数据库其他调优策略一、数据库调优的措施1.1 调优的目标1.2 如何定位调优问题1.3 调优的维度和步骤二、优化MySQL服务器2.1 优化服务器硬件2.2 优化MySQL的参数三、优化数据库结构3.1 拆分表：冷热数据分离3.2 增加中间表3.3 增加冗余字段3.4 优化数据类型3.5 优化插入记录的速度3.5.1 MyISAM引擎的表3.5.2 InnoDB引擎的表3.6 使用非空约束3.7
库存计划的优化：组织和系统的博弈库存优化软件的逻辑：越是便宜的越多备，这些产品的有货率高；越是贵的越少备，这些产品的有货率低；但两者结合，既能达到整体有货率，也能达到总体库存投资最低。这类软件完全“歧视”单价高产品，但忽视了有些价格高的产品重要性也很高，因此，有两种解决方案能改善这一缺陷：把产品按照单价划分为不同的组，每个组内进行相互比较，如1-10元一组进行便宜的多备，贵的少备；10-100元一
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2024-04-29 08:29:26
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一、A*算法的思路前面提到的Dijkstra算法是一种广度优先搜索算法，它以广度作为优先级，这种特性决定了它在搜索到终点前会尽可能大范围的遍历所有节点。我们运行前文的代码，可以看到广度优先搜索的效果有点像“病毒扩散”。但在实际工程应用中，我们希望减少对节点的收录，并使机器人可以尽快的找到搜索方向。我们的思路是加入一个启发式函数来引导路径的规划。 其中f(n)是节点n的综合优先级。当我们选择下一个要
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2024-06-07 14:02:15
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一、 模型的优化算法1.1 基于梯度下降的方法1.1.1样本量批量梯度下降BGD（Batch Gradient Dencent）随机梯度下降SGD（Stochastic Gradient Descent）mini-batch GD1.1.2. 学习率的更新方法动量法momentum（引入了动量项）Nesterov accelerated gradient（NAG,预测下一时刻的位置）二阶方法，调整
最优化方法是一种数学方法，它是研究在给定约束之下如何寻求某些因素(的量)，以使某一(或某些)指标达到最优的一些学科的总称。在学习机器学习的过程中我们发现，大部分的机器学习算法的本质都是建立优化模型，通过最优化方法对目标函数（或损失函数）进行优化，从而训练出最好的模型。常见的最优化方法有梯度下降法、牛顿法和拟牛顿法、共轭梯度法、拉格朗日数乘法等等。1. 梯度下降法（Gradient Descent）
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2023-06-08 23:43:06
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最优化赛题是数学建模大赛中最常见的问题类型之一。一般说来，凡是寻求最大、最小、最远、最近、最经济、最丰富、最高效、最耗时的目标，都可以划入优化问题的范畴。MATLAB 优化工具箱和全局优化工具箱对多个优化问题提供了完整的解决方案，前者涵盖了线性规划、混合整型线性规划、二次规划、非线性优化、非线性最小二乘的求解器，后者
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2024-02-04 08:52:21
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在如今互联网的刺激之下，企业之间的竞争逐渐加剧，很多企业之所以会逐渐被市场淘汰，主要原因都来源于管理上的混乱，而进销存软件的出现可以帮助企业解决管理难题。选择一款合适的省心的进销存软件，有效提升企业的核心能力，才能众多企业之中杀出重围、脱颖而出。如何选择省心的进销存软件呢？可以参考以下关键点。 除了上述选择进销存软件的关键点之外，我再给大家分享几款可实操的进销存软件。一、简道云进销存管理
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2023-12-07 09:57:39
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1 内容介绍在本文中，一种新的基于群体的元启发式算法灵感来自白鲸的行为鲸鱼，称为白鲸优化（BWO），是为了解决优化问题而提出的。三在 BWO 中建立了探索、开发和鲸落的阶段，对应于成对游泳、猎物和鲸落的行为，分别。平衡因子和概率BWO中的鲸落具有自适应性，对控制探索能力起着重要作用和剥削。此外，Levy 航班的引入是为了加强全球范围内的趋同。开发阶段。使用
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2024-07-19 11:23:02
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为什么凸优化这么重要？见知乎，写的很
1 梯度下降法 2 坐标下降法 1.首先给定一个初始点，如 X_0=(x1,x2,…,xn); 2.for x_i=1:n 固定除x_i以外的其他维度 以x_i为自变量，求取使得f取得最小值的x_i； end&n
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2024-04-24 18:48:04
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各种智能优化算法比较与实现（matlab版）一、 方法介绍1免疫算法（Immune Algorithm，IA）1.1算法基本思想免疫算法是受生物免疫系统的启发而推出的一种新型的智能搜索算法。它是一种确定性和随机性选择相结合并具有“勘探”与“开采”能力的启发式随机搜索算法。免疫算法将优化问题中待优化的问题对应免疫应答中的抗原，可行解对应抗体（B细胞），可行解质量对应免疫细胞与抗原的亲和度。如此则可以
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2023-09-08 11:09:01
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最优化方法笔记2：多维无约束最优化1 多维无约束最优化问题（待更新）1.1 随机搜索法1.2 共轭方向法（鲍威尔(Powell方法）1.3 梯度法1.2.1 最速上升法1.2.2 改进的梯度法1.2.2.1 共轭梯度法（待更新）1.2.2.2 牛顿法1.2.2.3 马夸特方法1.2.2.4 准牛顿法 1 多维无约束最优化问题（待更新）1.1 随机搜索法此方法重复计算函数随机生成的自变量的函数值。
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2023-12-31 21:02:01
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1 组合优化问题基本概念一般是指在一个有限的集合中寻找最优解的一类问题。在多数组合优化问题中，枚举和穷举搜索是不可行的，该问题解的集合是离散的或者可以简化到离散，目的是求解最优解。常见的组合优化问题有：背包问题、二次分配问题、最小生成树问题、覆盖问题、一维装箱问题和TSP问题等。问题特点：描述简单，有很强的工程代表性，但求解需要很长的运行时间和很大的存储空间，在计算机上很难实现求解，即
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2023-12-17 05:11:06
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文章目录一、理论基础1、教与学优化算法2、动态自适应教与学优化算法（1）动态自适应学习（2）教师的动态随机搜索（3）算法实现二、仿真实验与分析三、参考文献 一、理论基础1、教与学优化算法请参考这里。2、动态自适应教与学优化算法（1）动态自适应学习将“教”阶段的位置更新公式修改成为式(1)，学生的原状态按比例向新状态进行转换，公式如下：
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2024-03-17 09:43:26
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NFS简介NFS特点NFS（Network File System）即网络文件系统，是FreeBSD支持的文件系统中的一种，它允许网络中的计算机之间通过TCP/IP网络共享资源在NFS的应用中，本地NFS的客户端应用可以透明地读写位于远端NFS服务器上的文件，就像访问本地文件一样nfs适用于Linux与Unix之间实现文件共享，不能实现Linux与Windows间的文件共享功能nfs是运行在应用层
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2024-04-11 21:19:31
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在Kubernetes（K8S）中，数据库存储引擎是非常重要的组件，它们负责存储和管理数据，提供可靠的数据存储服务。常见的数据库存储引擎有MySQL、PostgreSQL、MongoDB等，它们在K8S中的部署和管理也有一些共同的步骤和技术。
下面我将向你介绍在K8S中部署和管理数据库存储引擎的步骤，并给出相应的代码示例。
### 步骤概览
首先，让我们来看一下在K8S中部署数据库存储引擎的
原创
2024-05-17 10:29:45
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✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。 ?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击?智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器信号处理 图像处理 路径规划 元胞自动机 无人机 电力系统⛄ 内容
原创
2022-12-01 13:50:52
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# 实现bp神经网络的优化算法
## 一、整体流程
下面是实现bp神经网络的优化算法的整体流程表格：
```mermaid
journey
title bp神经网络的优化算法实现流程
section 流程
初始化网络 --> 计算前向传播 --> 计算损失函数 --> 计算反向传播 --> 更新网络参数
```
## 二、详细步骤
### 1. 初始化网络
原创
2024-03-02 03:32:44
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NFS:网络文件共享。
网络文件系统(NFS)协议是由Sun MicroSystem在20世纪80年代为了提供对共享文件的远程访问而设计和实现的。该协议采用Client/Server模型, 通过使用Sun开发的远程过程调用协议(RPC Protocol)来实现运行在一台计算机上的程序来调用在另一台远程机器上运行的子程序。
现在存储
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2024-04-03 00:05:27
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1、 查看系统是否已经安装了服务Rpm -qa | grep nfs 2、 启动服务，并且开机自动运行Systemctl start nfsSystemctl enabled nfs3、 配置NFS服务（1） 创建共享文件,并在问价加下创建一个文档Mkdir /share/websEcho “this is nfs” > nfs.txt（2） 配置nfs服务的配置文件文件的每一行定义一个共享
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2024-03-14 07:12:00
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什么是元数据？
1、元数据是描述数据的数据(Data about Data)。
2、可理解为比一般意义的数据范畴更加广泛的数据，不再仅仅表示数据的类型、名称、值等信息，进一步提供了数据的上下文描述信息，比如数据的所属域、取值范围、数据间的关系、业务规则，甚至是数据的来源。
3、在分析型项目中，元数据可以帮助DW管理员和DW开发人员非常方便地找到他们所关心的数据
4、元数据是描述分析型应用内数
