《兴盛优选》专题

本文向大家介绍Mysql优化之Zabbix分区优化，包括了Mysql优化之Zabbix分区优化的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 使用zabbix最大的瓶颈在于数据库，维护好zabbix的数据存储，告警，就能很好地应用zabbix去构建监控系统。目前zabbix的数据主要存储在history和trends的2个表中，随着时间的推移，这两个表变得非常大，性能会非常差，影响监控的使用。对MySQ

问题内容： 我想知道两者之间是否有任何性能差异 字符串s = someObject.toString（）; System.out.println（s）; 和 System.out.println（someObject.toString（））; 查看生成的字节码，似乎有所不同。JVM是否能够在运行时优化此字节码，以使两个解决方案提供相同的性能？ 在这种简单情况下，当然解决方案2似乎更合适，但有时出于

为了减小能源消耗，IEEE 802.15.4 以及其它类似的链路层技术很少使用(甚至不使用)多播发送信号。此外，无线网络可能不完全遵循传统的 IP 子网和 IP 连接的概念。IPv6 邻居发现机制并不是设计用于非传输无线连接，因为它依赖于传统的 IPv6 连接，且由于它大量使用多播而降低了效率。这在低功耗有损网络中时不切实际的。 基于这个原因，人们已经对 IPv6 邻居发现机制进行了一些简单的优化

本文向大家介绍lightgbm优势相关面试题，主要包含被问及lightgbm优势时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 参考回答： 1）更快的训练速度和更高的效率：LightGBM使用基于直方图的算法。2）更低的内存占用：使用离散的箱子(bins)保存并替换连续值导致更少的内存占用。3）更高的准确率(相比于其他任何提升算法)：它通过leaf-wise分裂方法产生比level-wise分裂方法更

我正在解决这个优化问题，我需要计算出我需要打开多少个配送中心，以满足12家公司设施的需求，同时最小化运输成本。运输成本只是配送中心之间的距离乘以每英里成本，然而在这个问题中，每英里成本是一美元。我有5个选择，分别是波士顿、纳舒亚、普罗维登斯、斯普林菲尔德和伍斯特，这5个是12家公司设施的一部分。 我解决了这个问题，得到了正确的答案，但是后来我试图在同一个代码中添加两个约束，我得到的答案是不正确的。

了解explain db.usermodels.find({ '_id' :{ "$gt" :ObjectId("55940ae59c39572851075bfd") } }).explain() 关注点 stage：查询策略 nReturned：返回的文档行数 needTime：耗时（毫秒） indexBounds：所用的索引 http://docs.mongodb.org

下面说的优化基于 MySQL 5.6，理论上 5.5 之后的都算适用，具体还是要看官网 服务状态查询 查看当前数据库的状态，常用的有： 查看系统状态：SHOW STATUS; 查看刚刚执行 SQL 是否有警告信息：SHOW WARNINGS; 查看刚刚执行 SQL 是否有错误信息：SHOW ERRORS; 查看已经连接的所有线程状况：SHOW PROCESSLIST; 查看当前连接数量：SHOW

大多数shell脚本处理不复杂的问题时会有很快的解决办法. 正因为这样，优化脚本速度不是一个问题. 考虑这样的情况, 一个脚本处理很重要的任务, 虽然它确实运行的很好很正确，但是处理速度太慢. 用一种可编译的语言重写它可能不是非常好的选择. 最简单的办法是重写使这个脚本效率低下的部分. 这个代码优化的原理是否同样适用于效率低下的shell脚本? 检查脚本中的循环. 反复执行操作的时间消耗增长非常的

Jensen不等式 如果$$f: \omega->R$$是一个函数，则对于任何$$[{ x_i \in \Omega }]{n}{i=1}$$以及凸组合$$\sum{i=1}{n} w_ix_i$$都有 $$\sum_{i=1}{n} w_if(x_i)>=f(\sum_{i=1}{n} w_ix_i)$$ $$L(x,\lambda ,v) = f_0(x)+\sum_{i=1}{m}\lamb

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前端工程化解决方案 模块加载器与构建工具双剑合璧，达到前端工程化解决方案的最优解。 前端模块加载器（coolie.js）服务于前端页面，与构建结果深度契合，甚至在未来 es6 模块化方案成熟之后，都可以一键切换。 前端开发构建工具（coolie-cli）服务于构建方面，与模块加载器深度契合，保证通用的构建前提下，又可以通过中间件来扩展构建过程。 与后端语言无关 coolie 的前端工程解决方案只与

在整体的系统运行过程中，数据库服务器 MySQL 的压力是最大的，不仅占用很多的内存和 cpu 资源，而且占用着大部分的磁盘 io 资源，连 PHP 的官方都在声称，说 PHP 脚本 80% 的时间都在等待 MySQL 查询返回的结果。由此可见，提高系统的负载能力，降低 MySQL 的资源消耗迫在眉睫。 常见优化方法： 1、页面缓存 1、页面缓存功能是降低MySQL的资源消耗的（PHPCMS V9

Ngnix使用hash表来协助完成请求的快速处理。 考虑到保存键及其值的hash表存储单元的大小不至于超出设定参数(hash bucket size)， 在启动和每次重新配置时，Nginx为hash表选择尽可能小的尺寸。 直到hash表超过参数(hash max size)的大小才重新进行选择. 对于大多数hash表都有指令来修改这些参数。例如，保存服务器名字的hash表是由指令 server_n

RequireJS has an optimization tool that does the following Combines related scripts together into build layers and minifies them via UglifyJS (the default) or Closure Compiler (an option when using Ja

scipy.optimize package提供了几种常用的优化算法。 该模块包含以下几个方面 - 使用各种算法（例如BFGS，Nelder-Mead simplex，Newton Conjugate Gradient，COBYLA或SLSQP）对多变量标量函数（最小化（））进行无约束和约束最小化 全局（强力）优化程序（例如，退火（），流域购物（）） 最小二乘最小化（leastsq（））和曲线拟合