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InnoDB引擎算法和优化
1 innodb存储引擎介绍 innodb存储引擎支持两种常见的索引：B+树索引和哈希索引。 innodb支持哈希索引是自适应的，innodb会根据表的使用情况自动生成哈希索引。 叶级别不包含行的全部数据，叶级别除了包含行的键值以外，每个索引行还包含了一个书签（bookmark），该书签告诉innodb存储引擎，哪里可以找到与索引对应的数据。 DROP PRIMARY KEY | DROP {INDEX|KEY} index_names DROP [ONLINE|OFFLINE] INDEX index_name ON tbl_name 算法 从下图1可以看出，所有记录都在页节点中，并且为顺序存放，我们从最左边的叶节点开始遍历，可以得到所有键值的顺序排序：5、10、15、20、25、30、50、55、60、65、75、80、85、90. ? 同时要考虑插入B+树的三种情况，每种情况都可能导致不同的插入算法。如下表所示： ? B+树插入的3种情况 我们实例分析B+树的插入，在图1的B+树中，我们需要插入28这个值。
1K10发布于 2018-12-06 - 来自专栏五分钟学算法
10 大算法
什么是算法呢？ 简单的说，任何定义明确的计算步骤都可称为算法，接受一个或一组值为输入，输出一个或一组值。 1、有穷性，执行有限步骤后，算法必须中止。 2、确切性，算法的每个步骤都必须确切定义。 与早期的排序算法相比(如冒泡算法)，这些算法将排序算法提上了一个大台阶。也多亏了这些算法，才有今天的数据发掘，人工智能，链接分析，以及大部分网页计算工具。 02 傅立叶变换 和快速傅立叶变换 ? 从搜索引擎和社交网站，到市场分析工具，都在不遗余力地寻找因特网的真正构造。 普遍认为Google是首先使用这类算法的机构，不过其实早在1996年(Google 问世2年前)李彦宏就创建的“RankDex”小型搜索引擎就使用了这个思路。 你正在看的这个网页就是使用数据压缩算法将信息下载到你的电脑上。除文字外，游戏，视频，音乐，数据储存，云计算等等都是。它让各种系统更轻松，效率更高。 10 随机数生成算法 ?
53240发布于 2019-06-03 - 来自专栏程序员互动联盟
【专业技术】引擎算法探究
大于3维的空间我们想象不出来，但是算法是一样的。 如果我们有下面的数据 ? 那么通过用欧式距离公式可知： 《机器学习》与《python编程》的距离＝ ? 0, 0, 1, 1], [1, 1, 1, 2, 0], [2, 2, 2, 0, 0], [1, 1, 1, 0, 0], [5, 5, 5, 0, 0]] 推荐引擎 similarity * userRating if simTotal == 0: return 0 else: return ratSimTotal/simTotal #预计得分 推荐引擎代码 ''' 推荐引擎: 给用户推荐N个最喜欢的课程 input ds: 评价矩阵 userIdx: N: 最高推荐N个结果 simFunc estFunc ''' 局限 * 这个算法需要对整个数据集进行多次复杂的计算，如果数据量很大，则性能可能无法接受。一种解决办法是对矩阵进行SVD分解，把高维度的矩阵转换成低维度度的矩阵。
90790发布于 2018-03-16 - 来自专栏侯哥的Python分享
MySQL高级10-InnoDB引擎存储架构
区(Extent)：表空间的单元结构，每个区的大小为1M, 默认情况下，InnoDB存储引擎页大小为16k，即一个区中一共有64个连续的页 页(Page)：页是InnoDB存储引擎磁盘管理的最小单元 ，每个页大小默认为16K,为了保证页的连续，InnoDB存储引擎每次从磁盘申请4-5个区 行(Row)：InnoDB存储引擎数据是按行进行存放的，Trx_id：每次对某条记录进行改动时，都会把对应的事务 要注意的是，在InnoDB存储引擎中，除了系统表空间（System Tablespace），还存在一个叫做表空间文件（Tablespaces）的概念。表空间文件用于存储用户创建的表和索引。 总结：File-Per-Table Tablespace是MySQL InnoDB存储引擎的一个选项，允许每个表使用单独的表空间文件存储数据和索引。 双写缓冲区文件的主要作用是用于在MySQL崩溃或意外断电的情况下，保护InnoDB存储引擎使用的数据页的完整性。
71521编辑于 2023-09-20 - 来自专栏智能大数据分析
【深度学习优化算法】10：Adam算法
在AdaGrad算法中，我们通过对每个坐标缩放来实现高效计算的预处理器。 在RMSProp算法中，我们通过学习率的调整来分离每个坐标的缩放。 Adam算法将所有这些技术汇总到一个高效的学习算法中。 前者在实践中效果略好一些，因此与RMSProp算法有所区分。通常，我们选择 \epsilon = 10^{-6} ，这是为了在数值稳定性和逼真度之间取得良好的平衡。 data_iter, feature_dim = d2l.get_data_ch11(batch_size=10) d2l.train_ch11(adam, init_adam_states(feature_dim p.grad.data.zero_() hyperparams['t'] += 1 data_iter, feature_dim = d2l.get_data_ch11(batch_size=10 Adam算法在RMSProp算法基础上创建的，还在小批量的随机梯度上使用EWMA。 在估计动量和二次矩时，Adam算法使用偏差校正来调整缓慢的启动速度。
62510编辑于 2025-08-02 - 来自专栏程序员IT圈
10 分钟理解 JS 引擎的执行机制
所以只有满足 (1)3秒后 (2)主线程空闲，同时满足时，才会3秒后执行该函数 如果主线程执行内容很多，执行时间超过3秒，比如执行了10秒，那么这个函数只能10秒后执行了。 觉得本文对你有帮助？
1.9K91发布于 2018-03-05 - 来自专栏数据科学与人工智能
【算法】10 种机器学习算法要点
小编邀请您，先思考： 1 你熟悉那些机器学习算法？ 2 你如何应用机器学习算法？ 常见机器学习算法名单 这里是一个常用的机器学习算法名单。 这些算法几乎可以用在所有的数据问题上： 线性回归 逻辑回归 决策树 SVM 朴素贝叶斯 K最近邻算法 K均值算法 随机森林算法 降维算法 Gradient Boost 和 Adaboost 算法 1、线性回归 更多请见：支持向量机的简化(http://www.analyticsvidhya.com/blog/2014/10/support-vector-machine-simplified/) 将这个算法想作是在一个 princomp(train, cor = TRUE) train_reduced <- predict(pca,train) test_reduced <- predict(pca,test) 10
74990发布于 2018-03-27 - 来自专栏施炯的IoT开发专栏
Windows 10 IoT Serials 10 – 如何使用OCR引擎进行文字识别
在Windows 10通用应用程序UWP示例中，包含了OCR应用程序，具体请参考（https://github.com/Microsoft/Windows-universal-samples/tree/ 但是部署到Windows 10 IoT Core设备以后，会出现如下错误：“No available OCR languages.” 、”English is not supported”，如下图所示。 解决方法 上述问题的出现，是由于Windows 10 IoT Core设备上没有OCR的相关资源，导致程序无法正常运行。 解决方法如下： 首先，将Windows 10设备的C:\\Windows\OCR目录拷贝到Windows 10 IoT Core设备的c$\Windows目录，如下图所示。 ? 调试 本次调试在MBM板子上进行，Windows 10 IoT Core设备的OS版本号为v.10.0.16299.192，采用的摄像头为微软LifeCam HD-3000。
3K40发布于 2018-03-27 规则引擎开发现在已经演化成算法引擎了
Together规则引擎的基本结构规则引擎就是个程序，它用专家的知识来解决问题，给出答案。它也叫基于规则的管理系统或者决策管理系统DRMS。推理算法就是规则引擎的大脑，它管理着一大堆规则和事实。 规则引擎推理算法原理Rete 算法：这是一种高效的模式匹配算法，广泛用于专家系统和规则引擎中。它通过构建一个网络结构，减少重复匹配的计算，提高处理大量规则和数据的效率。 Rete 算法及其衍生算法Rete-II、Rete-III、Rete-NT、Rete-OO，是为规则引擎推理算法而生，历史悠久，而且不断迭代演进。主流厂商的规则引擎大都采用Rete 算法及其衍生算法。 因此Rete 算法已经成为行业的事实标准。规则引擎适用场景规则引擎主要用于执行基于条件的业务规则判断和决策，而不是实现通用逻辑算法。 拒绝匹配拥抱算法Together规则引擎抛弃了传统规则引擎线性匹配的规则建模方式，但它包含了传统规则引擎
38810编辑于 2025-09-04- 来自专栏算法工程师之路
每日算法题：Day 10
作者：TeddyZhang，公众号：算法工程师之路 Day 10, Linux知识点走起~ 1 编程题 【剑指Offer】顺时针打印数组 输入一个矩阵，按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字 ，例如，如果输入如下4 X 4矩阵：1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 则依次打印出数字1,2,3,4,8,12,16,15,14,13,9,5,6,7,11,10
66130发布于 2019-08-13 - 来自专栏CSDN搜“看，未来”
【C++】算法集锦（10）通俗讲kmp算法
---- 什么是KMP算法 它是一个字符串匹配算法。 KMP算法的优势 （就恨当初写kmp那篇的时候，没有留下图解，全篇文字铺开，现在我自己都看不懂了） 首先，给定 “主串” 和 “模式串” 如下： BF算法使用简单粗暴的方式，对主串和模式串进行逐个字符的比较 ，做了很多无谓的比较，还好，我们今天讲的不是这种算法。 next数组是决定kmp算法快速移动的核心。 好，我们来看一下next数组是如何生成的。 j = vec[j]; } } if (j >= pLen) return(i - j); return -1; } int main() { vector<int> vec1(10,0
99620发布于 2021-09-18 - 来自专栏yeedomliu
《图解算法》第10章 K最近邻算法
你刚才就是使用K最近邻（k-nearest neighbours，KNN）算法进行了分类！ 创建推荐系统 可以将所有用户都放入一个图表中
75330发布于 2020-08-13 - 来自专栏Python联盟
10 分钟 纯 Python 搭建全文搜索引擎
有一个群友在群里问个如何快速搭建一个搜索引擎，在搜索之后我看到了这个 代码所在 Git:https://github.com/asciimoo/searx 官方很贴心，很方便的是已经提供了docker 如果是1024之类的，完全可以打造自己的“爱好”小引擎，代码我就不贴了，大家可以自己动手自己玩玩。结合jieba分词，可以更好玩一点。
1.1K40编辑于 2022-01-27 - 来自专栏前端实验室
突破行业常规，超越同类图形引擎10倍以上！
而 LeaferJS 是一个基于 HTML5 Canvas 开发的 2D 绘图渲染引擎，在 web 上绘图性能非常出众。 和同类图形引擎相比，它的渲染耗时少、占用内存超低。 以下是各个图形引擎创建出 100 万个可交互矩形的首屏渲染时长对比。 PS：以上对比数据来自官方，了不起没实验过~ 以下是各个图形引擎创建出 100 万个可交互矩形的资源占用对比。 LeaferJs 经过 gzip 压缩后仅为 42KB，是同类引擎中最为精简的之一。
97330编辑于 2023-09-09 - 来自专栏爱笑的架构师
2020-10-22在线识图搜索引擎
对两张图片从左上角的第一个像素点一直比较到右下角的最后一个像素点，并在比较时记录它们的相似度，可能是我太天真了(主要还是知识限制了想象)，这样做有很多问题，比如说两张图片大小不一致、核心要素点的位置不同等...最终只得借助网络了，找到了一种叫做均值哈希的算法 如果汉明距离小于5，则表示有些不同，但比较相近，如果汉明距离大于10则表明完全不同的图片。 以上就是均值哈希的基本实现思路，总体来说是比较简单的。 灰度值换算：baike.baidu.com/item/灰度值/10… 效果演示： 1、原图查找 ? 2、完全马赛克查找 ?
1.2K30发布于 2020-10-28 - 来自专栏云计算linux
机器学习必学10大算法
本文介绍了 10 大常用机器学习算法，包括线性回归、Logistic 回归、线性判别分析、朴素贝叶斯、KNN、随机森林等。 1. 线性回归 在统计学和机器学习领域，线性回归可能是最广为人知也最易理解的算法之一。 预测建模主要关注的是在牺牲可解释性的情况下，尽可能最小化模型误差或做出最准确的预测。 我们将借鉴、重用来自许多其它领域的算法(包括统计学)来实现这些目标。 线性回归 例如：y = B0 + B1 * x 我们将在给定输入值 x 的条件下预测 y，线性回归学习算法的目的是找到系数 B0 和 B1 的值。 线性回归是一种运算速度很快的简单技术，也是一种适合初学者尝试的经典算法。 2. Logistic 回归 Logistic 回归是机器学习从统计学领域借鉴过来的另一种技术。
42110编辑于 2024-12-18 - 来自专栏算法channel
10 行实现最短路算法
今天是算法数据结构专题的第34篇文章，我们来继续聊聊最短路算法。 在上一篇文章当中我们讲解了bellman-ford算法和spfa算法，其中spfa算法是我个人比较常用的算法，比赛当中几乎没有用过其他的最短路算法。 Dijkstra算法的底层逻辑是贪心，也可以理解成贪心算法在图论当中的使用。 其实Dijstra算法和Bellman-ford算法类似，也是一个松弛的过程。 0 que = PriorityQueue() INF = sys.maxsize edges = [[], [[2, 7], [3, 9], [6, 14]], [[1, 7], [3, 10 ], [4, 15]], [[1, 9], [2, 10], [6, 2], [4, 11]], [[3, 11], [5, 6]], [[4, 6], [6, 9]], [[3, 2], [5, 9]
1.1K20发布于 2020-08-21 - 来自专栏前端少年汪的博客
前端10大排序算法
相同元素的前后顺序并没有改变，所以冒泡排序是一种稳定排序算法。 const max = Math.max(...arr); const buckets: number[][] = []; // 初始化桶 for (let i = 0; i < 10 [i] = []; } // 计算最大数字的位数 let digitCount = 0; while (max > 0) { max = Math.floor(max / 10 = 0; j < arr.length; j++) { const num = arr[j]; const digit = Math.floor(num / Math.pow(10 , i)) % 10; buckets[digit].push(num); } arr = []; for (let k = 0; k < buckets.length
38240编辑于 2023-11-21 - 来自专栏塔奇克马敲代码
第 10 章 泛型算法
第 10 章 泛型算法 标签： C++Primer 学习记录 泛型算法 ---- 第 10 章 泛型算法 10.1 概述 10.2 初识泛型算法 10.3 定制操作 10.4 再探迭代器 10.5 泛型算法结构 迭代器令算法不依赖于容器，但算法本身可能依赖于元素类型的操作。如 find算法需要使用元素类型的==运算符、sort算法需要使用<运算符。 vector<int> vec; // 空向量 fill_n(vec.begin(), 10, 0); // 错误，向空向量写入元素！ fill_n(back_inserter(vec), 10, 0); // 添加 10个元素到 vec 重排算法。 ++n1; ++n2; } int n1 = 1, n2 = 2, n3 = 3; auto bf_1 = bind(f, n1, ref(n2), cref(n3)); n1 = 10
1.1K80发布于 2018-06-07 - 来自专栏张俊红
图解10大机器学习算法
今天给大家分享一篇机器学习算法的文章，利用图解的方式介绍了10大常见的机器学习算法。 因此，你应该根据你的问题尝试许多不同的算法，同时使用数据测试集来评估性能并选出最优项。 当然，你尝试的算法必须和你的问题相切合，其中的门道便是机器学习的主要任务。 如果你使用高方差算法（如决策树）获得良好结果，那么加上这个算法后效果会更好。 10、Boosting和AdaBoost Boosting是一种从一些弱分类器中创建一个强分类器的集成技术。 初学者在面对各种各样的机器学习算法时提出的一个典型问题是“我应该使用哪种算法？” 虽然还有很多其他的机器学习算法，但这些算法是最受欢迎的算法。如果你是机器学习的新手，这是一个很好的学习起点。
81451编辑于 2022-03-25
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