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有人用 Elisp 写了一个 Org-mode 静态站点生成器,处理 10000 篇博文的时间从 5 分半压到 1 分 15 秒,热重载单篇只需 7 毫秒。实现过程中踩过的坑和发现的优化技巧,对任何在 Emacs 里处理大量文件的人都有参考价值。本文提取其中的工程实践,用你能在自己项目里直接用的方式讲清楚。 * 只解析你需要的东西 Elisp 里解析 Org 文件的标准方式是调用...

Elisp 性能优化的六个实战教训

暗无天日
暗无天日 · 2026-04-23T00:00:00Z
使用Blender和Three.js进行3D网页开发

本文介绍了一门课程,教授如何使用Blender和Three.js从零开始构建互动3D“舒适咖啡馆”作品集。课程内容包括细分建模、纹理绘制和性能优化,强调高性能和互动性。最终将完成两个完整的3D场景,并掌握部署流程。

使用Blender和Three.js进行3D网页开发

freeCodeCamp.org
freeCodeCamp.org · 2026-04-22T20:13:12Z
Groundcover关注代理AI监控中的可见性缺口,瞄准多步骤工作流

Groundcover宣布扩展其AI可观察性服务,新增对Google Vertex AI的支持。该技术帮助软件工程团队追踪AI系统的决策过程,克服传统可观察性工具在动态工作流中的局限。通过专利的eBPF传感器,Groundcover能够在客户的云环境中捕获数据,确保数据安全并优化AI应用的性能和可靠性。

Groundcover关注代理AI监控中的可见性缺口,瞄准多步骤工作流

The New Stack
The New Stack · 2026-04-22T07:00:00Z

可观测性是现代系统管理的重要概念,包含指标、日志、追踪、性能剖析和事件五大支柱。这些支柱帮助工程师理解系统状态和故障原因,强调系统设计的属性。通过有效的数据采集与分析,团队能够快速定位问题,优化系统性能,提升用户体验。

【可观测性工程】可观测性全景:Metrics、Logs、Traces、Profiles、Events 五大支柱

土法炼钢兴趣小组的博客
土法炼钢兴趣小组的博客 · 2026-04-22T00:00:00Z

本文探讨了大模型推理的工程差异,强调训练与推理的不同需求。推理分为Prefill和Decode两个阶段,前者关注计算吞吐,后者关注延迟。KV Cache的使用显著提高了推理效率,减少了计算复杂度。文章还介绍了Continuous Batching和Prefill/Decode分离的优势,强调了高并发场景下的显存管理和性能优化策略。

【大模型基础设施工程】11:推理引擎基础

土法炼钢兴趣小组的博客
土法炼钢兴趣小组的博客 · 2026-04-22T00:00:00Z

本文讨论了数据科学中使用pandas的最佳实践,重点介绍了方法链、pipe()模式、高效的连接与合并、groupby优化、向量化条件逻辑和性能陷阱。通过避免不必要的中间变量和使用向量化操作,可以提高代码的可读性和执行效率。建议使用transform()替代agg(),并利用np.where()和np.select()进行条件赋值,以提升性能。

大多数数据科学家未使用的高级Pandas模式

KDnuggets
KDnuggets · 2026-04-21T14:00:40Z

本文深入探讨了Linux内核中IP层的路由机制,分析了FIB的LC-trie数据结构、策略路由的ip rule机制、Netfilter钩子的调用位置及性能影响,以及IP分片与重组的处理流程。通过内核源码解析,揭示了路由查找的复杂性和优化策略,强调了高流量场景下的性能瓶颈及调优建议。

【Linux 网络子系统深度拆解】IP 层内核实现:路由查找、分片与转发

土法炼钢兴趣小组的博客
土法炼钢兴趣小组的博客 · 2026-04-20T00:00:00Z

本文深入解析了 Linux 内核中的 sk_buff 数据结构,探讨其内存布局、指针操作、克隆机制及分片机制。sk_buff 是网络栈中每个网络包的元数据容器,包含指向数据缓冲区的指针。通过四个关键指针(head、data、tail、end),sk_buff 实现高效的数据处理,避免频繁的内存复制。文章还讨论了 sk_buff 的分配与释放机制,以及在高包率场景下的性能优化策略,如快速克隆和页面池。理解 sk_buff 是掌握 Linux 网络栈的基础。

【Linux 网络子系统深度拆解】sk_buff 全解:内核网络包的终极容器

土法炼钢兴趣小组的博客
土法炼钢兴趣小组的博客 · 2026-04-20T00:00:00Z

本文探讨了TCP数据传输与拥塞控制的内核实现,分析了发送路径和ACK处理机制。TCP通过发送缓冲区、拥塞窗口和接收窗口管理数据流,使用Nagle算法和TCP Small Queues优化发送效率,避免延迟膨胀。拥塞控制算法如CUBIC和BBR各有特点,前者基于丢包,后者基于带宽估算。文章还介绍了丢包检测机制RACK和TLP,提升了TCP的可靠性与性能。

【Linux 网络子系统深度拆解】TCP 内核实现(下):数据传输与拥塞控制

土法炼钢兴趣小组的博客
土法炼钢兴趣小组的博客 · 2026-04-20T00:00:00Z

本文深入解析Linux内核网络子系统,基于6.6 LTS源码,探讨sk_buff、NAPI、softirq等关键组件的功能与实现,涵盖网络包的收发路径、协议栈实现、核心子系统及性能优化,旨在帮助具备C语言基础的网络工程师和内核开发者理解网络处理机制。

Linux 网络子系统深度拆解

土法炼钢兴趣小组的博客
土法炼钢兴趣小组的博客 · 2026-04-20T00:00:00Z

本文深入探讨了UDP协议的内核实现,分析了其五个核心机制:socket查找优化、接收与发送路径、UDP GRO聚合、批量收发和UDP封装支持。UDP的轻量特性在高性能场景中表现优异,但独立查找socket的开销也不容忽视。通过双哈希表和优化的接收队列,UDP在高并发情况下能有效提升性能,并支持多种封装协议,适用于隧道技术。

【Linux 网络子系统深度拆解】UDP 内核实现与 socket lookup 优化

土法炼钢兴趣小组的博客
土法炼钢兴趣小组的博客 · 2026-04-20T00:00:00Z

该文章介绍了Rust语言中PDL(Perl数据语言)的本地重实现进展。目前实现覆盖约3000个测试,98%的测试结果与上游PDL一致。文章详细描述了模块结构、性能优化及与上游的比较,强调了在精度和诊断信息上的改进。未来计划包括基于Rayon的并行处理和GPU加速。整体上,pperl在启动时间和小操作的性能上显著优于传统PDL。

Rust中的PDL -- 第二部分

blogs.perl.org
blogs.perl.org · 2026-04-19T20:01:04Z
jieba-rs 分词性能优化记录:提升 2.4 倍

jieba-rs的性能优化记录显示,HMM分词速度从2.85µs降至1.32µs,非HMM从2.21µs降至0.94µs,分别提升了2.16倍和2.35倍。主要改动包括使用thread_local!替代lazy_static!、复用内存、减少拷贝和优化数据结构,最终用更高效的字符分类方法替换了正则引擎,显著提升了分词性能。

jieba-rs 分词性能优化记录:提升 2.4 倍

Messense Lv
Messense Lv · 2026-04-19T14:57:28Z
将jieba-rs的速度提升至2.4倍

jieba-rs在2025年进行了性能优化,核心分词速度提升至原来的2.4倍。HMM路径处理时间从2.85微秒降至1.32微秒,非HMM路径从2.21微秒降至0.94微秒。主要改进包括使用线程局部存储、减少内存分配和优化正则表达式使用,这些改动显著提高了处理效率,尤其是在处理大量句子时。

将jieba-rs的速度提升至2.4倍

Messense Lv
Messense Lv · 2026-04-19T14:56:57Z

.NET 11 Preview 3 更新主要集中在性能优化和细节改进,整体变化不大。虽然 Runtime、SDK、Libraries 和 C# 有所提升,但缺乏显著的新特性。开发者可能会感到使用体验更佳,但对大多数人来说,这些更新并不令人兴奋。当前技术焦点转向 AI,.NET 的关注度明显下降。这次更新更像是小修小补,而非重大升级。

.NET 11 Preview 3 来了,但说实话,这次更新真不算大

dotNET跨平台
dotNET跨平台 · 2026-04-18T23:59:57Z
C# .NET 周刊|2026年3月5期

本文介绍了与.NET相关的技术和工具,包括开源项目、性能优化、结构化日志和AI应用开发。重点讨论了MiniPdf工具的轻量级特性、C++与C#的性能比较、结构化日志的优势,以及.NET 10的新特性和AI集成进展,旨在提升开发者的技术能力和项目效率。

C# .NET 周刊|2026年3月5期

dotNET跨平台
dotNET跨平台 · 2026-04-18T00:15:07Z
OpenClaw Ops技能升级脚本:GPT-5关闭策略+自愈机制+性能优化指南

本文介绍了OpenClaw的GPT-5.x性能升级脚本,旨在自动开启默认关闭的性能选项。用户可以通过多个脚本优化会话管理、定时任务和健康检查等功能,从而提升系统性能和稳定性。脚本包括会话清理、提示词截断报告和定时任务优化,确保自动化运维的高效性和安全性。

OpenClaw Ops技能升级脚本:GPT-5关闭策略+自愈机制+性能优化指南

极道
极道 · 2026-04-17T22:45:00Z
Ignition与TimescaleDB:完美搭配

TimescaleDB是PostgreSQL的扩展,专为优化时间序列数据而设计。它通过自动分区和列式存储提高查询效率,解决了Ignition SQL Historian在处理大量标签数据时的性能问题。集成过程简单,包括连接数据库、设置SQL Historian和优化TimescaleDB表。

Ignition与TimescaleDB:完美搭配

Timescale Blog
Timescale Blog · 2026-04-17T16:41:35Z
从行级删除转向即时数据保留

在高数据量环境中,传统的行级删除命令效率低下,影响性能。本文建议采用基于分区的保留策略,将数据按时间段划分,简化清理过程,避免行级删除的开销。利用TimescaleDB的超表功能,可以快速设置保留策略,自动管理数据分区,从而显著提高数据库性能,减少资源消耗。

从行级删除转向即时数据保留

Timescale Blog
Timescale Blog · 2026-04-17T15:39:21Z
为什么Postgres在热路径上需要NVMe,而在其他地方使用S3

Postgres数据库在处理事务时面临存储延迟问题,尤其是与对象存储(如S3)结合使用时。高延迟的存储会影响用户响应时间,因此建议使用快速本地存储进行事务处理,而将对象存储用于归档和备份,以保持性能。Postgres的设计应避免将这两种存储混合在同一路径上。

为什么Postgres在热路径上需要NVMe,而在其他地方使用S3

The New Stack
The New Stack · 2026-04-17T13:00:00Z
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