语音性能

HarmonyOS 鸿蒙面试第一弹

-@Reusable：实现组件复用，可以优化加载性能并减少应用卡顿。-@Preview：用于预览器预览，与@Entry和@Component配合使用可在预览器上进行视图展示。-@
霹雳桃·2025-01-18 00:43

LeetCode解题实战：Python与C++编程技巧

Python以其简洁语法和标准库在数据科学和算法实现中占据优势，而C++则以其性能优势在需要高性能计算的场景中受到青睐。
May Wei·2025-01-18 00:10

猎户座：水晶路由器——基于Crystal的高级网络解决方案

它旨在为对网络性能有高要求的用户提供高效、安全且可定制的网络解决方案。Crystal语言结合了Ruby的易用性和C++的性能效率，具备静态类型、面向对象特性以及垃圾回收机制，还支持类型推断。"
好好同学·2025-01-18 00:10

bigemap功能对比分析

BIGEMAP通过不断创新产品、提升产品质量，使得产品销量遥遥领先；我们制定了GIS领域的行业应用标准：降低GIS应用难度，提升软件性能，简化用户操作。我们承诺：软
tangshenq17565·2025-01-18 00:09

bigemap地图下载器优势分析

BIGEMAP通过不断创新产品、提升产品质量，使得产品销量遥遥领先；我们制定了GIS领域的行业应用标准：降低GIS应用难度，提升软件性能，简化用户操作。我们承诺：软
tangshenq17565·2025-01-18 00:39

如何监控和优化缓存性能?思维导图 代码示例（java 架构)

为了监控和优化缓存性能，需要采取一系列策略和技术手段来确保缓存系统的高效运行。以下是一个思维导图结构，以及一个简化的Java架构代码示例，展示了如何通过设计和技术手段来实现这一目标。
用心去追梦·2025-01-17 23:37

使用分库分表技术，解决了亿级订单数据存储问题?思维导图 代码示例（java 架构)

通过将数据分散到多个数据库和表中，可以有效地提高系统的可扩展性和性能。以下是一个思维导图结构，以及一个简化的Java架构代码示例，展示了如何使用分库分表技术来管理亿级订单数据。
用心去追梦·2025-01-17 23:37

如何确保热点产品查询延迟控制在10ms以内?思维导图 代码示例（java 架构)

思维导图结构低延迟查询数据预加载热点数据预测提前加载到内存缓存使用高性能缓存内存级缓存（如Caffeine）分布式缓存（如Redis）缓存一致性管理弱一致性模型缓存更新策略（写后失效、读时更新等）并发处理多线程
用心去追梦·2025-01-17 23:07

停止在 React 组件回调中使用箭头函数！

但你知道吗,在组件回调中直接使用箭头函数可能会导致一些性能问题？在本文中,我们将分析这种情况发生的原因,并探讨你应该考虑的最佳实践。什么是箭头函数？在深入讨论最佳实践之前,我们快速回顾一下箭头函数。
@大迁世界·2025-01-17 23:36

Golang Gin系列-1：Gin 框架总体概述

总体概述Gin是Go编程语言的web框架，以简单和高性能而设计。它为构建web应用程序和RESTfulapi提供了一组轻量级和灵活的工具。
梦想画家·2025-01-17 23:36

Vue.js组件开发-图片剪裁性能优化最佳方案实例

在Vue.js组件开发中，优化图片剪裁性能的最佳方案通常涉及多个方面的综合考虑。
LCG元·2025-01-17 23:05

border:none与border:0的区别

border:none与border:0的区别：1.性能上的差异（1）border:0。
lryh_·2025-01-17 23:04

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libpopcntFastC/C++bitpopulationcountlibrary项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/li/libpopcnt在数字处理和大数据分析的世界里，每毫秒的性能提升都是宝贵的
胡蓓怡·2025-01-17 23:31

避免Python内存泄漏的有效方法使用详解

然而，在某些复杂的场景中，内存泄漏问题可能会悄然出现，导致应用程序的内存使用量持续增长，进而影响性能甚至导致崩溃。
Rocky006·2025-01-17 22:28

redis缓存穿透、雪崩与击穿

Redis缓存穿透、雪崩与击穿详解（附Java代码示例）在现代高并发分布式系统中，缓存作为提高系统性能和响应速度的重要组件，其稳定性和可靠性至关重要。
Flying_Fish_Xuan·2025-01-17 22:26

气象海洋水文领域Python机器学习及深度学习实践应用能力提升

除了标准库，还有丰富的第三方库，Python在数据处理、科学计算、数学建模、数据挖掘和数据可视化方面具备优异的性能。
AAIshangyanxiu·2025-01-17 22:55

【C++】——红黑树的平衡之道：深入实现与优化

1.解密红黑树：平衡与效率的双重奏2.搭建红黑树：从零到自平衡的实现之路2.1树基打底：设计与框架构建2.2插入有道：插入操作的技巧与挑战2.3旋转为王：平衡的秘密武器2.4查找制胜：高效查询之道3.性能透析
如意.759·2025-01-17 22:55

Python人工智能气象

Python是功能强大、免费、开源，实现面向对象的编程语言，在数据处理、科学计算、数学建模、数据挖掘和数据可视化方面具备优异的性能，这些优势使得Python在气象、海洋、地理、气候、水文和生态等地学领域的科研和工程项目中得到广泛应用
岁月如歌，青春不败·2025-01-17 22:23

Oracle 跟 SQL Server 2005 的区别？思维导图 代码示例（java 架构)

Oracle和SQLServer2005是两个不同厂商开发的关系型数据库管理系统（RDBMS），它们在架构、功能特性、性能优化以及使用场景等方面存在显著差异。
用心去追梦·2025-01-17 22:20

如何实现集群部署

集群部署是指将多个计算节点（通常是服务器）组合在一起，形成一个协同工作的系统，以提供更高的性能、可用性和可靠性。集群部署广泛应用于各种场景，如Web服务、数据库、大数据处理等。
DaXiongJoker·2025-01-17 21:49

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我的运维人生·2025-01-17 21:47

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MongoDB深度解析与实践案例在当今大数据与云计算蓬勃发展的时代，NoSQL数据库以其灵活的数据模型、水平扩展能力和高性能，成为处理海量数据的重要工具。
我的运维人生·2025-01-17 21:17

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nbsaas-boot·2025-01-17 21:13

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AICPU算子开发成为开发者优化模型性能的重要步骤，而TBE（TensorBoostEngine）工具也为开发者提供了便捷的算
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colorfulyan·2025-01-17 20:03

无人机桨叶数量设计科普！

三叶桨：相比两叶桨，三叶桨在提供更大推力的同时，也能保持较好的空气动力学性能。广泛应用于需要一定负载能力的无人机，如FPV（穿越机）等。三叶桨的平衡性较好，有助于减少飞行中的振动和噪音。
云卓SKYDROID·2025-01-17 20:02

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柚几哥哥·2025-01-17 20:02

蓝色 ITO 氧化铟锡：开启光电材料新 视界

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Sun_13250243710·2025-01-17 20:32

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华为云开源项目Sermant正式成为CNCF官方项目

Sermant是华为云在微服务治理技术领域多年的技术积累和丰富的实践经验孵化而来，致力于解决大规模微服务体系结构中的服务治理技术挑战，帮助企业以非侵入高性能的方式接入丰富的服务治理功能，促进微服务架构
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http和https有哪些不同

http和https有哪些不同1.数据传输的安全性：http非加密，https加密2.端口号：http默认80端口，https默认443端口3.性能：http基于tcp三次握手建立连接，https在tcp
星沁城·2025-01-17 19:27

采用海豚调度器+Doris开发数仓保姆级教程（满满是踩坑干货细节，持续更新）

1.架构复杂性2.数据处理性能3.数据同步与更新4.资源利用率与成本6.生态系统与兼容性7.符合信创或国产化要求二、ODS层接入数据接入kafka实时数据踩坑的问题细节三、海豚调度器调度Doris进行报表开发创建带分区的表在
大模型大数据攻城狮·2025-01-17 19:56

软件测试入门—软件测试的阶段

这需要与项目团队的各方成员（包括开发人员、产品经理、客户等）进行充分沟通，全面了解软件的功能需求、性能指标
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source_id=1001Java百万数据导出Excel性能优化[读(并发)写分离/流式查询]结果测试：104万数据，导出excel用时由59秒优化到19秒问题列表：1、导出过程中会较多占用CPU、内存
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前言在构建高性能、可扩展的Web应用程序时，数据库查询性能往往是影响整体系统响应速度的关键因素之一。尤其是在处理大规模数据时，如何高效地进行分页查询成为了开发者需要重点关注的问题。
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思腾云计算

高性能：裸金属服务器提供与物理服务器相当的性能，满足对计算性能有极高要求的场景。物理隔离：提供物理级别的隔离，确保数据安全性和隐私性，适用于银行、金融、证券等对安全隔离要求较高的行业。
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【机器学习】主动学习-增加标签的操作方法-样本池采样（Pool-Based Sampling）

Pool-BasedSamplingPool-basedsampling是一种主动学习（ActiveLearning）方法，与流式选择性采样不同，它假设有一个预先定义的未标注样本池，算法从中选择最有价值的样本进行标注，以提升模型的性能
IT古董·2025-01-17 14:09
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