利用AVX-512编程以及循环展开进一步优化利用AVX-512指令集可同时对512bit数据进行处理，int类型为32bit，因此理论上最多可以将运行速度提升16倍未优化DWORDThreadProc(LPVOIDIpParam)//线程函数，用于计算矩阵乘法{MYDATA*pmd=(MYDATA*)IpParam;int*A=pmd->A,*B=pmd->B,*C=pmd->C;intbegin=pmd->begin,end=pmd->end;for(intindex=begin;index运行结果：矩阵规模1线程2线程4线程8线程16线程32线程64线程100线程1000线程1024*10
#注意不同版本的free输出可能会有所不同$freetotalusedfreesharedbuff/cacheavailableMem:8169348263524687535266810304727611064Swap:000本文目的用来区分free中最后一个指标：buffer和cache,它们统称缓存，但在用途上存在差异。区分Buffers是内核缓冲区用到的内存，对应的是/proc/meminfo中的Buffers值。Buffers是对原始磁盘块的临时存储，也就是用来缓存磁盘的数据，通常不会特别大（20MB左右）。这样，内核就可以把分散的读写集中起来，统一优化磁盘的写入，比如可以把多次小的写
目录前言一、梯度下降法简述二、梯度下降算法原理理解1.梯度2.梯度定义
霍夫圆检测能检测出目标图像中存在的圆，但在实际使用中，参数调节存在很大的困难，故在本博文中对霍夫圆检测的原理、参数列表、优化经验进行分析总结。详细的列出了各个参数的调节依据，实现了在复杂背景下的霍夫圆检测。1.原理介绍1.1基本原理相关知识：霍夫圆检测与霍夫变换密切相关，霍夫变换是基于极坐标系（是由半径与夹角所描述的一种坐标系）与笛卡尔坐标系（普通的平面坐标系）的相互转变而实现的。笛卡尔坐标系上的一个点，变换到极坐标系上就变成了一条线；反之亦然。然而，基于霍夫变换的霍夫圆检测方法计算量极大，不适合实际应用。在opencv的实现中，是使用霍夫梯度算法进行圆检测。参考链接：https://www.
文章目录一、灵感来源二、算法的初始化三、GTO的数学模型Phase1：危险信号和安全信号Phase2：迁移（探索）Phase3：繁殖（开发）四、流程图五、伪代码六、算法复杂度七、WO搜索示意图八、实验分析和结果23个常见的基础测试函数CEC2021测试函数实际工程优化问题Walrusoptimizer:Anovelnature-inspiredmetaheuristicalgorithmWalrusoptimizer:Anovelnature-inspiredmetaheuristicalgorithm摘要：该文献Introduction介绍了为什么做这个元启发式算法的原因；Relatedwo
目录前言一、卡顿的原因？二、解决1、滚动懒加载2.官方总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：在element-plus中，如果数据超过1k，就会感觉到明显的卡顿，应该是渲染的卡顿吧。反正我在请求回来接口之后，loading，会卡顿。用户体验十分不佳。然后吧，这个列表还不能分页，得全部展示出来，因为设计的，不能改，上面要求。。。好吧，现在开始优化~（一定要说一句，我们项目的分页一般都是前端做的分页，感觉体验十分不佳，为什么就不好好的后端分页尼，因为说不过）提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、卡顿的原因？请求接口返回之后，关闭loading，但是界面并没有及时的关闭，这个问
这一篇文章就来介绍一下关联查询的优化，文章有点长，请耐心看完，有问题欢迎讨论指正。1关联查询的算法特性总结要想弄懂关联查询的优化，就必须先知道关联查询相关的算法：Join算法解释SimpleNested-LoopJoin算法遍历驱动表中的每一行，每一行再到被驱动表中全表扫描，如果满足关联条件，则返回结果IndexNested-LoopJoin算法遍历驱动表中的每一行，都通过索引找到被驱动表中关联的记录，如果满足关联条件，则返回结果BlockNested-LoopJoin算法把驱动表的数据读入到join_buffer中，把被驱动表每一行取出来跟join_buffer中的数据做对比，如果满足joi
互联网时代的进程越走越深，使用MySQL的人也越来越多，关于MySQL的数据库优化指南很多，而关于SQLSERVER的T-SQL优化指南看上去比较少，近期有学习SQLSERVER的同学问到SQLSERVER数据库有哪些优化建议？本文列举了部分常见的优化建议，具体内容如下：1、优化建议索引优化：eg：考虑一个订单表Orders，其中有列OrderDate和CustomerID。如果经常需要按订单日期范围和顾客ID进行查询，可以在这两列上建立复合索引，以提高查询性能。NULL值判断避免全表扫描：eg：对于包含status列的用户表Users，避免使用SELECT*FROMUsersWHEREsta
定义查询折叠指的是把查询中的视图、CTE或是DT子查询展开，并与引用它的查询语句合并，从而减少查询语句的子查询数目，降低其复杂度的一种优化算法。其收益有以下三个方面：避免中间结果集的物化。启用更多的连接顺序规划。提供更多的索引建议机会（PawSQL索引推荐引擎）。考虑下面的例子：SELECT*FROM(SELECTc_custkey,c_nameFROMcustomer)ASdt;重写后的SQL为：SELECTc_custkey,c_nameFROMcustomer注1.在下文中,我们将使用“视图”一词,但所有描述也适用于CTE或是DT子查询。注2.本文所使用的执行计划可视化工具为 PawSQ
分片策略分片和副本得设计为ES提供支付分布式和故障转移得特性，但不意味着分片和副本是可以无限分配，而且索引得分片完成分配后由于索引得路由机制，不能重新修改分片数（副本数可以动态修改）一个分片得底层为一个lucene索引，会消耗一定文件句柄、内存以及CPU运转，当分片数越多资源消耗就会更多每个搜索请求都需要命中索引中得每个分片，如果分片处于不同节点还好，但如果处于相同节点上竞争使用相同资源就导致性能降低控制每个分片占用磁盘容量不超过ES得最大JVM堆空间设置(一般不超过32G)，因此如果索引得总容量在500G左右，那么分片大小在16个左右即可考虑node数量，一般一个节点有时就是一台物理机，如果
