A*是一个比较经典的启发式寻路算法.是基于dijkstra算法,但是加入了启发函数,使路径搜索效率更高.实现起来很简单.不过要做到通用性高,比如支持各种不同类型的地图,甚至不仅仅是地图,而是个图结构如解决拼图游戏N-puzzle会用到的,就需要多花点心思.用C++实现的话,可以使用模板来适应不同的需要.也可以使用类继承. template <typename NodeType, typename CostType, typename Heuristic> static vector<No

服务器性能测试是一项非常重要而且必要的工作,本文是作者Micheal在对服务器进行性能测试的过程中不断摸索出来的一些实用策略,通过定位问题,分析原因以及解决问题,实现对服务器进行更有针对性的优化,提升服务器的性能. 1. 服务器性能测试小结 讲到服务器性能大部分人会想到这个服务器的架构是什么样子的,用的什么epoll,select,spring,tornado之类的.其实从本质上来看的话目前大部分的服务器主要包括逻辑层以及DB层,我们采用的各种框架组件处于逻辑服务器中,如下图所示. 服务器性能测

一.Hive 执行过程实例分析 1.join 对于 join 操作:SELECT pv.pageid, u.age FROM page_view pv JOIN user u ON (pv.userid = u.userid); 执行的最后结果条数: page_view 表中的 userid 数目 * user 表中的 userid 数目 实现过程:Map: (1)以 JOIN ON 条件中的列作为 Key,如果有多个列,则 Key 是这些列的组合(2)以 JOIN 之后所关心的列作为 Valu

from:https://dbaplus.cn/news-155-1531-1.html MySQL逻辑架构 如果能在头脑中构建一幅MySQL各组件之间如何协同工作的架构图,有助于深入理解MySQL服务器.下图展示了MySQL的逻辑架构图. MySQL逻辑架构整体分为三层,最上层为客户端层,并非MySQL所独有,诸如:连接处理.授权认证.安全等功能均在这一层处理. MySQL大多数核心服务均在中间这一层,包括查询解析.分析.优化.缓存.内置函数(比如:时间.数学.加密等函数).所有的跨存储引擎的

封面:洛小汐 作者:潘潘 若不是生活所迫,谁愿意背负一身才华. 前言 上节我们介绍了 < Mybatis系列全解(四):全网最全!Mybatis配置文件 XML 全貌详解 >,内容很详细( 也很枯燥),由于篇幅实在过于冗长,我预计大家想看完得花上两段上班地铁公交车的时间 ... 不过应该有让大家了解到 Mybatis 的核心配置文件 config.xml 全貌,其中的 元素即是我们本节准备登场介绍的 SQL 映射器,上节有介绍了三种引入 SQL 映射器的方式,本节我们就主要聊聊它的几个顶级元素

前些天看到一篇文章说到PHP的瓶颈很多情况下不在PHP自身,而在于数据库.我们都知道,PHP开发中,数据的增删改查是核心.为了提升PHP的运行效率,程序员不光需要写出逻辑清晰,效率很高的代码,还要能对query语句进行优化.虽然我们对数据库的读取写入速度上却是无能为力,但在一些数据库类扩展像memcache.mongodb.redis这样的数据存储服务器的帮助下,PHP也能达到更快的存取速度,所以了解学习这些扩展也是非常必要,这一篇先说一下MySQL常见的优化策略. 几条MySQL小技巧 1.S

Harris角点检测算法优化 一.综述 用 Harris 算法进行检测,有三点不足:(1 )该算法不具有尺度不变性:(2 )该算法提取的角点是像素级的:(3 )该算法检测时间不是很令人满意. 基于以上认识,我主要针对第(3 )点对Harris 角点检测算法提出了改进. 二.改进 Harris 算法原理 在介绍我的方法之前,我先提出如下概念:图像区域像素的相似度.我们知道, Harris 角点检测是基于图像像素灰度值变化梯度的, 灰度值图像的角点附近,是其像素灰度值变化非常大的区域,其梯度也非常大

查询优化是传统数据库中最为重要的一环,这项技术在传统数据库中已经很成熟.除了查询优化, Spark SQL 在存储上也进行了优化,从以下几点查看 Spark SQL 的一些优化策略. (1)内存列式存储与内存缓存表       Spark SQL 可以通过 cacheTable 将数据存储转换为列式存储,同时将数据加载到内存进行缓存. cacheTable 相当于在分布式集群的内存物化视图,将数据进行缓存,这样迭代的或者交互式的查询不用再从 HDFS 读数据,直接从内存读取数据大大减少了 I/O

mysql 30大优化策略 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描. 2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 3.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:     select id from t where num is null     可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然

阅读目录 代码 数据库 缓存 异步 NoSQL JVM调优 多线程与分布式 度量系统(监控.报警.服务依赖管理) 案例一:商家与控制区关系的刷新job 案例二:POI缓存设计与实现 案例三:业务运营后台相关页面的性能优化 add by zhj: 我个人感觉性能优化分析影响性能的因素有哪些,然后按影响力的大小进行排序,然后进行排序. 然后进一步分析每个因素为何会影响性能,把这些因素再找出来,再按影响力大小进行排序.基本上,经过 这两层的分析,基本就够用了.对这些因素思考解决办法. 1. 数据库层

一. HQL查询 1. HQL(hibernate query language)单表查询 1.1 准备项目 创建项目: hinernate-03-query 引入jar,同前一个项目 复制实体(订单,客户),映射,配置,工具类. 1.2 HQL单表基本查询 /** * 演示HQL的查询(单表查询) * 1)全表查询 * 2)别名查询 * 3)条件查询 * 4)具名查询 * 5)分页查询 * 6)查询排序 * 7)聚合查询 * 8)投影查询 */ public class HQLTest1 {

This blog from : http://weibo.com/ttarticle/p/show?id=2309351000224077630868614681&u=5070353058&m=4077873754872790&cu=5070353058 深度学习全网最全学习资料汇总之模型介绍篇 雷锋网 作者: 三川 2017-02-21 16:38:00 查看源网址 阅读数:4 本文旨在加速深度学习新手入门,介绍 CNN.DBN.RNN.RNTN.自动编码器.GAN 等开发者最

一.Hadoop 框架计算特性 1.数据量大不是问题,数据倾斜是个问题 2.jobs 数比较多的作业运行效率相对比较低,比如即使有几百行的表,如果多次关联多次 汇总,产生十几个 jobs,耗时很长.原因是 map reduce 作业初始化的时间是比较长的 3.sum,count,max,min 等 UDAF,不怕数据倾斜问题,hadoop 在 map 端的汇总合并优化,使 数据倾斜不成问题 4.count(distinct userid),在数据量大的情况下,效率较低,如果是多 count(di

参考<Keras中文文档>http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/ 相关概念:神经网络优化器(优化策略).梯度下降.随机梯度下降.小批的梯度下降(mini-batch gradient decent).batch_size batch 这个概念与Keras无关,老实讲不应该出现在这里的,但是因为它频繁出现,而且不了解这个技术的话看函数说明会很头痛,这里还是简单说一下. 深度学习的优化算法,说白了就是梯度下降.每次的参数更新有两种方式. 第一种,标准梯度

主要内容: 1. 应用发布 1.1 云编译 1.2 全包加密 网页全包加密:对网页中全包的html,css,javascript代码进行加密,加密后的网友代码都是不可读的,并且不能通过常用的格式化工具恢复.代码在运行前都是加密的,在运行时进行动态解密. 一键加密.运行时解密     在开发过程中无需对代码做任何特殊处理,在云编译时选择代码加密即可. 零修改.零影响     加密后不改变代码的大小,不影响运行效率. 安全盒子     定义了一个安全盒子,在盒子内的代码按照加密和解密进行处理,其他代

高效使用索引的首要条件是知道什么样的查询会使用到索引,这个问题和B+Tree中的“最左前缀原理”有关,下面通过例子说明最左前缀原理. 一.最左前缀索引 这里先说一下联合索引的概念.MySQL中的索引可以以一定顺序引用多个列,这种索引叫做复合(联合)索引,一般的,一个联合索引是一个有序元组<a1, a2, …, an>,其中各个元素均为数据表的一列,实际上要严格定义索引需要用到关系代数,但是这里我不想讨论太多关系代数的话题,因为那样会显得很枯燥,所以这里就不再做严格定义.另外,单列索引可以看成联

一 整体架构优化 现在hive的整体框架如下,计算引擎不仅仅支持Map/Reduce,并且还支持Tez.Spark等.根据不同的计算引擎又可以使用不同的资源调度和存储系统. 整体架构优化点: 1 根据不同业务需求进行日期分区,并执行类型动态分区. 相关参数设置: 0.14中默认hive.exec.dynamic.partition=ture 2 为了减少磁盘存储空间以及I/O次数,对数据进行压缩 相关参数设置: job输出文件按照BLOCK以Gzip方式进行压缩. mapreduce.outpu

MIC性能优化主要包括系统级和内核级:系统级优化包括节点之间,CPU与MIC之间的负载均衡优化:MIC内存空间优化:计算与IO并行优化:IO与IO并行优化:数据传递优化:网络性能优化:硬盘性能优化等.内核级优化包括并行度优化:负载均衡优化:进程/线程的同步优化:线程扩展优化:向量化优化:cache优化:数据对齐优化:库函数的选择等. 并行度优化 MIC上的并行化主要涉及并行线程/进程的数目,并行层级,并行粒度等方面. 并行度 MIC卡上包含众多的物理核,同时每个核上可以开启4个线程.例如一块60

本文转载于:https://www.jb51.net/article/137449.htm 介绍了webpack4.0打包优化策略整理小结,分享给大家,具体如下: webapck4 新特性介绍-参考资料 当前依赖包的版本 1.优化loader配置 1.1 缩小文件匹配范围(include/exclude) 通过排除node_modules下的文件 从而缩小了loader加载搜索范围 高概率命中文件 module: { rules: [ { test: /\.js$/, use: 'babel-l

c++ 性能优化策略 作者:D_Guco 来源:CSDN 原文:https://blog.csdn.net/D_Guco/article/details/75729259 1 关于继承:不可否认良好的抽象设计可以让程序更清晰,代码更看起来更好,但是她也是有损失的,在继承体系中子类的创建会调用父类的构造函数,销毁时会调用父类的析构函数,这种消耗会随着继承的深度直线上升,所以不要过度的抽象和继承,更为严重的是当多重继承中并且有虚函数的存在时情况更为复杂,的确,这些问题涉及开销,但是,多重继承减少了编

MySQL中的SQL的常见优化策略 MySQL中的索引优化 MySQL中的索引简介 1 避免全表扫描对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2 避免判断null值应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询: select i