Java性能优化方法

Wide&Deep中为什么带L1正则化项的FTRL作为wide部分的优化器，AdaGrad作为deep部分的优化器

为什么在Google的Wide&Deep模型中，要使用带L1正则化项的FTRL作为wide部分的优化方法，而使用AdaGrad作为deep部分的优化方法？
taoqick·2023-08-27 11:38

word2vec 2种训练模式

__________输入________优化方法：NegativeSample（负采样）HierachicalSoftmax
程非池的小软·2023-08-27 08:21

LeetCode题目笔记——459. 重复的子字符串，python从700ms到60ms

文章目录题目描述题目难度——简单方法一：模拟代码Python方法一优化方法二：一行代码解决代码总结题目描述给定一个非空的字符串s，检查是否可以通过由它的一个子串重复多次构成。
pip install USART·2023-08-26 21:56

4.5 TCP优化

请求的平均时间占比10%以上，所以要正确使用三次握手的中参数，需要先用netstat命令查看是哪个握手阶段出了问题，主动发起连接的客户端优化相对简单些，而服务端需要监听端口，属于被动连接方，其间保持许多的中间状态，优化方法相对复杂一些
陈岂几真幸运·2023-08-26 03:32

最优化方法——梯度下降法、牛顿法、LM算法

一、梯度下降法介绍：在机器学习中应用十分的广泛，主要目的是通过迭代的方式找到目标函数的最小值（极小值）。其基本思想是：以所处的位置为基准，寻找这个位置最陡峭的地方，然后朝着下降方向走一步，然后又继续以当前位置为基准，再找最陡峭的地方，再走直到最后到达最低处。梯度:在单变量的函数中，梯度其实就是函数的微分，代表着函数在某个给定点的切线的斜率在多变量函数中，梯度是一个向量，向量有方向，梯度的方向就指出
ha_lee·2023-08-26 00:36

R语言的水文、水环境模型优化

【内容介绍】：一、最速上升法、岭分析以及响应曲面模型1.最速上升路径2.信赖域3.响应面模型4.二阶响应面5.岭分析二、Kriging插值与优化方法
_遇见jia·2023-08-25 18:38

机器学习之SGD（Stochastic Gradient Descent，随机梯度下降）

它是一种迭代式的优化方法，用于训练神经网络和其他机器学习模型。以下是关于SGD优化器的重要信息：基本原理：SGD的基本思想是通过不断调整模型参数来最小化损失函数。
奋进的大脑袋·2023-08-25 12:15

tomcat 并发优化

优化方法一、优化tomcat中的配置（包括tomcatAPR（ApachePortableRuntime）优化-性能比纯java的强）；二、使用linux系统:64位的CPU+64位的Linux操作系统
晨曦迫晓·2023-08-25 11:22

PyTorch基础知识

一.常用优化方法最小二乘法，牛顿法，拟牛顿法，梯度下降法二.tensor和numpyarray的相互转换定义一个numpyarraynp_data=np.arange(6).reshape((2,3))
几时见得清梦·2023-08-25 11:23

京东面试题：ElasticSearch深度分页解决方案

关注公众号：码猿技术专栏，回复关键词：1111获取阿里内部Java性能调优
·2023-08-25 08:25

多页面应用多次引入同一个资源优化方法

介绍项目是多页面应用，每个界面都会引入一次layui框架源码，造成未优化之前界面加载十分缓慢优化探索想办法让多页面只加载一次但是由于多页面使用iframe，主页面和子页面资源隔离，无法让资源只加载一次利用浏览器缓存在WebMvc配置中加如下代码，将所有带component的url转发到resouce文件夹下的static/component目录，因为我的layui代码放在该目录下publiccla
lolxxs·2023-08-25 06:12

GAN！生成对抗网络GAN全维度介绍与实战

的重要性二、理论基础2.1生成对抗网络的工作原理2.1.1生成器生成过程2.1.2判别器判别过程2.1.3训练过程训练代码示例2.1.4平衡与收敛2.2数学背景2.2.1损失函数生成器损失判别器损失2.2.2优化方法优化代码示例
TechLead KrisChang·2023-08-24 00:48

TCP通信粘包问题

因此TCP的socket编程，收发两端（客户端和服务器端）都要有成对的socket，因此，发送端为了将多个发往接收端的包，更有效的发到对方，使用了优化方法（Nagle算法），将多次间隔较小、数据量小的数据
没有昵称啊2333·2023-08-23 18:20

大主子表关联的性能优化方法

【摘要】主子表是数据库最常见的关联关系之一，最典型的包括合同和合同条款、订单和订单明细、保险保单和保单明细、银行账户和账户流水、电商用户和订单、电信账户和计费清单或流量详单。当主子表的数据量较大时，关联计算的性能将急剧降低，在增加服务器负载的同时严重影响用户体验。作为面向过程的结构化数据计算语言，集算器SPL可通过有序归并的方法，显著提升大主子表关联计算的性能。下面就来乾学院一探究竟：大主子表关联
小黄鸭呀·2023-08-23 10:14

Aerospike性能优化：如何在Aerospike中实现高效的性能和架构优化？

本文主要介绍Aerospike在性能方面的优化方法，并基于实践经验给出架构上的优化建议。希望通过文章的详细阐述，读者可以受益匪浅。
禅与计算机程序设计艺术·2023-08-23 05:07

SQL Server、MySQL和Oracle数据库分页查询的区别与联系

我们将提供具体场景下的SQL语句示例，并解释每个数据库的分页查询用法以及优化方法，帮助读者更好地选择适合自己需求的分页查询方式。
故事不长丨·2023-08-22 23:59

FFMPEG RTMP流打开速度慢优化方法一

先上使用方法：codec_ctx->flags|=AVFMT_FLAG_NOBUFFER;AVFMT_FLAG_NOBUFFER标记如果没有设置，就会导致打开时探测的数据包丢AVFormatContext的缓存区中。播放的时候，就从这些数据包开始，但是整个探测过程时间可能较长，缓存区数据没有播放出来，而是等到avformat_find_stream_info等操作结束后才去做播放，如果没有设置no
Kadxs·2023-08-22 20:02

LeGO-Loam代码解析（二）--- Lego-LOAM的地面点分离、聚类、两步优化方法

1地面点分离剔除方法1.1数学推导LeGO-LOAM中前端改进中很重要的一点就是充分利用了地面点,那首先自然是提取对地面点的提取。如上图,相邻的两个扫描线束的同一列打在地面上如点所示,他们的垂直高度差，水平距离差，计算垂直高度差和水平高度差的角度。（这里为AB到水平面的夹角）理想情况下，应该接近0，考虑到一方面激光雷达安装也无法做到绝对水平。另一方面，地面也不是绝对水平。因此，这个角度会略微大于0
APS2023·2023-08-22 19:16

Pytorch-day04-模型构建-checkpoint

PyTorch模型构建1、GPU配置2、数据预处理3、划分训练集、验证集、测试集4、选择模型5、设定损失函数&优化方法6、模型效果评估#导入常用包importosimportnumpyasnpimporttorchfromtorch.utils.dataimportDataset
闪闪发亮的小星星·2023-08-22 15:22

Js性能优化：循环正序和倒序的性能差异，以及for和foreach的性能比较

1.正序和倒序，倒序循环是编程语言中常用的性能优化方法通常不会感觉到性能差异，但是在数据量很大时中，比如下面的代码：vararr=[]for(vari=0;i-1;j--){arr[j]=j;}console.log
kiki··2023-08-22 15:59

面试题 ①

1、请讲一下常见的SQL优化方法（至少10条）1.尽量避免使用子查询虽然在mysql5.6版本之后对select的子查询用join关联方式做了优化，但是update/delete子查询依然先查外表再查内表
LB_bei·2023-08-22 10:33

【译】哪个版本的java性能最佳？结论可能超出你想像……

众所周知，Java在不同软件版本中的性能可能存在差异，并且这种差异会受到许多因素的影响。对于开发人员和应用程序所有者来说，他们经常会遇到一些出乎意料的有趣情况，比如最新版本的Java并不一定拥有最佳的性能。编译器增强——每次Java版本更新，均会对其即时编译器（JIT）进行优化升级。该编译器主要负责运行时的字节码优化，其升级优化将带来代码优化效能的提升，内存管理的改良，以及特定应用类型性能的增强。
·2023-08-21 15:45

MySQL 优化方法

说起MySQL的查询优化，相信大家收藏了一堆奇技淫巧：不能使用SELECT*、不使用NULL字段、合理创建索引、为字段选择合适的数据类型.....你是否真的理解这些优化技巧？是否理解其背后的工作原理？在实际场景下性能真有提升吗？我想未必。因而理解这些优化建议背后的原理就尤为重要，希望本文能让你重新审视这些优化建议，并在实际业务场景下合理的运用。MySQL逻辑架构如果能在头脑中构建一幅MySQL各组
qq_21305943·2023-08-21 13:36

【视觉SLAM入门】5.2. 2D-3D PNP 3D-3D ICP BA非线性优化方法 数学方法SVD DLT

代数法1.1.1DLT(直接线性变换法)1.1.2.P3P1.2优化法BA(BundleAdjustment)法2.3D-3DICP2.1代数法2.1.1SVD方法2.2优化(BA)法2.2.2非线性优化方法前置事项
终问鼎·2023-08-20 20:29

Java性能分析中常用命令和工具

当涉及到Java性能分析时，有一系列强大的命令和工具可以帮助开发人员分析应用程序的性能瓶颈、内存使用情况和线程问题。以下是一些常用的Java性能分析命令和工具，以及它们的详细说明和示例。
xcbeyond·2023-08-20 20:50

第一章：unity性能优化之内存优化

二、内存优化方法1、设置和压缩图片2、图片格式3、动画文件4、模型5、RenderTexture（RT）6、分辨率7、资源的重复利用8、shader优化9、对bundle进行良好的管理10、巧用静态合批
魂玉天成·2023-08-20 14:34

HDFS小文件优化方法

一、HDFS小文件弊端HDFS上每个文件都要在namenode上建立一个索引，这个索引大小约为150byte，这样的话当小文件比较多的时候就会产生很多的索引文件，一方面会大量占用namenode的内存空间，另一方面就是索引文件过大使得索引速度变慢二、HDFS小文件优化的几种方法Hadoop本身提供了一些文件压缩的方案从系统层面改变现有HDFS存在的问题，其实主要还是小文件的合并，然后建立比较快速的
yui方木·2023-08-20 04:35

50项谷歌SEO优化清单（做谷歌优化必看）

这份报告将从以下六大模块、50项具体内容逐一进行拆解：SEO基础关键词调研站内SEOSEO技术内容优化站外推广无论你的网站是电商独立站、B2B公司官网或者博客等，都能从这份报告中找到优化方法，话不多说，
Yundianseo·2023-08-19 22:01

大语言模型-RLHF(四)-PPO（Proximal Policy Optimization）原理&实现&代码逐行注释

来学习一下这三个步骤和代码实现，本章介绍PPO原理要搞明白PPO首先需要搞明白下面几个概念一，策略梯度（PolicyGradient）策略梯度（PolicyGradient）是一种用于强化学习中的策略优化方法
Pillars-Creation·2023-08-19 08:33

Unity3D优化总结

对项目优化有很多，如：mesh合并，减少DrawCall和模型骨骼以及物理计算，合并材质球，优化代码等等，前面发过一篇【整理】unity3d优化总结篇现在继续补上，该内容为本人经验以及网上收集整理，希望大家有更好的优化方法
大头狗·2023-08-19 05:07

unity3d优化总结篇

对项目优化有很多，如：mesh合并，减少DrawCall和模型骨骼以及物理计算，合并材质球，优化代码等等，前面发过一篇【整理】unity3d优化总结篇现在继续补上，该内容为本人经验以及网上收集整理，希望大家有更好的优化方法
风流倜傥不嫉妒的Elsa·2023-08-19 05:37

C++ 用st协程库解决 一个客户端同时连接多个服务端的问题 State Thread st协程库 在程序中的运用

分钟要通过socket去和设备通信以此来实现设备是否在线默认最传统的方法一个线程中遍历这些设备假设有30个设备每个设备超时时间5秒那么遍历一遍需要30*5=150秒如果有100个设备就需要500秒明显不是很好优化方法是是通过线程遍历的时候每次去创建一个新线程在新线程中执行
QMCY_jason·2023-08-19 05:41

【数学建模】-- 数学规划模型

数学规划是一种数学优化方法，旨在找到使目标函数达到最大值或最小值的变量取值，同时满足一系列约束条件。
Wei&Yan·2023-08-18 23:54

最优化方法Python计算：非二次型共轭梯度算法

设目标函数f(x)f(\boldsymbol{x})f(x)，x∈Rn\boldsymbol{x}\in\text{ℝ}^nx∈Rn，有最小值点x0\boldsymbol{x}_0x0且二阶可微，则在x0\boldsymbol{x}_0x0近旁可以用二次型函数q(x)=12x⊤Hx−x⊤gq(\boldsymbol{x})=\frac{1}{2}\boldsymbol{x}^\top\boldsy
戌崂石·2023-08-18 19:36

最优化方法Python计算：构造正定矩阵的共轭向量

定义1设G∈Rn×n\boldsymbol{G}\in\text{ℝ}^{n\timesn}G∈Rn×n为一正定矩阵。非零向量组d1,d2,⋯ ,dm∈Rn\boldsymbol{d}_1,\boldsymbol{d}_2,\cdots,\boldsymbol{d}_m\in\text{ℝ}^nd1,d2,⋯,dm∈Rn（m≤nm\leqnm≤n）满足di⊤Gdj=0,1≤i≠j≤m\boldsy
戌崂石·2023-08-18 19:35

最优化方法Python计算：正定二次型共轭梯度算法

用基本共轭方向法（详见博文《最优化方法Python计算：基本共轭方向算法》）计算正定二次型目标函数f(x)=12x⊤Hx−x⊤bf(\boldsymbol{x})=\frac{1}{2}\boldsymbol
戌崂石·2023-08-18 19:35

最优化方法Python计算：正定二次型基本共轭方向算法

设目标函数f(x)=12x⊤Hx−x⊤b,x∈Rn.f(\boldsymbol{x})=\frac{1}{2}\boldsymbol{x}^\top\boldsymbol{Hx}-\boldsymbol{x}^\top\boldsymbol{b},\boldsymbol{x}\in\text{ℝ}^n.f(x)=21x⊤Hx−x⊤b,x∈Rn.其中，H∈Rn×n\boldsymbol{H}\in\
戌崂石·2023-08-18 19:32

MySQL的Json类型字段IN查询分组和优化方法

前言MySQL从5.7的版本开始支持Json后，我时常在设计表格时习惯性地添加一个Json类型字段，用做列的冗余。毕竟Json的非结构性，存储数据更灵活，比如接口请求记录用于存储请求参数，因为每个接口入参不一致，也有不传和空传的等等。然而在一些特定场景下，需要用Json字段里的某个键用来In查询，并且需要保证不会造成慢查询的前提下，用该键对整个查询结果分组。因为这张表属于是高频储存的表，数据相对庞
·2023-08-18 16:28

STM32单片机SPI通信实战：示例代码详解与应用案例

本文将介绍单片机SPI通信的原理、配置和性能优化方法，并给出STM32单片机的示例代码，并附带详细的代码说明和注释。
老白同学·2023-08-18 07:36

Vue+uniapp直播功能（后续总结和反馈）

关于live-pusher组件：问题：推流只有视频流，没有声音（华为手机正常，安卓手机没有声音）可能原因：live-pusher组件对音视频流解码的问题优化方法：进入页面先进行推流，等1.5s之后在打开
前端世界的蒋小姐·2023-08-18 07:15

vivo 容器集群监控系统优化之道

一、背景介绍随着vivo业务迁移到容器平台，vivo云原生监控体系面临着指标量快速上涨带来的一系列挑战，本文将分享vivo容器化项目中容器监控遇到的问题以及我们的解决和优化方法。二
·2023-08-17 11:08

cpp程序优化

cpp程序优化原数值计算优化方法C/C++C++编程优化——让你的代码飞起来RGB格式的彩色图像先转换成黑白图像C/C++代码优化具体方案c++性能优化策略1.关于继承：尽量少使用多重继承不可否认良好的抽象设计可以让程序更清晰
蟕初的梦想·2023-08-17 08:17

利用matlab实现无约束最优化方法

目录1.最速下降法2.加速梯度法——最速梯度下降法的改进3.Newton法-----多维4.阻尼Newton法5、FR共轭梯度法6、变尺度法---DFP算法1.最速下降法最速下降法-----两个特征：1.相邻两次迭代的搜索方向正交，即在向极小值点逼近的过程中会出现锯齿现象，从而导致逼近速度越来越慢；2.给定二元正定二次函数，用最速梯度下降法求其极小值点，会产生点列Xi（i=1,2...）：其中偶数
小白要努力sgy·2023-08-16 16:48

Elasticsearch在部署时，对Linux的设置有哪些优化方法?

以下是一些常见的优化方法：1.文件描述符限制Elasticsearch需要大量的文件描述符来处理数据和连接，所以确保调整系统的文件描述符限制。
传智教育·2023-08-16 15:40

京东面试题：ElasticSearch深度分页解决方案

关注公众号：码猿技术专栏，回复关键词：1111获取阿里内部Java性能调优
·2023-08-16 14:33

动态规划基础（超详细）

动态规划基本概念：动态规划是一种解决多阶段决策问题的优化方法。它通过将问题分解为一系列子问题，并利用子问题的最优解来构建整体问题的最优解。
大余小牛成长记·2023-08-16 14:54

Java - VisualVM 安装 plugins Visual GC

在JavaVisualVM这款java性能分析及调优工具如何加载插件？
kikiki1·2023-08-16 12:21

C++：模拟实现list及迭代器类模板优化方法

文章目录迭代器模拟实现本篇模拟实现简单的list和一些其他注意的点迭代器如下所示是利用拷贝构造将一个链表中的数据挪动到另外一个链表中，构造两个相同的链表list(constlist<){emptyinit();for(autoe:lt){push_back(e);}}voidtest_list1(){listlt;lt.push_back(1);lt.push_back(2);lt.push_
海绵宝宝de派小星·2023-08-15 12:10

Linux网络性能优化方法简析

Linux网络性能优化方法简析2010-12-2010:56赵军IBMDW字号：T|T性能问题永远是永恒的主题之一，而Linux在网络性能方面的优势则显而易见，这篇文章是对于Linux内核中提升网络性能的一些优化方法的简析
weixin_30617737·2023-08-15 11:45

【转】Linux 下网络性能优化方法简析

转自https://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-cn-network-pt/index.html作者：赵军概述对于网络的行为，可以简单划分为3条路径：1)发送路径，2)转发路径，3)接收路径，而网络性能的优化则可基于这3条路径来考虑。由于数据包的转发一般是具备路由功能的设备所关注，在本文中没有叙述，读者如果有兴趣，可以自行学习（在Linux内核中，分
weixin_30443075·2023-08-15 11:45
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