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關(guān)于MySQL優(yōu)化方面的文章，但是大多都是以原理為主。個(gè)別的排版還很難辨認(rèn)， 于是在2020/4/2號(hào)的22:51咔咔開(kāi)始擼這篇文章 1. 單表優(yōu)化 2. 雙表優(yōu)化 3. 三表優(yōu)化 4. 避免索引失效 5. in 和 exists 使用區(qū)別
GPU加速：這些鏡像經(jīng)過(guò)優(yōu)化，能夠充分利用NVIDIA GPU進(jìn)行計(jì)算，尤其是在深度學(xué)習(xí)、大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和高性能計(jì)算任務(wù)中，能夠顯著提升計(jì)算效率。 優(yōu)化設(shè)計(jì)：容器鏡像針對(duì)特定的任務(wù)（如深度學(xué)習(xí)框架、AI 任務(wù)等）進(jìn)行優(yōu)化，保證了性能和兼容性。 多種深度學(xué)習(xí)框架：NVIDIA提供了
的安全防護(hù)，并通過(guò)各種優(yōu)化技術(shù)，充分保障遠(yuǎn)程辦公用戶的使用體驗(yàn)，滿足各種場(chǎng)景下的遠(yuǎn)程辦公安全訪問(wèn)需求。二、產(chǎn)品亮點(diǎn)安全：端到端的安全防護(hù)體系，深信服擁有多項(xiàng)加密技術(shù)，多種認(rèn)證方式、主從綁定等特色功能，保證用戶身份安全、終端/數(shù)據(jù)安全、傳輸安全、應(yīng)用權(quán)限安全和審計(jì)安全。易用：全面支
優(yōu)化器方法配置 這些配置參數(shù)提供了影響查詢(xún)優(yōu)化器選擇查詢(xún)規(guī)劃的原始方法。如果優(yōu)化器為特定的查詢(xún)選擇的缺省規(guī)劃并不是最優(yōu)的，可以通過(guò)使用這些配置參數(shù)強(qiáng)制優(yōu)化器選擇一個(gè)不同的規(guī)劃來(lái)臨時(shí)解決這個(gè)問(wèn)題。更好的方法包括調(diào)節(jié)優(yōu)化器開(kāi)銷(xiāo)常量、手動(dòng)運(yùn)行ANALYZE、增加配置參數(shù)default_
查看主賬號(hào)資源。經(jīng)您授權(quán)后優(yōu)化顧問(wèn)服務(wù)會(huì)在全部區(qū)域開(kāi)通。如果您有任何關(guān)于授權(quán)范圍的疑問(wèn)，可聯(lián)系華為云客服咨詢(xún)。 2.3免責(zé)聲明 您理解并同意：優(yōu)化顧問(wèn)服務(wù)檢查結(jié)果中的風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)及優(yōu)化建議僅供您參考，華為云不承諾該內(nèi)容能夠完全解決您的所有問(wèn)題。華為云不承諾優(yōu)化顧問(wèn)服務(wù)毫無(wú)瑕疵，但華為云
成本優(yōu)化支柱簡(jiǎn)介 成本優(yōu)化支柱專(zhuān)注于幫助企業(yè)高效地使用云服務(wù)來(lái)構(gòu)建工作負(fù)載，面向工作負(fù)載的整個(gè)生命周期不斷完善和改進(jìn)，減少不必要的開(kāi)支并提升運(yùn)營(yíng)效率，讓云上應(yīng)用始終最具成本效益。 成本優(yōu)化實(shí)踐不意味著只有降本，它是安全合規(guī)、韌性等維度的平衡，也是達(dá)成業(yè)務(wù)目標(biāo)的最優(yōu)投入。 華為公司
行建模，從而捕捉長(zhǎng)期和短期興趣。 3.3 強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化 AI Agent可使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法，通過(guò)獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制（如點(diǎn)擊率CTR、轉(zhuǎn)化率CVR）優(yōu)化推薦策略。 3.4 多目標(biāo)優(yōu)化 推薦系統(tǒng)通常不僅追求點(diǎn)擊率，還需要兼顧用戶體驗(yàn)和平臺(tái)收益，AI Agent可在多目標(biāo)優(yōu)化中動(dòng)態(tài)權(quán)衡。 四、代碼實(shí)戰(zhàn)：基于深度學(xué)習(xí)的推薦系統(tǒng)AI
Parallel Local Search（WPLS）算法同時(shí)結(jié)合了機(jī)器學(xué)習(xí)與運(yùn)籌優(yōu)化中的技巧，在局部搜索的過(guò)程中使用了禁忌表策略，并且自學(xué)習(xí)地調(diào)整評(píng)估函數(shù)來(lái)跳出局部最優(yōu)。在實(shí)現(xiàn)上，該算法借助于華為云鯤鵬和昇騰實(shí)例的獨(dú)特硬件優(yōu)勢(shì)和特點(diǎn)，最大程度地發(fā)揮了算法的并行化加速能力，使用極短的時(shí)間就能
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持續(xù)優(yōu)化 運(yùn)維治理階段是一個(gè)持續(xù)改進(jìn)的循環(huán)，您需要基于Well-Architected Framework（簡(jiǎn)稱(chēng)WAF）定期審查和評(píng)估云環(huán)境，根據(jù)業(yè)務(wù)需求和 WAF 的最佳實(shí)踐進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化。 您也需要持續(xù)學(xué)習(xí)和應(yīng)用新的華為云服務(wù)和功能，不斷提升云環(huán)境的成熟度。 通過(guò)將 WAF
遇見(jiàn)你，遇見(jiàn)未來(lái) 華為云 | +智能，見(jiàn)未來(lái) 博士招聘 搜索引擎優(yōu)化工程師 搜索引擎優(yōu)化工程師 領(lǐng)域方向：AI 工作地點(diǎn)： 深圳、北京 搜索引擎優(yōu)化工程師 AI 深圳、北京 崗位職責(zé) 1、承接語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別模型和API優(yōu)化工作； 2、基于用戶歷史多模態(tài)信息，對(duì)用戶行為意圖建模與個(gè)性化推薦技術(shù)研究；
運(yùn)動(dòng)物體跟蹤實(shí)際上就是對(duì)運(yùn)動(dòng)物體位置的測(cè)量和估計(jì)，和稱(chēng)小兔兔體重一樣，我們也有兩個(gè)渠道可以知道運(yùn)動(dòng)物體的位置，一個(gè)是我們觀察到的，目標(biāo)A在的某一幀圖像的某個(gè)坐標(biāo)點(diǎn)，另一個(gè)是我們根據(jù)前面幾幀里目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)情況估計(jì)出來(lái)的，這個(gè)估計(jì)是假定目標(biāo)運(yùn)動(dòng)是光滑的（當(dāng)然也可以有其他模型），在這個(gè)
Hive SQL邏輯優(yōu)化 操作場(chǎng)景 在Hive上執(zhí)行SQL語(yǔ)句查詢(xún)時(shí)，如果語(yǔ)句中存在“(a&b) or (a&c)”邏輯時(shí)，建議將邏輯改為“a & (b or c)”。 樣例 假設(shè)條件a為“p_partkey = l_partkey”，優(yōu)化前樣例如下所示： select
咳咳咳，寶子們！今天我們繼續(xù)講解優(yōu)化算法——指數(shù)加權(quán)平均數(shù)（Exponentially weighted averages）！基本原理小編用腳趾都知道這個(gè)優(yōu)化算法肯定用到了指數(shù)加權(quán)平均，也可以稱(chēng)之為指數(shù)加權(quán)移動(dòng)平均，通過(guò)它可以計(jì)算局部的平均值，描述數(shù)值的變化趨勢(shì)。所以本篇全文就圍
相關(guān)服務(wù)和工具 華為云優(yōu)化顧問(wèn)，提供成本維度的巡檢，識(shí)別ECS、EIP、EVS、ELB等閑置資源。 華為云成本中心，除識(shí)別ECS、EIP、EVS、ELB等閑置資源外，還基于歷史消費(fèi)提供節(jié)省評(píng)估。您可參考系統(tǒng)給出的利用率信息、預(yù)估月度節(jié)省，結(jié)合業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)意見(jiàn)，采取資源優(yōu)化行動(dòng)。 父主題：
IO高？業(yè)務(wù)慢？在DWS實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景中因IO高、IO瓶頸導(dǎo)致的性能問(wèn)題非常多，其中應(yīng)用業(yè)務(wù)設(shè)計(jì)不合理導(dǎo)致的問(wèn)題占大多數(shù)。本文從應(yīng)用業(yè)務(wù)優(yōu)化角度，以常見(jiàn)觸發(fā)IO慢的業(yè)務(wù)SQL場(chǎng)景為例，指導(dǎo)如何通過(guò)優(yōu)化業(yè)務(wù)去提升IO效率和降低IO。 說(shuō)明 ：因磁盤(pán)故障（如慢盤(pán)）、raid卡讀寫(xiě)策略（如Write Through）、集群
隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，模型越來(lái)越大，計(jì)算量，復(fù)雜程度都在不斷增加，因此在推理階段，如果推理態(tài)的推理時(shí)延要求較高，則需要進(jìn)行推理時(shí)延優(yōu)化，推理優(yōu)化是一個(gè)復(fù)制工程，可以通過(guò)AI計(jì)算引擎來(lái)優(yōu)化，如圖編譯技術(shù)，算子加速，算子替換，流水線并行等技術(shù)進(jìn)行系統(tǒng)層加速，也可以用模型
悉程度(更方便調(diào)節(jié)超參數(shù))。 參考資料 《智能之門(mén)-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)入門(mén)》-15.2 梯度下降優(yōu)化算法 《深度學(xué)習(xí)》-第八章 深度模型中的優(yōu)化 《動(dòng)手學(xué)深度學(xué)習(xí)》-優(yōu)化算法
開(kāi)通優(yōu)化顧問(wèn)服務(wù) 在使用優(yōu)化顧問(wèn)之前，您需要開(kāi)通優(yōu)化顧問(wèn)服務(wù)，以下為您介紹如何開(kāi)通優(yōu)化顧問(wèn)服務(wù)。 前提條件 開(kāi)通優(yōu)化顧問(wèn)前，請(qǐng)您先注冊(cè)華為賬號(hào)并開(kāi)通華為云。 操作步驟 登錄華為云管理控制臺(tái)。 在控制臺(tái)首頁(yè)左上角，單擊“”，選擇“服務(wù)列表 > 管理與監(jiān)管 > 優(yōu)化顧問(wèn)”，進(jìn)入優(yōu)化顧問(wèn)服務(wù)頁(yè)面。
