- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏java一日一条
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。 聚集索引 Innodb存储引擎表是索引组织表，即表中数据按主键顺序存放。而聚集索引就是按每张表的主键构造一颗B+树。并且叶节点存放整张表的行记录数据。每张表只能有一个聚集索引（一个主键）。 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 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 - 来自专栏算法工程师之路
每日算法题：Day 11
作者：TeddyZhang，公众号：算法工程师之路 Day 11, 概率统计知识点走起~ 1 编程题 【剑指Offer】栈的压入，弹出序列 输入两个整数序列，第一个序列表示栈的压入顺序，请判断第二个序列是否可能为该栈的弹出顺序
59210发布于 2019-08-13 - 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CDA数据分析师
11款开放中文分词引擎大比拼
那么，目前常见的开放分词引擎，到底性能如何呢？为了进行测试，我们调研了11款网上常见的并且公开提供服务的分词系统，包括： ? 分词的客观量化测试离不开标注数据，即人工所准备的分词“标准答案”。 上图为参与比较的10款分词引擎在不同数据的分词准确度结果。可以看出，在所测试的四个数据集上，BosonNLP和哈工大语言云都取得了较高的分词准确率，尤其在新闻数据上。 中文分词是其他中文信息处理的基础，并且在很多领域都有广泛的应用，包括搜索引擎、机器翻译（MT）、语音合成、自动分类、自动摘要、自动校对等等。
3.2K91发布于 2018-02-24 - 来自专栏技术大杂烩
【算法题解】 Day11 数学
根据题意，需要爬 n 阶楼梯才能到达楼顶，并且每次只能爬1或2个台阶，问有几种方法？
32320编辑于 2023-08-31 - 来自专栏Rust语言学习交流
【Rust日报】2020-08-11 “群集”引擎：数据驱动的游戏引擎和应用框架
“群集”引擎：数据驱动的游戏引擎和应用框架 独立游戏开发者卡特·安德森发布了群集引擎（Bevy引擎）。这个引擎能用于开发游戏和应用程序，它是免费的开源项目。 本次发布引擎的文章给出了性能测试的简单报告。在迭代速度方面，群集引擎比其它项目都要快一到两倍；在世界准备方面，群集引擎超过竞争品的平均值。 “群集”的名字来自开发者对引擎发展的期望，希望未来它能吸引更多的开发者，扩展自己的社区。这款引擎已经有详细的文档，作者卡特·安德森希望更多的游戏开发者都加入到群集引擎的生态里来。 https://bevyengine.org/news/introducing-bevy/ 初创公司Meili投入150万欧元，探究Rust语言编写的开源搜索引擎 Meili SAS是2018年11月成立的初创公司 ，希望能开发一套搜索引擎接口，替代当前的托管式云搜索引擎竞争品。
1.3K20发布于 2020-08-17 - 来自专栏悠扬前奏的博客
JVM-11. 虚拟机字节码执行引擎
JVM-11. 虚拟机字节码执行引擎 1 运行时栈帧 栈帧（Stack Frame）是用于支持虚拟机进行方法调用和方法执行的数据结构。 执行引擎运行的所有字节码指令都只针对当前栈帧操作。 1.3 动态链接 栈帧包含一个运行时常量池中改帧所属方法的引用 目的是为了支持方法调用过程中的动态链接（Dynamic Linking） 1.4 方法返回地址 方法开始执行后，两种方法退出： 执行引擎遇到任意一个方法返回的字节码指令
61840发布于 2019-05-28 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CSDN搜“看，未来”
【C++】算法集锦（11）：敏感词过滤算法（DFA）
DFA：确定的 有穷 状态机 如果 设计模式 中的状态模式比较熟的话，这个就很清楚了。 DFA常用于敏感词过滤。
1K20发布于 2021-09-18 - 来自专栏腾讯云中间件的专栏
腾讯云微服务引擎 TSE 11月产品动态
11月动态 云原生网关 【新功能】Kong 网关支持公网IPV6，方便客户端到网关使用IPV6通信。 【新功能】Kong 网关优化高级限流功能，支持自定义返回和对接自建Redis。 注册配置中心 Nacos即将增强引擎迁移能力，通过双注册双发现支持您将自建注册中心热迁移上云。 Zookeeper即将支持快照管理能力，支持您对快照文件进行导入、可视化管理、备份等操作。 Apache Pulsar 在腾讯云的稳定性优化实践》 《PolarisMesh北极星 V1.11.3 版本发布》 《Spring Cloud Tencent 1.7 版本最新发布》 《腾讯云微服务引擎 戳原文，查看更多 微服务引擎 TSE 的信息！ 点个在看你最好看
3.3K10编辑于 2022-12-06 - 来自专栏Albert陈凯
2018-11-23 数据引擎排名，2018年11月数据库趋势图
实时数据 https://db-engines.com/en/ranking_trend
1K30发布于 2018-12-17 - 来自专栏机器学习入门
算法细节系列（11）：再谈动态规划
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/u014688145/article/details/70702445
98040发布于 2019-05-26 - 来自专栏全栈程序员必看
11种经典滤波算法「建议收藏」
优点： 继承了“限幅”和“消抖”的优点 改进了“消抖滤波法”中的某些缺陷,避免将干扰值导入系统 C、缺点： 对于快速变化的参数不宜 第11 return value; } return new_value; } 2、中位值滤波法 /* N值可根据实际情况调整 排序采用冒泡法*/ #define N 11char */ #define N 12char code coe[N] = {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12};char code sum_coe = 1+2+3+4+5+6+7+8+9+ 10+11+12;char filter(){ char count; char value_buf[N]; int sum=0; for (count=0,count<N;COUNT delay(); new_value = get_ad(); } return value; } 10、限幅消抖滤波法 /* */ 略 参考子程序1、9 11
6.5K21编辑于 2022-08-18 《算法导论》第 11 章 - 散列表
今天我们来深入学习《算法导论》第 11 章 —— 散列表（Hash Table）。 冲突解决方法 《算法导论》中介绍了两种主要的冲突解决方法： 链地址法（Chaining）：将具有相同散列值的元素存储在同一个链表中 开放寻址法（Open Addressing）：所有元素都存储在散列表本身中 int key, int a, int b, int m) { return ((a * key + b) % m + m) % m; } int main() { int m = 11 "空"; } cout << endl; } } }; // 示例用法 int main() { // 创建一个大小为11 （质数）的开放寻址法散列表 HashTableOpenAddressing ht(11); // 插入元素 ht.insert(10, "苹果"); ht.insert
14010编辑于 2026-01-21- 来自专栏乐行僧的博客
11-二分查找算法
思想： 利用有序的特点，平均意义上，每次查找缩减一般的查找规模，进而提高查找速度。 关键点： 存储结构为顺序存储，且关键字之间有序 l <= r，不能l < r 中间下标计算溢出问题，m = (l + r)/2 可能会溢出，使用减法，m = (r - l)/2 + l 代码： #include <stdio.h> int BinSearch(int *a, int n, int t) { int l = 0; int r = n - 1; while (l <= r) {
17020编辑于 2022-02-25 - 来自专栏Unity3D
☆打卡算法☆LeetCode 11、盛最多水的容器 算法解析
一、题目 1、算法题目 “根据输入的数组数字构建坐标轴，求出坐标轴构成的容器可以容纳最多的水。”
42620编辑于 2022-08-07 - 来自专栏腾讯大数据的专栏
大数据与云计算的新引擎 – Kona JDK 11揭秘
Kona JDK 11当前特性优化 Kona JDK 11以社区主分支的OpenJDK 11u为基础，除了保持长期支持版本的兼容性、可靠性、安全、性能等核心要素，目前重点针对以下几个突出的业务需求和痛点进行了改进 JDK 11通用场景性能表现如何？ 是时候升级到JDK 11吗？ 我们将JDK版本升级定义为三个层次： ● 应用能够运行在Kona JDK 11上 ● 应用自身能够基于Kona JDK 11编译构建 ● 完整无误的构建和运行在JDK 11上 在目前进行的几个升级场景中 后续我们会尽快开源Kona JDK 11，为大家提供一个生产验证的、开箱即用的JDK 11版本，并且解决JDK 11自身落地的不足，扩展其核心能力。
1.9K20发布于 2020-05-13 - 来自专栏冰霜之地
由FlexBox算法强力驱动的Weex布局引擎
目录 1.Weex布局算法 2.Weex布局算法性能分析 3.Weex是如何布局原生界面的 一. Weex布局算法 打开Weex的源码的Layout文件夹，就会看到两个c的文件，这两个文件就是今天要谈的Weex的布局引擎。 也就是说Weex和React-Native的布局引擎都是同一套代码。 当前React-Native的代码里面已经没有这两个文件了，而是换成了Yoga。 ? Yoga本是Facebook在React Native里引入的一种跨平台的基于CSS的布局引擎，它实现了Flexbox规范，完全遵守W3C的规范。 原理也是会用到JSCore，将JS写的JSON或者自定义的DSL，经过本地的picassoEngine布局引擎转换成Native布局，最终利用锚点的概念做到高效的布局。
2.9K40发布于 2018-08-29 - 来自专栏MiningAlgorithms
机器学习11：机器学习算法目录（前）
；算法适应：ML-KNN、ML-DT）。 是分类算法，监督算法，而K-means是聚类算法，非监督算法； 6，聚类分析：K-means（二分K-means算法、K-means++，K-means||算法合理选择k个初始点、canopy算法选择超参数 8， EM算法（无监督算法）分三步、GMM（高斯混合聚类） 要点：EM算法（概率模型依赖于无法观测的隐藏变量无法单纯用MLE或者MAP；EM算法与K-means算法相似）； 9，隐马尔可夫模型（HMM） ：条件随机场、GM-HMM、概率计算问题（前向-后向算法）、学习问题（Bawm-Welch算法）、预测问题（Viterbi算法）。 10，概率图模型（参考邱老师的PPT） 11，降维学习：主成分分析（PCA），线性判别分析（LDA）、特征选择；特征降维可分为有监督（LDA）和无监督（LSA、NMF）；主题模型（LDA、LSA） 要点
99620发布于 2019-08-08 - 来自专栏思考是一种快乐
推荐引擎算法 - 猜你喜欢的东西
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。
1.8K10发布于 2019-09-23
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号