http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NDMwNjMzNA==&mid=2651805828&idx=1&sn=2f413828d1fdc6a64bdbb25c51508dfc&scene=2&srcid=0519iChOETxAx0OeGoHnm7Xk&from=timeline&isappinstalled=0#rd Spark性能优化指南——基础篇 2016-05-18 优才网 前言 在大数据计算领域,Spar…

在开发D3D应用程序时,我们会使用Debug Layer来调试应用程序,以确保我们的程序在最终发布时没有warnings和errors.不过最近在开发应用程序时遇到了这样的问题,就是我把多个网格模型的顶点数据放在一个vertex buffer中,与此同时也把它们的索引数据放在一个index buffer中,然后在绘制不同的网格模型时就需要设置相应的偏移量,代码看上去是这样的: 首先我创建了一个box和一个grid: CGeometryGenerator::CreateBox( 1.0f, 1.0…

本文转自:http://tech.meituan.com/spark-tuning-basic.html 感谢原作者 前言 在大数据计算领域,Spark已经成为了越来越流行.越来越受欢迎的计算平台之一.Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理.SQL类处理.流式/实时计算.机器学习.图计算等各种不同类型的计算操作,应用范围与前景非常广泛.在美团•大众点评,已经有很多同学在各种项目中尝试使用Spark.大多数同学(包括笔者在内),最初开始尝试使用Spark的原因很简单,主要就是为了让大数据计算…

本文来自 网易云社区 . H5一般页面不会很多,看似简单,实际上会有很多细节需要注意,我自己在做过了几个H5之后,发现了一些常犯的问题,做了小结,希望给新开始做H5的产品相关的同学提供一些帮助.  首先说说一个常容易被忽略但是又很关键的问题:  H5虽简单,但活动方案不能糙,避免两三句话就讲完的需求.  一个简单的H5,需求方常常会把需求口述或者两三句话提单给产品同学,但是这种方案往往非常简陋,目的没有写,逻辑不全,很多细节没考虑清楚,文案提纲也没有最终确定就匆匆交付产品做原型了.  接下去是双…

[转]Spark性能优化指南——基础篇 http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NDMwNjMzNA==&mid=2651805828&idx=1&sn=2f413828d1fdc6a64bdbb25c51508dfc&scene=2&srcid=0519iChOETxAx0OeGoHnm7Xk&from=timeline&isappinstalled=0#rd Spark性能优化指南——基础篇 优才网 2016-05…

0803-PyTorch的Debug指南 目录 一.ipdb 介绍 二.ipdb 的使用 三.在 PyTorch 中 Debug 四. 通过PyTorch实现项目中容易遇到的问题 五.第八章总结 pytorch完整教程目录:https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/14662511.html 一.ipdb 介绍 很多初学 python 的同学会使用 print 或 log 调试程序,但是这只在小规模的程序下调试很方便,更好的调试应该是在一边运行的时候一边检查里面…

转自:http://tech.meituan.com/spark-tuning-basic.html?from=timeline 前言 开发调优 调优概述 原则一:避免创建重复的RDD 原则二:尽可能复用同一个RDD 原则三:对多次使用的RDD进行持久化 原则四:尽量避免使用shuffle类算子 原则五:使用map-side预聚合的shuffle操作 原则六:使用高性能的算子 原则七:广播大变量 原则八:使用Kryo优化序列化性能 原则九:优化数据结构 资源调优 调优概述 Spark作业基本运行…

前言 在大数据计算领域,Spark已经成为了越来越流行.越来越受欢迎的计算平台之一.Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理.SQL类处理.流式/实时计算.机器学习.图计算等各种不同类型的计算操作,应用范围与前景非常广泛.在美团•大众点评,已经有很多同学在各种项目中尝试使用Spark.大多数同学(包括笔者在内),最初开始尝试使用Spark的原因很简单,主要就是为了让大数据计算作业的执行速度更快.性能更高. 然而,通过Spark开发出高性能的大数据计算作业,并不是那么简单的.如果没有对Spar…

前言 在大数据计算领域,Spark已经成为了越来越流行.越来越受欢迎的计算平台之一.Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理.SQL类处理.流式/实时计算.机器学习.图计算等各种不同类型的计算操作,应用范围与前景非常广泛.在美团•大众点评,已经有很多同学在各种项目中尝试使用Spark.大多数同学(包括笔者在内),最初开始尝试使用Spark的原因很简单,主要就是为了让大数据计算作业的执行速度更快.性能更高. 然而,通过Spark开发出高性能的大数据计算作业,并不是那么简单的.如果没有对Spar…

前言 开发调优 调优概述 原则一:避免创建重复的RDD 原则二:尽可能复用同一个RDD 原则三:对多次使用的RDD进行持久化 原则四:尽量避免使用shuffle类算子 原则五:使用map-side预聚合的shuffle操作 原则六:使用高性能的算子 原则七:广播大变量 原则八:使用Kryo优化序列化性能 原则九:优化数据结构 资源调优 调优概述 Spark作业基本运行原理 资源参数调优 写在最后的话 前言 在大数据计算领域,Spark已经成为了越来越流行.越来越受欢迎的计算平台之一.Spark的…