第二個(gè)問題是數(shù)據(jù)庫(kù)的性能。這里說的數(shù)據(jù)庫(kù)有MongoDB和Redis,我在這里分別說一下,ImageProcessingToolbox:使用有效輪廓進(jìn)行圖像分割,生成10個(gè)函數(shù)的C代碼,使用GPU實(shí)現(xiàn)11個(gè)函數(shù),所以我們決定采用基于協(xié)進(jìn)程的并發(fā)模式,即只有一個(gè)服務(wù)進(jìn)程(單cpu),所有請(qǐng)求的數(shù)據(jù)都由這個(gè)服務(wù)進(jìn)程維護(hù),同時(shí)服務(wù)進(jìn)程自己調(diào)度不同請(qǐng)求的處理順序,避免了傳統(tǒng)多線程并發(fā)模式下系統(tǒng)建立、銷毀和調(diào)度處理線程的開銷。
python沒有高并發(fā)。想要性能好,就用java和C 。首先是并發(fā)本身的成本,即打開一個(gè)新的處理線程、關(guān)閉一個(gè)處理線程、輪換多個(gè)處理線程的成本。事實(shí)上,對(duì)于一些邏輯不太復(fù)雜的場(chǎng)景,這些成本甚至大于處理邏輯部分代碼的真實(shí)成本。所以我們決定采用基于協(xié)進(jìn)程的并發(fā)模式,即只有一個(gè)服務(wù)進(jìn)程(單cpu),所有請(qǐng)求的數(shù)據(jù)都由這個(gè)服務(wù)進(jìn)程維護(hù),同時(shí)服務(wù)進(jìn)程自己調(diào)度不同請(qǐng)求的處理順序,避免了傳統(tǒng)多線程并發(fā)模式下系統(tǒng)建立、銷毀和調(diào)度處理線程的開銷。
Tornado的實(shí)現(xiàn)非常簡(jiǎn)單明了。python generator作為協(xié)程,IOLoop用于實(shí)現(xiàn)調(diào)度隊(duì)列。第二個(gè)問題是數(shù)據(jù)庫(kù)的性能。這里說的數(shù)據(jù)庫(kù)有MongoDB和Redis,我在這里分別說一下。先說MongoDB。MongoDB主要存儲(chǔ)不同的設(shè)置,供不同的用戶驗(yàn)證,比如顯示什么樣的圖片。
matlab的很多組件都是相互協(xié)調(diào)的,缺一個(gè)就可能無法使用。TradingToolbox:用于訪問價(jià)格和向交易系統(tǒng)發(fā)送訂單的新產(chǎn)品。FinancialInstrumentsToolbox:her white、線性高斯和LIBOR市場(chǎng)模型的校準(zhǔn)和MonteCarlo模擬。ImageProcessingToolbox:使用有效輪廓進(jìn)行圖像分割,生成10個(gè)函數(shù)的C代碼,使用GPU實(shí)現(xiàn)11個(gè)函數(shù)。
3、【unity官方】Unity項(xiàng)目常見問題Unity技術(shù)支持團(tuán)隊(duì)會(huì)經(jīng)常針對(duì)客戶有需求的公司項(xiàng)目進(jìn)行游戲項(xiàng)目性能的審核和優(yōu)化,在我們遇到的各種項(xiàng)目相關(guān)問題中有很多共性的方面。這里我們列舉一些常見問題并進(jìn)行分類,開發(fā)者朋友們可以參考。(一)資源的導(dǎo)入1。紋理未壓縮。很多時(shí)候美術(shù)會(huì)覺得紋理壓縮的效果不理想。我們建議的是,可以將原圖像的分辨率、長(zhǎng)度和寬度增加一倍,并保持原壓縮格式。
2.紋理導(dǎo)入設(shè)置中的讀/寫啟用被選中。在紋理導(dǎo)入設(shè)置中啟用讀/寫啟用,紋理傳輸?shù)紾PU后,CPU上的數(shù)據(jù)會(huì)保留在內(nèi)存中。因?yàn)楣蚕韮?nèi)存是顯示在移動(dòng)端的,所以會(huì)加倍占用內(nèi)存,所以需要注意CPU端是否有需要訪問的紋理。例如,如果需要通過腳本獲取紋理像素,則應(yīng)打開紋理導(dǎo)入設(shè)置中的Read/WriteEnabled。