计算优化

Matlab优化计算涵盖了多种常见最优化算法的源代码实现，适用于各类工程和科学应用。

Static d As Object Static i As Long Dim iDup As Integer Dim sField ' 这里填写需要检查的字段名sField = [A] ' If (i = 0) Then Set d = CreateObject(\"Scripting.Dictionary\") End If (d.Exists(CStr(sField))) Then iDup = 1 Else d.Add CStr(sField), 1 iDup = 0 End If i = i + 1

第6章：一维极值问题.rar（文件大小：4k）第7章：多维极值问题.rar（文件大小：5k）第8章：约束优化问题.rar（文件大小：3k）第9章：非线性最小二乘优化问题.rar（文件大小：1k）第10章：线性规划.rar（文件大小：2k）第11章：整数规划.rar（文件大小：2k）第12章：二次规划.rar（文件大小：1k）第13章：粒子群优化算法.rar（文件大小未提供）第14章：遗传优化算法.rar（文件大小：6k）

周月旬计算是通过输入特定参数来确定周、月或旬的方法，其结果是周月旬的序列。这种技术可根据需求精确计算时间段。

这项改进稍微修改了MATLAB用于GPU数组的梯度计算函数，显著提高了处理大型数组（例如1024*256数组）的速度，速度提升达到2-5倍。

Matlab教程适合初学者和有基础人员深入学习，提供深刻理解。

《MATLAB最优化计算精通》由清华大学龚纯编写，出版于2009年4月，ISBN：978-7-121-08251-1。

在 Oracle SQL 中计算记录条数时，普遍认为 COUNT(*) 比 COUNT(1) 稍快。若能利用索引检索，则对索引列进行计数效率最高，例如 COUNT(EMPNO)。

深入探讨 Spark 计算引擎的核心原理，并提供实用的性能优化策略，帮助读者更好地理解和应用 Spark。 Spark 核心概念 弹性分布式数据集 (RDD): Spark 的核心抽象，表示分布在集群中的不可变数据集合，支持多种并行操作。 有向无环图 (DAG): Spark 将用户程序转化为 DAG，表示计算任务之间的依赖关系，实现任务的并行执行。 执行器 (Executor): 负责执行 Spark 任务的进程，运行在集群的各个节点上。 Spark 性能优化 数据序列化优化: 选择合适的序列化库，减少数据传输开销。 数据分区优化: 合理设置分区数量，平衡数据分布，避免数据倾斜。 内存管理优化: 调整内存分配比例，减少磁盘 I/O 操作。 代码优化: 使用高效的算子，避免不必要的 shuffle 操作。 总结 通过理解 Spark 的工作原理，并采用相应的优化策略，可以显著提升 Spark 应用程序的性能和效率。

介绍了Matlab程序代码，重点讨论了数值计算的多种方法和应用场景。