不过我们估计，在许多公司每年制定的成千上万个定价决策中，多达30%未能给出最合适的价格——这意味着收入大量流失。...人工制定价格的做法很耗费时间，几乎不可能看到可以完全释放价值的定价模式。要是大公司有成千上万的产品，它们想获得精细的数据，并管理这些复杂的定价变量……这些定价变量不断变化，实在是勉为其难。...（分析的模式强调基于支付意愿的客户产品水平上差异化定价的机会。） 许多营销人员最终只是把头埋在沙子里。他们根据过于简单的因素来制定价格，比如产品制造成本、标准利润、类似产品的价格和批量折扣等等。...最优秀的领导陪同销售代表会见最难拿下的客户，专注于迅速见效，那样销售代表就能树立起信心，积极奉行新的定价方法。...这不仅需要创业理念，还需要在针对特定的客户制定价格策略时有一定的创造力。在改变定价策略和绩效衡量标准的同时，可能还要改变激励机制。
这是我自学 MIT6.S081 操作系统课程的 lab 代码笔记第八篇：Locks。此 lab 大致耗时：14小时。...课程地址：https://pdos.csail.mit.edu/6.S081/2020/schedule.html Lab 地址：https://pdos.csail.mit.edu/6.S081/2020...Lab 8: Locks 重新设计代码以降低锁竞争，提高多核机器上系统的并行性。...只有在万分确定性能热点是在该锁的时候才进行优化，「过早优化是万恶之源」。 这里解决性能热点的思路是「将共享资源变为不共享资源」。...锁竞争优化一般有几个思路： 只在必须共享的时候共享（对应为将资源从 CPU 共享拆分为每个 CPU 独立） 必须共享时，尽量减少在关键区中停留的时间（对应“大锁化小锁”，降低锁的粒度） 该 lab 的实验目标
主要看点如下： 1.深入揭秘DBbrain智能优化引擎架构及原理 2.DBbrain推出业内首个SQL优化效果对比功能 为了便于大家理解DBbrain的SQL优化功能的使用场景和设计背景，先简单聊一聊...那么接下来就为大家揭秘，DBbrain的智能优化引擎是如何进行SQL优化的。 基于规则和代价估算的SQL优化建议 DBbrain的SQL优化引擎独立于数据库，避免对原生数据库引擎进行侵入。...在不更改用户数据库的前提下，DBbrain智能优化引擎能够对给出的SQL优化建议进行效果评估。SQL代价估算引擎在该功能中起到主要作用。...下面我们通过一个现网真实案例进行展示： 1、优化效果提前预知 DBbrain智能优化引擎通过代价对比，直观呈现出SQL优化后降低99.19%的效果，也可通过优化前后的执行计划比对进一步验证优化的效果...1.jpg 2、智能建议省时省力 DBbrain智能优化引擎给出的SQL重写+增加索引相结合的建议对SQL进行性能优化 1.jpg 3、辅助用户理解优化 为了辅助用户更好的理解优化，DBbrain
这是学习笔记的第 2084 篇文章 今天在圈子里面有一篇文章很火， 前沿 | VLDB 2019论文解读：大规模数据库智能参数优化的创新与实践 在智能运维方向上算是迈出了坚实的一步，而这篇文章对运维方向的感触很深的一个原因就是优化的切入点很准很实际...，而不是以模型先行的偏理论方向的优化。...智能运维方向在前期的投入是比较大的，而且本身智能方向的理论门槛较高，从我的理解来说，以一个具体的业务场景做深做透，融入智能方向，会有一些帮助，而以这个作为切入点，逐步延伸，使得前期的成本投入能够尽可能平摊出来...我特别赞成那种把一件事情做到极致的方式，很多事情都是触类旁通，我们运维的数据库环境也是如此，如果你能够像呵护你的孩子/宠物一样去管理一台数据库，那么你投入的精力和成本是不低的，但是按照这种思路，我们可以复制已有的经验...智能运维带给我们的是更多的补充，是我们通过常规运维难以发现和掌握的信息。
企业为什么要做智能定价？ 专家认为智能定价是在COVID-19流行期间拯救公司的关键。他们指出，由于随之而来的经济影响，COVID-19已经使之前较为成功的定价策略失效。...本文旨在通过这种关键方法来讨论智能定价。 什么是智能定价？ 智能定价或智能价格策略是指监控、收集和处理公开定价数据，以了解市场、优化定价策略、保持并增加利润的一个过程。...当此过程接近于有关竞争对手价格的数据时，它被称为竞争性智能定价。值得注意的是，智能定价已成为创造长期竞争优势的一种方式。...当监控、收集和分析的数据涉及竞争对手的价格时，它旨在为产品或服务提供具有竞争力的价格——这个过程被称为竞争性智能定价。 智能定价面临的挑战 如前文所述，智能定价面临着不少挑战。...当涉及到智能定价时，这种选择尤其重要。鉴于电子商务决策的数据驱动性质，企业需要访问公开可用的定价数据。但智能定价所面临的挑战阻碍了公共数据的顺利收集。
MIT 6.830数据库系统 -- lab six 项目拉取 原项目使用ant进行项目构建，我已经更改为Maven构建，大家直接拉取我改好后的项目即可: https://gitee.com/DaHuYuXiXi...各个lab的实现，会放在lab/分支下。 ---- 引言 在本实验中，我们将要实现基于日志的中止回滚和崩溃恢复。源码中提供了定义日志格式的代码，并在事务期间的适当时间将记录附加到日志文件中。...---- 开始 我们必须在lab5代码的基础上实现lab6，我们需要修改现存的部分代码并且添加一些新文件： 我们的代码需要做出如下改变： 1、向BufferPool.flushPage()方法中调用writePage...它的任务就是撤销事务对数据库可能的更改。 rollback()方法需要读取日志文件，查找所有的与中止事务有关的更新记录，从每条记录中提取前置镜像，并且将前置镜像写入表文件。...将raf的文件指针指向正确的偏移位置 raf.seek(raf.length()); } } } ---- 恢复 如果数据库崩溃并且重启
MIT 6.830数据库系统 -- lab four 项目拉取 原项目使用ant进行项目构建，我已经更改为Maven构建，大家直接拉取我改好后的项目即可: https://gitee.com/DaHuYuXiXi...各个lab的实现，会放在lab/分支下。...---- 事务 事务是一组以原子方式执行的数据库操作(例如插入、删除和读取)，也就是说，要么所有的动作都完成了，要么一个动作都没有完成，而数据库的外部观察者并不清楚这些动作不是作为单个不可分割动作的一部分完成的...tid, boolean commit) { // some code goes here // not necessary for lab1|lab2...，也就是说，如果数据库系统崩溃(在transactionComplete以外的点)，或者如果用户显式中止事务，则在系统重启(或事务中止)后，任何正在运行的事务的效果都将不可见，可通过运行一些事务并显式中止数据库服务器来验证这一点
各个lab的实现，会放在lab/分支下。...，Table 并不是数据库的操作单位。...数据库进行操作的操作单位是 Page. 每个 DBFile 会被划分为多个 Page. 数据库每次查询也是查询某个 DBFile 的某个 Page....，例如： 这里并不提供SQL语言，而是通过一系列的查询操作来组成查询计划，在后续的实验中将会提供简单的解析器 视图 除了整数和定长字符串以外的数据类型 查询优化(后续实验提供) ---- Lab One...---- 我们先来回顾一下数据库中相关基本概念: 关系是一张表，表中的每行（即数据库中的每条记录）就是一个元组，每列就是一个属性。 在二维表里，元组也称为记录。
MIT 6.830数据库系统 -- lab two 项目拉取 原项目使用ant进行项目构建，我已经更改为Maven构建，大家直接拉取我改好后的项目即可: https://gitee.com/DaHuYuXiXi...各个lab的实现，会放在lab/分支下。 Lab Two lab2必须在lab1提交的代码基础上进行开发，否则无法完成相应的练习。此外，实验还提供了源码中不存在的额外测试文件。...---- 练习三 – HeapFile Mutability 本节我们将实现修改数据库表文件的方法，我们从单独的页面和文件开始，主要实现两种操作：增加元组和移除元组 移除元组：为了移除一个元组，我们需要实现...e.printStackTrace(); } } } ---- 练习七 - 查询解析 本节我们将会使用SimpleDB中已经编写好的SQL解析器来实现基于SQL语句的查询 首先我们需要创建数据库表和数据库目录...data.txt 2 "int,int" 接下来创建数据库目录文件catalog.txt： data (f1 int, f2 int) 该文件会告诉SimpleDB数据库中包含一个表：data，其结构为两个
智能优化算法神经网络算法利用的是目标函数导数信息去迭代更新参数，选找目标函数最优值。智能优化算法是一种收索算法，也是通过迭代，筛选，选找目标函数最优值（极值）。...一般步骤为：给定一组初始解评价当前这组解的性能从当前这组解中选择一定数量的解作为迭代后的解的基础在对其操作，得到迭代后的解若这些解满足要求则停止，否则将这些迭代得到的解作为当前解重新操作智能优化算法包含有许多...，比如粒子群优化算法（PSO）,飞蛾火焰算法（MFO）...等一.飞蛾火焰算法(MFO)算法核心思想：飞蛾以螺旋线运动方式不断靠近火焰，痛过对火焰的筛选，不断选出离目标函数极值最接近的位置。...用随机的位置与该鲸鱼位置做差，然后用该随机的位置和做差后的值继续做差，去更新鲸鱼位置三.樽海鞘群优化算法(SSA)算法核心思想：与MFO类似，初始化鱼群后，对其求自适应度，然后进行排序，记录最小位置（也就是最优位置...四.灰太狼优化器(GWO)算法核心思想：与前面几种都是类似初始化狼群（随机初始化）和初始化3只重要程度递减的狼（Alpha、Beta、Delta，求解极小值问题时候初始化为无穷大）判断狼群是否超出边界，
MIT 6.830数据库系统 -- lab 项目拉取 原项目使用ant进行项目构建，我已经更改为Maven构建，大家直接拉取我改好后的项目即可: https://gitee.com/DaHuYuXiXi...各个lab的实现，会放在lab/分支下。...本节理论基础可参考: CMU 15-445 – Query Optimization ---- 前言 我们应该在lab2的基础上进行开发，完成lab3的练习 下面是本实验的大纲： 实现TableStats...优化器全貌 在开始实验之前，我们需要理解SimpleDB优化器的整体结构，解析器和优化器的SimpleDB模块的总体控制流如图1所示： 该图表示了解析器使用的类、方法和对象。...总体的，lab3的查询优化应该分为两个阶段： 第一阶段：收集表的统计信息，有了统计信息我们才可以进行估计； 第二阶段：根据统计信息进行估计，找出最优的执行方案。
【数据库】数据库优化（SQL优化） sql语句优化 1.查询的模糊匹配 尽量避免在一个复杂查询里面使用 LIKE '%parm1%'—— 红色标识位置的百分号会导致相关列的索引无法使用，最好不要用。...例子 SELECT * FROM ORDERS WHERE CUSTOMER_NAME NOT IN (SELECT CUSTOMER_NAME FROM CUSTOMER) 优化 SELECT...11.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。...select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num) 23.并不是所有索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的
MIT 6.830数据库系统 -- lab five 项目拉取 原项目使用ant进行项目构建，我已经更改为Maven构建，大家直接拉取我改好后的项目即可: https://gitee.com/DaHuYuXiXi...各个lab的实现，会放在lab/分支下。 ---- 引言 在本实验中，我们将会实现B+树索引用于高效查询和范围扫描。...叶子节点可以包括数据记录或者指向其他数据库文件的指针。为了简单起见，我们实现的B+树的叶子节点只包括数据记录。...树相邻的叶子节点之间是通过链表指针连起来的 B+树中，内部节点与其父节点的key值不能重复，叶子节点与其父节点的key值可以重复 下面这幅图是SimpleDB B+ tree这部分整体架构组织图，大家在做下面lab...---- 小结 本节详细代码可以参考仓库lab five分支，相关类核心源码注释都已给出，大部分是笔者个人拙见，难免有错，希望大家带着辩证的视角去看待。
** 人工智能：智能优化算法 ---- 优化问题是指在满足一定条件下，在众多方案或参数值中寻找最优方案或参数值，以使得某个或多个功能指标达到最优，或使系统的某些性能指标达到最大值或最小值。...受到人类智能、生物群体社会性或自然现象规律的启发，人们发明了很多智能优化算法来解决上述复杂优化问题，主要包括：模仿自然界生物进化机制的遗传算法；通过群体内个体间的合作与竞争来优化搜索的差分进化算法；模拟生物免疫系统学习和认知功能的免疫算法...这些算法有个共同点，即都是通过模拟或揭示某些自然界的现象和过程或生物群体的智能行为而得到发展；在优化领域称它们为智能优化算法，它们具有简单、通用、便于并行处理等特点。...差分进化算法是基于群体智能理论的优化算法，是通过群体内个体间的合作与竞争产生的智能优化搜索。...已完成的群智能理论和应用方法研究证明：群智能方法是一种能够有效解决大多数全局优化问题的新方法。
前面一篇文章从实例的角度进行数据库优化，通过配置一些参数让数据库性能达到最优。但是一些“不好”的SQL也会导致数据库查询变慢，影响业务流程。本文从SQL角度进行数据库优化，提升SQL运行效率。...获取问题SQL 不同数据库有不同的获取方法，以下为目前主流数据库的慢查询SQL获取工具 MySQL 慢查询日志 测试工具loadrunner Percona公司的ptquery等工具...Oracle AWR报告 测试工具loadrunner等 相关内部视图如v、session_wait等 GRID CONTROL监控工具 达梦数据库 AWR报告...执行计划 完成SQL优化一定要先读执行计划，执行计划会告诉你哪些地方效率低，哪里可以需要优化。...接下来我们用一段实际优化案例来说明SQL优化的过程及优化技巧。
是时候 关注 我们一波了 前面一篇文章从实例的角度进行数据库优化，通过配置一些参数让数据库性能达到最优。但是一些“不好”的SQL也会导致数据库查询变慢，影响业务流程。...本文从SQL角度进行数据库优化，提升SQL运行效率。...获取问题SQL 不同数据库有不同的获取方法，以下为目前主流数据库的慢查询SQL获取工具 MySQL 慢查询日志 测试工具loadrunner Percona公司的ptquery等工具 Oracle AWR...（每个数据库的执行计划都不一样，需要自行了解） explain sql ?...每个被独立执行的操作标识，标识对象被操作的顺序，id值越大，先被执行，如果相同，执行顺序从上到下 接下来我们用一段实际优化案例来说明SQL优化的过程及优化技巧。
从网上去搜数据库优化基本都是从SQL层次进行优化的，很少有提及到数据库本身的实例优化。...数据库优化目标 目标 根据角色的不同，数据库优化分为以下几个目标： 业务角度（关键用户）： 减少用户页面响应时间 数据库角度（开发）： 减少数据库SQL响应时间 数据库服务器角度（运维）： 充分使用数据库服务器物理资源...减少数据库服务器CPU使用率 减少数据库服务器IO使用率 减少数据库服务器内存使用率 指标 SQL平均响应时间变短 优化前：数据库平均响应时间500ms 优化目标：数据库平均响应时间200ms 数据库服务器...CPU占用率变少 优化前：数据库高峰期CPU使用率70% 优化目标：数据库高峰期CPU使用率50% 数据库服务器IO使用率变低 优化前：数据库IO WAIT为30% 优化目标：数据库IO WAIT低于10%...数据库优化误区 在进行数据库优化的时候可能会有以下几个误区： 优化之前一定要深入了解数据库内部原理 优化是有“套路”的，照着这些“套路”你也可以很好的完成数据库优化 不断调整数据库参数就可以最终实现优化
当年在毕设的时候研究智能优化算法，工作中偶尔也会写些demo，今天看到这篇文章，赶紧收藏。...梯度为基础的传统优化算法具有较高的计算效率、较强的可靠性、比较成熟等优点，是一类最重要的、应用最广泛的优化算法。但是，传统的最优化方法在应用于复杂、困难的优化问题时有较大的局限性。...智能优化算法一般都是建立在生物智能或物理现象基础上的随机搜索算法，目前在理论上还远不如传统优化算法完善，往往也不能确保解的最优性，因而常常被视为只是一些“元启发式方法”（meta-heuristic）。...作为一种新的全局优化搜索算法，遗传算法以其简单通用、健壮性强、适于并行处理以及高效、实用等显著特点，在各个领域得到了广泛应用，取得了良好效果，并逐渐成为重要的智能算法之一。 ...这几种智能算法有别于一般的按照图灵机进行精确计算的程序，尤其是人工神经网络，是对计算机模型的一种新的诠释，跳出了冯·诺依曼机的圈子，按照这种思想来设计的计算机有着广阔的发展前景 发布者：全栈程序员栈长，
智能优化算法： 受人类智能、生物群体社会性或自然现象规律的启发。...主要包括: (1)遗传算法: 模仿自然界生物进化机制 (2)差分进化算法: 通过群体个体间的合作与竞争来优化搜索 (3)免疫算法: 模拟生物免疫系统学习和认知功能 (4)蚁群算法:模拟蚂蚁集体寻径行为...源于固体物质退火过程 (7)禁忌搜索算法:模拟人类智力记忆过程 (8)神经网络算法:模拟动物神经网络行为特征 大体可以分为以下五类: (1)进化类算法: 遗传算法、差分进化算法、免疫算法 (2)群智能算法...蚁群算法、粒子群算法 群体智能优化算法出现后，可以说是非常的受欢迎，很多研究学者也都提出了一些自己的群体智能优化算法，但是，受到大家认可（应用较为广泛）的算法大致为： 蚁群算法————-1992...，还有很多很多被提出的群体智能优化算法，例如：萤火虫算法、布谷鸟算法、蝙蝠算法、狼群算法、烟花算法、合同网协议算法等等。
2、mysql数据库优化 可以从哪几个方面进行数据库的优化？如下图所示： ?...这个时候就要了解sql优化 B、数据库表结构优化 根据数据库的范式，设计表结构，表结构设计的好直接关系到写SQL语句。...C、系统配置优化 大多数运行在Linux机器上，如tcp连接数的限制、打开文件数的限制、安全性的限制，因此我们要对这些配置进行相应的优化。...D、硬件配置优化 选择适合数据库服务的cpu，更快的IO，更高的内存；cpu并不是越多越好，某些数据库版本有最大的限制，ＩＯ操作并不是减少阻塞。...注：通过上图可以看出，该金字塔中，优化的成本从下而上逐渐增高，而优化的效果会逐渐降低。
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