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最新推荐文章于 2025-07-23 10:52:02 发布
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#区块链

  1. 添加google插件
    从各种方式获取MeatMask.crx插件，然后打开谷歌：chrome://extensions/
    将MeatMask.crx拖进去(mac先重命名为.zip 再采用命令unzip Meatmask.crx解压，然后丢压缩包到扩展)
    此时浏览器右上角出现小狐狸，就OK了
    在这里插入图片描述
  2. 生成账号选好网络
    点击小狐狸，顺着下一步，把6个英文单词记录下来，然后就到了如下界面
    在这里插入图片描述
  3. 执行智能合约
    打开 https://remix.ethereum.org/#optimize=false&version=soljson-v0.4.20+commit.3155dd80.js 加载不出来，多刷新一下，多等一下，这是一个在线IDE。
    点击插头，把下图的插件勾上，然后运行（先compiler,再run）
    在这里插入图片描述
    run之后得到如下界面
    在这里插入图片描述
    点完尖尖就可以填名称了
    在这里插入图片描述
    点完transact 获得一个合约token
  4. 绑定token
    将token绑定到metamask中，完毕
智能合约智能合约性能测试：测试智能合约的性能和质量
AI天才研究院
07-20 3346
作者：禅与计算机程序设计艺术 随着区块链技术的飞速发展，各大公链上已经出现了众多的智能合约(Smart Contract)系统。这些系统能使得链上数据的不可篡改、可追溯、不可伪造等特征得以实现。但同时也带来了很多的复杂性和挑战，如何确保智能合约的运行性能、安全性能和正确性，成为业界关注的焦点。 在智能合约的开发、测试、部署过
性能优化误区：过早优化与JVM参数盲调
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Why_does_it_work的博客
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场经验分享，Java面试，简历修改，求职辅导尽在。
【人工智能硬件】大模型推理优化：GPU、TPU与专用AI芯片性能、成本及应用场景对比分析
04-09
内容概要：本文详细比较了GPU、TPU与专用AI芯片在大模型推理优化方面的性能、成本及适用场景。GPU以其强大的并行计算能力和高带宽显存，适用于多种类型的神经网络模型和计算任务，尤其适合快速原型开发和边缘计算设备。TPU专为机器学习设计，擅长处理大规模矩阵运算密集型任务，如Transformer模型的推理，具有高吞吐量和低延迟特性，适用于自然语言处理和大规模数据中心的推理任务。专用AI芯片通过高度定制化架构，针对特定神经网络模型进行优化，如卷积神经网络（CNN），在处理特定任务时表现出色，同时具备低功耗和高能效比的优势，适用于边缘计算设备。文章还介绍了各自的优化工具和框架，如CUDA、TensorRT、TPU编译器等，并从硬件成本、运营成本和开发成本三个角度进行了成本对比。 适合人群：从事人工智能、深度学习领域的研究人员和技术人员，尤其是对大模型推理优化感兴趣的读者。 使用场景及目标：①帮助读者理解GPU、TPU和专用AI芯片在大模型推理中的优缺点；②为选择适合的硬件平台提供参考依据，以实现最优的推理性能和成本效益；③介绍各种优化工具和框架，帮助开发者高效部署和优化模型。 其他说明：本文不仅涵盖了硬件架构特性，还深入探讨了优化技术和应用场景，旨在为读者提供全面的技术参考。在选择硬件平台时，需综合考虑具体任务需求、预算限制及开发资源等因素。
微服务与服务网格技术的性能优化：实现低延迟与高吞吐量
AI天才研究院
01-07 1156
1.背景介绍 微服务和服务网格技术在近年来逐渐成为企业构建高性能、高可靠、高扩展性的软件系统的主流方法。微服务将应用程序拆分成小型服务，每个服务运行在自己的进程中，通过轻量级的通信协议(如HTTP/REST)进行通信。服务网格则是一种基础设施，为微服务提供了一套统一的管理和运行环境，包括服务发现、负载均衡、容错、安全性等功能。 在微服务和服务网格技术的应用中，性能优化成为了关键问题。低延迟和高...
智能 Agent 决策引擎性能优化实战：并行推理架构与低延迟调度策略全解析
努力分享一些人工智能、计算机视觉、影像等相关的知识干货！
05-02 1275
在智能 Agent 系统部署进入高并发、低延迟生产环境的过程中，模型决策模块的推理性能与调度效率成为系统响应速度与稳定性的关键瓶颈。本文围绕实际工程需求，从并行推理架构设计、批量调度策略、异步调用机制、推理优先级管控、缓存重用优化等多个角度，系统剖析智能 Agent 决策模块的性能优化路径。结合高并发场景下的实战案例，详解从模型结构裁剪到推理链路调度的全流程加速策略，为企业级 Agent 系统构建高可用、低延迟、高吞吐的推理服务体系提供系统级解决方案。
【存储性能优化】IOPS与吞吐量的调优策略
沐风—云端行者
04-20 819
从机械硬盘时代以吞吐量为核心的优化，到SSD普及后IOPS指标崛起，再到NVMe协议推动双指标协同优化，存储性能调优已演进为系统级工程。从早期的经验驱动（2010年代HDD时代的RAID 5经验公式），发展到数据驱动（2020年代的全链路监控+时序数据库），正在向智能驱动演进（2025+的数字孪生+AIOps）。在可预见的未来，随着CXL互联协议普及、存算一体芯片量产，IOPS与吞吐量的界限将逐渐模糊，存储系统将向"自适应、自优化"的智能体演进，为云计算架构开启新的可能性。
《性能指标解读：吞吐量》
fengruxue的专栏
06-30 1039
工程师行动清单监控四联装：TPS曲线、错误率、资源饱和度、依赖延迟压测三阶梯：50%负载（验证）、100%负载（峰值）、120%负载（破坏性测试）调优四维度：缓存命中率 >95%、线程池效率 >80%、SQL耗时 <30ms、网络利用率 >60%架构三原则：无状态服务设计、故障自动转移、弹性伸缩能力终极洞见：真正的吞吐量极限不在技术而在架构。当你在设计阶段解决80%的瓶颈，其余20%的优化将带来指数级提升——这即是性能工程的奥义所在。
网络性能优化：从问题诊断到解决方案
Chujun123528的博客
08-15 2611
通过上述一系列网络性能优化措施的实施，该企业成功解决了网络延迟高、带宽利用率不均衡以及网络拥塞等问题，提升了网络的整体性能和用户体验。然而，网络性能优化是一个持续的过程，随着业务的发展和技术的进步，企业需要不断关注网络性能的变化趋势和新技术的发展动态，及时调整和优化网络架构、设备和策略等方面的配置和管理措施。未来，随着SDN（软件定义网络）、NFV（网络功能虚拟化）等新技术的发展和应用，企业将有更多机会和选择来进一步提升网络性能和灵活性。
Linux 性能优化：轻松入门
云端梦留白的博客
07-15 1938
Linux 系统作为众多关键技术基础设施的 核心，其性能优化的重要性不言而喻。掌握 Linux 系统 性能优化的策略和技巧，都是提升系统效率、保障服务稳定性的关键。本文将带领大家深入探索Linux系统性能优化的 多个维度，从磁盘的 RAID 模式选择到 CPU 和内存的精细调整，再到网络性能的全面提升，每一环节都旨在帮助您的系统达到更高的 运行效率。
大模型性能优化的10个隐藏技巧：深度学习工程师实战手记
Python、C++、HTML、Java
05-03 1万+
深度学习工程师基于实战经验总结的10大技巧，涵盖计算资源利用、推理加速、内存优化等策略，助力模型高效部署。
Amazon S3：S3性能优化与成本控制.docx
11-12
标准存储类（S3 Standard）提供了高吞吐量和低延迟，适合频繁访问的数据，但成本相对较高。标准-不频繁访问存储类（S3 Standard-IA）和区-不频繁访问存储类（S3 One Zone-IA）提供了较低的成本，适合不经常访问的...
前端开发性能优化概要
构建数字世界的感官之桥 | 分享前端工程化、动效魔法与性能之舞！
07-22 455
前端性能优化需从识别瓶颈、组件设计、状态管理和持续监控四个维度入手。关键方法包括：使用Chrome DevTools、WebVitals等工具定位问题；通过React.memo、虚拟列表、懒加载等技术优化组件；合理使用状态管理工具（如Pinia）控制更新粒度；建立长效监控机制。优化需结合具体框架特性，注重更新精确性和资源按需加载，最终实现用户体验提升。
C++性能优化擂台技术文章大纲
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07-22 307
摘要：本文探讨了C++性能优化的关键技术与实践方法，并提出以擂台赛形式激发开发者创意。文章详细介绍了优化技术的三个层级：算法设计（时间复杂度、缓存友好性）、编译器技巧（标志选择、PGO）和硬件优化（SIMD、分支预测）。通过矩阵乘法、字符串处理等典型案例，展示了从基础实现到SIMD/多线程优化的完整路径。同时强调性能分析工具（perf/VTune）的使用和优化陷阱的规避。最终指出性能优化是平衡算法改进、硬件特性和代码可维护性的持续过程，倡导通过社区协作和实践来提升优化能力。（149字）
【动手实验】TCP传输延迟分析与性能优化
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Linux 下默认 CWND 大小为 10 个 MSS（最大报文段长度），从抓包文件中可以看到 MSS 为 1460 字节，则 CWND 大小为 14600 字节约等于 14.6 KB，因此在初始阶段 A 和 B 最多只能一次性发送 14.25KB 的数据，超过了 A 的 16KB 和 B 的 20KB 的数据量，需要分多次发送。在这个实验中，并没有提到 A 和 B 的服务端问题，并且数据量不大，因此可以排除发和收的问题，初步可以认为是传的慢导致的，由此可以推测是拥塞控制问题。
Python包高级开发技术：性能优化与系统集成
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07-21 274
性能分析与优化策略C扩展与跨语言集成异步IO编程模式系统集成与微服务架构高级调试与诊断技术完整示例代码可在GitHub查看：[高级开发示例仓库]机器学习模型的服务化部署大规模数据处理架构实时流处理系统构建云原生Python应用开发。
HTTP性能优化实战技术详解（2025）
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07-21 1050
HTTP性能优化是系统工程，需从协议、缓存、压缩、监控等多维度入手。本扩展说明提供实战指南，建议优先实施高ROI策略（如缓存和HTTP/2升级），再逐步引入高级技巧。优化后，典型指标如TTFB可降低50%，吞吐量提升2倍。持续监控和自动化测试是关键，确保长期性能稳定。工具链推荐：Webpack用于构建，Lighthouse用于审计，CDN和RUM用于规模化部署。
MySQL 深度性能优化配置实战指南
x10n9的博客
07-19 819
🔧 一、硬件与系统层优化：夯实性能基石​​硬件选型策略​​​​CPU​​：读密集型场景选择多核CPU（如32核）；写密集型场景选择高主频CPU（如3.5GHz+）。​​内存​​：建议≥64GB，​​缓冲池命中率≥99%​​ 是性能关键指标。​​存储​​：​​必用NVMe SSD​​，IOPS≥5万，避免HDD的I/O瓶颈。RAID10配置兼顾性能与冗余。​​操作系统级优化​​。
MySQL 写入性能优化全攻略（附 GitHub 面试题项目链接）
qq_64978731的博客
07-19 669
后端面试高频问题（数据库、系统设计、Redis、算法等） 每道题配备“面试思路 + 答题模板” 收录腾讯、阿里、字节跳动真实面经和手撕题 结构清晰，支持模块化复习 GitHub项目： 0voice/Campus_recruitment_interview_questions
WEB：DOM （五）进阶实践—— 事件处理与性能优化
以码证道，这一世，我必成为Java开发宗师，让整个技术圈，记住我重生的名号！💻🔥🚀
07-21 1082
本文围绕DOM事件处理与性能优化展开。事件处理部分介绍了事件流三阶段，三种绑定方式（HTML属性、DOM属性、addEventListener）及事件对象，还涵盖常见事件类型与事件委托。性能优化则从减少操作次数、避免频繁查询、使用高效选择器等多方面，给出优化策略，助力提升前端性能。
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