Oracle count的优化-避免全表扫描

Oracle  count的优化-避免全表扫描 select count(*) from t1; 这句话比较简单,但很有玄机!对这句话运行的理解,反映了你对数据库的理解深度! 建立实验的大表他t1 SQL> conn scott/tiger 已连接。 SQL> drop table t1 purge; 表已删除。 SQL> create table t1 as select * from emp wh...

【智能优化算法】卷尾猴搜索算法(Capuchin search algorithm,CapSA)

【智能优化算法】卷尾猴搜索算法(Capuchin search algorithm,CapSA)是期刊“NEURAL COMPUTING & APPLICATIONS”(IF 6.0)的2021年智能优化算法 01.引言 【智能优化算法】卷尾猴搜索算法(Capuchin search algorithm,CapSA)用于解决约束和全局优化问题。CapSA的主要灵感来自卷尾猴的动态行为。该算法的基本优化...

基于PSO粒子群优化的配电网可靠性指标matlab仿真

目录 1.程序功能描述 2.测试软件版本以及运行结果展示 3.核心程序 4.本算法原理 4.1 PSO算法应用于配电网优化的基本原理 5.完整程序 1.程序功能描述         基于PSO粒子群优化的配电网可靠性指标matlab仿真,指标包括saifi, saidi, caidi, aens四个。 2.测试软件版本以及运行结果展示 MATLAB2022A版本运行 3.核心程序 .............

Flink面试整理-Flink的性能优化策略

Apache Flink 的性能优化是一个多方面的任务,涉及硬件资源、算法选择、配置调整等多个层面。以下是一些常见的 Flink 性能优化策略: 1. 资源分配和管理 合理配置 TaskManager 和 JobManager:根据作业的需求和可用资源,合理分配内存和 CPU 给 TaskManager 和 JobManager。 适当的并行度:设置合适的并行度可以显著提高处理效率。并行度过高或过低...

优化乡村民宿集聚区布局!广东省城规院这样干

试点规划设计,通过绿美“一张图”有效引导社会参与。谋划打造农文旅融合引领区值得一提的是,广东省城规院谋划打造农文旅融合引领区。该院编制环南昆山—罗浮山、梅县—蕉岭、开平—台山等农文旅融合协同规划,统筹优化全省乡村酒店(民宿)集聚区布局,着力形成“根(厚植特色资源)—干(畅顺要素流动)—枝(培育多元产业)—叶(优美人居环境)—花(亮点特色片区)—果(精品酒店民宿)”良好格局。与此同时,该院还推动县域副中...

EXCEL VBA终极提速,超级公式,算法优化

多一个小时才能完成。 后面采用了字典的方法代替每个单元格去循环对比,速度提高了100倍,只需要30秒左右。 再后来发现写入3万行2列数据也要10秒左右,采用变量绑定直接写入,只需要60毫秒。 经过终极优化,最终只需要200毫秒就完成了全部运算。 速度又提高了150倍,比最初的算法速度提高了1.5万倍。 如果还能采用多线程进行计算,估计还能提高不少。不过总体时间只有0.2秒了,没必要再折腾了。他的想法是...

【免费】融合正余弦和柯西变异的麻雀优化算法SCSSA-CNN-BiLSTM双向长短期记忆网络预测模型

   主要内容    该程序实现多输入单输出预测,通过融合正余弦和柯西变异改进麻雀搜索算法,对CNN-BiLSTM的学习率、正则化参数以及BiLSTM隐含层神经元个数等进行优化,并对比了该改进算法和粒子群、灰狼算法在优化方面的优势。该程序数据选用的是一段风速数据,数据较为简单,方便同学进行替换学习。程序对比了优化前和优化后的效果,注释清晰,方便学习,建议采用高版本matlab运行。   部分代码   ...

基于改进遗传优化的BP神经网络金融序列预测算法matlab仿真

目录 1.程序功能描述 2.测试软件版本以及运行结果展示 3.核心程序 4.本算法原理 4.1 遗传算法(GA)原理 4.2 BP神经网络原理 4.3 遗传优化BP神经网络结合应用 4.4 遗传算法简要改进 5.完整程序 1.程序功能描述        基于改进遗传优化的BP神经网络金融序列预测算法matlab仿真。对比BP神经网络,遗传优化bp神经网络以及改进遗传优化BP神经网络。 2.测试软件版本...

机器学习:人工智能中实现自动化决策与精细优化的核心驱动力

🔒文章目录: 💥1.概述 ❤️2.机器学习基本原理 🛤️2.1定义与关键概念 🛣️2.2 机器学习算法 ☔3.自动化决策中的机器学习应用 🚲4.精细优化与机器学习的结合 👊5.挑战与前景  💥1.概述   ❤️2.机器学习基本原理 🛤️2.1定义与关键概念   🛣️2.2 机器学习算法 ☔3.自动化决策中的机器学习应用 🚲4.精细优化与机器学习的结合   👊5.挑战与前景   ...

LLM——用于微调预训练大型语言模型(LLM)的GPU内存优化与微调

前言 GPT-4、Bloom 和 LLaMA 等大型语言模型(LLM)通过扩展至数十亿参数,实现了卓越的性能。然而,这些模型因其庞大的内存需求,在部署进行推理或微调时面临挑战。这里将探讨关于内存的优化技术,旨在估计并优化在 LLM 推理以及在多样化硬件配置上进行微调过程中的内存消耗。 首先,需要认识到大型语言模型在运行时的内存消耗主要受以下几个因素影响: 模型规模:模型拥有的参数数量直接决定了其对内...
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