「8.8.8.8,8.8.4.4」より速い「129.250.35.250」
iPhoneのDNSの設定変更が話題になっているようなので、レスポンスの速いDNSサーバがないか調べてみました。便乗記事です。 ネタフル - iPhoneのWiFi接続を高速化する魔法の数字「8.8.8.8,8.8.4.4」 測定ツールはWindows用の「DNS Nameserver Performance Benchmark」です。ツールの詳細は割愛しますが、測定するには下のスクリーンショットの「Nameservers」タグの右側にある「Run Benchmark」をクリックするだけです。 Bフレッツ接続のPCで測定しています。 １．ベンチマーク結果 まずはベンチマーク結果をご覧ください（クリックすればちょっと拡大します）。 測定している値は次の3種類です。それぞのれの意味については「私家版 ITプロフェッショナルの仕事術 - GRCのDNS BenchmarkでDNSをスピードアップ
Webフロントエンド表示速度、最速化手法まとめ - Qiita
やりすぎても無駄になることがあるので、必要十分なバランスを見極めて実施する。主に社内のプログラマ向けのまとめ資料。他にもあれば追記していく予定。 ページの状態を調べる まず対象のページが、どういった状態なのかを調べる。 Google PageSpeed Insights これを100点満点にする必要はないが、赤くなっている項目に関しては、なるべく対応したほうが良い。モバイルサイトにも対応しているので便利。 https://developers.google.com/speed/pagespeed/insights/?hl=ja pingdom 実際にページにアクセスしてスピードを計測できる。海外サーバなので、けっこう遅い…。最適化前と最適化後で比較するのに使うといい。 http://tools.pingdom.com/fpt/ Chromeデベロッパーツール コンテンツの読み込み順序／速度
高速化のためのPython Tips - のんびりしているエンジニアの日記
皆さんこんにちは お元気ですか？私は元気です。 Pythonにおける高速化手法を掲載してみます。 簡単なコード並びに索引のような感じで引けるようなイメージで作成しました。 本日の目次です。 Pythonにおける高速化の必要性 Pythonの高速化 高速化の手順 Profiling 基本的な条件 計測コード Pythonの基本的な書き方部分 rangeよりxrangeを（Python2.7） リストの生成 文字列結合 Import文のコスト 関数呼び出しのコスト ドットを避ける yieldを使う Numpyに関するTips Numpyを使用して基本演算を高速化する Numpyの要素にアクセスする演算をしない Numbaで手早く高速化 その他高速化ツール Cython Dask PyPy 感想並びに展望 参考文献 Pythonにおける高速化の必要性 PythonはC++やJavaと比較すると非
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