第一篇博客，天下武功

最新推荐文章于 2022-08-17 09:15:13 发布
原创 最新推荐文章于 2022-08-17 09:15:13 发布 · 365 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#博客 #学术码农之路 #继续努力

这是第一篇博客，也算是修炼武功之路的总纲吧。

记录曾经所用，解答平时所惑，梳理自己所学。

总见各种网站遇到的各种bug和报错，百度之，大多无果。

戚戚然。

随手整理，方便自己，也为他人。



[网络安全自学篇] 五.IDA反汇编工具初识及逆向工程解密实战
杨秀璋的专栏
08-08 2万+
这是作者的系列网络安全自学教程，主要是关于网安工具和实践操作的在线笔记，特分享出来与博友共勉，希望您们喜欢，一起进步。上一篇文章分享了实验吧CFT实战的题目，涉及WEB渗透和隐写术常见题型，包括“这是什么”、“天网管理系统”、“忘记密码”、“false”、“天下武功唯快不破”和“隐写术之水果、小苹果”；这一篇文章将详细讲解IDA Pro反汇编工具的基础用法，并简单讲解一个EXE逆向工程解密实战方法。希望对入门的博友有帮助，大神请飘过，谢谢各位看官！
[网络安全自学篇] 四.实验吧CTF实战之WEB渗透和隐写术解密
杨秀璋的专栏
08-06 1万+
上一篇文章分享了解BurpSuite工具的安装配置、Proxy基础用法，并分享一个简单的暴库案例；本篇文章分享实验吧CFT实战的题目，涉及WEB渗透和隐写术常见题型，包括“这是什么”、“天网管理系统”、“忘记密码”、“false”、“天下武功唯快不破”和“隐写术之水果、小苹果”。非常有意思的文章，作为在线笔记，希望对入门的博友们有帮助，大神请飘过，谢谢各位看官！
一次网站的性能优化之路 -- 天下武功，唯快不破
tzllxya的博客
06-24 701
一次网站的性能优化之路 -- 天下武功，唯快不破 首屏作为直面用户的第一屏，其重要性不言而喻，如何加快加载的速度是非常重要的一课。 本文讲解的是：笔者对自己搭建的个人博客网站的速度优化的经历。 效果体验地址：https://biaochenxuying.cn 1. 用户期待的速度体验 2018 年 8 月，百度搜索资源平台发布的《百度移动搜索落地页体验白皮书 4.0 》中提到：页...
我的第一篇博客（自我介绍，编程计划）
gp1330782530的博客
03-14 475
大家好，我是葛伟鹏，现就读于西安工业大学信息与计算科学专业。这是我的第一篇博客。 首先，我先做个自我介绍，我来自陕西宝鸡，通过自己的努力，有幸能就读于西安的高校。现在正是我苦心求学的时候。学习的路途肯定不会一帆风顺，我会遇到一些问题，也希望大家能帮我解惑，我先提前和大家说声谢谢了。我性格随和，很好相处。希望在后面的日子里我们可以成为朋友，共同学习进步。我个人爱好听音乐，但从不会开口唱歌，有音乐的日...
天下武功，唯快不破
源码好优多
01-24 688
不知道从什么时候开始，不管是写独立博客，还是网络应用，甚至写托管博客的人都会朝着“大”网站看齐，去追求网站的响应速度，通俗点说，就是白屏时间，因为据各种报告说，网站打开速度更快一些，带来的用户体验就更好一些，从而带来更多的附加利益。但是对于用户来说，快，并不是简简单单请求数目尽可能少，和服务器吞吐能力尽可能大。那么，怎么快？ 由于本人水平有限，内容可能有误，欢迎拍砖斧正，和帮助补充。
武功山游记
Curren的博客
07-17 745
2020年7月10日晚上10点21分，我的高中同学笑笑问我7月14日想不想去爬山。联想到现在对爬山的定义，我不禁心中一紧，清算着我们是不是有什么未解决的恩怨，直到她把目的地、行程和同行人员发给我，我才确信这是一次传统意义上的爬山活动，于是欣然接受。
从优快云博客到独立博客的蜕变
素履独行 | 元培的个人博客
06-27 5034
近日受到优快云博客运营[密斯大白](http://blog.youkuaiyun.com/baiyuzhong2012)的邀请，他希望我能以优快云博客专家的身份写一篇探讨优快云博客和独立博客各自优劣的文章，因此就有了今天这篇文章，本文从我作为一名优快云博客专家的角度阐述博客作者们在面临托管博客和独立博客的选择时的种种思考，我将从“从托管博客到独立博客的必然发展”、“我们为什么要写博客”以及“我从优快云到Hexo”和“独
为什么要写博客和如何写好博客
qq_31407253的博客
04-18 622
如何写博客今天开启我的博客之旅什么是博客为什么要写博客什么时候开始写博客在哪里写哪些人需要写博客怎么写好一篇博客总结 今天开启我的博客之旅 优快云的朋友们，大家好，我是一个it自学小白，第一次写博客，我叫MonkeyX，也叫孟德。 我的警言是：天下事以难而废者十之一，以惰而废者十之九，慎独，莫问前程！ 现在是北京时间，2019年4月17号23：50分； 我在看视频自学Linux时，受到教学的老...
Java 领域从传统行业向互联网转型你必须知道的事儿 我为什么要写这篇文章 武林中，"天下武功出少林"指各门各派的武功都与少林武学有一定的渊源，技术也是相同的道理，对于Java领域的应用而言，传统
shendeguang的专栏
07-05 1132
Java 领域从传统行业向互联网转型你必须知道的事儿 来源：燕山大学信息学院王亚圣   我为什么要写这篇文章 武林中，"天下武功出少林"指各门各派的武功都与少林武学有一定的渊源，技术也是相同的道理，对于Java领域的应用而言，传统行业与互联网行业的技术都来自J2SE和J2EE的生态圈，但是两个行业的侧重点不同，传统行业侧重于严格的规范、复杂的流程、丰富的功能，因此或多或少的都
【高级开发必掌握SQL】SQL优化篇
热门推荐
小虚竹的专栏
08-17 2万+
SQL优化
Vue + TypeScript + Element 搭建简洁时尚的博客网站及踩坑记
全栈修炼
03-31 2937
前言 本文讲解如何在 Vue 项目中使用 TypeScript 来搭建并开发项目，并在此过程中踩过的坑 。 TypeScript 具有类型系统，且是 JavaScript 的超集，TypeScript 在 2018年 势头迅猛，可谓遍地开花。 Vue3.0 将使用 TS 重写，重写后的 Vue3.0 将更好的支持 TS。2019 年 TypeScript 将会更加普及，能够熟练掌握 TS，并使用...
用VSCode打造宇宙最强Markdown编辑器【VSCode篇】vscode+MPE插件+PigGo图床+最佳实践+使用技巧
望儿山下小苗圃的博客
10-24 4465
用VSCode打造宇宙最强Markdown编辑器【VSCode篇】vscode+MPE插件+PigGo图床+最佳实践+使用技巧 是一个打造VSCode的超强Markdown编辑器，为在优快云上写博客的一个全程指导系列，包含安装设置技巧，Markdown插件使用，图床神器PicGo插件设置，用VSCode写Markdown博客的最佳实践，优快云博客发布技巧，Git版本控制等，此为第一集，VSCode篇
性能测试 性能测试实战（八）Jmeter性能测试平台开发，性能测试平台架构解析 ，性能测试平台搭建 分布式性能压测平台 Jmeter分布式性能测试管理平台 性能测试平台示例案例 《完结篇》
Benjamin 优快云博客
01-10 3642
性能测试 性能测试实战（八）Jmeter性能测试平台开发，性能测试平台架构解析 ，性能测试平台搭建 分布式性能压测平台 Jmeter分布式性能测试管理平台 性能测试平台示例案例 《完结篇》 性能测试平台是大势所趋 性能测试云平台，模拟真实用户的性能测试,颠覆传统的测试工具平台需易用、专业的性能测试云平台,可模拟海量用户真实的业务操作场景,帮助用户快速验证被测系统是否满足性能需求并定位系统瓶颈。 性能测试云平台，致力于为公司提供网站,建立从性能压测,监控,定位到优化的一整套
剑客之剑——倚天剑（Vim）
Python作业辅导员 - 天元浪子
11-28 9374
武林至尊，宝刀屠龙。号令天下，莫敢不从，倚天不出，谁与争锋。倚天剑和屠龙刀都是玄铁重剑混合西方精金所铸，为当世最锋利的兵刃。编辑器的世界里，也有这样一对绝代双骄，那就是VIM 和 Emacs，被全世界的程序员视为神器。倚天剑为峨嵋派创始祖师郭襄所有，剑内藏有《九阴真经》和《降龙十八掌掌法精义》，堪比武林至尊的屠龙刀。而拥有帝王血统的VIM也不遑多让，完全可与之争锋。
【嵌入式AIoT】系统架构与轻量化模型部署：面向智能家居与工业监测的边缘智能终端实战设计
12-21
内容概要：本文系统介绍了嵌入式AIoT应用场景的实战方法与实践路径，涵盖从场景选择、系统架构设计到AI模型部署、通信与数据管理的全流程。重点阐述了嵌入式系统与人工智能、物联网技术的融合，强调在资源受限环境下实现感知、分析与决策一体化的智能终端系统。文章详细解析了感知层、边缘计算层和云端服务层的协同机制，突出边缘侧数据处理与轻量化AI模型优化的重要性，并倡导以实际需求为导向，避免“为AI而AI”的设计误区。同时，强调系统稳定性、远程维护和长期运行能力的建设。; 适合人群：具备嵌入式系统基础、物联网或AI相关背景，有一定开发经验的工程师或工作1-3年的技术研发人员；适用于希望深入理解AIoT系统集成与实战落地的学习者。; 使用场景及目标：①智能家居、工业监测、智慧农业等分布式智能系统开发；②在算力、功耗受限的嵌入式设备上实现AI推理与边缘智能；③构建高效、可靠、可维护的端云协同AIoT系统。; 阅读建议：建议结合实际硬件平台进行项目化学习，边学边练，重点关注系统架构设计、模型优化与通信协议选型，注重整体系统思维的培养，而非仅关注单一技术点。
基于Python 的UART 文件传输工具
最新发布
12-21
基于Python 的UART 文件传输工具，基于Pyside6的GUI界面
C# 基于 Onnx 与 P2PNet 的人群检测与计数系统源码实现
12-21
基于C#编程语言与Onnx运行时环境，本文档详细阐述了一种利用P2PNet架构实现人群密度估计与个体计数的技术方案。该方案通过解析预训练模型，实现了对图像或视频流中人群分布的精准检测，并提供了可靠的计数功能。核心内容包括模型加载与推理流程的完整实现、数据处理管道的构建以及性能优化策略的探讨。本文旨在为相关领域的开发人员提供一个清晰、可复现的参考实现，着重于工程实践的严谨性与代码模块的可用性。所有实现代码均经过结构化组织与详细注释，以确保其易于理解与集成。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
Theoretical Machine Learning Notes (Princeton COS511)
12-21
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结（summarization） 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签，可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
食堂线上预约点餐系统_一个基于现代Web技术构建的面向学校企业及园区食堂的综合性数字化餐饮服务平台_该系统旨在通过线上化流程彻底革新传统食堂就餐模式_核心功能模块包括用户端小程序.zip
12-21
食堂线上预约点餐系统_一个基于现代Web技术构建的面向学校企业及园区食堂的综合性数字化餐饮服务平台_该系统旨在通过线上化流程彻底革新传统食堂就餐模式_核心功能模块包括用户端小程序.zip
i春秋天下武功唯快不破
03-26
<think>好的，我现在需要回答用户关于程序性能优化方法的问题。用户提到了速度或性能优化，特别是提升程序运行速度的技巧。首先，我要回忆一下常见的性能优化策略，并结合用户提供的引用内容来组织答案。 用户给的引用中有四个，分别涉及小程序的性能优化、Mac系统优化、Python性能优化和Rust性能优化。我需要从中提取相关信息，同时补充一些通用的优化方法。比如引用[1]提到了分析包体积、移除冗余模块，引用[3]讨论了Python的具体技巧，引用[4]则涉及Rust的优化和编译效率。 接下来，我应该分步骤来组织回答。通常性能优化可以分为几个阶段：分析瓶颈、算法优化、代码优化、资源管理、编译优化、并发处理、工具使用等。每个阶段需要具体的方法和例子，比如使用性能分析工具，选择高效的数据结构，减少循环复杂度，避免内存泄漏等。 需要注意的是，用户希望回答结构清晰，逐步解决问题，并且引用相关段落时要自然地加上标识。例如，在提到减少包体积时，可以引用[1]中的内容。同时，要确保使用正确的中文表达，数学公式和代码块符合格式要求。 可能还需要考虑不同编程语言的优化差异，比如Python的解释型特性与Rust的编译型特性，优化方法会有所不同。但用户可能希望得到通用的建议，所以需要平衡语言特性和通用技巧。 最后，生成相关问题时要围绕性能优化的不同方面，比如工具使用、算法选择、语言特性等，确保问题具有针对性和延伸性。</think>### 提升程序运行速度的性能优化技巧 #### 1. **性能分析与瓶颈定位** - **使用性能分析工具**：通过工具（如Python的`cProfile`、Rust的`perf`）定位代码中的耗时操作。例如，Python中可通过以下方式分析： ```python import cProfile cProfile.run('your_function()') ``` - **监控内存和CPU占用**：识别内存泄漏或资源竞争问题（如引用[4]提到的Rust内存高效管理）。 #### 2. **算法与数据结构优化** - **降低时间复杂度**：将$O(n^2)$算法替换为$O(n \log n)$，例如用快速排序替代冒泡排序。 - **选择高效数据结构**：例如用哈希表（$O(1)$查询）替代线性搜索（$O(n)$）。 #### 3. **代码级优化** - **减少重复计算**：缓存中间结果，例如使用动态规划。 - **向量化运算**：利用NumPy/Pandas进行批量计算（引用[3]提到的Python优化技巧）。 - **避免全局变量**：减少作用域查找开销。 #### 4. **资源管理与编译优化** - **释放无用资源**：及时关闭文件句柄、数据库连接（引用[2]中Mac清理缓存的类似逻辑）。 - **启用编译器优化**：如Rust的`--release`模式（引用[4]），或C++的`-O3`编译选项。 #### 5. **并发与并行** - **多线程/协程**：利用CPU多核（如Python的`multiprocessing`、Rust的`tokio`）。 - **异步编程**：减少I/O等待时间（引用[4]提及Rust的`async/await`）。 #### 6. **系统级优化** - **减少包体积**：移除冗余依赖（引用[1]提到的“分析包体积构成”）。 - **预加载与缓存**：如数据库查询结果缓存。 --- ### 示例：Python循环优化对比 优化前（$O(n^2)$）： ```python result = [] for i in range(len(data)): for j in range(len(data)): result.append(data[i] * data[j]) ``` 优化后（向量化运算，$O(n)$）： ```python import numpy as np result = np.outer(data, data).flatten() ``` ---
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值