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## Greenplum机器学习工具集和案例 姚延栋 Pivotal 研发技术总监 2017.thegiac.com ## 大纲 • Greenplum 大数据平台 • Greenplum 机器学习工具 • Greenplum 机器学习案例 ## Pivotal ## Greenplum: 新一代开源大数据平台 2017.thegiac.com ## Greenplum 集群 ! 开放源代码，持续大力投入 - 敏捷方法学：快速迭代、持续发布、质量内建 • 企业级稳定性，成熟生态系统 ## Pivotal ## Greenplum: 机器学习工具集 2017.thegiac.com ## Greenplum 机器学习工具集 PL/X：各种语言实现自定义函数（存储过程） - MADLib: 数据挖掘、统计分析、图（Graph）等算法 • GPText: 文本检索和分析 • GeoSpatial: 05258711765692 (7 rows) SELECT * FROM pagerank_out_summary; _iterations__+ (1 row) ## 可扩展性 - PageRank 性能  Note: log-log scale

# Java 应用系统开发 ServletContext 和 Web 配置 王晓东 wangxiaodong@ouc.edu.cn 中国海洋大学 November 26, 2018  ![Image](/uploads/docum ServletContext。 2. 了解 Web 应用的配置方法。 3. 掌握 MVC 模式 Web 开发中发挥核心作用的转发，区别转发与重定向。 ## 大纲 Web 应用环境对象 Java EE Web 的配置 Servlet 配置对象 转发和重定向 本节习题 ## 接下来… Web 应用环境对象 Java EE Web 的配置 Servlet 配置对象 转发和重定向 本节习题 ## Web Java EE Web 的配置 Servlet 配置对象 转发和重定向 本节习题 ### 配置文件 web.xml Web 的配置文件为 /WEB-INF/web.xml，/WEB-INF 目录是被 Web 服务器保护的目录，客户端浏览器无法直接访问该目录下的任何文件，Struts、Spring 等框架都将配置文件保存在该目录下。 ### web.xml 的主要配置项 ▶ Servlet 声明（Servlet）

## 阿里巴巴研发效能实践日 ## 战略项目集管理下的敏捷应用 申建（项目管理专家） ## 视频回放及往期内容精华 ☐ ☐ ☐ ☐ 扫码观看本次活动视频回放  扫码获取往期阿里研发效能精华 ![Image](/uploads/do ## 弹性计算PMO的演进 班车发布 + 单项目 Feature + 单项目 RM + PM FM + PM 战略项目集 + 需求管理 + 研发效率 PMO + PM ## 战略项目集的生产过程 弹性计算财年战略规划 协作单元财年策略规划 战略项目集规划 需求管理 研发效能 ## 需求管理+研发效能 客户可见功能 产品 Roadmap 产品线需求池 产品 Backlog oOpenapi instance neceName/hostna me需要支持自定义后缀|提供slb innerapi 查询eci信息|弹性伸缩支持hpc clusterD/部署集等,configuration 配置recs api 尽量对齐|ECS SLA大盘管控核心API统计数据接口|Review一下所有的错误消息。| |时间分析|66-28|65-31|65-31|65-21|65-21|65-28|闲货|

f7196cc12c191/p1_1.jpg) QCon 全球软件开发大会 INTERNATIONAL SOFTWARE DEVELOPMENT CONFERENCE # 移动APP性能监测实践（iOS篇） 杨凯 # 国 

## GCN ## 业务性能优化概览  By Xargin 《Go 语言高级编程》合著者 Go contributor ; m > maxPayload { _, c.outBuf = sliceForAppend(c.outBuf[:0], recordHeaderLen) 怎么样说服官方接受性能优化的 PR ## 内存占用过高-goroutine 数量太多导致内存占用高 这些内存的构成部分： 1. Goroutine 栈占用的内存(难优化，一条 tcp 连接至少对应一个 goroutine)

# APISEVEN 和 Kong EE 的性能评测 -- GigaOm 高性能API管理测试 产品评估：API7和Kong企业版  1 - 摘要3 API76 图1. API7技术架构7 Kong 企业版7 3-GigaOm API负载测试设置9 开发，且能降低计算成本的开销。 更重要的是，许多组织也依赖API和微服务来实现高性能和可用性。在本文中，我们将“高性能”定义为每秒负载超过1000个交易且在整个API环境中最大延迟小于30毫秒。对公司而言，对性能的需求和对管理的需求一样，因为公司依靠API交易速率来跟上业务发展速度。 API管理解决方案不能成为性能瓶颈。许多公司都在寻找跨多个API端点的负载均衡和高交易量吞吐的解决方案。如果业务 每秒有1000个交易，一个月内就会有30亿次API调用。拥有大流量的公司通常每月API调用次数超过100亿次。因此，在选择API管理解决方案时，性能是一个关键因素。 在本文中，我们展示了使用2个全生命周期API管理平台完成的性能测试结果：API7 和 Kong 企业版 (Kong EE)。 在我们的单节点设置中，API7所有的压力测试结果都优于Kong EE。在每秒10,000个请求的情况下，99

656c39f0055537d7f9feafcf0f03f1/p1_2.jpg) PYTHON 30th ## Python机器学习性能优化 以BERT服务为例，从1到1000 刘欣 ## 目录 1. 优化的哲学 2. 了解你的资源 3. 定位性能瓶颈 4. 动手优化  PYTHON 30th ## 3 定位性能瓶颈 Profile before Optimizing ## Python Profilers • time.time() • cProfile • line profiler • pyflame [Image](/uploads/documents/7/1/6/5/71656c39f0055537d7f9feafcf0f03f1/p23_2.jpg) ## wrk · 制造压力 · 挖掘整体性能瓶颈 - 实现非常精妙的压力工具，强烈安利（要不要写个py binding） ![Image](/uploads/documents/7/1/6/5/71656c39f0055537d7f9feafcf0f03f1/p24_2

Platform 4.10 可伸缩性和性能 扩展 OpenShift Container Platform 集群并调整产品环境的性能 Last Updated: 2023-10-18 OpenShift Container Platform 4.10 可伸缩性和性能 扩展 OpenShift Container Platform 集群并调整产品环境的性能 法律通告 法律通告 Copyright trademarks are the property of their respective owners. 摘要 摘要 本文档提供了扩展集群和优化 OpenShift Container Platform 环境性能的说明。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 使用 RECEIVE FLOW STEERING（RFS）提高网络性能 2.4. 选择您的网络设置 2.5. 确保 Z/VM 上使用 HYPERPAV 的高磁盘性能 2.6. IBM Z 主机上的 RHEL KVM 建议 第 第 3 章 章 推荐的集群 推荐的集群扩 扩展 展实 实践 践 3.1. 扩展集群的建议实践 3.2. 修改机器集 3.3. 关于机器健康检查 3.4. MACHINEHEALTHCHECK

 # 性能优化之无分支编程  Branchless Programming by uppercase，对于排序过的数据明显比乱序时高效。 - 无分支的方法对于乱序和有序的数据一样高效，性能吊打了传统的分支方法。 - 对于传统分支的做法，为什么排序了的更高效？既然无分支更高效，我要怎样优化才能让我的程序变成无分支的呢？那就来看本期性能优化专题课吧！ ## 分支预测成败对性能的影响 ||Nanoseconds (ns)|Microseconds (μs)|Milliseconds 50% 到 60%、90%、99% 直到有一次，突然出现了一次分支 B 成功的案例，CPU 瞬间被打脸！不得不浪费 99% 已经填满 A 数据的流水线清空，重启整个流水线，这就是分支预测失败，他是导致分支性能低下的罪魁祸首。不过被打了一次脸的 CPU 还不敢相信，觉得这可能只是碰巧，下一次还是会执行分支 A 的吧，所以他只是把分支 A 的比例下调到 80%，直到第二次又被打脸，下调到最初的起点 50%……