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6个技巧加速你的gradle编译
所以你同样也能用这些技巧去加速你的JAVA项目编译。 似乎可以忽略不计，但是换句话来说你就会觉得有意义了–这是一个17%的加速了。 配置这样一个命令对gradle是一个孵化的功能，所以它不是默认启用的。 说实话，大部分你能够加速优化的地方在实际的构建过程中隐藏掉了。好吧，在我们的demo中，我们保存的大部分时间在消除开销，但是我们看看生成项目会发生什么？让我们看一下怎样能真正的加速gradle构建。 6.修复依赖 gradle允许你指定项目中依赖包的范围，在下面的例子中，任何一个gson 2的小版本都满足依赖约束。事实上，gradle尝试去找最新的版本，这就消耗了gradle的灵活性。 翻译自： https://medium.com/@shelajev/6-tips-to-speed-up-your-gradle-build-3d98791d3df9#.2wvd1b2i3
2.8K30发布于 2021-09-10 - 来自专栏微生态与微进化
KEGG数据库下载加速攻略！
在上周的文章KEGG数据库不会下载？了解下API！里，我介绍了基于KEGG API来获得所有基因的id，并通过wget遍历所有id来get基因的序列。 对计算机比较了解或已经尝试过的朋友可能会意识到，虽然KEGG数据库整体并不是很大（原核生物大概5G），但是反复访问API地址耗时甚长！基于国内高校网速现状，全部下载可能需要长达数月甚至一年的时间！ 需要注意这里的耗时主要来源于反复访问KEGG API地址而不是下载数据本身，假如可以减少访问次数，那么就能大大缩短KEGG数据库下载时间。 这时候可能需要借助开源的第三方数据库。 年），而且该数据库支持批量数据下载，其数据库的基因组物种名以及gene id与KEGG是一致的，其FTP地址为ftp://ftp.cbi.pku.edu.cn/pub/KOBAS_3.0_DOWNLOAD
3.9K20编辑于 2022-05-05 - 来自专栏mysql
hhdb数据库介绍(6)
在部署安装前或安装完成后请检查以下各项是否符合关系集群数据库使用要求，若不满足以下要求可能会给集群的运行带来不可预知的异常以及无法发挥集群的最佳性能。 内存 内存 1个计算节点≥30G 1个管理平台≥2G 1个配置库实例≥3G 一个存储节点实例≥60G 1个LVS实例≥6G net.ipv4.tcp_keepalive_probes 小于 6 sysdate-is-now 5.5版本及以下实例使用：select sysdate(),sleep(1),sysdate();5.5版本以上使用select sysdate(6) ,sleep(0.001),sysdate(6);测试要求两列时间相同 实例磁盘空间 实例数据目录绝对路径
23810编辑于 2025-03-07 - 来自专栏全栈程序员必看
PyTorch使用LMDB数据库加速文件读取
PyTorch使用LMDB数据库加速文件读取 文章目录 PyTorch使用LMDB数据库加速文件读取 背景介绍 具体操作 LMDB主要类 `lmdb.Environment` `lmdb.Transaction 总而言之，使用LMDB可以为我们的数据读取进行加速。 作为一个特殊情况，主数据库总是开放的。命名数据库是通过在主数据库中存储一个特殊的描述符来实现的。环境中的所有数据库共享相同的文件。 因为描述符存在于主数据库中，所以如果已经存在与数据库名称匹配的 key ，创建命名数据库的尝试将失败。此外，查找和枚举可以看到key 。 如果主数据库keyspace与命名数据库使用的名称冲突，则将主数据库的内容移动到另一个命名数据库。
3.6K20编辑于 2022-11-11 - 来自专栏DevOps持续集成
优化Docker镜像，加速应用部署，教你6个小窍门
为了让用户的云端应用管理更高效、更方便，今天从6个方面分享一些溜到飞起的小窍门。
1.6K10发布于 2020-03-12 - 来自专栏JAVA
探索Wi-Fi 6与6E技术的创新，加速您的网络体验
探索Wi-Fi 6与6E技术的创新，加速您的网络体验 博主 默语带您 Go to New World. ☕ 《MYSQL从入门到精通》数据库是开发者必会基础之一~ 吾期望此文有资助于尔，即使粗浅难及深广，亦备添少许微薄之助。苟未尽善尽美，敬请批评指正，以资改进。！ 探索Wi-Fi 6和6E技术的创新，加速您的网络体验 Wi-Fi 6和6E技术的引入，标志着无线网络领域的一次革命。 Wi-Fi 6与6E技术趋势。 无线技术的新趋势：Wi-Fi 6与6E解析 除了提升速度和性能，Wi-Fi 6与6E技术还带来了许多新的趋势和特性。
59410编辑于 2024-11-20 - 来自专栏iSharkFly
Confluence 6 数据库 JDBC 驱动
本页面提供了支持的数据库的所有 JDBC 驱动下载链接。 基于许可证的原因，我们没有将 MySQL 或 Oracle 的数据库驱动整合到 Confluence 中，因此你需要在 Confluence 启动之前手动下载和安装驱动。 添加你数据库驱动（MySQL 和 Oracle） 如果 Confluence 不能找到正确的数据库驱动的话，Confluence 配置向导将会在数据库配置步骤中停止进行。 希望你的数据库驱动能够在 Confluence 中使用： 停止 Confluence 下载和解压下面列表中需要的数据库驱动。 安装向导将会返回到数据库配置界面中，让你从这里开始下一步的数据库配置。
1K20发布于 2019-01-31 - 来自专栏iSharkFly
Confluence 6 数据库驱动 原
必须使用支持的数据库驱动。请参考 Database JDBC Drivers 页面来获得 Confluence 支持的数据库驱动。
65040发布于 2019-01-30 - 来自专栏Java实战博客
WordPress加速 – Redis加速 – Opcache加速
本页目录 Redis加速 Opcache – PHP脚本加速 任何网站的加速都离不开缓存，Wordpress也是一样，我们本次采用Redis做Wordpress的缓存！ 同时我们采用Opcache给PHP脚本加速！ Redis加速 我们去宝塔，下载一个Redis，然后启动Redis，然后配置文件配置如下。 指定Redis密码 define( 'WP_REDIS_PASSWORD', '你的密码哦' ); 对了，如果我们服务器有多个站点，我担心会使用key名相同导致数据异常，我建议把每个站点，使用不同的数据库 // 设置使用的Redis库 define( 'WP_REDIS_DATABASE', 0 ); Opcache – PHP脚本加速 在宝塔里安装一下。
3.4K10编辑于 2022-11-18 - 来自专栏大数据学习笔记
Hadoop基础教程-第6章 MapReduce入门（6.3 加速WordCount）
第6章 MapReduce入门 6.3 加速WordCount 6.3.1 问题分析 MapReduce的性能很大程度受限于网络宽带，当map输出中间结果很大时，然后通过网络将中间结果传递给reduce
37120编辑于 2022-05-06 - 来自专栏GiantPandaCV
在GPU上加速RWKV6模型的Linear Attention计算
前言 本文主要讲一些看到的RWKV 6模型的Linear Attention模块推理加速方法，在这篇博客中暂不涉及对kernel的深入解析。 例如对于RWKV 6就采用在时间维度进行kernel fuse的方式来加速。 flash-linear-attention库的目的是使用Triton来加速rwkv6_linear_attention_cpu这个naive的实现。 这个库在2024年4月份支持了RWKV6模型，它加速RWKV 6 Linear Attention计算的核心api有两个，fused_recurrent_rwkv6和chunk_rwkv6。 总结 关于flash-linear-attention中rwkv6加速算子的实现后面再解析吧，后续如果RWKV6的Linear Attention算子优化在开源社区有新的进展，我也会及时跟进和分享给大家
92010编辑于 2024-05-13 - 来自专栏iSharkFly
Confluence 6 PostgreSQL 创建数据库和数据库用户
一旦你成功的安装了 PostgreSQL 数据库： 创建一个数据库用户，例如 confluenceuser。 你的新用户必须能够 创建数据库对象（create database objects） 和必须具有 可以登录（can login） 权限。 下一步，创建一个数据库（例如 confluence）： Owner 是你新数据库的用户（例如： confluenceuser） Character encoding 必须设置为 utf8 编码。
1K30发布于 2019-01-31 - 来自专栏iSharkFly
Confluence 6 MySQL 创建数据库和数据库用户
一旦你成功的安装和配置了 MySQL 数据库服务器，你需要为你的 Confluence 创建数据库和数据库用户： 在 MySQL 中以超级用户运行 'mysql' 。 创建一个空的 Confluence 数据库实例（例如 confluence）： CREATE DATABASE <database-name> CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_bin; 创建一个 Confluence 数据库用户（例如 confluenceuser）： GRANT ALL PRIVILEGES ON <database-name >.* TO '<confluenceuser>'@'localhost' IDENTIFIED BY '<password>'; 如果 Confluence 没有和你的 MySQL 数据库运行在同一个服务器上 ，你需要替换 localhost 为你的 Confluence 服务器访问你 MySQL 数据库的 Confluence 服务器主机名或者 IP 地址。
2.9K20发布于 2019-01-31 - 来自专栏AustinDatabases
数据库信息速递： Apache Arrow 如何加速 InfluxDB （翻译）
————————— 在翻译前，我们先把基础知识建立以下，apache arrow 是一个跨语言的内存交换格式，通过内存中的列式内存和零拷贝技术，提供了高速数据访问和互操作的能力，基于这个技术，对于时序数据库 今年早些时候，InfluxData 推出了一个基于 Apache 生态系统构建的新数据库引擎。 举个例子，想象一下我们将以下数据写入 InfluxDB： 通过以列式格式存储数据，数据库可以将相似的数据组合在一起以实现廉价压缩。 InfluxDB 的数据库工程师对 Apache Arrow 做出了重大贡献，包括每周发布的 https://crates.io/crates/arrow 和 https://crates.io/crates 它的内存列式格式支持分析数据库系统、数据框架库等的需求。通过充分利用 Apache Arrow，开发人员将节省时间，同时也获得支持 Arrow 的新工具。
76510编辑于 2023-12-11 - 来自专栏iSharkFly
Confluence 6 数据库表-集群（Clustering）
safetynumber 的值是 Confluence 被用来如何找到其他的 Confluence 站点，这些站点是共享数据库但是又不在同一个集群里面。 https://www.cwiki.us/display/CONF6ZH/Confluence+Data+Model
62220发布于 2019-01-31 - 来自专栏iSharkFly
Confluence 6 数据库连接方式 原
你可以使用 JDBC URL 或者一个 JNDI 数据源来连接 Confluence 到你的数据库。 在默认的设置向导中，只提供了使用 JDBC 数据库连接选项，这个也是推荐的数据库连接选项。
97410发布于 2019-01-30 YashanDB数据库GPU加速计算潜力与实践指南
本文围绕YashanDB数据库系统的架构和关键技术，结合GPU加速计算的前沿原理，全面剖析其潜在的加速能力，探讨GPU加速的技术实现路径及最佳实践，旨在为数据库开发者、系统架构师及运维人员提供有效的技术参考与指导 GPU加速计算原理及其在数据库中的适用性GPU具有海量计算核心和高内存带宽，特别适合执行高度并行的计算任务。 GPU加速实现的关键设计与技术挑战在YashanDB数据库中集成GPU计算需重点关注以下技术点：数据传输与存储布局优化GPU加速对内存带宽要求极高，数据在主机内存与GPU内存间的传输是性能瓶颈。 结论与未来展望随着数据规模和业务复杂度的持续增长，传统基于CPU的数据库计算能力面临瓶颈，GPU加速作为提升数据库性能的重要技术方向，具备显著的并行计算优势和高吞吐潜力。 未来，随着硬件技术的发展和数据库异构计算体系的成熟，基于GPU的加速将成为数据库性能优化的核心竞争力。
20910编辑于 2025-10-21YashanDB数据库的缓存机制与访问加速技术
数据库的查询速度和系统响应能力是评估数据库性能的关键指标。随着数据量快速增长和业务复杂性的提升，如何有效利用缓存机制及访问加速技术以优化查询效率，成为数据库设计和实现中的重要问题。 缓存机制不仅可以减少磁盘IO压力，还能够提升数据访问的吞吐量；访问加速策略则通过合理的数据结构与执行计划优化，降低查询延迟。 本文基于YashanDB数据库的体系架构，深入分析其缓存设计和访问加速技术，为数据库开发人员和管理员提供技术指导。 YashanDB数据库缓存机制体系结构YashanDB数据库结合多层缓存设计，确保了内存与存储介质之间的高效数据传输与访问。 结论YashanDB数据库通过完善的缓存体系架构，结合多样化存储结构、优化的SQL执行引擎、多版本并发控制以及智能缓存和预加载策略，实现高效数据访问和查询加速。
13510编辑于 2025-11-21- 来自专栏幻影龙王
【网站优化经验】使用Memcached缓存数据库加速网站
但随着数据量的增大、访问的集中和访问量的增加，就会出现RDBMS的负担加重、数据库响应恶化、网站显示延迟等影响。 这时就该memcached大显身手了。 memcached通过缓存数据库查询结果，减少数据库查询次数，以提高动态Web应用的速度、提高可扩展性。 总而言之，为我们的网站配置memcached可以提高网站访客体验。 Memcached利用缓存数据库查询可以一定程度提升网站速度，但想要显著提升网站响应速度，最重要的还是前端缓存，我将下一篇文章分享一下如何开启nginx缓存。
2.8K00发布于 2021-09-11 YashanDB数据库的索引优化和查询加速策略
数据库查询速度的优化是影响系统性能和用户体验的关键因素。在大规模数据场景下，如何有效利用索引提升数据访问速度，合理设计查询执行流程，成为数据库性能调优的核心任务。 本文将基于YashanDB的体系架构，深入分析索引优化和查询加速的技术原理，帮助理解如何利用其内建优势，实现科学合理的性能提升。 查询加速的多线程与并行执行技术YashanDB针对分布式部署及共享集群设计了并行查询框架。 结论随着企业业务系统数据持续增长，数据库查询的性能优化显得尤为重要。 持续深入掌握这些技术，将有助于构建更加高效、稳定的数据库应用系统。
18510编辑于 2025-10-22
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