P23 Cognos10安装配置手册 天善智能—专注BI商业智能和数据库性能优化 想学习BI商业智能?想掌握真正的数据库技术?赶紧加入天善智能,获取天善多年来商业智能的实战文档、视频等资料。 Cognos10安装配置手册
上面的介绍只是自动化的冰山一角,实际使用时问题就会变得错综迷离,市场上各大App包括美团点评的产品基本上都是ProGuard混淆优化后的,代码变得晦涩难懂,ProGuard大大地增加了自动化补丁的难度,上文的样例中就是对ProGu
空出世,解放了不少生产力,合理的技术选型可以为项目节省许多工程量这点毋庸置疑。 第二阶段:简单构建优化 选型之后基本上就可以开始敲码了,不过光解决开发效率还不够,必须要兼顾运行性能。前端工程进
译者注:如果现在要求对你写的Java代码进行优化,那你会怎么做呢?作者在本文介绍了可以提高系统性能以及代码可读性的四种方法,如果你对此感兴趣,就让我们一起来看看吧。以下为译文。 我们平时的编程任务
P53 步骤的组合被称之为执行计划。执行计划是SQL优化中最为复杂也是 最为关键的部分,只有知道了ORACLE在内部到底是如何执行该SQL语句后,我们才能知道优化器选择的执行计划是否为最优的。执行计划对于DBA来说,
P16 Delphi™、C++Builder™ 或 Kylix™)构建的企业应用程序拥有最优性能时,程序员可以利用 DB2 优化器的能力来处理即使是“难以处理的”SQL 语句并给出有效的存取路径。尽管如此,拙劣编码的 SQL
非优化代码: let a = new Array(); a[0] = "myString1"; a[1] = "myString2"; a[2] = "myString3"; 优化代码: let
conditionals — 为if -s 和条件表达式应用优化 comparisons — 针对二进制节点应用某些特定的优化,例如:!(a <= b) → a > b (只在不安全时), 尝试去否认二进制节点,例如
1、重构是程序员的主力技能。 2、工作日志能提升脑容量。 3、先用profiler调查,才有脸谈优化。 4、注释贵精不贵多。杜绝大姨妈般的“例注”。漫山遍野的碎碎念注释,实际就是背景噪音。
文件夹(原先只有部门管理员才可以); 9:优化迁移工具,自动忽略无法迁移的文件,文件大小限制项不起作用等。 10:针对Edge浏览器做了一些优化调整。 11:微信接口类,access_to
注实际应用的开发,而不是把时间浪费在琐碎的接口兼容性上面,并且充分利用了各个平台独有的一些特性进行优化。 在线文档: https://github.com/waruqi/tbox/wiki/%E7%9B%AE%E5%BD%95
status和show index语句来收集统计信息 3. spider的错误日志增加当前语句和当前库信息 【优化】 1. 解决delete/update .. limit ..语句效率较低的问题 默认情况下,delete/update
注实际应用的开发,而不是把时间浪费在琐碎的接口兼容性上面,并且充分利用了各个平台独有的一些特性进行优化。 在线文档: https://github.com/waruqi/tbox/wiki/%E7%9B%AE%E5%BD%95
各在线预览列表模块支持分组加载 增加点击直接选择文件上传图片插件 优化了粘贴图片的功能,上传时有loading和出错的提示 添加jsonp的跨域请求支持 bug修复&优化改进 修复内容过多时,回到顶部,顶部内容被工具栏遮挡问题
,让世界各地的用户均能体验到deepin系统的无限魅力。 系统修复 本次,我们重点对任务栏和控制中心进行了修复和优化,使得deepin 2014.3体验和稳定性得到了较大改善。 Bug修复 系统新增浅色主题,同时修复深色主题部分显示问题
YSlow可以对网站的页面进行分析,并告诉你为了提高网站性能,如何基于某些规则而进行优化。 YSlow可以分析任何网站,并为每一个规则产生一个整体报告,如果页面可以进行优化,则YSlow会列出具体的修改意见。 YSlow跌评分规则。
frontend生成查询计划分为两个阶段:(1)生成单机查询计划,单机执行计划与关系数据库执行计划相同,所用查询优化方法也类似。(2)生成分布式查询计划。 根据单机执行计划, 生成真正可执行的分布式执行计划,降低数据移动,
创建的一个浏览器插件,发布于2007年。 YSlow可以帮助我们可以看出我们页面上的很多不足,并且可以告诉我们改怎么改进和优化。 Yahoo!在过去的5年中维护着YSlow的代码。现在Yahoo!将这些代码开源出来,基于
Web 动画,不仅会产生“页面垃圾”(janky),最直接的体验就是页面卡顿。开发者往往会花大量精力在优化首屏加载,为了几毫秒锱铢必较,但忽略了页面交互动画所带来的性能问题。 Algolia 的每一位
基于此,我们将视频下载总结为"多快好省"四个方面,以下载成功率、首次缓冲时长和缓冲概率为主要的技术指标对视频下载进行优化。具体参数的优化结果见下表1,经过长时间的打磨,我们的视频下载模块的下载成功率已经达到了99.9%,视频的首次缓冲时长1