【第39天】SQL进阶-SQL设计优化-反范式设计（SQL 小虚竹)
我的学习策略很简单，题海策略+ 费曼学习法。如果能把这些题都认认真真自己实现一遍，那意味着 SQL 已经筑基成功了。后面的进阶学习，可以继续跟着我，一起走向架构师之路。 今天的学习内容是：SQL设计优化-反范式设计 一、练习题目 二、SQL思路 初始化数据 什么是反范式设计 反范式设计，是违背数据库范式的设计原则，通过引入冗余数据来优化查询性能或满足特定业务需求的设计方法。 在范式设计中，我们追求的...
进度更新！韩江榕江练江水系连通后续优化工程TBM隧洞贯通
文、图/全媒体记者 胡彦 许张超 通讯员 陈潇5月27日，韩江榕江练江水系连通后续优化工程“粤东15号”TBM刀盘从位于汕头市潮阳区西胪镇青山村北麓的隧洞破岩而出，工程全线唯一TBM隧洞顺利贯通，为潮阳分干线按期通水打下坚实基础。记者了解到，TBM隧洞由埋管连接段、进口钻爆隧洞段、TBM掘进隧洞段、出口钻爆隧洞段组成，总长约4.11千米，为潮阳分干线的关键线路。工程现场“在TBM掘进之前，我们率先打赢...
【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 ...
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...
基于PSO粒子群优化的CNN-LSTM的时间序列回归预测matlab仿真
Width',1,... 'MarkerSize',6,... 'MarkerEdgeColor','k',... 'MarkerFaceColor',[0.9,0.0,0.0]); xlabel('优化迭代次数');ylabel('适应度值');.....................................................figure;plot(IT(1:1:en...
Linux磁盘I_O性能优化：调整请求队列长度
在本篇博客中，将探讨如何在CentOS系统上调整磁盘I/O请求队列长度，以改善机械硬盘（HDD）和固态硬盘（SSD）的读写性能。调整请求队列长度是一个高级优化策略，可以帮助减少I/O操作的延迟，尤其在高负载环境下。 理解请求队列长度的影响 在Linux系统中，每个磁盘设备都有一个I/O请求队列。队列长度决定了设备可以缓存多少I/O请求。在一些情况下，增加队列长度可以允许系统更有效地处理磁盘I/O，尤...
数学建模——农村公交与异构无人机协同配送优化
目录 1.题目 2.问题1 1. 问题建模 输入数据 编辑 2. 算法选择 3.数据导入 3.模型构建 1. 距离计算 2. 优化模型 具体步骤 进一步优化 1. 重新定义问题 2. 变量定义 3. 优化目标 具体步骤 再进一步优化 具体实现步骤 1. 计算距离矩阵 2. 变量定义 3. 约束条件 4. 优化目标 以下是优化模型的具体实现： 1.确保所有约束和目标函数都得到正确实现。 2. 可视...
pytest + yaml 框架 - 参数化读取文件路径优化
针对小伙伴提出参数化时读取外部文件，在项目根路径运行没问题，但是进入到项目下子文件夹运行用例，就会找不到文件问题做了优化。 关于参数化读取外部文件相关内容参考前面这篇pytest + yaml 框架 -25.参数化数据支持读取外部文件txt/csv/json/yaml 安装以下版本优化上诉问题 pip install pytest-yaml-yoyo==1.2.5 问题描述 项目层级结构如下 D:\...
Python 运筹优化13 Thompson Sampling 解读
说明 这部分应该是Multi-Armed Bandit的最后一部分了。 内容 1 On Line Ads 这个实验，最初的目的就是为了选出最佳的广告。首先，通过伯努利分布，模拟了某个广告的有效率。在真实场景里，我们是无法知道那个广告更好的。可能在train阶段，可以获得一些模糊的参考，但是使用强化学习的目的，就是让其随着现实返回进行自发调整。 可以把一个模型，或者一个版本视为一个bandit。强化框...
深入理解 MongoDB 条件操作符：优化查询、精准筛选、提升性能
1: ${count}`) 通过以上示例，可以看到条件操作符在 MongoDB 中的灵活应用，能够帮助实现精确的数据查询、更新、删除和统计分析等操作。 MongoDB 条件操作符的注意事项 1. 索引优化 在使用条件操作符时，建立适当的索引可以显著提高查询性能。确保针对查询字段建立了合适的索引，尤其是经常被用于筛选的字段。 示例 // 为 created_at 字段创建索引db.posts.crea...