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性能优化（Performance Tuning）
性能优化 有许多因素影响你的Web应用程序的性能。有些是环境，有些是你的代码，而其他一些与Yii本身有关。在本节中，我们将列举这些因素并解释如何通过调整这些因素来提高应用程序的性能。
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摇树优化 | Tree Shaking
虽然，在这个特定示例中，可能看起来没有减少很多，但是，在具有复杂的依赖树的大型应用程序上运行时，treeshaking或许会对bundle产生显著的体积优化。
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当目标是函数指针或std::reference_wrapper，就可以保证小对象优化，也就是说，这些目标总是直接存储在std::function对象时，不进行动态分配。
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本节介绍各种优化性能的方法。使用性能指南开始您的调查，然后深入了解高性能模型中详细描述的技术： 性能指南，其中包含一系列优化您的TensorFlow代码的最佳实践。
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14.当查询的约束条件如下所示时，union-vtab应优化对基础实数表的访问。未来可能会优化其他类型的约束，但在目前的初始实施中，只有这些约束得到优化。
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优化只修改类，而不是模块，因此参数必须是类。 Module＃refine创建一个匿名模块，其中包含对该类的更改或优化（C在该示例中）。
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SizeOfTheSQLiteLibrary SQLite库使用的代码空间取决于目标平台，编译器和优化设置。这些变量也会影响性能。
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1.简介（效率指南） | 1. Introduction (Efficiency guide)
1导言 1.1目的 “不成熟的优化是万恶之源”（DEKnuth） 基于完善的总体架构和健全的算法，高效的代码可以是结构良好且清晰的。
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XLA Overview（XLA概述）
XLA（加速线性代数）是用于优化TensorFlow计算的线性代数的域特定编译器。结果是在服务器和移动平台上的速度，内存使用率和可移植性得到了改善。
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