圈量scrm

动感阴影生成器，一键生成立体效果，提升设计质感

传统的阴影生成器通常是静态的，用户需要手动输入阴影的各种属性（如模糊度、偏移量、透明度等），但这并不直观。为了简化这一过程，并让设计师能够更高效地生成阴影效果，我们开发了动感阴影生成器。
不惑_·2025-07-04 08:55

【PHP】增量式垃圾回收

增量式垃圾回收（IncrementalGarbageCollection,IGC）是一种分阶段、逐步进行垃圾回收的技术，旨在减少全量垃圾回收带来的性能开销。
gskyi·2025-07-04 08:22

Excel 的导入导出常用的技术栈

主流技术栈对比表技术栈是否推荐支持格式特点/优势使用难度ApachePOI✅常用.xls、.xlsx功能全、稳定、低层操作，适合定制化中EasyExcel（阿里）✅强烈推荐.xlsx内存占用小，性能优越，适合大数据量导入导出简单
·2025-07-04 07:15

pythonflow_MLflow系列1：MLflow入门教程（Python）

这篇教程展示了如何：训练一个线性回归模型将训练代码打包成一个可复用可复现的模型格式将模型部署成一个简单的HTTP服务用于进行预测这篇教程使用的数据来自UCI的红酒质量数据集，主要用于根据红酒的PH值，酸度，残糖量等指标来评估红酒的质量
weixin_39872334·2025-07-04 07:13

明渠多层时差法测流系统

系列箱式超声波明渠流量计是江苏聚邦自动化科技有限公司依据SL/186-1997《超声波流速仪》、GB/T11826.2-2012《流速流量仪器第2部份：声学流速仪》、GB/T21303-2007《灌溉渠道系统量水规范
jsjb0516·2025-07-04 06:40

增刊第5章：模型性能优化

在大模型推理场景下，性能优化主要关注两个核心指标：推理速度（Latency）和吞吐量（Throughput）。本章将详细介绍几种关键的优化技术，帮助您在现有硬件条件下，榨干模型的每一滴性能。
技术与健康·2025-07-04 03:52

构建企业级提示词管理平台

然而，随着数据量的爆炸式增长和业务场景的
·2025-07-04 03:51

C++主流编辑器特点比较

**主要特点：**-**轻量简洁**：安装包小(约50MB)，启动快速，系统资源占用低-**集成开发环境**：内置编辑器、编译器、调试器，无需复杂配置-**
FrostedLotus·霜莲·2025-07-04 02:16

【设计模式08】桥接器

，总共要写nxm个类，类爆炸了桥接器将两个维度解耦，通过关联来桥接，类的数量可以将为n+m个UML类图代码示例取数场景，维度一：对象类型，用户维度、订单维度、稿件维度维度二：指标类型，访问量，点击率packagecom.s
鼠鼠我呀2·2025-07-04 01:42

RabbitMq消息丢失解决方案

1)解决生产者丢失1、RebbitMq事务缺点：事务机制是同步机制，生产者发送消息会同步阻塞卡主等待发送结果，导致吞吐量降低publi
回丿眸·2025-07-04 01:41

JOIN顺序优化：小表驱动大表的执行原则

减少数据扫描量：当数据库系统执行JOIN操作时，如果先处理小表，那么只需要扫描小表中的每一行与大表中的行进行匹配。这样可以大幅度减少需要扫描
数据狐（DataFox）·2025-07-04 01:39

Qt 使用QAxObject 快速写入execl失败问题

最近工作开发需要写一个读翻译ts文件，ts文件实际上就是xml文件，数据量比较大所以写一个工具将ts文件中的原文和译文提取到execl中给翻译人员翻译，我用的是QAxObject，按范围写入数据：使用函数
HL_风神·2025-07-04 00:02

什么是YashanDB？深入解析企业级数据库解决方案

随着数据量的激增和应用需求的多样化，传统数据库架构逐渐显示出其局限性。在此背景下，YashanDB作为一种新兴的企业级数据库解决方案，凭借其独特的架构和高效的数据处理能力受到越来越多企业的青睐。
·2025-07-03 23:44

企业在选择YashanDB数据库时应关注哪些关键指标？

随着企业数据量的迅速增长与数据复杂性的增加，选择合适的数据库系统变得愈发重要。在众多数据库管理系统中，YashanDB凭借其高性能、高可用性及丰富的功能特性吸引了诸多企业的关注。
·2025-07-03 23:43

企业为什么选择YashanDB数据库？七大核心优势解析

随着数据量的不断增长，传统数据库难以满足日益增长的需求，企业需要一种更为高效、稳定的解决方案。YashanDB数据库凭借其独特的体系架构和丰富的功能逐渐崭露头角，成为企业数据存储和管理的优选平台。
·2025-07-03 23:13

从用户需求出发设计YashanDB数据库的架构

随着数据量的增加，如何在保持高性能的前提下支持复杂的查询需求，已经成为数据库产业面临的一大难题。因此，当前迫切需要一种灵活和高效的数据库架构，能适应变动的用户需求，同时提供良好的业务连续性和可靠性。
·2025-07-03 23:10

了解YashanDB的索引机制，提升查询效率

尤其在数据量激增的情况下，未能及时优化查询策略，将导致系统性能逐渐下降。索引机制作为关系型数据库查询优化的基石，显著提升了数据检索速度、减少了I/O开销。
·2025-07-03 23:10

从入门到精通：YashanDB数据库学习指南

随着数据量的激增和对实时分析的需求上升，如何有效管理和利用数据库显得尤为重要。YashanDB作为一款新兴数据库，提供了一系列功能以应对这些挑战，适合希望深入理解数据库体系结构的开发者和DBA。
·2025-07-03 23:10

微服务介绍

后期瓶颈显著：可伸缩性差：用户量和流量激增时，单服务器性能成为瓶颈。单纯通过集群（复制整个应用）缓解，资源利用率不高且成本增加。复杂性高、耦合紧：业务膨胀导致代码库庞大臃肿，模块间高度耦合。
·2025-07-03 23:27

Python爬虫实战：研究httplib2库相关技术

1.引言1.1研究背景与意义随着互联网的快速发展，网络上的信息量呈爆炸式增长。如何从海量的网页中高效地获取有价值的数据，成为了当前信息技术领域的一个重要研究课题。
ylfhpy·2025-07-03 21:11

Python爬虫实战：研究stdlib库相关技术

1.引言1.1研究背景与意义在当今信息爆炸的时代，互联网上的数据量呈指数级增长。网络爬虫作为一种自动获取网页内容的工具，在信息检索、数据挖掘、舆情分析等领域发挥着重要作用。
ylfhpy·2025-07-03 21:11

python 优化IO和并发提高性能

一、任务量与执行效率的关系任务量和效率成反比：任务量越大，程序整体耗时越长，执行效率越低。程序执行效率=完成单位任务所需的时间。任务多、耗时长，效率自然低。二、如何提高程序执行效率？
贵哥的编程之路(热爱分享 为后来者)·2025-07-03 20:07

Python爬虫实战：研究pycurl库相关技术

1.引言1.1研究背景与意义随着互联网数据量的爆炸式增长，传统爬虫框架在处理大规模数据采集任务时面临性能瓶颈。特别是在需要处理大量并发请求、高频率数据更新的场景下，提升爬虫的效率和稳定性成为关键挑战。
ylfhpy·2025-07-03 20:35

JavaScript性能优化实战：表格控件高效开发指南

SpreadJS作为一款高性能的纯前端电子表格控件，能够完美兼容Excel文件格式，支持百万级数据量和复杂公式计算。然而随着数据规模的增长和业务逻辑的复杂化，性能优化成为开发者必须面对的挑战。
·2025-07-03 19:37

【Java面试】RocketMQ的设计原理

解决：NameServer采用无状态+最终一致性（AP），节点间不通信，仅通过Broker心跳（30s/次）更新路由，降低复杂度并提升吞吐量。
用心分享技术·2025-07-03 19:57

快速抢占市场先机的秘密武器

推客们利用自身私域流量，在朋友圈、影视讨论群、短
ywxs5787·2025-07-03 18:52

Disruptor 介绍

它专为高吞吐量、低延迟的并发处理设计，能够极大地提升事件驱动架构的性能。
三石成山·2025-07-03 17:46

终于有人把 Java 动态 SQL 写舒服了！支持任意嵌套、分页、一对多，你还在手搓 SQL 吗？

Java动态SQL构建新选择：告别繁琐XML，轻量、强类型的dynamic-sql2框架来了！
·2025-07-03 16:34

MySQL 中的慢查询分析与优化：定位并解决性能瓶颈

一个执行缓慢的SQL查询不仅会延长用户的等待时间，降低用户体验，还可能长时间占用数据库资源，导致连接耗尽、系统吞吐量下降，甚至引发连锁反应导致整个系统崩溃。
you的日常·2025-07-03 15:00

Chart.js 安装使用教程

它轻量易用，适合快速构建响应式图表，广泛应用于仪表盘、可视化后台、统计图展示等场景。
小奇JAVA面试·2025-07-03 14:50

Redis 单线程的“天花板”与集群的必要性

当数据量巨大，单个实例无法容纳所有数据时，就需要分片存储。网络I/O瓶颈：虽然Redis使用I/O多路复用技
未来并未来·2025-07-03 13:48

Elasticsearch性能调优金字塔：从分片与副本策略构建海量日志分析平台

传统的日志聚合方案在面对如此巨大的数据量时，普遍会遇到两大核心挑战：高并发写入瓶颈：数千个服务实例同时产生大量日志，要求日志系统具备极高的写入吞吐能力，
lingRJ777·2025-07-03 13:44

Kafka 消费者重平衡问题排查与优化实践

消息消费吞吐量突然下降，存在明显的停顿。某些分区的处理时延显著增高。这种抖动现象一旦发生，会对上游处理链路产生连锁影响，导致消息积压和业务超时。2.问题定位
浅沫云归·2025-07-03 13:12

Postman设置Referer头部的作用

例如统计来自谷歌或百度的搜索访问量，优化营销策略‌。‌防盗链保护‌通过检查Referer是否来自白名单域名，可防止其他网站直接盗用图片、视频等静态资源（如CDN加速场景）。若Referer不匹
·2025-07-03 11:31

深入理解Python asyncio：从入门到实战，掌握异步编程精髓

1.2asyncio核心组件二、asyncio核心用法详解2.1事件循环管理2.2协程与任务2.3异步上下文管理器三、asyncio高级特性3.1异步生成器3.2异步队列3.3异步锁和信号量四、asyncio
Bruce-li__·2025-07-03 10:53

导购类电商平台数据库设计：如何用ShardingSphere处理TB级用户行为数据

随着用户量的增加和业务的扩展，用户行为数据量迅速增长，可能达到TB级别甚至更高。传统的单体数据库架构难以应对如此大规模的数据
省赚客APP开发者@聚娃科技·2025-07-03 10:17

JavaScript对象(Object)常用操作

创建对象//使用对象字面量、构造函数或者Object.create()方法来创建对象//对象字面量constperson={name:'John',age:30,hobbies:['reading','
·2025-07-03 09:46

高并发导购系统设计：从单体到Service Mesh架构的渐进式迁移策略

一、背景介绍在高并发导购系统中，随着业务量的增长和用户需求的多样化，单体架构逐渐暴露出诸多问题，如扩展性差、服务间耦合度高、部署复杂等。
微赚淘客系统@聚娃科技·2025-07-03 09:12

Gartner《Choosing Event Brokers to Support Event-DrivenArchitecture》心得

例如，若一个系统需要高吞吐量和低延迟，而选择了不适合的代理，后期修改架构和代码的代价极高。四核心领域需关注：客户端连接：涉及
架构师学习成长之路·2025-07-03 08:05

Python Day44

这种方法可以显著提高模型在目标任务上的性能，减少训练时间和所需数据量。核心思想：在大规模、通用的数据（如ImageNet）上训练模型，学习丰
别勉.·2025-07-03 07:57

python多线程高级锁知识：Semaphore信号量、Barrier栅栏在线程中的使用、高级event事件

Semaphore信号量Semaphore信号量可以翻译为信号量，这个信号量代表了最多允许线程访问的数量，可以使用Semaphore(n)设定，n是信号数量，这是一个更高级的锁机制，Semaphore管理一个计数器
网小鱼的学习笔记·2025-07-03 05:43

嵌入式AI模型压缩技术：让大模型变小

本文将用“给盆栽修剪枝叶”“用简笔画代替油画”等生活类比，带您一步步理解模型压缩的核心技术（剪枝、量化、知识蒸馏、轻量
AI智能探索者·2025-07-03 04:40

JVM垃圾回收器

JVM的垃圾回收机制主要通过不同的垃圾收集器来实现，垃圾收集器的设计围绕着几个核心目标：吞吐量、延迟（停顿时间）、内存占用，并根据它们工作的内存区域（年轻代/老年代）和工作方式（串行/并行/并发）进行分类
俗尘某某·2025-07-03 03:01

Swift - 基础面试题

面试题目录一、类和结构体的区别是什么二、写时拷贝机制三、模式匹配四、协议五、泛型六、运算符、下标、字面量协议、尾随闭包七、Optional、变量常量、类型检查、扩展八、函数式编程九、响应式编程十、swift
赑屃王者·2025-07-03 01:41

实时直击：全球首座AI-BioFab工厂72小时全息记录

墙上的量
HeartException·2025-07-03 00:33

报告下载丨北京大学：2025年DeepSeek在教育和学术领域的应用场景与案例（上）报告下载丨德勤：2025年生成式AI档案报告下载丨SuperCLUE 中文大模型基准测评 2025

DeepSeek在2024-2025年推出的模型引发国际关注，其通过提升推理能力、全量开源、降低成本及国产自主研发等优势，在教育行业推动了范式革命。
智能计算研究中心·2025-07-02 23:02

YUV420格式详解

1.YUV420核心原理1.1采样结构与数据量原始像素Y分量全采样UV分量2x2降采样Y（亮度）：全分辨率存储（每个像素独立）U/V（色度）：每2x2像素共享一组UV值，水平和垂直分辨率减半数据量计算（
lianghu666·2025-07-02 21:10

大数据未来发展的趋势与挑战

一、大数据未来的发展趋势数据量持续爆发式增长随着5G网络的普及和物联网设备的广
倒霉男孩·2025-07-02 20:07

通达信 稳定盈利多维度趋势分析系统

指标用法说明核心功能本指标是一个综合性技术分析工具，通过多时间周期的均线系统、量价关系、超买超卖指标等多维度数据，提供趋势判断、买卖信号和极端行情预警功能。
q125500612·2025-07-02 17:10

大数据量下高并发同步的解决方案

大数据量下高并发同步的讲解（不看，保证你后悔）对于我们开发的网站，如果网站的访问量非常大的话，那么我们就需要考虑相关的并发访问问题了。
大师兄啊·2025-07-02 16:34
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