目前大多数游戏使用的都是Unity引擎，所以对游戏Unity性能分析就显得十分重要，而Unity性能主要针对影响内存、CPU和GPU的不同参数进行分析。...所以，我们有必要分析应用不同界面下，元素的绘制和渲染时间。应用的CPU和内存占用值，这两项数据可以简单表示应用的资源占用情况。...GC表示系统中的垃圾回收，GC的次数和释放的空间大小也会明显影响机器的性能。影响FPS的因素比较多，界面元素的绘制时间以及GC的耗时是主要影响FPS的两个因素。...对于FPS较低的优化建议一般对CPU和GPU性能进行优化。包括减少一些频繁调用、优化判断条件、优化数据结构、限制加载Asset数量、共用Pass等。
当大家都在分析 Luna 本身时，币安链上最大的借贷应用 Venus 却出事了，有人存入大量的 Luna，借走了大量资产，导致平台坏账。...Chainlink 的报价居然停止工作了 0x02 Chainlink 的回应 按照 Chainlink 官方回应，停止报价的原因是因为 Luna 的价格波动超出了正常范围，触发了内置的熔断机制，这是协议抗风险的一种措施...0x03 熔断代码分析 Chainlink 的价格都是最终由一个叫聚合器（Aggregator）的合约生成的，比如 ADA/BNB 的聚合器就是这个：https://bscscan.com/address.../0x50204d36c231cd4f0de67545cd1e36c01336e46b#code 当报价节点报价时会调用这个合约的 transmit 函数，这个函数有下面的逻辑。...对预言机来说，当出现极端情况时，有两个选择，一个是暂停报价，一个是返回报价为 0，选用哪个策略应该由应用端决定。并返回标记告诉应用端目前是报价异常状态，方便应用端做熔断处理。
聚合服务结果，通过Kafka推到AI数据平台，做大数据分析、流量回放等数据操作。云上部署数据的过滤服务，使传回数据减少90%。...万一集群挂掉或一部分分片挂掉，这时需要通过限流客户端、熔断等，防止雪崩效应。 4.1.3 TTL 命中率 新鲜度 动态更新 TTL生命周期跟业务强相关。...买机票经常遇到：刚在报价列表页看到一个低价机票，点进报价详情页就没了，why？航空公司低价舱位票，一次可能只放几张，若在热门航线，可能同时几百人在查，它们都可能看到这几张票，它就会出现在缓存里。...Redis，是考虑其读写性能好，快速，水平扩展性能，能提高存储量及带宽。...分析下返回结果，一级缓存命中率小于20%，某些场景更低，就是为保证更高准确度和新鲜度。高优先度，一级缓存的TTL肯定低于5min，有些场景可能只有几十s；支持动态刷新，整体延迟小于3ms。
一家公司多次参与国际工程竞标，公司管理层希望使用风险量化分析方法确定合理的提价比例。...同时，为了更深入低分析竞争者的提价策略，公司管理层观察了6个竞争者的历史报价数据，并总结出了每个竞争者的濒临分布数据： ?...公司管理层希望使用量化风险分析方法分别计算按一下方式：最低报价、平均值报价、接近但低于平均值报价，进行报价时的最佳投标提价比例。 首先分析三种报价方式下最佳提价比例的确定方法。...基于以上的分析就可以得到如下表格： ? ?...下图给出了三种投标策略下的单位成本期望利润分析模型： ? 上图展示了三种投标提价策略下的单位成本期望利润模拟分析结果, 下图给出了相对应的单位成本期望利润模拟分析结果叠加图。
，需要有愿意在这方面钻研的经验丰富的生信工程师再耗费一两年时间研发，如果有成熟的数据分析公司提供分析服务，那么到底该如何定价呢？...RNA-seq上游分析得到表达矩阵 这个步骤报价：每一百万条reads的全流程计算量花费是10块钱，通常一个10x样品数据量是110G(约150M的reads) 就是 1500计算费用，如果是 smart-seq2...差异分析及基因集功能注释 这个步骤报价： - 差异分析单次300元，得到差异基因列表 - 富集分析单次500元，注释(GO/KEGG数据库) 使用多种统计学R包进行差异分析，得到统计学显著的差异表达基因集...富集分析的R包也是可以选择，比如文章： ? 这些分析是常规的bulk转录组也附带的，技术壁垒不高！...AI软件-发表级图表制作 这个分析报价是 1000 元起，根据图片复杂程度及其它为你取闹的要求！ 比如文章里面的热图加上了 旁边的基因名字，调整为了发表级别。 ?
背景我们继续分析EurekaClient的两个自动化配置类：自动化配置类功能职责EurekaClientAutoConfiguration配置EurekaClient确保了Eureka客户端能够正确地：...- 注册到Eureka服务端- 周期性地发送心跳信息来更新服务租约- 下线时通知Eureka服务端- 获取服务实例列表；更侧重于Eureka客户端的基本配置和功能实现EurekaDiscoveryClientConfiguration...EurekaDiscoveryClient创建RefreshScopeRefreshedEvent事件的监听类，用于重启注册；更多地涉及到服务的自动注册、健康检查以及事件处理等方面CloudEurekaClient分析原理客户端本质就是...} }}boolean renew() { EurekaHttpResponse httpResponse; try { //【2】客户端发送心跳包...= null) { heartbeatTask.cancel(); }}代码分析：见下面流程图小结我们回到开头的原理，知道EurekaClient客户端本质就是4个动作：获取服务列表
在投标竞争者比较多而且投标提价策略和模式不一样的情况下，科学、客观低确定提价比例不太容易，需要借助计算机辅助工具的支持下才能更好低加以量化分析。就通过一个案例来说明。...一家公司多次参与国际工程竞标，公司管理层希望使用风险量化分析方法确定合理的提价比例。...公司管理层观察了6个竞争者的历史报价数据，并总结出了每个竞争者的濒临分布数据： image.png 公司管理层希望使用量化风险分析方法分别计算按一下方式：最低报价、平均值报价、接近但低于平均值报价，进行报价时的最佳投标提价比例...首先分析三种报价方式下最佳提价比例的确定方法。假定所有投标参与方的项目成本估计基值相同。在市场相对透明的情况下，这一假定在一定程度上是合理的。...下图给出了三种投标策略下的单位成本期望利润分析模型： image.png 上图展示了三种投标提价策略下的单位成本期望利润模拟分析结果, 下图给出了相对应的单位成本期望利润模拟分析结果叠加图。
内存测试方法： 1.第三方工具emmage，GT，itest，wetest 2.使用 android 提供的 adb shell dumpsys meminfo...
零距离对话腾讯测试专家，获取更多测试经验。 TMQ沙龙活动第四十三期 特邀腾讯高级测试工程师——何冬花来给大家分享性能测试和问题分析定位。...本次分享的内容是，PC安全软件性能指标建设和各种类型的性能问题的分析和定位。希望通过此次分享，和大家交流心得体会，能够提高我们分析和定位问题的能力。 分享嘉宾 ?...何冬花：腾讯电脑管家高级测试工程师，目前主要负责电脑管家性能测试、版本测试。...分享主题 1、PC产品性能指标建设 2、常见PC性能问题定位和分析： CPU类型问题 IO类型 内存类型 开机慢 分享时间 6月20日（星期三） 晚上20：00~21：00 分享地点 分享环节将在QQ...报名方式 1、扫描下方二维码，关注微信公众号：腾讯移动品质中心TMQ； 2、转发本文到朋友圈，方便更多的小伙伴们看到； 3、在TMQ公众号下方发送消息“报名”，扫描系统推送的二维码即可加入活动QQ群。
同样，也有一些工具试图解决代码的性能方面的问题。静态性能分析器不会执行或分析程序，而是模拟代码，就好像它在真实硬件上执行一样。静态预测性能几乎是不可能的，因此这种类型的分析有很多限制。...首先，由于我们不知道要编译成的机器代码，所以不可能静态分析 C/C++ 代码的性能。因此，静态性能分析针对的是汇编代码。 其次，静态分析工具模拟工作负载而不是执行它。...这显然非常慢，因此不可能静态分析整个程序。相反，工具会取一小段汇编代码，并试图预测它在真实硬件上的行为。用户应该选择特定的汇编指令（通常是小型循环）进行分析。因此，静态性能分析的范围非常窄。...静态性能分析器的输出相当低级，有时会将执行分解到 CPU 周期。通常，开发人员将其用于关键代码区域的细粒度调整，其中每个 CPU 周期都很重要。 静态分析器 vs....顺便说一句，这是一个好主意，因为 UICA 等静态性能分析器并不是准确的模型。
浪尖在这里推荐这个jdbc异步访问客户端的主要目的是昨天发了一篇flink异步IO的文章 Flink异步IO第一讲 这个异步IO是实现高性能维表的一种方案，而今天要说的这个jdbc客户端也是其中比较重要的一个环节...Vert.x JDBC client客户端的github地址 https://vertx.io/docs/vertx-jdbc-client/java/ 使用该客户端要加入的maven依赖配置到pom.xml...后续的调用会直接返回一个客户端实例，配置不会再次使用。...，实际上客户端会共享相同的数据源。...这种创建方式是在你希望有不同的客户端组分别去跟不同的数据库交互的时候使用。 当然了，有时候也可能是希望每个客户端实例独享一个数据源，这种客户端的创建方式也很简单。
一、HAI的应用场景腾讯云高性能应用服务（Hyper Application Inventor, HAI）作为一款专为人工智能（AI）与科学计算量身打造的云服务产品，广泛应用于以下领域：1....高性能计算与模拟数值仿真：在物理、化学、生物、工程等领域，HAI支持大规模并行计算，用于解决复杂的数学模型和方程组，进行气候模拟、分子动力学模拟、流体动力学计算等。...大数据分析：在金融、医疗、零售等行业，HAI能够处理海量数据集，执行大规模数据挖掘、统计分析、预测建模等任务，驱动业务决策与创新。3....安全与稳定性云安全防护：依托腾讯云的安全体系，HAI提供多层防护措施，包括数据加密、访问控制、DDoS防御等，确保应用与数据安全。...时延敏感应用：对于对延迟要求极高的实时推理服务，尽管HAI本身性能优异，但网络延迟仍可能影响用户体验，需结合边缘计算等技术优化。2.
后经过不断排查，发现是客户端性能问题导致。...利用performance工具可以分析主线程的Event Loop，图中标出的Main就是主线程。...这可能会导致性能问题，特别是在组件层级较深或渲染频繁的情况下。因此，使用useCallback可以提高组件的性能，避免不必要的函数创建和内存消耗。...总结起来，使用useMemo可以优化组件的性能，避免不必要的计算。...22134479919%22%2C%22source%22%3A%22qq_44586361%22%7D&uLinkId=usr1mkqgl919blen&utm_source=app我正在参与2023腾讯技术创作特训营第三期有奖征文
Android客户端性能异常类 影响app体验的通用类问题可以分为两大类：超时和崩溃。 超时 (Time Out) 没有在用户的预期内及时的响应用户的请求和交互。
有些都是很常见的知识，但是为了梳理自己的知识树，所以尽量模糊的地方都会记录 笔记列表在公众号右下角 平常我们总说性能优化，性能优化，也懂个什么文件压缩，雪碧图什么的 但是你根本还是不清楚你性能优化的程度...，不知道你网站的性能如何就像盲目地填一个不知道多深的坑，如此没有目的性的优化必然浪费大量精力而得不到想要的结果 所以填坑须知坑有多深，性能优化须知性能如何 那么怎么知道你的网站性能如何呢？...Performance 简介 为了解决网页性能测试的困难，更加精确地测量和提高网页和 web 程序的性能 W3C 和各大浏览器厂商共同制定了 Web Performance API 通过 performance...可以查看用户访问网站的各项性能数据，比如 1、连接建立的时间 2、DNS 解析的时间 3、网站内容响应的时间 4、各项图片的加载时间 等等等等 我们通常会怎么衡量网站的性能？...这两个指标就可以衡量你网站速度的性能 那么我们怎么通过 performance 去得到这两个指标？
作者 | 鲍明宇、张大伟 近期，腾讯 TEG 数据平部 MQ 团队开发部署了一套底层运维指标性能分析系统（本文简称 Data 项目） ，目前作为通用基础设施服务整个腾讯集团。...该系统旨在收集性能指标、上报数据以用于业务的运维监控，后续也将延用至前后端实时分析场景。...本文接下来将介绍 Pulsar 客户端在多种场景下的性能调优，分别针对项目在使用 Pulsar 的过程中遇到的客户端生产超时、客户端频繁断开等情况进行原因解析，并提供我们的解决方案，供大家参考。...经过排查和分析，我们确定是客户端出现异常时，抛出 Panic 错误导致。建议在业务实现时，要考虑相关的容错场景，在实现逻辑层面进行一定程度的规避。...日志分析 如果经过上面所述步骤仍然没有确认问题来源，就需要进一步查看日志，找到含有有价值的信息，并结合客户端、Broker 和 Bookie 的日志及业务的使用特点、问题出现时的场景、最近的操作等进行综合分析
本次分享的主题：PC性能测试和问题分析定位 共有193位测试小伙伴报名参加活动。 想知道活动分享了啥吗？ 请往下看吧！...嘉宾 何冬花：腾讯电脑管家高级测试工程师，目前主要负责电脑管家性能测试、版本测试。...分享主题 1、PC产品性能指标建设 2、常见PC性能问题定位和分析： （1）CPU类型问题 （2）IO类型 （3）内存类型 （4）开机慢 问答环节 1、最开始的启动指标是怎么定义出来的？...3、怎么才能快速上手性能的分析啊？可以推荐性能测试的书籍吗 答：1）了解被测产品，像windows平台话，建议先看一下线程调度、IO、内存原理的书籍。...例如《内核的原理和实现》、《深入理解操作系统》 ； 2）熟悉分析工具，例如PPT中的WPT； 3）多去实践，初期可找简单的例子来分析，例如CPU占用高问题等。 4、如何定位内存有没有瓶颈呢？
有朋友通过《智能音箱场景下的性能优化》一文找到了我，既然智能音箱的性能优化相当于一个超集，那么对其的一个子集——客户端系统如何进行性能优化呢？ ? 反正隔离在家，不妨对客户端的性能优化梳理一下。...客户端系统的性能优化可能是一种不太准确的说法，所有的性能优化都是为了更好的用户体验，客户端系统的性能优化大概是指如何优化客户端系统已获得更好的用户体验。...客户端优化对整体性能的影响大么？ ? 实际上，很多时候，性能的瓶颈确实是在客户端，老码农对经历的多个系统进行过时延分布的统计分析，客户端对整体性能的影响接近80%，又一个二八原则出现在了面前。...也就是说， 客户端的性能优化大概率对系统性能有着决定性的影响。 客户端的性能分析 客户端又有着宽泛的概念，和大前端类似，包括了App，Web前端，小程序以及hybrid App等等。...客户端的性能优化同样需要找到关键指标，用数据说话，并实现可持续的优化，监控、记录、分析、优化的这一路径依然有效，而且必然有效。 ?
客户端重新挂载gluster卷时，进程变化如下： 该进程PID不会变化： 16683 root 20 0 398m 16m 2796 S 0.0 0.2 2:31.58 /usr...socket --xlator-option *replicate*.node-uuid=2e830972-f2d2-4da9-8a03-e11e49cfc39e 当设置cache-size=2GB时，客户端的如下进程会开辟对应大小的物理内存空间...S 0.0 26.6 1:39.68 /usr/sbin/glusterfs --volfile-id=/tank --volfile-server=lab21 /mnt/dzq 实际情况下，客户端只有一个进程
Roofline 性能模型是一个以吞吐量为导向的性能模型，在 HPC 领域广泛使用。它于 2009 年在加州大学伯克利分校开发。模型中的“roofline”表示应用程序的性能不能超过机器的能力。...应用程序的性能始终会受到某条“roofline”函数的限制。 硬件有两个主要限制：计算速度 (峰值计算性能，FLOPS) 和数据移动速度 (峰值内存带宽，GB/s)。...在 roofline 图表上，我们可以绘制标量单核、SIMD 单核和 SIMD 多核性能的理论最大值 这将使我们了解改进应用程序性能的空间。...总结来说，Roofline 性能模型可以帮助： 识别性能瓶颈。 指导软件优化。 确定优化何时结束。 相对于机器能力评估性能。...Perfplot 是一个脚本和工具集合，允许用户在最近的 Intel 平台上测量性能计数器，并使用结果生成 roofline 和性能图。
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