为什么说一个网站，最重要的不是优化,而是监控？ iis7网站监控 查询结果都是实时的，可以利用查询结果来更好的优化我们的网站。 可以想象一下，很多优化类的技术和问题，其实只要我们肯花心思去钻研，其实是可以学的很快的，也可以很好的去优化自己的网站，但是很多网站安全方面的技术和问题是我们不是很好去学的，若一旦因为网站监管不力，导致网站出现安全方面的问题，那么，前段时间所有的优化工作可能就付诸
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2019-09-05 15:34:41
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原始问题： 假设$f(x),c_{i}(x),h_{j}(x)$是定义在$R^{n}$上的连续可微函数，考虑约束最优化问题： $\underset{x\in R^{n}}{min}f(x)$ $s.t. \ c_{i}\leq 0,i=1,2,3...k$ $h_{j}= 0,j=1,2,3...l ...
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2019-09-04 00:14:57
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一、无约束优化 对于无约束的优化问题，直接令梯度等于0求解。 如果一个函数$f$是凸函数，那么可以直接通过$f(x)$的梯度等于0来求得全局极小值点。 二、有约束优化 若$f(x)，h(x)，g(x)$三个函数都是线性函数，则该优化问题称为线性规划。若任意一个是非线性函数，则称为非线性规划。 若目标 ...
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2019-09-03 14:56:50
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摘要: 该教程是MVS领域专注于实用算法的实践手册,MVS算法只依赖于图像,基于一些合理的假设(比如?)重建出真实精确的3d模型. 最重要的是场景固定.该教程将mvs问题转化成图像/几何约束优化问题.详细来说主要在两方面: 1.鲁棒实现图像一致性检测;2.有效的优化算法. 主要讲了这两因素在应用程序 ...
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2019-08-27 00:44:32
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功能:一个万能的斜率优化模板 可以解决横坐标不单调 查询坐标不单调的问题 斜率优化问题解决方法:斜率优化问题是当dp式类似$dp_i = dp_j + a_i * b_j$形式时无法左右分离i与j时的一种优化复杂度的方法。我们通过变换得到类似$y = k * x + b$形式,其中$x$和$y$是只 ...
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2019-08-24 09:44:15
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支持向量机是一个点离决策边界越近，离决策面越远的问题 求解的过程主要是通过拉格朗日乘子法，来求解带约束的优化问题，在问题中涉及两个方面，一个是线性的，一个是非线性的，非线性的有 我们平时比较常见的高斯核函数(径向基函数),他的主要做法就是把低维的数据变成高维数据，通过^2的方法 在支持向量基中的参数 ...
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2019-08-22 11:22:22
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拉格朗日对偶性 拉格朗日对偶性 在约束最优化问题中，常常利用拉格朗日对偶性（Lagrange duality）将原始问题转为对偶问题，通过解对偶问题而得到原始问题的解。例如，最大熵模型与支持向量机。 原始问题 假设f(x)，ci(x)，hj(x)是定义在Rn上的连续可微函数。考虑约束最优化问题，即原 ...
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2019-08-21 11:47:08
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一、前端性能优化问题解决 1.减少http请求 (1)从设计实现层面简化页面 (2)合理设置http缓存 (3)资源合并与压缩 (4)css sprites：合并css图片、减少请求数 2.将外部脚本置底（将脚本内容在页面信息内容加载后在加载） 浏览器是可以并发请求的，这一特点使得其能够更快的加载资 ...
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2019-08-19 21:15:12
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//2019.08.17 #支撑向量机SVM(Support Vector Machine)1、支撑向量机SVM是一种非常重要和广泛的机器学习算法，它的算法出发点是尽可能找到最优的决策边界，使得模型的泛化能力尽可能地好，因此SVM对未来数据的预测也是更加准确的。 2、支撑向量机SVM有两种：Hard ...
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2019-08-17 14:23:06
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平时每个开发者都会讨论数据量大时，sql的优化问题。但是并不是每个人都会有100w的数据量可以用来实战，那么今天我们就自己动手，模拟一个100w数据量的表。 创建原理 其实创建的方法有很多，有快的也有慢的。本博客中写的当然不是最快的那个，但确实是比较好操作和理解的。那么我先来说明一下它的原理：它是利 ...
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2019-08-11 13:25:07
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