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  • 网站结构优化方法

    但很多人都不太了解网站的结构,不了解网站结构是seo基础,如果网站结构不好,会影响到网站的整体优化。那么,网站结构优化方法有哪些呢?让我们来了解一下吧!?一、物理结构优化方法物理结构优化的主要目的是为了减少网站页面目录的存储深度,一般以URL的目录层级作为标准。在正常情况下,网站物理结构优化方法有以下两种。2、有条件的缩短目录深度和长度在优化物理结构的时候,虽然建议创建一定的子目录来分类和整理页面,但是网站的目录层级一般不要超过三层。二、逻辑结构优化方法逻辑结构优化主要包括增加链接数量、链接入口以及合理分配链接权重三个方面。通过逻辑结构优化能够突出网站的重要页面。所以,只有充分了解网站结构的类型,才能把网站结构优化做的最好。原创·大金SEO 转载请注明!
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  • 数据库智能管家 DBbrain

    利用机器学习、大数据手段快速复制资深数据库管理员的成熟经验,将大量数据库问题的诊断优化工作自动化,服务于云上和云下企业。
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  • 区间检索SQL性能优化方法

    编辑手记:RWP(Real World Performance)团队是全球最优秀的性能优化团队,他们的目标在于系统性能千倍的提升。感谢刘永甫专家的授权,他从RWP团队转入售后,多年专注于性能优化。我们将会拣选他在职业生涯中一些经典的优化案例跟大家分享。作者简介?刘永甫性能优化专家,IT行业18年有余,大部分时间从事oracle数据库相关工作。2013年入职 oracle 深圳研发中心RWP部门,专门从事数据库优化相关工作。2014年底转入售后部门SSC,专注于oracle数据库性能优化,主要为金融、通信等行业的大型数据库做性能分析与优化。优化方法1、首先根据业务规则,增加一个rownum=1的谓词条件,SQL变成:Select country_codeFrom COUNTRY_IP_RANGE IP WHEREIP.Start_Ip1最终的优化方法,通过plsql解决,创建下面的函数: CREATE OR REPLACE function get_ip_area(v_ip varchar2 ) return varchar2IS v_start_ip1
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  • WPF SharpDx 性能优化方法

    本文记录一些通用的 SharpDx 的性能优化方法本文属于 SharpDx 系列 博客,建议从头开始读不要监听 ContentRendered 事件监听了 Window 的 ContentRendered(ellipse, brush, 1); _renderTarget.EndDraw();因此优先解决这部分业务代码,可选方案是让这部分代码先执行,执行完成之后再执行 SharpDx 的绘制逻辑另一个方法就是让业务代码在另一个线程执行这部分和具体业务相关减少绘制数量尽管使用ellipse = GetEllipse(i); _renderTarget.DrawEllipse(ellipse, brush, 1);} _renderTarget.EndDraw();而此时如果有一个方法可以判断某些矩形在界面是不可见的IsVisible(ellipse)) { _renderTarget.DrawEllipse(ellipse, brush, 1); } } _renderTarget.EndDraw();减少渲染命令是优化最强的方法减少的绘制在所有基础绘制命令,绘制 Geometry 是最吃显卡的,因此如果能使用基础图形,如线条或矩形等代替就不要使用 Geometry 绘制图片优先 jpg 图片大部分的显卡对于绘制 jpg 图片都有优化
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  • 【Math】常见的几种最优化方法

    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。随着学习的深入,博主越来越发现最优化方法的重要性,学习和工作中遇到的大多问题都可以建模成一种最优化模型进行求解,比如我们现在学习的机器学习算法,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、共轭梯度法等等。1. 梯度下降法(Gradient Descent)  梯度下降法是最早最简单,也是最为常用的最优化方法。Powell证实了这种新的算法远比其他方法快速和可靠,使得非线性优化这门学科在一夜之间突飞猛进。,共轭梯度法不仅是解决大型线性方程组最有用的方法之一,也是解大型非线性最优化最有效的算法之一。
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  • 【AutoML】优化方法可以进行自动搜索学习吗?

    大家好,欢迎来到专栏《AutoML》,在这个专栏中我们会讲述AutoML技术在深度学习中的应用,这一期讲述在优化方法选择中的应用。1 Neural Optimizer SearchNeural Optimizer Search是一个自动搜索优化方法的框架,它使用强化学习方法设计的RNN结构控制器进行学习,该控制器在每一步中给优化器生成权重更新方程在搜索空间中包含sgd,rmsprop,adam等优化方法,这些方法都可以被表示为一个相同结构的树,如下:?因此,不管选择什么优化器,完成一次优化步骤都是要做以上的5次操作,那么如果可以学习到这5次操作,就完成了一个优化器的搜索,搜索流程如下:?RNN控制器每一次选择长度为5的子序列,如上图。JMLR. org, 2017: 3751-3760.总结优化方法的自动学习是一个研究已久并且非常具有价值的研究方向,本篇仅做了简单介绍,感兴趣的可以阅读更多内容。
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  • 最新网站栏目优化方法

    本文小编就带大家来了解一下网站导航栏目的优化方法。 44.png 一、网站结构对优化影响1.使网站整体逻辑更清晰,帮助用户以及搜索引擎理解网站整体框架。2.使网站更易于收录。2.用户定位哪些内容是用户最喜欢,哪些内容是搜索引擎最喜欢,我们要结合用户与搜索引擎而定位好自己的网站内容,内容大概方向选择好,就知道我们的网站栏目如何优化创造了基础条件。(TAG标签) 四、栏目层次的优化1.URL长不代表层次深很多人都认为,URL越长,或是越复杂,表示搜索引擎越难找到。其实不然,URL长并不代表层次就深。2.URL的层级与首页的关系搜索引擎一般会用宽度优先搜索的方法来搜集网页,先搜集网站的首页,然后看首页上有哪些链接,然后先将这些链接抓过一次,再继续抓下一层的链接。
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  • 机器学习中导数最优化方法(基础篇)

    前言熟悉机器学习的童鞋都知道,优化方法是其中一个非常重要的话题,最常见的情形就是利用目标函数的导数通过多次迭代来求解无约束最优化问题。实现简单,coding 方便,是训练模型的必备利器之一。这篇文章主要总结一下使用导数的最优化方法的几个基本方法,梳理相关的数学知识,本人也是一边写一边学,如有问题,欢迎指正,共同学习,一起进步。2.优化方法1) Gradient DescentGradient descent 又叫 steepest descent,是利用一阶的梯度信息找到函数局部最优解的一种方法,也是机器学习里面最简单最常用的一种优化方法Steepest gradient 方法得到的是局部最优解,如果目标函数是一个凸优化问题,那么局部最优解就是全局最优解,理想的优化效果如下图,值得注意一点的是,每一次迭代的移动方向都与出发点的等高线垂直4) Conjugate Gradients共轭梯度法也是优化模型经常经常要用到的一个方法,背后的数学公式和原理稍微复杂一些,光这一个优化方法就可以写一篇很长的博文了,所以这里并不打算详细讲解每一步的推导过程
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  • MySQL的通用优化方法

    本文整理了一些MySQL的通用优化方法,做个简单的总结分享,旨在帮助那些没有专职MySQL DBA的企业做好基本的优化工作,至于具体的SQL优化,大部分通过加适当的索引即可达到效果,更复杂的就需要具体分析了1、硬件层相关优化1.1、CPU相关在服务器的BIOS设置中,可调整下面的几个配置,目的是发挥CPU最大性能,或者避免经典的NUMA问题:1、选择Performance Per Watt Optimized2.1、文件系统层优化在文件系统层,下面几个措施可明显提升IOPS性能:1、使用deadlinenoop这两种IO调度器,千万别用cfq(它不适合跑DB类服务);2、使用xfs文件系统,千万别用ext3提高TCP效率; 4、至于网传的read_ahead_kb、nr_requests这两个参数,我经过测试后,发现对读写混合为主的OLTP环境影响并不大(应该是对读敏感的场景更有效果),不过没准是我测试方法有问题,可自行斟酌是否调整;3、MySQL层相关优化3.1、关于版本选择官方版本我们称为ORACLE MySQL,这个没什么好说的,相信绝大多数人会选择它。
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  • 数据库智能管家 DBbrain

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  • 机器学习特征工程和优化方法

    机器学习优化方法2.1 机器学习常用损失函数2.2 什么是凸优化2.3 正则化项2.4 常见的几种最优化方法2.5 降维方法3.机器学习优化方法优化是应用数学的一个分支,也是机器学习的核心组成部分。实际上,机器 学习算法 = 模型表征 + 模型评估 + 优化算法。2.4 常见的几种最优化方法梯度下降法梯度下降法是最早最简单,也是最为常用的最优化方法。梯度下降法实现简单,当目标函数是凸函数时,梯度下降法的解是全局解。这类方法大大优于梯度下降法,尤其对于困难的问题。另外,因为拟牛顿法不需要二阶导数的信息,所以有时比牛顿法更为有效。如今,优化软件中包含了大量的拟牛顿算法用来解决无约束,约束,和大规模的优化问题。贝叶斯优化算法,贝叶斯优化算法在寻找最优最值参数时,采用了与网格搜索、随机搜索完全 不同的方法。网格搜索和随机搜索在测试一个新点时,会忽略前一个点的信息;而贝叶斯优化算法则充分利用了之前的信息。
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  • 智能钛弹性模型服务

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  • Linux优化方法收集与整理

    之前一直有博主要求整理下 VPS 主机优化方法,那么如果你是 VPS 主机(Linux),可以尝试一下了,尤其是 linux 系统的内核参数优化。是否正确:sbinswapon -s6、加到 fstab 文件中让系统引导时自动启动vi etcfstab在末尾增加以下内容:varswapfile swap swap defaults 0 0Ps:这个方法在玛思阁以前的文章同样整理过最大socket读buffer,可参考的优化值:873200procsysnetipv4tcp_wmemTCP写buffer,可参考的优化值: 8192 436600 873200procsysnetipv4tcp_rmemTCP需要优化的朋友,可以参考上面的参数说明,并根据服务器实际负载来定制你的 sysctl.conf 文件,下面贴上一个针对 nginx 内核参数优化的例子,仅供参考(待补充):net.ipv4.ip_forward暂时就整理这么多,后续发现更多的优化设置,再来追加~
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  • 内容分发网络 CDN

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  • 深度学习基础知识(七)--- 各种优化方法

    深度学习常用的优化方法参考资料:《Deep Learning》、pytorch 文档深度学习中,优化算法的 目标函数 通常是一个基于训练集的损失函数,优化的目标在于降低训练误差。pytorch 上有此优化器模块,torch.optim.SGD2.Momentum 动量是对随机梯度下降算法的一种优化,目的是加速学习。具体来说如下:①先假设我们沿着动量方向更新了参数:θ := θ + α v;②在 θ 的基础上计算本次迭代的梯度, 然后叠加之前的动量,这一步如同标准动量方法一样;③对 θ更新,而不是对θ 更新。还进行了偏差修正操作具体算法如下图所示:pytorch上有:torch.optim.Adam(params, lr=0.001, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-08, weight_decay=0)现在Adam优化方法算是比较常用的一种优化算法了,基本上很多算法都直接用Adam优化方法了
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  • 数值优化方法及MATLAB实现(一)

    这一类问题的特点,就是要在可能的方案中,选出最合理的,以达到事先规定的最优目标的方案,即最优化方案。寻找最优方案的方法称为最优化方法,为解决这类问题所需的数学计算方法及处理手段即为优化算法。就优化算法的原理而言,目前工程常用的优化算法主要有经典算法、构造型算法、改进型优化算法、基于系统动态演化的算法、混合型算法和群智能算法等现代优化算法。基于系统动态演化的方法:基于系统动态演化的方法是将优化过程转化为系统动态的演化过程,然后基于系统动态演化来实现优化,如神经网络法和混沌搜索法等。一个优化算法要取得优异的优化质量、快速的优化效率、鲁棒和可靠的优化性能,必须具有以下能力:①全局搜索能力,以适应问题的非线性和多极值性;②一定优化质量意义下的高效搜索能力,以适应问题的大规模性以及NP类等问题的复杂性实际上,大多数在优化算法方面的研究都属于这一范,因为它们主要是根据进化的原理设计新的算法,或者将现有算法进一步优化改造,以期对若干特定的函数类取得较好的优化效果。
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