优化

Mygin中间件优化及logger日志中间件

本篇是mygin的第七篇,参照gin框架,感兴趣的可以从 Mygin第一篇 开始看,Mygin从零开始完全手写,在实现的同时,带你一窥gin框架的核心原理实现。 目的 中间件Middleware优化 默认log日志中间件 在上篇 Mygin实现中间件Middleware 中间件Middleware »

Mygin中间件优化及sync.Pool上下文复用

本篇是mygin的第六篇,参照gin框架,感兴趣的可以从 Mygin第一篇 开始看,Mygin从零开始完全手写,在实现的同时,带你一窥gin框架的核心原理实现。 目的 中间件Middleware优化 默认log日志中间件 在上篇 Mygin实现中间件Middleware 中间件Middleware »

Prompt实战优化

1.概述 在深度学习领域,Prompt(提示语)被广泛应用于自然语言处理任务中,如文本生成、机器翻译和问答系统等。Prompt的设计对模型的性能和生成结果有着重要的影响,因此在实际应用中合理而有效地利用Prompt是提升模型表现的关键策略之一。本篇博客笔者将为大家介绍如何通过反复修改Prompt,优 »

smartloli AI

MySQL优化:12种提升SQL执行效率的有效方法

在数据库管理和优化的世界里,MySQL作为一个流行的关系型数据库管理系统,其性能优化是任何数据密集型应用成功的关键。优化MySQL数据库不仅可以显著提高SQL查询的效率,还能确保数据的稳定性和可靠性。 在本文中,我将介绍12种提升SQL执行效率的有效方法,并通过实用的代码示例来具体展示如何实施这些优 »

souyunku

神经网络优化篇:详解Mini-batch 梯度下降(Mini-batch gradient descent)

Mini-batch 梯度下降 机器学习的应用是一个高度依赖经验的过程,伴随着大量迭代的过程,需要训练诸多模型,才能找到合适的那一个,所以,优化算法能够帮助快速训练模型。 其中一个难点在于,深度学习没有在大数据领域发挥最大的效果,可以利用一个巨大的数据集来训练神经网络,而在巨大的数据集基础上进行训练 »

屎山代码风格指南(避免被优化&&避免被接盘)

欢迎补充!!! 序言 良好的代码结构:Bad ?? 使用有意义的变量和函数名,遵循命名规范,使代码易于理解。 组织代码,使用适当的文件和文件夹结构,保持模块化。 避免全局变量的滥用,尽量使用局部作用域。 单一职责原则:Bad ?? 每个函数或模块应该只负责一个特定的功能。这样的设计使 »

dreamtt

Mysql性能优化这5点你知道吗?简单却容易被初学者忽略!

Mysql性能优化这5点你知道吗?简单却容易被初学者忽略! 文编|JavaBuild 哈喽,大家好呀!我是JavaBuild,以后可以喊我鸟哥,嘿嘿!俺滴座右铭是不在沉默中爆发,就在沉默中灭亡,一起加油学习,珍惜现在来之不易的学习时光,等工作之后,你就会发现,想学习真的需要挤时间,厚积薄发啦! »

JavaBuild

SpringBoot 接口:响应时间优化9个技巧!

今天聊聊 SpringBoot接口:响应时间优化的9个技巧。在实际开发中,提升接口响应速度是一件挺重要的事,特别是在面临大量用户请求的时候。好了,咱们直接切入正题。 本文,已收录于,我的技术网站 ddkk.com,有大厂完整面经,工作技术,架构师成长之路,等经验分享 在SpringBoot应用中,接 »

测试环境使用问题及其优化对策实践

一、前言 我们经常听到研发人员和测试人员抱怨:“测试环境怎么又不能用了!”、“测试环境现在部署的是master包!”、“测试环境数据又被人改了?”、“测试环境怎么部署的这么慢!”、“测试环境里的公共服务,你用的时候我只能等着?”、“测试环境挂了,我自动化脚本全失败了!”测试环境是是测试实施的基础,测 »

Jcloud

麻了,这让人绝望的大事务提交

虽然有时候业务催的确实比较急,我们也不得不加班加点赶工撸代码。但是我们不能由于这样的原因而舍弃对系统性能的追求。 背景 继上次的if else优化也有段时间了,最近小猫又又又着道了,接手的那个项目又遇到了坑爹的地方,经常性的报死锁异常,经常性的主从延迟......通过报错信息按图索骥,发 »

神经网络优化篇:详解梯度检验(Gradient checking)

梯度检验 梯度检验帮节省了很多时间,也多次帮发现backprop实施过程中的bug,接下来,看看如何利用它来调试或检验backprop的实施是否正确。 假设的网络中含有下列参数,(W^{[1]})和(b^{[1]})……(W^{[l]})和(b^{[l]}),为了执行梯度检验,首先要 »

8000字程序性能优化全能手册

8000字程序性能优化全能手册 2024-01-05 07:40  萤火架构  阅读(0)  评论(0)  编辑  收藏  举报 本文聊一个程序员都会关注的问题:性能。当大家谈到“性能”时,你首先想到的 »

bossma

神经网络优化篇:详解神经网络的权重初始化(Weight Initialization for Deep NetworksVanishing / Exploding gradients)

神经网络的权重初始化 这是一个神经单元初始化地例子,然后再演变到整个深度网络。 来看看只有一个神经元的情况,然后才是深度网络。 单个神经元可能有4个输入特征,从(x_{1})到(x_{4}),经过(a=g(z))处理,最终得到(hat{y}),稍后讲深度网络时,这些输入表示为( »

神经网络优化篇:详解梯度消失/梯度爆炸(Vanishing / Exploding gradients)

梯度消失/梯度爆炸 训练神经网络,尤其是深度神经所面临的一个问题就是梯度消失或梯度爆炸,也就是训练神经网络的时候,导数或坡度有时会变得非常大,或者非常小,甚至于以指数方式变小,这加大了训练的难度。 接下来,将会了解梯度消失或梯度爆炸的真正含义,以及如何更明智地选择随机初始化权重,从而避免这个问题。 »

神经网络优化篇:详解其他正则化方法(Other regularization methods)

其他正则化方法 除了(L2)正则化和随机失活(dropout)正则化,还有几种方法可以减少神经网络中的过拟合: 一.数据扩增 假设正在拟合猫咪图片分类器,如果想通过扩增训练数据来解决过拟合,但扩增数据代价高,而且有时候无法扩增数据,但可以通过添加这类图片来增加训练集。例如,水平翻转图片,并把它 »

性能翻倍!京东亿级体量小程序优化实践

随着小程序使用场景越发广泛,用户体验愈发受重视,如何通过技术手段提升小程序性能成为重中之重,本篇文章以京东购物小程序性能优化实践为例,带您实现性能翻倍! 一、前言 小程序性能是指小程序在微信APP或者其他宿主APP中加载和呈现的速度,以及小程序对用户交互的响应程度。性能欠缺的小程序渲染和 »

jingdongkeji

神经网络优化篇:如何理解 dropout(Understanding Dropout)

理解 dropout Dropout可以随机删除网络中的神经单元,为什么可以通过正则化发挥如此大的作用呢? 直观上理解:不要依赖于任何一个特征,因为该单元的输入可能随时被清除,因此该单元通过这种方式传播下去,并为单元的四个输入增加一点权重,通过传播所有权重,dropout将产生收缩权重的平方范数的效 »