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05:48 AM · Oct 26 ,2025
deephub 頭像 dewujishu 頭像 souyunku 頭像 object 頭像 vivo_tech 頭像 motianlun_5d0766992e67a 頭像 nocobase 頭像 chen_67f9ccbe6f07b 頭像 puxiaoke6 頭像 jdcdevloper 頭像 sfbc 頭像 liuyue_5e7eb6745e089 頭像

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chen_67f9ccbe6f07b 頭像

異常君 - Java 請求合併技術：十倍提升系統性能

你是否遇到過這樣的場景：後台接口響應越來越慢，用户抱怨頁面加載時間長，運維同事警告服務器負載飆升？分析日誌發現，一個頁面渲染竟然要發起幾十上百個接口請求！隨着用户量增長，系統就像陷入泥潭。這種情況在微服務架構特別常見 - 獲取 10 個用户信息，就要發 10 次獨立請求，每次都有網絡延遲。如何優雅地解決這個問題？請求合併技術正是你需要的救星。 請求合併的核心原理 請求合併就是把短時間內的多個獨立請

性能優化 , 合併請求 , JAVA , 優化 , 後端

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deephub - 使用PyTorch實現GPT-2直接偏好優化訓練：DPO方法改進及其與監督微調的效果對比

基於人類反饋的強化學習(RLHF)已成為大型語言模型(LLM)訓練流程中的關鍵環節，並持續獲得研究界的廣泛關注。 本文將探討RLHF技術，特別聚焦於直接偏好優化(Direct Preference Optimization, DPO)方法，並詳細闡述了一項實驗研究：通過DPO對GPT-2 124M模型進行調優，同時與傳統監督微調(Supervised Fine-tuning, SFT)方法進行對比

機器學習 , llm , pytorch , 人工智能 , 優化

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deephub - TorchOptimizer：基於貝葉斯優化的PyTorch Lightning超參數調優框架

超參數優化是深度學習模型開發過程中的一個核心技術難點。合適的超參數組合能夠顯著提升模型性能，但優化過程往往需要消耗大量計算資源和時間。本文介紹TorchOptimizer，這是一個基於貝葉斯優化方法的超參數優化框架，專門用於優化PyTorch Lightning模型的超參數配置。 TorchOptimizer是一個集成了PyTorch Lightning框架和scikit-optimize貝葉斯

機器學習 , pytorch , 人工智能 , 深度學習 , 優化

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deephub - Python高性能編程：五種核心優化技術的原理與Python代碼

在性能要求較高的應用場景中，Python常因其執行速度不及C、C++或Rust等編譯型語言而受到質疑。然而通過合理運用Python標準庫提供的優化特性，我們可以顯著提升Python代碼的執行效率。本文將詳細介紹幾種實用的性能優化技術。 1、__slots__機制：內存優化 Python默認使用字典存儲對象實例的屬性，這種動態性雖然帶來了靈活性，但也導致了額外的內存開銷。通過使用 __slots_

機器學習 , 人工智能 , 優化 , Python

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ihengshuai 頭像

大衞talk - Chrome Devtools調試技巧

由於圖片和格式解析問題，可前往 閲讀原文 Chrome DevTools 是開發者用於調試 Web 應用程序、分析性能、檢查元素和網絡請求的重要工具。無論是前端開發人員還是後端工程師，熟練掌握 Chrome DevTools 都能顯著提高開發效率和調試精度。通過 DevTools，我們可以快速識別並解決性能瓶頸、修復 bug、優化用户體驗 Chrome DevTools 提供了多種強大的功能，包括

debugging , chrome-devtools , 優化 , 前端

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maimengdegongjian 頭像

幸運的行者 - 無SSL=流量流失！你的網站正在被用户“拉黑”？

當用户打開你的網站時，瀏覽器突然彈出刺眼的“不安全”警告，超40%的人會立刻關閉頁面——這不是危言聳聽，而是谷歌2023年的最新數據。 ◆ 無SSL證書的網站，正在經歷一場無聲的流量屠殺！ 三大“死刑判決”：為什麼用户拋棄非HTTPS網站？ ⚠️ 信任崩塌：1秒失去客户 地址欄的“不安全”標識，等同於向用户宣告：“這裏可能泄露你的隱私！” 調查顯示，76%的消費者會因此放棄下單，甚至永久拉黑網站

ssl證書 , 網絡安全 , HTTPS , 優化

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qianhedehuangdou 頭像

程序員小鋒 - 如何進行OceanBase 運維工具的部署和表性能優化呢?

隨着OceanBase數據庫應用的日益深入，數據量不斷攀升，單個表中存儲數百萬乃至數千萬條數據的情況變得愈發普遍。因此，部署專門的運維工具、實施針對性的表性能優化策略，以及加強指標監測工作，都變得更為重要。以下為基於我們的使用場景，所採取的一些部署和優化措施分享。 一、OCP部署升級 1．OCP升級 （1）4.2.1BP1升級到4.2.2，本來以為毫無波瀾但是下載完畢一鍵包並完成前期準

優化

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puxiaoke6 頭像

一點人工一點智能 - 書籍-《優化與最優控制簡明教程》

書籍：Optimization and Optimal Control in a Nutshell 作者：Sudath Rohan Munasinghe 出版：Springer​ 編輯：陳萍萍的公主@一點人工一點智能 下載：書籍下載-《優化與最優控制簡明教程》 01 書籍介紹 本書簡潔地介紹了優化過程和最優控制過程，並通過實例和仿真幫助自學和更好地理解。首先從函數優

算法 , 人工智能 , 深度學習 , 優化

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motianlun_5d0766992e67a 頭像

墨天輪 - 技術分享 | 國產達夢數據庫DM8優化思路

本文為墨天輪數據庫管理服務團隊第52期技術分享，內容原創，作者為技術顧問muggle，如需轉載請聯繫小墨（VX：modb666）並註明來源。 1、適用範圍 達夢數據產品：DM8 2、表設計優化 表設計優化可以從三個方面入手：選擇合適的表類型、設置分區表、設置全局臨時表。 2.1 表類型選擇 達夢數據庫提供了三種表類型：行存儲表、列存儲表（HUGE）和堆表。運維人員可根據實際需求選擇合適的表類型。

數據庫 , SQL , 優化

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chen_67f9ccbe6f07b 頭像

異常君 - 一文精通 Java 線程池：原理詳解與實戰指南

在處理高併發任務時，如果每個任務都創建一個新線程，會導致系統資源急劇消耗、性能下降。線程池通過複用已創建的線程來執行新任務，大大提高了資源利用效率。本文將深入探討 Java 線程池的核心原理和實踐應用，助你徹底掌握這一多線程開發的重要工具。 一、線程池的基本概念 線程池本質上是一種線程使用模式，它在系統中預先創建一定數量的線程，放入池中統一管理。當有任務需要執行時，從池中取出線程執行，任務執行完後

線程池 , 線程 , JAVA , 優化 , 後端

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vivo互聯網技術 - Full GC 頻率優化實戰

作者：vivo 互聯網服務器團隊- Li Gang 本文介紹了遊戲業務使用MAT和GC日誌等工具對 Full GC頻率進行優化的過程。 一、背景 遊戲業務面對用户端的某個工程，每天Full GC頻率達到120次，業務高峯期每7分鐘就會有一次Full GC。為了避免情況持續變差，最大程度減少對系統響應時間的負面影響，需要對該工程的Full GC頻率進行優化。 該項目JDK版本為1.8，老年代使用

垃圾回收 , JAVA , 優化 , 後端

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xiaolvshikong 頭像

效率時空 - 如何提升製造業流程管理效率？

製造業的流程管理包括從原材料採購、生產、加工、到最終交付的各個環節。高效的流程管理不僅能提升生產效率，還能確保產品質量，降低運營成本，提高客户滿意度。在製造業中，流程管理的優化對於提升企業核心競爭力具有重要作用。 一、如何優化製造業的流程管理？ 為了提升製造業流程管理的效率，企業可以採取以下幾種優化方法： 1.流程標準化 標準化是優化流程管理的第一步。通過建立統一、標準的工作流程，減少人為差錯和

項目管理 , 優化 , 流程

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NocoBase - NocoBase 本週更新彙總：優化及缺陷修復

原文鏈接：https://www.nocobase.com/cn/blog/weekly-updates-20250529。 彙總一週產品更新日誌，最新發布可以前往我們的博客查看。 NocoBase 目前更新包括的版本更新包括三個分支：main ，next和 develop。 main ：截止目前最穩定的版本，推薦安裝此版本。 next：包含即將發佈的新功能，經過初步測試的版本，可能存在部分已知

無代碼開發平台 , 低代碼 , 版本更新 , 開源 , 優化

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Seven - Go語言極致性能優化實戰：生產級代碼優化完全指南

在微服務架構和高併發場景下，Go語言的性能優化直接決定了系統的吞吐量和資源利用率。本文基於大型互聯網公司的實踐經驗，提供可直接應用於生產環境的優化技巧和完整代碼實現。 1. 內存分配優化 1.1 對象池模式 (sync.Pool) 對象池是減少GC壓力的核心技術，特別適用於頻繁創建和銷燬的對象。 package main import ( "sync" "bytes" "

優化 , go

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chencaize 頭像

點墨 - likely()/unlikely()宏的編譯器優化機制分析

引言 在Linux內核源碼中，我們經常看到if(likely(condition))和if(unlikely(condition))這樣的代碼結構。這些宏通過指導編譯器進行分支預測優化，可以顯著提升程序性能。本文將深入分析其工作原理，並通過彙編代碼展示實際優化效果。 核心原理 likely()和unlikely()宏的本質是調用GCC內置函數： #define likely(x) __buil

likely-unlikely , 編譯 , Linux , 優化

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nocobase 頭像

NocoBase - NocoBase 本週更新彙總：優化及缺陷修復

原文鏈接：https://www.nocobase.com/cn/blog/weekly-updates-20250703. 彙總一週產品更新日誌，最新發布可以前往我們的博客查看。 NocoBase 目前更新包括的版本更新包括三個分支：main ，next和 develop。 main ：截止目前最穩定的版本，推薦安裝此版本。 next：包含即將發佈的新功能，經過初步測試的版本，可能存在部分已知

無代碼開發平台 , 低代碼 , 開源 , 版本管理 , 優化

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puxiaoke6 頭像

一點人工一點智能 - 《控制與建模的經典與現代優化技術》

書籍：Classical and Modern Optimization Techniques Applied to Control and Modeling 作者：Radu-Emil Precup，Raul-Cristian Roman，Elena-Lorena Hedrea等 出版：CRC Press 編輯：陳萍萍的公主@一點人工一點智能 下載：書籍下載-《控制

機器學習 , 控制器 , 人工智能 , 優化

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vistart - 現代編譯器條件賦值優化：跨架構彙編分析

引言 在現代C/C++開發中，開發者經常面臨一個問題：if-else條件賦值與三元運算符在性能上是否存在差異？本文深入分析了最新版Clang和GCC編譯器在不同架構平台上的優化行為，通過彙編代碼對比揭示編譯器優化的本質。 驗證結果解讀 預期的彙編輸出 ARM64平台 (Apple Silicon) 優化前 (-O0) - 包含分支跳轉： conditional_assignment_if_else

asm , 編譯器 , 條件表達式 , 優化 , cpu

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Feedalyze - 真正的產品迭代，源於更好的理解用户需求

很多企業認為自己很懂用户，但事實並非如此。企業之所以存在，必然是因為找到了某種用户需求並給出了對應的解決方案。然而，用户需求始終是動態且複雜的，如果產品無法隨之升級，就會被淘汰。這也是許多企業失敗的根本原因。 用户的期望會隨着環境、趨勢和體驗而不斷變化，這是一條沒有終點的路。試圖開發出能滿足所有用户需求的“完美產品”是不可能的，因此，產品迭代的真正目標不是走向完美，而是做到“持續進步”。 以蘋果為

產品經理 , 需求管理 , 用户反饋 , 用户體驗 , 優化

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老紀的技術嘮嗑局 - 技術解讀 | OceanBase 數據庫診斷與調優的關鍵技術與方法

本文摘自《OceanBase社區版在泛互場景的應用案例研究》電子書，點擊鏈接即可獲取完整版內容。 作者：湯慶，OceanBase技術專家 引言 在分佈式數據庫領域，OceanBase 憑藉其原生分佈式架構和金融級高可用能力，已成為超大規模數據處理的核心基礎設施。然而，分佈式架構的複雜性也帶來了診斷調優的挑戰。與傳統單機數據庫不同，OceanBase 的故障可能涉及多節點協同、網絡延遲、資源分配不均

運維 , oceanbase , 優化

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deephub - Optuna v4.5新特性深度解析：GPSampler實現約束多目標優化

Optuna在8月18日發佈了最近的 v4.5版，加入了GPSampler的約束多目標優化功能，我們來看看這個新的功能。 基於高斯過程的貝葉斯優化（GPBO）最近幾年在材料科學、機器學習等領域應用很廣。GPSampler最初設計時就想做一個簡單好用的GPBO實現。雖然在定製方面（比如核函數、獲取函數）沒有BoTorch和Ax那麼靈活，但GPSampler勝在速度快，依賴少。 早期版本的GPSamp

機器學習 , 貝葉斯 , 教程 , 人工智能 , 優化

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墨天輪 - 技術分享 | 一次新上的SQL引發的CPU飆升（Oracle）

本文為墨天輪數據庫管理服務團隊第133期技術分享，內容原創，作者為技術顧問李寧，如需轉載請聯繫小墨（VX：modb666）並註明來源。如需查看更多文章可關注【墨天輪】公眾號。 版本架構：Oracle 19c 雙節點RAC+雙節點DG 摘要：記錄一次TOP SQL由於統計信息缺失引發的AAS和CPU突刺，優化器只能基於統計信息來判斷最優執行路徑。如果統計信息缺失或過期，系統隨時可能出現嚴重性能問題。

數據庫 , SQL , 優化

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劉悦的技術博客 - 當我們進行性能優化，我們在優化什麼（LightHouse優化實操）

原文轉載自「劉悦的技術博客」https://v3u.cn/a_id_214 好的互聯網產品不僅僅在功能上要高人一籌，在性能層面也需要出類拔萃，否則金玉其外敗絮其中，頁面是美輪美奐了，結果首屏半天加載不出來，難免讓用户乘興而來，敗興而歸。 幸運的是，前端的性能優化有諸多有跡可循的理論和方法，其中相對權威的，無疑是LightHouse。 LightHouse 是一個開源的自動化工具，它作為 Chrom

性能優化 , lighthouse , 前端優化 , 優化 , 前端

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得物技術 - 得物技術在搭建會場下的頁面性能優化

得物App內h5的項目都是通過webview打開。對於webview的性能大家普遍的印象就是打開速度比native慢。 對於SPA應用，一個用户打開webveiw訪問h5需要經過如下過程： 點擊App入口（例如banner等） 到達新頁面，頁面白屏。 頁面基本框架出現（骨架屏），但是沒有數據，頁面處於loading狀態。 出現所有數據，頁面完全呈現。 從程序執行的角度，我們來看一個沒有

頁面佈局 , 性能 , 搭建 , 優化 , 前端

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