x优化

阿里云 RabbitMQ 可观测性最佳实践

其支持多种消息持久化策略，确保消息不丢失；具备灵活的路由和负载均衡能力，可高效分发消息；还提供丰富的管理功能，如队列监控、消息追踪和权限管理等，帮助用户轻松管理和优化消息队列，广泛应用于分布式系统、微服务架构
观测云·2025-07-20 05:56

2024年BCSP-X小高组基础知识题目（模拟题解析）

一、单项选择计算机的核心部件是什么（）？A.显示器B.键盘C.中央处理器（CPU)D.鼠标正确答案：C.中央处理器（CPU）解析：计算机的核心部件是中央处理器（CPU）。CPU负责执行计算机程序中的指令，协调控制其他硬件设备工作。显示器、键盘和鼠标都是外部设备，主要用于人机交互，并不是计算机的核心部件。将十进制小数9.375转换为二进制小数，其正确的二进制表示是（）。A.1001.11B.1011
天秀信奥编程培训·2025-07-20 04:24

入门

x指的是每分钟的鸣叫声次数，即输入特征的值。b指的是y轴截距。2018-10-31_155803.png但是这样会对一些样本有误差，而我们的目的就是得到将误差降到最低的模型降低
勤学奋进小郎君·2025-07-20 04:55

面试加分项：Android Framework PMS 全面概述和知识要点

目录第一章：PMS基础知识1.1PMS定义与工作原理1.2PMS的主要任务1.3PMS与相关组件的交互第二章：PMS的核心功能2.1应用安装与卸载机制2.2应用更新与版本管理2.3组件管理第三章：PMS的性能优化
大模型大数据攻城狮·2025-07-20 04:53

2022-1-21晨间日记

今天是什么日子起床：10:10就寝：X天气：小雪心情：高兴纪念日:摩羯座流星雨任务清单昨日完成的任务，最重要的三件事：改进：有习惯养成：每天玩手机周目标·完成进度没有学习·信息·阅读没有健康·饮食·锻炼有人际
9bf9e9e46349·2025-07-20 04:23

空间转录组样本准备指南

样本类型：•目前10x官方测试的样本类型包含人、小鼠和大鼠各器官（皮肤、胰腺以及成骨组织暂时还不适用）。
ee00dc6faab7·2025-07-20 04:20

Web开发 02

今天梳理出的HTML+CSS核心知识点，涵盖基础结构、布局、样式优化等实用技巧：总结1一、HTML核心知识1.基础结构文档声明：定义文档为HTML5标准。基本标签：：根元素，包裹整个页面。
im_AMBER·2025-07-20 04:20

Java BPM量子引擎：用代码折叠时空，让企业流程快到违反物理定律！

数据说话：传统流程平均耗时：72小时→优化后仅需18分钟流程执行成功率：优化前68%→优化后99.9%并发处理能力：单实例支持1000+流程实例核心矛盾：“企业流程像’薛定谔的审批’——测不准路径，调不好节点
墨夶·2025-07-20 04:20

目标检测-YOLOv5

虽然YOLOv5并非JosephRedmon原团队发布，但它在YOLOv4的基础上进行了重要的优化和改进，成为了深度学习目标检测领域中的热门模型之一。
wydxry·2025-07-20 04:48

从零开始：Android自定义相机应用开发全解析

本文深入探讨了在Android平台上开发自定义相机应用的核心技术要点，包括权限申请、创建预览界面、掌握CameraAPI、初始化相机、设置预览回调、拍照和视频录制、处理相机事件、界面交互设计、兼容性测试及性能优化
悦闻闻·2025-07-20 04:17

Docker-Compose配置文件docker-compose.yml详解

Compose和Docker兼容性：Compose文件格式有3个版本,分别为1,2.x和3.x目前主流的为3.x其支持docker1.13.0及其以上的版本#目前主流的为3.x其支持docker1.13.0
高压锅_1220·2025-07-20 04:47

CodeFoeces-377A

现要填充k个X。要求填充后的路也是一个整体。参考了其他作者的思路。利用dfs。如果需要填充k个，有t个路，那么只要不填充t-k个就可以。
ss5smi·2025-07-20 04:51

NQA_路由自动切换实验（H3C）

NetworkQualityAnalysis（网络质量分析），它是一种用于监测和评估网络性能的技术，通过发送探测报文（如ICMPEcho、TCP连接等）来检测网络的连通性、延迟、丢包率等指标，帮助实现网络优化和故障排查
李李网工日记·2025-07-20 03:12

端到端神经网络视频编解码器介绍

一、技术演进：从模块优化到全局智能的范式跃迁传统编解码器的效率天花板（1990-2017）架构局限：H.264/HEVC依赖手工设计的运动估计、DCT变换、熵编码模块，各模块独立优化导致全局效率损失。
码流怪侠·2025-07-20 03:41

CentOS 7如何平滑升级 MariaDB 5.5 到 10.x 新版本

前言自从CentOS7开始，自带的数据库就变成MariaDB了，yum安装之后的默认版本是5.5，但是该版本不能满足Zabbix的需求，需要升级。无论是安装全新的还是升级MariaDB第一步始终是不要忘记备份。备份数据库重要的事情说三遍，备份，备份，备份！#备份数据库，如果升级顺利是不要实施备份还原的mysqldump-uroot-p--all-databases>alldb.sql#如果想保留自
Herotwins·2025-07-20 03:41

jvm调优中各参数如何设置比较合适

物理内存≤8G时设4-6G；≥16G时设70%-80%内存总量新生代与老年代比例-XX:NewRatio=2（默认值：老年代/新生代=2:1）高吞吐应用可调至-XX:NewRatio=1Survivor区优化
DN金猿·2025-07-20 03:10

AI摄像头动捕：零束缚的运动教练，如何精准量化你的动作？

动作捕捉技术通过数字化人体运动，将每个转身、跨步、挥臂转化为精确数据，让训练从“经验指导”迈向“科学量化”，为优化技术动作提供客观依据。
广州虚拟动力-动捕&虚拟主播·2025-07-20 03:09

Unity物理系统由浅入深第六节：高级主题与前沿探索

Unity物理系统由浅入深第一节：Unity物理系统基础与应用Unity物理系统由浅入深第二节：物理系统高级特性与优化Unity物理系统由浅入深第三节：物理引擎底层原理剖析Unity物理系统由浅入深第四节
吉良吉影NeKoSuKi·2025-07-20 02:07

UGUI 性能优化系列：第二篇——Canvas 与 UI 元素管理

UGUI性能优化系列：第一篇——基础优化与资源管理UGUI性能优化系列：第二篇——Canvas与UI元素管理UGUI性能优化系列：第三篇——渲染与像素填充率优化在UGUI性能优化中，Canvas是一个核心概念
吉良吉影NeKoSuKi·2025-07-20 02:07

0225-用队列实现栈

我们需要一个辅助队列tmp，把s的元素也逆着顺序存入tmp中，此时加入新元素x，再把tmp中的元素存回来，这样就是我们要的顺序了，其他三个操作也就直接调用队列的操作即可C-源代码typedefintLinkQueueData
liyoucheng2014·2025-07-20 02:35

探索Python性能优化的新里程：py-spy

探索Python性能优化的新里程：py-spy项目介绍py-spy是一个为Python程序设计的轻量级采样剖析器，它无需重启或修改你的代码就能让你看到程序运行时的时间分配情况。
施刚爽·2025-07-20 02:35

Python 并发调试工具（py-spy、GDB、pyperf）解析

然而，随着程序复杂度的增加，尤其是涉及并发编程时，调试和性能优化变得尤为重要。本文将介绍三个常用的Python并发调试工具：py-spy、GDB和pyperf，并深入
赛博社畜联盟·2025-07-20 02:04

LeetCode 725 分割链表

*structListNode{*intval;*ListNode*next;*ListNode():val(0),next(nullptr){}*ListNode(intx):val(x),next(
哎呦，帅小伙哦·2025-07-20 02:32

周末涂鸦植物

以前就知道菊花，野菊花，黄花，菜花下次装个x苦苣花，黄色或白色，直茎，头状花序，舌状花，一年2年生，菊科。
POPO_c220·2025-07-20 02:45

matlab中数据输出格式符_MATLAB 显示输出数据的三种方式

比如：>>x=100.11x=100.1100>>y=1001.1y=1.0011e+03>>z=0.00010011z=1.0011e-041234567891011121314151617改变默认输出格式要用到
·2025-07-20 02:00

Leetcode 02.04 分割链表

面试题：02.04分割链表给你一个链表的头节点head和一个特定值x，请你对链表进行分隔，使得所有小于x的节点都出现在大于或等于x的节点之前。你不需要保留每个分区中各节点的初始相对位置。
wanglitaozai·2025-07-20 02:30

【软件系统架构】系列七：系统性能——网络性能深入解析

网络性能影响因素1.物理层因素2.链路质量3.网络设备性能4.协议栈影响5.应用层特性三、网络性能测试指标详解网络性能测试方法四、网络性能测试方法1.链路测试2.路径分析3.协议级分析4.大规模监控五、网络性能优化策略
·2025-07-20 02:59

React Query 优化数据获取与缓存策略

引言随着前端应用规模与复杂度的不断提升，如何高效地获取、缓存以及同步服务端数据，成为提升用户体验和系统性能的关键课题。ReactQuery（现更名为TanStackQuery）凭借其轻量、灵活、可扩展的设计，已成为React社区管理服务端状态的事实标准库。本文将深入探讨ReactQuery在数据获取与缓存策略上的原理与实践，结合HTTP缓存理论、分布式系统一致性以及响应式编程等多学科知识，呈现一套
大富大贵7·2025-07-20 01:26

React.js前端框架的性能优化的误区与解决方法

React.js前端框架的性能优化的误区与解决方法关键词：React性能优化、虚拟DOM、渲染优化、组件设计、代码分割、状态管理、性能分析工具摘要：本文深入探讨React.js应用开发中常见的性能优化误区
前端视界·2025-07-20 01:56

前端构建工具 Webpack 5 的优化策略与高级配置

前端构建工具Webpack5的优化策略与高级配置当你的项目启动需要一分钟，或者每次热更新都像在“编译整个宇宙”时，你可能已经意识到了一个问题：前端构建性能，正成为开发效率的瓶颈。
码力无边-OEC·2025-07-20 01:26

Vert.x逆袭指南：像外卖小哥一样高效的异步编程哲学 —— 每秒处理百万消息的轻量级响应式引擎

目录一、核心装备：Vert.x工具箱全景1.1灵魂组件：EventLoop（永不堵车的快递站）二、基础订单处理：Future与Promise模式2.1基础异步操作流程2.2并行订单冲刺三、全栈式快餐车：
zhysunny·2025-07-20 01:55

国内外服务器的不同之处

国内服务器主要是面向国内用户提供服务，由于进行数据传输的物理距离比较短，所以网络延迟度相对较低，当用户在使用相同运营商网络的情况下，可以通过优化的网络线路和节点布局，以此来实现快速的数据交互，满足大量用户同时访问数据的需求
wanhengidc·2025-07-20 01:23

MIPI CSI 通道初始化流程与 D-PHY 调试策略：从链路稳定到高带宽优化

MIPICSI通道初始化流程与D-PHY调试策略：从链路稳定到高带宽优化关键词：MIPICSI、D-PHY、camera驱动、链路初始化、时钟通道、通道同步、误码调试、链路校准、高通平台、MTK平台、数据通道校验摘要
观熵·2025-07-20 01:52

HTML+CSS+JS

8.响应式图片处理优化:Picture标签9.在script标签上使用defe
binzhenliziyuan·2025-07-20 01:52

极限挑战：用知识蒸馏压缩模型，实时推荐系统在50ms内完成推荐

团队通过引入先进的模型压缩和优化技术，成功在性能和精度之间找到了
·2025-07-20 00:19

KL散度：信息差异的量化标尺 | 从概率分布对齐到模型优化的核心度量

一、核心定义与数学本质KL散度（Kullback-LeiblerDivergence）用于衡量两个概率分布PPP和QQQ的差异程度，定义为：DKL(P∥Q)=∑x∈XP(x)log⁡P(x)Q(x)(离散形式
·2025-07-20 00:49

MAP最大后验估计：贝叶斯决策的优化引擎

融合先验知识与观测数据的概率推断方法本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！一、核心概念与数学本质MAP（MaximumAPosteriori）估计是贝叶斯框架下的参数估计方法，其目标为：最大化后验概率(P(\theta\midX))，即：[\hat{\theta}{MAP}=\arg\ma
大千AI助手·2025-07-20 00:18

MLE最大似然估计：数据驱动的概率模型参数推断基石

给定独立同分布样本X={x1,x2,…,xn}
大千AI助手·2025-07-20 00:18

【深入C++】std::move 空基类优化智能指针 vector＜bool＞

一、底层原理：转换而非移动二、核心应用场景：高效转移资源所有权三、关键注意事项与陷阱四、总结空基类优化一、空类的内存占用二、空基类优化的原理三、优化生效的条件四、应用场景五、注意事项move和智能指针的有趣结合实现
阿猿收手吧！·2025-07-20 00:17

【C++】std::exchange 原子性 返回值优化RVO

文章目录std::exchange`std::exchange`的版本引入与底层原理1.**引入版本**2.**底层原理**核心实现（简化版）：典型用法示例：3.**C++11之前的替代方案**4.经典应用场景对比C++11风格（推荐）：C++98风格：5.性能对比（GCC-O3）6.现代C++的演进关键总结`std::exchange`和`std::swap`示例对比总结`std::exchan
阿猿收手吧！·2025-07-20 00:17

深度学习模型开发部署全流程：以YOLOv11目标检测任务为例

深度学习模型开发部署全流程：以YOLOv11目标检测任务为例深度学习模型从开发到部署的完整流程包含需求分析、数据准备、模型训练、模型优化、模型测试和部署运行六大核心环节。
你喜欢喝可乐吗？·2025-07-20 00:14

Vue3.0性能优化（v-memo指令）

Vue3.0v-memo指令性能优化Vue3.0的v-memo指令是一个强大的性能优化工具，尤其适用于渲染大量静态列表或复杂组件时。它通过缓存渲染结果来避免不必要的重新渲染，从而提升应用性能。
·2025-07-20 00:42

海森矩阵（Hessian Matrix）在SLAM图优化和点云配准中的应用介绍

在非线性最小二乘问题中（如SLAM或点云配准），通常我们有一个误差函数：f(x)=∑i∥ei(x)∥2f(x)=\sum_i\|e_i(x)\|^2f(x)=i∑∥ei(x)∥2其中ei(x)e_i(x
点云SLAM·2025-07-19 23:08

Glary Utilities(系统优化工具) v6.20.0.24 专业便携版

GlaryUtilities允许你清理系统垃圾文件，无效的注册表，上网记录，删除插件，查找重复文件，优化内存，修理或删除快捷方式，管理windows启动程序，卸载软件，安全删除文件，右键菜单管理等等。
周大侠工作室·2025-07-19 23:38

Java大厂面试实录：从Spring Boot到AI微服务架构的深度技术拷问

场景：订单系统需要高可用，数据库选择MySQL，你会如何优化数据库连接池？场景：订单支付后需要通知库存系统减库存，你会选择哪种消息队列？如何保证消息可靠性？
·2025-07-19 23:38

Java大厂面试实录：从Spring Boot到AI微服务架构的层层递进

小曾：我们用了HikariCP优化数据库连接池，Redis集群做
remCoding·2025-07-19 23:07

学习第八周

>/etc/pki/CA/serial创建CA的私钥(umask066;opensslgenrsa-outprivate/cakey.pem2048)给CA颁发自签名证书opensslreq-new-x509
johndoewy·2025-07-19 23:00

AI产品经理面试宝典第18天：AI思维矩阵构建与实战应用面试题与答法

它包含四个关键维度：软硬结合创新：如智能音箱通过硬件采集语音数据，软件优化交互体验，形成闭环数据驱动决策：在智能客服场景中，通过用户对话数据优化意图识别模型，实现NLU准确率提升30%生态协同视角：以智能家居为例
TGITCIC·2025-07-19 23:05

【OpenGL ES】绘制正方形

img绘制的坐标点如下，由于此坐标是以画布中心为坐标原点，水平向右为x轴正方向，竖直向上为y轴正方向，其值是相对画布宽度和高度的比值。一般而
LittleFatSheep·2025-07-19 23:24

适合上班族的副业,一部手机,在家可做

1.电商类电商类是大家比较熟知的，做做淘宝客，或者给店铺做做运营，自己的店铺也可以自己做运营流量和直通车推广，给别人的店铺可以做一些关键词的设计和店铺装修，美化，数据的优化，店铺的针对性调整优化等等。
一起高省·2025-07-19 23:53
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