30000+ 条结果

1. 红目香薰 laoshifu.blog.csdn.net › article › details › 163359307
   仓颉 Issue 2651 性能问题验证与优化-CSDN博客

   文章浏览阅读422次，点赞7次，收藏4次。本文对比了仓颉语言与Java在1000万随机整数排序上的性能表现。通过实现基数排序算法优化仓颉的排序性能，结果显示：优化后的仓颉基数排序仅需438ms，比Java的877ms快近一倍。文章详细解释了基数排序的原理（分两趟处理高低16位）及其效率优势（O(n)复杂度），并提供了代码实现与测试方法。测试环境为Windows 10 x64系统，使用仓颉1.0.5（cjnative后端）和Java 25…

2. CSDN文库 wenku.csdn.net › answer › 270jrrci8w96
   MySQL为什么偏偏选B+树做索引，而不是更常见的B树？ - CSDN文库

   文章浏览阅读559次。MySQL选用B+树而非B树作为索引结构，核心在于磁盘I/O优化与查询场景适配。B+树的非叶子节点仅存键值和指针，不存实际数据，显著提升单页索引容量，降低树高度（例如16KB页、20B键指针组合下，3层可支撑约67万记录）；所有数据集中于有序且双向链表连接的叶子节点，既保障等值查询路径稳定（O(log n)）

3. 百度开发者中心 developer.baidu.com › article › detail.html
   网站地图生成技术解析：从原理到实践的全链路指南-百度开发者中心

   掌握网站地图生成的核心原理与工具选型，助您高效构建符合SEO规范的Sitemap文件。本文深入解析XML格式规范、差异更新算法及主流技术方案，提供从代码实现到自动化部署的完整指南。

4. Archlinuxcn wiki.archlinuxcn.org › wiki › 性能优化
   性能优化 - Arch Linux 中文维基

   本文将介绍与性能有关的系统诊断知识和具体步骤，通过减少资源消耗等方式优化系统性能。游戏相关的特别优化请参阅 游戏#性能优化 。 性能优化的最佳方法是找到瓶颈或拖慢整体速度的子系统。查看系统细节可以帮助确定问题。 为定量评估优化成果，可使用 基准测试 。 内部硬件路径意指储存设备是如何连接到主板的。例如 TCP/IP 经由 NIC、即插即用设备可以使用 PCIe/PCI、火线、RAID 卡 、USB 等。通过将储存设备均分到这些接口可以最

5. AtomGit blog.gitcode.com › 969503b9f21c1e529a3763f10bd12ce0.html
   技术实践：从零构建技术系统的编程学习指南 - AtomGit | GitCode博客

   在当今快速发展的技术领域，掌握系统底层原理是突破技术瓶颈的关键。本文将带你探索如何通过亲手构建各类技术系统来深化编程理解，从零开始掌握复杂系统的设计与实现方法，开启一场充满挑战与发现的技术探索之旅。 ## 为什么选择亲手构建技术系统？ 传统的编程学习往往停留在API调用和框架使用层面，而构建自己

6. 博文视点 www.broadview.com.cn › tech › 23
   前端技术 - 博文视点

   我们为什么使用Node 管理员账号 2017-01-03 小编说：Node 已经迅速成为一个可行并且真正高效的web 开发平台。在Node 诞生之前，在服务端运行JavasScript 是件不可思议的事情，并且对其他的脚本语言来说，要实现非阻塞I/O 通常需要依赖特殊的类库。但Node 的出现... 管理员账号 2017-01-03 1044 1 0 React应用优化：避免不必要的render 管理员账号 2016-12-13 小编说

7. 聚焦 FPGA 设计 fpga.eetrend.com › technology.html
   技术 | FPGA开发圈

   技术 HDMI数据的接收发送实验（三） 本章节来实现对DDR4使能ECC功能后对DDR4的读写操作。使用modelsim仿真DDR4的读写实验，使用IP核自带的example design进行仿真测试 FPGA仿真环境搭建与使用技巧(III) 在 Vivado 中，我们在图形界面下执行的操作都有对应的 Tcl 命令。Vivado 不仅支持 Project 模式，也支持 Non-Project 模式。 Agilex 5 SOC FPGA的

8. 加载中 newitnavi.h3c.com › 2026 › 01 › Catalog › QYJS › 202604 › 2823687_233453_0.htm
   《数字化领航》AI技术专刊

   随着大规模语言模型（LLM）在长文本生成、复杂推理和多轮对话等场景中的深度应用，其推理过程中的显存瓶颈，尤其是由键值缓存（KV Cache）引发的“显存墙”问题，已成为制约AI应用服务响应速度、吞吐量与成本的关键。目前，业界正通过动态缓存管理等关键技术来探索KV Cache技术的优化方向，试图在模型应用效果与显存效率间寻求平衡。这要求从算法、框架到硬件的协同创新，以系统性地突破显存墙的制约。 键值缓存（KV Cache）；内存瓶颈；以存

9. CANN开发者社区 cann.csdn.net › 69afcbb054b52172bc603605.html
   基于昇腾的SAM投机解码：长序列强化学习训练加速利器_CANN_昇腾CANN-CANN开发者社区

   SAM（suffix automaton，后缀自动机）是一个能够高效解决许多字符串问题的数据结构。直观上，字符串的 SAM 可以理解为给定字符串的所有子串的压缩形式。SAM主要维护两个重要的集合：结束位置endpos：考虑字符串 s 的任意非空子串 t，记 endpos(t) 为字符串 s 中 t的所有结束位置的集合。例如，对于字符串 ABCBC 我们有 endpos(BC)={2,4}。在SAM 昇腾CANN CANN开发者社区

10. 阿里云 cn.aliyun.com › getting-started › what-is › what-is-block-storage
    什么是块存储_云计算主题库-阿里云

    块存储是一种数据存储技术，它将数据分为固定大小的数据块，并且每个数据块都有唯一的地址。在块存储系统中，存储卷被当作独立磁盘驱动器使用，并且通过存储区域