文章标签
处理
-
Python与多重插补：缺失值处理的终极指南
在数据分析和机器学习的世界里，缺失值就像是潜伏在数据海洋中的暗礁，随时可能导致我们的分析船只触礁。 缺失值是指数据集中某些变量没有可用数据的情况。 这些缺失的数据可能源于多种原因，比如数据收集错误、设备故障、用户拒绝提供信息等。 忽略缺失...
-
Transformer模型推理优化：不改模型结构，提升文档摘要系统效率
在人工智能领域，特别是自然语言处理任务中，Transformer模型凭借其强大的表征能力，在长文档摘要这类复杂任务上表现出色。然而，其巨大的参数量和计算复杂度，在实际部署时常常带来性能挑战：每次生成摘要都需要消耗大量计算资源和时间，严重影...
-
Linux epoll高并发优化：原理、实践与性能分析
在高并发网络编程中，如何有效地处理大量并发连接是一个核心问题。Linux 提供的 epoll 机制，以其高效的事件通知机制，成为了构建高性能网络服务器的关键技术之一。本文将深入探讨 epoll 的工作原理，对比 select 和 poll...
-
手把手教你？如何用 AWS Lambda 和 Step Functions 搭建事件驱动的 Serverless 应用
Serverless 架构的魅力在于，它让我们能够专注于业务逻辑，而无需过多关注底层基础设施的运维。AWS Lambda 和 Step Functions 是构建 Serverless 应用的两大利器，前者负责执行具体的计算任务，后者则负...
-
分析Celery在微服务架构中的应用案例与最佳实践
引言 在现代互联网应用中，微服务架构已经成为了一种流行的设计模式，尤其是在处理大规模并发请求时。在这个架构下，异步任务处理显得尤为重要，而Celery正是一款强大的异步任务队列。接下来，我们将分析Celery在微服务架构中的应用案例，...
-
如何构建实时用户行为分析系统？技术方案推荐
产品经理提出对用户行为日志进行实时分析，以快速调整产品策略，这确实是一个非常有价值的需求。目前T+1的分析能力显然无法满足这种快速迭代的要求。要实现高并发、低延迟的实时数据流处理，并最终通过BI工具灵活展现，可以考虑以下技术方案： ...
-
Flink 大规模流处理作业：性能监控与瓶颈诊断实战
在大规模流处理场景中，Apache Flink 以其高吞吐、低延迟和强一致性等特性，成为构建实时数据应用的首选。然而，随着业务的复杂性和数据量的爆炸式增长，即使是设计精良的 Flink 作业也可能遭遇性能瓶颈。有效地监控和诊断这些瓶颈，是...
-
不同数据类型在ETL工具中的性能对比分析
在现代数据处理产业中，ETL（提取、转换、加载）工具成为了数据集成和管理的关键，尤其在我们面对大量异构数据源时。不同数据类型的处理效率直接影响ETL流程的性能，本文将对各种数据类型在ETL工具中的性能表现进行对比分析。 1. 数据类型...
-
Python图像格式转换：从小白到熟练掌握
Python图像格式转换：从小白到熟练掌握 在日常的图像处理工作中，我们经常需要将图像从一种格式转换为另一种格式。例如，将JPEG图片转换为PNG，或者将TIFF转换为GIF。Python凭借其强大的图像处理库，可以轻松完成这项任务。...
-
告别Promise地狱：Redux Thunk 中 async/await 的异步流程扁平化实践
在前端开发中，尤其是在使用 Redux 管理应用状态时，异步操作是不可避免的。Redux Thunk 作为一个常用的中间件，允许我们在 action creator 中返回函数来处理异步逻辑。然而，当异步请求链变得复杂，比如您提到的登录流...
0 72 0 0 0 asyncawait异步编程 -
C++协程在嵌入式系统中的优化之道？性能、内存与CPU的三重奏
C++协程在嵌入式系统中的优化之道？性能、内存与CPU的三重奏 作为一名在嵌入式领域摸爬滚打多年的老兵，我深知资源受限环境下的开发有多么捉襟见肘。C++协程的出现，无疑为我们提供了一种在有限资源下实现高并发的可能。但理想很丰满，现实很...
-
聚类算法怎么选？K-Means、层次聚类、DBSCAN大比拼
搞数据分析和机器学习的朋友们，肯定没少跟“聚类”打交道。简单说，聚类就是把相似的东西归到一起，不相似的分开。听起来简单，但选哪个算法往往让人头疼。市面上聚类算法五花八门，K-Means、层次聚类、DBSCAN 这三位算是最常见的“老熟人”...
-
深度学习中数据预处理对内存的影响分析
在深度学习中，数据预处理是一个至关重要的步骤，它不仅关系到模型的准确性和鲁棒性，还直接影响到内存的消耗。本文将深入探讨数据预处理对内存的影响，并分析如何优化内存使用，提高算法性能。 数据预处理的重要性 数据预处理是深度学习流程中的...
-
Node.js 分布式任务系统：Redis Pub/Sub 实现实时任务分发与状态同步
Node.js 分布式任务系统：Redis Pub/Sub 实现实时任务分发与状态同步 大家好，我是你们的赛博朋克老友“码农老炮儿”。今天咱们来聊聊 Node.js 分布式任务系统里一个挺有意思的话题：怎么用 Redis 的 Pub/...
-
微服务架构下如何设计高可用的分布式事务协调器？
在微服务架构和分布式系统中，数据一致性是一个核心且极具挑战性的问题。尤其是在业务操作横跨多个服务和数据库时，如何确保这些操作要么全部成功，要么全部失败（原子性），就成了分布式事务协调器需要解决的痛点。本文将深入探讨如何设计一个高可用、可扩...
-
Serverless遇上边缘计算, 如何让智能家居快如闪电?
Serverless 遇上边缘计算, 如何让智能家居快如闪电? 想象一下, 你对着智能音箱说 "打开客厅的灯", 灯立刻亮起, 没有丝毫延迟. 或者, 你家的智能摄像头能够实时识别入侵者, 并在几毫秒内向你发送警报...
-
智能手表户外GPS信号弱？深扒弱信号环境定位精度瓶颈与优化
智能手表作为日常生活中越来越普及的穿戴设备，其GPS定位功能的重要性不言而喻。无论是运动轨迹记录、户外导航还是位置共享，精准稳定的GPS定位都是用户体验的基石。然而，不少用户在使用智能手表进行户外活动时，常常会遇到GPS信号弱、定位不准甚...
-
别再让任务失败砸锅！深入剖析 `on_failure` 的多种实战应用
你好，我是老码农。 在软件开发的世界里，任务失败就像是家常便饭，尤其是在复杂的分布式系统中。一个网络波动、一个数据库宕机，都可能导致任务执行失败。面对这种情况，我们不能束手就擒，而是要建立一套完善的应对机制，确保任务的可靠性和系统的稳...
-
Python 字符编码解码真经：告别乱码与 UnicodeDecodeError
作为一个 Python 开发者，你是不是经常被乱码、 UnicodeDecodeError 这些问题搞得焦头烂额？别担心，今天咱们就来聊聊 Python 里的字符编码和解码，让你彻底告别这些烦恼！ 1. 编码和解码：从人类语...
-
Rust Actor模型框架设计？充分利用多核CPU并行能力的同时，如何保证消息传递的安全性
在并发编程的世界里，Actor模型以其独特的魅力，成为了构建高并发、高容错性系统的利器。而Rust，这门以安全和性能著称的系统级编程语言，与Actor模型简直是天作之合。那么，如何才能在Rust中设计出一个既能充分利用多核CPU的并行处理...