智力提升

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本研究通过构建剩余收益评价模型，量化智力资本对上市高技术企业市场价值的影响。以2000-2006年为研究期间，对人力资本、创新资本、流程资本、客户资本等智力资本子变量与市值之间的关联性进行分析。结果表明，智力资本的各维度均对高技术企业绩效产生显著影响，其中人力资本的影响最为显著。

提升建模技术利用随机科学控制方法，不仅能评估行为效果，还能建立预测模型，预测行为的增量响应。这种数据挖掘技术主要应用于金融服务、电信和零售直销行业，用于增加销售、交叉销售、减少客户流失。传统的倾向模型和响应模型只是对目标用户进行评分，而没有确保模型的结果能够最大化活动效果。因此，需要另一种统计模型来确定哪些用户可能对营销推广活动产生显著反应，即“敏感于营销”的用户。提升建模技术的最终目标是识别最可能受到营销活动影响的用户，以提升活动的效果（r(test)- r(control)），增加投资回报率（ROI），提高整体市场响应率。

本书从实战角度全面解析Oracle数据库性能优化策略。作者从宏观视角分析性能问题，分享独特见解。涵盖执行计划、bind peeking、并行执行等核心技术，内容丰富全面。

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告别龟速数据库：MySQL 性能优化实战指南 你是否正被缓慢的 MySQL 数据库所困扰？ 本指南专为有 SQL 基础的用户打造，助你摆脱性能瓶颈，让数据库飞速运行！ 内容亮点： 深入剖析 MySQL 性能瓶颈 掌握索引优化技巧，加速数据查询 优化查询语句，提升执行效率 配置参数调优，释放数据库潜能

MySQL 性能提升策略 想要提升 MySQL 数据库性能，可以从多个方面入手： 1. 数据库设计与规范: 选择合适的数据类型，例如使用更小的整数类型 INT(4) 替代 INT(11)。 避免使用 NULL 值，可以使用默认值代替。 合理使用索引，避免过度索引。 使用范式化设计数据库，减少数据冗余。 2. SQL 语句优化: 避免使用 SELECT *, 指定查询字段。 使用 LIMIT 限制查询结果数量。 使用 JOIN 代替子查询，提升查询效率。 优化 WHERE 条件，例如使用索引列进行查询。 3. 数据库配置优化: 调整缓存大小，例如 innodb_buffer_pool_size。 优化查询缓存配置，例如 query_cache_size。 调整线程池配置，例如 thread_cache_size。 4. 硬件优化: 使用更快的磁盘，例如 SSD。 增加内存容量，提升缓存命中率。 使用更强大的 CPU，提升处理速度。 5. 其他优化手段: 使用读写分离，降低主库压力。 使用数据库中间件，例如 MyCat。 定期进行数据库维护，例如表优化、碎片整理。 通过以上优化手段，可以有效提升 MySQL 数据库的性能。

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Hive 性能提升策略 1. 诊断性能瓶颈 分析执行计划：通过 EXPLAIN 语句了解查询的执行步骤和资源消耗情况。 监控任务运行状态：关注任务的运行时间、数据量、资源占用等指标。 利用性能分析工具：使用 Profiler 或 Tez Analyzer 等工具深入分析任务细节。 2. 根本原因分析 数据倾斜：某些键的数据量过大导致任务分配不均。 Map/Reduce 阶段倾斜：单个或少数 Map/Reduce 任务处理的数据量远大于其他任务。 小文件过多：大量小文件导致 Map 任务启动开销过大。 配置不合理：Hive 参数配置不当导致资源利用率低下。 3. 优化方案 3.1 配置优化 调整 Map/Reduce 数量：根据数据量和集群规模合理设置 Map 和 Reduce 数量。 启用压缩：对中间数据和输出数据进行压缩，减少数据传输量。 使用 Tez 引擎：Tez 引擎能够优化执行计划，提高查询效率。 调整 JVM 参数：根据任务需求调整 JVM 内存大小和垃圾回收策略。 3.2 程序优化 避免数据倾斜：使用分区表、分桶表或 Map Join 等技术分散数据。 减少 Job 数量：合并多个 Job，避免不必要的 MapReduce 操作。 优化 HQL 语句：使用高效的 Join 方式和聚合操作。 使用矢量化查询：利用 CPU 的 SIMD 指令加速查询执行。 4. 持续监控 优化是一个持续的过程，需要根据实际情况不断调整策略，并持续监控性能指标，以确保 Hive 查询的高效运行。

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