优化策略

if-else代码优化的八种方案 if-else代码优化的八种方案 前言 代码中如果if-else比较多，阅读起来比较困难，维护起来也比较困难，很容易出bug，接下来，本文将介绍优化if-else代码的八种方案。 优化方案一：提前return，去除不必要的else 如果if-else代码块包含return语句，可以考虑通过提前return，把多余else干掉，使代码更加优雅。 优化前： if(condition){ //doSomething }else{ return ; } 优化后： if（!condition）{ return ; } //doSomething 优化方案二：使用条件三目运算符 使用条件三目运算符可以简化某些if-else,使代码更加简洁，更具有可读性。 优化前： int price ; if(condition){ price = 80; }else{ price = 100; } 优化后： int price = condition?80:100; 优化方案三：使用枚举 在某些时候，使用枚举也可以优化if-else逻辑分支，按个人理解，它也可以看做一种 表驱动方法 。 优化前： String OrderStatusDes; if(orderStatus==0){ OrderStatusDes ="订单未支付"; }else if(OrderStatus=

SEO关键词英文：keywords ,在搜索引擎中，是指用户在寻找相关内容时所使用的字符串信息。是搜索应用、搜索引擎的基础。 一、关键词的确定 在搜索引擎优化中，网站就好比一往一篇优秀的文章，在建立网站之前，关键词就是这个网站的中心思想，主要内容。 1、关键词不能宽泛，要精准。比如房地产公司，会选择房地产做为好关键词，旅游公司选择旅游做关键词。这样做有两方面的弊端。 要把这些非常宽泛的关键词优化上去，要非常大的成本和时间。 有效转化率肯定不会高。从房地产公司而言，能确定搜索这个司的用户目的就是买房子？ 正确的做法是： 房地产公司：可以更精准的确定关键词，比如：某地海景别墅 旅游公司：比如北京、广州旅游等等。 2、关键启要与网站主题紧密相关。 3、关键词不能太特殊 比如做一个儿童衣服的网站：不能像北京某地男婴上销售等。，我们应该定关键词为：婴儿衣服销售乖。 4、站在用户角度考虑 ，借助一些权威调查、统计数据后再进行关键词的选择。 5、选择竟争度最小的关键词。 二、建立简易关键词库 要选择优秀的关键词，就要先建立一个包含足够多关键词的关键词库。将各种关键词都罗列出来，进行比较、筛选。 1、可以自己想、问朋友、分析优秀同行站点、利用搜索引擎、专业关键词工具比如谷歌的关键词查询。 例：想做一个主题 与雨伞相关的网站 自己想：雨伞、小雨伞、雨伞批发、自动雨伞 问朋友 ： 家庭主妇可能会搜索

　　最近在读一本名为《 图解网站分析：让流量倍增的网站优化方法 》的书，此书认为，网站分析有以下作用： 　　1、将用户在网站外的行为可视化。 　　2、将用户在网站内的行为可视化。 　　3、通过可视化的信息把握网站的运营状况。 　　4、根据可视化的结果拟定网站的改善方案。 　　5、评估已实施改善方案的效果。 　　本书详细讲解了网站分析工具获取的各种数据。另外，也讲解了如何根据这些数据分析网站状况，以及如何根据分析结果拟定改进策略。 　 　　网站分析中的统计一词有着被动的含义，分析一次却有着主动的含义。 　　1、统计是指收集、计算数据。 　　2、分析是指分解某种事物，弄清该事物的组成、形成的要素和视角。 一、网站目标的可视化 　　在网站分析中，将网站的目标称为KGI（Key Global Indicator，关键目标指标）。最重要的是将目标量化，并且针对这些目标设定完成的时间、程度等指标。例如： 　　1、网站的营业额在一年之内增加15%。 　　2、为了提高品牌的知名度，半年后每月的浏览量达到100万次。 　　3、开设帮助中心，让电话咨询数减少20%。 1）KGI的设定方法 　　以5种主要类型的网站为例： 　　1、通过销售商品盈利的网站，可以根据公司的营业额目标或以往的营业额业绩考虑KGI的设定。 　　2、通过刊登广告盈利的网站，可以根据下面的公式计算营业额并设定KGI。 　　　　

目录 一.前言 二.持久化类型之 RDB 三.持节化类型之AOF 四.Redis 持久化类型的抉择 五.持久化的恢复 六.持久化问题的分析定位与优化 七.回顾总结 一.前言 首先,来回顾下前面文章的知识.Redis的特性之一就是读取速度快,因为它的数据是存储在内存中的,但是这样还有它的不足之处,那就是当你服务器断电时或者进程产生进退后,那么你所存储在内存中的数据也就荡然无存了,可是这样会给我们带来丢失数据的危险.而Redis正是考虑到了这一点,所以便有了持久化的功能.而持久化的作用正像它的名称一样,便是为了保持数据的持久. Redis的持久化类型有两种,一种是全量(RDB),一种是增量(AOF),今天这篇文章中便来聊聊这两种类型的特性和他们的优缺点,以及我们在这两种类型中如何做选择. 二.持久化类型之 RDB 1.什么事RDB? RDB是把Redis中的完整的数据生成一个快照,然后保存到硬盘当中,那么这就是一个RDB文件了,不过这个RDB文件是一个二进制的文件.当你的Redis服务重启时,它会去载入这样的RDB文件.其作用便是为了备份数据和恢复数据,当然它也是一个复制的媒介,对于Redis的主从复制正式利用这个文件来完成的. 2.触发机制 RDB的触发方式有两种,分别是:save(同步)和bgsave(异步).因为save的触发方式是同步的,那么它会阻塞当前的Redis服务器

参考简书文章 AutoML研究分析 ，少有改动 文章目录 1. Auto Keras 2. 其它AutoML产品（工具包） 2.1 AutoWEKA 2.2 Auto-sklearn 2.3 H2O AutoML 2.4 Google Cloud AutoML 3. AutoML实现原理分析 3.1 NAS 3.1.1 搜索空间 3.1.2 搜索策略 3.1.3 性能评估策略 3.1.4 NAS未来的方向 3.1.5 NAS的演进 3.2 Hyper-parameter optimization 3.3 Meta-Learning 3.4 算法相关 3.4.1 强化学习 3.4.2 进化算法 3.4.3 贝叶斯优化 4. AutoML应用场景 参考材料 AutoML全称是automated machine learning，下面有一段AutoML不是什么的描述： AutoML is not automated data science. While there is undoubtedly overlap, machine learning is but one of many tools in the data science toolkit, and its use does not actually factor in to all data science tasks.

MySQL的优化主要分为结构优化（Scheme optimization）和查询优化（Query optimization）。本章讨论的高性能索引策略主要属于结构优化范畴。本章的内容完全基于上文的理论基础，实际上一旦理解了索引背后的机制，那么选择高性能的策略就变成了纯粹的推理，并且可以理解这些策略背后的逻辑。 1. 示例数据库 为了讨论索引策略，需要一个数据量不算小的数据库作为示例。本文选用MySQL官方文档中提供的示例数据库之一：employees。这个数据库关系复杂度适中，且数据量较大。下图是这个数据库的E-R关系图（引用自MySQL官方手册）： MySQL官方文档中关于此数据库的页面为 http://dev.mysql.com/doc/employee/en/employee.html 。里面详细介绍了此数据库，并提供了下载地址和导入方法，如果有兴趣导入此数据库到自己的MySQL可以参考文中内容。 2. 最左前缀原理与相关优化 高效使用索引的首要条件是知道什么样的查询会使用到索引，这个问题和B+Tree中的“最左前缀原理”有关，下面通过例子说明最左前缀原理。 这里先说一下联合索引的概念。在上文中，我们都是假设索引只引用了单个的列，实际上，MySQL中的索引可以以一定顺序引用多个列，这种索引叫做联合索引，一般的，一个联合索引是一个有序元组<a1, a2, …, an>

索引使用策略及优化 MySQL的优化主要分为结构优化（Scheme optimization）和查询优化（Query optimization）。本章讨论的高性能索引策略主要属于结构优化范畴。本章的内容完全基于上文的理论基础，实际上一旦理解了索引背后的机制，那么选择高性能的策略就变成了纯粹的推理，并且可以理解这些策略背后的逻辑。 示例数据库 为了讨论索引策略，需要一个数据量不算小的数据库作为示例。本文选用MySQL官方文档中提供的示例数据库之一：employees。这个数据库关系复杂度适中，且数据量较大。下图是这个数据库的E-R关系图（引用自MySQL官方手册）： 图12 MySQL官方文档中关于此数据库的页面为 http://dev.mysql.com/doc/employee/en/employee.html 。里面详细介绍了此数据库，并提供了下载地址和导入方法，如果有兴趣导入此数据库到自己的MySQL可以参考文中内容。 最左前缀原理与相关优化 高效使用索引的首要条件是知道什么样的查询会使用到索引，这个问题和B+Tree中的“最左前缀原理”有关，下面通过例子说明最左前缀原理。 这里先说一下联合索引的概念。在上文中，我们都是假设索引只引用了单个的列，实际上，MySQL中的索引可以以一定顺序引用多个列，这种索引叫做联合索引，一般的，一个联合索引是一个有序元组<a1, a2, …,

Lingo代码 MODEL: sets: item/1 .. 9/:x ; endsets min = @sum ( item ( i ) :x ( i )) ; x ( 1 ) +x ( 2 ) +x ( 3 ) +x ( 4 ) +x ( 5 ) >= 2 ; x ( 3 ) +x ( 5 ) +x ( 6 ) +x ( 8 ) +x ( 9 ) >= 3 ; x ( 4 ) +x ( 6 ) +x ( 7 ) +x ( 9 ) >= 2 ; x ( 3 ) <= x1 ; x ( 3 ) <= x2 ; x ( 4 ) <= x7 ; x ( 5 ) <= x1 ; x ( 5 ) <= x2 ; x ( 6 ) <= x7 ; x ( 8 ) <= x5 ; x ( 9 ) <= x1 ; x ( 9 ) <= x2 ; @for ( item ( i ) :@bin ( x ( i )) ) ; END 来源： CSDN 作者： 至始至终jy 链接： https://blog.csdn.net/qq_43527713/article/details/103846234

这个网站上已经有很多性能问题，但我发现几乎所有问题都是针对特定问题而且相当狭窄。 几乎所有人都重复这些建议，以避免过早优化。 我们假设： 代码已经正常工作 所选择的算法对于问题的情况已经是最佳的 已经测量了代码，并且已经隔离了违规的例程 所有优化尝试也将被测量，以确保它们不会使事情变得更糟 我在这里寻找的是在一个关键算法中挤出最后几个百分点的策略和技巧，除此之外别无他法。 理想情况下，尝试使答案语言不可知，并在适用的情况下指出建议策略的任何缺点。 我将使用我自己的初步建议添加回复，并期待Stack Overflow社区可以想到的任何其他内容。 #1楼 我花了一些时间来优化在低带宽和长延迟网络（例如卫星，远程，离岸）上运行的客户端/服务器业务系统，并且能够通过相当可重复的过程实现一些显着的性能改进。 措施 ：首先了解网络的基础容量和拓扑。 与业务中的相关网络人员交谈，并利用ping和traceroute等基本工具在典型的运营期间（至少）建立每个客户端位置的网络延迟。 接下来，对显示有问题症状的特定最终用户功能进行准确的时间测量。 记录所有这些测量值，以及它们的位置，日期和时间。 考虑在客户端应用程序中构建最终用户“网络性能测试”功能，允许高级用户参与改进过程; 当你处理因表现不佳的系统而感到沮丧的用户时，像这样赋予他们权力可能会产生 巨大的 心理影响。 分析

Apache Spark由于其出色的性能、简单的接口和丰富的分析和计算库而获得了广泛的行业应用。与大数据生态系统中的许多项目一样，Spark在Java虚拟机(JVM)上运行。因为Spark可以在内存中存储大量数据，因此它主要依赖于Java的内存管理和垃圾收集(GC)。但是现在，了解Java的GC选项和参数的用户可以调优他们的Spark应用程序的最佳性能。本文描述了如何为Spark配置JVM的垃圾收集器，并给出了实际的用例来解释如何调优GC，以提高Spark的性能。我们在调优GC时考虑关键因素，如收集吞吐量和延迟。 spark和GC的介绍： 随着Spark的广泛应用，Spark应用程序的稳定性和性能调优问题越来越成为人们关注的话题。由于Spark以内存为中心的方法，通常使用100GB或更多内存作为堆空间，这在传统的Java应用程序中很少见到。在与使用Spark的大公司合作时，我们收到了许多关于GC在执行Spark应用程序时所面临的各种挑战的担忧。例如，垃圾收集需要很长的时间，导致程序经历长时间的延迟，甚至在严重的情况下崩溃。在本文中，我们使用真实的例子，结合具体的问题，讨论可以缓解这些问题的Spark应用程序的GC调优方法。 Java应用程序通常使用这两种GC策略 : 并发标记清理(Concurrent Mark Sweep garbage collection简称CMS