一步一步理解線段樹
目錄 一、概述 二、從一個例子理解線段樹 創建線段樹 線段樹區間查詢 單節點更新 區間更新 三、線段樹實戰 -------------------------- 一 概述 線段樹，類似區間樹，它在各個節點保存一條線段（數組中的一段子數組），主要用於高效解決連續區 ...
原文：一步一步理解Oracle Parallel機制（1）
先從一個案例入手，開始深入理解學習Oracle的並行機制，並以此延申到其他數據庫。 系統持續報direct path read，導致IO短時間內變化較大，經過定位為sql id為 j g wsd nbjs導致，由於該sql中並無對表 dayureport G 的過濾條件，當前並無優化空間。 .在排查過程中發現表dayureport自帶degree屬性， 這 使sql即使沒有加並行參數，但實際執行 ...
2018-08-24 11:18 0 1202 推薦指數：
相關推薦
一步一步掌握線程機制(五)---等待與通知機制
在之前我們關於停止Thread的討論中，曾經使用過設定標記done的做法，一旦done設置為true，線程就會結束，一旦為false，線程就會永遠運行下去。這樣做法會消耗掉許多CPU循環， ...
一步一步掌握java的線程機制(一)----創建線程
現在將1年前寫的有關線程的文章再重新看了一遍，發現過去的自己還是照本宣科，畢竟是剛學java的人，就想將java的精髓之一---線程進制掌握到手，還是有點難度。等到自己已經是編程一年級生了，還是無法將線程這個高級的概念完全貫通，所以，現在趁着自己還在校，盡量的掌握多點有關線程機制的知識 ...
一步一步MVP
一、基本的MVP模式實現 為了更好的理解MVP，我們首先實現一個基本的MVP模式，再逐步演進到一個實用的MVP模式，我們還是先來看這么一段代碼。 首先定義視圖View： View Code 然后定義展示器Presenter： View ...
一步一步理解GB、GBDT、xgboost
GBDT和xgboost在競賽和工業界使用都非常頻繁，能有效的應用到分類、回歸、排序問題，雖然使用起來不難，但是要能完整的理解還是有一點麻煩的。 本文嘗試一步一步梳理GB、GBDT、xgboost，它們之間有非常緊密的聯系，GBDT是以決策樹（CART）為基學習器的GB算法，xgboost ...
一步一步理解最大熵模型
1.熵與最大熵原理 熵是隨機變量不確定性的度量，不確定性越大，熵值就越大；若隨機變量退化成定值，熵為0。均勻分布是“最不確定”的分布 假設離散隨機變量X的概率分布為P(x)，則其熵為： 聯合 ...
一步一步理解AdaBoosting(Adaptive Boosting)算法
最近學習《西瓜書》的集成學習之Boosting算法，看了一個很好的例子（https://zhuanlan.zhihu.com/p/27126737），為了方便以后理解，現在更詳細描述一下步驟。 AdaBoosting(Adaptive Boosting)算法本質思想如下: 以最大准確率擬合第一個 ...
一步一步理解GB、GBDT、xgboost
GBDT和xgboost在競賽和工業界使用都非常頻繁，能有效的應用到分類、回歸、排序問題，雖然使用起來不難，但是要能完整的理解還是有一點麻煩的。本文嘗試一步一步梳理GB、GBDT、xgboost，它們之間有非常緊密的聯系，GBDT是以決策樹（CART）為基學習器的GB算法，xgboost擴展 ...