LPU板性能第5页

Pandas 高级使用技巧：高效数据处理与优化

高效数据处理与优化1.高效处理大规模数据集节省内存：指定`dtypes`2.高效的数据合并与连接使用`merge`高效合并使用`concat`拼接多个DataFrame3.提高查询和过滤效率使用`query`提高过滤性能

壹屋安源·2025-03-05 07:23

01. HarmonyOS应用开发实践与技术解析

应用架构项目结构Ability生命周期ArkTS语言特性装饰器状态管理UI组件与布局基础组件响应式布局样式与主题页面路由与参数传递页面跳转参数接收数据绑定与循环渲染数据接口定义循环渲染条件渲染组件生命周期最佳实践与性能优化组件复用响应式设计性能优化前言随着华为

全栈若城·2025-03-05 07:52

Linux下测试Wifi性能——4.Wifi性能测试脚本

一、前言在当今数字化时代，无线网络的性能对我们的日常生活和工作至关重要。无论是家庭网络环境中的日常娱乐，还是企业办公场景下的高效协作，稳定且高速的Wi-Fi连接都是保障各项业务顺利开展的基础。

晚秋大魔王·2025-03-05 06:13

解锁充电新境界，ZCC5090EA震撼登场，完全替代CS5090

一、卓越性能，高效充电ZCC5090EA的最大充电电流可达1.5A，输入电压5V，为双节锂电池串联应用提供快速充电。在蓝牙耳机电量告

HPT_Lt·2025-03-05 06:09

恒流驱动革新：ZCC6303凭实力替代SY7301

在电子设备的稳定运行中，恒流驱动芯片扮演着至关重要的角色，其性能直接影响设备的使用寿命与运行效果。

HPT_Lt·2025-03-05 05:37

Virtual Scrolling 虚拟滚动优化方案

虚拟滚动（VirtualScrolling）是一种优化前端渲染大量数据的技术，它通过按需渲染可见区域的内容，避免一次性创建所有DOM元素，从而解决性能问题。

shaoin_2·2025-03-05 05:37

aws aurora vs mysql_GitHub - NageNalock/aws-AuroraVsMySQL: Aurora 与 MySQL 对比试验

RDS-Aurora与RDS-MySQL性能对比实验实验目的使用Sysbench对Aurora与MySQL进行基准测试,对比二者的读写性能.本实验大约耗时30分钟,实验区域为俄勒冈(您也可以根据实际情况自行更改

俠之大者·2025-03-05 05:35

【计算机网络】多路复用

其核心目标是提高资源利用率，避免为每个任务单独分配资源导致的性能瓶颈或资源浪费。

茉菇·2025-03-05 05:05

aurora mysql_Amazon Aurora MySQL 概述 - Amazon Aurora

AmazonAuroraMySQL性能增强AmazonAurora包括用于支持高端商用数据库的不同需求的性能增强。

余米知·2025-03-05 05:35

rust建深海_使用 Rust 构建个人博客（1） - Warp 后端框架

需求背景一个朋友买了一个云主机(就是300元3年的那种)云主机配置是：CPU：vCPU2内存：2G硬盘：40G带宽：1M公网IP：1个预装的系统是：Windows2008R2这台机器上，跑了一些他自己的东西，虽然机器整体性能不咋的

Zeldovich Yakov·2025-03-05 05:05

Rust编程基础教程：Web开发入门

同时，Rust也越来越受欢迎，成为云计算、区块链、高性能计算等领域的主流编程语言。因此，对于新手而言，理解Rust编程语言的基本概念及特性，掌握

AI天才研究院·2025-03-05 05:33

Scaling Laws（缩放法则）详解

ScalingLaws（缩放法则）详解1.定义与核心概念ScalingLaws（缩放法则）描述的是模型性能（如准确率、任务表现）与计算资源（模型参数量、训练数据量、训练时间）之间的数学关系。

天一生水water·2025-03-05 05:00

AWS Amazon Aurora MySQL 性能监控与安全治理实战指南

引言AmazonAuroraMySQL凭借其云原生架构和高性能特性，已成为企业核心数据库的首选。然而，缺乏体系化的监控与安全治理可能导致资源浪费、性能瓶颈甚至数据泄露。

ivwdcwso·2025-03-05 04:59

Oracle 数据库基础入门（五）：限制查询与范式三约定深度解析

对于Java全栈开发者而言，掌握这些知识不仅有助于高效地从数据库中提取数据，更能设计出结构合理、性能优良的数据库，为构建强大的应用系统奠定坚实基础。

Aphelios380·2025-03-05 04:28

go mysql 中间件_GitHub - wushilong/go-sharding: Mysql 分库分表中间件

表达式风格，而不是Mycat/kingshard这类晦涩而又不灵活的配置，移除多租户功能(配置太复杂了，部署多套即可)为什么造这个轮子尝试了ShardingSphereProxy,其有着糟糕的insert性能和

网络安全技术联盟·2025-03-05 04:25

golang mysql集群_golang mysql分库分表性能实战

按照规矩，这里应该介绍一下golang和分库表，懒得写，跳过。本文主要介绍两种分表方式，hash和range，对应不同对业务特性，假设有这样一个user表，字段id，name，home，balance：user表数量大概1000w条：一个查询大概耗时是这样的：加索引肯定快多了，但是今天咱们讨论的主题不是索引，而是分表，就不给加索引了。接下来是分表了，先假定业务逻辑是用户用昵称登陆，获取用户信息，那

Ishikari Nobito·2025-03-05 04:55

图数据库Neo4j面试内容整理-Cypher 查询优化

Cypher查询优化是在Neo4j中提高查询性能的关键部分。Cypher是Neo4j的查询语言，允许我们通过图的结构进行高效的数据检索。然而，随着数据量的增大和查询复杂度的提高，查询性能可能会变差。

不务正业的猿·2025-03-05 04:21

LLM OS 系统架构详细设计

LLMOS系统架构详细设计1.背景介绍近年来，大型语言模型（LargeLanguageModel,LLM）取得了飞速发展，在自然语言处理、对话系统、文本生成等领域展现出卓越的性能。

AI天才研究院·2025-03-05 03:45

凤凰架构：构建清晰的分布式系统架构

在软件开发领域，构建可扩展和高性能的分布式系统是一个关键的挑战。分布式系统需要处理大量的并发请求，同时保持高可用性和容错性。

CxzLoop·2025-03-05 02:37

NCU使用指南及模型性能测试（pytorch2.5.1）

本项目在原项目的基础上增加了NsightCompute(ncu)测试的功能，并对相关脚本功能做了一些健硕性的增强，同时，对一些框架的代码进行了更改（主要是数据集的大小和epoch等），增加模型性能测试的效率

Jakari·2025-03-05 02:05

华为服务器虚拟化巡检报告,pc服务器巡检报告

本测试报告展现了测试过程中被测系统在模拟高并发用户的响应性能，为了更好的帮助您阅读测试报告，我们提供以下信息供您参考：统计维度：本报告的RPS，响应时间、并发等统计维度均为单个线程组，如线程组中有请求多个报文

保贝说保·2025-03-05 01:56

C++ MySQL ORM接口设计优化：从宏污染到现代流式API

（基于编译期反射与链式调用的ORM框架重构实践）在C++中设计一个优雅的MySQLORM接口，既要兼顾易用性，又要保障性能与类型安全。

C语言小火车·2025-03-05 00:50

各类语言的比较

Go：简洁高效，注重并发性和编译速度，适合构建高性能分布式系统。C++：面向对象与过程式编程的结合，强调高性能和底层控制，适合系统级编程。

Xia0Mo·2025-03-05 00:47

Elasticsearch冷热分离与索引生命周期管理

通过本实践，您既可以实现在保证集群读写性能的基础上，自动维护集群上的冷热数据，又能通过优化集群架构，降低企业生产成本。背景信息当今大数据时代，数据时刻在更新变化。

Cloud_Tech·2025-03-04 23:44

37.索引生命周期管理—kibana 索引配置

37.1背景引入索引生命周期管理的一个最重要的目的就是对大量时序数据在es读写操作的性能优化如通过sparkstreaming读取Kafka中的日志实时写入es，这些日志高峰期每天10亿+，每分钟接近100w

大勇任卷舒·2025-03-04 23:42

高性能计算中如何优化内存管理？

在高性能计算（HPC）中，优化内存管理是提升计算性能的关键环节之一。

·2025-03-04 22:52

Elasticsearch索引生命周期管理编程

这种管理方法可以帮助您有效地管理索引，并根据数据的重要性和访问频率来优化存储和性能。Elasticsearch提供了索引生命周期管理（IndexLifecycleMa

ByteWhisper·2025-03-04 22:09

C++和Unity相比易语言有哪些优势？

C++和Unity（主要使用C#）相比易语言，具有以下显著优势：性能优势高效计算：C++是一种编译型语言，能够直接与硬件交互，提供高性能的计算能力，尤其适合处理复杂的数学运算、物理模拟和图形渲染。

·2025-03-04 22:50

预训练模型微调与下游任务迁移学习技术

而对预训练模型进行有效的微调,可以充分利用预训练知识,在有限数据上快速达到出色的性能。此外,迁移学习技术也为模型在不同任务间的知识复用提供了有效途径。本文将详细介绍预训练模型微调与下游任务迁移学习

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-04 22:37

稳定运行的以Redshift数据仓库为数据源和目标的ETL性能变差时提高性能方法和步骤

当以AmazonRedshift数据仓库为数据源和目标的ETL（Extract,Transform,Load）性能变差时，可能涉及多个方面的优化措施。

weixin_30777913·2025-03-04 22:04

数据库数据类型详解：从基础到实战

正确选择数据类型不仅可以提高数据库的性能，还能避免数据不一致或丢失的问题。本文将详细介绍常见的数据库数据类型，并通过实例帮助大家更好地理解和应用。一、为什么数据类型重要？

还有几根头发呀·2025-03-04 21:01

大数据面试临阵磨枪不知看什么？看这份心理就有底了-大数据常用技术栈常见面试100道题

7如何优化Spark作业的性能？8描述HBase的架构和它的主要组件。9HBase的读写流程是怎样的？10HBase如何处理

大模型大数据攻城狮·2025-03-04 21:59

Oracle数据库开发实战经验手记 ——那些年踩过的坑与性能优化之道（持续更新~~~）

在研发过程中，使用Oracle数据库时可能会遇到一些性能和兼容性的问题。以下是一些本人在工作期间曾遇到的关于Oracle的一些问题，希望可以帮助到有需要的同学们。

果冻kk·2025-03-04 21:58

Office 2021 Mac Office办公

Excel2021mac、PowerPoint2021mac、Outlook2021mac，OneNote2021mac等经典桌面应用程序，它还具有一些新功能和改进，例如模深色式支持、改进的可访问性支持、增强的安全性和性能优化

甜于酸·2025-03-04 21:56

Python的那些事第三十九篇：MongoDB的Python驱动程序PyMongo

1.引言MongoDB是一种流行的NoSQL数据库，以其灵活的文档模型和高性能而闻名。PyMongo作为Mo

暮雨哀尘·2025-03-04 21:23

【JAVA面试题】设计模式之原型模式

【JAVA面试题】设计模式之原型模式一、原型模式核心概念原型模式（PrototypePattern）是一种创建型设计模式，通过复制现有对象（原型）来创建新对象，避免反复初始化带来的性能损耗。

今天你慧了码码码码码码码码码码·2025-03-04 21:23

AI边缘处理设备怎么合理分配宽带和运行资源

为了优化性能和资源使用，以下是一些合理的分配和优化策略：1.网络带宽管理边缘设备通常连接到本地网络或直接与云端进行通信。有效的带宽管理能够确保数据传输的稳定性和效率。以下策略有助于合理分配宽带资

码农的日常搅屎棍·2025-03-04 19:42

NativeScript 8.9.0 发布，跨平台原生应用框架

自不量力的A同学·2025-03-04 19:11

项目开发实录（一）：基于RDK X5的智能垃圾分类垃圾桶

文章目录项目简介硬件及材料列表整体架构流程技术细节后续开发安排-----------------------------分割线----------------------------------项目简介基于RDKX5开发板的智能垃圾分类垃圾桶项目

一团乱毛线�·2025-03-04 19:40

docker简介-学习与参考

容器是完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接口（类似iPhone的app）,更重要的是容器性能开销极低。Docker从17.03版本之后分为CE（CommunityEdi

码农汉子·2025-03-04 19:40

week1-一周笔记及知识点补充：容器、迭代器、滑动窗口、sort()

文章目录前言一、总概括二、不熟悉的知识点补充1.容器相关1.1类模板1.2容器类模板和容器类1.3常见容器分类1.4容器类的典型使用场景1.5容器类使用的性能优化技巧1.6容器适配器及使用方法1.7复杂容器

普罗格瑞木·2025-03-04 19:09

英伟达等发布 Proteina，从头设计蛋白质主链性能达 SOTA

自上个世纪以来，科学家们便投身于依据氨基酸序列来预测蛋白质结构的探索之中，并怀揣着利用氨基酸创造全新蛋白质、构建生命蓝图的愿景。然而，这项宏伟的使命在时间的长河中进展缓慢，直至近几年，随着AI技术的迅猛发展，才如同被注入强劲动力，驶入发展快车道。自2016年以来，由分子之心创始人兼首席科学家许锦波等人开启的一场科技革命，正悄然改变着这一领域。他们开创性地将深度残差网络ResNet架构引入结构预测领

·2025-03-04 19:47

< HarmonyOS TechTalk 34 > HarmonyOS应用性能优化最佳实践

本课程是关于HarmonyOS应用性能优化的最佳实践。主要内容是介绍优化主线程的冗余操作和使用拆帧操作优化应用帧率，包括滑动场景和跳转场景。

·2025-03-04 18:44

HarmonyNext实战案例：基于ArkTS的分布式日志收集与分析系统开发

引言在HarmonyNext生态系统中，分布式日志收集与分析是一个重要的应用场景，它能够帮助开发者监控系统运行状态、排查问题并优化性能。

·2025-03-04 18:12

【大数据专题】Flink题库

它是分布式地执行的，具备低延迟、高吞吐的优秀性能，并且非常擅长处理有状态的复杂计算逻辑场景2.简述Flink的核心概念？

我思故我在6789·2025-03-04 18:37

国内实时音视频技术哪家更强？核心功能对比揭晓答案

随着技术的持续进步和用户需求的日益多样化，选择音视频服务提供商的标准也越来越个性化，这不仅促进了音视频服务商之间的竞争更加激烈，也让用户在选择时更加注重产品的性能、质量以及成本效益。

·2025-03-04 18:37

Redis 数据结构扩展详解

一、引言Redis作为一款高性能的键值对内存数据库，以其丰富的数据结构和出色的性能在众多应用场景中得到了广泛应用。

代码逐梦人·2025-03-04 18:35

GreptimeDB v0.12 发布，开源 Rust 时序数据库

GreptimeDB是由格睿科技开发的开源时序数据库，基于Rust语言构建，以云原生、高性能、低成本为核心优势。

自不量力的A同学·2025-03-04 18:33

Go 学习笔记（54）— Go 第三方库之 uber-go/zap/lumberjack（记录日志到文件、支持自动分割日志、支持日志级别、打印调用文件、函数和行号）

1.简要说明zap是uber开源的Go高性能日志库，支持不同的日志级别，能够打印基本信息等，但不支持日志的分割，这里我们可以使用lumberjack也是zap官方推荐用于日志分割，结合这两个库我们就可以实现以下功能的日志机制

wohu007·2025-03-04 18:31

【商城实战(2)】商城架构设计：从底层逻辑到技术实现

从项目基础搭建，运用uniapp、ElementPlus、SpringBoot搭建商城框架，到用户、商品、订单等核心模块开发，再到性能优化、安全加固、多端适配，乃至运营推广策略，102章内容层层递进。

奔跑吧邓邓子·2025-03-04 17:58

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