1.读取蛋白问题 读取无配体pdb文件(loadpdb complex.pdb)时,出现一堆 FATAL: Atom .R<ARG >.A<HD1 > does not have a type 错误,导致 check不过关,也无法 saveamberparm: 错误原因:AMBER不能识别用户PDB文件里特定残基(<ARG 18>)的H原子 解决方法:我遇到的问题是很多H原子都无法被识别,所以解决方法比较直接,删除所有氢,再根据AMBER的规则,重新添加H: 1) 使用

SQL Optimizer for SQL Server 帮助提升数据库应用程序性能,最大程度地自动优化你的SQL语句 SQL Optimizer for SQL Server 让 SQL Server DBA或者T-SQL开发人员能够主动地识别潜在的SQL性能问题,通过扫描和分析SQL语句进行人工智能自动SQL优化.Dell SQL Optimizer通过尝试每一种可能来激发数据库内部SQL优化器的潜能,从而达到性能优化的目的,这是数据库内部SQL优化器不能做到的.下面介绍一下这个工具的一些主

转自http://blog.csdn.net/zheng0518/article/details/50561761 1.两个同样结构的语句一个没有用到索引的问题: 查1到20号的就不用索引,查1到5号的就用索引,为什么呢?不稳定?   mysql> explain select * from test where f_submit_time between '2009-09-01' and '2009-09-20' \G;  *************************** 1. row

自动优化工具Black 在众多代码格式化工具中,Black算是比较新的一个,它***的特点是可配置项比较少,个人认为这对于新手来说是件好事,因为我们不必过多考虑如何设置Black,让 Black 自己做决定就好. 1).安装与使用 与pylint类似,直接pip install black即可完成该模块的安装,不过black依赖于Python 3.6+,但它仍然可以格式化Python2的代码. 在使用方面black默认读取指定python文件并对其进行代码规范格式化,然后输出到原文件. l = 

一.按顺序逐步执行的脚本程序: 二.编译器自动优化 1.不超数据类型范围编译器自动添加强转操作: 2.一但发生运算,byte/short/char都会自动提升为Int,当只有常量参与运算时,编译器会先斩后奏,将常量运算结果再进行赋值,因为常量不会变:

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JetBrains公司的intellij Idea堪称JAVA编程界的苹果,用户体验非常好 下面介绍一下IDEA的一个能显著提升写代码效率的非常好用的功能设置—— Auto Import Auto Import的功能是可以帮助我们自动删除无用的包Import(未被引用),以及自动Import填充尚未导入的包.完全智能化地帮助我们在开发程序时,省略了导包的操作,大大优化了开发的效率. 并且,当你移动某个类改变其路径的时候,这个功能会相应的改变关联的文件中包的路径. 堪称神器. 下面是Auto Im

目录 问题 解决方法 模型选择 框架构建 Sigcomm'18 AuTO: Scaling Deep Reinforcement Learning for Datacenter-Scale Automatic Traffic Optimization 问题 主要问题:流量算法的配置周期长,人工配置难且繁复.人工配置的时间成本大,人为错误导致的性能降低. 要计算MLFQ的阈值参数是很麻烦的事情,先前有人构建了一个数学模型来优化这个阈值,在几个星期或者几个月更新一次阈值,更新周期过长. 可以使用DR

近日,腾讯云正式发布对象存储新品--智能分层存储,能够根据用户数据的访问模式,自动地转换数据的冷热层级,为用户提供与标准存储一致的低延迟和高吞吐的产品体验,同时具有更低的存储成本. 熟悉数据存储的用户都知道,访问频度高的数据为热数据,访问频度低的数据为冷数据.热数据使用标准存储类型存储,可以得到更优的访问体验:而冷数据一般用低频存储或归档存储类型,可以节省存储成本. 随着业务的发展,热数据会降冷,冷数据也有回热的可能性,虽然目前对象存储COS支持针对对象配置指定的规则,实现数据的冷热转换,但是通

import weka.core.*; import weka.classifiers.*; import weka.classifiers.meta.*; import weka.classifiers.trees.*; import java.io.*; /** * A little example for optimizing J48's confidence parameter with * CVPArameterSelection meta-classifier. * The clas

 (1)select a.* from tb1 a left join tb2  b on a.id=b.id where a.name='1' (2)select * from (select a.* from  tb1 a left join tb2 b on a.id=b.id) as d where name='1' (3)建视图tbView :select a.* from  tb1 a left join tb2 b on a.id=b.id select * from tbView

代码:https://github.com/gamesun/memcpy_fast memcpy_fast与memcpy速度比较 测试方法 memcpy_fast(dest + a, src + b, TEST_BUFF_SIZE + c);  与 memcpy(dest + a, src + b, TEST_BUFF_SIZE + c); dest 和 src 是 8 bytes aligned 数组变量,长度TEST_BUFF_SIZE = 10240

利用 Oracle EM 企业管理器 进行oracle SQL的优化(自动生成索引) ##应用情景 项目中有大量的SQL,尤其是涉及到统计报表时,表关联比较多,当初开发建表时也没搞好索引关联的,上线后发现查询很低.Oracle自带的EM控制台带有自动优化功能,能给出优化方案,本人主要利用其来给出索引的建立方案,应用上后SQL查询效率大大提高.本人机器上安装的是oracle 11g ##启动EM的环境条件 1. 安装并正常启动oracle 11g 2. 确认oracle控制台的服务是启动的 ![C

程序员都是懒孩子,想直接看自动优化的点:传送门 我自己的Blog:http://cabbit.me/web-image-optimization/ HTTP Archieve有个统计,图片内容已经占到了互联网内容总量的62%,也就是说超过一半的流量和时间都用来下载图片.从性能优化的角度看,图片也绝对是优化的热点和重点之一,Google PageSpeed或者Yahoo的14条性能优化规则无不把图片优化作为重要的优化手段,本文覆盖了Web图片优化的方方面面,从基本的图片格式选择.到尚未被广泛支持的

Fanout即扇出,模块直接调用的下级模块的个数,如果这个数值过大的话,在FPGA直接表现为net delay较大,不利于时序收敛.因此,在写代码时应尽量避免高扇出的情况.但是,在某些特殊情况下,受到整体结构设计的需要或者无法修改代码的限制,则需要通过其它优化手段解决高扇出带来的问题.以下就介绍三个这样的方法: 首先来看下面这个实例,如图1所示为转置型FIR滤波器中的关键路径时序报告,在DSP in FPGA的FIR专题中有介绍转置型结构FIR滤波器输入数据的扇出较大,在图1中所示为11,因此n

个人理解,数据库性能最关键的因素在于IO,因为操作内存是快速的,但是读写磁盘是速度很慢的,优化数据库最关键的问题在于减少磁盘的IO,就个 人理解应该分为物理的和逻辑的优化, 物理的是指oracle产品本身的一些优化,逻辑优化是指应用程序级别的优化物理优化的一些原则: 1)Oracle的运行环境(网络,硬件等)  2)使用合适的优化器  3)合理配置oracle实例参数  4)建立合适的索引(减少IO)  5)将索引数据和表数据分开在不同的表空间上(降低IO冲突)  6)建立表分区,将数据分别存储

Elasticsearch 的基本信息大致如图所示,这里就不具体介绍了. 本次分享主要包含两个方面的实战经验:索引性能和查询性能. 一. 索引性能(Index Performance) 首先要考虑的是,索引性能是否有必要做优化? 索引速度提高与否?主要是看瓶颈在什么地方,若是 Read DB(产生DOC)的速度比较慢,那瓶颈不在 ElasticSearch 时,优化就没那么大的动力.实际上 Elasticsearch 的索引速度还是非常快的. 我们有一次遇到 Elasticsearch 升级后索

8.优化 8.优化 8.1 优化概述 8.2 优化SQL语句 8.2.1 优化SELECT语句 8.2.1.1 SELECT语句的速度 8.2.1.2 WHERE子句优化 8.2.1.3 Range优化 8.2.1.4 索引合并(Index Merge)优化 8.2.1.5 引擎Pushdown条件优化 8.2.1.6 索引条件Pushdown优化 8.2.1.7 使用索引扩展 8.2.1.8 IS NULL优化 8.2.1.9 LEFT JOIN和RIGHT JOIN优化 8.2.1.10 嵌

原文地址:http://blog.codinglabs.org/articles/theory-of-mysql-index.html InnoDB使用B+Tree作为索引结构 最左前缀原理与相关优化 以employees.titles表为例,下面先查看其上都有哪些索引: SHOW INDEX FROM employees.titles; +--------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+----

本文转载自:http://blog.csdn.net/andylaudotnet/article/details/1763573 性能调节的目的是通过将网络流通.磁盘 I/O 和 CPU 时间减到最小,使每个查询的响应时间最短并最大限度地提高整个数据库服务器的吞吐量.为达到此目的,需要了解应用程序的需求和数据的逻辑和物理结构,并在相互冲突的数据库使用之间(如联机事务处理 (OLTP) 与决策支持)权衡. 对性能问题的考虑应贯穿于开发阶段的全过程,不应只在最后实现系统时才考虑性能问题.许多使性能得

来源:http://hukai.me/android-performance-patterns/#jtss-tsina 0)Render Performance 大多数用户感知到的卡顿等性能问题的最主要根源都是因为渲染性能.从设计师的角度,他们希望App能够有更多的动画,图片等时尚元素来实现流畅的用户体验.但是Android系统很有可能无法及时完成那些复杂的界面渲染操作.Android系统每隔16ms发出VSYNC信号,触发对UI进行渲染,如果每次渲染都成功,这样就能够达到流畅的画面所需要的60