优化 | 易学教程

【软件工程基础】个人项目之数独求解代码优化

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1.0版本性能分析这一部分出现了一些小问题，主要是忘记进行性能检测了。因为在生成数独题目的时候，就索性进行了数独读入方面的优化，然后那部分的优化代码写完之后就直接把求解数独部分的读入一块更新了。所以只能直接把优化好的代码和性能分析结果贴出来了。代码优化前面也介绍过，这一部分的代码优化主要是读入数独和输出求解后的数独部分的代码优化。首先是题目读入部分，方法从原来的一个个数的读入改成一行一行的数据读入，然后将读入的数据放入一个二位的int型数组进行后续的求解操作。然后是输出部分，因为求解好的数独存放在一个二维数组中，所以我的做法是效仿生成数独终局中的输出方法，将整个数独的结果放进一个一维数组中，这部分代码也和生成数独终局部分的一样。具体代码如下： while (ProblemOfSudoku.getline(str, LINE_LENGTH)) //读数独终局 { int ll = strlen(str); //读入的每一行的长度 for (int i = 0; i < ll; i++) { if (i % 2 == 0) { solve_sudoku[linecount][i / 2] = str[i] - '0'; } } linecount++; if (linecount % 9 == 0) //读完一整个数独后进行相应的操作 { linecount = 0

每日思考（2020/01/18）

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题目概览用一个div模拟textarea的实现使用flex实现三栏布局，两边固定，中间自适应为什么10.toFixed(10)会报错前端性能优化方案有哪些题目解答用一个div模拟textarea的实现 <style> .edit { width: 300px; height: 200px; padding: 5px; border: solid 1px #ccc; resize: both; overflow: auto; } </style> <body> <div class="edit" contenteditable="true"> 这里是可以编辑的内容，配合容器的 overflow ，多行截断，自定义滚动条，简直好用的不要不要的。 </div> </body> 使用flex实现三栏布局，两边固定，中间自适应 <div class="container"> <section class="left red"></section> <section class="middle blue"></section> <section class="right red"></section> </div> .container { width: 100%; height: 100%; display: flex; } .left,.right { flex: 0 0

搜索引擎各大站长平台汇总（盘点）

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百度搜索占比67.09%，神马搜索占比6.84%，搜狗搜索占比18.75%，其他搜索占比2.08%，谷歌搜索占比2.57%，必应搜索占比2.6% 站长平台是搜索引擎官方提供的的辅助网站优化管理的官方工具，也是各大搜索引擎针对网站推出的的一些优化方向和算法整改的交流平台，基本上从事网站优化离不开站长平台，接下来为杰哥就为大家盘点下目前业内知名的站长平台都有哪些? 搜索引擎各大站长平台汇总（盘点）站长网站优化网站运营经验心得第1张 1、百度站长平台百度站长平台可以说是目前国内站长使用最多的站长工具平台，当然这跟百度搜索强大的搜索流量直接挂钩，算是目前国内站长平台功能最完善的一个站长平台，对于网站管理和网站数据监测具有一定的参考意义，在国内站长平台这块算是排在首位。百度站长平台入口： https://ziyuan.baidu.com/ 2、360站长平台 360站长平台是依托于360搜索推出的站长平台，在国内勉强排上第二，相较于百度站长平台36站长很多功能不够细化，并且最近几年平台规则和算法更新也是偶尔来那么一下，很多站长对于它多少有点失望。 360站长平台: http://zhanzhang.so.com/ 3、搜狗站长平台搜狗站长平台是继百度和360之后上线的一个站长平台，功能相比前两家堪称简洁，只有一些基础的网站优化功能提供，再加上这几年优化行业有点不景气

RDD和DataFrame的区别

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spark3.0版本可能不太公布底层的RDD，以后使用dataframe将成为趋势，现在大都数公司也多使用dataframe来处理数据 RDD、DataFrame和DataSet是容易产生混淆的概念，必须对其相互之间对比，才可以知道其中异同。 RDD和DF的区别上图直观地体现了DataFrame和RDD的区别。左侧的RDD[Person]虽然以Person为类型参数，但Spark框架本身不了解Person类的内部结构。而右侧的DataFrame却提供了详细的结构信息，使得Spark SQL可以清楚地知道该数据集中包含哪些列，每列的名称和类型各是什么。DataFrame多了数据的结构信息，即schema。RDD是分布式的Java对象的集合。DataFrame是分布式的Row对象的集合。DataFrame除了提供了比RDD更丰富的算子以外，更重要的特点是提升执行效率、减少数据读取以及执行计划的优化，比如filter下推、裁剪等。提升执行效率 RDD API是函数式的，强调不变性，在大部分场景下倾向于创建新对象而不是修改老对象。这一特点虽然带来了干净整洁的API，却也使得Spark应用程序在运行期倾向于创建大量临时对象，对GC造成压力。在现有RDD API的基础之上，我们固然可以利用mapPartitions方法来重载RDD单个分片内的数据创建方式

Ansible之优化提升执行效率

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今天分享一下Ansible在工作环境中有那些可以优化的配置环境介绍：以前在公司工作处理服务器问题，需要用批量操作都是用shell脚本编写的工具，后来发现Ansible这个自动化工具，安装简单，操作起来很方便，支持多个模块，由python开发基于SSH协议通信的工具。这里有个问题就是如果服务器越来越多，Ansibe执行效率会变得比较慢，可以通过优化Ansible提供工作效率，具体优化的方法如下：线上管理机器：操作系统Linux，cpu为4核，内存8G，用这个机器管理上千台Linux服务器都没有太大压力 1.修改ansible的并发数 Ansible默认只会创建5个进程并发执行任务，所以一次任务只能同时控制5台机器执行。如果有大量的机器需要控制，例如20台，Ansible执行一个任务时会先在其中5台上执行，执行成功后再执行下一批5台，直到全部机器执行完毕。使用-f选项可以指定进程数，指定的进程数量多一些，不仅会实现全并发，对异步的轮训poll也会有正面影响。 #forks = 60 2.关闭ansible的SSH密钥检测 ansible默认是以ssh来实现远程推送执行的，是基于ssh秘钥检测，会检测远程主机的公钥，并记录在本地中known_host文件中，下次访问主机时，会核对公钥，如果公钥不同，openssh会发出警告，如果相同，会提示输入密码 SSH对主机的public

MyEclipse优化浅析

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转自 http://hbkh2000.javaeye.com/blog/434151 ，怕自己找不到。 MyEclipse优化为工作减轻负担，MyEclipse优化呢我们从以下几个方面来谈谈：每次一启动MyEclipse我的PF使用率就增加了500-600，而且在JSP页面编写代码时写几个字符之后就假死大概几秒之后才从文件上看到输入的字符。导致电脑反应迟钝，甚至处于假死状态。经过研究和搜索发现了一些对MyEclipse的优化方法： MyEclipse优化1. 去掉拼写检查 windows->preferences->General->Editors->Text Editors->Spelling 将“Enable spell checking”前的勾取消掉，就不进行拼写检查了。 MyEclipse优化2. 去掉验证 windows->preferences->MyEclipse Enterprise Workbench->Validation 保留Manual，将Build列的勾全部取消。 MyEclipse优化3. 去掉启动时不用的插件启动 windows->preferences->General->Startup and Shutdown 发现所有插件全部被启动，但是我们只用了其中几个，可以将不用的去掉。经过上述MyEclipse优化的操作

unity项目对音效的优化处理

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最近做项目优化，感觉每个地方都优化了还是到某一个地方或地段有点卡顿的现象。经过多方查找找到了问题的原因：音效播放导致的卡顿。然后就对音效的属性界面进行了如下调整就行了： Load Type :加载类型，我选的是在内存中压缩，这个根据你自己的情况而定。播放时将声音压缩在内存中，并进行解压。这个选项有轻微的性能开销(特别是对于Ogg/Vorbis压缩文件)，所以只在加载时解压缩会占用大量内存的较大文件中使用它。解压发生在混合器线程上，可以在分析器窗口的音频窗格中的“DSP CPU”部分进行监视 compression Format ：压缩格式，选择ADPCM。这种格式对于包含相当多的噪音并且需要大量播放的声音很有用，比如脚步声、撞击声、武器声。压缩比比PCM小3.5倍，但是CPU的使用率远低于MP3/Vorbis格式，这使得它成为上述声音类别的首选。 Sample Rate Setting ：采样率设置。此设置会根据分析的最高频率内容自动优化采样率。将所有的音效（我的是2D游戏，音效也是2D的）修改后。在场景中运行时一些卡顿的现象就好了好多。点赞 1 ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「crazyapp」的原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。原文链接：https://blog.csdn.net

SQL语句的优化

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怎么加快查询速度，优化查询效率，主要原则就是应尽量避免全表扫描，应该考虑在where及order by 涉及的列上建立索引。　　建立索引不是建的越多越好，原则是：　　第一：一个表的索引不是越多越好，也没有一个具体的数字，根据以往的经验，一个表的索引最多不能超过6个，因为索引越多，对update和insert操作也会有性能的影响，涉及到索引的新建和重建操作。　　第二：建立索引的方法论为：多数查询经常使用的列；很少进行修改操作的列；索引需要建立在数据差异化大的列上　　利用以上的基础我们讨论一下如何优化sql. 　　1、sql语句模型结构优化指导　　　　a. ORDER BY + LIMIT组合的索引优化　　　　　　如果一个SQL语句形如：SELECT [column1],[column2],…. FROM [TABLE] ORDER BY [sort] LIMIT [offset],[LIMIT]; 　　　　　　这个SQL语句优化比较简单，在[sort]这个栏位上建立索引即可。　　　　b. WHERE + ORDER BY + LIMIT组合的索引优化　　　　　　如果一个SQL语句形如：SELECT [column1],[column2],…. FROM [TABLE] WHERE [columnX] = [VALUE] ORDER BY [sort]

C++中的volatile关键字

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原文： http://www.cnblogs.com/Chase/archive/2010/07/05/1771700.html volatile关键字是一种类型修饰符，用它声明的类型变量表示可以被某些编译器未知的因素更改，比如：操作系统、硬件或者其它线程等。由于访问寄存器的速度要快过RAM，所以编译器一般都会作减少存取外部RAM的优化。遇到这个关键字声明的变量，编译器对访问该变量的代码就不再进行优化，从而可以提供对特殊地址的稳定访问。 volatile的本意是“易变的”，不过翻译成“直接存取原始内存地址”更为合适。“易变”是因为外在因素引起的，象多线程，中断等，并不是因为用volatile修饰了的变量就是“易变”了，假如没有外因，即使用volatile定义，它也不会变化。使用该关键字的例子如下： int volatile nVint;//当要求使用volatile 声明的变量的值的时候，系统总是重新从它所在的内存读取数据，即使它前面的指令刚刚从该处读取过数据。而且读取的数据立刻被保存。对于这样的代码： volatile int i = 10; int a = i; ... //其他代码，并未明确告诉编译器，对i进行过操作 int b = i; volatile 指出 i是随时可能发生变化的，每次使用它的时候必须从i的地址中读取

SEO优化服务基本流程

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SEO优化服务基本流程 1、竞争对手分析 1．1、了解网站基本数据，并给出相关参数报表 1．2、分析外部连接 1．3、 Alexa 相关数据分析 1．4、 Google 趋势流量分析 1．5、网站品牌名称热度 2、竞争对手网站研究 2 ． 1 、域名注册信息分析 2 ． 2 、基本信息查询 2.3 、外部链接 2.4 、收录情况分析及对比 2.5 、 QQ 书签收录对比 2.6 、外链接锚文字分析 2.7 、网站首页优化分析 2.8 、其他页面优化分析 3、客户网站分析 3.1 、域名注册信息分析 3.2 、 Google PR 值分析 3.3 、外部链接分析 3.4 、收录情况分析 3.5 、 QQ 书签收录情况分析 3.6 、基本流量数据分析 3.7 、其他参数分析 4、客户业务关键词研究 4.1 、首页关键词设定 4.2 、分类页面关键词设定 4.3 、商家页面 4.4 、品牌页面 4.5 、产品页面 4.6 、搜索页面 5、提出客户网站优化方案 5.1 、涉及全站的调整 5.2 、首页修改方案 5.3 、一级分类页面优化方案 5.4 、二级分类页面优化方案 5.5 、三级分类页面优化方案（产品列表） 5.6 、产品页面优化方案 5.7 、产品按属性过滤页面 5.8 、搜索页面优化方案 6、优化方案执行、效果及后续了解更多相关信息请访问： http:/

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