《优化》专题

本文向大家介绍MySQL分页优化，包括了MySQL分页优化的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 最近，帮同事重写了一个MySQL SQL语句，该SQL语句涉及两张表，其中一张表是字典表（需返回一个字段），另一张表是业务表（本身就有150个字段，需全部返回），当然，字段的个数是否合理在这里不予评价。平时，返回的数据大概5w左右，系统尚能收到数据。但12月31日那天，数据量大概20w，导致SQL执

问题内容： 我希望从我的用户模型中检索一些信息，如下所示： 在主页中，我有一个 位置 过滤器，您可以在其中浏览来自国家或城市的用户。 所有字段还包含其中的用户数： 在主页上，然后我还有“学生和老师”页面，我希望仅提供有关这些国家和城市有多少老师的信息… 我想做的是创建一个对MongoDB的查询，以通过单个查询检索所有这些信息。 此刻查询如下： 问题是我不知道如何获取所需的所有信息。 我不知道如何获

主要内容：src/runoob/heap/HeapSort.java 文件代码：上一节的堆排序，我们开辟了额外的空间进行构造堆和对堆进行排序。这一小节，我们进行优化，使用原地堆排序。 对于一个最大堆，首先将开始位置数据和数组末尾数值进行交换，那么数组末尾就是最大元素，然后再对W元素进行 shift down 操作，重新生成最大堆，然后将新生成的最大数和整个数组倒数第二位置进行交换，此时到处第二位置就是倒数第二大数据，这个过程以此类推。 整个过程可以用如下图表示： Java 实

我有一个mongoDB集合，我正在使用java驱动程序从mongo集合中获取数据。 我有一个电话号码列表，我需要在mongoDB集合中搜索所有这些手机号码。 假设我有500个手机号码，目前从我的java代码来看，我会说： 现在的问题是我打了500次DB。。 我想知道是否有更好的方法来处理，例如在RDBMS中，我们如下所示 所以像上面的查询一样，单次调用就足够了，但是在in子句中传递给SQL的参数数

主要内容：Nelder–Mead单纯形算法,　最小二乘,求根包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单纯形，牛顿共轭梯度，COBYLA或SLSQP)的无约束和约束最小化多元标量函数() 全局(蛮力)优化程序(例如，，) 最小二乘最小化()和曲线拟合()算法 标量单变量函数最小化()和根查找() 使用多种算法(例如，Powell，Levenberg-Marquardt混合或Newton-Kr

本文档提供的技术与工具概述，有助于使您的Django代码更高效，更快速，并使用更少系统资源。 简介 通常，人们首先关心的是编写的代码起作用，其逻辑函数根据需要产生预期输出。然而，有时，这将不足以使代码像我们希望的那样有效地工作。 Generally one’s first concern is to write code that works, whose logic functions as r

避免不必要的 DOM 操作 浏览器遍历 DOM 元素的代价是昂贵的。最简单优化 DOM 树查询的方案是，当一个元素出现多次时，将它保存在一个变量中，就避免多次查询 DOM 树了。 // Recommended var myList = ""; var myListHTML = document.getElementById("myList").innerHTML; for (var i

慎重选择高消耗的样式 高消耗属性在绘制前需要浏览器进行大量计算： box-shadows border-radius transparency transforms CSS filters（性能杀手） 避免过分重排 当发生重排的时候，浏览器需要重新计算布局位置与大小。 常见的重排元素: width height padding margin display border-width positio

优化器的用法 优化器 (optimizer) 是编译 Keras 模型的所需的两个参数之一： from keras import optimizers model = Sequential() model.add(Dense(64, kernel_initializer='uniform', input_shape=(10,))) model.add(Activation('softmax'))

凸优化概述 在上一篇的笔记中，我们开始学习凸优化， 并且学习到了如下优化问题的数学形式： $$\begin{aligned} \min_{x\in R^n}\quad&f(x) \ subject\quad to\quad &x\in C \qquad\qquad (1) \end{aligned}$$ 在凸优化问题的设定中，$x\in R^n$是一个被称作优化变量的向量。$f:R^n\right

凸优化概述 1. 介绍 在很多时候，我们进行机器学习算法时希望优化某些函数的值。即，给定一个函数$f:R^n\rightarrow R$，我们想求出使函数$f(x)$最小化（或最大化）的原像$x\in R^n$。我们已经看过几个包含优化问题的机器学习算法的例子，如：最小二乘算法、逻辑回归算法和支持向量机算法，它们都可以构造出优化问题。 在一般情况下，很多案例的结果表明，想要找到一个函数的全局最优值

  梯度下降（GD）是最小化风险函数、损失函数的一种常用方法，随机梯度下降和批量梯度下降是两种迭代求解思路。 1 批量梯度下降算法   假设h(theta)是要拟合的函数，J(theta)是损失函数，这里theta是要迭代求解的值。这两个函数的公式如下,其中m是训练集的记录条数，j是参数的个数：   梯度下降法目的就是求出使损失函数最小时的theta。批量梯度下降的求解思路如下： 对损失函数求th

问题内容： 前一段时间，我使用了一种PNG优化服务，称为（我认为）“ smush it”。您向它提供了一个网络链接，它返回了所有PNG图像的zip压缩文件，它们的文件大小很好，很好地被弄脏了…… 我想在网站的图片上传过程中实现类似的优化功能；有谁知道我可以使用的预先存在的库（最好是PHP或Python）？简短的Google指示我使用了几种命令行样式工具，但我宁愿不走这条路。 问题答案： 用PHP执

问题内容： 我有一个脚本，它通过自定义ORM生成数以万计的插入Postgres数据库中。可以想象，它非常慢。这用于开发目的，以便创建伪数据。我可以在Postgres级别上进行简单的优化以使其更快吗？它是唯一按顺序运行的脚本，不需要线程安全。 也许我可以关闭所有锁定，安全检查，触发器等？只是寻找一种快速而肮脏的解决方案，可以大大加快这一过程。 谢谢。 问题答案： 如果您在生产环境中不需要这种功能，建

问题内容： 此查询需要153秒才能运行。中有数百万行。 我认为查询要花很长时间，因为where子句中的功能。但是，我需要在列上执行ltrim rtrim，而且日期也必须在格式上匹配。如何优化此查询？ 说明计划： 首要的关键： 索引： 但是，在解释计划中，我看不到使用索引/主键。那是问题吗？ 问题答案： 试试这个： 如果尚无时间，请从其外观（出生日期？）上删除该对象。除此之外，您还需要一些索引工作。