16MB共享L3可能看起来很小，不过如果对比Neoverse N2来看，这已经相当不错了。 “香山”开源高性能RISC-V处理器核“南湖”、“昆明湖”与Arm Neoverse N2和Arm Cortex A76的参数对比。可以看到，“昆明湖”的部分参数已经优于Neoverse N2。
1.4K10编辑于 2024-08-30 - 来自专栏Linyb极客之路
Java性能调优最强实践，让系统飞起来~
通过 top 命令可以查看系统平均负载和 CPU 使用率，图 2 为通过 top 命令查看某系统的状态。 图 2.top 命令示例 ? 初步定位在该 HashMap 的 put 过程中有可能出现了死循环问题（图中 java.util.HashMap $Entry 0x2add6d992cb8 和 0x2add6d992ce8 的 next 由于事务 2 等待执行时间过长或长时间不释放锁，导致事务 1 最终发生回滚。 八、总结与建议 性能调优同样遵循 2-8 原则，80%的性能问题是由 20%的代码产生的，因此优化关键代码事半功倍。同时，对性能的优化要做到按需优化，过度优化可能引入更多问题。 比如 F5 的使用和 SDD 硬盘的引入，包括新版本 Linux 在 NIO 方面的升级，都可以极大的促进应用的性能提升； 2）数据库性能优化 包括常见的事务拆分，索引调优，SQL 优化，NoSQL 引入等
1.5K40发布于 2019-08-19 - 来自专栏计算机视觉战队
曾经最强性能的人脸检测算法（Wider Face Dataset）
其中，一些技术带来了性能改进，因此，将这些有用的技术结合在一起，提出了一种改进的SRN人脸检测器，并在广泛使用的人脸检测基准的人脸数据集上获得了最佳的性能。 那么为了保证主干网性能好，训练速度快，Improved SRN融合了Root-ResNet+DRN的思路。 具体地，ResNet中第一个stride = 2的7 x 7 conv，丢失了很多图像的细节信息，对小尺度人脸检测不利，本次的改进如下图2，第一阶段的conv整体上stride = 1，channel 图2 网络结构图 (a)ResNet-18：原始结构，(b)Root-ResNet-18：用三层叠置的3×3卷积层取代7×7卷积层，并将步长2改为1，(c)New-ResNet-18：将DRN与Root-ResNet 此外，最近的FA-RPN证明，人脸检测模型若先在MS COCO上训练一波，再在Wider Face上进一步训练，性能会更好，Improved SRN也使用了该方案。
79810编辑于 2022-01-25 - 来自专栏计算机视觉战队
目前最强性能的人脸检测算法（Wider Face Dataset）
其中，一些技术带来了性能改进，因此，将这些有用的技术结合在一起，提出了一种改进的SRN人脸检测器，并在广泛使用的人脸检测基准的人脸数据集上获得了最佳的性能。 那么为了保证主干网性能好，训练速度快，Improved SRN融合了Root-ResNet+DRN的思路。 具体地，ResNet中第一个stride = 2的7 x 7 conv，丢失了很多图像的细节信息，对小尺度人脸检测不利，本次的改进如下图2，第一阶段的conv整体上stride = 1，channel 图2 网络结构图 (a)ResNet-18：原始结构，(b)Root-ResNet-18：用三层叠置的3×3卷积层取代7×7卷积层，并将步长2改为1，(c)New-ResNet-18：将DRN与Root-ResNet 文中认为是MS COCO包含了people类，而且有特别多的小尺度目标，对模型性能提升是有帮助的。 ? 图3 实验结果
1.4K50发布于 2019-03-07 - 来自专栏CVer
盘点性能最强的One-stage目标检测算法
前言 要知道衡量目标检测最重要的两个性能就是 精度和速度，特指 mAP 和 FPS。其实现在很多论文要么强调 mAP 很高，要么就是强调 mAP 和 FPS 之间 Trade-off 有多好。 本文就来盘点一下 One-stage 最强的目标检测算法，Amusi 将在COCO数据集上 mAP 最高的 One-stage 算法认为是"性能最强" One-stage 目标检测算法。 这么多目标检测算法，究竟哪家最强呢？！ One-stage 性能最强的目标检测算法 这里 Amusi 罗列几个 One-stage mAP很强很强的算法，并以时间线的角度来展示。 所以Amusi 只介绍所能查到最强的算法或者最强组合算法。而且测试 mAP的时候可能会有 single-scale 和 multi-scale 两种情况，这里只讨论 single-scale。 综上所述，Amusi 将 CenterNet 和 AlignDet 两个算法认为是目前(2019.08.07) One-stage 目标检测方向性能最强的算法，其中： - CenterNet 的 mAP
3.9K30发布于 2019-08-08 - 来自专栏程序猿DD
OpenJDK 14 性能保持提升，但 OpenJDK 8 仍是最强王者
通过使用 Phoronix 的测试套件，测试内容包含从 SPECjbb 到 Java 2D 工作负载。 ? 测试环境以及测试机器配置： ? 首先通过使用 Java 2D 基准测试对 Java 图形管道的性能进行压测，可以看到文本渲染性能一直稳步提升，直到第 12 版达到最高点，然后逐渐下降为目前 13 和 14 的水平，与 OpenJDK 而在 Java 2D 的图像渲染性能方面，它们的水平基本保持一致，但是 OpenJDK 14 以微弱的的性能优势成为了最好性能的那个。 ? 这里还测试了使用矢量图形的渲染效果，水平基本保持一致。 ? 自 OpenJDK 8 以来，DaCapo 的 H2 基准被建模为类似于 JDBCbench 的内存中（in-memory）基准，其性能得到了很好的提升，与此前的版本相比，OpenJDK 14 再次以微弱的优势获得了第一名 在其他一些 Renaissance 基准测试中，OpenJDK 11〜12 的性能反而最差，而 OpenJDK 14 提供的性能与 OpenJDK 8 类似。 ? ?
1.3K10发布于 2020-03-24 - 来自专栏机器之心
42.5 Exaflops：谷歌新TPU性能超越最强超算24倍，智能体协作协议A2A出炉
在数据中心规模扩大，供电逐渐成为瓶颈的时代，Ironwood 也大幅提升了计算效率，其每瓦性能是 Trillium 的两倍，和 2018 年推出的首款 TPU 相比高出近 30 倍。 A2A 的工作原理 谷歌在博客中对 MCP 和 A2A 两种协议进行了比较。 、Crew.AI 等工具查看示例 总的来说，A2A 与 MCP 是互补的：MCP 可以为智能体提供工具支持，而 A2A 则让这些装备了工具的智能体能够相互对话和协作。 拥抱智能体能力：A2A 专注于使智能体能够以其自然、非结构化的方式进行协作，即使它们不共享记忆、工具和上下文。我们正在实现真正的多智能体场景，而不将智能体限制为「工具」。 2. 模态无关：智能体世界不仅限于文本，这就是为什么我们设计 A2A 支持各种模态，包括音频和视频流。 官方还给出了一个例子，通过 A2A 招聘流程得到显著简化。
78310编辑于 2025-04-11
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