这就是为什么我认为分享这些简单的技巧是非常重要的，这些技巧可以帮助我们避免过多的使用 if 语句。...接下来会介绍6种方式来代替 if 的使用，这样做不是坚决不使用 if 偏执狂，而是换个方式思考我们的编码思路。 1....4.非分支策略 此技巧尝试避免使用switch语句，相反是用键/值创建一个映射并使用一个函数访问作为参数传递的键的值。...", })[breed]||'Im the default'; dogSwitch("border xxx") 5.作为数据的函数 我们知道在JS中函数是第一个类，所以使用它我们可以把代码分割成一个函数对象...OOP中多态性最常见的用法是使用父类引用来引用子类对象。
前言最近逛 CSDN 看到一篇文章，文章大意是说为什么在循环中不推荐使用 sleep 操作，原因在于线程挂起和唤醒会有很大的性能消耗，并推荐使用 Timer 及 ScheduledExecutorService...sleep 可能会导致忙等待 // 如 FLAG 变量状态未改变 那么线程可能一直循环，并不断进行线程挂起和唤醒原因是否正确主要原因和原文博主所说有很大的关系但不完全正确：我们都知道 Java 线程实际对应着操作系统中的一个线程...比如微服务体系中，客户端上报实例状态，或者服务端检测客户端状态都会使用定时轮询的机制。...在 Java AQS 等待获取锁和线程池任务为空等待新任务时，会使用等待和唤醒操作轮询机制 和 等待和唤醒 一般会结合使用，避免线程频繁的挂起和唤醒。...在我的博客上，你将找到关于Java核心概念、JVM 底层技术、常用框架如Spring和Mybatis 、MySQL等数据库管理、RabbitMQ、Rocketmq等消息中间件、性能优化等内容的深入文章。
昨天碰到了挺郁闷的错误，我写的一个递归函数，形成了死循环。...递归的时候，在另一次调用的时候，会修改它的值……因而，就莫明其妙的形成了死循环。...DeleteBoard bs(i).ID Next End If '删除该频道 Board.Delete bid End Sub 增加了i的内部声明，这样，就会使用内部的
https://pythonhosted.org/PuLP/ https://www.cvxpy.org/ 在本文中，我们将介绍SciPy生态系统中可用的优化算法。...在函数域中，它有全局最小值和局部最小值。 定义函数的代码是： ? 使用SciPy确定全局最小值的代码非常简单。在这种情况下，我们可以使用minimize_scalar函数。 ? 优化已经完成了！...注意，其中一个是不等式，另一个是等式约束。 将约束作为函数放入字典中 SciPy允许通过更通用的优化方法来处理任意约束。约束必须按照特定的语法在Python字典中编写。...多变量优化的约束以类似的方式处理，如单变量情况所示。 SLSQP并不是SciPy生态系统中唯一能够处理复杂优化任务的算法。...机器学习中的超参数优化 优化机器学习模型的参数和超参数常常是一项繁琐且容易出错的任务。虽然有一些网格搜索方法可以用来搜索最佳参数组合，但是通过在参数空间上运行优化循环可以很容易地引入一定程度的自动化。
在 EasyDSS 的程序开发中，有时为了加快速度，会在 for 循环中采用协程的方式进行代码编写，类似代码如下： wg := sync.WaitGroup{} wg.Add(length) for s...for 循环进入下一次循环，此时 s 的值被改变，因此会导致发的包会乱序。...即使下一次循环中 s 改变，也不会出现问题。...以上代码可以正常运行，但是如果协程中出现 panic 错误，就会导致整个程序退出，导致系统不稳定，因此我们进一步优化代码如下： wg := sync.WaitGroup{} wg.Add(length)...总结以下在写协程的时候主要注意两点： 1.保证捕获协程中的 panic 异常； 2.在协程中使用外部的变量时，应该以传参的方式传递到协程中。
Python Scipy 中级教程：优化 Scipy 提供了多种优化算法，用于求解最小化或最大化问题。这些问题可以涉及到拟合模型、参数优化、函数最优化等。...在本篇博客中，我们将深入介绍 Scipy 中的优化功能，并通过实例演示如何应用这些算法。 1. 单变量函数最小化 假设我们有一个单变量函数，我们想要找到使其取得最小值的输入。...约束优化 有时候，我们希望在优化问题中添加一些约束条件。scipy.optimize.minimize 函数支持添加等式约束和不等式约束。...总结 Scipy 的优化模块提供了多种工具，适用于不同类型的优化问题。通过本篇博客的介绍，你可以更好地理解和使用 Scipy 中的优化功能。...在实际应用中，根据具体问题的特点选择合适的优化方法，并深入学习相关的数学理论和算法，将有助于更好地解决实际问题。希望这篇博客对你有所帮助！
♣ 题目部分 在Oracle中，如何使用STA来生成SQL Profile？ ♣ 答案部分 利用STA对语句进行优化后，STA会对语句进行分析，采用最优的优化策略，并给出优化后的查询计划。...这个时候就可以利用Sql Profile，将优化策略存储在Profile中，Oracle在构建这条语句的查询计划时，就不会使用已有相关统计数据，而使用Profile的策略，生成新的查询计划。...或者也可以使用sqlid来生成优化任务，如下： LHR@dlhr> DECLARE 2 a_tuning_task VARCHAR2(30); 3 BEGIN 4 a_tuning_task...这里要特别提到的是category这个参数，你可以通过设置这个参数，制定特定会话使用这个profile。在10g中，每个会话都有一个新参数SQLTUNE_CATEGORY，他的默认值是DEFAULT。...并且在查询计划中还有一些附加信息，表明这个语句是采用了“SYS_SQLPROF_0154e728ad3f0000”这个Profile，而不是根据对象上面的统计数据来生成的查询计划。
ULID 在 Java 中的应用: 使用 getMonotonicUlid 生成唯一标识符 摘要 猫头虎博主在此! 近期，我收到了许多关于如何在 Java 中生成 ULID 的问题。...ULID, Java, getMonotonicUlid, Universally Unique Lexicographically Sortable Identifier 引言 在分布式系统中，为每个实体生成一个唯一标识符是一个常见的需求...传统上，我们可能会使用 UUID，但 ULID 作为一个新的选择，因为它不仅是唯一的，还可以按照生成的时间进行排序。 正文 1. ULID 是什么?...实际应用场景 在分布式系统、事件日志、数据库主键等多种场景中，ULID 都可以作为一个高效、可靠的唯一标识符生成策略。 总结 ULID 是一个强大的工具，尤其是在需要按时间排序的场景中。...getMonotonicUlid 为 Java 开发者提供了一个简单、高效的方式来生成 ULID。希望这篇文章能帮助你更好地理解和使用 ULID!
化解约束方程 问题 Mosek方法要求将输入的约束化为标准型： 在需求中只包含不等式约束，目标变量x的取值范围为x>=0，且存在x=0的情况。...原始线性规划问题格式问题举例： 分析scipy.optimize.linprog预处理过程，发现该过程充斥着大量冗余的循环判断操作，且化成的标准型也并非最简模式。...上述例子经scipy.optimize.linprog预处理后得到的标准型如下： 优化方法 结合需求中x=0或x>=0的特殊性质，采用以下步骤将目标问题化简成标准型： step1: 将x=0变量从约束方程中消除...DPCG和ICCG对比和使用策略 上图表示了在PCG方法中，使用Diagonal Preconditioner和Incomplete Cholesky Preconditioner随着Mosek方法迭代轮数的增加...稀疏矩阵乘法优化 参考scipy里稀疏矩阵乘法，将一期实现中的HashMap数据结构替换成数组，减少HashMap增删过程产生的时间开销，优化后，在二期数据上，单次稀疏矩阵乘法能减少2~3秒时间。
这是 Web 性能优化的第 6 篇，上一篇在下面看点击查看： Web 性能优化：使用 Webpack 分离数据的正确方法 Web 性能优化：图片优化让网站大小减少 62% Web 性能优化：缓存 React...事件来提高性能 Web 性能优化：21种优化CSS和加快网站速度的方法 Web 性能优化：理解及使用 JavaScript 缓存 今天，我们将深入研究Chrome 的网络栈，以明确 web 加载原语(...脚本根据它们在文件中的位置是否异步、延迟或阻塞获得不同的优先级： 网络在第一个图片资源之前阻塞的脚本在网络优先级中是中级 网络在第一个图片资源之后阻塞的脚本在网络优先级中是低级 异步/延迟/插入的脚本（...例如，preload as =“style”将获得最高优先级，而as =“script”将获得低优先级或中优先级。 这些资源也遵循相同的CSP策略（例如脚本受 script-src 约束）。...如果资源在 HTTP 缓存中(在SW缓存和网络之间)，那么 preload 会从相同的资源中获得缓存命中。
losetup 设定与控制循环（loop）设备 补充说明 losetup命令用来设置循环设备。...循环设备可将文件虚拟成块设备，以此来模拟整个文件系统，让用户可以将其视为硬盘驱动器、光驱或软驱等设备，并挂载为目录来使用。...-f：寻找第一个未使用的循环设备。 -o ：设置数据偏移量，单位是字节。...loop设备介绍 在类UNIX系统中，loop设备是一种伪设备（pseudo-device），或者也可以说是仿真设备。它能使我们像块设备一样访问一个文件。...在使用之前，一个loop设备必须要和一个文件进行连接。这种结合方式给用户提供了一个替代块特殊文件的接口。因此，如果这个文件包含有一个完整的文件系统，那么这个文件就可以像一个磁盘设备一样被挂载起来。
，在使用SciPy库的过程中，你可能会遇到一个名为"AttributeError: type object 'scipy.interpolate.interpnd.array' has no attribute...问题描述当你在使用SciPy库的interpnd模块中的array类时，可能会遇到类似下面的错误消息：plaintextCopy codeAttributeError: type object 'scipy.interpolate.interpnd.array...示例代码：利用SciPy库进行二维插值在实际的应用场景中，我们经常需要对二维数据进行插值操作，以填补数据缺失或者生成平滑的数据曲面。下面是一个示例代码，演示了如何使用SciPy库进行二维插值。...SciPy库简介SciPy是一个用于科学计算和数据分析的Python库，它建立在NumPy库的基础上，提供了许多用于数值计算、优化、插值、统计和图像处理等领域的功能和算法。...插值：SciPy提供了多种插值方法，包括一维和二维的插值函数，可以用于生成平滑的曲线和曲面。优化：SciPy提供了许多优化算法，用于在约束条件下最小化或最大化目标函数。
clone https://github.com/feiskyer/linux-perf-examples.git 2.docker安装过程 2.1 docker的安装 安装docker采取yum进行，在root...root 20 0 0 0 0 S 0.0 0.0 1:05.24 kswapd0 可以看到此时cpu使用率接近饱和...5.分析思路 应对cpu使用率高的程序，可以使用top定位cpu使用率高的进程。之后再通过perf进行分析。
python中最常用的做最优化的模块是scipy.optimize，这里只说明这一模块的使用，其他的略过。...根据官方文档的说明，scipy.optimze的功能涉及5方面： 无约束和带约束的多元优化算法（minimize) 全局最优化(basinhopping,differential_evolution...，4中得到的是给定区间内的局部最优解，2中得到的是全局最优解，每个函数下有若干方法可以选择。...bounds：自变量区间，对应上面的a,b，只在method='bounded'时有效 tol,options：设定优化的参数，最小误差、最大迭代次数、是否返回每步的结果等。...如果要加入bounds（变量的区间），方法必须选L-BFGS-B、TNC、SLSQP中的一种 如果要加入constraint（变量的约束），方法必须选COBYLA、SLSQP、trust_constr中的一种
Python中的线性规划（Linear Programming）：高级算法解析 线性规划是一种数学优化方法，用于求解线性目标函数在线性约束条件下的最优解。它在运筹学、经济学、工程等领域得到广泛应用。...线性规划的定义 线性规划是一种数学优化方法，用于求解一个线性目标函数在一组线性约束条件下的最优解。通常问题的目标是找到一组决策变量的取值，使得目标函数最大化或最小化，同时满足约束条件。...求解方法 在Pthon中，可以使用优化库来求解线性规划问题。scipy库中的linprog函数是一个常用的工具，它实现了线性规划问题的求解。...应用场景 线性规划广泛应用于生产计划、资源分配、投资组合优化等实际问题。它是一种强大的工具，能够在面对复杂约束的情况下找到最优解。...总结 线性规划是一种数学优化方法，通过最小化或最大化线性目标函数在一组线性约束条件下的取值，求解最优解。在Python中，使用scipy库中的linprog函数可以方便地求解线性规划问题。
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注：关于线性规划更多可参考https://www.math.ucla.edu/~tom/LP.pdf 把5个广告渠道各自能使用的次数作为决策变量，分别用 ? 来表示 那么，现在要优化的目标函数是 ?...注：在《活用数据》一书中，对该优化问题的求解过程用Excel进行了演示，感兴趣的朋友可以参考书中内容。...调用该函数需要注意的点： 这个函数只做“最小化”的优化，如果要做“最大化”，在目标函数上取负值就行，本文中的例子就是要找“最大值”； 等式和不等式两类约束条件是分开的，分别对应两组参数A,b(注意下标的含义...)； 这里的不等式要求=则在两边乘以-1以调换方向； 注意在矩阵A中补齐参数为0的情况，比如一共5个决策变量，有个约束条件是-x1-x2<=-20，对应的参数array是[-1...如果要用Python来做线性规划问题，建议使用PuLP模块。
其中，你使用直线和曲线连接点从而得到一个等式方程。在机器学习中，你可以将它们用于拟合具有低维度的小型数据集的曲线。...均方损失得到优化。 ? 将这些算法用于拟合带有约束的回归线，避免过度拟合并对模型中噪声维度进行掩码。...你可以使用诸如L-BFGS甚至SGD这样的最优化方法来优化损失函数。 ? 支持向量机中的另一个创新是将内核用于数据，以体现工程师的特色。...现在很少使用纯RNN（pure RNN），但是像LSTM和GRU这类旗鼓相当的算法在大多数序列建模任务中仍是最先进的。 ?...它们可用于类似于RNN的序列建模，也可与RNN结合使用。在神经机器翻译系统出现之前，CRF是最先进的技术，在许多具有小数据集的序列标注任务中，它们仍然会比那些需要大量数据才能推广的RNN表现得更好。
广义贪心算法耗时较短，但是受限于它的贪心行为，其找到的解质量往往一般；POMC 作为随机优化算法，可以使用更多的时间来找到质量更好的解，但是其缺乏多项式的运行时间保证。...在下述简介中，会概述 SciPy 1.0 的功能和开发实践，并着重阐述一些最新的技术发展与更新。...自 2001 年发布 0.1 版本到 2017 年推出 1.0 版本，SciPy 发展过程中的一些里程碑式事件。...E2Efold 的核心思想是直接预测 RNA 碱基配对矩阵，并能使用一个展开式算法进行约束编程以作为深度架构强制执行约束的模板。...先验知识提供对象之间的语义关系和约束，作为指导以建立概括对象关系的语义图，其中一些对象之间的关系是不能直接从图像或视频中获得。
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