目录 一、概述 二、从一个例子理解线段树 创建线段树 线段树区间查询 单节点更新 区间更新 三、线段树实战 -------------------------- 一 概述 线段树,类似区间树,它在各个节点保存一条线段(数组中的一段子数组),主要用于高效解决连续区 ...
先从一个案例入手,开始深入理解学习Oracle的并行机制,并以此延申到其他数据库。 系统持续报direct path read,导致IO短时间内变化较大,经过定位为sql id为 j g wsd nbjs导致,由于该sql中并无对表 dayureport G 的过滤条件,当前并无优化空间。 .在排查过程中发现表dayureport自带degree属性, 这 使sql即使没有加并行参数,但实际执行 ...
2018-08-24 11:18 0 1202 推荐指数:
目录 一、概述 二、从一个例子理解线段树 创建线段树 线段树区间查询 单节点更新 区间更新 三、线段树实战 -------------------------- 一 概述 线段树,类似区间树,它在各个节点保存一条线段(数组中的一段子数组),主要用于高效解决连续区 ...
在之前我们关于停止Thread的讨论中,曾经使用过设定标记done的做法,一旦done设置为true,线程就会结束,一旦为false,线程就会永远运行下去。这样做法会消耗掉许多CPU循环, ...
现在将1年前写的有关线程的文章再重新看了一遍,发现过去的自己还是照本宣科,毕竟是刚学java的人,就想将java的精髓之一---线程进制掌握到手,还是有点难度。等到自己已经是编程一年级生了,还是无法将线程这个高级的概念完全贯通,所以,现在趁着自己还在校,尽量的掌握多点有关线程机制的知识 ...
一、基本的MVP模式实现 为了更好的理解MVP,我们首先实现一个基本的MVP模式,再逐步演进到一个实用的MVP模式,我们还是先来看这么一段代码。 首先定义视图View: View Code 然后定义展示器Presenter: View ...
GBDT和xgboost在竞赛和工业界使用都非常频繁,能有效的应用到分类、回归、排序问题,虽然使用起来不难,但是要能完整的理解还是有一点麻烦的。 本文尝试一步一步梳理GB、GBDT、xgboost,它们之间有非常紧密的联系,GBDT是以决策树(CART)为基学习器的GB算法,xgboost ...
1.熵与最大熵原理 熵是随机变量不确定性的度量,不确定性越大,熵值就越大;若随机变量退化成定值,熵为0。均匀分布是“最不确定”的分布 假设离散随机变量X的概率分布为P(x),则其熵为: 联合 ...
最近学习《西瓜书》的集成学习之Boosting算法,看了一个很好的例子(https://zhuanlan.zhihu.com/p/27126737),为了方便以后理解,现在更详细描述一下步骤。 AdaBoosting(Adaptive Boosting)算法本质思想如下: 以最大准确率拟合第一个 ...
GBDT和xgboost在竞赛和工业界使用都非常频繁,能有效的应用到分类、回归、排序问题,虽然使用起来不难,但是要能完整的理解还是有一点麻烦的。本文尝试一步一步梳理GB、GBDT、xgboost,它们之间有非常紧密的联系,GBDT是以决策树(CART)为基学习器的GB算法,xgboost扩展 ...