作业要求： 1. 对源文件（*.txt,*.cpp,*.h,*.cs,*.html,*.js,*.java,*.py,*.php等）统计字符数、单词数、行数、词频，统计结果以指定格式输出到默认文件中，以及其他扩展功能，并能够快速地处理多个文件。 2. 使用性能测试工具进行分析，找到性能的瓶颈并改进 ...
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2018-03-29 10:25:08
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分布式理论 当我们的单个数据库的性能产生瓶颈的时候，我们可能会对数据库进行分区，这里所说的分区指的是物理分区，分区之后可能不同的库就处于不同的服务器上了，这个时候单个数据库的ACID已经不能适应这种情况了，而在这种ACID的集群环境下，再想保证集群的ACID几乎是很难达到，或者即使能达到那么效率和性 ...
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2018-03-29 02:20:29
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复杂网络环境中的OSSIM实践目前OSSIM64位版本对于监控10/100M网络环境没有问题，千兆网络环境中，在三层交换机上监控多个VLAN的流量有就有些吃力，交换机设置端口镜像后同样会是CPU占用率上升。具统计，当流量超过500MB/s时，在OSSIM分析数据包时会出现响应迟缓，伴随丢包现象出现，而且准确性迅速下降。1.高速网络中应用在OSSIM中的IDS模块中，流量一大就会出现数据处理瓶颈。数
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2018-03-28 17:30:09
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写了好几个页面，速度都上不去，瓶颈在于SQL查询。太多的表，太多的not in，总是从一大推表和数据中筛选出一点数据。看了很多关于SQL优化的文章，都强烈要求不要太多使用not in查询，最好用表连接来取代它。如：select ID,name from Table_A where ID not in ...
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2018-03-28 14:16:58
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在lvs dr 模式中，通过抓包理解请求发送的流转方向，清晰地理解为什么lvs 调度器不会成为网络性能的瓶颈。在理解arp 抑制时，理解arp_ignore 和 arp_announce 两个参数的作用，最为重要。
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2018-03-28 12:29:29
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1 hadoop shuffle的地位 hadoop shuffle是map reduce算法的核心，是它连接了多个map和多个reduce，它将map的输出交给reduce作为输入。 2 hadoop shuffle工作在哪里 shuffle工作在map端 3 hadoop shuffle做了什么 ...
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2018-03-28 12:19:04
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1、技术背景 1.1、技术举例：Memcache 1.2、技术瓶颈 memcached服务器端本身不提供分布式cache的一致性，由客户端实现提供。以余数分布式算法为例。 余数分布式算法是根据添加进入缓存时key的hash值通过特定的算法得出余数，然后根据余数映射到关联的缓存服务器，将该key-va ...
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2018-03-27 18:40:37
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内存瓶颈 查看cpu总体消耗，包括分项消耗如user,system, idle,nice等消耗 top 然后shift+h:显示java线程， 然后shift+M:按照内存使用进行排序； shift+P:按照cpu时间排序; shift+T:按照cpu累计使用时间排序 多核cpu，按“1”进入top ...
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系统相关 时间：
2018-03-27 16:44:25
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当业务系统对外提供WEB服务的时候，IT管理员总是会担心某一个时段发生高并发访问的情况时，自己的WEB服务器是否可以承载更高更大的并发连接访问数（抛开后端数据库的连接访问并发瓶颈），因此希望根据实际的WEB并发访问数来自动横线增加WEB前端虚拟机且自动完成配置加入到WEB群集中实现负载均衡提供更高的访问并发数；当没有那么多访问并发数的时候又可以自动减少WEB前端虚拟机以节省资源的效果。实现这样的效
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2018-03-27 10:54:07
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近几年随着深度学习技术（deep learning）的发展和推广，在某些领域突破了传统算法的瓶颈，尤其是在计算机视觉方向，自从imagenet2012上AlexNet大杀四方后，短短几年时间，深度学习已经几乎占据了三个视觉顶会（ECCV，CVPR，ICCV）。一时间，无论在学术界和工业界，计算机视觉 ...
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2018-03-23 14:09:30
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