调参

针对传统判别算法对数据分布类型假定的局限，提出采用非参核密度算法建立多维数据的判别规则。该算法充分利用样本信息，显著提高判别精度，且不受分布假定的限制。

MATLAB 提供丰富的工具和函数，支持对相参脉冲串的各项参数进行精细设置，包括脉冲幅度、宽度、重复频率、初始相位等，方便用户根据特定需求进行仿真和分析。

创建无参存储过程的写法，还是挺实用的，适合刚上手 SQL 的小伙伴。像这段例子，用CREATE PROC配合AS和SELECT语句，就能快速查出职工的城市和工资信息，逻辑清晰，执行也不复杂。嗯，直接用EXEC调用，挺方便的，不用传参数，省事多了。 存储过程的好处就是能把一堆 SQL 语句封装起来，以后反复用，不用老复制粘贴。你在做报表、权限控制这种重复性强的业务时，用上它真的是事半功倍。 还有个小技巧，表关联别忘了明确写上WHERE条件，比如仓库.仓库号 = 职工.仓库号，不然数据量大的时候容易查错或跑慢。 如果你想进一步了解Oracle或MySQL下的存储过程写法，推荐下面这些资料，风格不一

等参Reissner-Mindlin板单元模型解析 该模型着重于矩形Reissner-Mindlin板单元的等参建模。相比类似的Mindlin等参弯曲壳单元，该模型更侧重于理论应用。与弯曲壳单元不同的是，Reissner-Mindlin板忽略了“Mz-z(Qz)”轴扭曲效应和“fx(u)”、“fy(u)”平面应力膜效应。需要注意的是，该理论应用忽略了单元总势能中的剪切变形能和膜应变能这两个分量。尽管如此，简单的节点元素模型依然揭示了扭曲力矩误差较大，但最大值仍然有趣。位移误差则相对较小。 等参元模型分析的核心在于对等效几何边界条件的并置参数化元模型进行分析。分析结果也与机械模型（卡斯蒂利亚诺悬

采用非参数统计方法分析耐热钢寿命预测主曲线，提出双指数主曲线形式，具有优良的统计推断特性。通过长时蠕变断裂数据检验发现，双指数主曲线在外推方面具有较强稳健性。

hbase.regionserver.handler.count：线程数目，默认10，推荐150，过大可能导致GC频繁或内存溢出。

加速数据库查询 数据库查询性能是应用效率的关键。以下技巧有助于优化SQL查询： 1. 理解查询计划: 使用 EXPLAIN 或 EXPLAIN ANALYZE 命令分析查询执行计划，识别瓶颈。 2. 索引优化:* 为经常出现在 WHERE、JOIN、ORDER BY 和 GROUP BY 子句中的列创建索引。* 避免过度索引，过多的索引会影响写入性能。 3. 查询结构优化:* 尽量使用 JOIN 代替子查询，尤其在处理大数据集时。* 避免使用 SELECT *，明确选择需要的列。* 使用 LIMIT 限制返回结果数量。 4. 数据类型优化:* 使用最有效的数据类型存储数据，例如使用 INT 而

全面分析PGA和SGA 助力开发者优化ORACLE数据库

在做 Spark 调优时，直接用join操作会导致数据大规模 shuffle，需要大量的 I/O 操作，性能不太友好。是大数据时，shuffle 会拖慢任务执行速度。不过，使用broadcast操作就能这个问题。它会把小表广播到每台执行节点上，避免了 shuffle，关联操作直接在本地完成，效率提升。这样，不仅节省了 I/O 开销，任务并发度也提高了，整体性能大大增强。你可以尝试一下，如果你有小表关联的场景，broadcast是一个不错的选择。

找出资源利用率高或饱和的瓶颈点。 根据错误、利用率和饱和度，逐步缩小问题范围。 分析响应时间最长的环节，持续细分找出影响因素。 熟悉应用特性，包括版本、功能、类型、配置等。 注重架构和逻辑设计，避免架构缺陷和程序问题。