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4.页面优化
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？
57420发布于 2018-09-06 - 来自专栏技术杂记
Mysql 优化存储4
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 --
48520编辑于 2022-03-21 - 来自专栏Java 汇总
4.Mysql 优化
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
1.1K20发布于 2020-10-29 - 来自专栏mathor
枚举+优化（4）——哈希表优化实例2
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
90750发布于 2018-06-08 - 来自专栏高性能服务器开发
数据库进阶4 Mysql 性能优化20个原则(2)
这样，MySQL内部会启动为你优化Join的SQL语句的机制。 而且，这些被用来Join的字段，应该是相同的类型的。 mysql_query("SELECT company_name FROM users 3 LEFT JOIN companies ON (users.state = companies.state) 4 1// 千万不要这样做： 2$r = mysql_query("SELECT username FROM user ORDER BY RAND() LIMIT 1"); 3 4// 这要会更好： 5 1// 不推荐 2$r = mysql_query("SELECT * FROM user WHERE user_id = 1"); 3$d = mysql_fetch_assoc($r); 4echo 只有表中有实际的数据，这些建议才会变得有用，因为要做一些大的决定是需要有数据作为基础的。
65020发布于 2018-07-25 - 来自专栏小七的各种胡思乱想
模型优化4. 正则化+数据增强 Mixup Family代码实现
前三章我们陆续介绍了半监督和对抗训练的方案来提高模型在样本外的泛化能力，这一章我们介绍一种嵌入模型的数据增强方案。之前没太重视这种方案，实在是方法过于朴实。。。 不过在最近用的几个数据集上mixup的表现都比较哇塞，所以我们再来聊聊~Mixuppaper: mixup: Beyond Empirical Risk MinimizationTF源码：https:/ 作者是从数据增强的角度给出了解释，认为线性差值的方式拓展了训练集覆盖的区域，在原始样本未覆盖区域（in-between area）上让模型学到一个简单的label线性差值的结果，从而提高模型样本外的泛化效果 图片作者在文本分类任务上对比了二者的效果，并尝试了随机词vs预训练词向量 * 允许微调vs冻结词向量，总共4种不同的情况。 而反观cv场景，优化点更多集中在cutmix这类对插值信息（对两个像素框内的信息进行融合）的选择上，核心也是因为图像输入的像素的信息量要远小于文本输入的字符所包含的信息量。
2.1K20编辑于 2022-10-30 - 来自专栏keyWords
4、React组件之性能优化
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.
83810发布于 2018-09-19 - 来自专栏江歌闲谈
Webpack4 性能优化实践
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 同时跨进程的数据交换也会被限制。请在高开销的 loader 中使用，否则效果不佳。 script> </head> <body>
</body> </html> JS 压缩 从 Webpack41.6K00发布于 2021-06-14 - 来自专栏技术翻译
优化MongoDB的4个技巧
在本文中，我们将介绍四种快速优化MongoDB的方法。 你有没有MongoDB数据库的性能问题？常见的情况是运行查询时突然出现性能问题。显而易见的第一个解决方案是，“让我们创建一个索引！” MongoDB性能来自良好的概念，组织和数据分发。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。 驱动程序始终从主数据库读取，但如果它不是您的环境的要求，请考虑在其他实例之间分发查询。如果不这样做，则实例仅用于故障转移，不会在常规操作中使用。 4.工作集 工作集有多大？ 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
1.6K10发布于 2018-12-03 - 来自专栏全栈程序员必看
快速排序的4种优化
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 数据如下： 对递归的优化，主要是为了减少栈深度。在处理随机数组时，(三数取中+插排+尾递归)的组合并不一定比(三数取中+插排)的效率高。 数据如下： 从上表中可以看到，通过对快排聚集元素的优化，在处理数组中的重复元素时有很大的提升。而对于升序数组而言，因为其本身就是有序的，而且没有重复元素，所以结果没有(三数取中+插排)效率高。 由于我不是双系统，是在虚拟机上运行的Linux系统，这可能是造成误差原因之一(个人认为可以忽略误差，虽然每组数据在不同环境下平均运行时间有差距，但其整体优化的方向是不变的)。 因为时间原因，以上的数据，是运行相应代码10次所取得平均值。如果想要得到更精确的数据，需要大量的运行上述代码(即使存在一些不稳定的数据，也不会影响到代码优化的方向)。
2.8K10编辑于 2022-07-30 - 来自专栏全栈程序员必看
ue4 插件开发(ue4性能优化)
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。
4.6K21编辑于 2022-07-29 - 来自专栏PHP在线
数据优化
数据优化 读写分离,在X2的版本中，我们引入了多SQL服务器的支持，在主从服务器中，你可以配置写服务器跟读服务器，这样对于负载高的站点中可以使用这个 功能达到读写分离，降低由于写过程序中造成的MySQL 例如： /** * 数据库主服务器设置, 支持多组服务器设置, 当设置多组服务器时, 则会根据分布式策略使用某个服务器 * @example * $_config['db']['1']['dbhost / 字符集 * $_config['db']['1']['pconnect'] = '0';// 是否持续连接 * $_config['db']['1']['dbname'] = 'x1';// 数据库 2、查看帖子时，如果增量点击数到100，则使用进程锁将数据更新到thread表并更新增量点击数为0。 3、回贴时将增量点击数和回复数一起更新到thread表，并更新增量点击数为0。 4、执行计划任务：每天3点，5分钟一次，一次取500条数据更新到thread表， 并删除此500条数据，以减少forum_threadaddviews表的大小。
78480发布于 2018-03-07 - 来自专栏朴素人工智能
Meta Learning 4: 基于优化的方法
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。 如果用传统的训练方法，一条数据作为一个样本，一条数据对模型进行一次参数更新的话，没有办法实现上述目标。 因为新任务训练数据的数量相比用来做基础训练的任务的训练数据的数量要小得多，所以新任务的训练数据对模型参数的影响非常小。怎么样可以克服不同任务训练样本不均衡的问题呢？ 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。
1.7K20发布于 2021-05-28 - 来自专栏web前端记录
vuecli4打包优化
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.
1.5K70发布于 2021-08-04 - 来自专栏公众号:咻咻ing
Neo4J性能优化指引
「事务」 在执行事务时，Neo4j将尚未提交的数据、结果、和查询的中间状态保存在内存中。 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。 这样，文件系统就不必发出更新此元数据的写入，从而提高写入性能。 由于数据库可以长时间对存储系统施加高且一致的负载，因此建议使用具有良好老化特性的文件系统。EXT4 和 XFS 文件系统均受支持。 如果交换或分页数很高，则表明数据库不太适合内存。在这种情况下，数据库访问可能会有很高的延迟。 「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」。
4.5K21编辑于 2022-06-08 - 来自专栏不温卜火
Spark性能优化 (4) | JVM 调优
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占系统内存的 有时，如果你的Spark作业处理的数据量非常大，达到几亿的数据量，此时运行 Spark 作业会时不时地报错，例如shuffle output file cannot find，executor lost 2G、4G。 远程连接其他节点上Executor的BlockManager来获取数据。 120s后，宣告数据拉取失败，如果反复尝试都拉取不到数据，可能会导致 Spark 作业的崩溃。
1.3K30发布于 2020-10-28 - 来自专栏迁移内容
高性能MySQL(4)——查询性能优化
优化查询的目的就是减少和消除这些操作所花费的时间。有了这些 概念，我们再一起来看看如何优化査询。 二、慢查询基础:优化数据访问 査询性能低下最基本的原因是访问的数据太多。 大部分性能低下的査询都可以通过减少访问的数据量的方式进行 优化。对于低效的査询，我们发现通过下面两个步骤来分析总是很有效： 确认应用程序是否在检索大量超过需要的数据。 覆盖索引扫描 子查询优化 提前终止查询 等值传播 列表IN()的比较 4.3.3 数据和索引的统计信息 在服务器层有查询优化器，却没有保存数据和索引的统计信息。 ** 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).
2K10编辑于 2022-12-01 - 来自专栏授客的专栏
MySQL 性能优化--优化数据库结构之优化数据大小
通常，执行查询期间处理表数据时，小表占用更少的内存。 表列 l 尽可能使用最效率(最小)的数据类型。比如，使用更小的整型以便于获取更小的表。 同时，COMPACT行格式也会影响utf8或utf8mb4数据在CHAR类型列中的存储。 针对ROW_FORMAT=REDUNDANT,一个utf8、utf8mb4 CHAR(N) 列，占用“最大字符的字节长度” X N 字节。 而许多语言主要使用单字节的utf8、utf8mb4字符，所以固定长度的存储通常会浪费空间。针对ROW_FORMAT=COMPACT, InnoDB为这些列分配可变存储量，必要的话，过去掉尾部空格。 l 如果速度比磁盘空间，保存多份数据副本的维护成本更重要，例如，在一个商业智能场景中，分析来自大表的所有数据，可以适当放宽标准化规则，冗余数据信息或创建汇总表以获取更快的速度。
3.1K20发布于 2019-09-10 - 来自专栏信数据得永生
django 1.8 官方文档翻译： 2-6-4 数据库访问优化
网站：http://python.usyiyi.cn/django/index.html 数据库访问优化 Django的数据库层提供了很多方法来帮助开发者充分的利用他们的数据库。 这篇文档收集了相关文档的一些链接，添加了大量提示，并且按照优化数据库使用的步骤的概要来组织。 性能优先 作为通用的编程实践，性能的重要性不用多说。弄清楚你在执行什么查询以及你的开销花在哪里。 你也可能想使用外部的项目，像django-debug-toolbar，或者直接监控数据库的工具。 记住你可以优化速度、内存占用，甚至二者一起，这取决于你的需求。 一些针对其中一个的优化会对另一个不利，但有时会对二者都有帮助。另外，数据库进程做的工作，可能和你在Python代码中做的相同工作不具有相同的开销。 for循环的迭代器访问了已经缓存的数据。 总之，这段代码做了零或一次查询。唯一一个慎重的优化就是with标签的使用。
1.8K30编辑于 2022-11-27 - 来自专栏TGLTommyAI前沿技术论文
MiniCPM4 全方位解读：架构、数据、算法、推理的极致优化之路
2.3 训练算法的优化 核心技术：ModelTunnel v2, 分块式推演 (Chunk-wise Rollout), BitCPM4 亮点：ModelTunnel v2用于高效地搜索最佳预训练策略， 可以看到，MiniCPM4是一个系统工程的产物，每一个环节都经过精心设计和优化，最终实现了在终端设备上的极致效率。 三、技术深度解析：MiniCPM4 如何炼成？ 3.3 训练算法的优化：从策略搜索到高效工程 有了好的架构和数据，高效的训练算法和工程实践同样不可或缺。 FR-Spec (频率排序推测采样)： 进一步优化草稿阶段。 通过这一系列软硬件协同优化，MiniCPM4在推理效率上达到了新的高度。 四、实验结果：MiniCPM4 实力几何？ 说了这么多技术细节，MiniCPM4的实际表现如何呢？
16210编辑于 2026-06-25
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