#对向量的子集进行操作 #tapply(参数):tapply(向量,因子/因子列表,函数/函数名) > x <- c(rnorm(5),runif(5),rnorm(5,1)) > f <- gl(3,5) > f [1] 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 Levels: 1 2 3 > tapply(x,f,mean) 1 2 3 -0.5004154 0.4044779 0.9769996 > tapply
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍kNN算法的分类精度以及在sklearn中的实现。
GWAS分析时,无论是一般线性模型,还是广义线性模型,都要对协变量进行处理。数值类型的协变量(比如初生重数值协变量,PCA的值)直接加进去,因子协变量(比如不同的年份,不同的地点,场等)需要转化为虚拟变量。
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代码清单4-4 #include <string.h> int main() { bool flag; bool IsUsed[10]; int number, revert_number
习题4-4 特殊a串数列求和 给定两个均不超过9的正整数a和n,要求编写程序求a+aa+aaa++⋯+aa⋯a(n个a)之和。 输入格式: 输入在一行中给出不超过9的正整数a和n。
转载请注明出处:http://blog.csdn.net/wangyaninglm/article/details/51533549, 来自: shiter编写程序的艺术 图割,置信传播等全局优化立体匹配算法 融合公式(4-4)双边滤波的结果后: ? 图4-4 自底向上聚合 Figure 4-4 Leaf to Root aggregation 自底向上聚合即为Leaf to Root,是从叶子节点到根节点的代价聚合,以图4-4为例, 图4- 并行化立体匹配流程 Figure 4- 首先针对基于最小生成树的全局立体匹配算法,的整个算法流程进行计算量分析建模,分析并提取其中的密集计算任务,参照[32]进行双边滤波的优化 5.2 通用处理器指令优化(SIMD向量化计算) 几乎所有的处理器厂商都为自己的处理器产品制作了多媒体扩展部件。图形处理器的并行计算需要额外的硬件投入,而且与内存交换数据需要耗费时间。
localdata = *data; for(i=0; i<10; i++) { anyfunc ( localdata, i); } } 这为编译器优化代码提供了条件 例如示例 4-4(b)的效率比示例4-4(a)的高 : ? 2、循环体内的判断 如果循环体内存在逻辑判断, 并且循环次数很大, 宜将逻辑判断移到循环体的外面。 示例 4-4(c)的程序比示例 4-4(d)多执行了 N-1次逻辑判断。 并且由于前者老要进行逻辑判断,打断了循环“ 流水线” 作业,使得编译器不能对循环进行优化处理, 降低了效率。 如果 N非常大, 最好采用示例 4-4(d)的写法, 可以提高效率。如果 N非常小,两者效率差别并不明显,采用示例 4-4(c)的写法比较好, 因为程序更加简洁。 ? 使用递增循环计数器的代码不享有这种优化。 四、指针 我们应该尽可能的使用引用值的方式传递结构数据,也就是说使用指针,否则传递的数据会被拷贝到栈中,从而降低程序的性能。
光栅化 使用算法,最普通的就是Bresenhamis算法(特点:只使用整数运算,不使用round()函数,适用于线段和圆弧,获得最优化,最接近的结果。) 4-4:像素处理 对每个像素区域进行着色,对像素贴上贴图,形成最终的画面 这里分两部分 输入:像素的位置,深度,贴图坐标,法线,切线,颜色等 输出:每个像素的颜色,透明度 将通过显卡完成的像素颜色之 渲染绘图管线流程图 4-4:顶点处理 顶点渲染的作用是对三维图元的顶点进行坐标变换和光照计算,生成可用于渲染到投影空间的顶点坐标/颜色和纹理坐标。
本章主要内容面向接触过C++的老铁 主要内容含: ※全文大致内容总结 一.插入数据优化 关于插入数据优化,主要有以下三个方面 批量插入 手动提交事务 主键顺序插入 1.批量插入 采取以下形式,在一个 顺序插入可以减少 页分裂 (下文主键优化有详解)相应博客传送门 二.主键优化 1.主键设计原则 满足业务需求的情况下, 尽量降低主键的长度。 三.order by优化 尽量使用 覆盖索引INDEX . (覆盖索引加子查询形式&多表联查) 优化思路: 一般分页查询时,通过创建 覆盖索引 能够比较好地提高性能,可以通过 覆盖索引加子查询形式 或者 多表联查 进行优化。 count(*) InnoDB引擎并不会把全部字段取出来,而是专门做了优化,不取值,服务层直接按行进行累加。
图片相关优化 压缩格式优化 简书 高清晰无压缩 > RGBA32 缺点 内存占用大, 显示运行内存 中清晰中压缩 > RGBA16+Dithering(TexturePacker)内使用FloydSteinberg Android] ETC1, 不支持dxt [Iphone/Ipand] PVRTC4 压缩默认 RGBA16 清晰度高但是渐变不合适 RGBA32 高保真 16it/尺寸减半 压缩 UI Icon 声音相关优化 推荐将Load Type设置为Decompress on Load(在加载时解压)会运行的更流畅(并不是使用于任何的音频,只是使用于频繁使用的音频) 参考链接: -微信公众号(游戏蛮牛)-Unity性能优化 —声音优化
或的逻辑约束 三个选择的或 只有才 更多或 整数可除 多边形组合 固定花费 分段线性 组合型 set covering set packing 食堂定位 地图填色 Julia例子 9数独 概述 整数优化就是线性优化
Android 优化目录 ---- 利用 Network Profiler 检查网络流量 接口设计 API设计 App 与 Server 之间的 API 设计要考虑网络请求的频次,资源的状态等 故而也是需要优化的一个点。可以在获取图片时告知服务器需要的图片的宽高,以便服务器给出合适的图片,避免浪费。 弱网优化 除了正常的网络优化,还需考虑到弱网情况下 App 的表现。 一般来说,网络延迟在 60ms 内是 OK 的,超过 200ms 就比较糟糕了。 弱网优化,本质上是在弱网的情况下能让用户流畅的使用。 压缩/减少数据传输量 利用缓存减少网络传输 针对弱网(移动网络),不自动加载图片 界面先反馈,请求延迟提交。
Android 优化目录 ---- 理想情况下,60 FPS 以上就不会卡顿,就是 1 秒内要有 60 帧,所以每一帧要在 16ms 内绘制完成。 刷新机制可以看Android Project Butter分析或《Android应用性能优化最佳实践》2.1.2 刷新机制一节。 大片的蓝色可以接受,如果整个窗口是蓝色的,可以尝试优化减少一次 绘制。 绿色:每个像素多绘制了 2 次。 淡红:每个像素多绘制了 3 次。一般来说,这个区域不超过屏幕的 1/4 是可以接受的。 严重影响性能,需要优化,避免深红色区域。 自定义 View 本身被认为一层,但是 onDraw 里可绘制时可能产生过度绘制,通过 canvas.clipRect 来解决,具体参见 《Android应用性能优化最佳实践》2.4.3 一节。
概览 线性化的必要性 非线性条件线性化 绝对值约束 最大最小约束 比例约束 总结 Julia优化例子 Knapsack Diet 概览 线性优化,指的是目标函数和约束条件都是线性的优化问题。 面对一个优化问题,首先需要建立优化问题的模型,因此需要编程语言;对优化问题建模后需要求解该问题,因此需要求解不同优化问题的solver。 优化库JuMP:是Julia的一个包,用于建立优化问题。 solver:Jump支持很多开源与商业的solver,这些solver用于求解优化问题。 线性化的必要性 求解线性问题要比求解非线性问题容易很多,因此将非线性的目标函数或者约束跳进进行线性化,有利于求解优化问题。 本文将介绍三种常见的非线性约束并探讨如何将其线性化。 \end{equation} 最大最小约束 最大最小约束(或最小最大约束),可以将优化目标用一个自变量代替,然后补充满足条件的自变量的约束条件即可。
之前曾在iOS 优化-瘦身文章中提到过 iOS 优化将会是一个专题,今天就带来 iOS 优化系列的第二篇,主要介绍一下启动优化,即如何减少应用的启动时间。 App 启动过程 在优化之前,我们需要对 App 的完整启动过程有个了解,这样我们才能知道启动耗时分布的阶段、哪一个阶段可以被优化以及优化哪一个阶段 ROI 最高。 下面是一些常用的优化手段,优化起来易,防劣化起来难。 首屏渲染优化 这个阶段其实对 UI 渲染效率的提升了,优化手段也就是渲染优化方面的通用手段了。 参考资料 reducing-your-app-s-launch-time[6] 58 同城 App 性能治理实践-iOS 启动时间优化 iOS 优化篇 - 启动优化之 Clang 插桩实现二进制重排[7
Android 优化目录 ---- App 启动方式 冷启动 App 没有启动过或 App 进程被杀,系统中不存在该 App 进程,此时启动即为冷启动。 优化 布局优化 逻辑优化 必要且耗时的逻辑,考虑单独开线程执行 必要不耗时,按优先级高低依次执行 非必要的延迟初始化,等用到再初始化 针对冷启动的欺骗效果 使用 placeholder UI
Android 优化目录 ---- 交换数据格式 Google 推出的 Protocal Buffers 是一种更轻便高效的存储结构,但消耗内存较大。 SharePreferences 优化 当 SharedPreferences 文件还没有被加载到内存时,调用 getSharedPreferences 方法会初始化文件并读入内存,这容易导致 耗时更长 因此,最好的优化方法就是避免频繁地读写 SharedPreferences,减少无谓的调用。 数据库优化 使用 StringBuilder 代替 String 查询时返回更少的结果集及更少的字段 查询时只取需要的字段和结果集,更多的结果集会消耗更多的时间及内存,更多的字段会导致更多的内存消耗 实际多表操作在被实际执行前,查询优化器会根据连接条件,列出几组可能的连接方案并从中找出系统开销最小的最佳方案 查询列与索引列次序一致 用多表连接代替 EXISTS 子句 把过滤记录数最多的条件放在最前面
Android 优化目录 ---- 优化的意义 减少 OOM,提高应用稳定性。 减少卡顿,提高应用流畅度。 减少内存占用,提高应用后台运行时的存活率。 减少异常发生,减少代码逻辑隐患。 refWatcher.watch(activity); } }); return refWatcher; } } } 内存优化 @IntDef,@StringDef 代替枚举 zipalign 优化 apk 节制使用 Service 如果需要使用 Service 来执行后台任务,一定要任务正在执行的时候才启动 Service switch (level) { case TRIM_MEMORY_UI_HIDDEN: // 释放资源 break; } } 图片优化
Android 优化目录 ---- Android 5.0 后用 Battery Historian 工具分析电量。 WakeLock Android 系统本身为了优化电量的使用,会在没有操作时进入休眠状态,来节省电量。 优化建议 优化网络请求 在蜂窝移动网络下,最好做到批量执行网络请求,尽量避免频繁的间隔网络请求,尽量多地保持在 Radio Standby 状态。 可以在代码中调起电量优化的设计页面,让用户选择是否将应用加入白名单,以在 Doze 模式下能够做一些事情。 // Remove the listener you previously added locationManager.removeUpdates(locationListener); 计算优化