2020年，基于自注意力机制的Vision Transformer将用于NLP领域的Transformer模型成功地应用到了CV领域的图像分类上，并在ImageNet数据集上得到88.55%的精度。 然而想要真正地将Transformer模型应用到整个CV领域，有两点问题需要解决。1、超高分辨率的图像所带来的计算量问题；2、CV领域任
oracle 调优参数,oracle性能优化参数调整 黑你就是没商量于 2021-04-04 07:25:16 发布192 收藏 文章标签： oracle 调优参数 1.SHARE_POOL_SIZE 数据字典的命中率计算： select ((1 - (Sum(GetMisses) / (Sum(Gets) + Sum(GetMisses)))) * 100) "Hit Rate" fro
项目启动 添加 -Xverify:none类加载过程中禁止掉字节码验证过程 添加 -XX:+PrintGCDateStamps-XX:+PrintGCDetails-Xloggc:./logs/gclogs 生成日志 默认（21M） 2022-03-02T17:36:55.244+0800: 3.147: [Full GC (Metadata GC Threshold)……[Metaspace: 20511K->20511K(10670
sysctl -a abi.vsyscall32 = 1 //开启vdso debug.exception-trace = 1 //开启异常debug调试日志 debug.kprobes-optimization = 1 //动态插入探测点 debug.panic_on_rcu_stall = 0 dev.parport.default.spintime = 500 dev.parport.default.timeslice = 200 dev.raid.speed_l
一 .net6应用1. vs2022+net+c#102.jwt & identityServer43.core webapi 应用和调优4.efcore 应用和调优5.Vue + corewebapi 前后端分离6.golang 应用7.blazor应用8.xamarin移到开发应用9.abp.vnext架构应用 二 分布式应用 1.redis6高并发应用2.mongodb应用和集群分片3.memcached应
一、调优的概述 1.1调优的目的 防止出现OOM，进行JVM规划和预调优解决程序运行中各种OOM减少Full GC出现的频率，解决运行慢、卡顿问题 二、生产环境的问题 2.1、堆溢出 原因： 1、代码中可能存在大对象分配 2、可能存在内存泄漏，导致在多次GC之后，还是无法找到一块足够大的内存容纳
JVM 调优和 Java 优化听起来很相似，都旨在提高应用程序性能。但他们采取完全不同的方法来实现他们的目标。 JVM 调优和 Java 优化听起来很相似，都旨在提高应用程序性能。但是 JVM 调优和 Java 优化这两个术语经常互换使用，但两种做法之间存在重要区别。简而言之，JVM 调优需
一、背景说明 最近新项目上线，需要对项目中的一个HTTP接口进行压力测试，以保证接口性能稳定性。该接口涉及到的主要业务是接收HTTP请求，获取请求中的xml报文参数，并将xml报文解析后存入MySQL数据库。接口业务流程如下： 该业务接口部署的服务器配置和部署MySQL组件的服务器配置一
1、HashMap是通过hash值进行快速查找的；HashMap中的元素是没有顺序的；TreeMap中所有的元素都是有某一固定顺序的，如果需要得到一个有序的结果，就应该使用TreeMap。 2、HashMap和TreeMap都是线程不安全的； 3、HashMap继承AbstractMap类；覆盖了hashcode() 和equals() 方法，以确保两个相等的
ZGC 诞生原因 Java生态非常强大，但还不够，有些场景仍处于劣势，而ZGC的出现可以让Java语言抢占其他语言的某些特定领域市场。比如 谷歌主导的Android手机系统显示卡顿。 证券交易市场，实时性要求非常高，目前主要是C++主导。 大数据集群如HBase的性能。 特性 ZGC（The Z Garbage Collec
1. 消息大小限制调整 message.max.bytes （broker配置） max.message.bytes （topic配置） 可以在创建topic的时候增加这个配置： > bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server localhost:9092 --create --topic my-topic --partitions 1 \ --replication-factor 1 --config max.message.
1、JVM调优方案 将新对象预留在新生代 Full GC的成本远远高于Minor GC,新生代的回收速度高于老年代回收，因此尽可能将对象分配在新生代为应用程序分配一个合理的新生代空间，最大限度避免新对象直接进入老年代 -Xmn 堆内新生代的大小。通过这个值也可以得到老生代的大小：-Xmx减去
node中的异步和同步怎么理解 node是单线程的，异步是通过一次次的循环事件队列来实现的．同步则是说阻塞式的IO,这在高并发环境会是一个很大的性能问题，所以同步一般只在基础框架的启动时使用，用来加载配置文件，初始化程序什么的． 有哪些方法可以进行异步流程的控制? 多层嵌套回调 为每一
一、Mysql性能指标及问题分析和定位 1、我们在监控图表中关注的性能指标大概有这么几个：CPU、内存、连接数、io读写时间、io操作时间、慢查询、系统平均负载以及memoryOver 2、介绍下Grafana模板中各性能指标的意思 这个是Mysql数据库的连接数 这个图标表示了慢查询 上图
深度学习计算框架中的自动化调优，尤其是高性能算子自动生成是这几年非常火的话题。这个系列的文章主要是对之前看到的零碎信息做个简单的总结。尽管，由于有些方向比较艰深，笔者懂得十分浅薄，文章在很多方面也只能蜻蜓点水。这是第一篇，权当是个引子。 问题与挑战 深度神经网络（DNN）
1、根据需求进行JVM的规划和预调优。 吞吐量、及时响应的需求不同使用不同的垃圾回收器。 2、优化正在运行中的jvm(慢，卡顿) 3、解决jvm运行中的各种问题，oom等。 调优JVM其实就是在理解JVM内存结构以及各种垃圾收集器前提下，结合自己的现有的业务来调整参数，使自己的应用能够正常稳定
1、elasticsearch了解多少，说说你们公司es的集群架构，索引数据大小，分片有多少，以及一些调优手段 。 面试官：想了解应聘者之前公司接触的ES使用场景、规模，有没有做过比较大规模的索引设计、规划、调优。 解答： 如实结合自己的实践场景回答即可。 比如：ES集群架构13个节点，索引根
1. 语法explain [extended | dependency | authorization] query2. 从执行计划中 可以获取那些信息? 1. Job任务的DAG(有向无环图) 2. 操作算子 示例 : Fetch Operator Select Operator Map Reduce Map Operator Tre
1.11g调优参数 1.1ASM实例参数调优 alter system set sga_max_size=2G scope=spfile; alter system set sga_target=2G scope=spfile; 1.2数据库实例参数调优 alter database force logging; alter database add supplemental log data; alter system set audit_trail=n
JVM调优经历 系统优化： 一般系统优化思路是这样的：数据库->应用->JVM->网络和操作系统 1. 首先排查是否为数据库的问题，这个过程中就需要评估自己建的索引是否合理、是否需要引入分布式缓存、是否需要分库分表等等。 2. 然后考虑应用是否需要扩容（横向和纵向都会考虑，有可能是系统的压
一. 基础调优(从Sql语句角度) 1. 单条记录查询最后添加 limit 1, 避免全表查询; 2. 针对sql执行过长的语句进行explain解析, 再做相应调优; 3. where子句尽量避免: - 表达式; - 对null值判断,建议对null值设置默认值0; - 函数操作; -
iftop命令可以用来监控网卡的实时流量（可以指定网段）、反向解析IP、显示端口信息等，详细的将会在后面的使用参数中说明。 安装iftop命令：$yum install -y iftop yum install flex byacc libpcap ncurses ncurses-devel libpcap-devel 安装依赖 $iftop运行命令参考界面如下图：
1.数据类型 java虚拟机中，数据类型可以分为两类：基本类型和引用类型。 基本类型的变量保存原始值，即：它代表的值就是数值本身，而引用类型的变量保存引用值。 “引用值”代表了某个对象的引用，而不是对象本身，对象本身存放在这个引用值所表示的地址的位置
压缩参数配置 要在Hadoop中启用压缩，可以在mapred-site.xml中配置如下参数 默认值 阶段 参数 建议 org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec, org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec, org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec, org.apache.hadoop.io.compress.
©原创作者 | 康德 链接： https://arxiv.org/abs/2110.06274 Github: https://github.com/microsoft/LiST 本文提出一种在少样本学习情况下对大型预训练语言模型(PLMs)进行有效微调的方法-LiST。LiST比最近采用提示微调的方法有了显著的改进，主要使用了两个关键技术。 第一个
