很多数据库会随着时间的增长越来越慢, 今天通过一个小案例说明一下. 文章结尾可能有你需要的东西....业务上线一段时间后: 随着系统运行时间的增长, T1表增长到了 100w(表名T1m)条记录,执行效率也接近10倍的下降,靠着强大的磁盘性能, 执行时间也只需要0.19秒, 仍在可以忍受范围: 业务上线较长时间...我的优化方法是: 把原SQL的exists子查询改成内连接....hint调整执行计划: 任何数据库的优化器都不是完美的, oracle提供的hint是对优化器不足的一个弥补, 这个技能也是必备的.特别是生产系统可以在不改SQL代码的情况下解决性能问题....几年前我在某移动一个开发规范上补充了一些内容, 这个版本我自己不是太满意, 但是也在江湖上流传甚广; 去年我又在某银行的开发中心, 从0开始, 花了10几个人天搞了一个全新的开发规范, 分OLTP和OLAP
对于程序来说，通常只有一部分代码会被经常执行，而应用的性能主要取决于这些代码执行得有多快。这些关键代码段被称为应用的热点代码，代码执行得越多就被认为是越热。 因此JVM执行代码时，并不会无脑编译代码。...第一，如果代码只执行一次，那编译完全就是浪费精力。对于只执行一次的代码，解释执行Java字节码比先编译然后执行的速度快。...但如果代码是经常被调用的方法，编译就值得了：编译的代码更快，多次执行累积节约的时间远超过了编译所花费的时间。...测试Demo1，运行完全一模一样的代码，性能大概提升了为原来的1/16： package com.fun import com.fun.frame.SourceCode class TSSS extends...Mac OS X版本:10.15.3 INFO-> 161,422,326 INFO-> 10,559,361 Process finished with exit code 0 测试Demo2，运行相同的方法
如果查询由一个或多个其他查询引用，则独立计算每个查询（以及它依赖的所有查询）。在桌面环境中，使用单个共享缓存运行数据模型中所有表的单个刷新。...Caching可以减少对同一数据源的多个请求的可能性，因为一个查询可以受益于已针对其他查询运行和缓存的相同请求。...不过，即使在此处，也可以获取多个请求，因为数据源未缓存 (例如本地 CSV 文件) ，因此对数据源的请求不同于由于下游操作 (可以更改折叠) 而缓存的请求，缓存太小 (相对不太可能) ， 或因为查询大致同时运行...在云环境中，每个查询都使用自己的单独缓存进行刷新，因此查询无法受益于已为其他查询缓存的相同请求。折叠有时，Power Query的折叠层可能会根据正在下游执行的操作生成对数据源的多个请求。...如果计算零行架构需要提取数据，则可能会出现重复的数据源请求。数据隐私分析数据隐私对每个查询进行自己的评估，以确定查询是否安全运行在一起。 此评估有时可能会导致对数据源发出多个请求。
上一期我们学习了，一个应用架构的四层及职责。但是，随着业务需求的增多，时间的推移，系统架构慢慢的就变乱了。 本文视频语音版本： 我们这期来分析是什么原因导致的。你说是因为“熵增”，这是肯定的。...1、biz层越来越”胖“。胖了之后，还长成了两小层。上小层是面向单一业务场景的“业务biz层”，下小层成了通用场景可复用的“通用biz层”。 2、service层越来越”瘦“。...“这样的趋势持续发展下去，会发现bizA下的service调用链路越发的复杂，呈现为一颗深度调用树，而biz层失去了业务编排的作用退化为一个业务场景入口的标志符”。...在人员的差异下，service实例的颗粒度设计和实现出来的就不一样了。起初service本身的划分和定位，都比较随意，不跟着领域设计划分，跟着个人的第一感觉划分。...这也是从domain变回service的原因。因为service变薄了，不再能够承载主要的业务逻辑了。 最后一点原因，我个人认为占的比重也是最大的，甚至是主要原因。 3、业务压力下，上线时间卡死。
Function not implemented') 进入环境变量配置 在~/.brashrc 中添加 export HDF5_USE_FILE_LOCKING='FALSE' 2，导入自定义模块出错 确定自己写的包名不要与系统中的重复
1 Overview 官方文档「又长又臭」，我只是想在 Kubernetes 集群里，运行一个能跑在 GPU 显卡的程序而已，文档太多，看的眼花缭乱，本文就讲一个简单的例子。...2 Example 例子来源于 gihub 上的一段 code，test_single_gpu.py，核心代码很简单，就是在第一块 GPU 上做一个矩阵的运算。...然后将这份代码放到 Tensorflow 的官方镜像里，docker build 一下，记得要选 GPU 的镜像，否则没有 CUDA 这些库是跑步起来的。...: - name: tensorflow-gpu image: tensorflow-gpu-test 3 Summary 测试一段 GPU 的代码，将代码放到合适版本的 Tenorflow...官方的 GPU 镜像，然后通过 Kubernetes 运行起来即可，当然其中需要配置好的 nvidia-docker 之类的环境，本文就不多赘述了。
我经常被问的一句话就是：为什么代码无法运行？然后细看有些问题，真是让我哭笑不得，比如no module name pygame…… ?...今天来谈谈运行代码遇到问题时，怎样做才是最好的解决方案吧~授人以鱼不如授人以渔！ 大家关注公众号下载代码运行，肯定是出于各种各样目的。...针对各类情景，我做了个分析和总结，大家可以根据自己的场景选择合适的解决方案。 情景1：我只是为了完成老师或者boss的一个作业，仅此而已。...这种情景就非常简单了，只是完成任务的话，直接花点钱去某宝买个现成的就行了。也没必要用代码来折磨自己，把时间花在更重要的地方~ 情景2：我是小白，刚接触编程，跟着文章一步一步操作最后也没成功。...这些基础问题基本上你都能找到手把手的教程教你怎么去解决。再者，学会查看报错信息也是一个重要的技能。 我发现很多小伙伴遇到错误根本不看输出的错误信息一眼，对，一眼他都不看的。
本博客会持续更新，如果遇到新的问题，欢迎大家提问，大家一起进步！...AttributeError: module ‘tensorflow’ has no attribute ‘mul’ 原因：TensorFlow 发布的新版本的 API 修改了 tf.mul, tf.sub...解决方法：使用时将 tf.mul 改成 tf.multiply 即可 其余的 tf.sub 和 tf.neg 也要相应修改为 tf.subtract 和 tf.negative。...相關學習： Tensorflow 1.3版本更新概览 windows tensorflow 版本与升级
那时书本或者网上是这么解释的 ““面向对象”是专指在程序设计中采用封装、继承、多态和抽象等设计方法。 ” 那么上面的案例代码也有抽象，也有封装，为什么还是算面向过程思维呢。 那么什么是面向对象呢？...观察者模式 因此我们可以抽象为： 功能A运行，触发了功能B的运行。...关于DDD领域驱动设计，推荐书籍： “《领域驱动设计：软件核心复杂性应对之道》 《实现领域驱动设计》 ” 为什么我们在使用贫血模型 看了上面的代码，我们可能会疑问：我使用贫血模型开发挺好的啊？...因此我总结为什么人们更愿意使用贫血模型呢： “ 充血模型相对贫血模型存在一定的设计难度，你需要多花时间思考哪些是对象本身的行为 面向过程的编程思想根深蒂固，很难改变 对代码没有太大负责态度，认为怎么简单怎么来...那么建议你多做一些的思考： 1.我的代码是不是面向对象的代码 2.我的代码设计是否遵循 高内聚，低耦合的设计标准 3.我的代码是否遵循设计原则，如单一职责原则，开闭原则等 4. ...
老板让我演示下程序运行效果…… 程序员与黑客区别 公司实习生找 Bug Bug 总在项目发布的前一天 几年后回过头来看看自己写的代码
如何准备数据、拿到正确格式的数据并导入后续的代码进行分析，是学习和应用过程中的第一个拦路虎。 为什么教程会习惯使用内置数据？...简单省事、便携可重复；这是内置数据的优势之一； 内置数据模式清晰，通常可以获得较好的结果；这是内置数据的优势之二； 别人用这个，我也用这个，这是一个偷懒的做法。 每个人常识不同。...我不太赞成教程里面用使用内置数据，原因是： 对不会读入数据的人不友好； 不利于探索这篇教程用于实际数据时可能会遇到的问题。示例数据无脑运行，自己的数据无显著差异。...如果要使用内置数据，也需要额外提供一些信息： 详细描述内置数据的格式和生物含义，及与真实数据的对应，可以参考画一个带统计检验的PCoA分析结果 提供真实数据的格式示例和读入真实数据的代码，弥补这个“鸿沟...这里涉及到另外一个经常会被问起的问题： 我这一步操作需要提供原始数据，还是标准化之后的数据？ 绝大多数情况下，我们需要提供的都是标准化之后的在不同样品之间可比的数据。
近些年伴随着苹果生态的蓬勃发展，越来越多的用户开始尝试接触Mac电脑。...在本文中，我们将解释 MacBook 运行缓慢的原因，并为您提供十个神奇的修复方法，让您的 MacBook 恢复速度。开始吧！ 为什么 Mac 运行缓慢？ 浏览器对内存的要求越来越高。...10 种有保证的解决方案，可加快慢速 Mac 的运行速度 1.后台运行过多 如果您的 Mac 无法再处理简单的任务，并且您想找到“为什么我的 Mac 这么慢？”...如果您在完成上述工作后仍然问为什么我的 MacBook 这么慢，请确保您的 Mac 已安装所有最新更新。 4....我们所有人都会下载一开始看起来有用且令人兴奋的应用程序，但结果却使我们的磁盘变得杂乱无章，而不是经常使用。 快速修复：卸载未使用的应用程序 回答“为什么我的 iMac 这么慢？”
关于if-else的争议 我之前写了一篇文章《我用规则引擎消除if语句，提高了代码的可扩展性》，这篇文章我想阐述的观点是复杂的if语句可能会影响代码的阅读和代码的扩展性，会将非业务的条件逻辑与业务逻辑混合在一起...时间长了代码会越来越臃肿，因此这种情况下我推荐使用一些设计模式例如策略模式，责任链模式等去优化if语句带来的问题，文中我发现使用规则引擎也能实现类似效果，因此介绍了怎么使用规则引擎Easy Rules去取代...这里我要阐明我的一个观点： “我的观点并不是说，我们在编码时不能使用if-else，而是说我们不应该简陋地用if-else去实现业务的分支流程，因为这样随意的代码堆砌很容易堆出一座座"屎山"。...屎山代码雏形 上面的代码（基于实际项目的伪代码），大家看了后有什么感想。如果我们需要修改上面的条件逻辑，我相信编码者本人都会被这样的代码绕晕，更不用说后面接手的开发了。...如果随着版本迭代，if-else越来越多，堆积的代码越来越臃肿，已经影响代码阅读和功能扩展。我们就可以考虑怎么优化if-else了。
在 dotnet 开源的 runtime 运行时仓库里面，有微软的大佬说运行时仓库的代码应该减少使用 Linq 语句，那这又是为什么呢 微软的 Jan Kotas 大佬说了下面这段话，大概意思就是减少在运行时库里减少对...而 Günther Foidl 小伙伴就帮我问了一句为什么，难道是将会让单文件的体积，也就是输出的二进制文件体积比较大？...的，放心，没有性能问题 只是运行时库想要减少 JIT 创建泛形的类型的时间，因此减少使用而已 当然，本文只是裁几段话，没有很具体上下文含义。...allocations for Process.GetProcessesByName by Serg046 · Pull Request #41137 · dotnet/runtime 上面这个 PR 其实是我提出的一个问题...尽管在获取进程的时候，性能是在获取的本机代码，但是多申请的内存是影响未来。这个意思是在调用这个方法的代码了解到这里的性能比较渣，因此将会有预期。
随着多核架构的普及，并发编程已成为开发者不可或缺的核心技能。在学习过程中，开发者常会遇到这样的困惑：正确编写的单线程代码，为何在并发环境下可能瞬间失效？看似有序的语句执行后，为何结果却混乱不堪？...本文以Java语言为例，剖析共享数据在并发环境中的传播机制、指令执行的有序性保障，以及原子操作的实现原理，从而揭示多线程程序从代码到处理器执行的底层逻辑。...同时，通过剖析工程实践中常见的并发异常，并追溯其根本原因，帮助读者构建对并发编程本质的系统理解。并发之谜：为何我的代码背叛了我？...写缓冲区用于临时保存处理器向内存写入的数据，使得处理器在写入数据时无需等待慢速的内存操作完成，从而可以继续执行后续指令，确保指令流水线的持续运行。...对如下代码中的共享变量：// instance是volatile变量volatile Singlenton instance = new Singlenton();转换成汇编代码，如下：0x01a3de1d
起因是在最近的一次Jimmy老师给大家的视频号直播中，我们尝试演示了一段代码的运行过程。意外发现，当代码从微信中复制粘贴到终端时，竟然出现了无法运行的情况。...这个小插曲不仅引起了我的好奇心，也激发了我探索和解析背后原因的欲望。在这篇文章中，我将与大家分享我对这个问题的研究过程、发现的原因，以及如何j解决。...情景再现 起因是需要用到kingfisher下载一个数据集，代码直接从微信检索了相关代码 image.png 直接复制粘贴，运行报错信息如下，仔细有看了下代码，没有问题，这就很诡异。...既然报错是显示命令没有，而软件和代码看起来是没有问题的，那大概率就是shell字符识别的问题。因为微信复制粘贴可能会有诡异字符。思路有了，下面就是验证猜想。...当从微信这样的应用中复制文本时，可能会无意中复制了这种空白字符，因为它们在微信中可能用于格式化文本但在代码编辑器或命令行环境中通常是不可见的。所以就会出现命令看起来正确，但是却运行不了的情况。
还记得当初为什么选择计算机？我的代码人生旅程 摘要 在这篇博客中，我将探讨计算机科学的魅力、编程的乐趣和技术对个人成长的影响。...引言 大家好，我是猫头虎博主，今天和大家分享我的计算机之旅。自从我选择了计算机，我的生活就像是打开了一扇通往未知世界的大门。让我们一起探索这个充满可能的领域吧！ 1. 我为什么选择计算机行业？...我现在还从事计算机相关行业吗？ 2.1 持续的热情与挑战 没错，我依然热爱这个行业。现在，我不仅仅是编写代码，还在探索人工智能、大数据等前沿技术。每一天都充满了新的挑战和机遇。...2.2 从学习者到分享者 我开始撰写技术博客，分享我在这个领域的所学所感。我希望我的经验能够帮助到正如当年的我一样的编程初学者。 3. 计算机对我的人生道路有何帮助？...3.2 开阔视野，连接世界 计算机科学让我认识到了这个世界的无限可能。我通过网络认识了来自世界各地的朋友，交流技术，分享经验。 小结 计算机不仅是我的职业，更是我探索世界的工具。
又不支持又想用咋办，后来经过网上查询了一下，我们可以自己使用TensorFlow的源代码来编译和构建一个TensorFlow的版本，这样的话就可以在不支持AVX指令集的机器上使用TensorFlow了。...仓库中克隆TensorFlow代码库的源码： git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow.gitcd tensorflow 如果网速堪忧的话，...注意：这里的代码库默认的是master开发分支。...接下来就是真正的编译环节了。首先我们进入到从GitHub中下载的TensorFlow源代码，并执行 ....源代码目录输入以下命令，来构建最终的pip安装包： .
又不支持又想用咋办，后来经过网上查询了一下，我们可以自己使用TensorFlow的源代码来编译和构建一个TensorFlow的版本，这样的话就可以在不支持AVX指令集的机器上使用TensorFlow了。...GitHub仓库中克隆TensorFlow代码库的源码： git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow.gitcd tensorflow...注意：这里的代码库默认的是master开发分支。...接下来就是真正的编译环节了。首先我们进入到从GitHub中下载的TensorFlow源代码，并执行 ....编译好之后，我们就可以在TensorFlow源代码目录输入以下命令，来构建最终的pip安装包： .
不知道小伙伴们有没有遇到过标题的问题，明明同样的一套代码，在自己本地就是运行不起来，或者说在本地只改了一个无关痛痒的代码，看上去人畜无害，结果就报各种乱七八糟的错误，但是同事却能运行的好好的。...遇到这样的问题的时候，可以参考下面的思路解决 同事真的能正常运行吗 同事正确运行的效果是不是最新的代码？...因为有的时候可能是最后一次提交的代码有问题，但是同事并没有拉取有问题的代码，这时候的表现就是同事能正确运行，但是自己的不行。...还有就是对方运行的效果可能是缓存数据，可以清除一下对方的缓存，maven 的缓存，浏览器的缓存等所有可能有缓存的地方，然后再次运行，确保在对方的环境下是真正的能正确的运行。 真的没改动代码吗？...这种情况下如果回滚掉这段人畜无害的代码过后能正确运行，那么不要怀疑，就是这段看上去人畜无害的代码导致的。
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