系列文章目录相机图像质量研究(1)Camera成像流程介绍相机图像质量研究(2)ISP专用平台调优介绍相机图像质量研究(3)图像质量测试介绍相机图像质量研究(4)常见问题总结：光学结构对成像的影响--焦距相机图像质量研究

Linux操作系统是一个开源产品，也是一个开源软件的实践和应用平台，在这个平台下有无数的开源软件支撑，我们常见的apache、tomcat、mysql等。开源软件的最大理念是自由、开放，那么Linux作为一个开源平台，最终要实现的是通过这些开源软件的支持，以最低廉的成本，达到应用最优的性能。因此，谈到性能问题，主要实现的是Linux操作系统和应用程序的最佳结合。01、性能问题综述系统的性能是指操作

部署后的压测在选好数据库的硬件配置之后，如果在比较规范化的公司中，会交给专业的DBA进行MySQL数据库的部署，DBA就会根据以往的经验，使用MySQL生产调优的参数模板去部署MyS

章边缘计算资源调度进行合理的边缘计算资源调度能够满足任务处理性能需求和利益最大化的目的7.1资源调度概述7.1.1背景在边缘计算场景下，用户会产生大量的数据或者应用请求，由于请求类型和需求的不同，边缘设备的计算和存储能力也不同，且通信和网络资源在不同应用场景下各异

注意使用canvas若是网络资源，要用getImageInfo转换成本地路径。

你可能无法访问Internet或某些网络资源。连接受限。排除和解决“连接受限或无连接”错误此错误可能由计算机上或计算机与网络其他部分之间的路径上的几个不同技术故障或配置问题中

作者简介：大家好，我是小徐☁️博客首页：CSDN主页小徐的博客每日一句：好学而不勤非真好学者欢迎大家关注！❤️首先，我们需要问清楚一天100W次的登录，在一天内有没有某个时段是高峰的?高峰期的QPS大概可以达到多少。如果没有高峰期，虽然100万听上去挺多的，但是其实平均下来一秒钟的QPS也就10，这个量的话，其实根本不需要做什么特别的IM优化。一般业务场景中，都是有自己的业务高峰期的，比如电商业务

本次介绍一下在排查问题以及JVM调优的时候，常用的一些工具。1.示例项目首先创建一个示例项目，用于演示工具的使用。

线程是稀缺资源，如果无限制地创建，不仅会消耗系统资源，还会降低系统的稳定性，使用线程池可以进行统一的分配，调优和监控。线程池的使用线程池的创建我们可以通过ThreadPoolExec

文章目录游标案例生成100万测试数据key生产上限制keys*/flushdb/flushall等危险命令不使用keys*：scanBiigkey案例多大算大发现bigkey渐进式删除生产调优示例问题游标案例生成

1.scikit-learn决策树算法类库介绍scikit-learn决策树算法类库内部实现是使用了调优过的CART树算法，既可以做分类，又可以做回归。

垃圾收集器在JVM（Java虚拟机）中，垃圾收集器（GarbageCollector）是负责自动管理内存的组件。它的主要任务是在程序运行过程中，自动回收不再使用的对象所占用的内存空间，以便为新的对象提供足够的内存。JVM中的垃圾收集器使用不同的算法和策略来实现垃圾收集过程，以满足不同的性能和内存需求。以下是JVM中常见的垃圾收集器：Serial收集器：是最古老的垃圾收集器，使用单线程进行垃圾收集。

在介绍之前先简单介绍下直接内存（DirectMemory）和堆内存（HeapMemory）：关系：直接内存并不是Java虚拟机的一部分，它是通过Java的NIO库中的ByteBuffer来分配和管理的。直接内存通常由操作系统的本地内存（NativeMemory）提供支持。堆内存是Java虚拟机的一部分，用于存储Java对象。堆内存由Java虚拟机的堆内存分配器来分配和管理。区别：分配方式：直接内存

文章目录一切不仅仅为了面试JVM调优理解JVM调什么：怎么调：为了解决什么问题：正常情况下需要调吗：JVM垃圾收集器区分垃圾收集方式垃圾收集的区域划分：按照收集垃圾的线程数量划分：对空间的利用率划分：垃圾收集器详细介绍

然而，构建和部署机器学习模型常常需要大量的时间和精力，涉及到数据预处理、特征工程、模型选择、超参数调优等一系列复杂任务。为了简化这个过程，使其更加高效，EvalML库应运而生。

这样可以设置连接池，超时时间等对服务之间的调用调优。下面介绍使用HttpClient和Okhttp替换Feign默认的Client

下面主要分为Client端和Server端两大类进行简述，Eureka的几个核心参数客户端参数Client端的核心参数参数默认值说明eureka.client.availability-zones告知Client有哪些region以及availability-zones，支持配置修改运行时生效eureka.client.filter-only-up-instancestrue是否过滤出Instan

是阿里云出品的一款基于通义大模型的智能编码辅助工具，提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码优化、注释生成、代码解释、研发智能问答、异常报错排查等能力，并针对阿里云的云服务使用场景调优

Kafka生产调优文章目录Kafka生产调优一、Kafka硬件配置选择场景说明服务器台数选择磁盘选择内存选择CPU选择二、KafkaBroker调优Broker核心参数配置服役新节点/退役旧节点增加副本因子调整分区副本存储三

文章目录1、JVM垃圾回收机制1.1针对的内存区域1.2怎么判断对象是否可以被回收？1.3垃圾收集算法1.3.1**标记-清除（Mark-Sweep）**1.3.2复制（Copying）1.3.3标记-整理（Mark-Compact）1.3.4分代（Generation-based）1.3.5三色标记法2、垃圾收集器2.1Serial（串行）垃圾回收器：（复制）2.2ParNew垃圾回收器：（复制

解决性能调优，优化内存空间，防止服务崩掉的问题。同时是java的工作环境,一些基于java开发的语言Scale，Jpython都可以运行在java虚拟机上。

在讨论专门针对Java的性能调优技巧

Dockerfile命令FROM：指定基础镜像，必须为第一个命令MAINTAINER:维护者信息RUN：构建镜像时执行的命令ADD：将本地文件添加到容器中，tar类型文件会自动解压(网络压缩资源不会被解压)，可以访问网络资源

然而，随着系统的复杂性增加，用户在日常使用中往往需要面临诸如复杂的数据开发报错分析、任务运行报错处理、任务运行调优等疑难问题。然而，由于错误日志分析透出和全链路异常诊断能力方面存在一定的不足。

都是使用网格搜索进行调优这是用神经网络跑的importosfromsklearnimportmetricsimportpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassbfromsklearn.neural_networkimportMLPClassifierfromsklearn.model_selectio

想要做好ecpm的优化提升，首先就要清楚ecpm的影响因素，从而有针对性的调优。

文章目录数据库MySQL基本知识及面试总结1.基本内容1.1数据库三大范式是什么1.2一条sql语句在mysql中如何执行1.3MySQL性能瓶颈1.4数据库调优1.5说一说drop、delete与truncate

然而，与JVM相比，研究和调优GC（垃圾回收）算法的工作似乎没有那么活跃，这背后有几个原因。

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https://blog.csdn.net/u011750989/article/details/50253845是否需要进行GC调优决定是否进行JavaGC调优，前提是主要看新生代的MinorGC和老年代的

深入理解Java线程池包括线程池的创建、工作原理、调优策略等方面。2.线程池的创建Java提供了多种创建线程池的方式：2.1使用Executors工厂方法ExecutorS

1、新添参数说明//Driver和Executor内存和CPU资源相关配置--是否开启executor动态分配，开启时spark.executor.instances不生效spark.dynamicAllocation.enabled=false--配置Driver内存spark.dirver.memory=5g--driver最大结果大小，设置为0代表不限制，driver在拉取结果时，如果结果超

3.5NetworkbottlenecksAperformanceprobleminthenetworksubsystemcanbethecauseofmanyproblems,suchasakernelpanic.Toanalyzetheseanomaliestodetectnetworkbottlenecks,eachLinuxdistributionincludestrafficanalyz

CPU和内存调优Monitor:Process:一个独立运行单位系统资源：CPU时间，存储空间Process:一个独立运行单位OS:VMCPU:时间：切片缓存：缓存当前程序数据进程切换：保存现场、恢复现场内存

写在前面考试整理相关笔记博文内容涉及，文件系统常见调优手段不同文件系统格式适用场景分析，格式化选项，挂载日志策略调整日志和数据分离配置fstrim空间回收理解不足小伙伴帮忙指正不必太纠结于当下，也不必太忧虑未来

我们往往需要从众多的存储引擎中选择一个对自己应用来说适合的，针对特定的工作负载而对数据库调优，这需要对存储引擎的底层机制有一个大概的了解。

GC原理与调优GC主要就是在JAVA堆中进行的。

查看JDK版本$java-versionjavaversion"1.8.0_151"Java(TM)SERuntimeEnvironment(build1.8.0_151-b12)JavaHotSpot(TM)64-BitServerVM(build25.151-b12,mixedmode)查看Java帮助文档$java-help用法:java[-options]class[args...](执行

查看JVM内存的占用情况编写代码packagecom.test;publicclassPrintMemoryDemo{publicstaticvoidmain(String[]args){//堆内存总量longtotalMemory=Runtime.getRuntime().totalMemory();//jvm试图使用的最大堆内存longmaxMemory=Runtime.getRuntime(

Java虚拟机我们简称为JVM（JavaVirtualMachine）。Java虚拟机在执行Java程序的过程中，会管理几个不同的数据区域。如下图所示：下面我会介绍这几个数据区的特点。堆堆区的几个特点：线程共享。启动时创建堆这个区。基本上所有的对象实例都在这个区分配。物理上不连接（大对象除外）。逻辑上不连接。内存分为新生代和老年代。新生代分为eden区和两个大小一样的survivor区。内存细分：

今天在公司无聊的弄服务器，想着有些常用的工具包安装一下，这里就简单记录一下。一、sysstat的安装和使用1、安装我是通过源码的方式安装的，这样的好处在于可以自由选择你的版本，很直观。直接去github上找到sysstat的地址，选择对应的tag即可。我这里选择的是12.6.0，这个版本不是最新的，但是功能是完备的。1,1、源码下载https://github.com/sysstat/syssta

为什么会有四种引用我们先回顾下在Java虚拟机内存体系(1)中提到了的垃圾回收算法1、引用计数法原理：给对象添加一个引用计数器，每当有一个地方引用它，计数器的值就加一。每当有一个引用失效，计数器的值就减一。当计数器值为零时，这个对象被认为没有其他对象引用，可当作垃圾回收。缺点：需要维护引用计数器，有一定的消耗。且较难处理循环引用的问题。（现在基本没有地方使用这种算法了，了解即可）。2、可达性分析算

文章目录一、性能分析：  MySQLQueryOptimizer  MySQL常见瓶颈  MySQL常见性能分析手段    性能瓶颈定位    Explain（执行计划）      使用方法：    慢查询日志      查看开启状态      开启慢查询日志      分析工具      实际使用情况    ShowProfile分析查询二、性能优化：  索引优化    一般性建议  查询优化 

参考书籍：《Linux就该这么学》实验环境：VmwareWorkStation17——虚拟机软件RedHatEnterpriseLinux[RHEL]8——红帽操作系统备注：为了降低用户访问网络资源的门槛

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ONLYOFFICE'allow_local_remote_servers'=>true,#应用商店加速'appstoreenabled'=>true,'appstoreurl'=>'https://www.orcy.net/ncapps/v2/',#nginx配置调优

推荐：关注IT技术馆原文阅读馆长准备了很多学习资料，其中包含java方面，jvm调优，spring/springboot/springcloud，微服务，分布式，前端，js书籍资料，视频资料，以及各类常用软件工具

文章目录@[TOC]基于Kaggle电信用户流失案例数据（可在官网进行下载）逻辑回归模型训练逻辑回归的超参数调优基于Kaggle电信用户流失案例数据（可在官网进行下载）数据预处理部分可见：机器学习数据预处理方法

--步骤一执行分析EXPLAINPLANFOR'需要分析的sql语句';--步骤二查看结果SELECT*FROMTABLE(DBMS_XPLAN.DISPLAY);说明信息：ID（OperationID）：意义：操作的唯一标识符，用于指定执行计划中每个操作的顺序。示例：1,2,3,...Operation（操作）：意义：描述执行计划中每个操作的类型。INDEXUNIQUESCAN：通过唯一索引直接

背景项目中，经常会发现系统运行一段时间后会很慢，经简单排查发现系统的CPU满负荷运行。以下是总结排查过程服务器问题排查线程问题排查在服务器上查看cpu异常的具体线程，通过打印线程栈信息确定问题发生点，以此来排查问题。参考文献：https://blog.csdn.net/gufenchen/article/details/99877714具体步骤如下：找其它几个线程，使用同样的方法发现，这些线程主要