代码优化要注意以下方面： 性能优化：避免不必要的计算：预先计算并存储结果，以减少重复计算的开销。减少内存使用：合理使用数据结构，及时释放不再需要的内存，避免内存泄漏。优化循环：尽量减少循环的迭代次数，优化循环体内的代码，提高循环效率。
注意网页title结构和关键词、描述等的设置，不要为优化而优化，而是为用户体验而优化，按理说纯HTML网站优化比动态的网站更加容易，但是必须也要考虑路径结构。建议将xxx.com/gszz.html这种机构改成二级目录形式 由于是纯静态，内容更新成了弊端。
不使用表格设计网页。目前基本上淘汰了表格在网页制作中的使用，因为他不如DIV打开速度快，表格是个淘汰的东西。ALT图片描述。给网站上所有的图片加上ALT文字描述，因为图片蜘蛛看不懂图片内容，你要给图片加描述，这是Seo们常犯的小错误。CSS优化。
Excel处理数据9万多行比较慢，可以尝试以下优化步骤： 禁用自动计算功能：在Excel中，自动计算功能会在每次更改单元格内容时重新计算整个工作表，这会导致处理速度变慢。您可以在“公式”选项卡中禁用自动计算功能，然后手动计算。
有如下几种原因：电脑配置过低，建议更换硬件；系统占用程序过多，建议关闭其他程序，并使用优化软件优化系统设置。表格文件过大或者引用了其他网络地址，建议分成几个表格文件，并尽量减少超链接。四 电脑打开excel很卡怎么回事啊 电脑打开excel很慢，是因为加载项太多造成的，解决方法如下。
如果表格有用到公式，宏代码等，考虑优化公式和代码，如果没用到还是卡顿，可以考虑改用更专业的数据库系统比如SQL，毕竟EXCEL的主阵地还是一般办公场所，处理几十万条数据的情况还是不多。
按住Ctrl键然后用鼠标拖选区域，可以同时选中多个非连续的单元格区域。这样选定的多个非连续区域称之为【多重选定区域】，多重选定区域通常情况下不能进行整体的复制和剪切操作（同行同列的除外），但是可以进行数据输入、设置格式等基本操作。
可以考虑使用其他工具，如SQL数据库或数据分析软件，这些工具在处理大规模数据时更为高效。当然，如果你的数据量在五万行以内，Excel依然是一个非常强大且易用的工具。总之，几千行的数据在Excel中完全是可以处理的。它提供了丰富的功能和灵活性，能够满足大部分数据分析的需求。
优化1：先查询全部数据，缓存到map中，插入前再进行判断，这样可以显著提高速度。优化2：对于大文件，可以采用异步+多线程读取若干行并分批入库。优化3：对于文件数量过多的情况，可以将每个Excel异步读取与插入，形成双异步操作。通过这些优化，从191秒优化至2秒，效率惊人。
1、数据库优化可以从以下几个方面进行：提升服务器性能：硬件升级：选择高性能的服务器，确保CPU和内存能够快速运算处理大量数据。系统优化：针对数据库系统的特性，进行系统的优化配置，以充分利用服务器的硬件资源。内存参数配置优化：内存分配：合理配置数据库的内存参数，减少物理内存的读写操作。
2、SockettimeoutJDBC的sockettimeout在数据库被突然停掉或是发生网络错误时十分重要。由于TCP/IP的结构原因，socket没有办法探测到网络错误，因此应用也无法主动发现数据库连接断开。
3、数据库优化主要有以下几种方法：调整数据结构的设计：在开发信息系统之前，考虑是否使用数据库的分区功能。对于经常访问的数据库表，建立索引以提高查询效率。调整应用程序结构设计：在开发信息系统之前，确定应用程序的体系结构。
数据库管理员可以将组成同一个表空间的数据文件放在不同的硬盘上，做到硬盘之间I/O负载均衡。 调整操作系统参数 例如：运行在UNIX操作系统上的ORACLE数据库，可以调整UNIX数据缓冲池的大小，每个进程所能使用的内存大小等参数。 实际上，上述数据库优化措施之间是相互联系的。
数据库性能优化主要包括以下几个方面：优化SQL语句：检查SQL执行计划：确保SQL语句的执行计划正常，避免不必要的全表扫描或复杂的连接操作。减少交互次数：减少应用和数据库的交互：通过批量处理、存储过程等方式，减少应用和数据库之间的交互次数。
数据库优化主要有以下方法：调整数据结构的设计：使用数据库分区功能：针对大型数据库，合理使用分区可以提高查询效率。建立索引：对经常访问的数据库表建立索引，可以显著加快数据检索速度。
根据实际情况选择合适的连接方式，如使用连接池、批量处理等。使用合适的数据库引擎：根据实际需求选择合适的数据库引擎，以提高性能。调整数据库配置：根据实际情况调整数据库的配置参数，如缓冲区大小、内存分配等。优化数据存储结构：合理设计数据表的结构和存储方式，以提高查询速度和数据存储效率。
优化操作系统设置：根据数据库的运行需求，调整操作系统的相关参数，如文件句柄数量、内存分配策略等，以提高数据库的性能。这些方法在实际应用中需要综合考虑，根据具体的数据库环境和业务需求进行优化调整。
确保表的数据和索引在物理存储上是优化的，例如通过定期重建索引和更新统计信息来维持查询性能。查询执行计划：在执行查询前，使用数据库提供的工具查看查询执行计划，确保查询使用了预期的索引，并识别可能的性能瓶颈。综上所述，最优的查询方式是利用索引进行范围查询，并明确指定需要查询的字段。
1、防止数据泄露：在策略开发和测试过程中，要注意保护数据隐私，防止数据泄露给无关方。防止过拟合：在优化策略时，要避免模型在训练数据上表现过好，而在新数据上表现不佳的过拟合现象。样本内外差异：要关注样本内和样本外数据的表现差异，确保策略在不同数据集上都能保持稳定表现。
2、在进行策略优化和迭代时，需要注意以下几个关键问题：明确目标与基准 设定清晰目标：需明确策略优化的具体目标，如提高收益率、降低波动性、增强风险调整后回报等，确保优化方向明确。确立基准：选择一个合适的基准作为衡量策略表现的标准，便于客观评估优化效果，确保策略改进有据可依。
3、策略优化和迭代的主要方法主要包括以下几种： 参数优化 定义：通过回测，对策略中的关键参数进行调整，以寻找最优的参数组合。操作：例如，调整移动平均线的周期、止损止盈的点位等，这些参数的调整可以直接影响策略的表现。目的：通过参数优化，可以使策略更加适应当前的市场环境，提高盈利能力。
