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Playwright CI/CD集成指南:配置GitHub Actions与Jenkins
将Playwright自动化测试集成到CI/CD流程,是保障前端质量与交付速度的关键一步。无论是选择开箱即用的GitHub Actions,还是灵活可控的自托管Jenkins,实现自动化执行与反馈都能将测试价值最大化。本文将结合实战经验,详解两种主流方案的配置要点与优化技巧,助你构建高效的自动化质量防线。
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13小时前
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LLM多跳推理深度测试:四项指标精准定位模型的推理极限
本文探讨大模型在多步推理中的表现,通过四项压力测试对比Llama 3.2与Qwen 3的逻辑极限。分析揭示:Llama 3.2依赖预训练内化的直觉推理,稳定高效;Qwen 3则靠“自我对话”推进复杂任务,虽具思考深度但易受算术错误影响,深层推理易崩溃。两者适用于不同场景——速度优先选Llama,探索性任务可试Qwen。
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14小时前
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来自: 弹性计算
阿里云服务器选型攻略:实例规格、配置、云盘、带宽等配置选择策略参考
对于初次接触云服务器的企业而言,如何精准挑选云服务器的实例规格、配置、云盘、带宽等配置,往往是新手用户比较困惑的问题。有些用户由于缺乏相关经验,在选购时常常犹豫不决,既担心选错满足不了业务运行需求,又忧虑配置过高造成资源浪费。本文为大家解析在选购阿里云服务器过程中关于实例规格、配置、云盘、带宽等配置的选择策略,仅供参考。
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14小时前
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来自: 弹性计算
阿里云服务器通用型实例怎么选?g7/g7a/g8a/g8ae/g8i/g8y/g9i实例性能与适用场景对比
阿里云通用型云服务器实例(如g7、g8a、g9i等)凭借均衡性能与广泛适用性,成为企业级用户及开发者首选。本文详述各规格架构(如神龙架构、CIPU架构)、计算能力(处理器与内存配比1:4)、存储性能(支持ESSD云盘)及网络特性(超高PPS、IPv6支持),并对比适用场景(数据库、大数据、AI训练等)。
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14小时前
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2026 年阿里云企业级c9i/g9i/r9i云服务器价格及性能实测对比
阿里云 2026 年推出的第九代企业级云服务器(计算型 c9i、通用型 g9i、内存型 r9i),依托全新 CIPU 架构与 Intel Xeon 处理器,分别聚焦计算密集、均衡性能、内存密集三大场景,价格从 1742 元 / 年覆盖至 1.1 万元 / 年。本文结合实测数据、优惠价格及场景适配逻辑,通俗拆解三款实例的核心差异,帮助企业精准匹配高负载业务需求,避免资源错配。
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16小时前
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来自: 弹性计算
阿里云服务器最新租用价格:2核4G、2核8G、4核8G、4核16G不同实例与带宽活动价格参考
阿里云服务器2核4G配置中,通用算力型u1实例年费199元起,经济型e实例和u2a实例价格分别为599.93元/年、504.60元/年起;4核16G配置u2a实例年费1291.80元起。不同实例类型适用场景各异:经济型e实例适合轻负载场景,通用算力型u2a实例性价比突出,九代实例(c9i/g9i/r9i)专为高性能场景设计。用户需结合预算、业务类型及性能需求选择,通过活动优惠、优惠券达到成本最优化。
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17小时前
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来自: 弹性计算
根据预算选云服务器,2026年阿里云服务器活动价1000元到3000元的可选实例与配置汇总
2026年阿里云活动推出1000元至3000元多款云服务器,例如经济型e实例4核8G5M带宽2635.51元/1年,通用算力型u2a实例4核16G5M带宽1597.80元元/1年。用户可根据预算、业务类型及性能要求,选择最匹配的实例配置。
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17小时前
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来自: 弹性计算
2026年4核16G服务器怎么样?阿里云4核16G通用算力型u2a实例(ecs.u2a-c1m4.xlarge)测评
阿里云通用算力型u2a实例(ecs.u2a-c1m4.xlarge)4核16G配置,搭配40G ESSD云盘,以1M至5M带宽的梯度年付定价,成为内存敏感型轻中负载业务的优选方案。该实例依托AMD EPYC™ Turin处理器与阿里云CIPU架构,采用1:4 CPU内存配比,主打“独享算力+大内存冗余+成本可控”,较上一代u1实例性能基线提升20%,目录价降低9%-22%,同时支持跨平台热迁移,能为24小时运行的缓存服务、多应用集群提供可靠保障。本文结合实测性能数据、带宽价格差异、同类机型对比及最新活动政策,通俗拆解其使用价值与边界,帮助用户精准匹配业务需求。
Playwright性能优化:减少测试执行时间的10个技巧
当E2E测试耗时过长,优化势在必行。我们团队将45分钟的测试套件优化至8分钟,实战总结10大技巧:并行执行、浏览器复用、选择性运行、智能等待、预置数据、资源拦截、合理分层、状态缓存、硬件升级与持续监控。组合拳出击,显著提升效率。
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20小时前
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《从局部到全局:协同推理负载分配的深度优化指南》
本文聚焦设备间协同推理的负载分配核心问题,突破“性能导向”的传统分配误区,提出以推理语义驱动为核心的动态适配思路。文章从任务语义解构、多维设备能力画像构建、动态负载调度、传输与计算协同优化四个维度展开,阐述如何通过建立“感知-调整-反馈”的闭环机制,打破局部最优陷阱,实现全局效能跃迁。内容结合实际场景验证,揭示负载分配的精髓在于任务与设备能力的精准匹配,而非简单算力倾斜,为异构设备协同推理的效能优化提供了兼具深度与实用性的实践路径。
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