随机森林:是一个包含多个决策树的分类器, 并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定.随机森林对回归的结果在内部是取得平均但是并不是所有的回归都是取的平均,有些是取的和. 随机森林里的随机 极限树/极端随机树里的随机 样本随机 特征随机 参数随机 模型随机(ID3 ,C4.5) 特征随机 参数随机 模型随机(ID3 ,C4.5) 分裂随机  ET或Extra-Trees(Extremely randomized trees,极端随机树)算法与随机森林算法十分相似,都是由许多决策树构成.极限树

Balanced Binary Tree Better Solution [LeetCode] https://leetcode.com/submissions/detail/40087813/ Total Accepted: 72203 Total Submissions: 225370 Difficulty: Easy Question Given a binary tree, determine if it is height-balanced. For this problem, a h

前言: 很多人都认为性能是在通过编写代码(程序代码或者是数据库代码)的过程中优化出来的,其实这是一个非常大的误区.真正影响性能最大的部分是在设计中就已经产生了的,后期的优化很多时候所能够带来的改善都只是在解决前妻设计所遗留下来的一些问题而已,而且能够解决的问题通常也比较有限.本章将就如何在 MySQL 数据库 Schema 设计的时候保证尽可能的高效,尽可能减少后期的烦恼. 9．1 高效的模型设计 最规范的就一定是最合理的吗? 在数据库Schema设计理论方面,一直有一个被大家奉为“葵花宝典”的

1.等值连接:显性连接和隐性连接 在<MySQL必知必会>中对于等值连接有提到两种方式,第一种是直接在WHERE子句中规定如何关联即可,那么第二种则是使用INNER JOIN关键字.如下例两种方式是"等同"的. //WHERE方式 SELECT vend_name, prod_name, prod_price, quantity FROM vendors, products, orderitems WHERE vendors.vend_id = products.vend_

1.缩小文件搜索的范围 • 优化loader配置 尽量精确使用 include 只命中需要的文件.    module.exports = {      module: {        rules: [          {            // 如果项目源码中只有 js 文件就不要写成 /\.jsx?$/,提升正则表达式性能            test: /\.js$/,            // babel-loader 支持缓存转换出的结果,通过 cacheDirectory

概要 之前看过<高性能mysql>对mysql数据库有了系统化的理解,虽然没能达到精通,但有了概念,遇到问题时会有逻辑条理的分析; 问题 问题:公司xxx页面调用某个接口时,loading数秒,之后返回结果集不完整: 分析思路 查看服务A端日志,日志并没有发现error;但发现该API接口还调用了另外一个服务B的API接口,并且返回内容和预期返回结果不匹配(返回结果不完整),将问题定位到服务B端; 查看服务B端日志发现,偶发性的报如下error,但不报error时返回结果集依然存在不完整; o

译者按: 用Tree Shaking技术来减少JavaScript的Payload大小 原文: Reduce JavaScript Payloads with Tree Shaking 译者: Fundebug 为了保证可读性,本文采用意译而非直译.另外,本文版权归原作者所有,翻译仅用于学习. 小编推荐:Fundebug专注于JavaScript.微信小程序.微信小游戏,Node.js和Java线上bug实时监控.真的是一个很好用的bug监控服务,众多大佬公司都在使用. 如今一个网页应用可以体积

相信大家平时面试都会遇到这个问题:平时你都是怎么对sql进行调优的? 此篇文章相当于一个随便笔记,根据朋友们的聊天记录整理而成,如有不对,请指正! 注意:这篇是以mysql整理的 查看sql计划分析 explain sql语句,根据type key extra进行相应优化 type=all代表 mysql本次查询 进行全表扫描了 就是 把整张表的所有数据都扫描了一遍才给你返回的查询结果 由上至下,效率越来越高 index:索引全扫描 range : 索引范围扫描,常用语<,<=,>=,b

前言:在现实项目中,我们可能很少需要从头开始去配置一个webpack 项目,特别是webpack4.0发布以后,零配置启动一个项目成为一种标配.正因为零配置的webpack对项目本身提供的“打包”和“压缩”功能已经做了优化,所以实际应用中,我们可以把精力更多专注在业务层面上,而无需分心于项目构建上的优化.然而从学习者的角度,我们需要了解webpack在项目的构建和打包压缩过程中做了哪些的优化,以及在原有默认配置上,还可以做哪些性能方面上的改进.       最近在完成vue的单页面应用后萌生了一

如果派生表外部过滤条件可以下推到派生表内部,可以有效减少派生表内部扫描数据量和派生表使用内存甚至避免使用派生表. 如对于下面查询: SELECT * FROM ( SELECT cluster_id, ) AS instance_count FROM `assets_instance` GROUP BY `cluster_id` ) ) AS T1 对应查询在执行计划为: . row *************************** id: select_type: PRIMARY tab

一.高效的模型设计 先了解下数据库设计的三大范式 第一范式:要求有主键,并且要求每一个字段原子性不可再分 第二范式:要求所有非主键字段完全依赖主键,不能产生部分依赖 第三范式:所有非主键字段和主键字段之间不能产生传递依赖 对于基于性能的数据库Schema设计,我们并不能完全以规范化范式理论来作为唯一的指导.在设计过程中,应该从实际需求出发,以性能提升为根本目标来展开设计工作,很多时候为了尽可能提高性能,我们必须做反范式设计. 1.适度冗余- 让Query 尽量减少Join 熟悉MySQL的优化器

题目来源: https://leetcode.com/problems/univalued-binary-tree/submissions/ 自我感觉难度/真实难度: 题意: 分析: 自己的代码: class Solution(object): def isUnivalTree(self, root): """ :type root: TreeNode :rtype: bool """ return self.dsf(root.val,root)

题目来源: https://leetcode.com/problems/increasing-order-search-tree/ 自我感觉难度/真实难度:medium/easy 题意: 分析: 自己的代码: 优秀代码: # Definition for a binary tree node. # class TreeNode: # def __init__(self, x): # self.val = x # self.left = None # self.right = None class

第9章 MySQL数据库Schema设计的性能优化 前言: 很多人都认为性能是在通过编写代码(程序代码或者是数据库代码)的过程中优化出来的,其实这是一个非常大的误区.真正影响性能最大的部分是在设计中就已经产生了的,后期的优化很多时候所能够带来的改善都只是在解决前妻设计所遗留下来的一些问题而已,而且能够解决的问题通常也比较有限.本章将就如何在 MySQL 数据库 Schema 设计的时候保证尽可能的高效,尽可能减少后期的烦恼. 9.1 高效的模型设计 最规范的就一定是最合理的吗? 在数据库Sche

ML问题 = 模型 + 优化 类似于, 程序 = 数据结构 + 算法 模型(objective): DL, LR, SCV, Tree, XGBoost..... 优化(train): GD/SGD, Adagrand/ Adam, Coordinate Descent, EM .... 确定问题的性质, 是否为凸优化问题, 然后再确定相应的优化方式和算法去解决. 优化-标准写法 \(Minimize \ f_0 = (x) \\ s.t. \\ f_i(x) <= 0, \ i = (1,2,

一.工作原理剖析 1.图解 二.性能优化 1.设置Shuffle过程中的并行度:spark.sql.shuffle.partitions(SQLContext.setConf()) 2.在Hive数据仓库建设过程中,合理设置数据类型,比如能设置为INT的,就不要设置为BIGINT.减少数据类型导致的不必要的内存开销. 3.编写SQL时,尽量给出明确的列名,比如select name from students.不要写select *的方式. 4.并行处理查询结果:对于Spark SQL查询的结果

一.MySQL如何使用索引(index) 1.1 索引概述 索引用于快速查找具有特定列值的行. 如果不使用索引,MySQL必须从表的第一行开始,然后扫描整个表来寻找符合条件的行.这种情况下,表越大,扫描整表的代价就越大,就越低效. 索引是提高SELECT操作性能的最佳方式,MySQL的所有data type也都能建立索引. 但是,过多地创建索引会浪费存储空间,也会浪费时间,因为MySQL会花费一定的时间决定使用哪些索引. 而且,索引还会增加插入.更新和删除的成本,因为在执行这些操作时必须更新每个

简介 PostgreSQL 的开发源自上世纪80年代,它最初是 Michael Stonebraker 等人在美国国防部支持下创建的POSTGRE项目.上世纪末,Andrew Yu 等人在它上面搭建了第一个SQL Parser,这个版本称为Postgre95,也是加州大学伯克利分校版本的PostgreSQL的基石[1]. 我们今天看到的 PostgreSQL 的优化器代码主要是 Tom Lane 在过去的20年间贡献的,令人惊讶的是这20年的改动都是持续一以贯之的,Tom Lane 本人也无愧于

1 数据结构及算法基础 1.1 索引的本质 官方定义:索引(Index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构 本质:索引是数据结构 查询是数据库的最主要功能之一.我们都希望查询速度能尽可能快,因此数据库系统的设计者会从查询算法角度优化 最基本的查询算法当然是顺序查找(linear search),这种复杂度为O(n)的算法在数据量很大时显然是糟糕的 好在CS的发展提供了很多更优秀的查找算法,如二分查找(binary search).二叉树查找(binary tree search)等 稍微分析

sklearn使用技巧 sklearn上面对自己api的解释已经做的淋漓尽致,但对于只需要短时间入手的同学来说,还是比较复杂的,下面将会列举sklearn的使用技巧. 预处理 主要在sklearn.preprcessing包下. 规范化: MinMaxScaler :最大最小值规范化 Normalizer :使每条数据各特征值的和为1 StandardScaler :为使各特征的均值为0,方差为1 编码: LabelEncoder :把字符串类型的数据转化为整型 OneHotEncoder :特

如今的网站正在演化为web应用程序: 1. 越来越多的使用JavaScript. 2. 现代浏览器提供更广泛的接口. 3. 整页刷新的情况越来越少,甚至更多代码在同一个页面.(SPA) 因此有很多代码在客户端! 一个体量庞大的代码库需要好好组织.模块系统提供代码库划分成模块的选项. 模块系统风格 目前有多个标准定义依赖和输出: 1. script标签(不要模块系统) 2. CommonJS 3. AMD和它的一些变种 4. ES 6 5. 其它 script 标签的样式 下面这种就是不用模块系统