作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介ApacheHive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射到一张表上，并提供简单的数据查询功能。Hive提供了一个类似SQL语言的查询语句用来定义数据的运算逻辑，通过MapReduce实现数据的离线计算和分析。由于Hadoop自身的特点导致Hive存在性能问题，因此出现了HiveonSpark项目，它允许在Spark集群上运行HiveQL命令。Hive支持的语法包括HiveQL、HPL(HadoopPigLatin)等。HiveSQL优化主要集中在SQL查询的优化方面。1.1背景介绍ApacheHive是一个分布式的数据仓库基础设施
参考某微信社区博主，此文为温故知新；原参考博主账号与链接已丢失分页1.limit语句样式：select*fromtablelimitm,n适用场景：适用于数据量较少的情况（元组、百/千）缺点：全表扫描，速度劣势，有的数据库结果集返回不稳定。limit限制是从结果集的M位置处取出N条输出，其余抛弃。2.基于索引再排序语句样式：select*fromtablewhereid_pk>(pageNum*10)orderbyid_pkacelimitM适用场景：适用于数据量多的情况（上万），最好orderby的列对象是主键或唯一，使得结果集是稳定的3.基于索引使用prepare（第一个问号表示pageN
作者信息：胡海涛，东北财经大学，管理科学与工程学院，管理科学与工程在读博士编者按：本文系『OR青年计划』成果，是胡同学在孙秋壮老师指导下完成。由『运筹OR帷幄』社区主办的『OR青年计划』，旨在帮助对运筹学应用有理想和追求的同学，近距离与学界、业界导师交流课题，深入了解运筹学的细分方向，为后续的深造、就业生涯打下坚实的基础。关于第二届『OR青年计划』的详细情况，请参考成果汇报来啦！第二届OR青年计划之学界实验室结营直播预告！！！1.引言1.1导论考虑经典的鲁棒优化，传统的最小最大鲁棒优化模型：随机优化是不确定性决策的另一个主要建模框架，它提供了一种不同的方法。随机规划不是基于确定性的不确定集合和
粒子群优化算法(ParticleSwarmOptimization)是一种进化计算机技术(evolutionarycomputation)，源于对鸟类捕食行为的研究，是一种基于迭代的优化工具。事实上，像PSO这种同属于元启发式优化算法有很多，例如同样比较常用过的遗传算法，灰狼算法，鲸鱼算法等等，这些算法放在现在看并不新颖，近年来国外的一些期刊上有时还会出现一些新的优化算法，对于学者而言更倾向于用新的东西，不过在工程上，各种优化算法的效力往往是具备一定的通用性和针对性的，只消能解决特定的问题即可。元启发式的搜索算法因其简单便捷，至今仍在工程中广为受用。 本文首先介绍最基本的PSO粒
MySQL索引优化一、优化索引的方法二、优化步骤前缀索引优化覆盖索引优化主键索引最好是自增的索引最好设置为NOTNULL防止索引失效总结一、优化索引的方法这里说一下几种常见优化索引的方法：前缀索引优化；覆盖索引优化；主键索引最好是自增的；防止索引失效二、优化步骤前缀索引优化前缀索引顾名思义就是使用某个字段中字符串的前几个字符建立索引，那我们为什么需要使用前缀来建立索引呢？使用前缀索引是为了减小索引字段大小，可以增加一个索引页中存储的索引值，有效提高索引的查询速度。在一些大字符串的字段作为索引时，使用前缀索引可以帮助我们减小索引项的大小。不过，前缀索引有一定的局限性，例如：orderby就无法使
掌握单例模式的实现与优化一、引言：如何学习设计模式？二、前置知识：对象的创建的销毁2.1、拷贝构造2.2、拷贝赋值构造2.3、移动构造2.4、移动赋值构造三、单例模式的定义四、单例模式的实现与优化4.1、版本一4.2、版本二4.3、版本三4.4、版本四4.5、版本五：最安全、最精简的单例模式4.6、版本六：可复用的总结一、引言：如何学习设计模式？学习设计模式最主要要抓住一点：就是怎么分析这个稳定点和变化点。自己实现一个框架，或者是实现一个具体的小功能，本质上分析问题的思路都是一样的，首先要去把稳定点给它抽象出来，然后针对这个变化点想着怎么去扩展它。所以这里还是要反复的介绍怎么分析这个稳定点和变
我正在使用ARMNEON汇编程序优化4D(128位)矩阵vector乘法。如果我将矩阵和vector加载到NEON寄存器并对其进行转换，我将不会获得很大的性能提升，因为切换到NEON寄存器需要20个周期。此外，我为每个乘法重新加载矩阵，尽管它没有改变。有足够的寄存器空间来一次对更多vector执行转换。这正在提高性能。但是..我想知道如果我在汇编程序中对所有顶点(增加指针)进行循环，这个操作会有多快。但是我刚开始使用Neon汇编程序，但不知道该怎么做。有人可以帮助我吗？我想要实现的目标:加载矩阵和第一个vector存储循环计数“count”和..--循环开始--执行乘加(进行转换)将q
消息的可靠性是IM系统的典型技术指标，对于用户来说，消息能不能被可靠送达（不丢消息），是使用这套IM的信任前提。 换句话说，如果这套IM系统不能保证不丢消息，那相当于发送的每一条消息都有被丢失的概率，对于用户而言，一定会不会“放心”地使用它，即“不信任”这套IM。从产品经理的角度来说，有这样的技术障碍存在，再怎么费力的推广，最终用户都会很快流失。所以一套IM如果不能保证消息的可靠性，那问题是很严重的。消息可靠性主要依赖2个逻辑来保障： 1）上行消息可靠性；2）下行消息可靠性。1）针对上行消息的可靠性，可以这样的思路来处理：用户发送一个消息（假设协议叫PIMSendReq），用户要给这个消息
如何在提交代码之前，进行代码格式化检查，保证每个成员的代码都是同一个风格呢？最简单的两种方式：使用prettier+gitpre-commit使用prettier+husky(原理和第一种一模一样哦)名词简介githooks下图为githooks的官方示例，以.sample结尾。注意这些以.sample结尾的示例脚本是不会执行的，重命名后会生效是一些自定义的脚本，用于控制git工作的流程，分为客户端钩子和服务端钩子。客户端钩子包括：pre-commit、prepare-commit-msg、commit-msg、post-commit等，主要用于控制客户端git的提交工作流。服务端钩子：pre
文章目录SPI通信SPI简述一个关于时钟系“小”通信协议的问题7针OLED使用SPI协议显示OLED软件SPIOLED硬件SPIOLED硬件SPI优化版总结SPI通信购买了逻辑分析仪后，总想着把所有的通讯信号全都看一遍。之前一篇笔记讲的是串口通信，做了一些小实验，搞清楚了如何基于底层利用串口传一些“非标”的数据。关于通信协议的第二篇，我想来看看SPI通信。SPI简述SPI通信是Serialperipheralinterface的缩写，中文是串行外设接口，它可以使单片机与各种外围设备以串行的方式进行通信和交换信息，外围设备包括FlashRAM、网络控制器、LCD屏幕、AD转换器、甚至是其他的MC
