Python与Redis：提升性能，确保可靠性，掌握最佳实践
'value1')pipe.set('key2', 'value2') # 执行事务pipe.execute() Python 操作 Redis 数据库应用场景 1. 缓存 Redis 是一个高性能的键值存储系统，特别适合用作缓存层。由于其内存中的数据结构存储，Redis 能够提供快速的数据访问速度，这使其成为缓存解决方案的理想选择。 应用场景 缓存数据库查询结果，减少数据库访问次数，提高响应速...
以pytorch pipeline并行为例,分析各kernel的耗时占比及性能瓶颈
以pytorch pipeline并行为例,分析各kernel的耗时占比及性能瓶颈 1.生成pipeline并行的测试代码2.pipeline profing3.生成nsys2json.py代码4.将nsys sqlite格式转chrome json格式5.生成耗时成分统计代码6.统计耗时成分7.耗时成分如下:8.查看GPU PCIE链路状态9.链路状态如下10.Nsight Compute查看Ti...
Spark面试整理-讨论如何优化Spark应用程序的性能
优化Apache Spark应用程序的性能涉及多个方面，从代码优化到资源配置，都需要精心考虑。以下是一些关键的性能优化策略： 1. 数据序列化 使用高效的序列化格式：例如，使用Kryo序列化可以比Java序列化更快，更节省空间。确保在Spark配置中启用Kryo序列化。 2. 内存管理 内存优化：合理配置Spark的内存使用，包括执行内存和存储内存，以避免频繁的垃圾回收操作。 持久化级别：根据数据处...
性能再升级！UNet+注意力机制，新SOTA分割准确率高达99%
UNet结合注意力机制能够有效提升图像分割任务的性能。 具体来说，通过将注意力模块集成到UNet的架构中，动态地重新分配网络的焦点，让其更集中在图像中对于分割任务关键的部分。这样UNet可以更有效地利用其跳跃连接特性，以精细的局部化信息来提升分割精度。 这种策略可以帮助UNet更精确地界定目标边界，提升分割精度和效率。同时引导网络关注更有信息量的局部区域，减少模型对计算资源的需求。 本文挑选了12个U...
Pointnet++改进卷积系列：全网首发DualConv轻量级深度神经网络的双卷积核 |即插即用，提升特征提取模块性能
简介：1.该教程提供大量的首发改进的方式，降低上手难度，多种结构改进，助力寻找创新点！2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进，加入DualConv，提升性能。3.专栏持续更新，紧随最新的研究内容。 目录 1.理论介绍 2.修改步骤 2.1 步骤一 2.2 步骤二 2.3 步...
【HBase】HBase高性能架构：如何保证大规模数据的高可用性
HBase高性能原理 HBase 能够提供高性能的数据处理能力，主要得益于其设计和架构的几个关键方面。这些设计特点使得 HBase 特别适合于大规模、分布式的环境中进行高效的数据读写操作。以下是 HBase 高性能的主要原因： 1. 基于列的存储 HBase 是一个列式数据库，这意味着数据是按列族存储的。这种存储方式有几个优势： 存储优化：列存储允许更好的压缩率和更有效的数据存储，尤其是在含有大量相...
openGauss学习笔记-259 openGauss性能调优-使用Plan Hint进行调优-指定不使用全局计划缓存的Hint
文章目录 openGauss学习笔记-259 openGauss性能调优-使用Plan Hint进行调优-指定不使用全局计划缓存的Hint259.1 功能描述259.2 语法格式259.3 示例 openGauss学习笔记-259 openGauss性能调优-使用Plan Hint进行调优-指定不使用全局计划缓存的Hint 259.1 功能描述 全局计划缓存打开时，可以通过no_gpc Hint来强...
Redis 分区：构建高性能、高可用的大规模数据存储解决方案
在 Redis 中，分区是一种将数据分布在多个实例上的技术，用于处理大规模数据和提高系统性能。通过分区，可以将数据均匀地分布在多个节点上，从而减轻单个节点的负载压力，并实现水平扩展。 Redis 分区应用场景 1. 大规模数据存储 在 Redis 中，单个实例的内存有限，无法满足存储所有数据的需求，特别是在处理大规模数据时。通过分区技术，可以将数据分布在多个节点上，从而扩展 Redis 的存储能力。...
NCCL集合通信算子DEMO及性能测试
NCCL集合通信算子DEMO及性能测试 一.复现代码 以下代码用于测试NCCL算子的性能及正确性 一.复现代码 tee ccl_benchmark.py <<-'EOF'import osimport torchimport argparseimport torch.distributed as distfrom torch.distributed import ReduceOpfrom...
突破编程_C++_网络编程（一种高性能处理 TCP 粘包问题的方法）
作为处理 TCP 粘包问题，所有接收到的 TCP 数据会先存入队列中，然后再一个一个拿出来处理。一般情况下，这种处理模式是可行的，但是当报文的字节数很大时，这种模式的效率会比较低，所以本文会实现一种高性能的处理方式。 2 回顾一下 TCP 粘包问题 TCP（传输控制协议）是一种面向流的协议，它不保留数据包边界。在TCP连接中，数据被看作是一连串无结构的字节流。TCP 粘包问题指的是接收方在接收数据时，...