【自用】课程笔记（五）：查询计划与优化

数据库查询计划与优化
于 2019-01-11 13:39:38 发布
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分类专栏： 数据库原理与技术 学校课程-数据库原理 文章标签： 查询计划 查询优化 数据库
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博客围绕数据库展开，重点涉及查询计划和查询优化相关内容，在信息技术领域，数据库的查询计划制定与优化对数据处理效率至关重要。

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【自用】吉林大学计算机系统结构第二章：缓存优化 曲冠南老师版 笔记
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容量8KB,2的十三次方，块大小16B,一块用掉四位，剩余2的九次方是标志位，则有512行，每个元素8B,则一块两个元素，a数组150块，b数组152块，不出现容量失效。不管是否交换内容，在同一“伪相联”组中的两块都是用同一个索引得到的，因此失效率相同，即：失效率伪相联＝失效率2路。伪相联cache的命中时间等于直接映象cache的命中时间加上伪相联查找过程中的命中时间*该命中所需的额外开销。（6） 由编译器控制的预取，硬件预取的替代方法，在编译时加入预取的指令，在数据被用到之前发出预取请求。
学习沐神课程 自用深度学习笔记05 线性回归&基础优化算法
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蔡宣平教授主讲的模式识别课程讲义，内容详细，配合视频教程一起，有助于学习进步。本资料仅供学习参考。
西安电子科技大学 人工智能学院 人工智能专业 大三课程 认知计算 自用笔记
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games101自用笔记
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【games101自用笔记】是一份个人学习记录，主要涵盖了games101课程中的图形学知识。games101通常指的是一个基础的计算机图形学课程，旨在介绍图形学的基本概念、算法和技术，为游戏开发、动画制作、虚拟现实等领域...
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Dong Hsueh
09-18 1917
机器学习 吴恩达 简介 课程地址：吴恩达机器学习 -- 网易云课堂 本笔记为自用笔记，因此只记录了自己觉得重要的部分，所以不建议想要系统学习的人阅读此笔记。 绪论 监督学习 我们给算法一个数据集，其中包含了正确的答案，目的为给出更多的正确答案 “回归问题”：regression “分类问题”：classification 无监督学习 只告诉算法这里有一堆数据，让算法自己找出数据...
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数据挖掘爱好者
05-20 1114
定义域是凸集，函数是凸集。 一阶导数为0，二阶导数>0. 函数的泰勒展开。 变量是向量的函数的泰勒展开。 Hessian矩阵 ，对称阵。 一维搜索，牛顿方法。 关键问题： 迭代的方向，迭代多远？ 算法能否保证到达x，多快到到 X× 二分搜索，三等分搜索
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前言 很值得纪念的第101篇博客 — 我的2016-2017年度总结。 又沉淀了一年，停下望望来时路，总结一下。这一年来，感触最多的是时间的力量，你可能会被时间驾驭，每日忙东忙西，不知所获；也可以去驾驭时间，张弛有度，游刃有余。 吾生也有涯，而知也无涯。如何在有限的时间里学习更多的知识，是这一年来觉得最值得思考的地方。 1.建立自己的时间观 一个人如何对待他的
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https://cs.stanford.edu/~matei/courses/2015/6.S897/ http://blog.fnil.net/blog/ac1fa10ff9b2404ed0b91bdfaf76a87d/ http://pages.cs.wisc.edu/~remzi/Classes/739/Papers/paxos.pdf https://www8.cs.umu.se/k...
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Ugly Gardon
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Ⅰ. Taylor expansion对于光滑函数可以进行泰勒展开。 任意函数只要可以求导，放大看它的局部必是高阶的多项式求和的形式，根据要求的拟合误差决定需要的阶数。One-variable casef(x+δ)=f(x)+f′(x)δ+12f′′(x)δ2+…f(x+\delta)=f(x)+f'(x)\delta+{1\over 2}f''(x)\delta^2+…Multi-variabl
机器学习数学基础-优化（下）
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张筑生老师：真正的教授，学术的典范，应该给这类人最好的环境
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今日，偶然浏览一篇博客（张老师的朋友王恳先生博文），关于张筑生老师的，很受感动。张老师已然离去，但其“把数学作为宗教信仰”的观点，以及其勤奋、踏踏实实的做事风格，相信可以影响一批批人，不仅仅是做数学研究的人。中国应该还再多一些像张老师这种人，少一些只为了争名逐利而不做实事的所谓的“专家”，为那些专家教授感到羞耻；多些张老师一样的人，中国的数学强国之梦才会越来越近，数学强大之后，中华民族也必将再次璀璨
ML入门小菜一枚
Ugly Gardon
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标签：机器学习早(zhong)上(wu)起床看了看视频，小结一发~机器学习是人工智能领域延伸出来的，作为一种工具可以和多学科交叉起来使用，常见的应用比如识别手写、自动飞行、医疗诊断、商品推荐等等。它用到的是一种学习型算法，需要的基本知识有线性代数、概统、数据结构和算法等。定义机器自动学习，无需直接的编程。 比如下棋时，总选择赢的概率大的局面。Sec 1. Supervised Learning 监
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