基于rank的优化

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------------------siwuxie095 基于 rank 的优化基于 size 的优化,在大多数情况下,都能让生成的树的层数更少, 从而使得查询的时间更短,但仍有少数情况不是这样,如下: 现在要将 4 和 2 这两个元素并在一起,4 对应的根是 8,2 对应的根是 7, 其中: 8 所在的集合一共有 3 个元素,而 7 所在的集合一共有 6 个元素, 显然,基于 si…

转载:CBO基于成本的优化器 ----------------------------------2013/10/02 CBO基于成本的优化器:让oracle获取所有执行计划的相关信息,通过对这些信息做计算分析,最后得出一个代价最小的执行计划作为最终执行计划. 还是前面的例子,让我们再来看看CBO的表现: SQL> select /*+ all_rows */ * from t where id = 1; 已选择50600行. 执行计划 -------------------------…

Apache Spark 2.2中基于成本的优化器（CBO）（转载）

Apache Spark 2.2最近引入了高级的基于成本的优化器框架用于收集并均衡不同的列数据的统计工作 (例如., 基(cardinality).唯一值的数量.空值.最大最小值.平均/最大长度,等等)来改进查询类作业的执行计划.均衡这些作业帮助Spark在选取最优查询计划时做出更好决定.这些优化的例子包括在做hash-join时选择正确的一方建hash,选择正确的join类型(广播hash join和全洗牌hash-join)或调整多路join的顺序,等等) 在该博客中,我们将深入讲解Spar…

基于size的优化

----------------------siwuxie095 基于 size 的优化在 union( p , q ) 的时候,因为总是将第一个元素的根节点指向第二个元素的根节点,就有可能让整棵树变的很高,导致 find( p ) 更耗时解决方案:不应该固定的将一个元素的根节点指向另外一个元素的根节点, 而应该在做具体的指向操作之前,进行一下判断:判断两个元素所在集合的元素总数谁大谁小 …

基于粒子群优化的无约束50维Rosenbrock函数求解

基于粒子群优化的无约束50维Rosenbrock函数求解一.问题重述无约束50维的Rosenbrock函数可以描述如下: 其中, 0 要求按PSO算法思想设计一个该问题的求解算法. Rosenbrock是一个著名的测试函数,也叫香蕉函数,其特点是该函数虽然是单峰函数,在[100,100]n上只有一个全局极小点,但它在全局极小点临近的狭长区域内取值变化极为缓慢,常用于评价算法的搜索性能.这种实优化问题非常适合于使用粒子群优化算法来求解. 二.算法 2.1算法设计: 编码因为问题的维数为50,…

基于Raft深度优化，腾讯云金融级消息队列CMQ高可靠算法详解

背景介绍分布式系统是指一组独立的计算机,通过网络协同工作的系统,客户端看来就如同单台机器在工作.随着互联网时代数据规模的爆发式增长,传统的单机系统在性能和可用性上已经无法胜任,分布式系统具有扩展性强.可用性高.廉价高效等优点得以广泛应用. 但与单机系统相比,分布式系统在实现上要复杂很多.CAP理论是分布式系统的理论基石,它提出以下3个要素: Consistency(强一致性):任何客户端都可以访问到同一份最新的数据副本. Availability(可用性): 系统一直处于可服务状态,每次请求都…

Spark SQL 性能优化再进一步：CBO 基于代价的优化

摘要: 本文将介绍 CBO,它充分考虑了数据本身的特点(如大小.分布)以及操作算子的特点(中间结果集的分布及大小)及代价,从而更好的选择执行代价最小的物理执行计划,即 SparkPlan. Spark CBO 背景上文Spark SQL 内部原理中介绍的 Optimizer 属于 RBO,实现简单有效.它属于 LogicalPlan 的优化,所有优化均基于 LogicalPlan 本身的特点,未考虑数据本身的特点,也未考虑算子本身的代价. 本文将介绍 CBO,它充分考虑了数据本身的特点(如大小…

MySQL 并行复制演进及 MySQL 8.0 中基于 WriteSet 的优化

MySQL 8.0 可以说是MySQL发展历史上里程碑式的一个版本,包括了多个重大更新,目前 Generally Available 版本已经已经发布,正式版本即将发布,在此将介绍8.0版本中引入的一个重要的新特性————基于 WriteSet 的并行复制方案,此方案号称是彻底解决困扰MySQL运维人员多年的复制延迟问题. 说到并行复制,这里简单的回顾一下各个版本的MySQL复制的演进,以帮助理解8.0版本中对并行复制MTS的优化. MySQL 主从复制模型一切都要从MySQL的主从复制模型开…

<强化学习>基于采样迭代优化agent

前面介绍了三种采样求均值的算法 ——MC ——TD ——TD(lamda) 下面我们基于这几种方法来迭代优化agent 传统的强化学习算法 || ν ν 已经知道完整MDP——使用价值函数V(s) 没有给出完整MDP——使用价值函数Q(s,a) 可见我们的目标就是确定下来最优策略和最优价值函数 | |——有完整MDP && 用DP解决复杂度较低 | ====> 使用贝尔曼方程和贝尔曼最优方程求解 |——没有完整MDP(ENV未知) or 知道MDP但是硬解MDP问题复杂…

概述：基于事件的优化方法 / 事件驱动优化 / Event-Based Optimization / EBO

大家好,我是月出本文基于这篇综述,介绍了事件驱动优化(Event-Based Optimization, EBO). 事件驱动优化,是一种建模现实场景.做优化的思路,理论和 MDP / 强化学习很像. 本文分为三部分: 事件驱动是怎么一回事,为什么要做它,它为什么重要.链接事件驱动优化和强化学习很像的理论.链接一个能源互联网的实际应用例子.链接本文适用于熟悉 MDP / 强化学习的同学.…

基于贝叶斯优化的超参数tuning

https://arimo.com/data-science/2016/bayesian-optimization-hyperparameter-tuning/ 贝叶斯优化:使用高斯过程作为代理函数,并且通常优化提升幅度的期望Expected Improvement(新试验相对当前最好观测的提升的期望).高斯过程是一组函数的分布.高斯过程中的一个样本包括一组函数.训练高斯过程会拟合训练数据的分布,因此能产生和观测数据相近的函数.使用高斯过程,我们可以计算搜索空间中任意点的期望提升.然后将期望提升…

基于GPU的优化处理

http://www.cnblogs.com/wuhanhoutao/archive/2007/11/10/955293.html 早期的三维场景绘制,显卡只是为屏幕上显示像素提供一个缓存,所有的图形处理都是由CPU单独完成,而渲染一个复杂的三维场景,需要在短时间内处理几百万个三角形顶点和光栅化上百万个像素,擅长于执行串行工作的CPU实际上难以胜任这项任务,速度上达不到要求.所以,若要求在PC上实时生成三维图像,则将牺牲质量,导致画面很粗糙.现阶段,GPU的发展极大地提高了计算机图形处理的速度和…

并查集路径分裂优化 UnionFind PathSpliting(C++)

/* * UnionFind.h * 有两种实现方式,QuickFind和QuickUnion * QuickFind: * 查找O(1) * 合并O(n) * QuickUnion:(建议使用) * 查找O(logn)可优化至O(a(n)),a(n)<5 * 合并O(logn)可优化至O(a(n)),a(n)<5 * Created on: 2020年2月13日 * Author: LuYonglei */ //由于QuickFind平均时间复杂度不理想,所以本文件只用QuickUnion来…

并查集路径减半优化 UnionFind PathHalving (C++)

/* * UnionFind.h * 有两种实现方式,QuickFind和QuickUnion * QuickFind: * 查找O(1) * 合并O(n) * QuickUnion:(建议使用) * 查找O(logn)可优化至O(a(n)),a(n)<5 * 合并O(logn)可优化至O(a(n)),a(n)<5 * Created on: 2020年2月13日 * Author: LuYonglei */ //由于QuickFind平均时间复杂度不理想,所以本文件只用QuickUnion来…

并查集路径压缩优化 UnionFind PathCompression(C++)

/* * UnionFind.h * 有两种实现方式,QuickFind和QuickUnion * QuickFind: * 查找O(1) * 合并O(n) * QuickUnion:(建议使用) * 查找O(logn)可优化至O(a(n)),a(n)<5 * 合并O(logn)可优化至O(a(n)),a(n)<5 * Created on: 2020年2月13日 * Author: LuYonglei */ //由于QuickFind平均时间复杂度不理想,所以本文件只用QuickUnion来…

java——并查集 UnionFind

时间复杂度: O(log*n),近乎是O(1)级别的 UnionFind 接口: public interface UF { int getSize(); boolean isConnected(int p, int q); void unionElements(int p, int q); } 第一种: //quickFind public class UnionFind1 implements UF{ //id 这个数组中并没有存储数据的值,而是存储了数据所在的集合编号 private in…

数据结构--Java语言描述

本篇文章是为了记录自己在学习数据结构时的笔记,会对常见的数据结构做基本的介绍以及使用Java语言进行实现.包括动态数组栈队列链表二分搜索树优先队列和堆线段树 Trie树并查集 AVL树红黑树哈希表动态数组 API介绍数组是一种根据下标操作的数据结构,它的查询速度很快,但是它有缺点,那就是数组的容量一旦在创建时确定,就不能进行更改,所以为了克服这一缺点,我们实现一个自己的数组,并除此以外,还会实现一些方法,包括以下 add(int index, E e) 向指定index添…

基于Oracle的SQL优化（社区万众期待数据库优化扛鼎巨著）

基于Oracle的SQL优化(社区万众期待数据库优化扛鼎巨著) 崔华编 ISBN 978-7-121-21758-6 2014年1月出版定价:128.00元 856页 16开编辑推荐本土Oracle数据库性能优化顶级大师泣血力作集十数年实战修行与潜心钻研之大成盖国强等国内数据库一线名家联合推荐囊括数据库性能优化技术所有分支与脉络,讲解通俗,实例经典内容提要 <基于Oracle的SQL优化>是一本与众不同的书,它的目的是使读者真正掌握如何在 Oracle数据库里写出高质量的…

高性能Linux服务器第10章基于Linux服务器的性能分析与优化

高性能Linux服务器第10章基于Linux服务器的性能分析与优化作为一名Linux系统管理员,最主要的工作是优化系统配置,使应用在系统上以最优的状态运行.但硬件问题.软件问题.网络环境等的复杂性和多变性,使得对系统的优化变得异常复杂,如何定位性能问题出在哪个方面,是性能优化的一大难题.本章从系统人手,重点讲述由于系统软.硬件配置不当造成的性能问题,并且给出了检测系统故障和优化性能的一般方法和流程. 10.1 系统性能分析的目的 10.1.1 找到系统性能的瓶颈系统的性能是指操作…

【VMware虚拟化解决方案】基于VMware虚拟化平台VDI整体性能分析与优化

一.说一说本来打算将前期项目里面出现的问题的分析思路与解决方法写出来,第一.疏导一下自己的思路,第二.分析并找出自身在技术层面所存在欠缺.但由于每个人都有一根懒经所以迟迟未动.今天突然发现51CTO在做VMware[展现虚拟化商业价值]解决方案的征文活动,看着那丰厚的奖品,让我这根懒经顿时兴奋!决定将前期的一个分析思路与解决方法写下来,一来供朋友们参考,二来借助专业大师帮忙分析分析思路是否正确.由于其中涉及公司的一个相关机密所以相应的资料信息会明确的更少一些还请见谅!由于我们的服务器虚拟化.桌…

数据库基于索引的SQL语句优化之降龙十八掌（转）

一篇挺不错的关于SQL语句优化的文章,因不知原始出处,故未作引用说明! 1 前言客服业务受到SQL语句的影响非常大,在规模比较大的局点,往往因为一个小的SQL语句不够优化,导致数据库性能急剧下降,小型机idle所剩无几,应用服务器断连.超时,严重影响业务的正常运行.因此,称低效的SQL语句为客服业务的‘恶龙’并不过分.数据库的优化方法有很多种,在应用层来说,主要是基于索引的优化.本次秘笈根据实际的工作经验,在研发原来已有的方法的基础上,进行了一些扩充,总结了基于索引的SQL语句优化的…

基于SSD固态硬盘的数据库性能优化

基于SSD固态硬盘的数据库性能优化 2010-11-08 00:0051cto佚名关键字:固态硬盘数据库管理 SSD 企业软件热点文章 Java内存结构与模型结构分析 Oracle触发器的语法详解 NOR和NAND NOR和NAND都是闪存技术的一种,NOR是Intel公司开发的,它有点类似于内存,允许通过地址直接访问任何一个内存单元,缺点是:密度低(容量小),写入和擦除的速度很慢.NAND是东芝公司开发的,它密度高(容量大),写入和擦除的速度都很快,但是必须通过特定的IO接口经过地址转…

优化基于FPGA的深度卷积神经网络的加速器设计

英文论文链接:http://cadlab.cs.ucla.edu/~cong/slides/fpga2015_chen.pdf 翻译:卜居转载请注明出处:http://blog.csdn.net/kkk584520/article/details/47450159 [0. 摘要] CNN已经广泛用于图像识别,因为它能模仿生物视觉神经的行为获得很高识别准确率.最近,基于深度学习算法的现代应用高速增长进一步改善了研究和实现.特别地,多种基于FPGA平台的深度CNN加速器被提出,具有高性能.可重配置…

基于Linux服务器的性能分析与优化

作为一名Linux系统管理员,最主要的工作是优化系统配置,使应用在系统上以最优的状态运行,但硬件问题.软件问题.网络环境等的复杂性和多变性,导致了对系统的优化变得异常复杂,如何定位性能问题出在哪个方面,是性能优化的一大难题.本文从系统入手,重点讲述由于系统软.硬件配置不当造成的性能问题,并且给出了检测系统故障和优化性能的一般方法和流程. 一.系统性能分析的目的 1.1找到系统性能的瓶颈系统的性能是指操作系统完成任务的有效性.稳定性和响应速度.Linux系统管理员可能经常会遇到系统不稳定.响应速…

基于RBAC模型的权限系统设计(Github开源项目)

RBAC(基于角色的访问控制):英文名称Rose base Access Controller.本博客介绍这种模型的权限系统设计.取消了用户和权限的直接关联,改为通过用户关联角色.角色关联权限的方法来间接地赋予用户权限.从而实现了解耦.RBAC在发展过程中分为以下几个版本.RBAC0.RBAC1.RBAC2.RBAC3. RBAC0,这是RBAC的初始形态,也是最原始.最简单的RBAC版本: RBAC1,基于RBAC0的优化,增加了角色的分层(即:子角色),子角色可以继承父角色的所有权限: RB…

Perseus-BERT——业内性能极致优化的BERT训练方案

一,背景——横空出世的BERT全面超越人类 2018年在自然语言处理(NLP)领域最具爆炸性的一朵“蘑菇云”莫过于Google Research提出的BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)模型.作为一种新型的语言表示模型,BERT以“摧枯拉朽”之势横扫包括语言问答.理解.预测等各项NLP锦标的桂冠,见图1和图2. [图1]SQuAD是基于Wikipedia文章的标准问答数据库的NLP锦标.目前SQuAD2.0排名…