数据库学习

数据库

基础概念
    三个范式
    事务
    ACID
    隔离级别
测试造数据

数据库设计
   三找
     找属性
     找实体
     找关系
表引擎的选择
     myisam  表所
     inodb   行锁
     memory  不能持久化
     sfenxs  全文索引
sql调优
    order by null
    desc/explain (key ,rows ,extra)
    如何使用索引  like  强制使用索引
    当数据多的时候,全表扫描要比索引要好
    慢查询日志
    join 表连接 的条件 , null值对 连接的影响
数据库优化
   表空间优化
      经常修改的表会有很碎片,要定期重建这样的表
   分库
      不同业务使用不通的库,尽量避免跨库联合查询(不知道mysql是否支持)
   分表
     横分表  分区表
     竖分表  限制属性个数不要太多
   读写分离
     对于写多读少的库是没有太大意义的。
   高可用
     
   备份与恢复
      归档日志 + binlog日志
数据库安全
    sql注入  
数据库管理
    创建用户
    授权
    修改密码





内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现的多头长短期记忆网络(MH-LSTM)结合Transformer编码器进行多变量时间序列预测的项目实例。项目旨在通过融合MH-LSTM对时序动态的细致学习和Transformer对全局依赖的捕捉,显著提升多变量时间序列预测的精度和稳定性。文档涵盖了从项目背景、目标意义、挑战与解决方案、模型架构及代码示例,到具体的应用领域、部署与应用、未来改进方向等方面的全面内容。项目不仅展示了技术实现细节,还提供了从数据预处理、模型构建与训练到性能评估的全流程指导。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB和深度学习基础知识的研发人员、数据科学家以及从事时间序列预测研究的专业人士。 使用场景及目标:①深入理解MH-LSTM与Transformer结合的多变量时间序列预测模型原理;②掌握MATLAB环境下复杂神经网络的搭建、训练及优化技巧;③应用于金融风险管理、智能电网负荷预测、气象预报、交通流量预测、工业设备健康监测、医疗数据分析、供应链需求预测等多个实际场景,以提高预测精度和决策质量。 阅读建议:此资源不仅适用于希望深入了解多变量时间序列预测技术的读者,也适合希望通过MATLAB实现复杂深度学习模型的开发者。建议读者在学习过程中结合提供的代码示例进行实践操作,并关注模型训练中的关键步骤和超参数调优策略,以便更好地应用于实际项目中。
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