210、深入理解Clojure高性能编程

深入理解Clojure高性能编程

1. 设计性能

性能不仅仅是技术上的追求,更是用户体验和业务成功的关键。在现代软件开发中,理解性能的需求和优化策略变得尤为重要。本篇文章将带你深入了解Clojure语言的性能设计原则,并探讨如何编写高效的Clojure代码。

用户界面软件的性能考量

对于面向用户的软件,性能与用户的期望紧密相连。用户可能不会注意到几毫秒的差异,但如果响应时间超过几秒钟,他们可能会感到不满。为了满足用户的期望,可以通过异步任务处理和UI层的反馈机制来改善用户体验。例如,可以在后台启动任务并在前端轮询进度,为用户提供持续的反馈。

工作负载的衡量

工作负载是指应用程序需要处理的任务量。衡量工作负载的标准包括总用户数、并发活跃用户数、交易量和数据量。处理工作负载时,必须考虑到当前系统的负载条件,如数据库中的数据量、消息队列的状态以及待处理的I/O任务。这些因素直接影响到新任务的处理效率。

关键硬件延迟数据

硬件和软件的进步带来了性能的提升,了解不同操作的延迟有助于优化代码。以下是2013年的典型延迟数据:

操作 时间(2013年)
L1缓存引用 1纳秒
分支预测错误 3纳秒
L2缓存引用
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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
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