书栈网 · BookStack 本次搜索耗时 0.039 秒,为您找到 118218 个相关结果.
  • curve覆盖率收集优化

    curve覆盖率收集优化 curve覆盖率收集优化 curve主要从2个维度衡量单元测试覆盖率:行覆盖率和分支覆盖率。 项目组内规定,所有模块行覆盖率需要达到70%;分支覆盖率mds模块需要达到70%,其他模块需要达到65%。否则ci自动失败,代码无需进入review阶段,更没法进入仓库。 先看看效果: 我们在ci配置了单元测试覆盖率收集的job...
  • 优化器GUC参数的Hint

    优化器GUC参数的Hint 功能描述 语法格式 参数说明 优化器GUC参数的Hint 功能描述 设置本次查询执行内生效的查询优化相关GUC参数。hint的推荐使用场景可以参考各guc参数的说明,此处不作赘述。 语法格式 set ( param value ) 参数说明 param 表示参数名。 value 表示参数的取值。 目前支...
  • 利用服务器进行优化

    利用服务器进行优化 Servers RIDs (Resource ID) 创建精灵 将网格实例化到3D空间 创建一个2D刚体并使用它移动精灵 从服务器获取数据 利用服务器进行优化 像Godot这样的引擎由于其更高层次的构建和功能, 提供了更多的易用性. 它们中的大多数都是通过 Scene System 来访问和使用的. 使用节点和资源可以...
  • 优化数据装载和查询性能

    优化数据装载和查询性能 优化数据装载和查询性能 使用下列技巧来帮助优化数据装载和后续的查询性能。 在装载数据到现有表中之前删掉索引。 在现有数据上创建一个数据比随着每个行被装载而增量更新索引更快。用户可以临时增加maintenance_work_mem服务器配置参数来帮助加速CREATE INDEX命令,不过装载性能会被影响。只有在系统中没有活...
  • PgSQL · 案例分享 · 递归收敛优化

    背景 优化方法 背景 有一个这样的场景,一张小表A,里面存储了一些ID,大约几百个。 (比如说巡逻车辆ID,环卫车辆的ID,公交车,微公交的ID)。 另外有一张日志表B,每条记录中的ID是来自前面那张小表的,但不是每个ID都出现在这张日志表中,比如说一天可能只有几十个ID会出现在这个日志表的当天的数据中。 (比如车辆的行车轨迹数据,每秒上报轨...
  • Planner优化——Analysis与Pass说明

    Planner优化——Analysis与Pass说明 1. Analysis与Pass调用 2. Analysis与Pass依赖 3. Analysis介绍 4. Pass介绍 Planner优化——Analysis与Pass说明 1. Analysis与Pass调用 //TODO(Wen Xiang) 2. Analy...
  • MongoDB的索引与查询优化

    1119 2020-03-14 《MongoDB学习总结》
    单字段索引 复合索引 数组的多键索引 索引管理 慢查询监控 MongoDB的索引的机制与普通数据库基本相似,主要有如下几部分: 单字段索引 MongoDB默认为所有集合创建了一个_id字段的单字段索引,该索引唯一,且不能删除(_id为集合的主键) 索引的创建方法: db . customers . ensureIndex ({ name...
  • Doris存储文件格式优化

    Doris存储文件格式优化 文件格式 DataPage Bloom Filter Pages Ordinal Index Page Short Key Index page Column的其他索引 元数据定义 读写逻辑 写入 读取 编码 压缩 TODO Doris存储文件格式优化 文件格式 图1. doris seg...
  • Spark性能优化指南——高级篇

    Spark性能优化指南——高级篇 1 数据倾斜调优 1.1 调优概述 2.2 数据倾斜发生时的现象 2.3 数据倾斜发生的原理 2.4 如何定位导致数据倾斜的代码 某个task执行特别慢的情况 某个task莫名其妙内存溢出的情况 2.5 查看导致数据倾斜的key的数据分布情况 2.6 数据倾斜的解决方案 解决方案一:使用Hive ETL预处理数...
  • 7.1. 优化与深度学习

    1869 2019-06-05 《动手学深度学习》
    7.1. 优化与深度学习 7.1.1. 优化与深度学习的关系 7.1.2. 优化在深度学习中的挑战 7.1.2.1. 局部最小值 7.1.2.2. 鞍点 7.1.3. 小结 7.1.4. 练习 7.1.5. 参考文献 7.1. 优化与深度学习 本节将讨论优化与深度学习的关系,以及优化在深度学习中的挑战。在一个深度学习问题中,我们通常会预...