2 . 启动白屏的解决方案 : 设置图片背景 , 或透明背景 , 这是个权宜之计 , 并不能根本性解决启动慢的问题 , 只是让用户体验效果好一些 ;
它整理了自1964年以来，几乎所有的优化方法 （约130种），将它们进行了分类。
来自社区，回归社区。非常感谢各位 TiDBer 在之前 【TiDBer 唠嗑茶话会丨征集 TiDB 数据库性能优化大师，你是如何优化 TiDB 数据库性能的呐？】( https://asktug.com/t/topic/1005563 )里提供的各种性能优化方法。这篇帖子收集整理了大家推荐的各个方面的 TiDB 数据库性能优化方法，欢迎各位 TiDBer 持续补充更新～
选自arXiv 优化技术在科技领域应用广泛，小到航班表，大到医疗、物理、人工智能的发展，皆可看到其身影，机器学习当然也不例外，且在实践中经历了一个从凸优化到非凸优化的转变，这是因为后者能更好地捕捉问题结构。本文梳理了这种转变的过程和历史，以及从机器学习和信号处理应用中习得的经验。本文将带领读者简要了解几种广泛使用的非凸优化技术及应用，介绍该领域的丰富文献，使读者了解分析非凸问题的简单步骤所需的基础知识。更多详细内容请查看原论文。 优化作为一种研究领域在科技中有很多应用。随着数字计算机的发展和算力的大幅增长，
选自arXiv 机器之心编译 优化技术在科技领域应用广泛，小到航班表，大到医疗、物理、人工智能的发展，皆可看到其身影，机器学习当然也不例外，且在实践中经历了一个从凸优化到非凸优化的转变，这是因为后者能更好地捕捉问题结构。本文梳理了这种转变的过程和历史，以及从机器学习和信号处理应用中习得的经验。本文将带领读者简要了解几种广泛使用的非凸优化技术及应用，介绍该领域的丰富文献，使读者了解分析非凸问题的简单步骤所需的基础知识。更多详细内容请查看原论文。 优化作为一种研究领域在科技中有很多应用。随着数字计算机的发展和算
拓扑优化（Topology optimization）是基于有限元技术、数值分析与优化理论，在满足给定的约束条件下，寻找设计域内最优材料分布，进而实现表征结构性能指标的目标函数（如刚度、强度、重量等）达到最优，在航空航天、材料工程、化学工程等领域具有广泛的应用。很久之前Nature的一篇文章（Giga-voxel computational morphogenesis for structural design）采用拓扑优化算法对机翼结构进行优化设计，巧合的是其优化结果表明：在一定的边界条件下，最优的结果（刚度最大）与鸟类翅膀骨骼具有相似性。
作者丨郭聪 邱宇贤 冷静文 高孝天 张宸 刘云新 杨凡 朱禺皓 过敏意 神经网络模型量化是提高神经网络计算效率的一个有效方法，它通过将模型参数转换成内存开销更小的低精度数据格式来减少计算与内存开销。经典的神经网络量化方法通常需要经过一个精调的训练过程，以保证量化后的模型精度。然而，出于数据和隐私安全的考虑，许多应用场景无法获得精调所需训练数据，因此无数据（data-free）场景下的量化算法成为当下研究热点之一。现有的无数据量化方案通常需要生成伪数据，然后利用伪数据进行训练后量化（Post-train
在部分的商用虚拟机中，java程序最初是通过解释器(Interpreter) 进行解释执行的，当虚拟机发现某个方法或代码块的运行特别频繁时，就会把这些代码认定为“热点代码”（Hot Spot Code）。为了提高热点代码的执行效率，在运行时，虚拟机将会把这些代码编译成与本地平台相关的机器码，并进行各种层次的优化，完成这个过程的编译器称为即时编译器（Just In Time Compiler）
上篇文章分享了基于成本优化器CBO可插拔式优化规则SortRemoveRule移除Sort的优化规则和SortJoinReduceRule把Sort下推到Join的优化规则，不熟悉的可翻阅往前文章。此篇文章讲解SortProjectTransposeRule优化规则，Sort排序和Project投影操作（相当于HSQ中的Select操作）的调换顺序的优化规则。
提前编译器的历史其实已经很久了，但是在java领域知道andirod的崛起才被java关注，在讲解关于提前编译器的关注之前，我们来看下提前编译器的优劣
李凯文，张涛，王锐*，覃伟健，黄鸿，贺惠辉，基于深度强化学习的组合优化研究进展，自动化学报，2020, 41(x): 1−17 doi: 10.16383/j.aas.c200551
锁消除（Lock Elision）是JIT编译器对内部锁的具体实现所做的一种优化。
这是一个全新的系列，也是厦门大学数学科学学院第一年开设的课程。希望这一个全新的系列能够让大家（当然也包括我自己……）从一个系统的角度来看优化这一个主题。同样，这也是专栏内目前的第一个真正与我的主修专业——计算数学相关的系列笔记。
摘要：在2023年7月即将召开的机器学习领域知名国际会议ICML2023中，清华大学计算机系徐华老师团队以长文的形式发表了采用低维优化求解器求解高维/大规模优化问题的最新研究成果(论文标题“GNN&GBDT-Guided Fast Optimizing Framework for Large-scale Integer Programming”)。本项研究针对工业界对于大规模整数规划问题的高效求解需求，提出了基于图卷积神经网络和梯度提升决策树的三阶段优化求解框架，探索了仅使用小规模、免费、开源的优化求解器求解只有商用优化求解器才能解决的大规模优化问题的道路，在电力系统、物流配送、路径规划等诸多应用领域中均具有潜在的应用价值。
此篇文章讲解HiveJoinCommuteRule优化规则，此优化规则Rule主要功能是通过改变Join左右两侧的输入RelNode的顺序来试图探索可优化的执行计划。但前提是对Join关联操作之上Project投影操作的RelNode树，形如：
上面文章在介绍Java的内存模型的时候，提到过由于编译器的优化会导致重排序的问题，其中一个比较重要的点地方就是关于JIT编译器的功能。JIT的英文单词是Just In Time翻译成中文就是及时，恰好的意思，意在说明JIT编译器优化java的class文件里面的byte code是拿捏的恰到好处。
郑重声明：本片博客是学习<深入理解Java虚拟机>一书所记录的笔记，内容基本为书中知识． Java程序员有一个共识，以编译方式执行本地代码比解释方式更快，之所以有这样的共识，除去虚拟机解释执行字节码时额外消耗时间的原因外，还有一个很重要的原因就是虚拟机设计团队几乎把对代码的所有优化措施都集中在了即时编译器之中（在JDK 1.3之 后，Javac就去除了-O选项，不会生成任何字节码级别的优化代码了），因此一般来说，即时编译器产生的本地代码会比Javac产生的字节码更加优秀[1]。本篇博客，我们将一起学习HotSpot虚拟机的即时编译器在生成代码时采用的代码优化技术。
《Convex Optimization（凸优化）》从理论、应用和算法三个方面系统地介绍凸优化内容。
相信很多人都有听说过搜索引擎优化，但是对搜索引擎优化的具体意思并不是很清楚，也不知道搜索引擎优化的方法有哪些，那么接下来针对这些问题会为大家做一下简单的解答。
论文下载地址：https://arxiv.org/pdf/2106.02545.pdf
大模型的训练和微调对显存要求很高，优化器状态是显存主要开销之一。近日，清华大学朱军、陈键飞团队提出了用于神经网络训练的 4 比特优化器，节省了模型训练的内存开销，同时能达到与全精度优化器相当的准确率。
Shan Zhou，携程算法专家，主要负责携程度假AI应用在CPU和GPU平台的性能优化，涉及计算机视觉，自然语言处理，机器翻译和语音处理等多个领域。
转载说明：CSDN的博主poson在他的博文《机器学习的最优化问题》中指出“机器学习中的大多数问题可以归结为最优化问题”。我对机器学习的各种方法了解得不够全面，本文试图从凸优化的角度说起，简单介绍其基本理论和在机器学习算法中的应用。
编辑/萝卜 前不久，华盛顿大学 Davide Baker 团队开发的 RoseTTAFold和DeepMind 团队开发的 AlphaFold2 源代码公布，并在同一天分别发表在《Science》《Nature》两大期刊上，使得基于深度学习进行蛋白质结构预测再次成为 AI 社区热议的话题。 说起用深度学习预测蛋白质结构，就不得不提到芝加哥丰田计算技术研究所的许锦波教授，他带领的团队开发的 RaptorX 将 ResNet 应用到蛋白质结构预测，大大地提高了预测精度，被认为是该领域第一个在实验上可行的深度学
机器学习算法领域近期出现了大量研发进展，但目前社区尚缺乏对机器学习算法基础概念和近期进展的系统性介绍，尤其是基于随机优化方法、随机算法、非凸优化、分布式与在线学习，以及无投影方法的机器学习算法。
上篇文章分享了基于成本优化器CBO可插拔式优化规则SortJoinReduceRule把Sort下推到Join的优化规则，不熟悉的可翻阅往前文章（文章底部有往期文章链接）。
机器学习和数据科学融合了计算机科学与统计学，以解决推理问题。它们的规模和复杂性都要求现代计算基础设施的支持。它们的算法基础基于两种通用的计算策略，这两种策略都源于数学——优化和马尔科夫链蒙特卡洛方法（MCMC）采样。针对这些策略的研究大多是单独进行的：优化研究侧重于评估和预测问题，而采样研究侧重于需要评估不确定性的任务，如形成置信区间和进行假设测试。然而，在两个研究领域中使用共同的方法要素开始成为一种趋势。特别是这两个领域都侧重于使用梯度和随机梯度——而不是函数值或高阶导数——来作为单个算法步骤的计算复杂性和总体收敛速率之间的有益折衷。实验证明，这种妥协的效果相当惊人。但是，将优化和采样联系起来的理论研究相对较少，因此限制了这种思路的发展。尤其是，优化理论最近的快速发展 [34] 并没有带来采样理论的此类发展。因此，机器学习的推理范围仍然有限，很少能够考虑不确定性的估计。
这篇论文描述了一个新的可扩展查询优化框架，解决了 EXODUS 和 Volcano优化器/生成器的许多不足之处。除了可扩展性、基于EXODUS和Volcano原型的动态规划和记忆化，这个新的优化器提供了以下功能：
Java 优化的5个方面是：架构、SQL、性能、接口和 JVM。这些方面的优化对于提高 Java 程序的性能至关重要。本文将分别介绍这些方面的优化，并提供一些配代码示例，以帮助读者更好地理解和实践这些优化方法。
引出问题： 一个好的工程项目代码，特别是开源类的，如果能做到各种优化等级通吃，是一种非常好的工程案例，这样别人借鉴的时候，可以方便的适配到自己工程里。但实际项目中，针对一款产品代码，我们一般不会这么干，因为非常耗精力，意义也不大，一般是追求最高性能，最小代码量或者更高的稳定性，我们会选择一个合理的优化等级。 但是随着工程的复杂，特别是一些第3方组件的加入，很容易碰到不耐优化的情况。也就是这个组件没法适配到我们当前的优化等级里面。甚至有时候我们还会遇到高优化等级能用，改成0级优化反倒不能用了。 本期帖子我们就分享一种方法来解决这个问题，合理的设置不同代码的不同优化等级，即一种优化为主优化等级，其它代码设置到能用的优化等级上，以此来达到通吃的目的。 如果采用这种办法可以一步一步的锁定具体问题所在，并将工程文件全部设置到同一个优化等级是最好的。 MDK设置方法（AC5和AC6）： 分两个方向： 1、开启优化后，部分功能不正常 解决思路是把这部分的文件继续设置为低优化等级，整体工程设置为高优化等级（这种方法可以锁定有问题的文件，然后锁定具体有问题的函数）。
基于成本优化器CBO，常用的优化规则如子查询移除、相关性拆解、笛卡尔积加等值判断转换为内关联，谓词下推等等常用优化规则Rule。如谓词下推优化规则是将判断条件下推到数据源头，来加少中间结果，在成本优化器中，每个RelNode的中间结果大小即RowCount记录数大小决定一个RelNode的成本大小，（RowCount记录数是构成CostModel成本模型元素之一），此文讲述是HiveSort下推到HiveJoin下。也具有减少中间结果，降低一个RelNode关系表达式成本功能。在Hive中Sort操作符就代表在HQL中 SORT BY field LIMIT n 语句写法，上篇文章SortRemoveRule优化规则将由SortJoinReduceRule产生的SortLimit移除，详细可参考上篇文章Hive优化器原理与源码解析系列--优化规则SortRemoveRule(一)。
模型优化是机器学习算法实现中最困难的挑战之一。机器学习和深度学习理论的所有分支都致力于模型的优化。
上一节笔记：凸优化（B）——再看交替方向乘子法（ADMM），Frank-Wolfe方法
优化问题是量化中经常会碰到的，之前写的风险平价/均值方差模型最终都需要解带约束的最优化问题，本文总结用python做最优化的若干函数用法。
大家都知道，在 dotnet 里的 Debug 下和 Release 下的一个最大的不同是在 Release 下开启了代码优化。启用代码优化，将会对生成的 IL 代码进行优化，同时优化后的 IL 也会有一些运行时的更多优化。内联是一个非常常用的优化手段，内联将会让 StackTrace 获取的调用堆栈存在 Debug 下和 Release 下的差异，从而导致获取方法标记的 Attribute 特性不能符合预期工作
本文从一个经典的优化函数开始，引出智能优化算法的价值。下图为2 维 Schwefel 函数的 3-D 曲面图，其中 x 和 y 的范围均为 [−500;500]，且仅取整数。从图上可以看出，除了位于右下角的全局最优解 (421;421) 外， Schwefel 函数还存在大量局部最优解。图中给出了三组局部最优解的实例，分别为 (204;−500)、 (421;−303) 和 (421;204)。
作者：Andela Juric´, Filip Kendeš, Ivan Markovic´, Ivan Petrovic
LINGO是Linear Interactive and General Optimizer的缩写，即“交互式的线性和通用优化求解器”的简称，可以用于求解非线性规划，也可以用于一些线性和非线性方程组的求解等，功能十分强大。其特色在于内置建模语言，提供十几个内部函数，可以允许决策变量是整数（即整数规划，包括 0-1 整数规划），方便灵活，而且执行速度非常快。能方便与EXCEL，数据库等其他软件交换数据。LINGO18.0为最新版本。
最近不少运营同事找到我说：咱们的数据校对系统越来越慢了，要过很久才会显示出校对结果，你能不能快速优化一下呢？
Ceres是一款非线性优化库，广泛的应用于SLAM问题中的BA问题等求解，但并不局限于SLAM问题，而是更加通用的一个非线性优化库，由Google研发并在其项目中被使用，质量和性能可以保证。相比于g2o（另一款用于SLMA问题的优化库），具有更丰富的API文档和官方教程，更为推荐使用。
机器学习模型的优化常常涉及最小化代价函数，其中代价关于模型参数的梯度是已知的。当梯度信息可用时，梯度下降和变量等一阶方法因其易于实现、存储效率高（通常需要与参数维度相匹配的存储空间）和收敛有保障 [1] 而广受欢迎。然而，当梯度信息不可用时，我们转向零阶优化方法，包括随机搜索方法，例如最近重新流行起来的进化策略 [2，3，4]。
强化学习（RL）可以从两个不同的视角来看待：优化和动态规划。其中，诸如REINFORCE等通过计算不可微目标期望函数的梯度进行优化的算法被归类为优化视角，而时序差分学习（TD-Learning）或Q-Learning等则是动态规划类算法。
我不是故意在JAVA中谈尾递归的，因为在JAVA中谈尾递归真的是要绕好几个弯，只是我确实只有JAVA学得比较好，虽然确实C是在学校学过还考了90+，真学得没自学的JAVA好 不过也是因为要绕几个弯，所以才会有有意思的东西可写，另外还有我发现把尾递归如果跟JAVA中的GC比对一下，也颇有一些妙处（发现还没有人特地比较过） （不过后来边写边整理思路，写出来又是另一个样子了） 一、首先我们讲讲递归 递归的本质是，某个方法中调用了自身。本质还是调用一个方法，只是这个方法正好是自身而已 递归因为是在自身中调用自身，所
作者：Yi-Qi Hu, Yang Yu, Wei-Wei Tu, Qiang Yang, Yuqiang Chen , Wenyuan Dai
这一节我们会介绍目前非常流行的交替方向乘子法（Alternating Direction Method of Multipliers，ADMM），这个方法的应用非常广泛，所以课件上举了非常多的例子来说明它的应用，我们这里自然也不会吝啬于此。如果有空的话，我们还会继续介绍Frank-Wolfe算法，这也是一个设计上比较有意思的优化算法。
此篇文章讲解HiveProjectMergeRule优化规则，顶层Project投影操作（相当于HSQL中的Select操作）和底部Project投影操作进行合并的优化规则，但前提是这些Project不投影相同的输入引用集。此优化规则中，Hive只实现了matches匹配方法的判断逻辑部分，不支持在RelNode关系表达式树中含有Window窗口函数或Hive各种分析函数的的Project投影操作，而相关逻辑判断和优化的等价变换的RelNode关系表达式树的OnMatch函数是直接从Calcite 优化器优化规则父类ProjectMergeRule继承而来的。
在【精通高并发系列】的《性能提升了200%！（优化篇）》一文中，我们主要使用了CountDownLatch这个类来优化程序的性能。在文章发表后收到很多读者的私信：为啥不用CompletableFuture呢？看到这些私信留言，其实我心里还是挺高兴的，说明小伙伴们真的看进去了，也在思考。
此篇文章讲解HiveJoinAddNotNullRule优化规则，此优化规则Rule主要功能是将SQL语句中Inner Join关联时，出现在关联条件中的字段存在为null可能的字段，都加上相应字段 is not null条件限制。
小白：师兄师兄，最近我在看SLAM的优化算法，有种方法叫“图优化”，以前学习算法的时候还有一个优化方法叫“凸优化”，这两个不是一个东西吧？
深度学习还没学完，怎么图深度学习又来了？别怕，这里有份系统教程，可以将0基础的你直接送到图深度学习。还会定期更新哦。
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