这里就讲几个关键属性： baseUrl：所有的模块（般就是js）都相对于这个路径存在。 optimize：优化脚本文件的方式，有下面5种取值方式。 uglify：（默认） 用UglifyJS压缩。 uglify2：

系统截图还是使用windows自带的好用点。 图片优化 最后介绍两个图片优化的工具 imagemin svgo svgo使用用来优化svg图片，svg将会代替icon font成为新的趋势，详情阅读github的从icon

同时可以“记住”集群内被经常调度的资源类型（网络、内存以及CPU密集的），以此达到资源利用与调度的优化。 免协调，无主控的协议。一个节点在系统为它分配角色之前仅仅是一个节点，之后它仍然可以选择一个

考虑适度的有损压缩，如转化为80%质量的jpg图片 考虑把大图切成多张小图，常见在banner图过大的场景 加载性能优化, 达到打开足够快。 数据离线化，考虑将数据缓存在 localStorage 初始请求资源数 < 4

负载的影响。 用户还可以将内存联机事务处理和列存储索引结合到一起使用。可以使用具有列存储索引的内存优化表，以便于快速地对相同数据执行事务处理并运行分析查询。 在最近的 一个Data Exposed演讲

依据系统各页面的实际访问量 大小设计压力大小。 例如：应该给予首页比较大的 访问压力测试评估运行环境优化调试对系统进行优化调试脚本优化调整提交报告申请进入下一阶段达到产品需求规格标准测试报告提交包含压力测试过程 中出现的异常和不

表格：create/drop/alter table 管控中心 16. 性能优化网络框架 重头开发Libeasy（万兆网卡 > 1M 请求/秒） 内存优化 Lock-free内存B树 小请求执行过程不加锁 快速内存压缩/解压缩算法

根据2015年Spark官方调研发现，91%的用户觉得性能提升是Spark最重要的方面。因此，性能优化是Spark开发一直的关注点。 读取Parquet性能提升：Parquet是在Spark使用中

式数据中心的流量流向。另外，智能负载平衡策略可以帮助你在数据中心和云中按比 例扩展。 2．优化你的存储环境。数据控制是云领域刚出来的概念，这意味着创建数据层并且 将数据分配给正确的存储类型

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 User

一直在了解互联网的大数据高并发的架构，以及所采用的各种优化策略。 在建设初期，可以先从两方面进行考虑： 一、数据库设计策略。从数据库的扩展性来说，是考虑数据可以方便的进行垂直划分和水平划分，即：

data('currently') != 'showing') { v.stop(); } }) 4、优化选择器 节点选择和DOM操作, 根据给定的ID匹配一个元素总是使用#id去寻找element

5、多表连接时，使用表的别名来引用列。 二、书写优化性能建议 1、避免嵌套连接。例如：A = B and B = C and C = D 2、where条件中尽量减少使用常量比较，改用主机变量 3、系统可能选择基于规则的优化器，所以将结

FlockDB是一个存储图数据的数据库，但是它并没有优化遍历图的操作。它优化的操作包括：超大规模 邻接矩阵查询， 快速读写和可分页查询。 a high rate of add/update/remove

实现常用的大规模数据量场景下的机器学习算法 超高维度的参数优化，对于开发者算法能力要求较高，而且工作量较大，需要大量的时间和精力进行调参工作。XDML 内化学界最新研究成果，引入南京大学李武军老师提出的全新优化算法 SCOPE，并重构

使用各种非只读的全局变量 * 函数不显式的输入输出 （既参数表和返回） * 修改代码时只为达到目而”不择手段“，代码优化都是扯D * 函数间或模块间紧耦合，繁杂的嵌套、调用 * 文件随意命名 （例如 login.html

非就是getView方法，其余的方法几乎都是相同代码。这里是不是就可以优化起来呢？在其次，我们在使用Adapter的时候，为了优化性能，常常会创建一个Holder。而Holder里面每次存放的都是Vi

系统就默认支持高大上的触控笔了。并提供了 API 让你的 APP 来响应触控笔事件。 低功耗蓝牙扫描优化 优化了低功耗蓝牙扫描优化的扫描。现在低功耗蓝牙的应用越来越多，很多 APP 都需要扫描设备，扫描设备是一个非

内存瓶颈：实例会出现OOM，然后导致主备发生切换 连接数瓶颈：应用不能新建立连接到数据库 则需要进行应用优化、慢SQL优化或者进行弹性升级实例规格来解决。 还有一些涉及主备数据安全的参数比如innodb_flu

简介： 1、在之前我们把要寻找最优的分割超平面的问题转化为带有一系列不等式约束的优化问题。这个最优化问题被称作原问题。我们不会直接解它，而是把它转化为对偶问题进行解决。 2、为了使问题变得易于