通常情况下，基准测试都需要一些设置，比如创建一个数据集，或者为一组用来比较性能的、正交的基准测试集设置所需的条件。 状态，以及控制状态是JMH框架所具有的另一个特性。可以用@State注解来定义该状态，并接受Scope枚举来定义状态的可见范围：Benchmark，Group还是Thread. 使用@State注解的
10 | MySQL为什么有时候会选错索引？ 使用哪个索引是由 MySQL 来确定的 可能遇到的情况：一条本来可以执行得很快的语句，却由于 MySQL 选错了索引，而导致执行速度变得很慢 先建一个简单的表，表里有 a、b 两个字段，并分别建上索引： CREATE TABLE `t` ( `id` int(11) NOT NULL, `a` int(1
DrawCall是CPU显卡向GPU图形处理器发送的一条数据信息,然后把信息绘制出来。 游戏中DrawCall是越少越好,对于现在时代的手机,drawcall达到300左右也还是能接受的，如果超过1000可就难受了。 DrawCall又分为UI上的和场景中的，但是他们产生数量不同的大多数原因其实就是材质id不一样，所
docker mysql基础使用命令 #从dockerhub上查找相关版本： docker search mysql #拉取镜像： docker pull mysql:版本号 #启动mysql： docker run -itd --name mysql-test -p 3306:3306 -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 mysql #进入mysql容器： docker exec -it NAMES /bin/sh #开启容器
昨天（2022-7-22）上线了我的一个功能，测试环境数据量较小，问题不大，但是上生产之后，直接卡死了，然后就开始了这么一次SQL优化，这里记录一下。 不太方便透露公司的表结构，这里我自己建了几张表，模拟一下就可以了。 肯定有杠精要说表可以不这样设计了，但是事实现在系统就是这样设计的，如果想改动
https://www.cnblogs.com/setdong/p/16508415.html 1. Rprop 在 full-batch optimization 中, 一些梯度可能很小, 而另一些梯度可能很大, 故难以寻找一个 global 学习率. 可以使用梯度的 sign 解决这个问题, 保证所有权重更新相同的大小. Rprop 在此基础上又考虑为每个权重单独
一、本地缓存 设计思路 查询数据时先查看本地缓存中是否有数据，如果有数据直接返回，如果没有数据，到数据库查询后添加到本地缓存，并将数据返回。 优缺点 缺点 Memory是服务器内存的缓存，如果并发量大并查询的数据不一致，会造成内存非常大，同时会造成GC不断的回收内存，由于Memory内部
总述 维护队列中相邻两个元素的某种“比值”的“单调性” 因为该比值对应坐标系中的斜率 所以称为斜率优化 英文称为\(convex\space hull\space trick\)(直译：凸壳优化策略） [例1]「TYVJ1098」任务安排 1 N个任务排成一个序列在一台机器上等待完成（顺序不得改变），这N个任务被分成若干批
一、MergeTree order by执行计划 1）没有order by的执行计划： +-------------------------------------------------------------------------------------------------+ | explain | +-
简介 python相比较其他语言，在效率上会略有劣势，因此，我们在实现完功能后更应该去对python代码进行优化，减少不必要的消耗。 代码优化原则 不要过早的去优化，首先保证一个正确的程序，再使程序变快 比 先是一个快的程序，再保证正确容易 代码优化的代价，任何代码优化都需要时间和空间，因此代
安装KaLi操作系统并优化 1. 开启ROOT登录 安装操作系统跳过，下面直接做系统优化，方便以后使用！ 有两种方法，可以实现开机以root身份登录kali系统。 第一种方法如下： 在终端下输入所需命令： sudo -s vi /etc/pam.d/gdm-autologin vi /etc/pam.d/gdm-password vi /etc/passwd password
explain可用来分析SQL的执行计划 结果输出类型： id 该语句的唯一标识。如果explain的结果包括多个id值，则数字越大越先执行；而对于相同id的行，则表示从上往下依次执行。 select_type 查询类型，有如下几种取值： table 表示当前这一行正在访问哪张表，如果SQL定义了别名，则
常用慢查询分析工具 引言 在日常的业务开发中 MySQL 出现慢查询是很常见的 大部分情况下会分为两种情况 1、业务增长太快 2、要么就是SQL 写的太xx了 所以 对慢查询 SQL 进行分析和优化很重要 其中 mysqldumpslow 是 MySQL 服务自带的一款很好的分析调优工具 3.1 调优工具mysqldu
快速排序 每次从当前考虑的数组中选一个元素，把这个元素想办法挪到应该排好序的位置，比如4这个元素，它就有一个性质4之前的元素都是小于它的，之后的元素都是大于它的，之后我们要做的事情是对小于4和大于4的数组分别继续使用快速排序的思路，逐渐递归下去完成整个排序过程。 对于快速排序
作者：狼爷 来源：https://www.cnblogs.com/powercto/p/14410128.html 一、前言 在应用开发的早期，数据量少，开发人员开发功能时更重视功能上的实现，随着生产数据的增长，很多SQL语句开始暴露出性能问题，对生产的影响也越来越大，有时可能这些有问题的SQL就是整个系统性能的瓶颈。 二、SQL优化
很多开发同学对SQL优化如数家珍，却对MySQL架构一知半解。岂不是只见树叶，不见森林，终将陷入细节中不能自拔。 今天就一块学习MySQL分层架构，深入了解MySQL底层实现原理，以及每层的作用，我们常见的SQL优化到底在哪一层做了优化？ 1. MySQL整体架构 由图中可以看到MySQL架构主要分为Server层
TVMC介绍 TVMC,是TVM的命令行驱动程序，TVMC是一种通过命令行界面公开TVM功能的工具，例如uto-tuning/compiling/profiling和通过命令行接口运行模型 在完成本节内容后，将使用 TVMC 来完成以下任务： 为 TVM 运行时编译预训练 ResNet-50 v2 模型。 通过编译后的模型运行真实图像，并解释输
高级优化可以自动选择学习率 Octave中操作 >> function[jVal,gradient] = costFunction(theta)jVal = (theta(1)-5)^2+(theta(2)-5)^2;gradient = zeros(2,1);gradient(1) = 2*(theta(1) - 5);gradient(2) = 2*(theta(2) - 5);end>> options = optimset('Grado
粒子群优化支持向量机 遗传算法优化支持向量机 网格搜索 遍历法 PSO-SVM GA-SVM 。 用liv-SVM工具箱，选择较好的C和G。 简单容易上手，替换数据即可，有代码解释。 YID:5319664795924391华少zero
SQL性能优化： 1、尽量使用列名代替*； 2、where语句的解析顺序； 3、尽量使用where语句代替having； 4、尽量使用多表查询代替子查询； 5、尽量使用绑定 为了让SQL能够更好的运行，在使用语句的过程中尽量使用精准查询，让你的数据更好的突显出来
目录五、资源优化1、资源的压缩与合并 五、资源优化 1、资源的压缩与合并
综合能源耦合微网优化程序matlab 程序基于冷热电联供综合能源耦合模型，采用cchp，并且含有压缩空气储能，采用粒子群优化求解 YID:1290640937736124爱熬夜的程序猿
写在前面 Tomcat作为最常用的Java Web服务器，随着并发量越来越高，Tomcat的性能会急剧下降，那有没有什么方法来优化Tomcat在高并发环境下的性能呢？ Tomcat运行模式 Tomcat的运行模式有3种。 1.bio模式 默认的模式,性能非常低下,没有经过任何优化处理和支持。 2.nio模式 利用java的异
一、插入优化 insert优化 1、批量插入（最多插入1000条以内）。 2、手动提交事务。 3、主键顺序插入。 如果一次性需要插入大批量数据，使用insert语句性能较低，此时可以使用mysql数据库提供的load指令进行插入。 # 客户端连接服务端时，加上参数 --local-infile mysql --local-inf
状态压缩dp的时间复杂度一般时O(n*2^m) 可以将2^m优化为2^(m/2) 具体看例题： 牛客网小白月赛53 F. Freezing https://ac.nowcoder.com/acm/contest/11230/F dp[hi][li]数组的状态定义为，高8位为hi，低8位与li没有交集 这样就可以用两个2^(m/2)的操作更新低i个数。 第i个数计算出的tmp，
