谓词/表达式下推

最新推荐文章于 2024-08-16 13:19:57 发布
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分类专栏： 大数据 数据库
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/EdwardWong_/article/details/105970779
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SQL 优化：谓词下推原理与应用实例
AI天才研究院
04-14 222
谓词下推是SQL优化中的一项基础且强大的技术，通过将过滤条件尽早应用于数据源，显著减少了中间结果集的大小，降低了I/O、网络传输和计算资源的消耗。它的核心思想是"尽早过滤，减少数据量"，这一思想不仅适用于传统关系型数据库，也广泛应用于现代大数据处理框架如Spark、Hive和Flink等。在实际应用中，谓词下推通常与其他优化技术如索引选择、连接重排序、列裁剪等结合使用，共同构成一个全面的查询优化策略。理解并正确应用谓词下推，是数据库开发人员和DBA提升查询性能的重要技能。
【Oracle】Oracle谓词下推、谓词越界详解
tttzzzqqq2018的博客
09-30 1474
Oracle数据库中的谓词下推和谓词越界是针对查询优化的概念。在Oracle数据库中，谓词下推是一种查询优化技术，旨在通过将过滤条件推送至数据存储层来提高查询性能。它的工作原理是在查询执行过程中，尽早地对数据进行过滤，减少不必要的数据读取和处理。
项目实战：Torch实现简单分类网络
qq_40980981的博客
08-16 1989
这是一个简单的resnet实现猫狗分类例子，项目代码可在github获取，包含如下内容：1）神经网络实现分类的原理2）了解模型优化流程：数据处理、损失计算、反向传播等3）熟悉如何使用torch加载图片数据、搭建模型、训练模型。
torch学习-训练分类器
baidu_15434583的博客
04-30 971
数据：当我们需要处理图片，文档，音频或者视频数据时，可以使用python的包将数据加载到numpy数组。然后将numpy 数组转换成torch.*Tensor对于图片，Pillow，OpenCV对于音频，scipy和librosa对于文本数据，基于Python或Cython加载，或者借助于NLTK和SpaCy包对于计算机视觉，官方创建了一个torchvision包，这里包含了对于常见数据集（如Im...
torch分类问题
weixin_30679823的博客
12-26 211
import torch from torch.autograd import Variable import torch.nn.functional as F import matplotlib.pyplot as plt # torch.manual_seed(1) # reproducible # make fake data n_data = torch.on...
手把手教会深度学习做数据分析（基于torch的分类问题）
07-30 4708
随着信息时代的来临，数据的产生和积累呈指数级增长。在这个海量数据的背景下，如何从数据中获取有价值的信息和洞见成为了各行各业的重要课题。数据分析作为一种关键的信息处理手段，在理解数据、发现规律、做出决策方面发挥着不可替代的作用。神经网络作为一种人工智能的重要组成部分，由其在数据分析领域的成功应用引起了广泛的关注。神经网络模仿人类大脑的神经元网络结构，通过学习数据中的模式和特征，从而实现自主学习和预测能力。它能够处理非常复杂的数据关系，解决传统算法难以解决的问题，因此在数据分析领域表现出了强大的优势。
torch学习笔记——多分类问题（1）
wangziyanger的博客
10-19 991
信息量（I（x))：当一个事件发生的概率越大，它所包含的信息量也就越少。熵（H（x))：表示系统的混乱程度，代表一个系统内信息量的总和，熵越大表示系统越混乱交叉熵（H（a,b))：表示a,b之间的相似程度，越小表示越接近。对于多分类问题，不能像二分类那样一种情况发生的概率是1，另外几种的都是零。比如掷色子，每个点位出现的概率都是1/6，而不是1或0.所以，在多分类的任务里，我们要保证两点，1：每个情况出现的概率大于等于0；
SQL中的谓词与谓词下推
一个8年大数据开发工程师的碎碎念
07-15 1650
SQL 谓词是数据库查询中至关重要的工具。通过正确使用谓词，可以编写高效、准确的 SQL 查询，快速提取所需的数据。在工作中，合理使用谓词不仅能提高查询效率，还能避免不必要的资源浪费。
优化规则与表达式下推的黑名单
weixin_42241611的博客
09-17 305
本文主要介绍优化规则的黑名单与表达式下推的黑名单。
谓词下推原理和数据框架的应用
数据与算法架构提升之路专栏
08-01 675
将过滤表达式尽可能移动至靠近数据源的位置，以使真正执行时能直接跳过无关的数据。
【pytorch+全连接层】mnist分类问题【尽可能的高准确率，99%以上】
04-19
1.使用pytorch，使用全连接层，而不是用卷积层，要求有两层隐含层 2. 尽一切可能提高准确率，在这里训练集上达到99.9%以上
pytorch做一个分类任务
ppggxn的博客
01-25 1581
来两个圈吧 import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import make_circles n_samples = 800 X, y = make_circles(n_samples=n_samples, noise=0.1, random_state=1, factor=0.6) plt.scatter(X[:, 0], X[...
Pytorch——分类问题
weixin_37763870的博客
03-11 508
文章目录1.前言2.数据准备3.搭建神经网络4.训练搭建的神经网络5.可视化操作 1.前言 这次我们也是用最简单的途径来看看神经网络是怎么进行事物的分类. 2.数据准备 import torch import matplotlib.pyplot as plt n_data = torch.ones(200,2) x0 = torch.normal(2*n_data, 1) y0 = torch...
Torch实战项目（图像分类）
weixin_52242569的博客
10-26 211
【代码】Torch实战项目。
6.1 PyTorch简单二分类模型
热门推荐
【人工智能】王小草的博客
02-15 1万+
欢迎订阅本专栏：《PyTorch深度学习实践》 订阅地址：https://blog.youkuaiyun.com/sinat_33761963/category_9720080.html 第二章：认识Tensor的类型、创建、存储、api等，打好Tensor的基础，是进行PyTorch深度学习实践的重中之重的基础。 第三章：学习PyTorch如何读入各种外部数据 第四章：利用PyTorch从头到尾创建、训...
Pytorch实现逻辑（Logistics）回归分类
zchenack个人专栏
02-02 3652
详解可以参考文章 一 、模型结构 逻辑回归实质是Linear线性函数（wx+b）与一个sigmoid函数的结合。 二、数据说明 数据来源：UCI German Credit分类数据，下载如下 https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/statlog/german/ 数据说明：24个属性数量，分类结果2种（la
图像分类呆呆地(一)——torch入门级别分类网络搭建
fuhao7i的博客
11-12 873
@
[机器学习] 基于torch的CNN图像分类
好风凭借力
06-03 2430
基于torch搭建一个cnn网络模型，并使用数据对其进行训练、验证和测试的实验过程。
使用Pytorch框架实现简单的数据分类（7）
CSS360的博客
03-11 1205
（1）代码中使用的函数简要介绍 torch.normal #张量里面的随机数是从相互独立的正态分布中随机生成的。 torch.cat #将两个张量（tensor）拼接在一起 （2）代码 import torch from torch.autograd import Variable import torch.nn.functional as F import matplot...
谓词下推
最新发布
03-28
### 谓词下推的概念 谓词下推是一种数据库查询优化技术，其核心思想是将查询中的过滤条件（即谓词）尽可能地靠近数据源的位置执行。通过这种方式，可以在早期阶段剔除不符合条件的数据记录，从而减少后续处理的数据...
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