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【Linux C】高效分配使用内存

文章目录讨论背景：主要原因有以下几个：总结讨论背景：直接使用malloc/alloc/free进行内存分配和释放，仍然会导致内存分配的性能比较低。

Michael_Good·2023-04-11 17:05

python3.11.0性能提升十分恐怖！

Jesse_Kyrie·2023-04-10 19:20

win下pytorch安装—cuda11.6 + cudnn8.4 + pytorch1.12 + tensorRT（pycuda）

cuda安装1.1、cuda版本选择1.2、下载安装二、cudnn安装三、pytorch安装四、tensorRT8.X安装写在前面博主这里装的是cuda11.7，最后一步tensorRT运行的时候有个pycuda

我宿孤栈·2023-04-10 15:38

mysql百万级数据保存方法对比

标签,尾部拼接values方法,例如:INSERTINTOtablevalues(a1,b1,c1),(a2,b2,c2)......缺点:ibatis的foreach循环涉及字符串占位符解析和填写,性能比较慢

NDSC流氓·2023-04-10 10:45

【我是一棵树】二叉排序树、平衡二叉树（AVL）

插入、删除时间性能比较好。而对

齐鑫·2023-04-08 22:34

java必背综合知识点总结

可维护性，可读性)1.代码注释(代码规范)2.工具类的封装(方便代码的维护，使代码结构更加清晰不臃肿，保证团队里代码质量一致性)3.公共部分的提取代码性能的优化(目的:使程序的性能最优化)1.使用一些性能比较高的类

老了敲不动了·2023-04-08 20:14

《Java8 实战》笔记——2.并行流ParallelStream&ForkJoin原理

第7章并行数据处理与性能——流内部的工作原理；性能比较测试//输出CPU的核心数@Testpublicvoidfunc_01(){System.out.println(Runtime.getRuntime

七海健人·2023-04-08 13:09

5.数据降维

PrincipalComponentAnalysis输入1.样本集2.低维空间维数d输出投影矩阵算法步骤1.中心化2.协方差矩阵以及特征分解3.投影矩阵最大的d个特征值对应的特征向量.d***1.通过交叉验证法选取较好的d(在降维后的学习器的性能比较好

BlueFishMan·2023-04-08 09:23

网络精英赛模拟练习（1）

由于当时计算机速度和性能比较落后，使用范围有限，因此通信保密阶段重点是通过密码技术保证数据的机密性和完整性，解决通信保密问题。该阶段开始的标志是（）的发表：（单选题，1分）A.

sparename·2023-04-08 09:35

SpringBoot2.x 使用Undertow做服务器附：undertow、jetty、tomcat 性能比较

Undertow是红帽公司开发的一款基于NIO的高性能Web嵌入式服务器说明：undertow,jetty和tomcat可以说是javaweb项目当下最火的三款服务器，tomcat是apache下的一款重量级的服务器，不用多说历史悠久，经得起实践的考验。然而：当下微服务兴起，springboot，springcloud越来越热的情况下，选择一款轻量级而性能优越的服务器是必要的选择。springbo

alvaj_junbao·2023-04-07 20:29

pip install pycuda后import tensorrt 报错ModuleNotFoundError: No module named ‘tensorrt‘

参考https://stackoverflow.com/questions/55557912/importerror-no-module-named-tensorrt#fromTensorRTTarPackage(TensorRT-5.0.2.6/python/)pip3installtensorrt-5.0.2.6-py2.py3-none-any.whl#pycudapip3installpy

lucky-xxyyxx·2023-04-07 07:35

iOS高性能缓存框架

这些都是性能比较高的，代码质量也是比较高，所以今天就把它们拿出来做个比较。前面我对YYCache做了两篇分析笔记，在研读这篇文章之前大家先去阅读一下。

梅庆·2023-04-06 20:20

Nvidia Jetson Nano Developer KIT配置全过程（五）：Pycuda及TensorRT安装配置

十、安装pycuda1、下载pycuda下载地址：https://pypi.org/project/pycuda/2021.1/#files2、安装pychuda解压缩pycuda-2021.1.tar.gz

神经兵615·2023-04-06 17:10

前端必备知识之 Nginx 复盘总结

但是可能也因为平时我们并不需要自己去对他进行一些必要的配置导致我们需要对其进行深入了解，但是实际如果你在工作的业余时间也会开发自己的项目，你会发现，在很多场景下，nginx对于我们有非常多的遍历，同时其性能比较高效

技术小张zz·2023-04-06 17:49

Golong字符串拼接性能优化及原理介绍

1.字符串高效拼接1.1常见的字符串拼接1.2字符串拼接测试1.3推荐2.相关原理2.1+号2.2strings.Builder与bytes.Buffer2.2.1内部[]byte增长方式：2.2.2性能比较

·2023-04-05 12:22

【TCP连接】与【HTTP请求】的相关面试问题详解

(性能比较差：开始时发送速率较慢)Http1.1版本【主流协议版本】引入持久连接（persistentco

Alcazar·2023-04-05 02:39

并行计算实验-串、并行排序算法

并行实验报告一、项目背景项目要求实现快速排序、枚举排序、归并排序三种排序方法的串行和并行算法，并且进行性能比较和优化分析。

YottaLee·2023-04-04 21:28

Mycat 读写分离实战

master（主库）运行在阿里云服务器47.108.136.201，slave（从库）运行在IP地址为12.168.149.128的Ubuntu虚拟机中两台机器均安装了MySQL5.7（MySQL5.7版本复制性能比较强

陈GX·2023-04-04 12:44

OTFS代码学习记录2（OFDM与OTFS性能比较）

该代码仿真了在无线链路多径衰落的环境下的OFDM与OTFS性能差异，同时加入了LDCP码Reference%--------------------------------------------------------------------------%%Author:BradleyBates%UniversityofBristol,UK%emailaddress:bb16177@bristo

༜黎明之光༜·2023-04-03 22:54

数据结构算法全解析之算法性能衡量的好坏

章节主要细分如下：尺有所短,寸有所长——算法性能衡量的好坏柿子先挑软的捏——基础排序算法直挂云帆济沧海——排序算法进阶纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行——排序算法性能比较与实际应用什么是算法

you的日常·2023-04-02 14:53

Presto架构和使用总结

目录Presto概念Presto架构图Presto优缺点Hive和Presto性能比较Presto、Impala性能比较

击水三千里·2023-04-02 09:21

C++初阶——入门(2)引用

引用6.1引用概念6.2引用特性6.3常引用6.4使用场景1.做参数——输出型参数2.做返回值——传引用返回的具体使用6.5传值、传引用6.5.1传值和传引用效率比较6.5.2值和引用的作为返回值类型的性能比较

IfYouHave·2023-04-02 07:53

Spring Cloud Gateway替代zuul作为API网关的方法

项目结构第三，项目代码和运行截图运行效果图参考文档：本文简要介绍如何使用SpringCloudGateway作为API网关（不是使用zuul作为网关），关于SpringCloudGateway和zuul的性能比较本文不再赘述

·2023-04-02 01:50

【C++】哈希（unordered系列关联式容器）

目录一、unordered系列的关联式容器二、unordered系列容器1、unordered_set2、unordered_map三、树形结构和哈希结构插入删除查找性能比较四、哈希的底层结构1、哈希结构

蒋灵瑜的笔记本·2023-04-02 00:37

Mariadb 主从

一mariadb主从多用于网站架构，因为该主从的同步机制是异步的，数据的同步有一定延迟，也就是说有可能会造成数据的丢失，但是性能比较好，因此网站大多数用的是主从架构的数据库，读写分离必须基于主从架构来搭建主

9栋108·2023-04-01 23:02

mariadb集群配置（主从和多主）

mariadb主从主从多用于网站架构，因为主从的同步机制是异步的，数据的同步有一定延迟，也就是说有可能会造成数据的丢失，但是性能比较好，因此网站大多数用的是主从架构的数据库，读写分离必须基于主从架构来搭建

weixin_30908941·2023-04-01 23:32

TensorRT与TVM性能比较（Resnet50）

搞深度学习的同学都知道，一旦一个模型训练好以后，都需要通过推理框架部署到实际的生产环境中去。如果采用GPU硬件平台，一般会使用TensorRT方式部署，因为TensorRT能够充分发挥GPU平台的性能，同时也做了很多的优化（算子融合，量化等），所以在性能上有比较大的优势。不过，TensorRT是闭源的，用户无法知道Nvidia究竟做了什么，与TensorRT相对标的一个开源项目就是陈天奇搞的TVM

crazyhank·2023-04-01 10:13

MySQL性能测试工具之mysqlslap使用详解

mysqlslap是mysql自带的基准测试工具，优点:查询数据,语法简单,灵活容易使用.该工具可以模拟多个客户端同时并发的向服务器发出查询更新,给出了性能测试数据而且提供了多种引擎的性能比较.msqlslap

boyiis·2023-04-01 09:38

「万物生长」一个APK从诞生到活跃在Android手机上，android驱动开发权威指南pdf

具体请参考文档GradlevsMaven：性能比较因为公司里一般的项目

m0_65146105·2023-03-31 02:08

mysql having count( 1 ) >1_Mysql count(1)与count()性能比较*

sql调优，主要是考虑降低：consistentgets和physicalreads的数量。count(1)与count(*)比较：如果你的数据表没有主键，那么count(1)比count(*)快如果有主键的话，那主键(联合主键)作为count的条件也比count(*)要快如果你的表只有一个字段的话那count(*)就是最快的啦count(*)count(1)两者比较。主要还是要count(1)所

weixin_39823676·2023-03-30 22:38

rabbitmq消费者---------消息的获取和ack确认

总的来说，这种方式性能比较差，很明显，每获得一条消息，都要和RabbitMQ进行网络通信发出请求。而且对RabbitMQ来说，RabbitMQ无法进行任何优化，因为它永远不知道应用程序何时会发出请求。

nandao158·2023-03-30 20:19

内存池和tcmalloc的性能比较

这次使用的内存池是原公司的，利用hash_map做的，大概的接口是这样：templateclassObjectPool{public:typedefhash_mapBlockMap;virtualintpop(CObject*&ob);virtualintpush(constCObject*ob);private:BlockMap_block_map;};写测试代码比较了一下内存池和tcmallo

weixin_33758863·2023-03-29 15:45

jdk13特性

JDK13新特性讲解课程第一章JDK13新特性介绍1.1JDK各版本主要特性回顾JDKVersion1.01996-01-23Oak(橡树)初代版本，伟大的一个里程碑，但是是纯解释运行，使用外挂JIT，性能比较差

倔强青铜弟中弟·2023-03-29 07:51

基于c语言c8051f系列微控制器原理与应用,基于C语言C8051F系列微控制器原理与应用...

微控制器的发展1.48位机发展的3次技术飞跃第2章C8051F系列单片机结构2.1C8051F系列单片机总体体系结构2.1.1C8051F系列单片机的主要模块特性2.1.2C8051F与MCS.51系列单片机的性能比较

weixin_39895862·2023-03-29 06:42

Linux centos7 安装TensorRT

注意：a、主要两个文件：TensorRT、pycuda包文件。b、tensorRT需要到官网下载后解压到固定的系统文件夹下即可。pycuda则是直接使用pip安装即可。

我是胡歌·2023-03-29 04:06

Linux 安装pycuda报错！常见问题解决方法

Linux安装Pycuda时可能会遇到这个问题：第一种问题：src/cpp/cuda.hpp:14:18:fatalerror:cuda.h:Nosuchfileordirectory#include^

我是胡歌·2023-03-29 04:36

Flink01：快速了解Flink：什么是Flink、Flink架构图、Flink三大核心组件、Flink的流处理与批处理、Storm vs SparkStreaming vs Flink

分布式：表示flink程序可以运行在很多台机器上，高性能：表示Flink处理性能比较高高可用：表示flink的稳定性和可用性是比较好的。准确的：表示flink可以保证处理数据的准确性。

做一个有趣的人Zz·2023-03-28 19:18

C++STL详解（六）unordered_set&unordered_map介绍

文章目录前言1.unordered系列关联式容器2.unordered_set&unordered_map介绍unordered_xxx对比set、map性能比较unordered_multixxx尾声前言其实

TauCeti0207·2023-03-28 14:37

Swift-Realm数据库的使用详解

概述Realm是一个跨平台的移动数据库引擎，其性能要优于CoreData和FMDB-移动端数据库性能比较,我们可以在Android端realm-java，iOS端:Realm-Cocoa，同时支持OC和

致青春_bf42·2023-03-27 17:50

Java实体映射工具MapStruct 与BeanUtils性能比较

本文通过一个简单的示例代码，比较MapStruct和BeanUtils的性能数据，实测一下性能到底有多大的差距。关于MapStruct工具的详细介绍可以参考《Java实体映射工具MapStruct详解》技术专栏，提供完整示例项目代码下载。MapStruct属于在编译期，生成调用get/set方法进行赋值的代码，生成对应的Java文件。在编译期间消耗少许的时间，换取运行时的高性能。一、创建测试应用如

软件架构·2023-03-27 16:07

MapStruct、BeanUtils性能比较

一、MapStruct是什么MapStruct是一款对象转换工具，主要是用于实体对象VO、DTO之间的转换，同样BeanUtils也是这个作用。二、原理1.BeanUtils原理：反射，是在运行阶段，至于反射为什么慢，后续我了解再补充；TODO2.MapStruct原理：在编译阶段生产get、set方法，就跟我们自己写get、set一样，基本不消耗性能；三、性能对比前提说明：个人电脑：win10系

狗three·2023-03-27 16:33

android随笔之序列化Parcelable与Serializable的性能比较

大家都知道，Parcelable与Serializable都可以进行序列化，但是它们到底有什么区别呢？我的理解如下：1，Serializable的作用是为了保存对象的属性到本地文件、数据库，以方便数据传输，当然这种传输可以是程序内也可以是程序间的。而Parcelable的设计初衷是因为Serializable效率过慢，为了程序内不同组件间以及不同程序间高效的传输而设计，这些数据仅在内存中存在，Pa

android老菜鸟·2023-03-27 15:56

零拷贝

今天来聊聊零拷贝技术，此技术一般面试的情况下会问的比较多，kafka只所以性能比较高的原因之一就是使用了零拷贝技术，这次刚好学习了系统性能必知必会中又进一步了解了零拷贝，总结下吧。

明翼·2023-03-27 14:58

JDK13的特性和JDK的历史你知道吗？？？喂饭式带你学好！！！

image1.1JDK各版本主要特性回顾JDKVersion1.01996-01-23Oak(橡树)初代版本，伟大的一个里程碑，但是是纯解释运行，使用外挂JIT，性能比较差，运行速度慢。

JAVA架构师的圈子·2023-03-26 19:13

java中for、foreach、stream性能比较

在开发中循环遍历一个数组经常会用到，jdk8推出了一些新特性，对循环做了比较，通过代码亲测，记录一下！1、for循环publicstaticvoidmain(String[]args){ LongstartTime=System.currentTimeMillis(); formMethod(); LongendTime=System.currentTimeMillis(); Sys

洋气月·2023-03-24 00:35

Java stream性能比较

环境Ubuntu22.04IntelliJIDEA2022.1.3JDK17CPU：8核➜~cat/proc/cpuinfo|egrep-ie'physicalid|cpucores'physicalid:0cpucores:1physicalid:2cpucores:1physicalid:4cpucores:1physicalid:6cpucores:1physicalid:8cpucores

蓝黑2020·2023-03-24 00:59

分布式RPC框架dubbo、motan、rpcx、gRPC、thrift简介与性能比较

分布式RPC框架性能大比拼dubbo、motan、rpcx、gRPC、thrift的性能比较Dubbo是阿里巴巴公司开源的一个Java高性能优秀的服务框架，使得应用可通过高性能的RPC实现服务的输出和输入功能

abka·2023-03-23 15:50

性能最好的字符串转64位Hash函数

本文包含6种一次hash冲突概率极低的hash函数，其性能比较为CityHash64＞FarmHash64＞Murmur3＞Murmur2_64A＞Murmur2_64B＞Blizzard_MPQ第6名

征服所有不服·2023-03-23 12:59

android优化

布局优化删除布局中无用的控件和层次，其次有选择地使用性能比较低的ViewGroup采用标签,标签,ViewStub避免过度绘制避免过度绘制在Android手机的开发者选项中，有一个『调试GPU过度绘制』

濺m·2023-03-23 05:31

Android性能优化

响应速度优化5.ListView和bitmap优化6.线程优化一、布局优化尽量减少布局文件的层级，层级越少，意味Android绘制的工作量越少，程序性能自然就提高1.删除布局中无用的层级和控件2.有选择的使用性能比较低的

图之·2023-03-22 04:25

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