강의 고급의  11706

코스소개："Linux 최적화 동영상 튜토리얼"에서는 MySQL 설치, apache+php 컴파일, Nginx 최적화 및 기타 관련 내용을 소개합니다.

강의 중급  4487

코스소개：Linux에서의 MySQL 설치 및 구성, 데이터베이스 논리적 계층화, 구문 분석 프로세스, 인덱스, SQL 실행 계획의 세부 분석, 인덱스 실패를 방지하는 원칙, 최적화 사례, 일반적인 최적화 전략, 느린 SQL 문제 해결, 대용량 데이터 시뮬레이션, 잠금 메커니즘, MySQL 환경 Windows 및 Linux 마스터-슬레이브 복제.

강의 중급  3394

코스소개：본 강좌는 MySQL 인덱스의 설계 개념 및 데이터 구조, 인덱스 사용 시나리오, 인덱스 분류, 인덱스 사용 시나리오, 인덱스 성능 분석, 쿼리 최적화, MySQL 인덱스의 느린 쿼리 등에 대해 설명합니다. 주로 MySQL의 솔루션을 설명합니다. 인덱스 최적화는 MySQL에 대한 기본 지식이 있거나 특정 업무 경험이 있는 학생에게 매우 적합합니다. 대용량 질의가 느린 문제를 해결하는 방법, 효율적인 SQL을 작성하는 방법, 질의문을 최적화하는 방법, 인덱스의 구현 원리는 무엇인지, 인덱스를 최적화하는 방법 등 다양한 어려움과 인터뷰 포인트를 설명한다. SQL 인덱스 최적화에서.

강의 고급의  6760

코스소개："Boolean Education Linux Video Tutorial"의 최적화 장은 Linux를 심층적으로 학습하는 과정에서 Linux를 보다 고급 방식으로 학습하는 데 꼭 필요한 과정입니다.

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코스소개："MySQL 최적화 비디오 튜토리얼 - 부울 교육" MySQL은 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 관계형 데이터베이스는 모든 데이터를 대규모 웨어하우스에 저장하는 대신 여러 테이블에 저장하므로 속도가 향상되고 효율성이 향상됩니다. MySQL에서 사용하는 SQL 언어는 데이터베이스 액세스에 가장 일반적으로 사용되는 표준화된 언어입니다.

코스소개：유전 알고리즘의 최적화 매개변수 문제에는 구체적인 코드 예제가 필요합니다. 요약: 유전 알고리즘은 진화 과정을 시뮬레이션하는 최적화 알고리즘으로 다양한 최적화 문제에 적용할 수 있습니다. 이 기사에서는 유전자 알고리즘의 최적화 매개변수 문제에 중점을 두고 구체적인 코드 예제를 제공합니다. 서론: 유전자 알고리즘은 생물학적 진화론에서 영감을 얻은 최적화 알고리즘으로, 진화 과정에서 선택, 교배, 돌연변이 등의 동작을 시뮬레이션하여 문제에 대한 최적의 해결책을 찾는 것이 기본 아이디어입니다. 유전 알고리즘은 적응성과 병렬성의 장점을 가지고 있으며 목적 함수가 복잡하고 매개변수가 많은 경우에 사용할 수 있습니다.

2023-10-08 논평 0  732

코스소개：PPO(Proximal Policy Optimization)는 심층 강화 학습에서 훈련이 불안정하고 샘플 효율성이 낮은 문제를 해결하기 위해 설계된 강화 학습 알고리즘입니다. PPO 알고리즘은 정책 그라데이션을 기반으로 하며 장기 수익을 극대화하기 위한 전략을 최적화하여 에이전트를 교육합니다. PPO는 다른 알고리즘에 비해 단순성, 효율성, 안정성 등의 장점을 갖고 있어 학계와 산업계에서 널리 사용되고 있다. PPO는 근위 정책 최적화와 목적 함수 전단이라는 두 가지 핵심 개념을 통해 훈련 프로세스를 개선합니다. 근접 정책 최적화는 각 업데이트가 허용 가능한 범위 내에 있도록 정책 업데이트의 크기를 제한하여 교육 안정성을 유지합니다. 전단 목적 함수는 PPO 알고리즘의 핵심 아이디어로, 전략을 업데이트합니다.

2024-01-24 논평 0  796

코스소개：PHP 알고리즘 구현 최적화를 위한 팁에는 내장 함수 사용, 주소 지정 기호 사용 및 배열 액세스 최적화(예: list() 함수를 사용하여 여러 요소 할당)가 포함됩니다. array_splice() 함수를 사용하여 요소를 효율적으로 제거합니다. 이러한 기술을 적용하면 PHP 알고리즘의 성능이 크게 향상될 수 있습니다. 예를 들어 최적화된 버블 정렬은 최적화되지 않은 구현보다 훨씬 빠릅니다.

2024-05-07 논평 0  998

코스소개：WOA(Whale Optimization Algorithm)는 혹등고래의 사냥 행동을 시뮬레이션하는 자연에서 영감을 받은 메타휴리스틱 최적화 알고리즘으로 수치 문제의 최적화에 사용됩니다. WOA(Whale Optimization Algorithm)는 무작위 솔루션 세트로 시작하여 무작위로 선택된 검색 에이전트 또는 각 반복에서 검색 에이전트의 위치 업데이트를 통해 지금까지 최고의 솔루션을 기반으로 최적화합니다. 고래 최적화 알고리즘 영감 고래 최적화 알고리즘은 혹등고래의 사냥 행동에서 영감을 받았습니다. 혹등고래는 크릴이나 물고기 떼처럼 표면 근처에서 발견되는 먹이를 선호합니다. 따라서 혹등고래는 사냥할 때 상향식 나선형으로 거품을 불어 먹이를 모아 거품망을 형성한다. "상향 나선형" 기동으로 혹등고래는 약 12m까지 잠수한 다음 먹이 주위에 나선형 거품을 형성하기 시작하고 위쪽으로 헤엄칩니다.

2024-01-19 논평 0  1151

코스소개：C++의 알고리즘 최적화 문제에 대한 자세한 분석 소개: 프로그래밍 분야에서 알고리즘 최적화는 매우 중요한 작업입니다. 효율적인 알고리즘은 시간과 공간 자원을 효과적으로 절약하고 프로그램 성능을 향상시킬 수 있습니다. 고급 프로그래밍 언어인 C++는 알고리즘을 최적화하기 위한 풍부한 도구와 기술을 제공합니다. 이 기사에서는 C++의 알고리즘 최적화 문제를 자세히 분석하고 구체적인 코드 예제를 제공합니다. 1. 적절한 데이터 구조 선택 적절한 데이터 구조를 선택하는 것은 알고리즘 최적화의 첫 번째 단계입니다. C++에는 다음과 같은 다양한 데이터 구조 중에서 선택할 수 있습니다.

2023-10-08 논평 0  1077