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MySQL 上亿大表优化实践 转

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...
代码星球 ·2021-02-13

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。

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。...

避免全表扫描的sql优化

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...

Python+Django+Eclipse 在Windows下快速开发自己的网站

一、配置开发环境我的开发环境是:Python3.3.2+Django1.5.2+Eclipse1、安装Python下载地址:http://www.python.org/getit/安装完成后为了方便可以配置下环境变量: 2、安装Django—Python下用于开发网站的比较流行的web框架下载地址:https...

使用IIS调试ASP.NET网站程序过程中常见的错误(由于权限不足而无法读取配置文件)

我们在访问Asp.Net网站程序中会遇到一些错误比如: 这个时候我们就要打开IIS页面,点击编辑权限 随后点击编辑 添加一个Everyone如下 然后再勾选Everyone的权限 最后应用确定即可,这是再浏览就可以了(当然在排除出现其他错误的情况下。。。)...

推荐十几个可以自学的网站

博客园:https://www.cnblogs.com菜鸟教程:https://www.runoob.comCSDN:https://www.csdn.net算法教学:https://www.lintcode.com牛客网:https://www.nowcoder.comB站:https://www.bilibili....

Android----APP性能优化

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...
代码星球 ·2021-02-13

前端性能优化方法

  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、...
代码星球 ·2021-02-13

阿里云服务器 如何处理网站高并发流量问题?(含教程)

很多平台一旦做大了,平台的流量就会陡增,同时并发访问的流量也会暴增,原本规划的硬件配置就无法满足当下的流量问题。那么如何处理好高并发的流量问题呢?小编将这些分为2个方面:架构层面和网站本地项目层面。1、硬件升级假设一台服务器最多能支持每天10万独立IP,如果访问量增大的话,那么必须升级这台服务器的配置才能解决问题,否则...

Linux中MySQL配置文件my.cnf参数优化

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...

ActiveMQ学习笔记(22)----ActiveMQ的优化和使用建议

  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...

深度学习最全优化方法总结比较及在tensorflow实现

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...

深度学习剖根问底: Adam优化算法的由来

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...

强大而精致的机器学习调参方法:贝叶斯优化

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...

<深度学习优化策略-3> 深度学习网络加速器Weight Normalization_WN

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...
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