optimizer for eclipse--Eclipse优化器

官网:http://zeroturnaround.com/free/optimizer-for-eclipse/

infoq网址:http://www.infoq.com/cn/news/2015/03/eclipse-optimizer

视频教程地址:https://vimeo.com/121659307

在2015年EclipseCon上,Zero Turnaround(消除Java重新部署的流行工具JRebel的创建者)发布了Eclipse优化器,一个可以通过调整JVM设置提升性能的自助向导用户界面。从Eclipse Marketplace下载安装后,Eclipse优化器会通过一系列的向导步骤询问用户是否调整JVM启动参数中的内存设置和其他性能标志,从而大大提升应用的启动速度。

Step1

在Eclipse Marketplace 安装optimizer for eclipse 之后重启Eclipse

Step2

重启之后,显示

Step3

根据个人需要,我选择Install JRebel,这个插件可以检测到你代码变化,并自动部署到运行的应用服务器上。(友情提醒:该插件收费,免费只能用14天左右,如果你不打算付费,千万不要安装,作为程序员,请你带头做一个尊重版权的人,尊重他人的智慧果实)

Step4

之后依次选中前几项,当按钮变灰之后,点击Restart Eclipse

点击Back to Optimizer

以后如果需要调出optimizer for eclipse,直接到这里寻找即可

时间: 2024-11-09 06:38:20

optimizer for eclipse--Eclipse优化器的相关文章

optimizer_mode优化器模式

查询优化器最主要的工作就是接受输入的SQL以及各种环境参数.配置参数,生成合适的SQL执行计划(Execution Plan). Query Optimizer一共经历了两个历史阶段: RBO: Rule-Based Optimization 基于规则的优化器 CBO: Cost-Based Optimization 基于代价的优化器 关于RBO与CBO,一个形象的比喻:大数据时代到来以前,做生意或许凭借多年累计 下来的经验规则(RBO)就能够很好的做出决策,跟随市场变化.但是大数据时代,如果做

eclipse的优化 gc.log

原帖:http://www.javaeye.com/topic/756538 性能优化从身边做起. 首先建立评估体系,将workspace里所有的项目close掉,关闭eclipse.优化的用例就是启动eclipse,open一个项目,eclipse会自动build这个项目,保证没有感觉到明显的卡,也就是没有full GC. 开始: eclipse.ini里加入打印gc情况的参数: -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintGCDetails -verbose:gc -X

Catalyst Optimizer优化器

Spark SQL的优化器Catalyst是易于扩展的.它同时支持基于规则(rule-based)和基于代价(cost-based)的优化方法. 在它内部,Catalyst包含了一个表示树和操作树的规则的通用库.在此框架下,目前实现了针对关系查询处理(如,表达式,逻辑查询计划)的库,和在处理查询执行不同阶段(分析,逻辑优化,物理优化,代码生成)的一些规则. Tree 在Catalyst主要的数据类型就是由节点对象组成的树.每个节点都有一个节点类型和0至多个孩子.新节点类型都是Scala里面Tre

各种优化器Optimizer的总结与比较

1.梯度下降法(Gradient Descent) 梯度下降法是最基本的一类优化器,目前主要分为三种梯度下降法: 标准梯度下降法(GD, Gradient Descent) 随机梯度下降法(SGD, Stochastic Gradient Descent) 批量梯度下降法(BGD, Batch Gradient Descent) class tf.train.GradientDescentOptimizer 使用梯度下降算法的Optimizer 标准梯度下降法(GD) 假设要学习训练的模型参数为

优化器Optimizer

目前最流行的5种优化器:Momentum(动量优化).NAG(Nesterov梯度加速).AdaGrad.RMSProp.Adam,所有的优化算法都是在原始梯度下降算法的基础上增加惯性和环境感知因素进行持续优化 Momentum优化 momentum优化的一个简单思想:考虑物体运动惯性,想象一个保龄球在光滑表面滚下一个平缓的坡度,最开始会很慢,但是会迅速地恢复动力,直到达到最终速度(假设又一定的摩擦力核空气阻力) momentum优化关注以前的梯度是多少,公式: \((1)m \leftarro

PLSQL_性能优化系列04_Oracle Optimizer优化器

2014-09-25 BaoXinjian 一.摘要 1. Oracle优化器介绍 本文讲述了Oracle优化器的概念.工作原理和使用方法,兼顾了Oracle8i.9i以及最新的10g三个版本.理解本文将有助于您更好的更有效的进行SQL优化工作. 2. RBO优化器 RBO是一种基于规则的优化器,随着CBO优化器的逐步发展和完善,在最新的10g版本中Oracle已经彻底废除了RBO. 正在使用Oracle8i或9i的人们或多或少的都会碰到RBO,因此在详细介绍CBO之前,我们有必要简单回顾一下古

pytorch 7 optimizer 优化器 加速训练

import torch import torch.utils.data as Data import torch.nn.functional as F import matplotlib.pyplot as plt # torch.manual_seed(1) # reproducible 超参数设置 LR = 0.01 BATCH_SIZE = 32 EPOCH = 12 # fake dataset x = torch.unsqueeze(torch.linspace(-1, 1, 100

优化器算法Optimizer详解(BGD、SGD、MBGD、Momentum、NAG、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam)

在机器学习.深度学习中使用的优化算法除了常见的梯度下降,还有 Adadelta,Adagrad,RMSProp 等几种优化器,都是什么呢,又该怎么选择呢? 在 Sebastian Ruder 的这篇论文中给出了常用优化器的比较,今天来学习一下:https://arxiv.org/pdf/1609.04747.pdf 本文将梳理: 每个算法的梯度更新规则和缺点 为了应对这个不足而提出的下一个算法 超参数的一般设定值 几种算法的效果比较 选择哪种算法 0.梯度下降法深入理解 以下为个人总结,如有错误

ORACLE优化器RBO与CBO介绍总结

RBO和CBO的基本概念 Oracle数据库中的优化器又叫查询优化器(Query Optimizer).它是SQL分析和执行的优化工具,它负责生成.制定SQL的执行计划.Oracle的优化器有两种,基于规则的优化器(RBO)与基于代价的优化器(CBO) RBO: Rule-Based Optimization 基于规则的优化器 CBO: Cost-Based Optimization 基于代价的优化器 RBO自ORACLE 6以来被采用,一直沿用至ORACLE 9i. ORACLE 10g开始,