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SPDK加速Ceph-XSKY Bluestore案例分享 PDF完整版

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ceph源码研究入门手册doc版

Ceph作为一个开源的分布式存储系统, 人人都可以免费获得其源代码, 并能够安装部署, 但是并不等于人人都能用起来,人人都能用好。 用好一个开源分布式存储系统, 首先要对其架构、 功能原理等方面有比较好的了解, 其次要有修复漏洞的能力

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Ceph源码分析

随着云计算技术的兴起和普及,云计算基石:分布式共享存储系统受到业界的重视。Ceph以其稳定、高可用、可扩展的特性,乘着开源云计算管理系统OpenStack的东风,迅速成为最热门的开源分布

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openstack与ceph整合安装指导DOC版文档

Cells-Support: 现在大大增强了Cells的能力,具备了更强的调度选择和Cell内迁移能力;Query-Scheduler: Scheduler增加了查询能力,可以返回符合要求的Host列表;Volume-Features: 目前通过QEMU端支持卷限速,加密;Image-Backend: 虚拟机本地存储增加了CephRBD和GlusterFS;More-Drivers: Docker已经加入了Nova的Virt支持之列,包括XenServer、Hyper-V和Vmware的能力也得到加强。

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Ceph分布式存储实战 立即下载
深度学习导论及案例分析

本书介绍了深度学习的起源和发展、强调了深层网络的特点和优势,详述了深度学习的9种重要模型及其学习算法、变种模型和混杂模型,可作为具备神经网络基础知识后进一步了解深度学习理论和方法的入门教材或导论性参考书

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大型网站技术架构:核心原理与案例分析 立即下载
Hadoop大数据开发案例教程与项目实战

Hadoop大数据开发案例教程与项目实战 是一本Hadoop学习入门参考书,全书共11章,分为基础篇和提高篇两部分。基础篇包括靠前~6章,具体包括Hadoop概述、Hadoop基础环境配置、分布式存储HDFS、计

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图解Spark:核心技术与案例实战

图解Spark:核心技术与案例实战 以Spark 2.0 版本为基础进行编写,全面介绍了Spark 核心及其生态圈组件技术。主要内容包括Spark 生态圈、实战环境搭建、编程模型和内部重要模块的分析,重点介

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Spring Cloud微服务:全栈技术与案例解析

本书的读者对象主要是Java开发人员:特别是工作1到3年这种工作经验的开发人员,这个阶段的开发人员技术能力一般,正需要一些实用的技术和经验来提升自己,Spring Cloud正是

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PHP Zend Framework项目开发基础案例教程

《PHP Zend Framework项目开发基础案例教程》以实际项目——XX办公自动化管理系统的开发——为案例,详细介绍使用PHP的企业级框架Zend Framework进行Web应用开发的步骤及关键技术。全书共12章

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大数据基础编程、实验和案例教程

本书以大数据分析全流程为主线,介绍了数据采集、数据存储与管理、数据处理与分析、数据可视化等环节典型软件的安装、使用和基础编程方法。具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下

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微信公众平台应用开发:方法、技巧与案例 立即下载
 
网友NO.124822

vue 优化CDN加速的方法示例

代码敲完,项目上线,然后就要与优化相遇。 项目有抢购的性质content download 时间非常的长加载慢的很,至此开始前端优化之旅 项目根目录运行 npm install webpack-bundle-analyzer --save-dev 在build/webpack.dev.conf.js中引入 const BundleAnalyzerPlugin = require('webpack-bundle-analyzer').BundleAnalyzerPlugin plugins: [ new BundleAnalyzerPlugin() ] 运行后显示可以看到几个大的js 下面是已经优化过后的截图 像vue ,vue-router,vuex,axios,mint-ui,crypto-js 1.使用CDN资源 其作用是:当我们加载页面时,需要将我们所需要的一些依赖加载到当前会话中然后再开始执行,如果我们首屏,模块比较多是,需要等待的时间会比较长,而且。浏览器内存最多执行四十个进程,需要等到加载完前面的才能执行后面的代码,如果我们采用cdn的方式来引入一些第三方资源,就可以缓解我们服务器的压力,原理是将我们的……

网友NO.566961

使用numba对Python运算加速的方法

有时候需要比较大的计算量,这个时候Python的效率就很让人捉急了,此时可以考虑使用numba 进行加速,效果提升明显~ (numba 安装貌似很是繁琐,建议安装Anaconda,里面自带安装好各种常用科学计算库) from numba import jit@jitdef t(count=1000): total = 0 for i in range(int(count)): total += i return total 测试效果: (关于__wrapped__ 见我的博文: 浅谈解除装饰器作用(python3新增) ) In [17]: %timeit -n 1 t.__wrapped__()1 loop, best of 3: 52.9 s per loopIn [18]: %timeit -n 1 t()The slowest run took 13.00 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached.1 loop, best of 3: 395 ns per loop 可以看到使用jit 加速后,即使设置测试一次,实际上还是取了三次的最优值,如果取最坏值(因为最优值可能是缓存下来的),则耗时为395ns * 13 大概是5us 还是比不使用的52.9us 快上大概10倍, 增大计算量可以看……

网友NO.385337

JS实现匀加速与匀减速运动的方法示例

本文实例讲述了JS实现匀加速与匀减速运动的方法。分享给大家供大家参考,具体如下: /* * 动画帧函数 * * */ var requestFrame=function(){ var prefixList=['webkit','moz','ms']; var func; for(var i=0;iprefixList.length;i++){ func=window[prefixList[i]+"RequestAnimationFrame"]; if(func){ return function(callback){ func(callback); } } } return function(callback){ setTimeout(callback,67); }}();/* * 匀加速运动 * * */function animate_easeIn(element,from,to,duration,callback){ var time=+new Date; var distance=to-from; var a=2*distance/(duration*duration); //加速度a=2x/t^2(包含方向) var func=function(){ var time2,offsetDis,durTime; time2=+new Date; durTime=time2-time; //运动的时间间隔 offsetDis=Math.ceil(a*durTime*durTime/2);//X=a*t^2/2 if(durationdurTime){ element.css('left',to+'px'); callback(); }else{ element.css('left',from+offsetDis+'px'); requestFrame(func); } } func();}/* * 匀减速运动 * * */function animate_easeOut(element,fr……

网友NO.993352

PHP 的Opcache加速的使用方法

本文介绍了PHP 的Opcache加速的使用方法,具体如下,分享给大家: 介绍 PHP 5.5+版本以上的,可以使用PHP自带的opcache开启性能加速(默认是关闭的)。对于PHP 5.5以下版本的,需要使用APC加速 Opcache是一种通过将解析的PHP脚本预编译的字节码存放在共享内存中来避免每次加载和解析PHP脚本的开销,解析器可以直接从共享内存读取已经缓存的字节码,从而大大提高PHP的执行效率。 配置 在PHP 5.5.0及后续版本中,PHP已经将Opcache功能以拓展库形式内嵌在发布版本中了,默认未开启Opcache加速,需要开发人员在php.ini中添加或解注释Opcache相关配置即可。对于之前的老版本,可以将Opcache作为PECL拓展库进行安装和配置 php.ini: [opcache]# 启动操作码缓存opcache.enable=1#针对支持CLI版本PHP启动操作码缓存 一般被用来测试和调试opcache.enable_cli=1# 共享内存大小,单位为MBopcache.me……

网友NO.738707

让你Python到很爽的加速递归函数的装饰器

今天我们会讲到一个[装饰器] 注记:链接“装饰器”指Python3教程中的装饰器教程。可以在这里快速了解什么是装饰器。 @functools.lru_cache——进行函数执行结果备忘,显著提升递归函数执行时间。 示例:寻找宝藏。在一个嵌套元组tuple或列表list中寻找元素'Gold Coin' import timefrom functools import lru_cachedef find_treasure(box): for item in box: if isinstance(item, (tuple, list)): find_treasure(item) elif item == 'Gold Coin': print('Find the treasure!') return Truestart = time.perf_counter()find_treasure(('sth', 'sth', 'sth', ('Bad Coin', 'normal coin', 'fish', 'sth', 'any sth'), ('Bad Coin', 'normal coin', 'fish', 'sth', 'any sth'), 'Gold Coin', ))end = time.perf_counter()run_time_without_cache = end - startprint('在没有Cache的情况下,运行花费了{} s。'.format(run_time_without_cache))@lru_cache()def find_treasure_quickly(box): for item in box: if isinstance(item, (tuple, list)): find_treasur……

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