1、二级制操作优于Math如：//函数向下取整console.log(Math.floor(8.9));//二进制向下取整console.log(8.9>>0);2、慎用||大量运用if(x===null){x={}}优于x=x||{}3、switch性能优于if...elseif......

select count(1) from pd_xxx_origin_xxx_data where create_time like '2019-02-23%' and source='20036' SELECT&nbs...

  如果你收到监控系统的告警，发现系统资源或者应用程序出现性能瓶颈，又该如何进一步分析它的根源呢？今天，我就分别从系统资源瓶颈和应用程序瓶颈这两个角度，带你一起来看看，性能分析的一般步骤。首先来看系统资源的瓶颈，这也是最为常见的性能问题。在系统监控的综合思路篇中，我曾经介绍过，系统资源的瓶颈，可以通...

 起始在实际的性能分析中，一个很常见的现象是，明明发生了性能瓶颈，但当你登录到服务器中想要排查的时候，却发现瓶颈已经消失了。或者说，性能问题总是时不时地发生，但却很难找出发生规律，也很难重现。而要解决这个问题，就要搭建监控系统，把系统和应用程序的运行状况监控起来，并定义一系列的策略，在发生问题时第一时间告警通...

作者：jiaxin出处：http://www.cnblogs.com/YangJiaXin/ 目录背景分析测试selectxxx_record语句deletexxx_record语句实施索引优化后delete大表优化为小批量删除总结 XX实例（一主一从）xxx告警中每天凌晨在报SLA报警，该报警的意...

做项目的时候，将DataTable序列化成Json，通过ashx向前台返回数据的时候，前台总是获取不到数据，但是程序运行却没问题，没抛出异常。一时找不到办法，减小输出的数据量，这时前台可以接收到页面，没办法，只能trycatch了。截获异常：Data=由于代码已经过优化或者本机框架位于调用堆栈之上，无法计算表达式的值。...

对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在where及orderby涉及的列上建立索引:  .尝试下面的技巧以避免优化器错选了表扫描： ·  使用ANALYZETABLEtbl_name为扫描的表更新关键字分布。 ·  对扫描的表使用...

性能优化的目标 快如何让app在运行过程过不卡顿，运行流畅，速度快,也就是说如何解决卡顿呢？我们先看看那些因素影响卡顿？ UI,包括ui的绘制,刷新等 启动,包括冷启动,热启动,温启动等 跳转,页面跳转,前后台切换 及时反馈，点击事件,滑动,系统事件 UI这个...

  1、压缩图片2、减少冗余代码3、避免404错误4、避免滤镜的使用5、在HTML中不要使用压缩图片6、DNS解析优化，DNS缓存，减少DNS查找。7、异步加载（并发、require）8、预加载、延迟加载，按需加载9、减少重绘和回流10、减少DOM节点11、减少节点的操作（innerHTML）12、...

MySQL参数优化这东西不好好研究还是比较难懂的，其实不光是MySQL，大部分程序的参数优化，是很复杂的。MySQL的参数优化也不例外，对于不同的需求，还有硬件的配置，优化不可能又最优选择，只能慢慢的进行优化，需要不断的调试，才能达到不同环境的最优选择。首先介绍一下MySQL配置文件中不同模块[client]MySQL...

　　1.异步通信　　2.一对多通信　　3.做个系统的集成，同构，异构　　4.作为RPC的替代　　5.多个应用相互解耦　　6.作为事件驱动架构的幕后支撑　　7.为了提高性能的可伸缩性　　 　1.网络拓扑结构，比如;嵌入、主从复制、网络连接。　　　　2.transport协议　　　　3.service的质量，比如...

版权声明：本文为博主原创文章，遵循CC4.0BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。本文链接：https://blog.csdn.net/u010899985/article/details/81836299梯度下降算法针对凸优化问题原则上是可以收敛到全局最优的，因为此时只有唯一的局部最优点。而实际上深度学...

在调整模型更新权重和偏差参数的方式时，你是否考虑过哪种优化算法能使模型产生更好且更快的效果？应该用梯度下降，随机梯度下降，还是Adam方法？这篇文章介绍了不同优化算法之间的主要区别，以及如何选择最佳的优化方法。我们应该使用哪种优化器？在构建神经网络模型时，选择出最佳的优化器，以便快速收敛并正确学习，同时调整内部参数，最...

贝叶斯优化用于机器学习调参由J.Snoek(2012)提出，主要思想是，给定优化的目标函数(广义的函数，只需指定输入和输出即可，无需知道内部结构以及数学性质)，通过不断地添加样本点来更新目标函数的后验分布(高斯过程,直到后验分布基本贴合于真实分布。简单的说，就是考虑了上一次参数的信息**，从而更好的调整当前的参数。他与...

前面我们学习过深度学习中用于加速网络训练、提升网络泛化能力的两种策略：BatchNormalization（BatchNormalization）和LayerNormalization（LN）。今天讨论另一种与它们类似的策略：WeightNormalization（WeightNormalization）。Weight...