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MYSQL安装优化、my.cnf启动参数优化、Innodb引擎参数优化、Linux服务器简化.

 
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./configure --prefix=/usr/local/mysql \
--without-debug \                #去除debug模式.
--enable-thread-safe-client \        #以线程方式编译客户端.
--with-pthread    \                #强制使用pthread线程库编译.
--enable-assembler \           #允许使用汇编模式.
--enable-profiling \                #Build a version with query profiling code (req.community-features)
--with-mysqld-ldflags=-all-static \    #静态编译mysqld的额外link参数.
--with-client-ldflags=-all-static \    #静态编译client的额外link参数.
--with-charset=utf8 \           #默认字符utf8.
--with-extra-charsets=all \       #支持所有的语言字符.
--with-innodb \                #innodb数据引擎.
--with-plugins=innobase \            
--with-plugins=heap \           #内存数据引擎.
--with-mysqld-user=mysql \      #mysql安装使用的帐号
--without-embedded-server \     #去除安装embedded-server.         
--with-server-suffix=-community \  #社区形式安装.
--with-unix-socket-path=/tmp/mysql.sock


MYSQl启动的一般设置:
/etc/my.cnf基本部设参数设置.
# back_log 是操作系统在监听队列中所能保持的连接数,
# 队列保存了在MySQL连接管理器线程处理之前的连接.
# 如果你有非常高的连接率并且出现"connection refused" 报错,
# 你就应该增加此处的值.
# 检查你的操作系统文档来获取这个变量的最大值.
# 如果将back_log设定到比你操作系统限制更高的值,将会没有效果
# 在MYSQL的连接请求等待队列中允许存放的最大连接请求数. defautl=50,最大65535,根据os对网络监听队列的情况来设置.
back_log = 20000

# MySQL 服务所允许的同时会话数的上限
# 其中一个连接将被SUPER权限保留作为管理员登录.
# 即便已经达到了连接数的上限.
# 整个Mysql允许的最大连接数.这个参数会影响mysql的应用并发处理能力.有些资料上提到 500-800，以我们的机子来说单个mysql实例设置10000应该是没有问题的。如果还需可能需要第三方软件解决php连接池的问题，提高还需要连接池.
max_connections = 10000

# 每个客户端连接最大的错误允许数量,如果达到了此限制.
# 这个客户端将会被MySQL服务阻止直到执行了"FLUSH HOSTS" 或者服务重启
# 非法的密码以及其他在链接时的错误会增加此值.
# 查看 "Aborted_connects" 状态来获取全局计数器.
max_connect_errors = 10

# 所有线程所打开表的数量.
# 增加此值就增加了mysqld所需要的文件描述符的数量
# 这样你需要确认在[mysqld_safe]中 "open-files-limit" 变量设置打开文件数量允许至少4096
# 根据以下命今进行实际需要设置.
#  mysq> show variables like 'table_cache';
#  mysq> show status lie 'open_tables';
table_cache = 2048

# 允许外部文件级别的锁. 打开文件锁会对性能造成负面影响
# 所以只有在你在同样的文件上运行多个数据库实例时才使用此选项(注意仍会有其他约束!)
# 或者你在文件层面上使用了其他一些软件依赖来锁定MyISAM表
#external-locking

# 服务所能处理的请求包的最大大小以及服务所能处理的最大的请求大小(当与大的BLOB字段一起工作时相当必要)
# 每个连接独立的大小.大小动态增加
# 这个是根据net_buffer相对应，是net buffer的最大值。 default是16M
max_allowed_packet = 16M

# 在一个事务中binlog为了记录SQL状态所持有的cache大小
# 如果你经常使用大的,多声明的事务,你可以增加此值来获取更大的性能.
# 所有从事务来的状态都将被缓冲在binlog缓冲中然后在提交后一次性写入到binlog中
# 如果事务比此值大, 会使用磁盘上的临时文件来替代.
# 此缓冲在每个连接的事务第一次更新状态时被创建
binlog_cache_size = 1M

# 独立的内存表所允许的最大容量.
# 此选项为了防止意外创建一个超大的内存表导致永尽所有的内存资源.
max_heap_table_size = 64M

# 排序缓冲被用来处理类似ORDER BY以及GROUP BY队列所引起的排序
# 如果排序后的数据无法放入排序缓冲,
# 一个用来替代的基于磁盘的合并分类会被使用
# 查看 "Sort_merge_passes" 状态变量.
# 在排序发生时由每个线程分配
sort_buffer_size = 8M

# 此缓冲被使用来优化全联合(full JOINs 不带索引的联合).
# 类似的联合在极大多数情况下有非常糟糕的性能表现,
# 但是将此值设大能够减轻性能影响.
# 通过 "Select_full_join" 状态变量查看全联合的数量
# 当全联合发生时,在每个线程中分配
join_buffer_size = 8M

# 我们在cache中保留多少线程用于重用
# 当一个客户端断开连接后,如果cache中的线程还少于thread_cache_size,
# 则客户端线程被放入cache中.
# 这可以在你需要大量新连接的时候极大的减少线程创建的开销
# (一般来说如果你有好的线程模型的话,这不会有明显的性能提升.)
# thread cache池中应该存放的连接线程数.长连接的应用中,设为50-100之间.
thread_cache_size = 80

# 此允许应用程序给予线程系统一个提示在同一时间给予渴望被运行的线程的数量.
# 此值只对于支持 thread_concurrency() 函数的系统有意义( 例如Sun Solaris).
# 你可可以尝试使用 [CPU数量]*(2..4) 来作为thread_concurrency的值
thread_concurrency = 8

# 查询缓冲常被用来缓冲 SELECT 的结果并且在下一次同样查询的时候不再执行直接返回结果.
# 打开查询缓冲可以极大的提高服务器速度, 如果你有大量的相同的查询并且很少修改表.
# 查看 "Qcache_lowmem_prunes" 状态变量来检查是否当前值对于你的负载来说是否足够高.
# 注意: 在你表经常变化的情况下或者如果你的查询原文每次都不同,
# 查询缓冲也许引起性能下降而不是性能提升.
query_cache_size = 64M

# 只有小于此设定值的结果才会被缓冲
# 此设置用来保护查询缓冲,防止一个极大的结果集将其他所有的查询结果都覆盖.
query_cache_limit = 2M

# 被全文检索索引的最小的字长.
# 你也许希望减少它,如果你需要搜索更短字的时候.
# 注意在你修改此值之后,
# 你需要重建你的 FULLTEXT 索引
ft_min_word_len = 4







Innodb相关优化及说明:
#设置存储引擎默认引擎为InnoDB.
default-storage_engine = InnoDB

# 附加的内存池被InnoDB用来保存 metadata 信息
# 如果InnoDB为此目的需要更多的内存,它会开始从OS这里申请内存.
# 由于这个操作在大多数现代操作系统上已经足够快, 你一般不需要修改此值.
# SHOW INNODB STATUS 命令会显示当先使用的数量.
# 根据表的多少来确定大小，一般16M己能适用于几百个表了.
innodb_additional_mem_pool_size = 16M   

# InnoDB使用一个缓冲池来保存索引和原始数据, 不像 MyISAM.
# 这里你设置越大,你在存取表里面数据时所需要的磁盘I/O越少.
# 在一个独立使用的数据库服务器上,你可以设置这个变量到服务器物理内存大小的80%
# 不要设置过大,否则,由于物理内存的竞争可能导致操作系统的换页颠簸.
# 注意在32位系统上你每个进程可能被限制在 2-3.5G 用户层面内存限制,
# 所以不要设置的太高.
# 这个参数影响会较大，在没有其它服务在此计算机上跑，80%是完全可以的。一般linux系统给它800M问题系统使用己足够
innodb_buffer_pool_size = 14G

# InnoDB 将数据保存在一个或者多个数据文件中成为表空间.
# 如果你只有单个逻辑驱动保存你的数据,一个单个的自增文件就足够好了.
# 其他情况下.每个设备一个文件一般都是个好的选择.
# 你也可以配置InnoDB来使用裸盘分区 - 请参考手册来获取更多相关内容
innodb_data_file_path = ibdata1:10M:autoextend

# 设置此选项如果你希望InnoDB表空间文件被保存在其他分区.
# 默认保存在MySQL的datadir中.
#innodb_data_home_dir = <directory>

# 用来同步IO操作的IO线程的数量. This value is
# 此值在Unix下被硬编码为4,但是在Windows磁盘I/O可能在一个大数值下表现的更好.
# innodb_file_io_threads只是在5.4版本之前使用这个参数，一般设置为cpu多少核，就设多少。能达到比较好的效果.
innodb_file_io_threads = 12

# mysql 5.4版本设置为（在测试过程中以下方式能达到更好的效果）:
innodb_read_io_threads = 12  
innodb_write_io_threads = 6


# 如果你发现InnoDB表空间损坏, 设置此值为一个非零值可能帮助你导出你的表.
# 从1开始并且增加此值知道你能够成功的导出表.
#innodb_force_recovery=1

# 在InnoDb核心内的允许线程数量.
# 最优值依赖于应用程序,硬件以及操作系统的调度方式.
# 过高的值可能导致线程的互斥颠簸.默认是16，在这里我们不做限制最好。所以设定为0
innodb_thread_concurrency = 0


# 如果设置为1 ,InnoDB会在每次提交后刷新(fsync)事务日志到磁盘上,
# 这提供了完整的ACID行为.
# 如果你愿意对事务安全折衷, 并且你正在运行一个小的食物, 你可以设置此值到0或者2来减少由事务日志引起的磁盘I/O
# 0代表日志只大约每秒写入日志文件并且日志文件刷新到磁盘.
# 2代表日志写入日志文件在每次提交后,但是日志文件只有大约每秒才会刷新到磁盘上.
# 0与1和2影响的性能将是5倍以上，强列建议是0,最多会丢失1秒的数据.
innodb_flush_log_at_trx_commit = 0

# 加速InnoDB的关闭. 这会阻止InnoDB在关闭时做全清除以及插入缓冲合并.
# 这可能极大增加关机时间, 但是取而代之的是InnoDB可能在下次启动时做这些操作.
#innodb_fast_shutdown

# 用来缓冲日志数据的缓冲区的大小.
# 当此值快满时, InnoDB将必须刷新数据到磁盘上.
# 由于基本上每秒都会刷新一次,所以没有必要将此值设置的太大(甚至对于长事务而言)
innodb_log_buffer_size = 8M

# 在日志组中每个日志文件的大小.
# 你应该设置日志文件总合大小到你缓冲池大小的25%~100%
# 来避免在日志文件覆写上不必要的缓冲池刷新行为.
# 不论如何, 请注意一个大的日志文件大小会增加恢复进程所需要的时间.
innodb_log_file_size = 256M

# 在日志组中的文件总数.
# 通常来说2~3是比较好的.
innodb_log_files_in_group = 3

# InnoDB的日志文件所在位置. 默认是MySQL的datadir.
# 你可以将其指定到一个独立的硬盘上或者一个RAID1卷上来提高其性能
#innodb_log_group_home_dir

# 在InnoDB缓冲池中最大允许的脏页面的比例.
# 如果达到限额, InnoDB会开始刷新他们防止他们妨碍到干净数据页面.
# 这是一个软限制,不被保证绝对执行.
innodb_max_dirty_pages_pct = 90

# InnoDB用来刷新日志的方法.
# 表空间总是使用双重写入刷新方法
# 默认值是 "fdatasync", 另一个是 "O_DSYNC".
# O_DSYNC是要配置innodb_max_dirty_pages_pct来使用.
#innodb_flush_method=O_DSYNC

# 在被回滚前,一个InnoDB的事务应该等待一个锁被批准多久.
# InnoDB在其拥有的锁表中自动检测事务死锁并且回滚事务.
# 如果你使用 LOCK TABLES 指令, 或者在同样事务中使用除了InnoDB以外的其他事务安全的存储引擎
# 那么一个死锁可能发生而InnoDB无法注意到.
# 这种情况下这个timeout值对于解决这种问题就非常有帮助.
innodb_lock_wait_timeout = 120

Linux服务定制简化.
vim /etc/inittab
id:3:initdefault:   #3为命令行，不需要启动桌面.

将3,4,5,6注释掉，用不了那么多TTY,节约资源.
# Run gettys in standard runlevels
1:2345:respawn:/sbin/mingetty tty1
2:2345:respawn:/sbin/mingetty tty2
#3:2345:respawn:/sbin/mingetty tty3
#4:2345:respawn:/sbin/mingetty tty4
#5:2345:respawn:/sbin/mingetty tty5
#6:2345:respawn:/sbin/mingetty tty6

DB服务器下需要的服务(简化后):
service        init     on/off
acpid        2,3,5    on
cpuspeed        2,3,5    on
crond        2,3,5    on
messagebus    2,3,5    on
mysqld        2,3,5    on
network        2,3,5    on
ntpd            2,3,5    on
snmpd        2,3,5    on
sshd            2,3,5    on
syslog        2,3,5    on
xfs            2,3,5    on
xinetd        2,3,5    on

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| memcache运用代码
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    内容概要：本文提供了一套与人工智能相关的面试问题及其详细解答，涉及的基础知识点有机器学习的概念及其实现形式（例如监督学习与无监督学习）、常见优化算法的应用（比如梯度下降法）；探讨模型评估指标的选择（如分类任务的精度指标、回归模型的平方损失等）、解决过拟合现象的技术措施等，并具体剖析了深度学习尤其是卷积神经网络的工作机制。这份材料是应聘者准备技术岗特别是AI相关职位的理想助手。 适用人群：求职时希望专注于 AI 技术领域的人群；具有一定 AI 背景的研究人员和技术从业者。 使用场景及目标：适合于复习与巩固基本技能，在面试过程中表现出较强的专业能力和理解力。 其他说明：本资料全面介绍了人工智能基础知识、主要工具技术和常用评价方式的相关概念和技巧，有助于应聘者更好地应对技术岗位的考核与挑战。

    基于深度学习的信道译码研究.zip

    深度学习是机器学习的一个子领域，它基于人工神经网络的研究，特别是利用多层次的神经网络来进行学习和模式识别。深度学习模型能够学习数据的高层次特征，这些特征对于图像和语音识别、自然语言处理、医学图像分析等应用至关重要。以下是深度学习的一些关键概念和组成部分： 1. **神经网络（Neural Networks）**：深度学习的基础是人工神经网络，它是由多个层组成的网络结构，包括输入层、隐藏层和输出层。每个层由多个神经元组成，神经元之间通过权重连接。 2. **前馈神经网络（Feedforward Neural Networks）**：这是最常见的神经网络类型，信息从输入层流向隐藏层，最终到达输出层。 3. **卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）**：这种网络特别适合处理具有网格结构的数据，如图像。它们使用卷积层来提取图像的特征。 4. **循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）**：这种网络能够处理序列数据，如时间序列或自然语言，因为它们具有记忆功能，能够捕捉数据中的时间依赖性。 5. **长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）**：LSTM 是一种特殊的 RNN，它能够学习长期依赖关系，非常适合复杂的序列预测任务。 6. **生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）**：由两个网络组成，一个生成器和一个判别器，它们相互竞争，生成器生成数据，判别器评估数据的真实性。 7. **深度学习框架**：如 TensorFlow、Keras、PyTorch 等，这些框架提供了构建、训练和部署深度学习模型的工具和库。 8. **激活函数（Activation Functions）**：如 ReLU、Sigmoid、Tanh 等，它们在神经网络中用于添加非线性，使得网络能够学习复杂的函数。 9. **损失函数（Loss Functions）**：用于评估模型的预测与真实值之间的差异，常见的损失函数包括均方误差（MSE）、交叉熵（Cross-Entropy）等。 10. **优化算法（Optimization Algorithms）**：如梯度下降（Gradient Descent）、随机梯度下降（SGD）、Adam 等，用于更新网络权重，以最小化损失函数。 11. **正则化（Regularization）**：技术如 Dropout、L1/L2 正则化等，用于防止模型过拟合。 12. **迁移学习（Transfer Learning）**：利用在一个任务上训练好的模型来提高另一个相关任务的性能。 深度学习在许多领域都取得了显著的成就，但它也面临着一些挑战，如对大量数据的依赖、模型的解释性差、计算资源消耗大等。研究人员正在不断探索新的方法来解决这些问题。

    Image processing based on deep learning. 基于深度学习的图像处理..zip

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    利用TensorFlow基于CNN、RNN、LSTM的若干算法和API构建文本分类、文本相似度计算和文本内容摘要这三个具体应用

    本平台将数据特征处理、深度学习模型构建和预测的流程进行了良好….zip深度学习是机器学习的一个子领域，它基于人工神经网络的研究，特别是利用多层次的神经网络来进行学习和模式识别。深度学习模型能够学习数据的高层次特征，这些特征对于图像和语音识别、自然语言处理、医学图像分析等应用至关重要。以下是深度学习的一些关键概念和组成部分： 1. **神经网络（Neural Networks）**：深度学习的基础是人工神经网络，它是由多个层组成的网络结构，包括输入层、隐藏层和输出层。每个层由多个神经元组成，神经元之间通过权重连接。 2. **前馈神经网络（Feedforward Neural Networks）**：这是最常见的神经网络类型，信息从输入层流向隐藏层，最终到达输出层。 3. **卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）**：这种网络特别适合处理具有网格结构的数据，如图像。它们使用卷积层来提取图像的特征。 4. **循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）**：这种网络能够处理序列数据，如时间序列或自然语言，因为它们具有记忆功能，能够捕捉数据中的时间依赖性。 5. **长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）**：LSTM 是一种特殊的 RNN，它能够学习长期依赖关系，非常适合复杂的序列预测任务。 6. **生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）**：由两个网络组成，一个生成器和一个判别器，它们相互竞争，生成器生成数据，判别器评估数据的真实性。 7. **深度学习框架**：如 TensorFlow、Keras、PyTorch 等，这些框架提供了构建、训练和部署深度学习模型的工具和库。 8. **激活函数（Activation Functions）**：如 ReLU、Sigmoid、Tanh 等，它们在神经网络中用于添加非线性，使得网络能够学习复杂的函数。 9. **损失函数（Loss Functions）**：用于评估模型的预测与真实值之间的差异，常见的损失函数包括均方误差（MSE）、交叉熵（Cross-Entropy）等。 10. **优化算法（Optimization Algorithms）**：如梯度下降（Gradient Descent）、随机梯度下降（SGD）、Adam 等，用于更新网络权重，以最小化损失函数。 11. **正则化（Regularization）**：技术如 Dropout、L1/L2 正则化等，用于防止模型过拟合。 12. **迁移学习（Transfer Learning）**：利用在一个任务上训练好的模型来提高另一个相关任务的性能。 深度学习在许多领域都取得了显著的成就，但它也面临着一些挑战，如对大量数据的依赖、模型的解释性差、计算资源消耗大等。研究人员正在不断探索新的方法来解决这些问题。

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