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【金仓数据库征文】金仓 KES 性能调优实录，在鲲鹏加麒麟 V10 上从 KWR 报告一路做到 SQL 优化-CSDN博
笃行其道
duxing.blog.csdn.net › article › details › 163513302
文章浏览阅读2.6w次，点赞3次，收藏3次。本文通过鲲鹏 aarch64 平台上的金仓数据库（KingbaseES V9）性能调优实验，展示了科学调参对数据库性能的提升效果。在默认配置下（shared_buffers=128MB），4 并发只读压测 TPS 中位数为 54,029；通过 KWR 报告诊断发现 CPU 是主要瓶颈后，针对性调整了内存、WAL 等十多个参数，使 TPS 提升 30.6% 至 70,541。实验还揭示了索引效果…
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苹果“遇冷” 市场分化加剧
七禾网
www.7hcn.com › article › 485298-1.html
近日，期货日报记者对陕西、山东等苹果主产区多家企业及分析人士进行采访后发现，今年“双节”苹果市场并未迎来预期中的火热备货行情，整体呈不温不火态势：下游消费疲软，替代水果增多，客商按需采购，同时优果、差果价格分化愈发明显，“优果优价”特征持续强化。备货清淡 下游消费疲
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哈尔滨理工大学助力我国电力系统装备实现突破
中国教育和科研计算机网CERNET
cernet.edu.cn › ke_yan_yu_fa_zhan › gao_xiao_cheng_guo › cheng_guo_zhan_shi › 202609 › t20260914_2773563.shtml
近日，世界首台35千伏高压直挂调相机在黑龙江孙吴胜山风场成功并网运行，标志着我国在新能源电网无功调节核心装备领域取得世界级技术突破。来自装备制造、高校科研、新能源场站领域专家齐聚“世界首台35千伏高压直挂调相机工程应用发布会暨新型分布式调相机技术交流会”，共同见证这一能源装备领域重要成果，并实地考察了35千伏高压直挂调相机现场运行状态，观摩了装备实际工况，对该装备的自主创新成果给予肯定。
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哈尔滨理工大学助力我国电力系统装备实现突破
中国教育和科研计算机网
www.cernet.edu.cn › ke_yan_yu_fa_zhan › gao_xiao_cheng_guo › cheng_guo_zhan_shi › 202609 › t20260914_2773563.shtml
近日，世界首台35千伏高压直挂调相机在黑龙江孙吴胜山风场成功并网运行，标志着我国在新能源电网无功调节核心装备领域取得世界级技术突破。来自装备制造、高校科研、新能源场站领域专家齐聚“世界首台35千伏高压直挂调相机工程应用发布会暨新型分布式调相机技术交流会”，共同见证这一能源装备领域重要成果，并实地考察了35千伏高压直挂调相机现场运行状态，观摩了装备实际工况，对该装备的自主创新成果给予肯定。
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安全管理平台HSM - 山石网科
山石网科丨守护网络安全 首选山石网科
www.hillstonenet.com.cn › product_service › hsm
多场景，优体验，构筑综合运维新时代
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ONES 客户案例 - 优艾智合机器人 | ONES
ONES 领先的企业级智能研发管理平台
ones.cn › customers › legacy › youaizhihe
优艾智合携手 ONES 搭建了产品的过程管控体系，并启用缺陷管理及个性化配置，高效交付软硬件产品。
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中国卓越技术团队访谈录（2021年第六季）_语言 & 开发_InfoQ 中文站_InfoQ精选电子书
InfoQ
www.infoq.cn › minibook › bdNa3CRKlONxG13Y4Fq4
中国卓越技术团队访谈录（2021年第六季）本期《中国卓越技术团队访谈录》精选了京东、优酷、网易数帆、微众银行、恒生电子等技术团队在前沿技术探索、云原生转型方面的实践经验及心得体会。InfoQ希望通过这样的记录，向外界传递杰出技术团队的做事方法/技术实践，让开发者了解他们的知识积累、技术演进、产品锤炼与团队文化等，并从中获得有价值的见解。
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优酷客户端（强大播放器，想你所看）下载-优酷客户端软件下载 v9.5.1.1001pc - 爬爬下载网
爬爬下载网
www.ppzy.com › ruanjian › 53.html
《优酷客户端》是一款深受广大用户好评的在线观影多功能平台软件。本款软件是由优酷网为广大用户免费推出的，不仅可以轻松在线看各种影视资源，而且还支持在线下载，上传各种视频等多种强大的功能，方便用户们的使用
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HTTP状态查询 - 站长工具
站长工具
tool.chinaz.com › pagestatus
查询页面返回的状态，比如返回404表示页面不存在，返回500表示内部服务出错，返回301表示资源永久性跳转。
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大数据任务智能调优与参数推荐的方法与实践，探讨基于历史日志、强化学习与代价模型的自动调参_大数据-CSDN问答
程序员问答社区
ask.csdn.net › questions › 10063851
CSDN问答为您找到大数据任务智能调优与参数推荐的方法与实践，探讨基于历史日志、强化学习与代价模型的自动调参相关问题答案，如果想了解更多关于大数据任务智能调优与参数推荐的方法与实践，探讨基于历史日志、强化学习与代价模型的自动调参 大数据 技术问题等相关问答，请访问CSDN问答。