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04
2月

PolarDB读写分离配置中的常见问题解决

本文详细介绍了PolarDB读写分离配置中常见问题的解决办法。首先阐述了PolarDB读写分离的概念和优势，接着针对读写分离配置不生效、数据不一致、从节点负载不均衡等常见问题进行了深入分析，并给出了具体的解决示例。还介绍了PolarDB读写分离的应用场景、技术优缺点和注意事项。通过本文，读者可以更好地掌握PolarDB读写分离的配置和使用，解决实际应用中遇到的问题。
PolarDB Solutions Read-Write Separation Configuration Issues
04
2月

Neo4j图数据库查询超时的性能优化建议

本文围绕 Neo4j 图数据库查询超时问题展开，详细介绍了其应用场景，如社交网络分析、推荐系统等。分析了 Neo4j 的技术优缺点，探讨了查询超时的原因，包括复杂查询语句、数据量过大和索引缺失等。并给出了性能优化建议，如优化查询语句、控制数据量、合理使用索引等。同时强调了注意事项，如避免过度优化、适度使用索引等。通过这些优化，可提高 Neo4j 查询性能，减少超时问题。
Performance Optimization Neo4j Query Timeout
04
2月

怎样在WPF MVVM中实现窗口间的通信 基于事件聚合器的消息传递方案

本文详细介绍了在WPF MVVM中基于事件聚合器的消息传递方案实现窗口间通信的方法。首先阐述了WPF MVVM模式和事件聚合器的概念，接着实现了一个简单的事件聚合器。通过具体示例展示了如何在WPF MVVM中使用事件聚合器进行窗口间通信。还分析了该方案的应用场景、优缺点和注意事项。这种方案能实现松耦合通信，提高代码可维护性和可扩展性，但也存在调试困难和性能开销等问题。
MVVM WPF EventAggregator WindowCommunication MessagePassing
04
2月

OceanBase的查询下推技术实现与分布式计算性能优化

本文详细介绍了OceanBase的查询下推技术实现与分布式计算性能优化。首先阐述了查询下推技术的概念和工作原理，接着说明了其在OceanBase中的具体实现方式，包括查询优化器的作用和存储节点的处理。然后分析了该技术对分布式计算性能的优化，如减少数据传输、并行计算和负载均衡等。还介绍了其应用场景、技术优缺点以及注意事项。最后对文章进行了总结，强调了查询下推技术的重要性和应用前景。
OceanBase 性能优化 查询下推 分布式计算
04
2月

怎样实现CNN模型的实时推理 视频流目标检测任务的优化方案

本文详细探讨了在视频流目标检测任务中实现CNN模型实时推理的优化方案。首先介绍了该技术在安防监控、自动驾驶、智能交通等方面的应用场景，接着分析了其优缺点。然后从模型优化（包括模型压缩、轻量化设计）、硬件加速（GPU、FPGA）、算法优化（并行处理、帧率控制）三个方面给出了具体的优化方案，并给出了大量使用Python和PyTorch的示例代码。还提到了实施过程中的注意事项，最后进行了总结，帮助读者全面了解和应用该技术。
CNN models Real-time inference Video stream object detection Optimization scheme
04
2月

Tomcat线程转储分析：解决请求处理卡顿和线程死锁问题

本文围绕解决Tomcat请求处理卡顿和线程死锁问题展开，详细介绍了线程转储的概念、获取方法，深入分析了线程转储文件，包括线程状态和代码堆栈分析。针对请求处理卡顿和线程死锁问题，给出了具体的解决方法，如线程池配置优化、数据库连接优化、避免锁的嵌套等，并阐述了应用场景、技术优缺点和注意事项。通过对本文的学习，读者可以掌握Tomcat线程转储分析的技术，有效解决相关问题。
Java Tomcat Thread Dump Request Processing Lag Thread Deadlock
03
2月

Django异步视图实现：提升IO密集型请求处理效率

本文详细介绍了Django异步视图实现提升IO密集型请求处理效率的相关内容。首先解释了Django异步视图的概念，接着阐述了其在数据库查询、调用外部API、文件读写等方面的应用场景。分析了该技术的优缺点，优点包括提高性能、资源利用率高和响应速度快，缺点有代码复杂度增加、兼容性问题和学习成本高。还给出了实现步骤，包括环境准备、项目配置、编写视图等。最后强调了使用时的注意事项，如避免同步代码阻塞、处理数据库连接和错误处理等。
Django Performance Improvement Async Views IO Intensive Requests
03
2月

PHP8新特性详解：JIT编译器如何显著提升应用性能

本文详细介绍了PHP 8中JIT编译器的工作原理、对应用性能的显著提升、应用场景、技术优缺点以及使用注意事项。通过多个示例展示了JIT编译器在计算密集型和Web应用中的性能优化效果。JIT编译器能将热点代码编译为机器码，提高执行速度，但也存在编译开销和内存占用等问题。开发者可根据应用特点合理配置和优化代码，充分发挥JIT编译器的优势。
Performance Improvement JIT Compiler PHP 8
03
2月

Ansible与GitLab CI/CD集成：实现自动化部署最佳实践

本文详细介绍了Ansible与GitLab CI/CD集成以实现自动化部署的最佳实践。讲述了Ansible和GitLab CI/CD各自的特点、优势及示例，分析了集成的应用场景、步骤、优缺点和注意事项。通过Python技术栈的示例，展示了如何编写Ansible playbook和.gitlab-ci.yml文件，帮助开发者更好地理解和应用两者的集成，提升自动化部署效率。
Ansible DevOps Automated Deployment Gitlab CI/CD Integration