更是纠结而痛苦,而如何把这样的 风险降到最低,并在不知不觉中,让用户习惯了每一点优化。 基于我的阿里框架雏形,从框架优化升级的系列项目过程中总结了几个关键点跟大家一起分享: 一、了解业务背景 在做涉及
微软桌面优化包 MDOP 是为软件保障客户提供的 Windows 桌面部署软件,帮助企业用户在具体环境中改进兼容性和管理、减少支持成本、改进资产管理和提高策略控制。随着 Windows 8 的发布,微软也于本月初推出了
大家好, 蝉知企业门户系统 4.4.1正式发布了。 这次升级手机模板增加了新的自定义主题,优化了幻灯片功能,优化了手机模板页面,同时修复了bug。 关于 蝉知 蝉知企业门户系统是由易软天创团
的分辨率运行。在打开系统预装的软件后,他们发现包括日历、联系人、消息等应用程序已经针对横向布局进行了优化。 横版日历布局 例如,在日历中,可以在显示屏的一侧查看日历,而在另一侧查看所选日期的
1. 性能优化不是仅局限于后台----Qzone性能优化报告 QQ空间产品中心 Qwang 2. Qzone优化概述存储优化 日志重构 访问优化 接入层 逻辑层 表现层 3. 日志重构前问题分析数据量增长过快
下面整个思路是,使用了系统提供的LruCache类做一级缓存, 大小为运行内存的1/8,当LruCache容量要满的时候,会自动将系统移除的图片放到二级缓存中,但为了避免OOM的问题,这里将 SoftReference软引用加入来,当系统快要OOM的时候会自动清除里面的图片内存,当然内存充足时就会继续保存这些二级缓存的图片.强调一点, 不要用SoftReference去做一级缓存,现在的java中垃圾回收加强了对SoftReference软引用的回收机制,它只适合临时的保存一些数据缓存,并不适合长期的(相对临时而言,并不是真正的长期).
【编者的话】本文是“NGINX应用性能优化指南”系列文章的第四篇,主要介绍了如何从负载均衡方面实现NGINX应用性能优化。 正文 NGINX允许使用 upstream 指令配置后台。最值得注意的是会话持久化和负载均衡策略。
本文将针对如上两个问题进行一些讨论,最终给出较为合理的解决方案。
图片加载性能优化永远是Android领域中一个无法绕过的话题,经过数年的发展,涌现了很多成熟的图片加载开源库,比如Fresco、Picasso、UIL等等,使得图片加载不再是一个头疼的问题,并且大幅降
,APP性能数据在优化产品上变得越来越重要,国内大批APM厂商仿佛一夜间遍地开花,整个监控体系也从服务端到APP端再到H5端不断的加强和改变策略来适应不同的场景需求,使得监控和优化的本质上已经发生了变化。
数据闭环,线上服务主要数据不依赖于外部API; 运维便捷,方便切换集群,方便分类管理配置; 数据提升,通过优化排序算法,提升GMV、订单转化率、客单价等。 * 新架构 新架构功能模块如上图所示:
CRUX是一个轻量级的、为i686优化的Linux发行,它面向经验丰富的Linux用户。这份发行以简单化为主旨,这反映在其基于简单的tar.gz 格式的软件包系统上,以及BSD风格的启动脚本和相对较少
的努力。近日,《终极算法》一书作者,华盛顿大学计算机科学教授 Pedro Domingos 也提出了自己的方法——离散优化。 神经分类的原始方法是学习单层模型,比如感知机(Rosenblatt, 1958)。但是,将
10 Build 10108 已经使用了新的开关控件,样式看起来更舒服一些,但配色似乎是颠倒了,仍等待优化。这个版本的文件管理器中的右键菜单里的选项也有微调。 而且 3D Builder 应用已经内置
的观点, 本文有助于帮助大家深入理解Activity。 《Android性能优化典范 - 第3季》 :Android性能优化典范的课程最近更新到第三季了,这次一共12个短视频课程,包括的内容大致有:更高效的ArrayMap容器,使用
Unity 又放出了这一版本的升级版 5.4.1,对 VR 支持这一领域进行了一部分修复和深入的优化。 优化主要是针对四点: 1. 作品目标群体为 Windows 玩家时,Mac 版本的编辑器现在可以添加
软件可能有心无力,麻省理工学院(MIT)的计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)开发出 InstantCAD,一款简化编辑过程、改进和优化 CAD 模型的插件。 由于 CAD 的对象参量和属性非常多,如果需要查看修改后的结果必须
1. Oracle数据库性能优化实务第14讲:索引与访问路径主讲人:白鳝华章培训网、[www.hztraining.com]华章培训网版权所有 2. 访问路径和SQL性能访问路径决定了执行计划的性能
才能激发用户的持续关注?项目优化不失为好的方法之一。要做项目优化,这不单是运营同学的事情,在设计以及技术实现层面上,我们也应该思考如何给项目带来一个好的方案。每一次的优化探索,都是一段结果未知的旅程。这里举例
后台数据库中的数据过多,没做数据优化导致后台查询数据很慢 次要原因2: 前端数据请求-解析-展示过程处理不当 次要原因3: 网络问题所致 那么我们应该怎么做后台数据优化呢? 解决问题 这里总结了几种方案