前言 代码中如果if-else比较多,阅读起来比较困难,维护起来也比较困难,很容易出bug,接下来,本文将介绍优化if-else代码的八种方案. 方案. 优化方案一:提前return,去除不必要的else 如果if-else代码块包含return语句,可以考虑通过提前return,把多余else干掉,使代码更加优雅. 优化前: if(condition){ //doSomething }else{ return ; } 优化后: if(!condition){ return ; } //doSo

基于模型的强化学习方法数据效率高,前景可观.本文提出了一种基于模型的元策略强化学习方法,实践证明,该方法比以前基于模型的方法更能够应对模型缺陷,还能取得与无模型方法相近的性能. 引言 强化学习领域近期取得的很多成就都是通过无模型强化学习算法 [1,2,3] 实现的.无模型(MF)算法倾向于实现最佳性能,通常可应用且易于实现. 然而,这是以数据密集为代价实现的,当与诸如神经网络的大容量函数近似器结合时,情况会恶化.它们的高样本复杂性阻碍其应用于机器人控制任务,在这些任务上收集数据代价高昂. 相比之

之前看过一条评论说Bert提出了很好的双向语言模型的预训练以及下游迁移的框架,但是它提出的各种训练方式槽点较多,或多或少都有优化的空间.这一章就训练方案的改良,我们来聊聊RoBERTa和SpanBERT给出的方案,看作者这两篇paper是一个组的作品,所以彼此之间也有一些共同点~ RoBERTa RoBERTa与其说是一个新模型,更像是一个篇炼丹手札( ˘•ω•˘ ).作者针对BERT预训练中的几个超参数进行了测试,给出了更好的方案.相信你一定也在不少paper里都看到过"训练方案参考RoBER

目录 1. Hibernate的查询方式 1.1 方式一:OID查询 1.2 方式二:对象导航查询 1.3 方式三:HQL方式 1.4 方式四:QBC查询 1.5 方式五:SQL查询 2. 环境搭建 3. HQL查询 3.1 简单查询 3.2 别名查询 3.3 排序查询 3.4 条件查询 3.4 投影查询 3.5 分页查询 3.6 分组统计查询 3.7 HQL的多表查询 3.7.1 SQL的多表查询 3.7.2 HQL的多表查询 4. QBC查询 4.1 简单查询 4.2 排序查询 4.3 分页

MongoDB oplog是一个capped collection,创建capped collection时,createCollection可以设置size(最大字节数)和max(最大文档数)的参数,当这个集合的『总大小超过size』或者『总文档数超过max』时,在新插入文档时就会自动删除一些集合内最先插入的文档,相当于一片环形的存储空间. oplog(local.oplog.rs集合)默认情况下配置为可用磁盘空间的5%,当oplog写满时,就会开始删除最先写入的oplog,一次正常的inse

Optimizing Clocking Schemes Avoid using internally generated clocks (other than PLLs) wherever possible because they can cause functional and timing problems in the design. Use clock setting assignments on any derived or internal clocks to specify th

上次课回顾: l  Hibernate的一对多 n  表与表之间关系 u  一对多关系 u  多对多关系 u  一对一关系 n  Hibernate的一对多配置 u  搭建Hibernate基本环境 u  创建表 u  创建实体 l  一的一方 n  放的是多的一方的集合 l  多的一方 n  放的是一的一方的对象 u  创建映射 l  一的一方 n  配置的<set>集合 l  多的一方 n  配置<many-to-one> u  编写测试类 n  Hibernate的一对多的操

MySQL · 性能优化· InnoDB buffer pool flush策略漫谈 背景 我们知道InnoDB使用buffer pool来缓存从磁盘读取到内存的数据页.buffer pool通常由数个内存块加上一组控制结构体对象组成.内存块的个数取决于buffer pool instance的个数,不过在5.7版本中开始默认以128M(可配置)的chunk单位分配内存块,这样做的目的是为了支持buffer pool的在线动态调整大小. Buffer pool的每个内存块通过mmap的方式分配内

操作系统:Windows8.1 显卡:Nivida GTX965M 开发工具:Android studio 2.3.3 | ExoPlayer r2.5.1 使用 ExoPlayer已经有一段时间了,对播放器的整体架构设计 到 具体实现 佩服至极,特别建议开发播放器的同学有机会一定要看看,相信会受益匪浅.这次分享的内容主要关于缓存策略优化. Default Buffer Policy Google ExoPlayer提供了默认的AV数据的缓存策略,并通过 DefaultLoadControl 组

背景 我们知道InnoDB使用buffer pool来缓存从磁盘读取到内存的数据页.buffer pool通常由数个内存块加上一组控制结构体对象组成.内存块的个数取决于buffer pool instance的个数,不过在5.7版本中开始默认以128M(可配置)的chunk单位分配内存块,这样做的目的是为了支持buffer pool的在线动态调整大小. Buffer pool的每个内存块通过mmap的方式分配内存,因此你会发现,在实例启动时虚存很高,而物理内存很低.这些大片的内存块又按照16KB

IN为什么慢? 在应用程序中使用子查询后,SQL语句的查询性能变得非常糟糕.例如: SELECT driver_id FROM driver where driver_id in (SELECT driver_id FROM driver where _create_date > '2016-07-25 00:00:00'); 独立子查询返回了符合条件的driver_id,这个问题是解决了,但是所用的时间需要6秒,可以通过EXPLAIN查看SQL语句的执行计划: 可以看到上面的SQL语句变成了相

一.数据库管理系统 数据库管理系统(Database Management System, DBMS) 衡量是否是数据库的标准: ACID:是指在数据库管理系统(DBMS)中事务所具有的四个特性: 1) 原子性(Atomicity) 2) 一致性(Consistency) 3)隔离性(Isolation) 4)持久性(Durability) 1.关系型数据库:是建立在关系数据库模型基础上的数据库,借助于关系代数等概念和方法来处理数据库中的数据,同时也是一个被组织成一组拥有正式描述性的表格,该形式

大神分析的很全面,所以就转过来保存一份,转自:http://www.csdn.net/article/2015-09-18/2825737/1 以下为正文: Android的内存优化是性能优化中很重要的一部分,而避免OOM又是内存优化中比较核心的一点.这是一篇关于内存优化中如何避免OOM的总结性概要文章,内容大多都是和OOM有关的实践总结概要.理解错误或是偏差的地方,还请多包涵指正,谢谢! (一)Android的内存管理机制 Google在Android的官网上有这样一篇文章,初步介绍了Andr

OOM(OutOfMemory)转:http://hukai.me/android-performance-oom/ 前面我们提到过使用getMemoryClass()的方法可以得到Dalvik Heap的阈值.简要的获取某个应用的内存占用情况可以参考下面的示例( 关于更多内存查看的知识,可以参考这篇官方教程:Investigating Your RAM Usage ) 1)查看内存使用情况 通过命令行查看内存详细占用情况: 通过Android Studio的Memory Monitor查看内存

LAMP系统优化是非常必要的,一个好的优化能使系统运作的越快,从而提高工作效率,下面我将从几方面给大家详细介绍下LAMP系统优化的内容. 一.硬件优化 1.升级硬件的一般规则:对于 PHP 脚本而言,主要的瓶颈是 CPU ,对于静态页面而言,瓶颈是内存和网络.一台 400 Mhz 的普通奔腾机器所下载的静态页面就能让 T3 专线(45Mbps)饱和. 2.采用 hdparm 来优化磁盘,一般能提升 IDE 磁盘读写性能 200%,但是对 SCSI 硬盘也有效果.(不同类型的硬盘对比) 策略优化

内容大多都是和OOM有关的实践总结概要.理解错误或是偏差的地方,还请多包涵指正,谢谢!本人Q:1524447071 (一)Android的内存管理机制 Google在Android的官网上有这样一篇文章,初步介绍了Android是如何管理应用的进程与内存分配:http://developer.android.com/training/articles/memory.html. Android系统的Dalvik虚拟机扮演了常规的内存垃圾自动回收的角色,Android系统没有为内存提供交换区,它使用

本文引用了颜向群发表于高可用架构公众号上的文章<聊聊HTTPS环境DNS优化:美图App请求耗时节约近半案例>的部分内容,感谢原作者. 1.引言 移动互联网时代,APP 厂商之间的竞争非常激烈,而良好的用户体验是必须优先考虑的,美图产品以高颜值著称,对产品的用户体验非常重视.从技术的角度来看,客户端的体验优化当中 DNS 优化是非常关键的一环,怎么降低 DNS 的耗时.怎么减少域名劫持等问题,都是大家需要重点解决的研发问题. 本文介绍美图APP在移动端DNS优化的实践(主要针对HTTPS协议)

在生产环境中,我们为了更好的服务于业务,通常会通过优化的手段来实现服务对外的性能最大化,节省系统性能开支:关注我的朋友们都知道,前段时间一直在搞ELK,同时也记录在了个人的博客篇章中,从部署到各个服务应用的采集都做了详细的介绍,但是并没有关于ELK方面的优化,那么,我们对于这些日志分析平台,我们如何去优化呢?优化的手段又有哪些呢?下面请听我娓娓道来~ [ES优化] ES在前面的部署环节(https://www.cnblogs.com/bixiaoyu/p/9460554.html)已经简单了提到

一.JVM优化 1.内存优化. 2.垃圾回收策略优化. 二.server.xml的connector优化(connector是与HTTP请求处理相关的容器,三个容器的初始化顺序为:Server->Service->Connector) (1)指定使用NIO模型来接受HTTP请求 (2)http connector的优化,指定处理线程数目 (3)线程池 (4)其他常规设置 三.设置session过期时间 四.apr插件提高tomcat性能 五.集群 六.问题定位 一.JVM优化 linux修改T

Android内存优化是性能优化很重要的一部分,而如何避免OOM又是内存优化的核心. Android内存管理机制 android官网有一篇文章 Android是如何管理应用的进程与内存分配 Android系统的Dalvik虚拟机扮演了内存垃圾自动回收的角色. OOM介绍(out of memory 内存溢出) Android和java中都会出现由于不良代码引起的内存泄露,为了使Android应用程序能够快速高效的运行,Android每个应用程序都会有专门Dalvik虚拟机实例来运行,也就是每个程

Mysql 性能优化教程 目录 目录 1 背景及目标 2 Mysql 执行优化 2 认识数据索引 2 为什么使用数据索引能提高效率 2 如何理解数据索引的结构 2 优化实战范例 3 认识影响结果集 4 影响结果集的获取 4 影响结果集的解读 4 常见案例及优化思路 5 理解执行状态 7 常见关注重点 7 执行状态分析 8 分析流程 9 常见案例解析 11 总结 12 Mysql 运维优化 14 存储引擎类型 14 内存使用考量 14 性能与安全性考量 14 存储/写入压力优化 15 运维监控体系