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优化页面或优化代码技术的SEO步骤 | SEO优化指南
很多站长在管理自己网站的往事,但多多少少会遇到有一些seo问题,例如:索引的页面很少,很多都没有被 搜索引擎索引,如百度,360,Google等会。在长时间做网站的时间,我积累了一些关于搜索的seo经验,就是对页面或页面代码技术搜索引擎优化。这是一项艰巨的任务,应
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架构师日记-从代码到设计的性能优化指南 | 京东云技术团队
服务性能是指服务在特定条件下的响应速度、吞吐量和资源利用率等方面的表现。据统计,性能优化方面的精力投入,通常占软件开发周期的10%到25%左右,当然这和应用的性质和规模有关。性能对提高用户体验,保证系统可靠性,降低资源使用率,甚至增强市场竞争力等方面
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电动汽车入网技术(V2G)调度优化(Matlab代码实现)
💥💥💞💞 欢迎来到本博客 ❤️❤️💥💥 🏆博主优势: 🌞🌞🌞 博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。 ⛳️ 座右铭: 行百里者,半于九十。 📋📋📋 本文目录如下: 🎁🎁🎁 目录 💥1 概述 📚2 运行结果 🎉3 参考文献 🌈4 Matlab代码实现 近年来我
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【人工智能】结合代码通俗讲解 Transformer 推理性能优化技术:KV Cache
目录 0. 引言 1. KV Cache是啥? 2. 背景 3. 原理 4. 实现细节 5. 总结 在解码器推理加速的时候,由于解码过程是一个token一个token的生成,如果每一次解码都从输入开始拼接好解码的token
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DS/ML:模型全流程优化之系统优化—替代Pandas库的大数据高效处理技术优化集合如HDF5技术(压缩文件)+vaex库(内存映射)+dask库(集群技术)替代pandas的各自骚操作实现代码
DS/ML:模型全流程优化之系统优化—替代Pandas库的大数据高效处理技术优化集合如HDF5技术(压缩文件)+vaex库(内存映射)+dask库(集群技术)替代pandas的各自骚操作实现代码 目录
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性能优化(CPU优化技术)-NEON 介绍
「发表于知乎专栏《移动端算法优化》」 本节主要介绍基本 SIMD 及其他的指令流与数据流的处理方式,NEON 的基本原理、指令以及与其他平台及硬件的对比。 🎬个人简介:一个全栈工程师的升级之路! 📋个人专栏:高性能(HPC)开发基础教程 🎀CSDN主页 发狂的小花 🌄人
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【优化技术专题】「性能优化系列」针对Java对象压缩及序列化技术的探索之路
序列化和反序列化 序列化就是指把对象转换为字节码; 对象传递和保存时,保证对象的完整性和可传递性。把对象转换为有字节码,以便在网络上传输或保存在本地文件中; 反序列化就是指把字节码恢复为对象; 根据字节流中保存的对象状态及描述信息,通过反序列化重建
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性能优化(CPU优化技术)-NEON指令介绍
「发表于知乎专栏《移动端算法优化》」 本文主要介绍了 NEON 指令相关的知识,首先通过讲解 arm 指令集的分类,NEON寄存器的类型,树立基本概念。然后进一步梳理了 NEON 汇编以及 intrinsics 指令的格式。最后结合指令的分类,使用例子讲述 NEON 指令的使用方法。 🎬个人简介
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深入解析多目标优化技术:理论、实践与优化
本文深入探讨了多目标优化技术及其在机器学习和深度学习中的应用,特别聚焦于遗传算法的原理和实践应用。我们从多目标优化的基础概念、常见算法、以及面临的挑战入手,进而详细介绍遗传算法的工作原理、Python代码实现,以及如何应用于实际的机器学习模型参数优化
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技术团队要小心,那些技术过早优化的迹象
hi,我是熵减,见字如面。 在软件行业内,有一句关于技术实用性的 名言:“过早优化是万恶之源。” 在局部代码层面上的追求先进,是无可厚非的事情。 但是,在一些小公司中,技术过早优化的现象又是很常见的。当小公司为了追求技术的先进性和高效性,往往会采用一
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鲸鱼优化算法与大数据:高效网站分析优化技术
作者:禅与计算机程序设计艺术 引言 1.1. 背景介绍 随着互联网的发展,网站数量日益增长,用户访问量也不断增加。网站作为企业或个人的门面,其稳定性和可用性对用户体验和访问转化率有着至关重要的影响。因此,如何对网站进行优化成为了一个重要的课题。 1.2. 文章
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编译技术-优化理论
关于优化,真的是一个令人生畏的事情,大致来说,一个优化分为两个部分: 分析 改写 但是在课程中大多只交第一个部分,而不讲第二个部分,这就导致一种“无意义性”,如果分析不能用于改造程序,那么就没有什么学习的动力。所以如果想要学好理论,那么必须要有一
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使用容器化技术优化微服务
作者:禅与计算机程序设计艺术 随着云计算、微服务架构、DevOps、容器技术等技术的普及和应用,越来越多的公司开始转向基于微服务架构构建应用系统。但是在实际部署过程中,由于资源和业务量的限制,无法将所有微服务都运行在同一个服务器上,而是采用分布式集群的
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.net通用垃圾收集优化技术
For example, in a tight loop or frequently called method, try to avoid creating new objects. Bad: Good: Avoid unnecessary allocations in hot paths Reuse buffers instead of allocating new ones For byte arrays or other buffers, allocate once and reuse instead of reallocating. Bad: Good: Use structs instead of classes where possible Structs can avoid heap alloc
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掌握大语言模型技术: 推理优化
堆叠 Transformer 层来创建大型模型可以带来更好的准确性、少样本学习能力,甚至在各种语言任务上具有接近人类的涌现能力。 这些基础模型的训练成本很高,并且在推理过程中可能会占用大量内存和计算资源(经常性成本)。 当今最流行的大型语言模型 (LLM) 的参数大小可以