编辑以消除一些混乱:我主要是想确保select查询是快速的,而不会出现错误的做法,如果有一个isLatest字段被认为是错误的做法,而该信息可以从其他存储的数据中派生出来。
我有一种情况,管理员创建一个“蓝图”,用户使用该蓝图的“实例”,但不能修改任何由管理员设置的数据。通常,会有许多选择查询,很少有针对蓝图的创建/更新查询。以下是我目前的设计:
Table BluePrintFromAdmin
Long id //PK
String someData
String moreData
...
Table InstanceForUser
Long id
我想问你如何使用分类器和确定模型的准确性。我有我的数据集,我已经清理了文本(删除断点,标点符号,删除空行,.)。然后我把它分成火车和测试。由于我想确定一个电子邮件是否是垃圾邮件,我已经使用了常见的分类器,即朴素贝叶斯,支持向量机和逻辑回归。在这里,我只是包括我的火车和测试数据集:没有其他!我正在使用Python运行此分析。我的问题是:应该足够了还是应该实现新的算法?
如果你能给我一个例子,说明一个已经存在的算法是如何被改进的,那也是很好的。
我阅读了大量关于文本分类准确性的文献,在所有的论文中,作者使用支持向量机、Na ve Bayes、logistic回归等方法对垃圾邮件进行分类。但我不知道
我的情况是,我刚刚接管了一个使用克西提供的服务器托管其所有客户网站的web团队。
这些网站有一种功能,客户的客户可以通过网络表单注册邮件列表,然后客户就可以登录营销工具互联网电子邮件市场,并向所有订阅者发送电子邮件。
EM (电子邮件营销软件)安装在Clook上,目前使用时没有出现任何问题。然而,我们正在考虑向EM再增加300-500个用户,我需要确保服务器能够处理它,并且不会以任何方式受到负面影响。我们不能就这样去尝试和错误,因为我们的所有网站都是托管在该服务器,这将是昂贵的,这些网站的下降。
我对整个服务器领域非常陌生,所以我想知道是否有人能就我需要检查的内容以及我如何确保我们能够在没有任
可能重复:
我有大桌子,保存长的文本,例如电子邮件内容或新闻。我的问题是,在计算表行时,性能是否存在差异:
SELECT COUNT(*) FROM table_name
SELECT COUNT(t.id) FROM table_name as t
哪一个更好?还是后者将通过查询优化器进行优化?有关于这方面的文件吗?
我需要为我的客户开发一个电子商务网站。他希望它非常快(每页1.25秒或更短)。我已经有了我的标准-3秒。所以1.25秒是非常具有挑战性的。
他给我看了一个加载速度非常快的网站。这是令人印象深刻的。
我将使用Spree电子商务解决方案(Ruby on Rails)进行开发。然而,我不认为Ruby on Rails能够执行那么快。
对我有什么建议吗?
谢谢。
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