optimization std::initializer_list를 사용한 초기화에는 복사가 포함됩니다. STL 컨테이너를 초기화하는 편리한 방법은 다음과 같이 초기화 목록을 사용하는 것입니다. 벡터 생성자의 인수는 먼저 생성된 다음 복사됩니다. std::initializer_list 의 특성입니다. 매개변수가 일부 리소스 등을 처리하기 때문에 사소하게 복사할 수 없는 경우 문제가 될 수 있습니다. 짧은 문자열은 작은 문자열 최적화로 처리해야 하므로 문제가 되지 않지만 긴 문자열은 표준 라이브러... cppoptimizationmemory 모호한 버그 수정: Apache, GZip, ETags 및 Edge Compute 을 뒤져보면 Hendrick Nordstrom이 2006년에 보고한 " "라는 것을 발견할 수 있습니다. 다음과 같이 보일 수 있습니다. HTTP 요청에 기존 ETag 응답 헤더와 일치하는 헤더If-None-Match가 포함된 경우 프록시 캐시(예: CDN)는 파일이 변경되지 않았으며 304 "수정되지 않음"상태로 응답할 수 있습니다. Apache에서 GZip 압축 모듈을 활성화하면 실제로 ... developmentedgecomputeapacheoptimization Systems Performance - #2 Methodologies 파일 시스템 레코드 크기(또는 블럭 크기): 어플리케이션 I/O 크기에 가까운, 작은 레코드 크기일수록 random I/O workload 성능이 좋고, 다른 어플리케이션들이 실행될때 파일시스템 cache를 더 효율적으로 쓸 수 있다. 레코드 크기가 크면 파일 시스템 백업이나 wokload 스트리밍 같은 작업을 더 효율적으로 할 수 있다. CPU와 같은 자원은 쉽게 utilization me... linuxPerformanceoptimizationbrendan greggmethodologiesPerformance 딥러닝 - 기본적인 모델링 기법 정리 (인터넷(github)에 이 책의 코드들이 담긴 파일이 올라와 있어 굳이 이렇게 책에 있는 코드를 옮겨 올 필요는 없었네요.) (W1, b1), (W2, b2) 각각 층마다 가중치와 편향이 한 쌍씩 올바르게 나왔습니다. 위 코드를 살펴보면 업데이트를 처음 호출할 때 h를 params과 같은 데이터 구조의 딕셔너리로 저장하고 0값을 채워넣는 걸 알 수 있습니다. 이제 우측 그림을 살펴보면 처음... optimization딥러닝optimization Placing Global Variables in a Register GCC allows programmers to place global variables in a specific machine register, where the variables will then reside for the duration of the program's execution. GCC calls such variables global register variables. The s... functionperformancecompilerSignaloptimizationvariables 기억을 통해 자바스크립트 프로그램을 최적화하세요. 몇 달 전, 내가 알고리즘을 배우기 시작했을 때, 나는 막 귀속을 배웠고, 내가 절지의 무사처럼 느껴졌다.뭐 공부 해요?만약 네가 망치 하나밖에 없다면, 모든 것이 못처럼 보일 것이다.나는 어떤 형식의 귀속으로 상상할 수 있는 모든 임무를 해결하려고 시도했다.원래 이것은 나쁜 생각이었다. 내가 귀속법으로 긴 줄의 피보나치 급수를 풀려고 시도했을 때, 나는 내 컴퓨터가 그것을 처리할 수 없다는... memoizationperformanceoptimizationjavascript React.memo()를 사용한 성능 최적화 React.memo는 props 중 하나가 변경된 경우에만 변경되는 구성 요소의 메모화된 버전을 반환하는 반응에 의해 제공되는 상위 구성 요소입니다. PureComponent와 동일하지만 기능적 구성 요소에 대해 클래스 대신 React.memo가 사용됩니다. React.memo 렌더링된 출력을 메모한 다음 불필요한 렌더링을 건너뜁니다. 이는 구성 요소 렌더링에 필요한 구성 요소 및 계산의 불... reactoptimizationperformance Learn Julia(11): 선형 회귀에 대한 나의 첫 경험 Python에서 기계 학습 작업을 수행하는 데 익숙하지만 Julia에서 기계 학습 개발 작업을 시도한 적이 없습니다. 기계 학습을 위해 Julia에 이미 성숙한 도구가 있다는 것을 알고 있지만 Julia 기본 사항을 더 잘 이해하기 위해 몇 가지 기본 연습을 스스로 수행해야 한다고 생각합니다. 그래서 나는 오늘 오후에 간단한 선형 회귀 실험을 시도했습니다. 먼저 Julia에서 최적화 문제(L... juliadatascienceoptimizationmachinelearning Laravel ORM vs 쿼리 빌더 vs SQL: 속도 테스트! 이 중 어느 것이 더 빠른지 궁금한 적이 있습니까? 우선 소규모 프로젝트와 개인 블로그의 경우 데이터베이스가 그렇게 크지 않고 이 세 가지 중 어느 것이든 잘 작동하기 때문에 어느 것을 선택하든 상관 없습니다. 여기에서 이 질문에 대한 답이 게임 체인저가 될 수 있습니다. (사용자에게 기사를 할당하는 것은 완전히 무작위였으며 일부 사용자는 10개의 기사를 가지고 있거나 할당되지 않았을 수 있... laravelphpoptimization Julia 배우기(12): 로지스틱 회귀 어제 수행한 선형 회귀 연습에 이어 오늘은 로지스틱 회귀에 대한 새로운 작은 연습을 수행했습니다. 이것은 Julia에 대한 기본 지식을 더 많이 얻은 매우 유용한 경험입니다. 로지스틱 회귀에 대한 자세한 내용은 을 참조하십시오. 먼저 아래 그림에서 표현식과 곡선을 볼 수 있는 유명한 시그모이드 함수를 정의해야 합니다. 또한 이 시그모이드 함수를 내 코드에서 배열 형식으로 정의해야 합니다. 이... juliaregressionoptimizationmachinelearning 메타 태그를 설정하여 Rails 애플리케이션을 SEO 친화적으로 만드십시오. roserodionova/Freepik에 의해 설계됨 검색 엔진 최적화(SEO)는 검색 엔진에서 웹 사이트로의 트래픽 양과 품질을 높이는 방법입니다. 소셜 미디어에서 웹사이트를 공유하는 것은 웹사이트의 SEO를 개선하는 데 매우 중요합니다. 메타 태그는 검색 엔진에 웹 페이지에 대한 정보(메타데이터)를 제공하는 HTML 태그 유형입니다. 페이지 자체에는 표시되지 않습니다. 검색 엔진은 이 메... webdevrailsoptimizationseo
std::initializer_list를 사용한 초기화에는 복사가 포함됩니다. STL 컨테이너를 초기화하는 편리한 방법은 다음과 같이 초기화 목록을 사용하는 것입니다. 벡터 생성자의 인수는 먼저 생성된 다음 복사됩니다. std::initializer_list 의 특성입니다. 매개변수가 일부 리소스 등을 처리하기 때문에 사소하게 복사할 수 없는 경우 문제가 될 수 있습니다. 짧은 문자열은 작은 문자열 최적화로 처리해야 하므로 문제가 되지 않지만 긴 문자열은 표준 라이브러... cppoptimizationmemory 모호한 버그 수정: Apache, GZip, ETags 및 Edge Compute 을 뒤져보면 Hendrick Nordstrom이 2006년에 보고한 " "라는 것을 발견할 수 있습니다. 다음과 같이 보일 수 있습니다. HTTP 요청에 기존 ETag 응답 헤더와 일치하는 헤더If-None-Match가 포함된 경우 프록시 캐시(예: CDN)는 파일이 변경되지 않았으며 304 "수정되지 않음"상태로 응답할 수 있습니다. Apache에서 GZip 압축 모듈을 활성화하면 실제로 ... developmentedgecomputeapacheoptimization Systems Performance - #2 Methodologies 파일 시스템 레코드 크기(또는 블럭 크기): 어플리케이션 I/O 크기에 가까운, 작은 레코드 크기일수록 random I/O workload 성능이 좋고, 다른 어플리케이션들이 실행될때 파일시스템 cache를 더 효율적으로 쓸 수 있다. 레코드 크기가 크면 파일 시스템 백업이나 wokload 스트리밍 같은 작업을 더 효율적으로 할 수 있다. CPU와 같은 자원은 쉽게 utilization me... linuxPerformanceoptimizationbrendan greggmethodologiesPerformance 딥러닝 - 기본적인 모델링 기법 정리 (인터넷(github)에 이 책의 코드들이 담긴 파일이 올라와 있어 굳이 이렇게 책에 있는 코드를 옮겨 올 필요는 없었네요.) (W1, b1), (W2, b2) 각각 층마다 가중치와 편향이 한 쌍씩 올바르게 나왔습니다. 위 코드를 살펴보면 업데이트를 처음 호출할 때 h를 params과 같은 데이터 구조의 딕셔너리로 저장하고 0값을 채워넣는 걸 알 수 있습니다. 이제 우측 그림을 살펴보면 처음... optimization딥러닝optimization Placing Global Variables in a Register GCC allows programmers to place global variables in a specific machine register, where the variables will then reside for the duration of the program's execution. GCC calls such variables global register variables. The s... functionperformancecompilerSignaloptimizationvariables 기억을 통해 자바스크립트 프로그램을 최적화하세요. 몇 달 전, 내가 알고리즘을 배우기 시작했을 때, 나는 막 귀속을 배웠고, 내가 절지의 무사처럼 느껴졌다.뭐 공부 해요?만약 네가 망치 하나밖에 없다면, 모든 것이 못처럼 보일 것이다.나는 어떤 형식의 귀속으로 상상할 수 있는 모든 임무를 해결하려고 시도했다.원래 이것은 나쁜 생각이었다. 내가 귀속법으로 긴 줄의 피보나치 급수를 풀려고 시도했을 때, 나는 내 컴퓨터가 그것을 처리할 수 없다는... memoizationperformanceoptimizationjavascript React.memo()를 사용한 성능 최적화 React.memo는 props 중 하나가 변경된 경우에만 변경되는 구성 요소의 메모화된 버전을 반환하는 반응에 의해 제공되는 상위 구성 요소입니다. PureComponent와 동일하지만 기능적 구성 요소에 대해 클래스 대신 React.memo가 사용됩니다. React.memo 렌더링된 출력을 메모한 다음 불필요한 렌더링을 건너뜁니다. 이는 구성 요소 렌더링에 필요한 구성 요소 및 계산의 불... reactoptimizationperformance Learn Julia(11): 선형 회귀에 대한 나의 첫 경험 Python에서 기계 학습 작업을 수행하는 데 익숙하지만 Julia에서 기계 학습 개발 작업을 시도한 적이 없습니다. 기계 학습을 위해 Julia에 이미 성숙한 도구가 있다는 것을 알고 있지만 Julia 기본 사항을 더 잘 이해하기 위해 몇 가지 기본 연습을 스스로 수행해야 한다고 생각합니다. 그래서 나는 오늘 오후에 간단한 선형 회귀 실험을 시도했습니다. 먼저 Julia에서 최적화 문제(L... juliadatascienceoptimizationmachinelearning Laravel ORM vs 쿼리 빌더 vs SQL: 속도 테스트! 이 중 어느 것이 더 빠른지 궁금한 적이 있습니까? 우선 소규모 프로젝트와 개인 블로그의 경우 데이터베이스가 그렇게 크지 않고 이 세 가지 중 어느 것이든 잘 작동하기 때문에 어느 것을 선택하든 상관 없습니다. 여기에서 이 질문에 대한 답이 게임 체인저가 될 수 있습니다. (사용자에게 기사를 할당하는 것은 완전히 무작위였으며 일부 사용자는 10개의 기사를 가지고 있거나 할당되지 않았을 수 있... laravelphpoptimization Julia 배우기(12): 로지스틱 회귀 어제 수행한 선형 회귀 연습에 이어 오늘은 로지스틱 회귀에 대한 새로운 작은 연습을 수행했습니다. 이것은 Julia에 대한 기본 지식을 더 많이 얻은 매우 유용한 경험입니다. 로지스틱 회귀에 대한 자세한 내용은 을 참조하십시오. 먼저 아래 그림에서 표현식과 곡선을 볼 수 있는 유명한 시그모이드 함수를 정의해야 합니다. 또한 이 시그모이드 함수를 내 코드에서 배열 형식으로 정의해야 합니다. 이... juliaregressionoptimizationmachinelearning 메타 태그를 설정하여 Rails 애플리케이션을 SEO 친화적으로 만드십시오. roserodionova/Freepik에 의해 설계됨 검색 엔진 최적화(SEO)는 검색 엔진에서 웹 사이트로의 트래픽 양과 품질을 높이는 방법입니다. 소셜 미디어에서 웹사이트를 공유하는 것은 웹사이트의 SEO를 개선하는 데 매우 중요합니다. 메타 태그는 검색 엔진에 웹 페이지에 대한 정보(메타데이터)를 제공하는 HTML 태그 유형입니다. 페이지 자체에는 표시되지 않습니다. 검색 엔진은 이 메... webdevrailsoptimizationseo