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优化策略与程序开发。

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简介:
该书籍提供了一套最优化的方法,并包含相应的程序设计指导,旨在为 PDF 建模算法的学习和实践提供全面的参考资料。

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  • DSP.pdf
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    本PDF文档深入探讨了在数字信号处理领域中如何有效优化DSP程序的技术与方法,旨在提升软件性能和效率。 适合从事DSP优化工作的朋友们参考,内容讲解得很详细。当然还需要大家多动手实践、多思考问题。加油!
  • Zemax技巧
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    本书深入浅出地讲解了Zemax软件中的各种优化策略和实用技巧,帮助读者掌握光学系统设计的关键技术。 优化顺序如下:首先查看Analysis模块中的Aberration coefficients以及Seidel coefficients/Seidel Diagram,找出对赛得尔系数影响较大的面,并将这些面的曲率半径设为变量优先进行优化;接着将剩余所有透镜表面的曲率半径设为变量继续进行优化。然后调整STOP光阑的位置作为变量进一步优化系统性能。之后,逐步改变各透镜之间的间距并将其设置为可变参数以实现更精细调节。最后一步是将玻璃厚度设定为变量来完成整个系统的最终优化工作。
  • 智能.pdf
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    《智能化优化策略》探讨了如何运用人工智能和机器学习技术来改进决策过程、提高效率及创新解决方案。文章涵盖了多种智能算法及其在不同领域的应用实例。 智能优化方法.pdf 由于您提供的文本仅有文件名重复出现,并无实质内容需要改写或删除的联系信息或其他细节。因此,保持原样即可满足要求: 智能优化方法.pdf
  • YOLOv5的改进.zip
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    本资料探讨并实施了对YOLOv5目标检测模型的各种改进和优化方法,旨在提升其性能、速度及准确性。 yolov5改进优化策略.zip包含了对YOLOv5模型的多种改进和优化方法。文件内详细介绍了如何提升模型性能、加速训练过程以及改善检测精度等方面的策略。这些改进对于希望在实际应用中进一步提高YOLOv5效果的研究人员和技术开发者来说非常有价值。
  • PSO改进
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    本文探讨了对现有粒子群优化(PSO)算法进行策略性改进的方法,旨在提高其在复杂问题求解中的效率和精度。通过调整惯性权重、学习因子等参数,并引入新型更新机制,增强了PSO算法的全局搜索能力和收敛速度,为解决实际工程和科学计算难题提供了新的视角。 本段落介绍了粒子群优化算法的几种常见改进策略,包括权重线性递减PSO、自适应权重PSO以及随机权重PSO等方法。
  • Oracle设计
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    本课程聚焦于Oracle数据库系统的性能优化与高效设计,深入探讨索引、查询优化器及存储管理等核心概念,旨在帮助学员掌握构建高性能数据架构的关键技术。 Oracle优化设计方案旨在提升数据库性能、确保数据安全以及便于管理和开发。设计Oracle数据库需要遵循一系列基本原则和步骤。 逻辑建模阶段根据系统需求分析数据间的内在与外在关系,构建整个系统的数据结构。这一过程中应考虑范式理论,并结合用户需求及分析师经验,以实现性能、安全性、易管理性和便利性之间的平衡。使用E-R图等工具可以清晰展示分析过程。 物理设计阶段则需紧密关注实际使用的硬件和软件平台。目标是合理分配物理空间,确保数据安全并提高性能。这包括确定表和索引的大小及表空间的分配策略。例如,将redo log文件放置在读写操作较少的磁盘上,并建立多组redo log以分散成员设备,从而增强冗余与容错能力。同时根据表和索引用途定义存储参数如pctfree和pctused。 数据库逻辑设计的基本原则包括:将相同使用方式的段存储在一起、避免表空间冲突、设置异常处理隔离区域、最小化回滚段冲突以及分离数据字典与其他非核心对象。这些原则有助于优化IO性能,提高数据安全性,并减少潜在管理问题。 在Oracle中,系统全局区(SGA)的优化也至关重要。其中的数据块缓冲缓存是重要组成部分,它通过缓存常用数据块来降低磁盘I/O操作频率。调整该缓冲区大小可以显著影响数据库响应时间。此外,程序全局区域(PGA)管理也不可忽视,其包含每个服务器进程的私有内存。 进一步优化手段包括使用分区、索引优化、查询优化及并行执行等技术。通过将大型表划分为更小且易管理的部分来提高查询速度;根据查询模式选择合适类型的索引来提升效率(如B树、位图或函数索引);重构SQL语句并通过EXPLAIN PLAN分析执行计划以确保数据库高效运行;同时利用并行处理机制加速大规模数据操作。 监控和调整是Oracle优化的重要环节。通过自动工作负载存储库(AWR)及活动会话历史记录(ASH)等工具收集性能数据,可以识别瓶颈,并制定针对性的优化策略。持续性地进行性能监测与调优对于保持数据库高效运行至关重要。 综上所述,Oracle优化设计方案涵盖了从逻辑建模到物理设计全过程,涉及内存管理、IO优化、查询优化等多个方面,旨在最大化数据库性能及确保系统稳定和高效运行。
  • MATLAB交易BOLL_SYSTEM.m
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    MATLAB程序化交易策略BOLL_SYSTEM.m 是一个利用Bollinger Bands指标进行自动化股票交易的MATLAB脚本,旨在通过波动率分析优化买卖时机。 利用MATLAB编写了Boll交易策略,并实现了策略的回测过程以及得到了相应的回测结果。
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    本演示文档深入探讨了针对Hyperledger Fabric区块链平台的各种性能优化策略,旨在帮助开发者和架构师提升网络效率与吞吐量。 1. 分析Fabric的性能瓶颈 2. 解析Fabric的性能优化思路 3. 提出Fabric的性能优化解决方案
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    本文探讨了针对Web前端性能进行优化的各种策略和技巧,旨在帮助开发者提升网站加载速度与用户体验。 根据 YSlow 的建议,我总结了一些关于 Web 前端优化的方案。