优化

阅读： http://www.cnblogs.com/royi123/archive/2013/06/27/3158396.html http://www.cnblogs.com/zijianlu/p/4829953.html 一.编译bspatch 源代码网址 http://www.daemonology.net/bsdiff/ 网上找的可用的 android 库 appupdatetest https://github.com/cundong/SmartAppUpdates 1.官网下载最近版NDK 2.配置eclipse 教程 http://www.cnblogs.com/skyseraph/p/3979238.html 3.编写 Application.mk APP_ABI : = all 运行打包 二.bspatch 的不足 1.每一个版本都和最新的版本作差分，繁琐。但是可以写脚本批量生成。 2.基础包（系统内置的apk）无法获取到，无法进行增量升级；合成前做基础包包校验，保证基础包的一致性。 由于apk本质上是一个压缩包，压缩会导致做差分的时候效果并没有那么明显，差分包与新文件大小还是比较接近。所以我们可以做更进一步的优化，首先在服务端将apk1和apk2解压，逐文件对比。另外创建一个清单记录，如果有文件增加则标记增加，删除做删除标记，更改则对文件做差分

简单的情况### 倒霉的ＮＩＡＣ### 硬件的乘法器的实现结构### 1初始化 中间步骤不截了太累 乘法器的优化### 性能上的优化 优化1（自然的内容） 优化2（减少不必要的硬件资源） 解决方案 推广解决方案 除法的运算过程## 除法器的实现### 这里有一个小问题：正数和负数相除的话怎么办，余数和除数怎么处理 ？ 除法的优化## 非常复杂，只对方向进行一下探讨 优化1 为什么支持右移？ 我猜是要回退X 这是官方给的答案： 因为运算顺序的改变使得商多左移了一位，最后要回退回去 除法性能的优化### 除法的中间结果并不独立 小问题：快速的除法算法？ 来源： https://www.cnblogs.com/sfzyk/p/7444061.html

这段时间对项目做了一次整体的优化，全站有了20%左右的提升（本来载入速度已经1.2S左右了，优化度很低），算一算已经做了四轮的全站性能优化了，回顾几次的优化手段，基本上几个字就能说清楚： 传输层面：减少请求数，降低请求量执行层面：减少重绘&回流 传输层面的从来都是优化的核心点，而这个层面的优化要对浏览器有一个基本的认识，比如： ① 网页自上而下的解析渲染，边解析边渲染，页面内CSS文件会阻塞渲染，异步CSS文件会导致回流 ② 浏览器在document下载结束会检测静态资源，新开线程下载（有并发上限），在带宽限制的条件下，无序并发会导致主资源速度下降，从而影响首屏渲染 ③ 浏览器缓存可用时会使用缓存资源，这个时候可以避免请求体的传输，对性能有极大提高 衡量性能的重要指标为首屏载入速度（指页面可以看见，不一定可交互），影响首屏的最大因素为请求，所以请求是页面真正的杀手，一般来说我们会做这些优化： 减少请求数 ① 合并样式、脚本文件 ② 合并背景图片 ③ CSS3图标、Icon Font 降低请求量 ① 开启GZip ② 优化静态资源，jQuery->Zepto、阉割IScroll、去除冗余代码 ③ 图片无损压缩 ④ 图片延迟加载 ⑤ 减少Cookie携带 很多时候，我们也会采用类似“时间换空间、空间换时间”的做法，比如： ① 缓存为王，对更新较缓慢的资源&接口做缓存（浏览器缓存

第二次随笔 周/N 新增代码 累计代码 本周耗时 累计耗时 重要成长 1 0 0 24 24 看文献，拓展视野 2 30 30 24 48 1、初始化认知用户SU信道信息 2、主用户不同量化比特数下的干扰上下行 3、信令链路节点反馈信息速率 4、学习迭代优化算法 难点 1、节点和主次用户之间的反馈机制和传输速率优化实现（...） 2、基本网络拓扑，节点、获取信道状态信息之间联系以及联合优化（准备采用博弈论思维解决） 3、通透基本概念，打下基础 4、切合主题能效，从功率优化入手 来源： https://www.cnblogs.com/weiyangxiong/p/12547166.html

企业开始运营自己的网站，随之而来的就是如何吸引更多的用户看到网站，那么，这八个优化网站搜索的步骤你不得不看。 认知目标、认知搜索用户群 首先你一定对自己的行业非常了解，当使用搜索推广时，你所要了解的是这个行业在互联网中的位子；换句话说：你的行业是否适合网络推广（这里单指搜索推广）、在互联网中有足够的用户关注度、搜索用户是否会认定你的行业在互联网上信誉等等。了解这些要点是使用搜索推广的必要条件。 其次，你需要了解你的用户群体。你必须认识到你的服务或产品实用与哪些用户，当然这些用户必须是搜索推广用户群体。你必须时常问自己一个问题：我的潜在客户怎样使用百度或Google。通过用户搜索词的范围和自己使用关键词.的数据结果，试着去尝试了解行业所在用户群体的结构。这样可以精确搜索用户的群体范围。用户体验需要借助百度问答、贴吧这样的平台，但是在过程中如果大量使用同一个IP重复操作，必然会受到限制，将效率和效果最大化。 数据跟踪机制与衡量标准 要想得到预期的目标，数据跟踪机制必须建立。跟踪机制是帮助你了解搜索推广优化有利武器。好的跟踪机制的建立可以使你看到阶段性账户优化的成果和效果。同时通过了解推广效果，学习效果，以便制定未来的搜索推广。 经常使用的跟踪机制有、百度统计、Google AdWords和百度推广中心。同时你也许会使用其它第三方的跟踪系统或自己公司内部的跟踪系统

一、适合读者对象 ：数据库开发程序员，数据库的数据量很多，涉及到对SP（存储过程）的优化的项目开发人员，对数据库有浓厚兴趣的人。 　 二、介绍 ：在数据库的开发过程中，经常会遇到复杂的业务逻辑和对数据库的操作，这个时候就会用SP来封装数据库操作。如果项目的SP较多，书写又没有一定的规范，将会影响以后的系统维护困难和大SP逻辑的难以理解，另外如果数据库的数据量大或者项目对SP的性能要求很，就会遇到优化的问题，否则速度有可能很慢，经过亲身经验，一个经过优化过的SP要比一个性能差的SP的效率甚至高几百倍。 　 三、内容： 　 1、开发人员如果用到其他库的Table或View，务必在当前库中建立View来实现跨库操作，最好不要直接使用“databse.dbo.table_name”，因为sp_depends不能显示出该SP所使用的跨库table或view，不方便校验。 2、开发人员在提交SP前，必须已经使用set showplan on分析过查询计划，做过自身的查询优化检查。 　 3、高程序运行效率，优化应用程序，在SP编写过程中应该注意以下几点： a)SQL的使用规范 ： 　i.　尽量避免大事务操作，慎用holdlock子句，提高系统并发能力。 　ii.　尽量避免反复访问同一张或几张表，尤其是数据量较大的表，可以考虑先根据条件提取数据到临时表中，然后再做连接。 　iii.

SVM 请先阅读前一篇文章 机器学习复习7-拉格朗日对偶性（为SVM做准备） 不然这篇文章很难看懂。 1.明确目标 所以目标明确了。 2.使用拉格朗日对偶性 上图其实就是原始优化问题 p p p 那么我们引入拉格朗日函数的极小极大问题来等效原始优化问题 p p p 。 当 α i ≥ 0 α_i ≥ 0 α i ​ ≥ 0 且 C i ( x ) ≤ 0 C_i(x) ≤ 0 C i ​ ( x ) ≤ 0 时，才能构造这样的拉格朗日函数。 然后我们取拉格朗日函数的极小极大问题来等效 p p p ： 利用对偶性，可转化为： 但是 这个等效是需要满足2个条件，外加KKT条件约束最优解 ，得到的才是最优解。这里不作过多解释，具体解释上一篇文章已经描述的很详细了。 所以 接下来的任务就是求解上图的公式 。 很多人以为是把4.13，4.14代入3.7中，其实不是的，我们代入的是对偶问题中的最小值问题中。再把4.15放到4.12的对偶问题中，同时考虑KKT条件的约束，也就是说我们既满足2个条件，又要满足KKT条件。 接下来我们又可以得到： 现在我们其实已经可以解这个问题了，一个完全的凸二次规划问题，理论上你用任何一个解决凸二次规划的软件包都可以解决，但是这样通常来说很慢，大数据情况下尤其不实际。 所以我们一般引入 SMO算法 。 3.SMO算法 先介绍下坐标上升算法

seo搜索优化站内优化主要包括H标签,图片,nofollow,flash的优化 H标签的优化 h1,h2,h3,p等标签要逐步配合使用，这样子处理能够比较方便搜索引擎检索 图片的优化 包含以下几点: 图片名有意义 图片alt属性来说明图片信息 图片下面放上文字说明信息 flash优化 一些网站为了酷炫，网站首页使用flash的方式建站，这很不利于搜索引擎检索及蜘蛛爬取.尽量使用CSS或者JS进行动态效果的设计.方便蜘蛛的爬行 nofollow优化 告诉搜索引擎不追踪这个链接，这不是一个信任链接.应用场景:论坛帖子，博客评论，自己网站的广告链接 robots优化 robots.txt纯文本文件，网站管理员可以在这里声明该网站不想robots访问的部分，所以robots的优化直接影响搜索引擎对网站的收录情况 robots.txt必须放置在网站的根目录下面，文件名必须全部小写 就算您的网站全部内容都可以被搜索引擎收录，那也要写个空的robots.txt robots写法及规则参照: robots.txt写法大全解析 SEO蜘蛛陷阱 即为不利于蜘蛛爬行和抓取的网站设计 蜘蛛陷阱 flash蜘蛛陷阱:避免整站使用大的flash文件;网站开头是flash文件，看完片头后有真正的html网站首页,但是对不起搜索引擎读不懂flash,无法进入后面的HTML网页 各种跳转的蜘蛛陷阱

在一次使用MDk的编译优化等级比较高的时候发现编译不优化时功能正常，开了优化等级0 2就出现异常，调试中看了很多博客总结一下。 一个变量，如果你的主程序要用到，同时中断还要用到，要加volatile修饰。告诉编译器这个变量是可能随时发生变化的，使得编译器编译程序的时候，每次都从RAM里面读取数据，而不是使用之前缓存到寄存器里面的值。 对于多任务的程序，如果一个公共变量被多个任务用到也要加volatile修饰。 同时变量定义的时候用了关键字volatile修饰，但是在其他文件引用时不加volatile变量修饰一样会被编译器优化掉。现则反过来想想,原因还是很简单的,MDK编译多个文件时是分别编译,最后再用链接器链接,当编译的时候一个模块引用另外一个模块的变量,完全是靠的变量声明,如果声明都不加volatile,那么引用的模块肯定会把变量当成普通变量的,再反推一下,如果原变量没有加volatile,但是声明的时候加了volatile,是不是引用的模块会将这个变量当成volatile型变量呢 　　C编译器是以每个C文件作为基本编译单元的，称为模块，被编译为obj；而模块之间的函数或变量访问都是通过标号来实现的，标号本身没有任何属性，只是提供给链接器使用的一个符号名称而已，标号的属性完全就靠调用的地方的原型声明来决定的！因此，你在一个.C模块中定义为volatile，仅仅是在

转载 MySQL在 5.0版本中引入新特性：索引合并优化(Index merge optimization)，当查询中单张表可以使用多个索引时，同时扫描多个索引并将扫描结果进行合并。 该特新主要应用于以下三种场景： 1、 对OR语句求并集，如查询SELECT * FROM TB1 WHERE c1="xxx" OR c2=""xxx"时，如果c1和c2列上分别有索引，可以按照c1和c2条件进行查询，再将查询结果合并（union）操作，得到最终结果 2、 对AND语句求交集，如查询SELECT * FROM TB1 WHERE c1="xxx" AND c2=""xxx"时，如果c1和c2列上分别有索引，可以按照c1和c2条件进行查询，再将查询结果取交集（intersect）操作，得到最终结果 3、 对AND和OR组合语句求结果 该新特性可以在一些场景中大幅度提升查询性能，但受限于MySQL糟糕的统计信息，也导致很多场景查询性能极差甚至导致数据库崩溃。 以SELECT * FROM TB1 WHERE c1="xxx" AND c2=""xxx" 为例： 1、 当c1列和c2列选择性较高时，按照c1和c2条件进行查询性能较高且返回数据集较小，再对两个数据量较小的数据集求交集的操作成本也较低，最终整个语句查询高效； 2、 当c1列或c2列选择性较差且统计信息不准时