前言 实现分类可以使用SVM方法,但是需要人工调参,具体过程请参考here,这个比较麻烦,小鹅不喜欢麻烦,正好看到SVM可以自动调优,甚好! 注意 1.reshape的使用: https://docs.opencv.org/3.3.1/d3/d63/classcv_1_1Mat.html#a4eb96e3251417fa88b78e2abd6cfd7d8 cv::Mat cv::Mat::reshape ( ) const 参数 cn: New number of channels. If th…

良好的系统和数据库设计,优质的SQL编写,合适的数据表索引设计,甚至各种硬件因素:网络性能.服务器的性能.操作系统的性能,甚至网卡.交换机等.这篇文章主要讲到如何改善SQL语句,还将有另一篇讨论如何改善索引.如何改善SQL语句的一些原则: 1. 按需索取字段,跟“SELECT *”说拜拜 字段的提取一定要按照“用多少提多少”的原则,避免使用“SELECT *”这样的操作.做了这样一个实验,表tblA有1000万数据: select top 10000 c1, c2, c3, c4 from tb…

用户数据库质疑状态处理(可能由于机房断电,数据库服务器异常重启后,导致个别数据库状态质疑): --修复数据库(置疑) -- xxxDB 为需要修复的数据库的名称 ALTER DATABASE xxxDB SET EMERGENCY ALTER DATABASE xxxDB SET SINGLE_USER DBCC CheckDB (xxxDB, REPAIR_ALLOW_DATA_LOSS) ALTER DATABASE xxxDB SET MULTI_USER 当初修复完数据库出现库中个别表出…

主要讲述java虚拟机的内存体系结构 了解了JVM 的一些基础之后,我们来看看java虚拟机内存的体系结构,这个是理解JVM垃圾收集算法的前提,理解了内存结构我们才能够针对不同的部分根据我们的程序进行优化.前面已经说明了,java的堆和栈,但是只是局部的说了一下,没有在java内存体系中说明. 这一节,主要来学习jvm的基本结构,也就是概述.说是概述,内容很多,而且概念量也很大,不过关于概念方面,你不用担心,我完全有信心,让概念在你的脑子里变成图形,所以只要你有耐心,仔细,认真,并发挥你的想象力…

一. 调优需要关注的几个方面 内存调优 CPU 使用调优 锁竞争调优 I/O 调优 二. Twitter 最大的敌人:延迟 导致延迟的几个原因? 最大影响因素是 GC 其他的有:锁和线程调度.I/O.算法数据结构选取不当效率低 三. 内存性能调优 (1)内存占用调优 OutOfMemoryError 异常原因:可能真的数据量太大.可能要数据显示的太多.可能内存泄露 数据量太大观察及解决: 查看 GC 日志, 看 Full GC 前后内存变化, 变化不大说明确实数据量太大 尝试增加 JVM 的内存…

一 简介:MGR集群架构的调优二 过程:本文将从各个角度来具体阐述下三 硬件    1 硬件选择相同配置的服务器,磁盘,内存,cpu性能越高越好四 网络    1 0丢包和最好万兆网卡五 MGR本身   MGR本身需要非常好的网络情况,主要有以下几点需要  1 内部集群的心跳检测  2 写集合的广播和发送验证  3 binlog的内部传输六 相关优化参数   1 report_host 直接绑定真实IP,而非机器域名,减少DNS解析问题,还可以避免因为解析错误导致的集群本身问题   2 grou…

SQLServer调优:查询语句运行几个指标值监测\ https://www.cnblogs.com/zhijianliutang/p/4179110.html…

对于JVM调优,首先应该明确,(major)full gc/minor gc,都会导致JVM的工作线程停止工作,即stop the world. JVM调优一:降低cache操作的内存占比 1.   静态内存管理机制 根据Spark静态内存管理机制,堆内存被划分为了两块,Storage和Execution.Storage主要用于缓存RDD数据和broadcast数据,Execution主要用于缓存在shuffle过程中产生的中间数据,Storage占系统内存的60%,Execution占系统内存…

在Spark任务运行过程中,如果shuffle的map端处理的数据量比较大,但是map端缓冲的大小是固定的,可能会出现map端缓冲数据频繁spill溢写到磁盘文件中的情况,使得性能非常低下,通过调节map端缓冲的大小,可以避免频繁的磁盘IO操作,进而提升Spark任务的整体性能. map端缓冲的默认配置是32KB,如果每个task处理640KB的数据,那么会发生640/32 = 20次溢写,如果每个task处理64000KB的数据,机会发生64000/32=2000此溢写,这对于性能的影响是非常…

算子调优一:mapPartitions 普通的map算子对RDD中的每一个元素进行操作,而mapPartitions算子对RDD中每一个分区进行操作.如果是普通的map算子,假设一个partition有1万条数据,那么map算子中的function要执行1万次,也就是对每个元素进行操作. 如果是mapPartition算子,由于一个task处理一个RDD的partition,那么一个task只会执行一次function,function一次接收所有的partition数据,效率比较高. 比如,当…