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尝试利用捕获来做上报

本文作者：IMWeb 九月 原文出处：IMWeb社区 未经同意，禁止转载 ---- 标准浏览器的事件模型是先捕获再冒泡，由于考虑到兼容问题，事件绑定一般都是基于冒泡来做的，那么什么情况下可以考虑利用捕获来做事件绑定呢...有两个问题要解决： 清理之前做的上报 重新添加新的上报 如果在原来的基础上直接改当然可以，但是将上报和业务代码耦合显然不是理想的解决方案，由于内嵌的webview是chromium， 不用考虑兼容问题，于是尝试利用捕获来处理...大多数的上报都是点击上报 捕获先于冒泡，不用考虑 stopPropagation 的影响 所以可以在最外层，基于捕获来绑定事件： var getReportKey = function($ele, max...此外，对于页面资源的加载监控等也可以使用捕获来做。

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尝试利用捕获来做上报

标准浏览器的事件模型是先捕获再冒泡，由于考虑到兼容问题，事件绑定一般都是基于冒泡来做的，那么什么情况下可以考虑利用捕获来做事件绑定呢？...有两个问题要解决： 清理之前做的上报 重新添加新的上报 如果在原来的基础上直接改当然可以，但是将上报和业务代码耦合显然不是理想的解决方案，由于内嵌的webview是chromium， 不用考虑兼容问题，于是尝试利用捕获来处理...大多数的上报都是点击上报 捕获先于冒泡，不用考虑 stopPropagation 的影响 所以可以在最外层，基于捕获来绑定事件： var getReportKey = function($ele, max...此外，对于页面资源的加载监控等也可以使用捕获来做。

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    SQLServer性能调优-分组聚合

    三，列存储索引 列存储索引适合于数据仓库中，主要执行大容量数据加载和只读查询，与传统面向行的存储方式相比，使用列存储索引存储可最多提高 10 倍查询性能 ，与使用非压缩数据大小相比，可提供多达...列存储索引使用用“批处理执行模式”的模式，这与行存储使用的逐行数据读取模式对比，性能大幅提升。...列存储索引主要在下面三个特性上提升查询的性能： 行存储使用逐行处理模式，每次只处理一行数据；而列存储索引使用批处理模式，每次处理一批数据行。...在大表上创建列存储索引，SQL Server 引擎将充分使用批处理模式（Batch processing mode）来执行星型查询，获取更高的查询性能。

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    提高模型性能，你可以尝试这几招...

    在EZDL到底怎样，试试看…一文中，我尝试了百度推出的在线人工智能设计平台EZDL，其愿景是任何人不用编写一行代码就可以轻松地构建、设计和部署人工智能（AI）模型。...，来谈谈提高模型性能，我们能够采取哪些措施。在一步步提高手写数字的识别率系列文章中，我有简单的谈到如何优化模型，这篇文章将更进一步探讨优化模型的方法。...下面以此作为基线精度，比较不同的优化方法对性能提升的效果。...事实上并非如此，经过尝试，比如在隐藏层数为5时，在训练集、验证集和测试集上的准确率分别为96.5%、95.99%、96.05%，而隐藏层数增加到10时的准确率依次为95.41%、95.47%、95.14%...总结 本文仅仅从工程的角度探讨了如何提高模型性能，并给出了示例代码，在实际项目中，关于模型调优是一个很复杂的工程，需要从很多方面考量。

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    使用 Rust 在 eBPF 中捕获性能回归：简介

    使用 Rust 在 eBPF 中捕获性能回归：简介 开发团队应尽可能将性能回归的检测尽早进行。以下是使用连续基准测试工具 Bencher 的方法。...在编写 eBPF 程序时，性能至关重要。由于 eBPF 程序在内核中运行，如果它们运行缓慢，可能会拖慢整个系统。单次调用 eBPF 程序可能会给调用添加高达 100 毫秒的延迟。...这种性能回归水平在开发中是可以检测到的。然而，除非开发人员已经密切关注，否则很少发生这种情况。大多数开发团队没有建立检测 CI 中性能回归的基础设施，就像对功能回归一样。...这使得性能错误只能在生产环境中检测到，此时它们已经影响到用户，并且修复它们的代价最高。 性能错误是错误，开发团队应尽可能将性能回归的检测尽早移至开发周期的左侧。...与运行单元测试以防止功能回归的原因相同，应该在 CI 中运行基准测试以防止性能回归。这将需要一个连续的基准测试工具，例如 Bencher 来跟踪基准测试并捕获性能回归。

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    《前端性能监控深解：从指标捕获到数据洞察的完整脉络》

    前端性能监控的价值，首先体现在对用户耐心阈值的精准把握。...PerformanceObserver作为其中的核心组件，能够实时监听绘制、布局、加载等关键事件，其优势在于“被动触发”——无需主动轮询，只需订阅特定事件类型，就能在事件发生时精准捕获数据，这种机制既保证了采集的时效性...Image.src方式作为兼容性兜底，能在复杂浏览器环境中保证基础数据的捕获。...更关键的是平衡监控本身对性能的影响。监控代码若编写不当，可能成为新的性能负担——频繁的事件监听会占用主线程，过量的数据上报会消耗用户带宽。...这些变化都在重新定义性能监控的角色：它不再仅是问题排查的工具，更成为产品迭代的决策依据，让每一次性能优化都能精准命中用户需求。前端性能监控的深层意义，在于它构建了一套“用户体验语言”。

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    花椒前端用WebAssembly提升前端应用解压缩性能的尝试

    经过不断的优化，解压缩的性能已经有了较大提升，从几百毫秒降低到一百多甚至几十毫秒。...压缩和解压缩属于CPU密集型计算任务，相对于JavaScript这样的解释型语言来说，C作为编译型语言更加适合，于是有了尝试把C解压缩程序编译为WebAssembly替换JSZip解压缩环节的想法，看看性能是否还会有进一步的提升...WebAssembly(Wasm) Emscripten是一套用于把C/C++代码编译为Wasm的工具集合，通过这套工具集可以把C/C++代码编译为Wasm字节码加载进浏览器、转换为机器码运行，保证了相对较高的计算性能...从数据对比可以看到，JSZip版的解压在一开始时由于还没有JIT编译器对关键代码段进行优化，所以性能与Wasm版本有较大差距。...Wasm作为字节码加载到浏览器之后，只需要再转换一次到机器码，即可开始稳定工作，不需要经过浏览器引擎优化器的优化，所以从一开始的解压性能就比较平稳，不会有大的波动。

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    Flink CDC 在大健云仓的实践

    CDC 是数据捕获变更的技术。广义上来说，但凡能够捕获数据变更的技术，都能被称为 CDC。但通常我们说的 CDC 技术主要面向数据库的变更。...首先， SqlServer 会将数据变更记录到 transaction log 中，通过捕获的进程去匹配 log 中开启 CDC table 的 log 日志，将匹配到的日志经过转化后插入到 CDC 生成的...Q11 如果采集增删表，SqlServer CDC 需要重启吗？ SqlServer CDC 目前不支持动态加表的功能。 Q12 同步任务会影响系统性能吗？...基于 CDC 做同步任务肯定会影响系统性能，尤其是快照过程对数据库会有影响，进而影响应用系统。...建议先查看 MySQL CDC 是不是使用老的方式实现，可以尝试新版本的并发无锁实现。 Q17 MySQL 上亿大表全量和增量如何衔接？

    1.4K50

    国产开源数据同步中间件,支持多种数据源

    其中包括MySQL、Oracle、SqlServer、PostgreSQL、Elasticsearch(ES)、Kafka、File、SQL等常见的同步场景。...此外，DBSyncer还提供了监控功能，包括全量和增量数据统计图以及应用性能预警，让用户能够实时监控同步任务的状态和性能。DBSyncer是一款开源的软件，可以免费使用和修改。...驱动全量或增量实时同步运行状态、结果、同步日志和系统日志 开发插件，自定义转化同步逻辑 应用场景 连接器 数据源 目标源 支持版本(包含以下) MySQL ✔ ✔ 5.7.19以上 Oracle ✔ ✔ 10gR2 -11g SqlServer...对于所有其他用户，具有源表SELECT 权限；如果已定义捕获实例的访问控制角色，则还要求具有该数据库角色的成员身份。...日志 建议MySQL、SqlServer、PostgreSQL都使用日志 定时 假设源表数据格式 预览 驱动管理 驱动详情 驱动表字段关系配置 监控 上传插件 设计 架构图 更多功能广大网友可以继续挖掘

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    SQL Server 多表数据增量获取和发布 1

    sqlserver 2008 r2版本，估计正好和第1点对应） 2、变更数据捕获（Change Data Capture 即CDC）功能 CDC功能主要捕获SQLServer指定表的增删改操作，由于任何操作都会写日志...（哪怕truncate），所以CDC的捕获来源于日志文件。...cdc流程.png 好处： 1、在SQLServer2008（含）以后的企业版、开发版和评估版中可用。...大体的思路是： 建立三个类库+一个服务 模型层，公共帮助层，业务逻辑层+UI（控制台） 步骤1：基于cdc功能配置数据库需要的表，完成数据捕获功能配置。...步骤2：编写一个服务：循环秒后读取CDC新生成的数据捕获表，根据时间戳获取需要每张表的数据，将获取的数据放入一个队列中，同时将数据序列化放入日志表，设置标志位：未读状态 步骤3：开启一个方法——循环秒读取队列中的内容

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    YoloV9改进策略：BackBone改进：PoolFormer赋能YoloV9，视觉检测性能显著提升的创新尝试

    近期，我们大胆尝试将前沿的PoolFormer主干网络引入经典的目标检测框架YoloV9中，这一创新性融合不仅为YoloV9注入了新的活力，更在检测精度与效率上实现了双重飞跃，成为目标检测领域的一股强劲新风...PoolFormer的池化注意力机制使得模型在捕获图像全局信息的同时，能够更好地处理局部细节，从而提升了检测精度。...显著优势： 性能飞跃：PoolFormer的引入显著提升了YoloV9的检测精度，特别是在复杂场景和密集目标的情况下，展现出了更为优异的性能。...PoolFormer与YoloV9的这次融合尝试，不仅展示了深度学习领域内的创新活力，更为目标检测任务提供了一种新的解决方案。...在基于池化、注意力和空间MLP的标记混合器中，基于池化的混合器可以处理更长的输入序列，而注意力和空间MLP擅长捕获全局信息。

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