数学中最优化问题的一般表述是求取,使,其中是n维向量,是的可行域,是上的实值函数.凸优化问题是指是闭合的凸集且是上的凸函数的最优化问题,这两个条件任一不满足则该问题即为非凸的最优化问题. 其中,是 凸集是指对集合中的任意两点,有,即任意两点的连线段都在集合内,直观上就是集合不会像下图那样有“凹下去”的部分.至于闭合的凸集,则涉及到闭集的定义,而闭集的定义又基于开集,比较抽象,不赘述,这里可以简单地认为闭合的凸集是指包含有所有边界点的凸集. 注意:中国大陆数学界某些机构关于函数凹凸性定义和国外的定

姚班天才少年鬲融凭非凸优化研究成果获得斯隆研究奖 近日,美国艾尔弗·斯隆基金会(The Alfred P. Sloan Foundation)公布了2019年斯隆研究奖(Sloan Research Fellowships)获奖名单,华裔学者鬲融获此殊荣. 鬲融 2004 年从河北省保送至清华大学计算机系,是首届清华姚班毕业生,普林斯顿大学计算机科学系博士,曾在微软研究院新英格兰分部做博士后,2015年至今在杜克大学担任助理教授. 斯隆研究奖自1955年设立,每年颁发一次,旨在向物理学.化学和数

首先定义凸集,如果x,y属于某个集合M,并且所有的θx+(1-θ)f(y)也属于M,那么M为一个凸集.如果函数f的定义域是凸集,并且满足 f(θx+(1-θ)y)≤θf(x)+(1-θ)f(y) 则该函数为凸函数. 如果函数存在二阶导并且为正,或者多元函数的Hessian矩阵半正定则均为凸函数. 「注意」:中国大陆数学界某些机构关于函数凹凸性定义和国外的定义是相反的.Convex Function在某些中国大陆的数学书中指凹函数.Concave Function指凸函数.但在中国大陆涉及经济学的

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第四章 并行程序优化 1.非阻塞同步避免了基于锁的同步的缺陷,无锁算法没有锁竞争带来的系统开销,也没有线程间频繁调度带来的开销.CAS算法:包含3个参数CAS(v,e,n).V表示要更新的变量,E表示预期值,N表示新值2.JDK的java.util.concurrent.atomic包下,有一组使用无锁算法实现的原子操作类,如AtomicInteger/AtomicIntegerArray/AtomicLongArray等, 分别包装了对整数.整数数组.长整形数组等的多线程安全操作. 如: pu

在平时被问及最多的问题就是关于 MySQL 数据库性能优化方面的问题,所以最近打算写一个MySQL数据库性能优化方面的系列文章,希望对初中级 MySQL DBA 以及其他对 MySQL 性能优化感兴趣的朋友们有所帮助. 这是 MySQL数据库性能优化专题 系列的第一篇文章:MySQL 数据库性能优化之缓存参数优化 数据库属于 IO 密集型的应用程序,其主要职责就是数据的管理及存储工作.而我们知道,从内存中读取一个数据库的时间是微秒级别,而从一块普通硬盘上读取一个IO是在毫秒级别,二者相差3个数量

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

1.定义: 非极大值抑制算法NMS广泛应用于目标检测算法,其目的是为了消除多余的候选框,找到最佳的物体检测位置. 2.原理: 使用深度学习模型检测出的目标都有多个框,如下图,针对每一个被检测目标,为了得到效果最好的那一个,需要使用一定的过滤技术把多余的框过滤掉.NMS应运而生. 现,假设有一个候选BOXES的集合B和其对应的SCORES集合S: 1.找出分数最高的那个框M: 2.将M对应的BOX从B中删除: 3.将删除的BOX添加到集合D中: 4.从B中删除与M对应的BOX重叠区域大于阈值Nt的

原文:MySQL性能优化(四):SQL优化 版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/vbirdbest/article/details/81065566 一:基础数据准备 DROP TABLE IF EXISTS `tbl_user`; CREATE TABLE `tbl_user` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `username

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.   目录(?)[+]   操作环境:AIX +11g+PLSQL 包含以下内容: 1.  SQL语句执行过程 2.  优化器及执行计划 3.  合理应用Hints 4.  索引及应用实例 5.   其他优化技术及应用 1.SQL语句执行过程 1.1 SQL语句的执行步骤 1)语法分析,分析语句的语法是否符合规范,衡量语句中各表达式的意义. 2)语义分析,检查语句中涉及的所有数据库对象是否存在,且用户有相应的权限. 3)视图转换,将涉及视图的查

前段时间本人转战unity手游,由于作者(Chwen)之前参与端游开发,有些端游的经验可以直接移植到手游,比如项目框架架构.代码设计.部分性能分析,而对于移动终端而言,CPU.内存.显卡甚至电池等硬件因素,以及网络等条件限制,对移动游戏开发的优化带来更大的挑战. 这里就以unity4.5x版本为例,对Unity的优化方案做一个总结,有些是项目遇到的,也有些是看到别人写的不错拿来分享,算作一个整理,后期也会持续更新.本优化从CPU.GPU和内存三个方面着手总结,这一篇先从CPU说起,整理一些针对C

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Android 性能优化——之图片的优化 在Android性能优化中,我们会发现占内存最大的和对性能影响最大的往往是图片资源,其次是控件资源.相对来说,其他的资源的影响会小一点.这里我就先对图片资源的优化进行一下讲解,如果有什么说的不对的,希望大神指正一下. 1.首先我们可以对图片进行二次采样,从本质上减少图片的内存占用.就是将大图片缩小之后放入到内存中,以实现减小内存的目的.代码如下: //创建缩略图 private Bitmap onCreateThumbnail(String filePa

在这里主要是分为表设计优化和sql语句优化两方面来实现. 首先的是表设计优化: 1.数据行的长度不要超过8020字节.如果是超过这个长度的话这条数据会占用两行,减低查询的效率. 2.能用数字类型就不要用字符串类型.字符串类型的会降低查询的效率并且增加存储.因为引擎在进行查询的的时候会逐个的比较字符串中 的每一个字符,而对应的数值类型的只需要比较一次就可以了. 3.对于不可变字符类型 char 和可变字符类型 varchar 都是 8000 字节,char查询快,但是耗存储空间,varchar 查

一.问题的提出 在应用系统开发初期,由于开发数据库数据比较少,对于查询SQL语句,复杂视图的编写等体会不出SQL语句各种写法的性能优劣,但是如果将应用系统提交实际应用后,随着数据库中数据的增加,系统的响应速度就成为目前系统需要解决的最主要的问题之一. 系统优化中一个很重要的方面就是SQL语句的优化.对于海量数据,劣质SQL语句和优质SQL语句之间的速度差别可以达到上百倍,可见对于一个系统不是简单地能实现其功能就可,而是要写出高质量的SQL语句,提高系统的可用性. 在多数情况下,Oracle使用索

优化目标 1.减少 IO 次数 IO永远是数据库最容易瓶颈的地方,这是由数据库的职责所决定的,大部分数据库操作中超过90%的时间都是 IO 操作所占用的,减少 IO 次数是 SQL 优化中需要第一优先考虑,当然,也是收效最明显的优化手段. 2.降低 CPU 计算 除了 IO 瓶颈之外,SQL优化中需要考虑的就是 CPU 运算量的优化了.order by, group by,distinct … 都是消耗 CPU 的大户(这些操作基本上都是 CPU 处理内存中的数据比较运算).当我们的 IO 优化

MySQL性能优化--优化数据库结构之优化数据类型   By:授客  QQ:1033553122   优化数字数据(Numeric Data) l   对于唯一ID或其它可用字符串或数字表示的值,选择用数字列好过用字符串列.因为相比对应的字符串,可使用更少的字节存储大数字,同时,转换并比较数字速度更快且消耗更少的内存. 参考连接:http://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/optimize-numeric.html 优化字符和字符串类型(Character an

(1.9)SQL优化——mysql导入导出优化 1.大批量插入数据 [1.1]MyISAM: (1)如果存在表且有数据,插入前先关闭所有非唯一索引. (2)如果表是空的,默认就是先导入数据再创建索引,所以不用管. [1.2]InnoDB (1)因为InnoDB是按照主键顺序存储的,所以导入的数据集事先按主键字段顺序有序排列好 (2)关闭唯一校验,关闭check校验 (3)关闭自动提交,导入文件数据后再开启自动提交.

1. 操作符优化 (a) IN 操作符 从Oracle执行的步骤来分析用IN的SQL与不用IN的SQL有以下区别: ORACLE试图将其转换成多个表的连接,如果转换不成功则先执行IN里面的子查询,再查询外层的表记录,如果转换成功则直接采用多个表的连接方式查询.由此可见用IN的SQL至少多了一个转换的过程.一般的SQL都可以转换成功,但对于含有分组统计等方面的SQL就不能转换了. 推荐方案:在业务密集的SQL当中尽量不采用IN操作符,用EXISTS 方案代替. (b) NOT IN操作符 不能应用