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    hnishi2509 hnishi2509 読んだ

    2020/12/24 リンク

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    msh5_h msh5_h GOGC を増やせば GC の発生頻度が減るのでスループットが上がることがありますね

    2020/04/10 リンク

    その他
    Nyoho Nyoho おもしろ

    2020/04/10 リンク

    その他
    theatrical theatrical 大体ベンチマークの記事書くと、好きな人から改善案来るイメージある

    2020/04/10 リンク

    その他
    vaaaaaanquish vaaaaaanquish github issueやtwitterでの指摘も学び深い。良い記事。

    2020/04/10 リンク

    その他
    kwhrtsk kwhrtsk レコードの追加と削除を繰り返すようなワークロードがあると GCのオーバーヘッドがより顕著になりそうな気がする。

    2020/04/09 リンク

    その他
    bungoume bungoume 特徴量の類似検索する場合はJubatusやElasticsearchのdense_vector、UDF入れたMemSQLあたりを使うことが自分は多いけど、トランザクションとか自由度考えて、自前で実装するのも面白そう

    2020/04/09 リンク

    その他
    saturday06 saturday06 早速識者から指摘が https://github.com/ynaka81/in_memory_db_comparison/issues/1 Rustの処理時間が跳ねるのはスレッドをブロックするstd::sync::RwLockの使用が原因の可能性あり。 Goのsync.RWMutexと同様に動作するtokio::sync::RwLockを使うべき

    2020/04/09 リンク

    その他
    knok knok やはりネイティブバイナリ吐けるのは強い

    2020/04/09 リンク

    その他
    yarumato yarumato “2つの観点(リクエストの並列数増加、長期稼働)から性能比較。 pythonに比べて100倍以上Go,Rustが性能高い。GoとRustは大きな性能差なし”

    2020/04/09 リンク

    その他
    misshiki misshiki “リピート分析では,任意の特徴量をクエリに最も類似した特徴量を数100msec以内に検索する必要”一般的なDBでは難しく、pythonで独自のインメモリDBを実装&運用。限界に来たのでGoかRustを選別。どっちも良い。今後期待。

    2020/04/09 リンク

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    • wordi2021/01/01 wordi
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