登录社区云,与社区用户共同成长
邀请您加入社区
在 C:\ProgramData\Microsoft\Windows\CapabilityAccessManager 路径下,有一个名为 CapabilityAccessManager.db-wal 的文件,竟然悄悄膨胀到了几十 GB 甚至上百 GB!
虚拟机只能在公司用?VMware 加个cpolar在家也能轻松连
Sim_EKB_Install_2025_12_04
ESXI裸金属是VMware vSphere虚拟化套件中的裸金属虚拟化平台,主要提供虚拟化功能vCenter充当ESXI主机和虚拟机的中央管理点,用于对多台 ESXi 主机、虚拟机、存储、网络等资源进行统一管控,是企业级虚拟化环境的 “神经中枢”
优先级操作⭐⭐⭐⭐⭐调整 JVM 内存(-Xmx4096m⭐⭐⭐⭐排除target等目录⭐⭐⭐禁用无用插件⭐⭐关闭自动编译、动画、拼写检查⭐UI 主题和渲染优化💡实测效果启动时间:从 25s → 8s代码跳转:从卡顿 → 流畅内存占用:稳定在 3.5G(原频繁 GC 到 6G)
IntelliJ IDEA集成Profiler工具助力Java性能优化 摘要:IntelliJ IDEA 2023.2+版本内置的Profiler工具为Java开发者提供了强大的性能分析能力。该工具整合了AsyncProfiler和JFR技术,支持CPU、内存、线程等多维度分析。通过火焰图、调用树等方法可直观定位性能瓶颈,内存快照功能可检测内存泄漏,线程转储能分析死锁问题。实时监控图表可观察CPU
本文介绍了彻底去除Win11资源管理器左侧导航栏中"视频""音乐"等系统文件夹的方法。通过两组注册表命令:首先设置导航窗格显示所有文件夹,然后逐个删除对应的命名空间注册表项,涉及图片、下载、文档等多个系统文件夹。操作后可能需要重启生效,最终效果可完全隐藏这些默认文件夹。该方法比网上多数教程更彻底,通过直接修改注册表实现永久性移除。
计算机\HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\ControlSet001\Control\Power\PowerSettings。电源按钮操作(7648efa3-dd9c-4e3e-b566-50f929386280)如果我想显示“电池按钮和盖子”这个电源选项。谨慎修改,谨慎修改,谨慎修改。最后附带一些大佬修改经验,
用了这么多年的电脑,居然不知道这个操作
Perfetto是很好的性能分析工具,发展很快。它不仅可以看systrace,也可以将logcat也一起提取出来,方便与其他信息放在同一个时间轴上去分析。它也可以分析memory问题,如ion 和dma_buf 泄露。Perfetto是一个高效的性能分析工具,可以提高程序员分析问题的效率,希望大家可以掌握。
如何设置Windows文件夹背景为黑色?(其实就是“深色模式”)
你知道怎么一分钱不花却能让电脑硬盘大幅度提升吗
一、stress简介1、stress简介stress是Linux的一个压力测试工具,可以对CPU、Memory、IO、磁盘进行压力测试。2、stress安装安装:sudo yum install stress二、stress使用1、stress命令stress [OPTION [ARG]]-c, --cpu N:产生N个进程,每个进程都循环调用sqrt函数产生CPU压力。-i, --io N:产生
在我们日常使用IDEA进行开发时,可能会遇到许多卡顿的瞬间,明明我们的机器配置也不低啊?为什么就会一直卡顿呢?
本文深入剖析了RAG应用在实际使用中可能出现的性能问题,指出问题并非仅仅源于模型或向量库的速度。文章详细阐述了影响RAG性能的三大关键因素:检索链路变长、上下文变长导致的TTFT增加以及KV Cache对并发的影响。通过分析这些因素,文章提出了针对性的优化策略,如拆分端到端耗时、优化top-k和token budget、改善信息位置等,帮助开发者有效提升RAG应用的响应速度和用户体验。对于想要学习
— 多维数据采集 + 规则引擎 + LLM 智能归因,输出"哪里慢、为什么慢、怎么修"的结构化诊断报告,甚至由 AI 直接生成可执行的代码级修复方案。+ Perfetto 肉眼分析,它把"定位具体函数"自动化了,还能让 LLM 顺手给出修复代码 —— 配合本文的。不够,还得能定位"哪一帧爆了、是哪个函数"。选择,基本能把"刷新/卡顿"这条链路闭环。
本文通过餐馆经营类比,生动阐释了软件系统中性能优化与可扩展性的核心概念。性能优化如同提升单点效率(如改进烹饪流程),而可扩展性则是构建弹性架构(如增加厨师分工)。文章追溯了性能优化的历史背景,指出AI可辅助定位代码瓶颈(如循环查询优化);在可扩展性方面,强调通过服务拆分消除单点瓶颈(如电商订单流程解耦)。二者既相互关联又需平衡:性能优化解决"跑得快",可扩展性确保"跑
第一,权限安全加固,默认全开权限会导致恶意指令可随意操作本地文件、执行系统命令,风险极高,需遵循最小权限原则,按需关闭冗余权限,禁止对外开放系统命令执行、高危文件操作权限,同时设置指令白名单,拦截高危操作。第三,数据安全防护,核心记忆文件、运行日志包含用户隐私数据、业务数据,需开启日志脱敏功能,自动屏蔽密钥、账号、隐私信息,同时配置数据自动加密存储,设置定期自动清理过期日志与冗余数据,手动备份核心
作为一个在深圳摸爬滚打多年的企业主,我深知现在做生意最大的痛点已经不是“有没有流量”,而是“AI搜不到你”。以前客户用百度、谷歌找供应商,现在他们用ChatGPT、文心一言、Kimi直接问“深圳哪家工业自动化公司靠谱”,如果你的企业没有被AI大模型“采信”并推荐,那恭喜你,直接消失在客户的备选清单里。这篇文章不讲虚的,直接上干货,带你剖析靠谱的GEO(生成式引擎优化)企业到底该怎么选,以及一套可落
当前工业B2B采购中,参数化选型是核心决策环节,超细分零部件的适配要求极高:比如新能源汽车动力系统的氟橡胶密封件,需考核FKM 26型的邵氏硬度A70±5、压缩永久变形≤20%(120℃×22h)、公差符合GB/T 3452.1-2005的0.1mm级要求;半导体封装用AuSn20共晶焊片,要满足钎焊温度280℃、剪切强度≥180MPa、厚度公差±2μm。这类产品的选型依赖多维度参数的精准匹配,但
本文介绍了一个基于Python的126邮箱自动化测试项目。项目使用Selenium WebDriver驱动浏览器,采用PageObject设计模式,结合UI对象库和数据驱动测试方法。测试范围包括登录功能、添加联系人和发送邮件等功能验证。关键技术点包括:通过win32api模拟键盘操作和剪切板处理附件上传,使用openpyxl解析Excel测试数据,并集成pytest-html生成测试报告和yagm
Webpack/Vite 打包时会把这些页面全部打进首屏 Bundle。main.js├── Home├── User├── Report└── ...首页代码用户页代码报表页代码全部下载。缺点:首屏资源大首次加载慢FCP/LCP变差main.js按需加载哪个chunk这就是分包。
本文系统性地探讨了HybridCLR热更新性能优化的五大维度:启动优化、运行时优化、内存优化、网络传输优化及监控诊断。在启动阶段,通过延迟加载、预编译和元数据裁剪可将冷启动时间缩短50%以上;运行时利用DHE变更率模型和跨边界调用优化,能在30%变更率下保持80%以上的原生性能;内存管理方面建议合理规划布局和对象池化,控制额外开销在10MB内;网络传输采用差分包压缩和并发下载策略,显著提升更新效率
这个就和我们提高隔离级别一样的,加上Gap Lock之后,我们就可以锁住这个数据之间的空隙,不让其他用户的修改我们的表,让我们在二次查询时候以为数据库有报错问题,也就是所谓的幻读。锁类型:共享锁(S)、排他锁(X)、意向锁(IS/IX)、间隙锁(Gap Lock)、临键锁(Next-Key Lock)而线程池则是将它所有的连接集合在一个线程池里面,直接形成一个工作链(线程),既高效又成本低。我们从
本文介绍了AI Agent开发中工具设计的三个关键层次: Schema定义层:核心是让Agent正确理解工具用法,包括详细的参数描述、枚举值定义、默认值设置和示例说明,需注意参数关系和禁忌值标注。 错误处理层:针对网络超时、参数错误等常见问题建立分层处理机制,包括错误分类(参数错误、网络错误等)和重试策略(如指数退避),确保工具稳定性。 感知优化层:通过Schema优化提升Agent使用体验,包括
在传统SAP开发中,我们习惯使用SE11创建数据库视图来封装多表关联逻辑。但随着SAP S/4HANA的推出,**CDS视图(Core Data Services)**已经成为数据建模的新标准。相比SE11视图,CDS视图功能更强大、语法更灵活、性能更优秀,是SAP新一代数据模型的核心组件。本文将从零基础入手,带你掌握CDS视图的核心语法、注解配置和建模流程,并对比传统视图的差异,帮助你做出正确的
2026年,千问发布了Qwen3.5系列模型,其中MoE模型参数量更大,语义理解能力更强,同时由于每次前向计算只激活少量专家,推理速度有所保障。本文将围绕Qwen3.5模型的MoE部分展开,内容包括参数分析、结构分析、vllm实现流程和profiling拆解方法。本文基于transforms仓和vllm、vllm-ascend框架代码分析,请以官方代码仓为准。transformers仓中的Qwen
在大规模混合专家模型(MoE)的训练过程中,计算效率与显存贮瓶颈是经常遇到的挑战。以 Qwen3.5 MoE 为代表的模型结构,在训练时尤其需要高性能的算子实现和显存优化策略。我们在实际训练过程中,发现原有的 PyTorch 原生小算子可能会影响性能。为此,我们系统性地开展了一系列训练优化实验,重点引入 Triton 算子、优化显存异步卸载机制,并验证不同并行训练策略下的精度一致性,最终显著提升训
如果说程序员已经是高薪职业,那么干AI的程序员,就是高薪中的高薪。学AI大模型,就是冲刺高薪的最优解!零基础小白不知道从哪入门?有基础的程序员找不到系统学习路径?实战项目练手无门?面试不知道考什么?别慌!今天就给大家整理了一份【2026年最新版】AI大模型免费学习资源包,覆盖从入门到实战、从理论到面试、从基础到进阶的全流程,所有资料均已整理归档,无冗余、无套路,免费分享给每一位想抓住AI风口的程序
1.R8 Full Mode 是方向:AGP 8.1+ 已默认开启,激进优化显著减少体积,配合 Baseline Profile 消除潜在冷启动回退。2.精确 keep 胜过宽泛 keep是体积优化的最大敌人;用注解驱动替代宽泛规则。3.序列化方案选型决定 keep 工作量:kotlinx.serialization 编译期代码生成,几乎无需 keep 规则;Gson 依赖运行时反射,每个模型类都
本章节将深入探讨文档智能解析审核系统的性能优化与压力测试。log.info("压缩存储完成, documentId: {}, 原始: {} bytes, 压缩后: {} bytes",log.debug("缓存淘汰, key: {}, 原因: {}", key, cause);log.info("缓存淘汰, key: {}, 原因: {}", key, cause))log.info("缓存预热完