两个月前向Plumbr公司引进线程死锁的检测之后，我们开始收到一些类似于这样的询问：“棒极了！现在我知道造成程序出现性能问题的原因了，但是接下来该怎么做呢？”...锁不是问题的根源，锁之间的竞争才是 通常在多线程的代码中遇到性能方面的问题时，一般都会抱怨是锁的问题。毕竟锁会降低程序的运行速度和其较低的扩展性是众所周知的。...当一个线程试图进入 另一个线程正在执行的同步块或方法时会触发锁竞争。该线程会被强制进入等待状态，直到第一个线程执行完同步块并且已经释放了监视器。...包含对账户余额和牌桌限制检查的锁定块很可能大幅提高调用操作的开销，而这无疑会增加竞争的可能性和持续 时间。 解决的第一步就是确保我们保护的是数据，而不是从方法声明移到方法体中的那段同步声明。...通过查看java.util.concurrent.locks 的API来看一下 有没有其它已经实现的锁策略，使用其改进上面的解决方案。 使用原子操作。在上面正在使用的简单递增计数器实际上并不要求加锁。
要实现高效的内存管理以避免内存泄漏和提高性能，在Java中可以遵循以下几个准则： 及时释放不再使用的对象：使用完对象之后，要及时将其设置为null，以便垃圾回收器可以回收该对象所占用的内存空间。...使用合适大小的数据结构：选择合适大小的数据结构可以避免内存碎片和额外的内存消耗。例如，如果需要保存一组有序的数据，可以使用数组而不是ArrayList。...使用缓存：对于频繁使用的对象，可以使用缓存来避免重复创建对象，从而提高性能。常见的缓存机制有WeakHashMap和SoftReference。...避免过多的对象创建：避免在循环中频繁创建对象，可以重用对象或使用对象池来减少对象创建的开销。 避免不必要的对象引用：确保没有不必要的对象引用存在，以避免对象无法被垃圾回收。...通过遵循这些准则，可以有效地管理内存，避免内存泄漏，提高Java程序的性能。
在优化 SQL 查询以提高性能和减少资源消耗时，可以考虑以下几个方面： 使用索引：为经常被查询的列创建索引，可以大大加快查询速度。同时，避免过多的索引，因为过多的索引会增加写入操作的开销。...使用适当的数据类型，减少存储空间的占用。 避免使用模糊查询和通配符查询：模糊查询和通配符查询会导致全表扫描，对性能有较大影响。...如果必须使用模糊查询，可以考虑使用全文索引或者增加缓存来提高性能。 合理使用缓存和分页：使用缓存可以减少对数据库的访问次数，提高性能。...定期优化和维护数据库：定期进行数据库的优化和维护工作，如重新构建索引、清理无用数据、修复损坏的表等，可以有效提高数据库的性能。...综上所述，通过合理设计数据库结构、优化查询语句、使用索引、缓存和分页等手段，可以提高 SQL 查询的性能和减少资源消耗。
8）GPU对2的幂次的batch可以发挥更佳的性能，因此设置成16、32、64、128…时往往要比设置为整10、整100的倍数时表现更优 我在设置BatchSize的时候，首先选择大点的BatchSize...4、在合理范围内，增大Batch_Size有何好处？ 内存利用率提高了，大矩阵乘法的并行化效率提高。 跑完一次 epoch（全数据集）所需的迭代次数减少，对于相同数据量的处理速度进一步加快。...在一定范围内，一般来说 Batch_Size 越大，其确定的下降方向越准，引起训练震荡越小。 5、 盲目增大 Batch_Size 有何坏处？ 内存利用率提高了，但是内存容量可能撑不住了。...跑完一次 epoch（全数据集）所需的迭代次数减少，要想达到相同的精度，其所花费的时间大大增加了，从而对参数的修正也就显得更加缓慢。...（3）跑完一次epoch所需要的迭代次数变小，相同数据量的数据处理速度加快。 缺点：容易内容溢出，想要达到相同精度，epoch会越来越大，容易陷入局部最优，泛化性能差。
以下是一些优化 Shell 脚本性能的建议： 减少系统调用：尽量减少脚本中的系统调用次数，因为系统调用是比较耗时的操作。...避免过多的 IO 操作：尽量减少文件读写操作，特别是在循环中。可以将需要频繁读写的数据保存在变量中，减少对文件系统的访问。 使用原生命令：尽量使用原生的 Shell 命令，而不是外部命令或脚本。...合并命令：将多个命令合并成一个命令，减少进程间切换的开销。可以使用命令的选项和参数来完成多个操作。 使用并行处理：如果脚本中有多个独立的任务，可以考虑使用并行处理来加快执行速度。...使用更高效的数据结构：在脚本中使用适当的数据结构来存储和处理数据，如数组或关联数组。使用正确的数据结构可以提高执行效率。...通过使用这些优化策略，可以减少脚本的系统资源消耗并提高执行效率。最好的优化策略可能会因环境和任务的不同而有所变化，因此建议根据实际情况选择适合的优化方法。
学习率直接影响模型的收敛状态，batchsize则影响模型的泛化性能，两者又是分子分母的直接关系，相互也可影响，因此这一次来详述它们对模型性能的影响。 2. 学习率如何影响模型性能？...内存利用率提高了，大矩阵乘法的并行化效率提高。 跑完一次 epoch（全数据集）所需的迭代次数减少，对于相同数据量的处理速度进一步加快。...在一定范围内，一般来说 Batch_Size 越大，其确定的下降方向越准，引起训练震荡越小。 盲目增大 Batch_Size 有何坏处？ 内存利用率提高了，但是内存容量可能撑不住了。...跑完一次 epoch（全数据集）所需的迭代次数减少，要想达到相同的精度，其所花费的时间大大增加了，从而对参数的修正也就显得更加缓慢。...参考 【AI不惑境】学习率和batchsize如何影响模型的性能？
因为如果数据集足够充分，那么用一半（甚至少得多）的数据训练算出来的梯度与用全部数据训练出来的梯度是几乎一样的。 在合理范围内，增大 Batch_Size 有何好处？...内存利用率提高了，大矩阵乘法的并行化效率提高。 跑完一次 epoch（全数据集）所需的迭代次数减少，对于相同数据量的处理速度进一步加快。...在一定范围内，一般来说 Batch_Size 越大，其确定的下降方向越准，引起训练震荡越小。 盲目增大 Batch_Size 有何坏处？ 内存利用率提高了，但是内存容量可能撑不住了。...跑完一次 epoch（全数据集）所需的迭代次数减少，要想达到相同的精度，其所花费的时间大大增加了，从而对参数的修正也就显得更加缓慢。...Batch_Size 增大到一定程度，其确定的下降方向已经基本不再变化。 调节 Batch_Size 对训练效果影响到底如何？ 这里跑一个 LeNet 在 MNIST 数据集上的效果。
在Java中，parallelStream 是 Java 8 引入的 Stream API 的一部分，它允许并行处理集合中的元素。...默认情况下，parallelStream 共享使用默认的 ForkJoinPool 作为其线程池，可能对你的业务影响性能，而且起不到隔离的作用。所以我们需要自定义其使用的线程池。...，提高并行度，但是默认共享使用一个 ForkJoinPool起不到隔离作用，择情况而选择使用。...二、在自定义的ForkJoinPool中运行parallel()操作 通过创建新的ForkJoinPool，设置线程池数目： ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool...三、小结 java的parallelStream并行流，可能需要开发者自定义线程池，起到提高性能及隔离故障的作用。
现在很多算法都用到了batch， 这里简单说下batchsize如何设置 先来介绍下epoch、iteration、batchsize 三者区别： batchsize：批大小，在深度学习中，一般采用SGD...会导致模型无法收敛，batchsize太小会引起梯度巨大波动，导致无法收敛 增大batchsize的好处： 1. 内存的利用率提高了，大矩阵乘法的并行化效率提高。 2....跑完一次epoch(全数据集)所需迭代次数减少，对于相同的数据量的处理速度进一步加快。 3....一定范围内，batchsize越大，其确定的下降方向就越准，引起训练震荡越小 batchsize过大的坏处： 1. 当数据集太大时，内存撑不住。 2....对于二阶优化算法，减小batch换来的收敛速度提升远不如引入大量噪声导致的性能下降，因此在使用二阶优化算法时，往往要采用大batch哦。此时往往batch设置成几千甚至一两万才能发挥出最佳性能。
2.batch的选择，首先决定的是下降方向，如果数据集比较小，则完全可以采用全数据集的形式。这样做的好处有两点， 1）全数据集的方向能够更好的代表样本总体，确定其极值所在。...2）由于不同权重的梯度值差别巨大，因此选取一个全局的学习率很困难。3.增大batchsize的好处有三点： 1）内存的利用率提高了，大矩阵乘法的并行化效率提高。...2）跑完一次epoch(全数据集)所需迭代次数减少，对于相同的数据量的处理速度进一步加快。 3）一定范围内，batchsize越大，其确定的下降方向就越准，引起训练震荡越小。...2）跑完一次epocffe-master/tools/extra/parse_log.sh caffe-master/tools/extra/extract_seconds.py和h(全数据集)所需迭代次数减少了...对于二阶优化算法，减小batch换来的收敛速度提升远不如引入大量噪声导致的性能下降，因此在使用二阶优化算法时，往往要采用大batch哦。此时往往batch设置成几千甚至一两万才能发挥出最佳性能。
C语言在区块链底层开发中发挥着重要的作用，可以提高性能和安全性。具体可以从以下几个方面进行优化： 性能优化：C语言是一种高效的编程语言，可以直接访问内存和硬件资源。...在区块链底层开发中，使用C语言可以更好地利用底层硬件资源，提高性能。例如，使用C语言可以编写底层的加密算法和哈希函数，以及处理大量数据的算法。...此外，C语言还可以使用指针和内联汇编等技术来进行底层优化，提高执行效率。 内存管理：在区块链开发中，内存管理非常关键，因为区块链通常需要处理大量的数据和交易。...安全性考虑：C语言本身是一种强类型的静态编程语言，可以提供更高的安全性。在区块链底层开发中，安全性是至关重要的，因为区块链涉及到加密和签名等敏感操作。...总之，C语言在区块链底层开发中可以通过性能优化、内存管理、安全性考虑和与其他语言的交互性等方面发挥更有效的作用，提高性能和安全性。
,在k-1次实验中被用作训练样例;每次实验中,使用上面讨论的交叉验证过程来决定在验证集合上取得最佳性能的迭代次数n*,然后计算这些迭代次数的均值,作为最终需要的迭代次数。...①如果数据集比较小，完全可以采用全数据集 （ Full Batch Learning ）的形式，这样做至少有 2 个好处：其一，由全数据集确定的方向能够更好地代表样本总体，从而更准确地朝向极值所在的方向...mini batch只是为了充分利用GPU memory而做出的妥协 ３.２改变Batch_Size的影响 在合理范围内，增大 Batch_Size 的好处：内存利用率提高了，大矩阵乘法的并行化效率提高...跑完一次 epoch（全数据集）所需的迭代次数减少，对于相同数据量的处理速度进一步加快。在一定范围内，一般来说 Batch_Size 越大，其确定的下降方向越准，引起训练震荡越小。 ...４.２ 如何解决梯度弥散 一种新的方法batch normalization，相关论文： 《Batch Normalization: Accelerating Deep Network
这是因为Elasticsearch在进行聚合操作时，为了提高性能和效率，会使用一种叫做“浮点数计算”的方式来做大数运算，而这种计算方式在处理大数时往往会丢失一些精度。...reduce_script：归约脚本，用于在全局范围内合并状态。 通过这种方式，我们可以得到一个更精确的平均值。...以下是一个使用Java处理数据精度的例子： 假设系统应用是用 Java 编写的，可以使用 Java 的 BigDecimal 类进行精确的浮点数计算。...此外，可能还需要在应用层做一些优化，比如使用并行处理、缓存等技术来提高处理性能。具体的方法会根据应用的具体情况和需求来决定。...在遇到类似的问题时，我们需要根据实际情况选择最适合的解决方案。一方面要考虑精度的要求，另一方面也要考虑查询性能和资源消耗。我们应该根据业务的实际需求，适时地使用脚本计算来提高聚合操作的精度。
如果数据集比较小，可采用全数据集的形式，好处是： 由全数据集确定的方向能够更好地代表样本总体，从而更准确地朝向极值所在的方向。 由于不同权重的梯度值差别巨大，因此选取一个全局的学习率很困难。...3.5.3 在合理范围内，增大Batch Size有何好处 内存利用率提高了，大矩阵乘法的并行化效率提高。 跑完一次epoch（全数据集）所需的迭代次数减少，对于相同数据量的处理速度进一步加快。...在一定范围内，一般来说Batch Size越大，其确定的下降方向越准，引起训练震荡越小。 3.5.4 盲目增大 Batch Size有何坏处 内存利用率提高了，但是内存容量可能撑不住了。...跑完一次epoch（全数据集）所需的迭代次数减少，要想达到相同的精度，其所花费的时间大大增加了，从而对参数的修正也就显的更加缓慢。...3.6.6 局部响应归一化作用 LRN是一种提高深度学习准确度的技术方法。LRN一般是在激活、池化函数后的一种方法。
针对权限管理，在Java体系中，常见的权限框架有Shiro和Spring Security，当然在一些简单或古老的系统中可能还在用手写的filter来进行权限的管理和控制。...类似SpringMVC中的DispatcherServlet的作用。 Realm：域，充当了Shiro与应用安全数据间的“桥梁”或者“连接器”。...也就是说，当对用户执行认证（登录）和授权（访问控制）验证时，Shiro会从应用配置的Realm中查找用户及其权限信息。...SecurityManager进行认证和授权又需要Authenticator和Realm的支持，因此需将Realm注入给SecurityManager。 那么，Shiro内部的架构又是如何呢？...SessionDAO中可以使用Cache进行缓存，来提高性能； CacheManager：缓存控制器，用来管理用户、角色、权限等缓存。 Cryptography：密码模块，提供了常见的加解密组件。
9、创建索引的原则（重中之重） 10、创建索引的三种方式，删除索引 11、创建索引时需要注意什么？ 12、使用索引查询一定能提高查询的性能吗？...（2）通过使用索引，可以在查询的过程中，使用优化隐藏器，提高系统的性能。...而且如果分页的，那么只用取出索引表某个范围内的索引对应的数据，而不用像上述那取出所有数据进行排序再返回某个范围内的数据。...B树搜索有可能会在非叶子结点结束，越靠近根节点的记录查找时间越短，只要找到关键字即可确定记录的存在，其性能等价于在关键字全集内做一次二分查找。...（4）B-树在提高了磁盘IO性能的同时并没有解决元素遍历的效率低下的问题。B+树的叶子节点使用指针顺序连接在一起，只要遍历叶子节点就可以实现整棵树的遍历。
前端模块化开发的价值 随着互联网的飞速发展，前端开发越来越复杂。本文将从实际项目中遇到的问题出发，讲述模块化能解决哪些问题，以及如何使用 Sea.js 进行前端的模块化开发。...小高：我自定义了一个 log 方法，为什么小明写的代码就出问题了呢？谁来帮帮我。 抱怨越来越多。团队经过一番激烈的讨论，决定参照 Java 的方式，引入命名空间来解决。...同样不要以为我上面的故事是虚构的，在我待过的公司里，至今依旧有类似的脚本报错，特别是在各种快速制作的营销页面中。 上面的文件依赖还在可控范围内。当项目越来越复杂，众多文件之间的依赖经常会让人抓狂。...小结 除了解决命名冲突和依赖管理，使用 Sea.js 进行模块化开发还可以带来很多好处： 模块的版本管理。通过别名等配置，配合构建工具，可以比较轻松地实现模块的版本管理。提高可维护性。...（完） 特别感谢这篇文章：http://chaoskeh.com/blog/why-seajs.html 参考了部分内容。
它可以用来修饰成员变量和静态成员变量，他可以避免线程从自己的工作缓存中查找变量的值，必须到主存中获取它的值，线程操作volatile变量都是直接操作主存。...的效果 为什么无锁效率高 无锁情况下，即使重试失败，线程始终在高速运行，没有停歇，而synchronized会让线程在没有获得锁的时候，发生上下文切换，进入阻塞。...void main(String[] args) { } /** * 参数1，提供数组，可以是线程不安全数组或线程安全数组 * 参数2，获取数组长度的方法...性能提升的原因很简单，就是在有竞争时，设置多个累加单元，Thread-0累加 Cel【0】，而Thread-1累加Cell【1】。。。最后将结果汇总。...这样它们在累加时操作的不同的Cell变量，因此减少了CAS重试失败，从而提高性能。 源码之LongAdder LongAdder类有几个关键域 ?
本文将详细介绍和对比几款全球范围内知名且在中国使用效果较好的远程控制软件：TeamViewer、Splashtop、AnyDesk和微软远程桌面，帮助您了解各自的软件特征。...Splashtop以其卓越的性能和安全性，迅速在全球范围内获得了大量用户，特别是在需要高性能和高安全性的企业用户中备受青睐。软件特征及其优势： 高性能：支持4K分辨率和60帧每秒的流畅控制体验。...在中国的使用体验： Splashtop在中国的使用体验非常好，包括软件性能、售前售后服务等。...其轻量化设计和高效的远程连接体验，使其在全球范围内快速崛起，并逐渐成为TeamViewer的有力竞争者。软件特征及其优势： 轻量化设计：安装包小，占用系统资源少，启动快速。...TeamViewer、Splashtop和AnyDesk都可以在官网了解价格、免费试用，有需要的先试用测试，对比分析后选择最适合自己的软件。全文完，喜欢本文的话点赞、分享支持下。
当链表长度达到一定阈值时，链表会转换为红黑树，以提高性能。这确保了即使在发生冲突时，HashMap仍然能够保持较好的性能。 HashMap的性能如何受到容量和负载因子的影响？...在JDK 8及以后的版本中，当链表长度达到一定阈值时，链表会升级为红黑树，以提高性能。...及时扩容：如果HashMap中的元素数量很大，及时扩容以保持负载因子在合理范围内，避免性能下降。...Java 8: 红黑树优化：在Java 8中，当链表过长时，HashMap的实现会将链表升级为红黑树，以提高查找性能。这对于处理大型数据集或存在哈希冲突的HashMap非常有用。...Java 9: 改进的空键值：Java 9优化了HashMap的内部实现，以降低空键和空值的内存占用，提高了性能。
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