这是常用的方法，通过Lua对字符串进行解析，从而完成JSON的编码及解码。网络上有许多现成的Lua JSON库可以使用。
最近在处理一个JSON文档，想提取中国行政区划数据的时候，需要乃至JSON解析的工具，比较了下，.net系列的Newtonsoft.Json是一个性能比较优越的工具。
"学无长幼，达者为先"，作者陈康贤通过3年左右时间就能写出如此著作确实令人钦佩，加油，熊二，早日成为一个合格的后端程序员。 基础概念 SOA（Service-Oriented Architecture）：由于互联网场景下，应用越来越复杂，系统经历了三个阶段的变化单一应用架构->垂直应用架构->分布式应用架构 单一应用架构到垂直应用架构：通过业务划分，将流量分散到不同的子系统，但子系统见可能存在重叠业务，需要重复造轮子，且容易形成信息孤岛。 垂直应用架构到分布式应用架构：通过基于HTTP协议的RPC风格服
针对找工作这件事情来讲，很多人都讲"金三银四"，其实我对这个说法并不以为然，但是处于种种原因吧，今年3月份我还是加入求职大军。下面总结一下作为一名Linux系统运维工程师遇到的形形色色的面试题。
Fastjson是阿里巴巴公司开源的速度最快的Json和对象转换工具,一个Java语言编写的JSON处理器。遵循 http://json.org标准，为其官方网站收录的参考实现之一。
二狗：二胖快醒醒，赶紧看看刚才报警邮件，你上次写的保存用户接口耗时（《二胖的参数校验坎坷之路》）大大上升，赶紧排查下原因。 二胖：好的，马上看，内心戏可十足（心里却在抱怨，大中午的搅我发财美梦，刚刚梦见我买的股票又涨停了就被叫醒了）。牢骚归牢骚，自己的问题还是得看啊，毕竟是自己写的bug，含着泪也要把它修复掉。二胖对分析这种问题还是得心应手的，毕竟已经是久经职场的老油条了。
机器之心专栏 机器之心编辑部 美图影像研究院（MT Lab）与中国科学院大学突破性地提出正则化方法 DropKey，用于缓解 Vision Transformer 中的过拟合问题。该方法通过在注意力计算阶段随机 drop 部分 Key 以鼓励网络捕获目标对象的全局信息，从而避免了由过于聚焦局部信息所引发的模型偏置问题，继而提升了基于 Transformer 的视觉类算法的精度。该论文已被计算机视觉三大顶会之一 CVPR 2023 接收。 近期，基于 Transformer 的算法被广泛应用于计算机视觉的各类
来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/351965263
TechEmpower Web Framework Benchmarks 是许多Web应用程序框架执行基本任务（如JSON序列化、数据库访问和服务器端模板组合）的性能比较的专业网站。每个框架都在实际的生产配置中运行。结果在云实例和物理硬件上捕获。测试实现主要是由社区贡献的，所有源都可以在GitHub存储库中使用。
1、web服务器的系统调优： SYN排列：echo 30000>/proc/sys/net/ipv4/tcp_max_syn_backlog Time-way排列：echo 2000000>/proc/sys/net/ipv4/tcp_max_tw_buckets 可以排列的报文数：echo 50000>/proc/sys/net/core/netdev_max_backlog 文件打开数：ulimit -n 35000 最大连接数：echo 20000>/proc/sys/net/tux/max_connect tux队列中等待数：echo 8192>/proc/sys/net/tux/max_backlog 禁止请求日志保存：echo 0>/proc/sys/net/tux/logging 2、apache调优：
出自 Grails 团队的 Java 框架新贵 Micronaut 刚发版就加入了 TechEmpower Framework Benchmark. 最近出炉的 2a8f2912-c4a2-4c32-a576-b1e2e932a906 中已经能看到 Micronaut 的身影了. 下面我们把结果稍微过滤一下, 看看 Micronaut 和一些常见 Java 框架的性能比较:
分布式系统中全局唯一id是我们经常用到的，生成全局id方法由很多，我们选择的时候也比较纠结。每种方式都有各自的使用场景，如果我们熟悉各种方式及优缺点，结合自身的业务，使用的时候才能更好的选择。
这又触及到我的知识盲区了，首先来一波面向百度学习，直接根据关键字httpclient和okhttp的区别、性能比较进行搜索，没有找到想要的答案，于是就去overstackflow上看看是不是有人问过这个问题，果然不会让你失望的
文章目录常用日志框架Log4jLogbackLog4j2Log4j1/Logback/Log4j2Java
List转成字符串的总结的应用场景非常广泛，可以用于字符串拼接、数据处理和存储、显示等方面。它还可以用于格式化输出，以及将列表数据导出到文本文件等。
为了减轻工作量，Uber在内部开发了Manifold，这是一种与模型无关的视觉工具，它可以显示特征分布的差异（即所观察到的现象的可测量属性）。它已帮助各种产品团队分析了无数的AI模型。截止到今天，它已在GitHub上以开源形式提供。
随着现代科技的不断发展，DC电源模块已经被广泛应用于各种电子设备中。不同于其它电子元器件，DC电源模块生产所需用料的扎实程度对其性能的影响非常大。下面，本文将就DC电源模块生产用料扎实的表现进行详细介绍。
监听了 Window 的 ContentRendered 事件将会降低整个 WPF 的渲染性能
美图影像研究院（MT Lab）与中国科学院大学共同提出盲人脸图像修复方法DiffBFR，用于修复退化模型未知的低质量图像。该方法探索了两种生成式模型GAN和DPM对长尾问题的适应性，设计合适的人脸修复模块来得到更加准确的细节信息，进而降低生成式方法带来的脸部过平滑现象，从而提高修复精度和准确性。该论文已被ACM MM 2023接收。
我觉得eval( )函数是一个比较有趣的函数，虽然我平常基本用不到它。但我们还是来说说吧！
操作系统：CentOS7、openstack nova-docker启动的centos7、openstack环境启动的centos7虚拟机 CPU：Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2690 v3 @ 2.60GHz * 2 内存：Micron 2133MHz 16G * 8 网卡：Intel Corporation 82599ES 10-Gigabit SFI/SFP+ Network Connection 关键字：Linpack、netperf、iometer
墨墨导读：本文出自墨天轮“每日一练”专栏，此专栏已连更95天，欢迎关注https://www.modb.pro/topic/26446(复制到浏览器中打开或者点击“阅读原文”直达)，本文主要描述了SQL tuning的过程。
下面是一些关于客户端JS性能的一些优化的小技巧： 1.关于JS的循环，循环是一种常用的流程控制。JS提供了三种循环：for(;;)、while()、for(in)。在这三种循环中 for(in)的效率最差，因为它需要查询Hash键，因此应尽量少用for(in)循环，for(;;)、while()循环的性能基本持平。当然，推 荐使用for循环，如果循环变量递增或递减，不要单独对循环变量赋值，而应该使用嵌套的++或－－运算符。 2.如果需要遍历数组，应该先缓存数组长度，将数组长度放入局部变量中，避免多次查询数组
调试机器学习模型是最痛苦的，因为算法本身不透明，就算运行结果不好，有时你也很难知道问题出在哪里。
和 BSON 一样，是一种二进制 JSON 数据格式。具有零依赖、no_std 支持、WASM 支持等特性。
来源：juejin.im/post/5e156c80f265da5d3c6de72a
美图影像研究院（MT Lab）与中国科学院大学共同提出盲人脸图像修复方法 DiffBFR，用于修复退化模型未知的低质量图像。该方法探索了两种生成式模型GAN和DPM对长尾问题的适应性，设计合适的人脸修复模块来得到更加准确的细节信息，进而降低生成式方法带来的脸部过平滑现象，从而提高修复精度和准确性。该论文DiffBFR: Bootstrapping Diffusion Model for Blind Face Restoration已被ACM MM 2023接收。
盲人脸恢复（Blind Face Restoration, BFR）旨在从低质量的人脸图像中恢复高质量的人脸图像，是计算机视觉和图形学领域的一项重要任务，广泛应用于监控图像修复、老照片修复和人脸图像超分辨率等各种场景。
阿里官方给的定义是，FASTJSON是阿里巴巴的开源JSON解析库，它可以解析JSON格式的字符串，支持将Java Bean序列化为JSON字符串，也可以从JSON字符串反序列化到JavaBean。 FASTJSON相对其他JSON库的特点是快，从2011年fastjson发布1.1.x版本之后，其性能从未被其他Java实现的JSON库超越。 FASTJSON 2.0是FASTJSON项目的重要升级，目标是为下一个十年提供一个高性能的JSON库，同一套API支持JSON/JSONB两种协议，JSONPath是一等公民，支持全量解析和部分解析，支持Java服务端、客户端Android、大数据场景。
基于方面的情感分析（Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA)）任务大家应该已经很熟了，本文的实验基于此。
咸鱼NO FASHION
如果您拥有一个网站，并且希望将其扩展到全球观众，选择香港主机可能是一个明智的决策。香港主机提供了全球覆盖的能力，具备出色的速度、可靠性、安全性以及搜索引擎优化特性。此外，香港主机还拥有语言和文化优势，使其成为一个理想的选择。在本文中，我们将探讨香港主机的各个方面，以及如何选择适合您的需求的香港主机提供商。
在并发编程中，synchronized锁因其使用简单，在线程间同步被广泛应用。下面对其原理及锁升级过程进行探究。
几乎每个Zabbix版本中都会新增预处理的支持方式，很明显，很多时候存在一些无法预估的业务场景，所以我们必须对此提出一个通用的解决方案。反之，这又涉及到一个重要的问题——嵌入式脚本语言/引擎。
不同于传统的 PC Web 或者是移动 WEB，在客厅盒子端，接大屏显示器下，许多能流畅运行于 PC 端、移动端的 Web 动画，受限于硬件水平，在盒子端的表现的往往不尽如人意。
目前主流的基于图神经网络的推荐系统由于在实验数据集以及评估指标上存在较大差异，导致不能直接进行比较。换句话说，没有统一的benchmark来进行评判。另外，许多基于图神经网络推荐系统只在小规模数据集上提供了一个简单的demo，这就导致直接应用于现实世界的推荐系统还有很大的距离。
今天给大家介绍的是来自蒙特利尔算法研究所、克莱姆森大学等联合发表在ICML2020上的文章。在本文中，作者针对目前新型化学结构的生成方法不能确保所提出的分子结构的合成可及性，也不能提供所提出的小分子的合成路线这一问题，提出了一种用于新药设计的强化学习机制:正向合成的策略梯度，简称为PGFS。
函数的性能测试的一般方法 全栈A同学： 2020年要学习好多新东西，大家都在说优化，提高性能，如何入手？😶 有多个方法可以实现一个函数，到底用那种更好？ 是否可以总结一些性能改变上的技巧？ 2020年我们如何关注性能优化？😶 Sky：我们从构建一个通用的benchmark（性能基准测试）方法开始，切入点要小💥此方法我们希望做到以下几点 自动运行某函数多次 确定它每毫秒的执行次数 ops/ms，超过1000/ms是较优质的函数 确定它每次执行需要多少毫秒timeSpend/ms 确定它的执行稳定性，多次运行后
本文介绍了大数据处理框架Apache HAWQ的源起、设计目标、主要特性、系统架构、性能、适用场景以及与其他大数据处理框架的对比。HAWQ适用于需要高性能、低延迟、类似SQL的查询语言来处理大规模数据集的场景。HAWQ基于Apache Hadoop构建，并提供了类似于Hive的SQL查询语言。与Hive、SparkSQL、Impala等大数据处理框架相比，HAWQ在查询性能、运行时延迟、支持的数据类型、内置函数等方面都有显著的优势。
在本文中，来自香港大学和字节跳动的研究者们提出了一种基于Transformer的参考视频目标分割新框架ReferFormer。其将语言描述视为查询条件，直接在视频中查找目标对象，除此之外，通过实例序列的整体输出自然地完成目标物体的跟踪，无需进行任何后处理。ReferFormer在四个参考视频目标分割数据集上都取得了当前最优的性能。
golang官方为我们提供了标准的json解析库–encoding/json，大部分情况下，使用它已经够用了。不过这个解析包有个很大的问题–性能。它不够快，如果我们开发高性能、高并发的网络服务就无法满足，这时就需要高性能的json解析库，目前性能比较高的有json-iterator和easyjson。
本文介绍的是CVPR 2020的论文《Fine-grained Video-Text Retrieval with Hierarchical Graph Reasoning》（已开源），文章作者是中国人民大学博士生陈师哲同学，这项工作是陈师哲同学在澳大利亚阿德莱德大学吴琦老师组访问时所完成。
随着 LFI 技术的发展，光场图的应用变得日益广泛。LFI 中包含了更多的信息，包括光强信息和光线角度等信息。但是和传统图像相同的是，LFI 在压缩，传输等环节也会产生不同程度的失真，因此，如何评价失真的 LFI 质量，对我们实际应用 LFI 有重要的指导意义。
在并发环境下想要共享变量，一旦涉及修改操作，就需要用到锁了。 Java 中的锁有这么几种：synchronized、reentrant lock、还有reentrant lock 衍生出的其他锁比如ReadWriteReentrantLock
反射是指在程序运行时动态地获取类的信息并操作对象的行为的能力。在Java中，可以使用反射机制来获取类的构造方法、属性和方法等信息，并动态地操作这些信息。
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