コース 上級  11781

コース紹介：「Linux 最適化ビデオチュートリアル」では、MySQL のインストール、apache+php のコンパイル、Nginx の最適化などを紹介しています。

コース 中級  4553

コース紹介：Linux での MySQL のインストールと構成、データベースの論理階層化、解析プロセス、インデックス、SQL 実行計画の詳細な分析、インデックスの失敗を回避するための原則、最適化ケース、一般的な最適化戦略、遅い SQL のトラブルシューティング、大量のデータのシミュレーション、ロック メカニズム、MySQL の実行Windows および Linux のマスター/スレーブ レプリケーション。

コース 中級  3433

コース紹介：この一連のコースは、MySQL インデックスの設計概念とデータ構造、インデックスの使用シナリオ、インデックスの分類、インデックスの使用シナリオ、インデックスのパフォーマンス分析、クエリの最適化、MySQL インデックスの遅いクエリなどに基づいています。主に MySQL のソリューションについて説明します。インデックスの最適化 MySQL の基本的な知識がある学生、または一定の実務経験がある学生に非常に適しています。大量のクエリが遅い問題の解決方法、効率的なSQLの書き方、クエリ文の最適化方法、インデックスの実装原理とは何か、インデックスの最適化方法…など、多くの苦労点やヒアリングのポイントを解説します。 SQL インデックスの最適化。

コース 上級  6815

コース紹介：「Boolean Education Linux Video Tutorial」の最適化の章は、Linux をさらに深く学習しようとしている友人にとって不可欠なコースで、より高度な方法で Linux の使用方法を学ぶことができます。

コース 上級  17422

コース紹介：「MySQL 最適化ビデオ チュートリアル - ブール教育」MySQL はリレーショナル データベース管理システムです。リレーショナル データベースは、すべてのデータを大規模なウェアハウスに置くのではなく、異なるテーブルにデータを保存するため、速度が向上し、効率が向上します。 MySQL で使用される SQL 言語は、データベースにアクセスするために最も一般的に使用される標準化された言語です。

コース紹介：遺伝的アルゴリズムの最適化パラメータ問題には、特定のコード例が必要です 概要: 遺伝的アルゴリズムは、進化の過程をシミュレートする最適化アルゴリズムであり、さまざまな最適化問題に適用できます。この記事では、遺伝的アルゴリズムにおける最適化パラメーターの問題に焦点を当て、具体的なコード例を示します。はじめに: 遺伝的アルゴリズムは、生物進化理論にヒントを得た最適化アルゴリズムであり、その基本的な考え方は、進化の過程における選択、交叉、突然変異などの操作をシミュレートすることにより、問題の最適解を探索することです。遺伝的アルゴリズムは適応性と並列性という利点があり、目的関数が複雑でパラメータが多い場合に使用できます。

2023-10-08 コメント 0  772

コース紹介：Proximal Policy Optimization (PPO) は、深層強化学習における不安定なトレーニングと低いサンプル効率の問題を解決するために設計された強化学習アルゴリズムです。 PPO アルゴリズムはポリシーの勾配に基づいており、長期的な収益を最大化するようにポリシーを最適化することでエージェントをトレーニングします。 PPO は他のアルゴリズムと比較して、シンプルさ、効率性、安定性という利点があるため、学術界や産業界で広く使用されています。 PPO は、近位ポリシーの最適化と目的関数の剪断という 2 つの主要な概念を通じてトレーニング プロセスを改善します。近接ポリシーの最適化は、ポリシーの更新のサイズを制限して各更新が許容範囲内に収まるようにすることで、トレーニングの安定性を維持します。シアー目的関数は PPO アルゴリズムの中核となるアイデアであり、次の場合に戦略を更新します。

2024-01-24 コメント 0  834

コース紹介：PHP アルゴリズムの実装を最適化するためのヒントには、組み込み関数の使用、不必要なループの削減、配列長の事前計算、list() 関数の使用などの効率の向上、および配列アクセスの最適化が含まれます。 array_splice() 関数を使用して要素を効率的に削除します。これらの手法を適用すると、PHP アルゴリズムのパフォーマンスが大幅に向上します。たとえば、最適化されたバブル ソートは、最適化されていない実装よりも大幅に高速になります。

2024-05-07 コメント 0  1038

コース紹介：Whale Optimization Algorithm (WOA) は、ザトウクジラの狩猟行動をシミュレートし、数値問題の最適化に使用される、自然にヒントを得たメタヒューリスティック最適化アルゴリズムです。 Whale Optimization Algorithm (WOA) は、ランダムなソリューションのセットから開始し、ランダムに選択された検索エージェント、または各反復での検索エージェントの位置更新を通じてこれまでの最良のソリューションに基づいて最適化します。 Whale Optimization アルゴリズムのインスピレーション Whale Optimization アルゴリズムは、ザトウクジラの狩猟行動からインスピレーションを受けています。ザトウクジラは、オキアミや魚の群れなど、水面近くにある餌を好みます。そのため、ザトウクジラは狩りの際、ボトムアップスパイラルに泡を吹きながら餌を集めて泡のネットワークを形成します。 「上向きスパイラル」操縦では、ザトウクジラは約 12 メートル潜水し、獲物の周りにらせん状の泡を形成し始め、上向きに泳ぎます。

2024-01-19 コメント 0  1224

コース紹介：C++ におけるアルゴリズム最適化の問題の詳細な分析 はじめに: プログラミングの分野では、アルゴリズムの最適化は非常に重要なタスクです。効率的なアルゴリズムにより、時間とスペースのリソースが効果的に節約され、プログラムのパフォーマンスが向上します。高級プログラミング言語として、C++ はアルゴリズムを最適化するための豊富なツールとテクニックを提供します。この記事では、C++ におけるアルゴリズム最適化の問題を詳細に分析し、具体的なコード例を示します。 1. 適切なデータ構造を選択する 適切なデータ構造を選択することは、アルゴリズムを最適化するための最初のステップです。 C++ では、次のようなさまざまなデータ構造から選択できます。

2023-10-08 コメント 0  1112