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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。
- webpack指南 | Guides摇树优化 | Tree Shaking
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。
- Erlang指南：效率指南 | Guide: Efficiency guide12. Retired Myths
12. Retired Myths
- SQLiteC界面 | C InterfaceVirtual Table Indexing Information
Virtual Table Indexing Information
优化程序自动将表达式“exprOP列”的条件反转，并对WHERE子句进行其他简化操作，试图将尽可能多的WHERE子句条目转换为上面显示的形式。
- SQLite其他 | MiscellaneousThe Spellfix1 Virtual Table
The Spellfix1 Virtual Table
- SQLite查询计划程序 | Query PlannerThe Next-Generation Query Planner
The Next-Generation Query Planner
有关包含SQLite整个历史记录的SQLite查询规划器的更一般概述，请参阅“SQLite查询优化器概述”。 2.背景 对于索引很少的单个表进行简单查询，对于最佳算法通常有明显的选择。
- scikit-image图像 | graphgraph
graph
skimage.graph.MCP（成本，抵消...）通过给定nd成本数组查找最小成本路径的类。skimage.graph.MCP_Connect（成本，抵消...）使用距离加权最小成本函数连接源点。
- JavaScript函数 | Functionget
get
getter延续计算值的成本，直到需要值，如果不需要，您就不用支付成本。 一种额外的优化技术是用智能或记忆化 getters 延迟属性值的计算并将其缓存以备以后访问。
- TensorFlow扩展 | ExtendTensorFlow Architecture（TensorFlow架构）
TensorFlow Architecture（TensorFlow架构）
随着功能变得更加成熟，我们通常将它们移植到C++，以便用户可以从所有客户端语言访问优化的实现。大多数培训库仍然是Python，但C++确实支持高效推理。
- SQLite查询计划程序 | Query PlannerThe SQLite Query Optimizer Overview
The SQLite Query Optimizer Overview
- PHP加密 | Cryptographypassword_hash
password_hash
cost-表示应该使用的算法成本。这些值的例子可以在crypt()页面找到。 如果省略，则使用默认值10。这是一个很好的基准成本，但您可能需要考虑根据您的硬件来增加它。
- PHP字符串 | Stringlevenshtein
levenshtein
第二个变体将采用另外三个参数来定义插入，替换和删除操作的成本。这比变种更具普遍性和适应性，但效率不高。 参数 str1 其中一个字符串正在评估Levenshtein距离。
- Redis服务器 | Servermonitor
monitor
运行MONITOR的成本 由于MONITOR将所有命令传回，因此其使用需要付出代价。下面的（完全不科学的）基准数字说明了MONITOR的运行成本。
- TensorFlow表现 | PerformancePerformance（性能）
Performance（性能）
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。
- C++数字 | Numericsstd::norm(std::complex)
std::norm(std::complex)
大欧氏范数提供复数的std::abs计算成本更高。在某些情况下，它可能被替换为std::norm，例如，如果abs(z1)>abs(z2)然后norm(z1)>norm(z2)...
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