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Hibernate是对JDBC的轻量级封装,在某些情况下,运用Hibernate的性能要比直接运用JDBC的性能要低。然而在经过比较好的性能优化之后,Hibernate的性能还是让人相当满意的。主要介绍一些常用的Hibernate性能优化的方案。 相似文献
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SL0算法是一种基于近似L0范数的压缩感知信号重建算法,它采用最速下降法和梯度投影原理,逐步逼近最优解,具有匹配度高、重建时间短、计算量低、不需要信号的稀疏度这个先验条件等优点。但是,它的迭代方向为负梯度方向,存在“锯齿效应”,并且SL0算法及其改进算法(NSL0)中的连续函数“陡峭性”不大,使近似L0范数的估计不精确、收敛速度慢。本文采用“陡峭性”大的近似双曲正切函数,结合修正牛顿法和阻尼牛顿法,提出一种更快速高效的信号重建算法(ANSL0)。数值计算结果表明,在相同的条件下,相比SL0和NSL0算法,ANSL0算法在匹配度、峰值信噪比和信噪比方面都有了较大提高。 相似文献
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无线传感网络中,由于混合支撑集模型对信号(群)值的公共部分不存在约束,给网络框架提供了额外的自由度。考虑到改进的半迭代硬阈值追踪(Semi-Iterative Hard Thresholding Pursuit, SHTP)算法在范数凸优化问题中所具有的稳定性和鲁棒性,论文将SHTP算法应用于混合支撑集模型,提出一种基于SHTP算法的联合重构算法来求解分布式压缩感知问题,称为联合半迭代硬阈值追踪算法(joint Semi-Iterative Hard Thresholding Pursuit, joint SHTP)。该算法对信号群进行压缩采样,利用信号间的相关性来求解公共部分,将公共部分的支撑集作为重构特有部分时的初始支撑集,并通过信号内部的相关性求解特有部分,适用于无线传感网络中所有的传感器节点将感知到的数据传输到簇头结点进行的联合重构。仿真结果表明,与其他联合重构算法相比,如联合正交匹配追踪(joint Orthogonal Matching Pursuit, joint OMP)算法、联合子空间追踪(joint Subspace Pursuit, joint SP)算法,无论是无噪声情形还是有噪声的情况下,联合半迭代硬阈值追踪算法将具有较大的信号重构噪声比和较小的平均支撑势误差,可实现信号值的精确重构。 相似文献
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