Публикации по теме 'performance'
ToString против производительности nameof
Это короткий пост — чуть ли не статья. Вы можете прочитать его за утренним кофе или чаем, а затем прокрутить дальше.
На днях я просматривал кодовую базу и заметил множество методов, эффективно выполняющих одно и то же двумя разными способами: public static bool PerformSomeCheck_Version_1(string someStringToCheck)
{
return someStringToCheck == Fruits.Pear.ToString();
}
...
public static bool PerformSomeCheck_Version_2(string someStringToCheck)
{
return someStringToCheck ==..
Какой из них лучше для Node.js? внутренний кеш узла или кеш Redis…
TL; DR: кеширование используется для максимально быстрого ответа пользователям. Несмотря на то, что внутреннее кеширование узла работает быстрее, чем кеш хранилища , мы должны предпочесть последнее, учитывая горизонтальное масштабирование нашего приложения и как стандарт двенадцатисфакторного приложения.
Что такое кеширование? Почему это важно?
Когда одни и те же данные запрашиваются несколькими пользователями для каждого запроса, если данные извлекаются из БД (или из любого..
Работа с высокопроизводительным процессором Node.js в производственной среде
Предположим, у вас есть служба Node.js, развернутая в производственной среде, каждая строка кода проверена и покрыта тестами. Но при 10 запросах в секунду процесс Node.js начинает потреблять 100% ЦП, или на графике ЦП появляются случайные всплески, в результате время отклика увеличивается и влияет на всех потребителей. Конечно, вы можете просто увеличить количество запущенных экземпляров, но это не решение проблемы, служба будет вести себя так же.
Основные причины высокой загрузки ЦП..
Почему вам должен понравиться sync.Pool?
Потому что это быстро. x4982 сокращение использования памяти и хранилища с помощью тестов ниже.
Ok. Что за черт?
Сборщик мусора запускается через определенные промежутки времени. Если ваш код постоянно выделяет память в некоторых структурах данных, а затем освобождает их, это требует постоянной работы сборщика, большего использования памяти и ЦП для выделения ресурсов в структурах инициализации.
The comments on sync/pool.go say that:
A Pool is a set of temporary objects that..
Исследование проблемы с производительностью Python: холодный старт
вступление
С самого начала я искал наиболее эффективные способы запуска бессерверных функций Python. Это означает, что, будучи частью команды и сообщества открытого исходного кода, я обязался решать все известные проблемы, связанные с производительностью бессерверных функций Python. Этот пост посвящен проблемам с производительностью и способам их диагностики. Обратите внимание, что этот пост может оказаться полезным не только для тех, кто работает без серверов, но и для разработчиков..
Повышение производительности в Angular: стратегии и примеры кода
Angular — это мощная среда JavaScript, используемая для создания надежных и масштабируемых веб-приложений. Однако по мере усложнения приложений производительность может стать решающим фактором, влияющим на взаимодействие с пользователем. В этой статье мы рассмотрим различные стратегии повышения производительности в Angular, а также примеры кода, иллюстрирующие каждый подход.
Оптимизация обнаружения изменений
Механизм обнаружения изменений Angular отвечает за отслеживание изменений и..
Новости сектора интернет-рекламы — 18.10
Вовлеченность требует подтверждения продаж. Подготовка к потере файлов cookie. Пандемия и новые клиенты. Ошибки ML в таргетинге. Скучная реклама и искусство рассказывания историй.
Промышленность
Рекламные бюджеты зависят от заинтересованной аудитории . TikTok/Kantar опубликовал исследование рекламы TikTok. Делается вывод о том, что наиболее эффективные кампании кажутся реальными и сочетаются с органическим контентом. Подлинность достигается за счет предоставления создателям..
Новые материалы
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..
ИИ в аэрокосмической отрасли
Каждый полет – это шаг вперед к великой мечте. Чтобы это происходило в их собственном темпе, необходима команда астронавтов для погони за космосом и команда технического обслуживания..