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Spring boot 启动性能优化

spring boot启动性能优化 spring boot中使用spring-context-indexer加快启动速度 Spring中@ComponentScan扫描的package包含的类越多的时候,Spring模式注解解析耗时就越长,服务启动时候就越长,针对此问题Spring提供了@Indexed注解来添加索引。查看@Serive、@Controller、@Repository

Soldity-event

Events allow logging to the Ethereum blockchain. Some use cases for events are: Listening for events and updating user interface A cheap form of storage   // SPDX-License-Identifier: MIT pragma solidity ^0.8.13; contract Event { // Event declaratio

锻炼 - Exercise - Indexed Tree

锻炼 时间限制:最多40个用例,1.5秒(C/C++),2秒(Java)/内存限制:256 MB(Stack 1 MB) 哲珉常去的健身房进了一种新的健身器材。该器材是以两柱子竖立的形态,每个柱子上有N+1个把手,各把手都以从下到上的方向贴着0到N的编号。 使用该器材进行锻炼时,需要用左手握住左侧柱子的0号把手,用右手握住

垫脚石 - Stepping Stones - Indexed Tree

垫脚石 (测试用例总数:40 个,1.5 秒 (C/C++),2 秒 (JAVA)/内存要求:256 M,堆栈 1 M) Lia 在一个景点看到了由 N 个垫脚石组成的石桥。单纯地走过这些垫脚石感觉没有意思,所以她给每块垫脚石设置了一个分数,将踩到的所有石头上的分数全部加起来,想要得到一个最大分数。 但是,为了让这件事更有

POJ1990 - MooFest - Indexed Tree求区间和

POJ1990 - MooFest Description每年,农场主约翰的N头(1<=N<=20000)奶牛都会参加“MooFest”,这是一个来自世界各地奶牛的社交聚会。MooFest包括各种各样的活动,包括堆放草包、跳栏、把尾巴钉在农夫身上,当然还有哞哞叫。当奶牛们排成一队参加某一特定活动时,它们发出的哞哞声几乎震耳欲聋

数列 - Sequence - Indexed Tree

数列 测试用例总数:40 个用例,1.5 秒 (C/C++),2 秒 (JAVA) 当前有一组包含N个数字的数列。当从数列中选取几个连续的数字时,想在这些选择的数字中创建最小值和最大值差为K的子数列。请求出最大值和最小值差为K的子数列中长度为最短的情况。   下面案例是从包含10个数的数列中找出K为1

兼职 - Freelancer - 完全背包& (差分数组 or Indexed Tree)

兼职 时限:最多 50 个用例,1 秒 (C/C++),1.5 秒 (Java)   S公司有N名全职员工。公司已经定制好了整个业务的工作日程,每位员工都被安排了工作,并且每个员工处理业务时,一次只能做一项工作。所以当业务日程重复了N次以上时,S公司就需要聘请兼职来工作。任何人都可以在中途接手另一个人的

Spring5--@Indexed注解加快启动速度

Spring5--@Indexed注解加快启动速度   引 Spring Framework 5.0作为 Spring Boot 2.0 的底层核心框架,就目前已经发布的版本来看,相对于 Spring Framework 4.x 而言,注解驱动的性能提升不是那么明显。然而随着 Spring Framework 注解驱动能能力逐渐受到开发人员的关注,尤其在 Spr

Indexed Tree (树状数组)

Indexed Tree 指的是满二叉树模型的数据结构,主要用于求区间最大值、最小值、区间和等; Indexed Tree的叶子节点存实际的值,其他节点存放其子节点的汇总(最大值、最小值、和); 叶子节点的总数大于等于源数组,Indexed Tree的第一个可用下标为1,即根节点是下标为1的元素 时间/空间复杂度:  

OS L7-5: File Allocation Methods

                         Example 1: Example of Indexed Allocation       

sqlite 强制使用某个索引(不是force index)

SELECT * FROM COMPANY INDEXED BY salary_index WHERE salary > 5000;   INDEXED BY salary_index这个才是sqlite的用法参考:https://www.runoob.com/sqlite/sqlite-indexed-by.html

Spring5--@Indexed注解加快启动速度

引 Spring Framework 5.0作为 Spring Boot 2.0 的底层核心框架,就目前已经发布的版本来看,相对于 Spring Framework 4.x 而言,注解驱动的性能提升不是那么明显。然而随着 Spring Framework 注解驱动能能力逐渐受到开发人员的关注,尤其在 Spring Boot 应用场景中,大量使用注解 @Compoe

算法 - 插入排序交换次数 - Binary Indexed Tree

场景:快速得到一段数组元素的和 题目:Insertion Sort Advanced Analysis | HackerRank 算法:binary-indexed-tree :: HackerRank 实现:binary-indexed-tree :: HackerRank 已经给出基本的实现了 // get cumulative sum up to and including i int Get(int i) { int res = 0; whi

C#-没有GetPixel的索引8bpp图像和像素数组

我需要获取调色板中位图每个像素的索引(我有一个索引为8bpp的图像).现在,我使用以下方式: List<byte> data = new List<byte>(); // indexes List<Color> pixels = bitmap.Palette.Entries.ToList(); // palette for (int i = 0; i <bitmap.Height; i++) for (int j = 0; j <

树状数组(Binary Indexed Tree)

一、概述   树状数组即Binary Indexed Tree或者Fenwick Tree,是一种用于高效处理数字的列表更新和求范围和的数据结构。它可以以O(logn)的时间得到前缀和num[1..i],并同时支持O(logn)时间内支持动态单点值的修改。   树状数组解决的问题就是存在一个长度为n的数组nums,我们如何

php – 为什么我不能将元素推送到foreach循环中的子数组?

我试图了解每个循环中的数组,这可能对许多人来说是显而易见的. 当我遍历我的多维数组时,我试图找到没有第三个元素的子数组.如果它们没有第三个元素,我想向具有特定值的子数组添加第三个元素. $testArray = array ( array("Green", "Yellow", "Blue"), array("Brown", "Si

uni多选框的获取和删除值的方法

uni多选框的获取和删除值的方法 <template> <view class="page "> <scroll-view class="scrollList" scroll-y :scroll-into-view="scrollViewId" :style="{height:winHeight + 'px'}"> <view class="u

@Indexed不使用spring数据cassandra

我正在尝试使用@Indexed使用spring数据cassandra在字段上创建二级索引.但是在查询字段时它会抛出异常在受限制的列上没有辅助索引支持提供的运算符: 模型: @Indexed(value = "bar") private String bar; 查询: @Query("select * from foo where bar = ?0 allow filtering") 解决

Binary Indexed Tree

A Fenwick tree or binary indexed tree is a data structure that can efficiently update elements and calculate prefix sums in a table of numbers. It's actually an array rather than a real tree. Note that its index begins from 1 rather 0. Given an array

python spark pyspark——回归预测习题整理

特征量选区:age,enducation,race,sex。目标值:income。 from pyspark.mllib.linalg import Vectors,Vector from pyspark import SparkContext from pyspark.ml.regression import LinearRegression from pyspark.ml.feature import VectorAssembler from pyspark.python.pyspark.