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Boosting Python Code Efficiency with PyCharm Debugging Features
As a Python developer, optimizing your code for better performance is crucial. One effective way to achieve this is by ...
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如何分析和优化Emscripten生成的WASM文件大小与性能？C++代码优化指南
使用 Emscripten 将 C++ 代码编译为 WebAssembly (WASM) 是一种在 Web 上运行高性能应用程序的强大方法。然而，生成的 WASM 文件的大小和性能可能会成为问题。本文将探讨如何分析和优化 Emscript...
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告别盲人摸象：用 eBPF 精准诊断 Kubernetes 微服务性能瓶颈
Kubernetes 微服务性能诊断：eBPF 如何破局？ 当你面对 Kubernetes 集群中成百上千的微服务实例时，性能问题排查就像大海捞针。CPU 占用率异常升高？内存泄漏导致服务崩溃？HTTP 请求延迟飙升？传统的监控手段往...
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C++到Wasm编译加速指南：增量与并行编译实战
最近有朋友问我，他正在尝试将一个大型的 C++ 项目编译成 WebAssembly (Wasm)，以便在浏览器中运行。但是，项目一大，编译时间就让人难以忍受。这确实是个常见问题，特别是对于那些习惯了桌面应用开发，对前端编译优化不太熟悉的开...
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Real-time Collaborative Document Editing Core Technologies and Architecture Deep Dive
Real-time collaborative document editing, exemplified by Google Docs, represents a significant advancement in how teams...
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WebAssembly 音视频应用性能优化实战：瓶颈分析与代码调优
大家好，我是你们的技术顾问，今天我们来聊聊如何优化基于 WebAssembly 的音视频处理应用的性能。WebAssembly (Wasm) 提供了接近原生应用的性能，但要充分发挥其潜力，需要进行细致的性能分析和优化。本文将深入探讨如何找...
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边缘计算联邦学习：聚合算法选择与优化指南
在边缘计算环境中部署联邦学习，选择合适的聚合算法至关重要。边缘计算的特性，如资源受限、网络不稳定、数据异构性等，对联邦学习的性能和效果产生显著影响。本文将深入探讨在边缘计算场景下，如何选择和优化联邦学习的聚合算法，并提供一些实用的建议。 ...
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万亿参数级AI模型推理：NUMA内存墙与分片、同步、数据流优化实践
作为一名深耕高性能计算和AI基础设施的工程师，我深知当我们将万亿参数级别的多模态AI模型推向生产环境时，那些看似微不足道的系统瓶颈会如何放大，最终成为横亘在推理性能面前的“内存墙”。尤其是在现有的非统一内存访问（NUMA）架构下，这个问题...