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  • 两种测试方法的测试机器是一样的,测试用例相同,activemq的配置也是一样的,谁能给分析下为什么速度差很多??? 做服务器机器叫server,方法一:先脚本启动10个消费者,当20秒没有收到消息就退出,再脚本启动10个...
  • Win10smb2.0共享至android速度问题解决问题1.路由器负载过大2.硬盘速度瓶颈3.windows侧设置问题 问题 先说解决方案吧,在google play中下载CX文件管理器![CX文件管理器传输速度]...

    Win10smb2.0共享至android速度慢问题解决

    问题

    先说解决方案吧,在google play中下载CX文件管理器CX文件管理器传输速度

    ES文件浏览器速度
    smb2.0使用过程中问题的发现
    在局域网内有Andriod手机和win10电脑,电影下载到手机上不仅占用大量储存空间,而且一般BT下载的电影也是在电脑上,故想到了windows10自带的基于smb2.0的共享功能,环境下路由器为小米路由器mini。
    起初使用ES文件浏览器,发现两端均在实际速率为433.3Mbps的5GWiFi下的下载和上传速度只有5MB/s~6MB/s左右,感觉奇怪,想了几个原因

    1.路由器负载过大

    iperf3测试的内网传输速度结果如下

    Connecting to host 192.168.31.3, port 5201
    [  4] local 192.168.31.2 port 6321 connected to 192.168.31.3 port 5201
    [ ID] Interval           Transfer     Bandwidth
    [  4]   0.00-1.00   sec  8.62 MBytes  72.3 Mbits/sec
    [  4]   1.00-2.00   sec  13.2 MBytes   111 Mbits/sec
    [  4]   2.00-3.00   sec  11.8 MBytes  98.6 Mbits/sec
    [  4]   3.00-4.00   sec  13.0 MBytes   109 Mbits/sec
    [  4]   4.00-5.00   sec  13.5 MBytes   113 Mbits/sec
    [  4]   5.00-6.00   sec  13.5 MBytes   113 Mbits/sec
    [  4]   6.00-7.00   sec  10.6 MBytes  89.1 Mbits/sec
    [  4]   7.00-8.00   sec  11.6 MBytes  97.5 Mbits/sec
    [  4]   8.00-9.00   sec  11.8 MBytes  98.6 Mbits/sec
    [  4]   9.00-10.00  sec  11.0 MBytes  92.2 Mbits/sec
    - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
    [ ID] Interval           Transfer     Bandwidth
    [  4]   0.00-10.00  sec   119 MBytes  99.5 Mbits/sec                  sender
    [  4]   0.00-10.00  sec   119 MBytes  99.5 Mbits/sec                  receiver
    iperf Done.
    

    结果平均在99.5Mbps证明不是局域网内传输速度达到了瓶颈

    2.硬盘速度瓶颈

    windows这边是三星的M.2SSD,速度肯定没有问题,android这边通过AndroBench软件测得读250.54MB/s,写70.59MB/s,也不存在瓶颈

    3.windows侧设置问题

    通过搜索引擎得到的大多数回答分两类,一类是关闭远程差分压缩支持功能,查询定义后感觉没有道理

    远程差分压缩 (RDC) 功能是一组应用程序编程接口 (API),这些应用程序可用于确定某个文件集是否发生了变化,如果是,就检测哪部分文件进行了更改。RDC 检测文件中数据的插入、删除和重新排列,使应用程序能够仅复制文件的已更改部分。这对于在有限带宽网络(如广域网 (WAN) 连接)上复制文件非常有用。

    还有这篇文章中实测也证明了没有影响 https://www.itsk.com/thread-271445-1-1.html

    另一类回答是关闭大量传送减负。首先打开wlan适配器属性,发现没有大量传送减负选项,反倒是在有线网络中找到了大量传送减负,百度百科上无此词条,通过large send offload在wiki上找到定义

    在计算机网络中,大段卸载(Large Segment Offload,简称LSO)是一种在高带宽网络中用于减少CPU使用率增加发送吞吐量的技术,该技术通过网卡对过大的数据分段,而无需协议栈参与。该技术还有一些别称,当应用于TCP时被称为TCP段卸载(TSO),也有些时候被称为通用段卸载(GSO)。
    当一个系统需要通过网络发送一大段数据时,计算机需要将这段数据拆分为多个长度较短的数据,以便这些数据能够通过网络中所有的网络设备(例如路由器、交换机),这个过程被称作分段。通常,这个过程由计算机系统中的协议栈完成,而大段卸载技术将这一过程交给网卡处理,从而减少了CPU使用率。

    可以看出,此功能是为了减少CPU负载,具体会不会影响传输速度没有测定。

    百思不得其解,在es中启动了FTP服务器复制数据入手机时也有10mb/s左右的速度,偶然下找到了CX文件管理器解决了问题

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  • 最近一段时间本人一直被VMware Workstation 的卡顿问题折磨,主要表现为在VMware Workstation 中运行Windows XP非常缓慢,基本在不能接受的范围之内,运行Windows7 很缓慢,但还能运行起来。在网络上寻找了很多的...

           最近一段时间本人一直被VMware Workstation 的卡顿问题折磨,主要表现为在VMware Workstation 中运行Windows XP非常缓慢,基本在不能接受的范围之内,运行Windows7 很缓慢,但还能运行起来。在网络上寻找了很多的解决办法均没能解决。最终在一次次的摸索中发现了问题所在,在次分享给各位,希望各位少走弯路。其主要的解决步骤如下:

    1、更新VMware tools 工具,该工具如果版本较老容易发生不兼容性,导致虚拟机运行缓慢;

    2、优化VMware Workstation 设置:(这种方法确实有效,网络一搜索就有了,这里就不多介绍了,可以参考https://blog.csdn.net/shanzhizi/article/details/8293638);

    3、经过实验部分杀毒软件会与VMware Workstation虚拟机冲突,从而导致卡顿问题的发生。经过不断的实验,目前发现360 、AVG、AVast、小红伞 杀毒软件,均会出现该问题。而卡巴斯基、Windows defender不存在该问题,因此如果你的系统是win7 的话推荐使用卡巴斯基杀毒软件(有免费版的哦),如果你使用的Windows10 的话就使用Windows defender吧!

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  • 汇编学习:float与double速度问题

    千次阅读 2016-10-10 11:09:35
    本文将讨论两种模式下的浮点数计算速度问题。 一、当我们编译32位程序时,使用的是x87指令集,即使用浮点寄存器堆栈进行浮点计算。此种情况下,单精度与双精度的处理是统一的,故计算速度上没有差异。我们可以做如下...

    X86处理器包含两种类型的浮点数寄存器。第一种使用8个浮点寄存器组成浮点寄存器栈,另一种为向量寄存器(XMM,YMM),它们对于单双精度的处理是不同的。本文将讨论两种模式下的浮点数计算速度问题。

    一、当我们编译32位程序时,使用的是x87指令集,即使用浮点寄存器堆栈进行浮点计算。此种情况下,单精度与双精度的处理是统一的,故计算速度上没有差异。我们可以做如下验证:

    float a,b,c;
    c=a*b;
    汇编:
    fld         dword ptr [a]  //将a加载到浮点栈顶,即ST(0)=a;
    fmul        dword ptr [b]  //将栈顶元素与b相乘,结果仍存于栈顶,即ST(0)=ST(0)*b
    fstp        dword ptr [c]  //将栈顶元素弹出并保存于c,即c=ST(0),POP();
    
    double  a,b,c;
    c=a*b;
    汇编:
    010213D8  fld         qword ptr [a]  
    010213DB  fmul        qword ptr [b]  
    010213DE  fstp        qword ptr [c]  

    可以发现,上述两段代码的汇编代码完全相同.

    因此,此种情况下,float与double的计算速度没有差异。在精度满足要求的情况下,可以使用float以便加载更多数据到cache,以提高cache命中率。

    二、当编译64 位程序或打开MMX ,SSE,AVX指令集优化时,则使用向量寄存器。在此情况下,float与double的处理使用的是不同汇编指令,关于二者的计算速度,可以参考《Optimizingsoftware in C++》中的一段话:

    Single precision division, squareroot and mathematical functions are calculated faster than double precision whenthe XMM registers are used, while the speed of addition, subtraction,multiplication, etc. is still the same regardless of precision on mostprocessors (when vector operations are not used).

    意思是当使用XMM寄存器时,单精度浮点的除法、开根及一些数学函数的执行要比双精度快,但加法,减法、乘法的计算速度二者没有差异(在没有使用向量操作时)。

    此处的向量操作指SIMD,即单指令多数据流。基本思想是将若干个数据加载到一个寄存器内部,一条指令可以同时处理多个数据,一个XMM(128位)可同时装载4个double或8个float,因此在使用SIMD时,一次处理的float数据量为double的两倍。

    为了验证64位程序中的float和double的速度差异,下面给出测试程序:

    float SqrtfloatV1(float *A,const int len)
    {
    	float fSum=0;
    	for (int i=0;i<len;i++)
    	{
    		fSum+=sqrt(A[i]);
    	}
    	return fSum;
    }
    
    double SqrtdoubleV1(double *A,const int len)
    {
    	double dSum=0;
    	for(int i=0;i<len;i++)
    	{
    		dSum+=sqrt(A[i]);
    	}
    	return dSum;
    }
    测试结果:

    注意事项:

    一、浮点数到整数(直接截断)的转换是很低效的,使用浮点堆栈(32位程序)时需要调用函数_ftol2_sse.

    double  a,b;
    int c;
    c=a*b;
    汇编:
    fld         qword ptr [a]  
    fmul        qword ptr [b]  
    call        @ILT+200(__ftol2_sse) (0EC10CDh) //调用函数_ftol2_sse实现浮点数到整数的转换
    mov         dword ptr [c],eax  
    

    使用XMM寄存器(64位程序)需要指令cvttsd2si:

    double  a,b;
    int c;
    c=a*b;
    汇编:
    movsd       xmm0,mmword ptr [a]  
    mulsd       xmm0,mmword ptr [b]  
    cvttsd2si   eax,xmm0  //cvttsd2si指令实现
    mov         dword ptr [c],eax  
    

    下面是测试程序,对一个浮点数组求和:

    float AddfloatV1(float *A,const int len)
    {
    	int iSum=0;
    	for (int i=0;i<len;i++)
    	{
    		iSum+=A[i];//转成整数再求和
    	}
    	return (float)iSum;
    }
    
    float AddfloatV2(float *A,const int len)
    {
    	float fSum=0;
    	for (int i=0;i<len;i++)
    	{
    		fSum+=A[i];
    	}
    	return fSum;
    }

    对于32位程序,测试结果如下:


    对于64位程序,测试结果如下:


    可以看出不管是32位还是64位程序,将浮点数转为整数再求和都会造成效率的大大降低。关于浮点转整数的优化的讨论,可以参考一篇博文[1].

    二、使用XMM寄存器(即当编译64位程序或打开SSE2指令集时),应避免float与double混用,因为编译器需要在计算过程中进行转换。如下:

    (1)float与double混用(默认的浮点常量为double)

    float a,b;
    a=b*1.2;
    汇编
    movd        xmm0,dword ptr [b]  
    cvtps2pd    xmm0,xmm0  
    mulsd       xmm0,mmword ptr [__real@3ff3333333333333 (13F646790h)]  
    cvtsd2ss    xmm0,xmm0  
    movss       dword ptr [a],xmm0  
    

    (2)纯float

    float a,b;
    a=b*1.2f;
    汇编
    movss       xmm0,dword ptr [b]  
    mulss       xmm0,dword ptr [__real@3f99999a (13F84678Ch)]  
    movss       dword ptr [a],xmm0  
    

    可以看到,(1)中多了两个指令,即cvtps2pd,cvtsd2ss,它们分别实现float转double,double转float。

    下面是一段测试程序:

    float MulfloatV1(float *A,const int len)
    {
    	float fSum=0;
    	for (int i=0;i<len;i++)
    	{
    		fSum+=A[i]*1.2f;
    	}
    	return fSum;
    }
    
    float MulfloatV2(float *A,const int len)
    {
    	float fSum=0;
    	for (int i=0;i<len;i++)
    	{
    		fSum+=A[i]*1.2;//默认的浮点常数是double
    	}
    	return fSum;
    }

    测试结果:

    完整测试程序:

    Timing.h

    #include <windows.h>
    static _LARGE_INTEGER time_start, time_over;
    static double dqFreq;
    static inline void startTiming()
    {
    	_LARGE_INTEGER f;
    	QueryPerformanceFrequency(&f);
    	dqFreq=(double)f.QuadPart;
    
    	QueryPerformanceCounter(&time_start);
    }
    static inline double stopTiming()
    {
    	QueryPerformanceCounter(&time_over);
    	return ((double)(time_over.QuadPart-time_start.QuadPart)/dqFreq*1000);
    }
    

    #include <stdio.h>
    #include <time.h>
    #include <stdlib.h>
    #include <math.h>
    #include "Timing.h"
    const int BUFSIZE =1024;
    float buf[BUFSIZE];
    double buf2[BUFSIZE];
    
    //测试64位下float与double的速度差
    float SqrtfloatV1(float *A,const int len);
    double SqrtdoubleV1(double *A,const int len);
    
    //测试浮点数转整数的速度
    float AddfloatV1(float *A,const int len);
    float AddfloatV2(float *A,const int len);
    
    //测试64位下float与double混用速度
    float MulfloatV2(float *A,const int len);
    float MulfloatV1(float *A,const int len);
    
    int main()
    {
    	const int testloop=50000;
    	double interval;
    	srand( (unsigned)time( NULL ) );  
    	for (int i = 0; i < BUFSIZE; i++)   
    	{	
    
    		buf[i] = (float)(rand() & 0x3f);  
    		buf2[i]= (double)(buf[i]);
    	}
    	//*****************************************************************//
    	//测试64位下float与double的速度差(32位无明显差异)
    	volatile float result1=0;
    	startTiming();  	
    	for(unsigned int i=0;i<testloop;i++)  
    	{  
    		result1=SqrtfloatV1(buf,BUFSIZE);  
    	}  
    	interval=stopTiming();  
    	printf("SqrtfloatV1:\t%f,\t%lfms\n",result1,interval);
    
    	volatile double result2=0;
    	startTiming();  	
    	for(unsigned int i=0;i<testloop;i++)  
    	{  
    		result2=SqrtdoubleV1(buf2,BUFSIZE);  
    	}  
    	interval=stopTiming();  
    	printf("SqrtdoubleV1:\t%lf,\t%lfms\n",result2,interval);
    	//*****************************************************************//
    
    	//*****************************************************************//
    	//测试浮点数转整数的速度(32为与64位均有明显差异)
    	volatile float result3=0;
    	startTiming();  	
    	for(unsigned int i=0;i<testloop;i++)  
    	{  
    		result3=AddfloatV1(buf,BUFSIZE);  
    	}  
    	interval=stopTiming();  
    	printf("AddfloatV1:\t%f,\t%lfms\n",result3,interval);
    
    	volatile float result4=0;
    	startTiming();  	
    	for(unsigned int i=0;i<testloop;i++)  
    	{  
    		result4=AddfloatV2(buf,BUFSIZE);  
    	}  
    	interval=stopTiming();  
    	printf("AddfloatV2:\t%f,\t%lfms\n",result4,interval);
    	//*****************************************************************//
    
    	//*****************************************************************//
    	//测试64位下float与double混用速度(32位无差异,因统一处理)
    	volatile float result5=0;
    	startTiming();  	
    	for(unsigned int i=0;i<testloop;i++)  
    	{  
    		result5=MulfloatV1(buf,BUFSIZE);  
    	}  
    	interval=stopTiming();  
    	printf("MulfloatV1:\t%f,\t%lfms\n",result5,interval);
    
    	volatile float result6=0;
    	startTiming();  	
    	for(unsigned int i=0;i<testloop;i++)  
    	{  
    		result6=MulfloatV2(buf,BUFSIZE);  
    	}  
    	interval=stopTiming();  
    	printf("MulfloatV2:\t%f,\t%lfms\n",result6,interval);
    	//*****************************************************************//
    	return 0;
    }
    
    
    
    float SqrtfloatV1(float *A,const int len)
    {
    	float fSum=0;
    	for (int i=0;i<len;i++)
    	{
    		fSum+=sqrt(A[i]);
    	}
    	return fSum;
    }
    
    double SqrtdoubleV1(double *A,const int len)
    {
    	double dSum=0;
    	for(int i=0;i<len;i++)
    	{
    		dSum+=sqrt(A[i]);
    	}
    	return dSum;
    }
    
    float AddfloatV1(float *A,const int len)
    {
    	int iSum=0;
    	for (int i=0;i<len;i++)
    	{
    		iSum+=A[i];//转成整数再求和
    	}
    	return (float)iSum;
    }
    
    float AddfloatV2(float *A,const int len)
    {
    	float fSum=0;
    	for (int i=0;i<len;i++)
    	{
    		fSum+=A[i];
    	}
    	return fSum;
    }
    
    float MulfloatV1(float *A,const int len)
    {
    	float fSum=0;
    	for (int i=0;i<len;i++)
    	{
    		fSum+=A[i]*1.2f;
    	}
    	return fSum;
    }
    
    float MulfloatV2(float *A,const int len)
    {
    	float fSum=0;
    	for (int i=0;i<len;i++)
    	{
    		fSum+=A[i]*1.2;//默认的浮点常数是double
    	}
    	return fSum;
    }
    
    
    


    参考:[1]http://blog.csdn.net/housisong/article/details/1616026














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  • 相关基本知识可参考以下博客:https://blog.csdn.net/cfqcfqcfqcfqcfq/article/details/68496213编码生成的视频模糊、清晰度特别。原因是:未对编码器的上下文信息的码率进行显示设置,或设置的过低,(默认的值太...

    本文使用 ffmpeg(4.0版本)的dll、lib、include进行视频编码。相关基本知识可参考以下博客:

    https://blog.csdn.net/cfqcfqcfqcfqcfq/article/details/68496213

    1. 编码生成的视频模糊、清晰度特别差。
    原因是:未对编码器的上下文信息的码率进行显示设置,或设置的过低,(默认的值太小不满足)
    AVCodecContext* pCodecCtx;//编码器上下文信息

    如果待编码的图像大小是1920*1080时,码率设置为4000000;

    pCodecCtx->bit_rate = 4000000;

    码率和质量成正比,但是文件体积也和码率成正比。这是要牢记的,但是码率超过一定数值,对画面的质量没有多大影响。

    2. 生成的MP4格式视频播放时,速度特别快,码率很大

    生成avi格式视频没有问题,但是生成mp4格式的视频就播放速率特别快,原因是:

    //写文件头
    avformat_write_header(pFormatCtx,NULL); 

    在生成avi时,执行该句后,pFormatCtx中的time_base是之前设置的{1,25};

    但是在生成MP4时,执行该句后,pFormatCtx的time_base被改变了,成为{1,12800};

    因此,在生成MP4格式视频时,需要把写文件头的语句写成以下形式:

    //写文件头
    	AVDictionary *opt = 0;
    	av_dict_set_int(&opt, "video_track_timescale", 25, 0);
    
    	avformat_write_header(pFormatCtx,&opt); 

    以前旧版本的ffmpeg没有这个问题,如果使用最新的版本是存在这个问题的。该问题的解决是参考以下链接解决的:

    http://blog.sina.com.cn/s/blog_56ab14d50102wyur.html

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  • IIS优化-解决IIS访问速度问题

    万次阅读 2012-12-26 10:36:47
    IIS优化-解决IIS访问速度问题 远程作品,转载请标明原始出处:http://bbs.ywlm.net/thread-934-1-1.html 这几天给一游戏论坛做优化,论坛版本为:DISCUZ 7.2 环境是:Windows server 2003 SP2+IIS+...
  • 如何解决eclipse官网下载速度超慢的问题

    千次阅读 多人点赞 2020-02-28 14:57:17
    eclipse是学习java的一个必不可少的工具,但是官网下载速度太慢了!!! 几KB的速度谁顶得住?问了问ff大佬,知道了用镜像来加快访问速度。步骤如下: ①Eclipse官网:https://www.eclipse.org/downloads/ ②进去...
  • 有3个8位的GRB信号,总共24根线,查数据得到信号的建立时间和保持时间都是8ns,最长的线和最短的线的信号传输大于8ns才会影响信号,按照按照pcb上走线1000mil延时180ps计算,一个10inch的板子走线就按10inch计算...
  • 解决笔记本电脑使用网线正常,使用无线网络速度慢的问题首先,忘记网络然后,以管理员身份打开dos 窗口,依次执行下列语句netsh winsock reset(提示重启,不要管) netsh int ip reset reset.log最后执行完了,...
  • 由于一次要执行很多条插入语句(5w条),通常通过mysql写原生的插入语句会有类似的...执行速度上是没有问题,大概5,6秒。在用JdbcTemplate的时候,就是用batchUpdate方法来写批量执行的语句: String sql = "insert
  • 今天突然心血来潮,想搞点win32汇编,但是发现masm32对于win7x64的兼容性已经很,随即弃之不用,使用winxp 虚拟机代替之。但是发现许久不用的winxp虚拟机速度缓慢,根本不像我的机器速度应该有的样子。打开win7 ...
  • 众所周知,使用 like 进行模糊查询速度,包括 like 'AAA%' ,like '%AAA',like '%AAA%',like '%A%A%'以及采用“_”进行单字符匹配的那些模糊查询。网上有很多文章讲到如何提高like查询,提到 like 'AAA%'能够...
  • 分对等长绕线问题

    千次阅读 2017-11-21 15:59:41
    分对等长绕线问题差分对是很有效的高速信号走线的方式,可以通过分对的方式抑制共模噪声,达到更佳的高速信号完整性。等长 or 阻抗连续分对的等长贼重要在分对中,由两根线组成,而这两根线的信号共同决定了...
  • win10解决解压复制粘贴速度慢的问题

    千次阅读 2019-03-18 09:47:00
    搜索打开“启用和关闭windows功能”, 将滚动条滑到底部,将“远程分压缩”一项取消勾选即可。 转载于:https://www.cnblogs.com/xbdeng/p/10550444.html...
  • 对于Mysql大量数据查询速度慢的问题

    千次阅读 2017-09-13 17:12:00
    2.为了增加反应速度。一般来是建立索引,如我现在的查询语句: SELECT aa.INDI_NAME, aa.gg, aa.gp, aa.pn, bb.report_name FROM ( SELECT T.INDI_ID, T.INDI_NAME, SUM(CASE WHEN T.AREA_ID =2501 ...
  • 这个网卡很特别,有的时候安装玩linux之后虽然上网没有问题,但是驱动还是不适合,比如别的同事访问服务器都是10MB+的速度,我只有几百kb。 经过各种摸索,终于找到了解决办法。 访问realtek官网下载相关...
  • 更改包的下载镜像通道,打开dos命令窗口,然后输入如下命令: conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
  • 已经进入2019年了,很多喜爱玩游戏的用户都会在网上搜索什么DNS最快、什么dns玩游戏快、什么dns好等等,这些关于dns排名的问题,本站就这些问题进行了整合,最后总结出两大类,第一类是浏览网页的时候,网络速度并不...
  • matlab 与 Java 运算速度

    千次阅读 2017-03-17 23:07:52
    最近运算程序时,发现 matlab计算速度跟 jave 挺远的:一个算法在matlab中二十分钟,在java中一分钟。 最大原因在于数据结构问题: matlab用矩阵存储数据,空间上占用不少开销。而java有hashmap存储,大大...
  • hibernate的速度问题  这点我也疑惑过,最初应用hibernate的项目,我也感觉速度很慢,知道后来才知道问题的所在... 其实hibernate的速度性能并不,比起jdbc来说,又是性能能高2倍。  当然了这和应用的数据库
  • 数学运算解题方法之时钟问题——找准路程、时间和速度 任何事物,万变不离其宗。抓事物要抓它本质的东西,解数学运算题也一样。这次主要讲解的内容是时钟问题,它是中等难度的数学运算题型。在公务员考试,选调生...
  • MySQL相关问题整理

    万次阅读 多人点赞 2020-04-07 11:47:29
    备注:针对基本问题做一些基本的总结,不是详细解答! 1.事务的基本要素 2.事务隔离级别(必考) 3.如何解决事务的并发问题(脏读,幻读)(必考) 4.MVCC多版本并发控制(必考) 5.为什么选择B+树作为索引结构...
  • 2019年DNS速度排名

    万次阅读 2019-05-23 13:01:32
    已经进入2019年了,很多喜爱玩游戏的用户都会在网上搜索什么dns最快、什么dns玩游戏快、什么dns好等等,这些关于dns排名的问题,本站就这些问题进行了整合,最后总结出两大类,第一类是浏览网页的时候,网络速度并不...
  • 由于其速度连续但不平滑,加速度可控但会跳变,加加速度不可控,通常会引起受控对象震动,控制效果较。S形速度规划由于其速度连续且平滑,加速度可控且连续,加加速度可控,控制效果好,广泛用于工业现场。但是,S...

空空如也

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