索引的小知识点：create index

最新推荐文章于 2025-12-18 17:00:31 发布
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本文探讨了在数据库操作中CREATE TABLE命令所包含的CREATE INDEX和ANALYZE命令的作用及权限问题。虽然没有专门的CREATE INDEX权限，但CREATE ANY INDEX仍然存在。
       There is no CREATE INDEX privilege、but still CREATE ANY INDEX existed
       CREATE TABLE includes the CREATE INDEX and the ANALYZE commands、
从GPT到LLaMA：一文吃透Scaling Law，搞懂大模型性能提升的核心规律
进一步有进一步的欢喜~
10-14 1044
本文将从基础定义到实战技巧，用真实案例拆解Scaling Law，帮你搞懂“参数、数据、算力”如何影响模型性能，以及如何用Scaling Law优化资源投入，避免“花冤枉钱”。
Transformer 面试题及详细答案120道（81-90）-- 性能与评估
大剑师兰特的GIS世界
10-11 1142
【摘要】 本文聚焦Transformer模型的性能评估、参数量计算、过拟合防治及鲁棒性测试，涵盖以下核心内容： 性能评估：针对不同任务（分类/生成/序列标注）详解BLEU、ROUGE、F1等指标，提供Python代码示例； 计算复杂度：解析参数量与FLOPs的数学原理，结合thop库实现自动化计算； 过拟合防治：提出数据增强、Dropout、早停等5种策略，附早停算法实现代码； 鲁棒性测试：介绍对抗样本生成与噪声注入方法，强调模型实用性的评估维度。 关键结论：参数量需与任务复杂度匹配，模型优化应平衡性能与计
60亿击败1750亿、验证胜过微调：OpenAI发现GPT-3解决数学题，并非参数越大越好...
zandaoguang的博客
10-31 209
视学算法报道编辑：杜伟、陈现在，OpenAI 的模型也具备解决小学数学应用题的能力了。简单的小学数学应用问题，对于人类来说不算什么，但对于模型来说，可能是有难度的。比如问题：安东尼有 50...
【NLP相关】GPT-X合集：GPT类模型介绍（附相关论文和Github项目地址）
WeLearnNLP
03-02 2811
GPT（Generative Pre-trained Transformer）是一类基于Transformer架构的预训练语言模型。这一类模型采用自回归的方式进行训练，通过大规模的语料库预训练来学习语言的概率分布，从而能够用于各种自然语言处理任务。
InstructGPT论文详解（学习ChatGPT必看论文）
大模型天花板
03-16 7397
这篇文章企图解决的问题：已有的大型语言模型（例如GPT3.5）并非模型越大越好。越大的模型仍然会生成假的、有害的、简单的和没有用的内容。简单的说，得不到用户想要的内容。解决方法：1.人工引导，使用监督学习。2.强化学习，人工帮助的情况下，训练一个模型，该模型会进一步引导GPT模型生成优质的结果。实验结果使用1.3B参数的模型对比GPT-3的1750B参数模型能取得更优的性能（即能生成更优，更有用，更安全，更无害的内容，调戏过ChatGPT的人应该更有体会）。
ChatGPT技术原理解析：从RL之PPO算法、RLHF到GPT4、instructGPT
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结构之法 算法之道
01-15 22万+
本篇ChatGPT笔记会全力做到，通俗易懂且循序渐进(尽最大努力让每一个初学者哪怕是文科生都能没有障碍的读懂每一字一句、每一个概念、每一个公式) 一方面，对于想了解ChatGPT背后原理和如何发展而来的，逐一阐述从GPT/GPT2/GPT3到强化学习、PPO算法，最后再到instructGPT、ChatGPT、SeqGAN 且本文之前，99%的文章都不会把PPO算法从头推到尾，本文会把PPO从零推到尾，按照“RL-策略梯度-重要性采样(重要性权重)-TRPO(增加信任区域和KL散度约束)-PPO”的顺序逐步
OpenAI新发现：GPT-3做小学数学题能得55分，验证胜过微调！
数据派THU
11-04 361
来源：AI科技评论 本文约2700字，建议阅读5分钟 近日，OpenAI训练了一个新系统，可解决小学数学题，称其提升了GPT-3的逻辑推理问题。现在小学数学题有多难？小学生拍图上传作题...
GPT 系列论文精读：从 GPT-1 到 GPT-4
Hoper-J的博客
01-13 8347
GPT 数字系列论文精读：从 GPT-1 到 GPT-4
AIGC 领域中 AIGC 写作的文本生成算法
SuperAGI2025
04-30 865
你是否遇到过这样的场景？写周报时绞尽脑汁凑字数，写营销文案时灵感枯竭，或是需要快速生成多语言版本的产品介绍？AIGC写作正是为解决这些“文字生产痛点”而生的技术。本文将聚焦AIGC写作的核心文本生成算法，从基础原理到实战应用，覆盖从早期规则模型到当前大语言模型（LLM）的技术演进，帮助读者理解“AI是如何学会写文章的”。
力扣hot100：搜索二维矩阵
一本大学生java学习技术分享与交流
12-14 346
二分查找返回的是目标值最先出现的位置或者是在有序数组中的插入位置，如果是在有序数组中的插入位置则可能为在数组最后一个位置加一个数，这是如果进行matrix[i][weizi]==target的判断的话会导致数组越界，必须先处理越界问题，最终判断条件应为weizi<matrix[i].length&&matrix[i][weizi]==target。本题的本质是一个查找算法，为了提高性能可以使用二分查找，这个二维矩阵可以看出许多个数组，只需要对每个数组都进行一次二分查找就可以实现查找整个二维矩阵。
智驾空间智能、物理智能、世界模型相关的最新论文和开源算法链接
Bonaventure的博客
12-16 939
这些资源涵盖了2025年自动驾驶领域的前沿研究，从空间推理到物理建模和世界模拟，提供了丰富的开源工具和理论框架。建议用户通过链接深入探索论文和代码，以应用于实际项目或进一步研究。如果您需要更详细的解读或特定应用建议，请随时补充信息！
从零开始写算法——链表篇4:删除链表的倒数第 N 个结点 + 两两交换链表中的节点
m0_59624833的博客
12-15 824
hot100链表的两道题详解。
(leetcode) 力扣100 15轮转数组（环状替代）
最新发布
qq_62235017的博客
12-18 578
我们利用这个过程，首先计算需要多少个从起点走回起点的圈数（count，为数组长度与步数的最大公约数，具体推推导后面会给），然后再遍历每一圈，通过创建一个临时变量（current,next，类似于指针的作用），来存储需要移动的变量将其移动到下一个位置，而下一个位置变为信的需移动变量，直到走完当前圈数。我们可以把数组想象一个圆圈，如果我们每次固定步数前进，肯定会在有限圈数回到出发点，这个过程中，有可能会遍历完数组所有数，有可能遍历有限数。这句话的意思是：在这个游戏中，你启动一次任务，只能覆盖到。
从0开始学算法——第十五天（滑动窗口）
2401_84407045的博客
12-13 1443
本文旨在通过实践展示滑动窗口技术的应用，特别是在处理数组或字符串时的高效查找和统计操作。主要包括在给定的数组或字符串中找到满足特定条件的连续子数组或子字符串，旨在提高算法的时间效率和理解窗口滑动的原理与实现。
Leetcode 79 最佳观光组合
im_AMBER的博客
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每个元素只遍历一次只用了两个变量O(n)O(1)公式拆分是核心：将原得分公式拆分为，把双变量问题转化为单变量的遍历问题。贪心维护最优值：遍历j时，用best维护之前所有i < j中的最大值，这样每一步只需要 O (1) 计算，整体时间复杂度是 O (n)。遍历顺序：因为要求i < j，所以从j=1开始遍历，先计算当前j的得分，再更新best（避免 j 自己和自己配对）。
二插堆的基本原理以及简单实现
for_ever_love__的博客
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二叉堆是一种完全二叉树，它满足堆属性：最大堆：每个节点的值都大于或等于其子节点的值最小堆：每个节点的值都小于或等于其子节点的值。
二分答案算法详解：从理论到实践解决最优化问题
2401_86619696的博客
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文章记录了何为二分法，二分法怎么用，以及二分查找。主要详细讲了二分答案，讲了二分答案的模板，以及一部分题
【光伏风测功率预测】风光储一张网：多场站功率预测与协同调度的算法框架解析
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12-16 255
摘要：随着新能源渗透率提升，风光储一体化系统从单场站运行转向集群化运营，亟需多场站功率预测与协同调度解决方案。本文提出"数据层-预测层-调度层-运维层"四层架构：通过多源气象融合和站点拓扑构建数据基础；采用GNN+Transformer等图时空模型实现多场站联合预测；基于概率预测(P10/P50/P90)和MPC滚动优化进行储能调度；配套MLOps保障系统稳定性。该方案能降低聚合预测误差15%-30%，减少偏差考核费用20%以上，提升现货交易收益，为风光储基地和虚拟电厂提供可落地的技术路
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