站点调优

本文分享了在实际项目中进行系统调优的经验,包括操作系统(OS)、Web服务器(以Tomcat为例)和数据库(MySQL)的调优技巧。针对不同层面提供了具体的调优策略和技术细节。
    调优涉及的东西及经验很多,根据最近项目的调优做了总结:
    1。OS调优。
      做过一个试验。在windows2000 server和red hat2.6上架相同的服务。配置都设置成一样。硬件环境也差不多,跑相同的web应用。结果windows的测试结果很差强人意。看来不同的操作系统,还是很有大区别的,以后选择服务器的慎重啊。。呵呵
    linux 服务器调优:
    1. 考虑软件版本升级。出于以下两个原因:a 不同版本本身一些性能的差距。 b 调优内核参数而不得不升级。
    2. 硬件升级。磁盘的读写速度,内存多少,百兆,千兆甚至光钎网卡的区别,都可能会使性能瓶颈。
   2。web server调优
   
由于对于其他web server了解不是很多,故只说说tomcat的调优。
    1。适当提高server.xml配置。关掉一些不用的功能。
    2。适当提高jvm初始化参数。(当初针对我们的项目做过一些参测,不是越高越好)
    3。适当选择不同厂家的JVM。(简单做过IBM JVM 和 Sun JVM的一些测试。发现IBM的速度要快一点,不过由于不太熟悉IBM JVM,并且项目是用Sun JVM开发的,最终选择了Sun JVM5.0------性能高于1.4很多)
    4。当初为了测试,选择的load balance是apache。也做过一些调整。2.0以上版本的调优选项比低版本的多很多。注意各种工作模式在各个操作系统上性能的表现并不一致!不过我们实际环境最后上的是硬件load balance,呵呵
 3。数据库调优
    首先建议用好的数据库。不过如果客户没钱。那就没办法了。另外选择不同数据库,对某些需求实现繁简不同。比如对某些字段加密解密。
    刚做过mysql的调优,简单说下:
    1。慎重选择所用表类型。不同类型对事务,查询的支持不同。速度也相差很大。
    2。针对支持事务型和非事务型做不同配置。
    3。做国际化时最好把存储编码传送编码都设置成UTF8
   4。对所用框架的调优
   
如spring的延迟加载。hibernate的二级缓存的应用。同时在server端缓存不经常变动的东西。或者页面等等。
内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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