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搜索关键字:临时表 优化 性能 with as    ( 86550个结果
第三次个人博客
(1)需求分析的目的是什么,有什么作用? 需求分析的目的:是要求开发人员准确地理解用户需要什么,进行细致地调查分析,将用户的需陈述转化为完整的需求定义,再由需求定义转化为相应的软件需求规格说明。 需求分析的作用:通过需求分析,可以使开发人员深入细致地调研和分析项目,准确理解用户对项目的功能、性能、可 ...
分类:其他好文   时间:2021-06-19 19:04:48    阅读次数:0
Python3实现简单的接口性能测试
# -*- coding:utf-8 -*- import requests import datetime import time import threading ''' allow_redirects = False禁止重定向,添加在request参数后 get请求用params传参 post ...
分类:编程语言   时间:2021-06-19 19:04:02    阅读次数:0
ConcurrentLinkedQueue深度源码剖析
在Java的并发包中,存在着许多高效的并发工具类,它优于synchronized关键字,在JDK中提供了一个ConcurrentLinkedQueue工具类实现了高效的并发读写工具类,该工具类具有很高效的性能,因此,本片文章笔者将通过解读ConcurrentLinkedQueue源码的方式探究该数据 ...
分类:其他好文   时间:2021-06-19 18:50:41    阅读次数:0
UVA11732 【"strcmp()" Anyone?】
如果按照题意模拟的话是肯定会超时的(题目都好心告诉你了),考虑优化。 我们发现对于两个串我们只用求它们的最长公共前缀即可。 如果将所有串建一棵$trie$,那最长公共前缀就对应到它们的结束节点在$trie$树上的$lca$。所以我们建好$trie$后只用遍历一遍所有节点看看它是几个串的$lca$即可 ...
分类:其他好文   时间:2021-06-19 18:47:32    阅读次数:0
(C语言内存八)MMU部件以及对内存权限的控制
通过页表完成虚拟地址和物理地址的映射时,要经过多次转换,还要进行计算,如果由操作系统来完成这项工作,那将会成倍降低程序的性能,得不偿失,所以这种方式是不现实的。 MMU 在CPU内部,有一个部件叫做MMU(Memory Management Unit,内存管理单元),由它来负责将虚拟地址映射为物理地 ...
分类:编程语言   时间:2021-06-18 20:12:19    阅读次数:0
参考书籍《Vue.js快跑:构建触手可及的高性能Web应用》第1章 Vue.js基础--1-10过滤器
Vue.js 允许你自定义过滤器,可被用于一些常见的文本格式化。 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, ini ...
分类:Web程序   时间:2021-06-18 20:08:22    阅读次数:0
聚焦 | 数据湖分析如何面向对象存储OSS进行优化?
简介: 最佳实践,以DLA为例子。DLA致力于帮助客户构建低成本、简单易用、弹性的数据平台,比传统Hadoop至少节约50%的成本。其中DLA Meta支持云上15+种数据数据源(OSS、HDFS、DB、DW)的统一视图,引入多租户、元数据发现,追求边际成本为0,免费提供使用。DLA Lakehou ...
分类:其他好文   时间:2021-06-18 20:06:29    阅读次数:0
性能测试流程
性能测试流程 注意要点 测试机器硬件配置尽量和线上一致 系统版本与线上一致 测试环境部署线上最小单元模块(一般线上都是集群部署,线下可以用最小的单元集群) 应用、中间件、数据库要与线上一致 其他特殊配置 数据构造 ? 业务接口 ? -- 适合数据表关系复杂 ? -- 优点: 数据完整性比较好 ? 存 ...
分类:其他好文   时间:2021-06-18 19:57:35    阅读次数:0
MySQL 百万级数据分页查询优化
方法1: 直接使用数据库提供的SQL语句 语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名称 LIMIT M,N 适应场景: 适用于数据量较少的情况(元组百/千级) 原因/缺点: 全表扫描,速度会很慢 且 有的数据库结果集返回不稳定(如某次返回1,2,3,另外的一次返回2, ...
分类:数据库   时间:2021-06-18 19:51:23    阅读次数:0
代码训练3,图像分类 模型代码
图像分类train.py代码总结 前两天,熟悉了图像分类的训练代码,发现,不同网络,只是在网络结构上不同。而训练部分的代码,都是由设备选择、数据转换,路径确定、数据导入、JSON文件生成、损失函数选择、优化器选择、模型带入和训练集数据和测试集数据训练固定几部分组成的。 其中的模型是根据自己选择的不同 ...
分类:其他好文   时间:2021-06-18 18:50:14    阅读次数:0
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