参考 <手把手教你设计CPU--RISC-V处理器篇> 先给出不用if-else和case的原因 Verilog中的if-else和case语法存在两大缺点: 不能传播不定态X: 会产生优先级的选择电路而非并行选择电路,从而不利于时序和面积: 情况一 Verilog 的if-else 不能传播不定态,以如下代码片段为例.假设 a 的值为X不定态,按照Verilog语法会将其等效于 a == 0,从而让 out 输出值等于in2 最终没有将X不定态传播出去.这种情况可能会在仿真阶段掩盖某些致命的

弱网优化的场景 网络直播行业经过一年多的快速发展,衍生出了各种各样的玩法.最早的网络直播是主播坐在 PC 前,安装好专业的直播设备(如摄像头和麦克风),然后才能开始直播.后来随着手机性能的提升和直播技术的进步,主播只需要有手机和有网络就可以直播.直播发展到现在,单一的室内聊天互动直播已经无法满足观众的需求.主播们开始走向户外,在更多的场景下直播.在可以预见的未来,这种直播形式会快速发展.直播的内容会更优质,直播的形式也会从单纯的娱乐转向体验.直播想延伸到户外需要克服很多困难,而最主要的困难就是应

前些天看到一篇文章说到PHP的瓶颈很多情况下不在PHP自身,而在于数据库.我们都知道,PHP开发中,数据的增删改查是核心.为了提升PHP的运行效率,程序员不光需要写出逻辑清晰,效率很高的代码,还要能对query语句进行优化.虽然我们对数据库的读取写入速度上却是无能为力,但在一些数据库类扩展像memcache.mongodb.redis这样的数据存储服务器的帮助下,PHP也能达到更快的存取速度,所以了解学习这些扩展也是非常必要,这一篇先说一下MySQL常见的优化策略. 几条MySQL小技巧 1.S

            本文是.Net中的并行编程第六篇,今天就介绍一些我在实际项目中的一些常用优化策略.      一.避免线程之间共享数据 避免线程之间共享数据主要是因为锁的问题,无论什么粒度的锁,最好的线程之间同步方式就是不加锁,这个地方主要措施就是找出数据之间的哪个地方需要共享数据和不需要共享数据的地方,再设计上避免多线程之间共享数据. 在以前做过的某项目,开始时设计的方案: 开始设计时所有的数据都放入到了公共队列,然后队列通知多个线程去处理数据,队列采用互斥锁保证线程同步,造成的结果就

查询优化是传统数据库中最为重要的一环,这项技术在传统数据库中已经很成熟.除了查询优化, Spark SQL 在存储上也进行了优化,从以下几点查看 Spark SQL 的一些优化策略. (1)内存列式存储与内存缓存表       Spark SQL 可以通过 cacheTable 将数据存储转换为列式存储,同时将数据加载到内存进行缓存. cacheTable 相当于在分布式集群的内存物化视图,将数据进行缓存,这样迭代的或者交互式的查询不用再从 HDFS 读数据,直接从内存读取数据大大减少了 I/O

1 经常使用的优化策略 1.1    语句 1.1.1使用实际的列名 当我们查询SQL语句时.你是否觉得使用实际的列名比使用*更快呢?答案是肯定的. 为了证实这一点,感兴趣的朋友能够自己验证一下.我这里给出一个实例. select * from user; --时间: 0.423ms</span> select id,version,avatar,date_created,description,email,email_show ,enabled,first_name,last_name,la

原文:http://www.upwqy.com/details/186.html 1 首先了解seo是什么 SEO是英文Search Engine Optimization的缩写,中文译为"搜索引擎优化".简单地说,SEO是指从自然搜索结果获得网站流量的技术和过程. 2 seo有什么用 SEO是指从自然搜索结果获得网站流量的技术和过程,是在了解搜索引擎自然排名机制的基础上, 对网站进行内部及外部的调整优化, 改进网站在搜索引擎中的关键词自然排名, 获得更多流量, 从而达成网站销售及品牌

mysql 30大优化策略 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描. 2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 3.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:     select id from t where num is null     可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然

阅读目录 代码 数据库 缓存 异步 NoSQL JVM调优 多线程与分布式 度量系统(监控.报警.服务依赖管理) 案例一:商家与控制区关系的刷新job 案例二:POI缓存设计与实现 案例三:业务运营后台相关页面的性能优化 add by zhj: 我个人感觉性能优化分析影响性能的因素有哪些,然后按影响力的大小进行排序,然后进行排序. 然后进一步分析每个因素为何会影响性能,把这些因素再找出来,再按影响力大小进行排序.基本上,经过 这两层的分析,基本就够用了.对这些因素思考解决办法. 1. 数据库层

1.解释器与JIT编译器 首先我们先来了解一下运行在虚拟机之上的解释器与JIT编译器.当我们的虚拟机在运行一个java程序的时候,它可以采用两种方式来运行这个java程序: 采用解释器的形式,也就是说,在运行.class运行的时候,解释器一边把.class文件翻译成本地机器码,一边执行.显然这种一边解释翻译一边执行发方式,可以使我们立即启动和执行程序,省去编译的时间.不过由于需要一遍解释翻译,会让程序的执行速度比较慢. 采用JIT编译器的方式:注意,JIT编译器是把.class文件翻译成本地机器

本文参考自以下系列文章: 1 2 3 4 5 6 超大量数据导入优化策略 Salesforce和很多其他系统都可以很好的协作.在协作过程中,数据的导入导出便成为了一个关键的步骤. 当客户的业务量非常大的时候,会有将超大量数据导入Salesforce的需求.对于超大量数据的导入,必须做好万全的准备,才能保证导入过程的顺利与高效. 对于超大量数据导入过程,可以从多个方面进行优化.它们也适用于Salesforce的其他功能. 精简表 有些时候,业务中涉及到大量.复杂的关系.在Salesforce中设计

vue.js是一个比较流行的前端框架,与react.js.angular.js相比来说,vue.js入手曲线更加流畅,不管掌握多少都可以快速上手.但是单页面应用也都有其弊病,有时候首屏加载慢的让人捏舌.今天我们以vue cli3.x来说一说如何行之有效的缓解此问题! 方法一 路由懒加载 首屏加载慢的原因无非就是单页面应用需要加载完整个路由表上的页面,而路由懒加载就是来解决这个问题的.如果我们能把不同路由对应的组件分割成不同的代码块,然后当路由被访问的时候才加载对应组件,这样就更加高效了.下面这个

一. HQL查询 1. HQL(hibernate query language)单表查询 1.1 准备项目 创建项目: hinernate-03-query 引入jar,同前一个项目 复制实体(订单,客户),映射,配置,工具类. 1.2 HQL单表基本查询 /** * 演示HQL的查询(单表查询) * 1)全表查询 * 2)别名查询 * 3)条件查询 * 4)具名查询 * 5)分页查询 * 6)查询排序 * 7)聚合查询 * 8)投影查询 */ public class HQLTest1 {

我们经常看到一些 Java 性能优化的书或者理念,说不要在循环内定义变量,这样会占用过多的内存影响性能,而要在循环外面定义.接触 Java 这么久以来,相信很多 Java 程序员都被这种代码性能优化策略所误导. 看下面两个示例,示例1在循环外定义变量,示例2是在循环内定义变量. /** * 循环外定义变量 */ private static void outer() { Javastack javastack = null; for (int i = 0; i < 10; i++) { java

Semi-join(半连接)半连接主要场景:检查一个结果集(外表)的记录是否在另外一个结果集(字表)中存在匹配记录,半连接仅关注”子表是否存在匹配记录”,而并不考虑”子表存在多少条匹配记录”,半连接的返回结果集仅使用外表的数据集,查询语句中IN或EXISTS语句常使用半连接来处理. MySQL支持5中Semi-join策略: .DuplicateWeedout .FirstMatch .LooseScan .Materializelookup .MaterializeScan =========

题目链接: http://acm.zju.edu.cn/onlinejudge/showProblem.do?problemCode=2744 题目描述: A regular palindrome is a string of numbers or letters that is the same forward as backward. For example, the string "ABCDEDCBA" is a palindrome because it is the same

转载请注明原文地址:http://www.cnblogs.com/ygj0930/p/6561264.html  锁的优化策略 编码过程中可采取的锁优化的思路有以下几种: 1:减少锁持有时间 例如:对一个方法加锁,不如对方法中需要同步的几行代码加锁: 2:减小锁粒度 例如:ConcurrentHashMap采取对segment加锁而不是整个map加锁,提高并发性: 3:锁分离 根据同步操作的性质,把锁划分为的读锁和写锁,读锁之间不互斥,提高了并发性. 4:锁粗化 这看起来与思路1有冲突,其实不然

一.生产者优化策略  默认情况下,ActiveMQ服务端认为生产者端发送的是PERSISTENT Message.所以如果要发送NON_PERSISTENT Message,那么生产者端就要明确指定.发送NON_PERSISTENT Message时,消息发送方默认使用异步方式:即是说消息发送后发送方不会等待NON_PERSISTENT Message在服务端的任何回执.为避免MQ消息堆积但发送方不知道无法采取策略的情况,消息发送者会在发送一定大小的消息后等待服务端进行回执,可以通过代码设置回执

参考<Keras中文文档>http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/ 相关概念:神经网络优化器(优化策略).梯度下降.随机梯度下降.小批的梯度下降(mini-batch gradient decent).batch_size batch 这个概念与Keras无关,老实讲不应该出现在这里的,但是因为它频繁出现,而且不了解这个技术的话看函数说明会很头痛,这里还是简单说一下. 深度学习的优化算法,说白了就是梯度下降.每次的参数更新有两种方式. 第一种,标准梯度

主要内容: 1. 应用发布 1.1 云编译 1.2 全包加密 网页全包加密:对网页中全包的html,css,javascript代码进行加密,加密后的网友代码都是不可读的,并且不能通过常用的格式化工具恢复.代码在运行前都是加密的,在运行时进行动态解密. 一键加密.运行时解密     在开发过程中无需对代码做任何特殊处理,在云编译时选择代码加密即可. 零修改.零影响     加密后不改变代码的大小,不影响运行效率. 安全盒子     定义了一个安全盒子,在盒子内的代码按照加密和解密进行处理,其他代

在 Android开发中,性能优化策略十分重要本文主要讲解性能优化中的布局优化,希望你们会喜欢.目录 示意图 1. 影响的性能 布局性能的好坏 主要影响 :Android应用中的页面显示速度 2. 如何影响性能 布局影响Android性能的实质:页面的测量 & 绘制时间 1个页面通过递归 完成测量 & 绘制过程 = measure.layout 过程3. 优化思路 优化方向:布局性能.布局层级.布局复用性 和 测量 & 绘制时间具体如下示意图 针对 页面布局的性能.层级.测量绘制时