来剖析一下Oracle高性能SQL引擎，是怎么进行SQL优化与调优，对其机制详解

颜色分类leetcode mlrose：机器学习、随机优化和搜索 mlrose 是一个 Python 包，用于将一些最常见的随机优化和搜索算法应用于一系列不同的优化问题，包括离散值和连续值参数空间。 项目背景 mlrose 最初是为了支持佐治亚理工学院 OMSCS/OMSA 课程 CS 7641：机器学习的学生而开发的。 它包括本课程中教授的所有随机优化算法的实现，以及将这些算法应用于整数字符串优化问题的功能，例如 N-Queens 和背包问题； 连续值优化问题，如神经网络权重问题； 和旅游优化问题，例如旅行商问题。 它还具有解决用户定义的优化问题的灵活性。 在开发时，不存在将所有这些功能集中在一个位置的单个 Python 包。 主要特点 随机优化算法 实现：爬山、随机爬山、模拟退火、遗传算法和（离散）MIMIC； 解决最大化和最小化问题； 定义算法的初始状态或从随机状态开始； 定义您自己的模拟退火衰减计划或使用三种预定义的可自定义衰减计划之一：几何衰减、算术衰减或指数衰减。 问题类型 解决离散值（位串和整数串）、连续值和旅游优化（旅行销售员）问题； 定义您自己的适应度函数以进行优化或

对于CPLEX新手不知道怎么安装CPLEX，这里是方法.先要运行SW，这个窗口程序；再输入ampl。CPLEX只是一个算法包，如果要调用请输入option solver cplex；

电池储能系统(BESS)可使风电场具备一定的发电计划跟踪能力，有必要研究风电场中的BESS容量优化问题。根据BESS技术特性与风功率波动特性制定发电计划，BESS分两部分运行，分别处于充、放电状态，交替平抑风功率与发电计划间的正、负偏差。一旦任一部分BESS到达满充或满放状态，则同时切换两部分BESS的工作状态。采用蒙特卡洛模拟技术对风-储混合电站一年内的运行状况进行模拟，并计算发电计划跟踪概率与BESS运行利润。在确保风-储混合电站按期望置信度跟踪发电计划的基础上，依据利润最大化的原则对BESS容量进行优化。基于某风电场历史数据的仿真实验证明了所提模型及算法的有效性。

【BP预测】基于帝国企鹅算法优化BP神经网络实现数据预测附matlab代码

粒子群算法PSO优化支持向量机回归算法SVR，python写，自带数据集

基于matlab鲸鱼优化算法求解开放式路径优化问题

db2数据库性能调整和优化，非常好的一本书，推荐给大家

项目经理必读，用于产品开发的整个周期 最初是Pittiglio Rabin Todd & McGrath (缩写为PRTM)于1986 年提出了产品 开发过程中的产品及周期优化法®（缩写为PACE®）1这一概念。迈克·安东尼、 阿姆拉穆·夏皮罗及我于1992 年一起出版了PACE这本书的第一版。之后，许 多公司把这一概念作为最实用模型用于改进产品开发过程。在这个新版本里，增 加了多年来积累的新见解以及PACE实践的最新经验。 在许多方面，PACE 已经成为产品开发的事实上的标准的过程参考模式。它 所提供的是一个通用框架、标准术语、适用于大多数行业的过程基准、一个更新 最佳实践的方法、以及一个持续完善的过程。

PSO（粒子群优化）是一种受自然启发的技术，用于优化 MUD 中的目标函数。