基因查询优化器 geqo geqo_threshold geqo_effort geqo_pool_size geqo_generations geqo_selection_bias geqo_seed 基因查询优化器 介绍基因查询优化器相关的参数。基因查询优化器（GEQO）是一种启发式的查询规划算法。这个算法减少了对复杂查询规划的时间...

优化器方法配置 enable_bitmapscan force_bitmapand enable_hashagg enable_hashjoin enable_indexscan enable_indexonlyscan enable_material enable_mergejoin enable_nestloop enable_inde...

优化器开销常量 seq_page_cost random_page_cost cpu_tuple_cost cpu_index_tuple_cost cpu_operator_cost effective_cache_size allocate_mem_cost 优化器开销常量 介绍优化器开销常量。这里描述的开销可以按照任意标准度量。只...

3. 性能优化 3. 性能优化 性能优化其实就是在理解浏览器的基础上“因地制宜”，因此可以配合1.3节“浏览器”部分进行理解。 强烈推荐把 Google Web 上性能优化 Tab 中的文章都通读一遍，其基本涵盖了现代浏览器中性能优化的所有点，非常系统。下面也摘录了其中一些个人认为非常不错的篇幅。 3.1. 加载性能 3.2. ...

安装后优化文档 安装后优化文档 能解决部分CPU和内存高占用问题配置文件调整 $ cd / opt / jumpserver $ vi config . yml   # 调整 debug 模式和 log_level ... DEBUG : false ... LOG_LEVEL : ERROR ... ...

VasSonic成长历程 1.前言 2.项目背景 3.业务形态 4.VasSonic的前世 4.1 终端优化 4.2 静态直出 4.3 离线预推 4.4 业务形态变化 4.5 动态直出 4.6 webso的尝试 5. VasSonic的诞生 5.1 并行加载 5.2 动态缓存 5.3 页面分离 5.4 请求规范约定 5.5 cac...

Angel中的优化器 1. SGD 2. Momentum 3. AdaGrad 4. AdaDelta 5. Adam 4. FTRL Angel中的优化器 机器学习的优化方法多种多样, 但在大数据场景下, 使用最多的还是基于SGD的一系列方法. 在Angel中目前只实现了少量的最优化方法, 如下: 基于随机梯度下降的方法 SDG:...

存储分配与优化 1. PaddlePaddle的显存分配策略 1.1. 显存自增长AutoGrowth策略 1.2. 显存预分配策略 1.3. 显存分配策略的选择方式 2. PaddlePaddle的存储优化策略 2.1. GC策略: 存储垃圾及时回收 2.2. Inplace策略: Op内部的输出复用输入 3. 存储优化Best Practi...

其他优化器选项 default_statistics_target constraint_exclusion cursor_tuple_fraction from_collapse_limit join_collapse_limit plan_mode_seed hashagg_table_size enable_codegen codege...

基因查询优化器 geqo geqo_threshold geqo_effort geqo_pool_size geqo_generations geqo_selection_bias geqo_seed 基因查询优化器 介绍基因查询优化器相关的参数。基因查询优化器（GEQO）是一种启发式的查询规划算法。这个算法减少了对复杂查询规划的时间...