数值优化(Numerical Optimization)学习系列-无梯度优化(Derivative-Free Optimization) 2015年12月27日 18:51:19 下一步 阅读数 4357更多 分类专栏: 数值优化   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/fangqingan_java/article/details/48946903 概述 在实际应用中,有些目

区间修改与区间查询问题 模板: int ans; struct node{ int l,r,v; node(){v=;} }tree[LEN*]; int arr[LEN]; //建树 void build(int l,int r,int i){ //记录 [ l , r ]上的值,当前索引为 i tree[i].l=l; tree[i].r=r; if(l==r){ //如果访问到了叶子节点 tree[i].v=arr[l]; //当前值就是arr[l,r]的值 return; } ; //二

phpspreadsheet-工具类 导入导出(整合优化,非原创,抄一抄,加了一些自己的东西)1. composer require phpoffice/phpspreadsheet2. 看最下面的两个demo  (使用框架 : tp5.1 , laravel也能用,改改不就行了..) <?php namespace app\common\utils; use PhpOffice\PhpSpreadsheet\Spreadsheet; use PhpOffice\PhpSpreadsheet\W

Google前几天刚发布了Android性能优化典范第2季的课程,一共20个短视频,包括的内容大致有:电量优化,网络优化,Wear上如何做优化,使用对象池来提高效率,LRU Cache,Bitmap的缩放,缓存,重用,PNG压缩,自定义View的性能,提升设置alpha之后View的渲染性能,以及Lint,StictMode等等工具的使用技巧. (1)Battery Drain and Networking 对于手机程序,网络操作相对来说是比较耗电的行为.优化网络操作能够显著节约电量的消耗.在性

一.前言 转置操作在很多算法上都有着广泛的应用,在数学上矩阵转置更有着特殊的意义.而在图像处理上,如果说图像数据本身的转置,除了显示外,本身并无特殊含义,但是在某些情况下,确能有效的提高算法效率,比如很多行列可分离的算法,在很多情况下,行和列方向的算法逻辑随相同,但是由于多方面原因(比如Cache miss, 优化水平等)行列处理时间还是由很大的差异的,这个时候如果转置的耗时和处理时间相比所占比例甚小,则可以考虑在进行耗时处理前先转置数据,然后调用不耗时的方向的算法,处理完后再次进行转置.因此,

转自:http://blog.csdn.net/qinrenzhi/article/details/78334677 相关博客http://blog.chinaunix.net/uid-24954950-id-2956476.html 相关博客http://blog.csdn.net/misiter/article/details/7514428 相关博客http://blog.chinaunix.net/uid-23916171-id-2653114.html Gcc 编译优化简介 gcc 提

最近帮忙公司的几个项目组进行了不同方面的性能优化,发现几个项目都出现了一些共性的问题.这里写一篇文章,总结一下这几类问题,以及其对应的解决方案.方便其它项目组参考.   常见问题一:打开页面非常慢,有的项目打开一个页面竟然要 20 多秒. 优化步骤: 降低每一个页面的请求数:使用浏览器跟踪打开页面后所有的请求,并逐一排查,把没有必要向服务端发起的请求优化掉,减少 Round Trip 次数. 针对每一个请求进行优化:对请求逐一排查,看看分别是哪些请求占用了较多的时间. 如果该请求是 JS 文件,

  前言 在 Android开发中,性能优化策略十分重要 本文主要讲解性能优化中的内存优化,希望你们会喜欢 目录   1. 定义 优化处理 应用程序的内存使用.空间占用 2. 作用 避免因不正确使用内存 & 缺乏管理,从而出现 内存泄露(ML).内存溢出(OOM).内存空间占用过大 等问题,最终导致应用程序崩溃(Crash) 3. 储备知识:Android 内存管理机制 3.1 简介   下面,将针对回收 进程.对象 .变量的内存分配 & 回收进行详细讲解 3.2 针对进程的内存策略 a.

mysql数据库优化课程---16.mysql慢查询和优化表空间 一.总结 一句话总结: a.慢查询的话找到存储慢查询的那个日志文件 b.优化表空间的话可以用optimize table sales; 1.查看慢查询日志是否开启? show variables show variables like "%quer%"; slow_query_log  | ONslow_query_log_file | mysql-slow.loglong_query_time | 10.000000

MySQL数据库的优化(上)单机MySQL数据库的优化 2011-03-08 08:49 抚琴煮酒 51CTO 字号:T | T 公司网站访问量越来越大,导致MySQL的压力越来越大,让我们自然想到的对MySQL系统参数做优化.那么我们应该如何合理优化呢?笔者在下文中为大家介绍了单机MySQL数据库的优化. AD:51CTO 网+首届APP创新评选大赛火热启动——超百万资源等你拿! [51CTO独家特稿]公司网站访问量越来越大, MySQL 的压力越来越大了,第一步自然想到的是 MySQL 系统

紧接上一篇文章,继续渲染的优化问题,若有错误,请指出,让我也学习进步,谢谢. 如果游戏渲染问题来自CPU 概括的来说,CPU在一帧的渲染中的工作可以分为三个部分: . 决定谁需要被渲染 . 为GPU准备渲染指令 . 发送渲染指令给GPU 在每个部分中又有许多单独的任务,这些任务主要通过多个进程来执行.多进程确保渲染任务的并发执行,单个进程执行单个渲染任务,从而大大提高渲染性能.如果渲染任务被分配到多个进程进行,这就是多进程渲染. 在渲染中主要有三种进程:主进程,渲染进程和工作进程.主进程主要负责

tf.trainable_variables可以得到整个模型中所有trainable=True的Variable,也是自由处理梯度的基础 基础梯度操作方法: tf.gradients 用来计算导数.该函数的定义如下所示 def gradients(ys, xs, grad_ys=None, name="gradients", colocate_gradients_with_ops=False, gate_gradients=False, aggregation_method=None)

1.安装lnmp环境 具体参考:CentOS6.5编译安装Nginx1.8.1+MySQL5.5.48+PHP5.2.17+xcache3.2+ZendOptimizer-3.3.9 http://blog.csdn.net/reblue520/article/details/51098590 2.上传MYOA到/web/htdocs目录下 3.修改对应的php.ini,nginx.conf和oa_config.php php.ini文件修改: 1.allow_call_time_pass_re

1.概述 Java程序最初是通过解释器(Interpreter)进行解释执行的,当虚拟机发现某个方法或代码块的运行特别频繁时,就会把这些代码认定为“热点代码”(Hot Spot Code). 为了提高热点代码的执行效率,在运行时,虚拟机将会把这些代码编译成与本地平台相关的机器码,并进行各种层次的优化,完成这个任务的编译器称为即时编译器(Just In Time Compiler,下文中简称JIT编译器). 2 HotSpot虚拟机内的即时编译器 2.1.解释器和编译器 解释器的优势:快速启动和执

在之前我们讲了很多能够优化 Android 开发项目质量的方案,这些方案更多的是从一些比较专精的方向切入的,阐述的是一些比较重要且独立的优化方案. 本文我们将总结一下在日常开发过程中我们能够使用的一些优化项目的技巧和方案. 一.RecycleView 优化 RecycleView在开发时可以考虑以下优化的方案: 1. 数据处理和视图加载分离 a. 数据的处理逻辑尽可能放在异步处理,onBindViewHolder方法只做数据填充视图的操作. b. 对ItemView设置监听器,不要对每一个Ite

最近项目做到几千个学生分别去人脸识别记录(目前约630000行)中查询最后一次记录,可想而知性能这块是个麻烦.于是乎,GET到了SQL Server Profiler和数据库引擎优化顾问这俩工SHEN具QI. 开始装逼... 首先来一条执行效率不怎么样的SQL语句 将SQL Server Profiler中的跟踪文件保存至本地 打开数据库优化引擎,选择工作负荷文件以及需要优化的数据库/表,点击开始分析 分析结束后会给你索引建议,执行操作→应用建议,将会自动生成SQL语句并执行,完成后再执行试试那

转载知乎大神的回答:Robin Shen   参考:https://www.zhihu.com/question/20343349

//非当前弧优化版 #include <iostream> #include <cstdio> #include <math.h> #include <cstring> #include <queue> #define INF 0x3f3f3f3f using namespace std; int tab[250][250];//邻接矩阵 int dis[250];//距源点距离,分层图 int N,M;//N:点数;M,边数 queue<

首先我们先介绍一下普通的插排,就是我们现在一般写的那种,效率是O(n^2)的. 普通的插排基于的思想就是找位置,然后插入进去,其他在它后面的元素全部后移,下面是普通插排的代码: #include<iostream> #include<fstream> #include<stdio.h> using namespace std; ]; ]; int main(){ ios::sync_with_stdio(false); int n; cin>>n; ;i&l

题目链接:http://poj.org/problem?id=3159 题意:给n个人派糖果,给出m组数据,每组数据包含A,B,c 三个数,意思是A的糖果数比B少的个数不多于c,即B的糖果数 - A的糖果数<= c . 最后求n比1最多多多少糖果. 可以从条件中的 B-A<=c及B<=A+c最后要达成这个条件就是要当B>A+c时B=A+c即可 所以差不多就是求最短路.这题中还有一些优化比如 if(vis[u]) continue;这个避免了u点的重复查找 #include <