译者:为之漫笔 来源:http://www.zcfy.cc/article/10-tips-for-10x-application-performance-nginx-22.html 原文:https: //www.nginx.com/blog/10-tips-for-10x-application-performance/ 提升Web应用的性能从未像今天这样刻不容缓。 如果你的网站不能马上响应,你的应用不能立即运行,用户转身就会投奔你的竞争对手。 亚马逊大约10年前的一项研究表明,页面加载时间减少1/10秒,能够使其营收增长1%。 本文给出能够提升大约10倍网站性能的10个建议供大家参考。如此全面地涵盖各种性能优化技术,这还是头一回,但这些建议可能需要NGINX的一点支持。除了性能,这些建议也会涉及提升安全性。 这些改变能极大地提升性能,与原有的部署方式最差的时候相比,10倍性能提升是很轻松的事,即使不到10倍那也在总体上有了质的飞跃。 缓存动态和静态内容。
10、奢侈品行业 仔细看一下胡润中国富豪榜会发现,中国没有奢侈品行业的富豪。尽管近几年崛起了不少本土奢侈品牌,例如水晶坊,上海滩(Shanghai Tang)等,但明显是微不足道。 据最新的报告显示,日渐富足起来的中国人对奢侈品的消费能力正变得越来越强,未来10年内中国有望超过美国成为全球最大的奢侈品消费市场,到2020年,中国奢侈品市场将近1700亿欧元,中国人将消费掉全世界44% 云计算整合了全社会的IT资源并以统一的方式提供给用户使用,对IT资源的利用具有较大的规模效应,能够为用户节约大量的成本,有着巨大的应用潜力。 10年前世界各大汽车生产厂家以及专业人士在开发新能源汽车方面认识还不够一致,甚至持怀疑态度。 经过10年的发展,随着石油价格的激烈波动、社会环保意识的增强和可持续发展理念的普及,以环保着称的新能源汽车发展方向已成定局;其次,中国以“跨越式”发展汽车工业的新思维为主导,近年来大力发展新能源汽车,幅度之大
超参数是不直接在估计器内学习的参数。在 scikit-learn 包中,它们作为估计器类中构造函数的参数进行传递。 典型的例子有:用于支持向量分类器的 C 、kernel 和 gamma ,用于Lasso的 alpha 等。 搜索超参数空间以便获得最好 交叉验证 分数的方法是可能的而且是值得提倡的。 一,网格搜索法 GridSearchCV 网格搜索法在指定的超参数空间中对每一种可能的情况进行交叉验证评分并选出最好的超参数组合。 解释性框架:好的模型应该是最能解释现有数据的模型。可以用似然函数来度量模型对数据集描述能力。 预测性框架:好的模型应该是最能预测结果的模型。通常模型参数越多越复杂,越容易出现过拟合。 AIC(赤池信息准则)和BIC(贝叶斯信息准则)对模型的选择提供了一种判据。 AIC信息准则选择AIC最大的模型。 BIC信息准则选择BIC最大的模型。
参考一下链接 win10下CUDA和CUDNN的安装(超详细)!亲测有效! 其中我没有安装全部组件我选择了其中一部分,有人说Driver得安装上,我就安装上了 然后注意路径一定要改完整,改挺多的 PS:如果路径过长,放不进Path,可以选择创建路径的合集,再将合集名放入Path
这是1024译站的第 56 篇文章 告别了2019年,我们迎来了21世纪的第三个十年。过去的这10年,前端技术领域异彩纷呈,各种框架层出不穷。 回想当年 ECMAScript 5 发布时,谁会想到10年后我们会讨论是用const好还是let好? 我们一起来回顾过去10年影响了千千万万开发者的 JavaScript 框架。 这些框架是我们在软件开发方式上的革命,它们站在技术进步的前沿,通常会挑战现状,迎接软件开发的新时代。 欢迎你说出自己的理由,或者列出你心目中的榜单。框架排名不分先后,按照重要程度给框架排名本来就是不太合理的。 过去10年最重要的10个 JavaScript 框架: 1React ? 还有大量的独立开发者利用它开发各种应用程序。 还是那句老话:没有银弹。Electron 也不是完美的,但它在性能上足以应付大量现有的桌面应用,并且随着持续开发,相信它会越来越好。 10Mocha ?
亚马逊大约10年前的一项研究表明,页面加载时间减少1/10秒,能够使其营收增长1%。另一项近期的调查也显示,一多半受访站点所有者提到因为自己应用的性能不佳导致了收入减少或者用户流失。 本文给出能够提升大约10倍网站性能的10个建议供大家参考。如此全面地涵盖各种性能优化技术,这还是头一回,但这些建议可能需要NGINX的一点支持。除了性能,这些建议也会涉及提升安全性。 假设一个页面每秒被查看10次,而你缓存它1秒,那么90%针对这个页面的请求都将来自在缓存。如果你单独缓存静态内容,那么即使全新生成的页面,很可能大部分都来自缓存的内容。 这些改变能极大地提升性能,与原有的部署方式最差的时候相比,10倍性能提升是很轻松的事,即使不到10倍那也在总体上有了质的飞跃。 缓存动态和静态内容。 如果你的Web服务器同时又充当了应用服务器,那么通过缓存动态内容就可以达到高峰期10倍的性能提升。缓存静态内容也可以有几倍的性能提升。 压缩数据。
今天场主准备给大家推荐一篇文章,一个工作 10 年的程序员总结的教训,看看你符合了几条 ? 01 不要轻易换笔记本电脑,不要跟潮流,不要买过多的电子产品,不要过于频繁的更换手机。 我大概前后购买过 5-6 个笔记本,手机大概换过接近 10 个了,这些钱加起来也足够有 10 万以上了。曾经还被人偷了一个崭新的笔记本,损失 1.5 万左右,更糟糕的是最新的代码也跟着被偷了。 时间一晃就过去了,工作累了是可以适当放松,但是别太贪玩,10 年很容易就过去了,10 年后你要买房子,要娶老婆,要买车子,要生娃娃,身体也会变得脆弱一 些,需要良好的生活习惯,也经不起通宵了。 软件在将来还是会值钱的,因为生活会越来越智能化,越来越数字化,软件的需求还是很有前途,最起码未来的 10-20 年里不用太担心失业问题了。 而这 10 年,我一直很坚强的拼搏下来,很不容易地在大城市立住脚了,说实话,参加工作后的十年,也是不断拼搏,不断提高的十年。
----更新结束 《斯坦福商业决策课》中,有一段关于10/10/10决策原则的介绍,用于界定个人决策时由于我们看世界的观点和立场的局限性,产生的决策失误,特别是没有长远的考虑,所以针对每个决策的选择,判断接下来的 10分钟、10个月、10 年这个决策产生的影响,从而做出更加明智的决策,这个原则就是: (1)这个决策在10分钟后,会产生什么影响? 10/10/10原则的提出者是苏茜·韦尔奇,她是美国知名新闻工作者、作家及演说家,曾任《哈佛商业评论》杂志总编辑。 苏茜关于这个原则应用的小故事,还是挺有意思的,有兴趣的同学可以直接跳转到百度文库阅读这篇小文,摘录一小段关于这个原则的应用: 大约1年后,10-10-10法则改变了我的人生。 我首先想到的是10分钟之后:离婚意味着一大堆的混乱与绝望;10个月之后,情况甚至会更糟;但是10年之后,那将是精彩的十年,我们会重新拥有自己的生活,真诚的、没有怀疑与伪装的生活。
win10系统隐藏的9种功能 效率提升10倍 第二种:传闻中的卓越性能模式 既然是传闻中的模式,自然十分给力。据说该模式可以让CPU一直处于打鸡血状态,精力充沛,提高电脑运行的稳定性! win10系统隐藏的9种功能 效率提升10倍 win10系统隐藏的9种功能 效率提升10倍 第三种:无痕沙盒,这个你自己品 大家都知道Win10中悄咪咪内置了Hyper-V虚拟机,不过另一个轻量级虚拟机 win10系统隐藏的9种功能 效率提升10倍 第六种:平板模式 如果你的电脑配有一块高大上的触摸屏,那么在开启平板模式后你就不再需要键盘和鼠标啦!而笔记本也可以瞬间变成平板电脑。 win10系统隐藏的9种功能 效率提升10倍 第七种:颜色滤镜 对于色盲色弱的电脑使用者来说该模式简直就是福音呢,开启颜色滤镜并根据自身情况调整后,电脑中的图片和颜色将更易于查看,那么如何开启呢? win10系统隐藏的9种功能 效率提升10倍 除此之外,用户还可以开启深色模式,使Win10系统和窗口界面整体上呈现出劲酷的黑色,更节能的同时带来了更个性化的界面。设置方法如下,马上GET实用技能!
的数据集的下载地址:http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html 用二进制tfcords的数据集训练,下载第三个,下载的数据文件集是这样的 上面下载的文件中, VGGNet在AlexNet的基础上探索了卷积神经网络的深度与性能之间的关系,通过反复堆叠3*3的小型卷积核和2*2的最大池化层,VGGNet构筑的16~19层卷积神经网络模型取得了很好的识别性能,同时 (这部分是VGG区别与其他模型的一个核心部分,在代码中也是主要根据这部分来构建模型的) 这里对cifar10的数据集进行训练,采用D,16层的一个模型(13个由卷积+池化和3个全连接层组成),直接对照上面部分 三个FC全连接层,其中在第三个全连接层部分,输出的节点(nodes)=n_classes,也就是分类有多少个类型,这里的训练集是cifar10.所以后面给出的n_classes=10. \\data\\cifar-10-batches-bin\\' n_test = 10000 images, labels = input_data.read_cifar10
Rust 不同的测试方式 本文主要探索了在 rust 中进行单元测试和集成测试的一些方式, 虽然是讲 测试为主,但是作者从 DI(依赖注入)的视角讲述了使用 cfg 来实现不同的环境进行不同的初始化的一些思路 原文链接: https://blog.frankel.ch/different-test-scopes-rust/ yew + actix 的项目模板 这是一个模板项目, 主要使用 actix做后端, 特性包含: OAuth actix-web hello world yew-ui hello world 类型安全的 api 例子 Docker化 github 地址: https://github.com /security-union/yew-actix-template Rust Keras Like: 纯 Rust 实现的机器学习库 rkl (Rust Keras Like) 是一个纯 Rust 实现的 ,类似 keras 的一个机器学习库,示例代码如下: use rkl::prelude::*; fn main() { let x = array!
global a # global 表示从全局把一个变量引入到局部, 后面使用的a都是全局变量 a += 10 # ?? a = a + 10 # 现在的a是全局的, 你现在视图改全局变量 print("里面的打印",a) func() print("外面的打印", a) a = 10 def func(): global a # global 表示从全局把一个变量引入到局部, 后面使用的a都是全局变量 a += 10 # ?? a = a + 10 # 现在的a是全局的, 你现在视图改全局变量 print("里面的打印",a) inner() func() print("外面的打印", a) nonlocal 在局部, 寻找离他最近的外层的一个变量 a = 50 def func1(): # a = 10 # 局部 def func2(): nonlocal a # 不找全局
一级缓存对于减少对数据库的访问,提高应用程序的性能有着重要的意义。 缓存的数据是和 SqlSession 相关的,并且在 SqlSession 的生命周期中有效。 对于 Mybatis 二级缓存的理解 Mybatis 的二级缓存是一种全局的缓存,对于同一个 Mapper 中的多个 SqlSession 是共享的。 通过开启 Mybatis 的二级缓存,可以避免因为一级缓存的使用不当而导致的数据不一致问题,提高应用程序的性能。 Mybatis 的二级缓存是由一个叫做 Cache 的接口来定义的,可以通过配置相关的 Cache 实现来进行二级缓存的管理。
' 的存在。 可以设置如下配置项,也可以不写,因为是django的默认配置项。 sudo service redis-server restart session操作 通过 HttpRequest 对象的session属性进行会话的读写操作。 request.session.flush() 删除session中的指定键及值,在存储中只删除某个键及对应的值。 如果value为0,那么用户session的Cookie将在用户的浏览器关闭时过期。
在之前的博客《HDFS的shell常用命令大全》中,小菌为大家分享的是在linux系统的命令行上通过shell命令操作HDFS。 而本篇博客,小菌为大家带来的则是在java的环境下,用JavaAPI操作HDFS! 这里需要特别说明的是: 由于cdh版本的所有的软件涉及版权的问题,所以并没有将所有的jar包托管到maven仓库当中去,而是托管在了CDH自己的服务器上面,所以我们默认去maven的仓库下载不到 当然小伙伴们不要着急哈,万能的小菌已经把含有hadoop包的完整maven仓库repository准备好了,需要的小伙伴们私聊小菌哦~。(因为文件比较大,repository无法放在云盘上)。 接下来小菌将分享自己的代码,其中包含一些利用api对于HDFS的常规操作!
dotnet 10 新的 JsonIgnoreCondition Intro 之前提了一个 api 建议为 JsonIgnore 添加两个扩展,WhenReading 和 WhenWriting,主要的一个用例是 Description 的 相信这个例子可以比较好的理解其用法,在测试的过程中还发现了一个有趣的事情,下面也分享一下 接下来示例用到的 model 定义如下: sealed record User( 这一点感觉有点问题,我们设置了反序列化应该忽略,不过它是在构造器上的,不是通过属性 setter 设置的,是不是也是可以接受的呢? /github.com/dotnet/runtime/issues/102945 https://github.com/WeihanLi/SamplesInPractice/blob/main/net10sample /Net10Samples/JsonSamples.cs
背景 翎野君前段时间碰到了这样的一道题,觉得很有意思,特此记录下来。平常我们做题都是这个算法那个算法,乍一看这个题好像跟算法没什么关系。对,没错这就是一个数学题,我们来求解一下。 必备知识 直接从百度百科截取 推导过程 x=10*log10(S/N)-10*log10(S/(N+k*N)) x=10*log10(S/N)-10*log10(S/N(1+k)) x=10*log10 (S/N)-10*log10(S/N * 1/(1+k)) x=10*log10(S/N)-(10*log10(S/N) + 10*log10(1/(1+k))) x=-10*log10(1/(1+ k))) x=-(10*log10(1) - 10*log10(1+k)) x=10*log10(1+k) k = 10^(x/10) - 1 10log10(k) = 10log10(10^( // 10*log10(k) = 10*log10(10(x/10)-1) return (int) (10 * Math.log10(Math.pow(10,(x/10)) -1));
前面练习了如何自定义指令,这里练习一下指令在不同的控制器中如何复用。 —— 来自《慕课网 指令3》 首先看一下一个小例子,通过自定义指令,捕获鼠标事件,并触发控制器中的方法。 下面的指令采用了属性和标签元素的使用方式:“AE”,为了得到效果,创建了一个内嵌的模板(避免没有内容时,点击不到)。 并在link属性的方法内,添加相应事件,方法中有三个参数: 1 scope,作用域,用于调用相应的作用域的方法。 </loader>
最近看到了浙江大学的陈老师课题组主编的生物信息学教材居然还配套了每个章节的PPT教案,而且持续更新了十年,比我做生物信息学还早!!! 如下所示: 持续更新了十年 我简单看了看页面(https://bis.zju.edu.cn/binfo/textbook/)上面的对应的各个章节的ppt路径,很清晰: 对应的各个章节的ppt路径 简单的看了看它页面源代码即可 href="4_8.pptx">下载ppt)
.NET 10 中的 dnx Intro 在 node 里有一个 npx 命令可以直接执行 npm package,dotnet 也在 .NET 10 中引入了一个 dnx 的命令,我们可以通过 dnx ,不想看到提示的话可以执行的时候指定 -y 默认会使用 nuget.org 上最新的稳定版本,也可以指定具体的版本或者使用 --prerelease 目前的版本里有点问题,即使之前已经下载安装了还是会重新下载 ,后面版本会修复 How it works 在 .NET 10 最新版本的 SDK 的根目录下,可以看到有一个可执行的 dnx 文件,在 Windows 下是 dnx.cmd `dotnet-sdk windows dotnet tool execute 的一个别名,两者的实现是一致的 More dnx 的出现一方面是为了简化 dotnet tool execuete 的使用,同时方便基于标准输入输出的 MCP tool preview6/sdk.md#one-shot-tool-execution • https://learn.microsoft.com/en-us/dotnet/core/whats-new/dotnet-10