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（67页）驱动性问题:从“提问”“元认知策略”和“学习技巧”三者中任选一个因素，反思自己的教学，提供一个成功的案例，或谈谈你将如何利用这个因素优化自己的教学。

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使用select_related和prefetch_related优化查询当您需要获取与当前模型相关的其他模型数据时，可以使用select_related和prefetch_related来减少查询次数

TensorRT对于网络结构进行了重构，把一些能够合并的运算合并在了一起，针对GPU的特性做了优化。

如果你的Admin后台中有很多计算字段，那么你需要对每个对象运行多个查询，这会使你的Admin后台变得非常慢。要解决此问题，你可以重写管理模型中的get_queryset方法使用annotate聚合函数来计算相关的字段。以下示例为Origin模型的中ModelAdmin管理模型：@admin.register(Origin)classOriginAdmin(admin.ModelAdmin):  

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我读书期间学的数学专业，研究的方向就是最优化算法，说的直白点，就是找函数的最小值点，如果得找到了E点就说明成功了，可是如果只找到了A、C、G中的一个就停滞，这时算法就陷入局部最优了，这个时候就需要修改算法

数据UI分离：使用观察模式，抽离UI部分代码。使用弱引用设置观察者，避免生命周期不一致引起的内存泄漏。费时操作前置：在选择图片的步骤，开启异步线程压缩图片、计算md5，将费时操作提前处理掉_（此步骤在mx4pro上处理拍照的图片耗时100~200ms，基本上选择图片后就已经完成好了计算）_将文件上传成功的md5值保存在内存中，避免重复处理。分次请求合并：向服务端开发者申请批校验的接口，将多个文件存

主从一主多从主-从（主）-从链式互为主从Mysql主从同步两个核心线程IO/SQL1>概述:实现数据自动同步的服务结构2>原理:Master:启用binlog日志Slave:a:slave_IO:复制master主机binlog日志中SQL命令到本机relay-log文件b:slave_SQL:执行本机relay-log文件里SQL语句,实现与Master数据一致.3>思路:配置主服务器:a:启用

(new ArrayList                new IllegalStateException("user or Address is null"));可能第一眼看那个Optional优化后

但这种方式却太表象了，没有灵魂和深度，过去的那些日子，我感觉自己的编程水平也就限于把重复的代码抽一抽，（如下图所示一样），甚至觉得代码优化不就是这样吗，这样的状态一直维持很久。

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圈内人都知道，也就无可复制……其实复制一个人最好的方式是学习优化，举一反三，萌化出自己的思维理论。再出去传道……如果单纯是全篇粘贴复制，那真没多大意义。

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一、服务间调用的几种方式使用SpringCloud开发微服务时，在服务消费者调用服务提供者时，底层通过HTTPClient的方式访问。但实际上在服务调用时，有主要以下来实现：使用JDK原生的URLConnection；Apache提供的HTTPClient；Netty提供的异步HTTPClient；Spring提供的RestTemplate。SpringCloud的SpringCloudOpenF

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机器学习：一切通过优化方法挖掘数据中规律的学科。深度学习：一切运用了神经网络作为参数结构进行优化的机器学习算法。

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