記憶體跟儲存空間哪個重要的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

資料庫解剖學：從內部深解MySQL運作原理

為了解決記憶體跟儲存空間哪個重要的問題，作者小孩子4919 這樣論述：

　　會用MySQL不代表你懂，用的熟不代表用的好，用的好不代表用的巧，從根了解MySQL，每一個指令都了然於胸，每一個步驟都輕輕鬆鬆！   　　使用MySQL的你是否有以下困擾？ 　　●為什麼這個SQL敘述執行得這麼慢？ 　　●為什麼明明建立了索引但查詢計畫顯示沒用？ 　　●為什麼IN查詢中的參數一多就不使用索引了？ 　　●為什麼資料顯示成了亂碼？   　　每個DBA和後端開發人員在與MySQL打交道時，多少都會遇到許多問題。而索引結構、MVCC、隔離級別的實現、鎖的使用等知識，也是想要進階MySQL必須面對的最佳化問題。   　　本書針對各種各樣MySQL的問題提出了相應的解答方案。用非

主流，非學術派、非理論派的方法說明，但內容絕不打馬虎眼涵蓋了使用MySQL工作中常見的一些核心概念。   　　★內容精要 　　本書對MySQL的底層運行原理進行了介紹，內容涵蓋了使用MySQL在工作中常見的一些核心概念。   　　第1部分介紹了MySQL入門的一些知識，比如MySQL的伺服器程式和用戶端程式有哪些、MySQL的啟動選項和系統變數，以及使用的字元集等。   　　第2部分是本書後續章節的基礎，介紹了MySQL的一些基礎知識，比如記錄、頁面、索引、表空間的結構和用法等。   　　第3部分則是經常遇到的查詢優化問題，介紹了單表查詢、連接查詢的執行原理，MySQL基於成本和規則的最佳化具

體指什麼，並詳細分析了Explain語句的執行結果。   　　第4部分則是與MySQL中的事務和鎖相關，介紹了事務概念的來源，MySQL是如何實現事務的，包括redo日誌、undo日誌、MVCC、各種鎖的細節等。   　　★適合讀者 　　無論是身居MySQL專家身份的技術人員，還是技術有待進一步提升的DBA，甚至是剛投身於資料庫行業的新手，本書都是徹底瞭解MySQL運行原理的優秀圖書。

療癒場(四版)：探索意識、宇宙能量場與超自然現象

為了解決記憶體跟儲存空間哪個重要的問題，作者琳恩．麥塔嘉（LynneMcTaggart） 這樣論述：

美國百萬暢銷書，《念力的祕密》作者首部國際暢銷作品 　　從科學角度研究心靈領域的經典之作， 　　精彩好讀如科學偵探小說，絕對顛覆你對宇宙萬物的看法！ 　　思想是由什麼組成的？ 　　人類的意識也施力形塑了現實世界？ 　　為何人類單憑「期望」，就足以影響事件？ 　　自古相傳的聖域真具有特殊的氣場？ 　　心靈治療能改善重症患者的身心健康？ 　　超覺靜坐能夠降低犯罪率，促進世界和平？ 　　一群來自世界各地、勇於挑戰的前衛科學家要告訴你， 　　人類的求知和溝通能力遠比我們所了解的更為深奧、浩瀚。 　　我們其實遠比自己所想的更有本事， 　　不僅可以自我療癒，更可以療癒世界。 關於本書 　　科學不

只是冷硬的數據，實驗證明，整個宇宙都瀰漫著一種所謂「生命力」，也有人稱之為集體意識。幾十年來，各種領域的科學家與專家就多種專精領域，在世界各地精心設計、執行各式實驗。他們發現，從基本原理來看，所有生物全都是一股能量場裡的能量組合，這種脈動能量場像是動力機，啟動我們本質和意識的核心。在最根本存在層次裡，所有人彼此都有連帶關係，而且和世界也有牽連，也就是，我們正和我們的世界共振。 　　他們以科學的觀點，通盤解釋人類在過去幾百年來堅信不移、卻苦無確鑿證據或無法圓滿解釋的各種信念，好比另類醫學、靈力治療、超感官知覺和集體潛意識等。而所謂的異能──預感、追朔「前世」、千里眼影像、心靈治療天賦──其實非屬

異常，也非罕見，而是所有人都有的本領。如果我們能夠依循科學途徑來認識這種潛能，那麼說不定就能學會如何條理運用這類本領。 　　我們的力量遠超過自身所知，有能力療癒自己、親友，甚至我們的社群。每個人都有這種本領，並能凝聚成更強大的集體力量，來改善我們此生的命運。就所有層面來講，我們的生活都掌握在自己手中。 　　本書是以科學角度研究心靈領域的代表作品之一，試圖整理分歧研究，統合構成完整體系；也針對於宗教、祕術、另類醫學或新時代思維等領域，採科學方法來驗證虛實。

即時推薦系統之模型更新技術

為了解決記憶體跟儲存空間哪個重要的問題，作者林家瑜 這樣論述：

隨著智慧型手機等裝置的發達，各式各樣的資料隨時在產生並成為推薦系統的訓練資料，模型更新以及資料可靠度成為即時推薦系統最重要的兩大議題，在本論文中，我們採用漸進式的技術來進行模型即時且可靠的更新。本論文之主要研究課題如下所述。在第一個部分中，我們研究基於隱含式回饋資料的矩陣分解推薦模型上的更新問題。矩陣分解推薦模型因為可達到較高的準確度、低計算複雜度且可解決資料稀疏性的問題，在近年來的推薦系統上受到極度的重視。然而現有的矩陣分解推薦模型均採用批次的方式建立模型，並沒有考慮到模型更新的問題，這會導致推薦模型過時，推薦準確度降低。除此之外，現有的矩陣分解推薦模型大部分是基於顯性回饋資料所設計的，但

現有的應用中，可蒐集到的卻是大量的隱含式回饋資料。因此我們提出了一個漸進式更新技術，可有效率且即時的更新基於隱含式回饋資料的矩陣分解推薦模型，此技術採用權重調整式的交替最小平方法進行模型訓練，並使用隨機梯度下降法進行模型即時更新，跟重新訓練整個模型相比較，我們所提出的方法可以達到與重新訓練模型接近的準確度，但卻只需要0.02%的更新時間。在資料分析中，資料所包含的隱含因子可以被矩陣分解、主題模型、潛在類別分析以及隱藏樹等方法解析出來，在本論文的第一部分中，我們已經探討了矩陣分解推薦模型上的更新問題，然而，矩陣分解推薦模型只能夠找出變數之間的相似度，並無法解釋相似的原因，而隱藏樹的樹狀結構可有效

說明資料之間的依賴關係，因此隱藏樹也逐漸受到重視。在本論文的第二部分中，我們將模型更新的議題延伸到隱藏樹模型上，除此之外，因為現有的資料均是不同種類的資料，在進行隱藏樹分析時，必須要能夠分析多種類的資料，因此我們提出了一個多層的隱藏樹模型以及一個漸進式的更新機制，來進行多種類資料間的即時關聯性分析。在多層的隱藏樹模型中，我們採用結合機率、互信息和條件互信息來尋找多種類資料之間的關聯性，並且將此關聯性推薦給使用者，而在漸進式的更新機制中，我們透過互信息以及信息覆蓋度來辨識哪些變數需要更新，當新資料進來時，只需要更新那些變數，即可降低模型更新的複雜度，我們所提出的方法可以達到90%的推薦準確度，而

漸進式模型更新技術與重新訓練整個模型相比較，可加速更新達5.8倍。在第三個部分，我們探討串流資料的可靠度議題，在進行推薦時，為了要能夠達到即時推薦，串流資料都被放在記憶體上進行分析與計算，為了因應高輸入速度的串流資料以及時常發生的系統當機，記憶體中的資料庫會時常地備份，然而現有的記憶體資料庫備份技術需要較長的備份時間且會重複備份到相同的資料，浪費了許多儲存的空間，對於記憶體系統來說，要同時達到高效能以及資料可靠度是一大挑戰。因此我們提出一個基於資料結構的漸進式備份技術，包含漸進式指令記錄方法以及混和式的還原程序。跟傳統整個資料庫備份的方法相比，我們所提出的方法只需要1/10的備份時間，且可減少

約40%的儲存空間。綜上所述，本論文的主要貢獻在於解決推薦模型即時更新以及可靠度的問題，透過提出的漸進式更新技術以及漸進式備份技術，矩陣分解模型、隱藏樹分析模型可即時且高可靠度的被更新。