作为目前可以替代oracle的主力数据库，了解POSTGRESQL 的代价模型，有利于在分析SQL 语句和 优化SQL 语句时明白可能存在的问题根源和解决方法。...对于ORACLE ，SQL SERVER 这样的数据库的代价模型一般是不会透露给外部的，所以我们看到一些COST 也是一头雾水，摸不清头脑。...PostgreSQL 在代价模型上是开放的，有利于运维以及开发人员理解性能较差的查询发生在哪里。
从机器学习的角度说，就是需要我们建立一个模型，模型的输入是房子面积，输出是房子价格。那么这个模型到底是个什么东西呢？...在这个例子中简单的来说，这个模型是一条能够体现数据分布的直线或曲线，有了这个模型，我们就可以轻松的找到房子面积对应的房子价格，最终给出预测结果。 现在，我们用更严谨的方式表示这个模型。...二、代价函数 在一般的回归问题中，代价函数一般采用均方误差（Mean Square Error，MSE）函数，它表示为： 那么，我们的假设函数h(x)=θ0+xθ1和代价函数之间有什么联系呢?...在假设函数中，有两个参数θ0和θ1我们是未知的，而这两个参数恰恰决定了模型预测的准确度，也就是说，代价函数是和这两个参数有直接关系的，我们将代价函数、θ0和θ1绘制在一个三维等高线图中。...当然，上述的均方误差MSE只是众多代价函数中的一个，还有许多代价函数的计算方法，在之后的学习中，我会再把链接贴出来。 · END · 一个有理想、有热血的吉吉 ----
摘要：MySQL 8.2引入了透明读/写分离功能，MySQL 路由器可以自动将只读SQL路由到集群的只读节点。...公司MySQL社区经理，知名MySQL布道师 。...MySQL中的读/写分离！！ 在之前的文章中，我们已经了解了MySQL 8.2的透明读/写拆分是什么，以及如何与MySQL Connector/Python一起使用。...MySQL连接使用SSL。...=sysbench --mysql-password=XxxxXX --mysql-ssl=REQUIRED \ --mysql-host= --mysql-port= --tables
点击关注公众号，Java干货及时送达 近日，Facebook 官博公布了他们的数据库版本从 MySQL 5.6 升级到了 MySQL 8.0，并且在官博记录了复盘详细的升级过程。...在升级到 5.7 的同时构建一个新的存储引擎，会大大减慢 MyRocks 的进度，因此我们选择继续使用 5.6，直到 MyRocks 完成，MySQL 5.6 的寿命也即将结束，决定升级到 MySQL...MySQL 是由 Oracle 公司开发的一个开源数据库，它为 Facebook 的一些最重要的工作负载提供了动力。我们积极开发 MySQL 中的新特性，以支持不断演化的需求。...这些特性对MySQL的许多方面进行了修改，包括客户机连接器、存储引擎、优化器以及复制。为了迁移工作负载，对于每个新的 MySQL 主版本，我们都需要投入大量的时间和精力。...我们有许多 MySQL 服务器在生产环境中运行，为大量截然不同的应用程序提供服务。我们还有众多管理 MySQL 实例的软件架构。这些应用执行诸如收集统计数据或管理服务器备份之类的操作。
他表示很不理解，难道不应该选择看起来代价更小的INT类型的c1列吗？ 2....问题分析 其实原因很简单粗暴：优化器认为这两个索引选择的代价都是一样的，只是优先选中排在前面的那个索引而已。...再利用 OPTIMIZE_TRACE 查看执行计划，也能看到两个SQL的代价是一样的： ......问题延伸 到这里，我们不禁有疑问，这两个索引的代价真的是一样吗？...看来，MySQL优化器还是有必要进一步提高的哟 ：） 测试使用版本：GreatSQL 8.0.25（MySQL 5.6.39结果亦是如此）。
代价函数是学习模型优化时的目标函数或者准则，通过最小化代价函数来优化模型。...到目前为止，接触了一些机器学习算法，但是他们使用的代价函数不一定是一样的，由于，在现实的使用中，通常代价函数都需要自己来确定，所以，这里总结一下，代价函数都有哪些形式，尽量揣测一下，这样使用的原因。...均方差代价函数 这个是Andrew ng的机器学习课程里面看到的损失函数，在线性回归模型里面提出来的。 表示模型所预测（假设）的输出， 是真实的输出，即label。...其意义在于，在很多预测目标概率的模型中，将最大概率对应的类型作为输出类型，因此，真实目标的预测概率越高，分类越准确，学习的目标是真实目标的预测概率最大化。...同理，对于softmax回归的概率函数为 未添加权重惩罚项的代价函数为 3.交叉熵 交叉熵在神经网络中基本都用交叉熵作为代价函数。
代价函数，度量【假设集】的准确性。...机器学习中常用的代价函数，总结如下： 1 误差平方和函数 说明：yi 是模型预测值，oi是样本实际值 2 交叉熵函数 说明： n是批量训练的样本大小 W是模型f的参数 f函数表示xi样本预测为标签li...的概率 3 负对数似然函数 说明： D是训练集 θ 是模型的参数 是第i个样本的输出值 是第i个样本的输入值 思考环节： 1 代价函数和目标函数的差异是什么？...2 回归算法的代价函数和目标函数分别是什么？
PawSQL优化引擎的实现深受PostgreSQL优化器的影响，本文我们来揭密PostgreSQL的代价模型。...https://pawsql.com 优化器的代价模型（Cost Model）是数据库查询优化器用于评估不同查询执行计划的代价，并选择最优执行计划的重要核心部分。...公式中的参数 PostgreSQL优化器的代价模型使用下面这些参数来估算每个算子的代价，这些参数默认值可能会因PostgreSQL的版本或特定的系统配置而有所不同。...成本的组成： 代价模型综合考虑了I/O成本（顺序扫描、随机读取）、CPU成本（处理行和执行操作符）以及其他初始化或启动成本，来估算每种查询操作的代价。...通过这种代价模型，PostgreSQL 能够在复杂查询的多种执行路径中选择最优路径，确保高效的查询执行。
在升级到 5.7 的同时构建一个新的存储引擎，会大大减慢 MyRocks 的进度，因此我们选择继续使用 5.6，直到 MyRocks 完成，MySQL 5.6 的寿命也即将结束，决定升级到 MySQL...MySQL 是由 Oracle 公司开发的一个开源数据库，它为 Facebook 的一些最重要的工作负载提供了动力。我们积极开发 MySQL 中的新特性，以支持不断演化的需求。...这些特性对MySQL的许多方面进行了修改，包括客户机连接器、存储引擎、优化器以及复制。为了迁移工作负载，对于每个新的 MySQL 主版本，我们都需要投入大量的时间和精力。...我们有许多 MySQL 服务器在生产环境中运行，为大量截然不同的应用程序提供服务。我们还有众多管理 MySQL 实例的软件架构。这些应用执行诸如收集统计数据或管理服务器备份之类的操作。...总的来说，新版本大大扩展了 MySQL@Facebook 的功能。
3.1 代价函数（cost function） 代价函数有助于将最可能的线性函数与我们的数据相拟合。...接下来，我们引入一些术语，Ɵ0和Ɵ1，这些Ɵi我们将它称作为模型参数，我们要做的就是如何去选择这两个参数。对于不同的Ɵ0和Ɵ1，我们会得到不同的假设函数，如下图所示。...按照惯例，我们定义一个代价函数J，如下图所示，我们要做的是对Ɵ0和Ɵ1求J的最小值，J就是代价函数。...3.1.1 代价函数Intuition I 上面我们介绍了代价函数数学上的定义，在这里让我们通过一些例子来获取一些直观的感受，看看代价函数到底是在干什么？...试着更好的理解代价函数这个概念，我们需要理解这两个重要的函数，一个是假设函数，一个是代价函数。
要摆脱「损失厌恶」其实换个问法就好，如果我没有某个东西，我愿意为得到这个东西所花费的最大代价，就是这个东西在我决策里的真实代价。
0 + θ 1 x h_\theta(x)=\theta_0+\theta_1x hθ(x)=θ0+θ1x 参数： θ 0 , θ 1 \theta_0,\theta_1 θ0,θ1 代价函数...theta_1 θ0,θ1值 做一个简化，令： h θ ( x ) = θ 1 x h_\theta(x)=\theta_1x hθ(x)=θ1x 我们可以画出假设函数和代价函数的值
代价函数 在监督学习的回归问题中，代价函数就是用于找到最优解的目的函数，反应了预测函数的准确性。代价函数的值越小，说明在回归问题的中，计算机程序对数据拟合的越好。也就是假设函数越正确。...这时候就要用代价函数来反映这些问题。 从cost function中我们可以知道，代价函数的值越小那么我们的参数就选取的越好，假设函数预测的结果也就更准确。...然后我们不断改变参数θ1的值：…-0.5….0….0.5….1.5….2… 对代价函数作图： 然后我们知道代价函数的值越小，说明参数θ1选取的越好，假设函数预测就越准确。...上面是一个参数的假设函数，如果有两个参数的假设函数的话，他的代价函数图像是这样的三维立体图： 我们可以找到在图像的最低点，也就是代价函数的最小值。...然而在实际中，参数往往不止一个，有多个参数，很多时候无法作代价函数的图像。那么这个时候我们就通过判断取得代价函数最小值的时候，来 选择假设函数的参数。
一、代价函数概述 机器学习的模型分为能量模型和概率模型，知道概率分布的可以直接用概率模型进行建模，比如贝叶斯分类器，不知道的就用能量模型，比如支持向量机。...二、代价函数的作用： 1.为了得到训练逻辑回归模型的参数，需要一个代价函数，通过训练代价函数来得到参数。 2.用于找到最优解的目标函数。...只要设计的目标函数有下界，基本上都可以，代价函数非负更为方便。 五、代价函数分类 均方差代价函数 ? 这个是来自吴恩达的机器学习课程里面看到的损失函数，在线性回归模型里面提出来的。...表示模型所预测（假设）的输出，是真实的输出，即label。 个人猜测，均方差应该是 ? 由于对给定的数据集来说，n是确定的值，因此，可以等同于式(1)。...其意义在于，在很多预测目标概率的模型中，将最大概率对应的类型作为输出类型，因此，真实目标的预测概率越高，分类越准确，学习的目标是真实目标的预测概率最大化。
各种损失函数的优缺点详解 损失函数或者代价函数的目的是：衡量模型的预测能力的好坏。...模型在训练阶段会拟合出一个函数，其中的函数是包含参数的。 损失函数或者代价函数越小越好，也就说明预测值和标签的值越接近，模型的预测能力越强。...但是如何才能让损失函数或者代价函数的值得到优化，换句话说，优化的就是模型拟合出的函数参数，通过寻找合适参数实现模型的预测能力变强的梦想，如何寻找优秀的参数值，那就需要梯度下降出场解救模型能力。...；右侧是模型拟合出来的函数，其中是模型的参数，经过训练集每次训练模型得到的，梯度更新通过梯度下降法实现。...对我们之前的线性回归问题运用梯度下降法，关键在于求出代价函数的导数，即： 梯度下降的目的：寻找拟合函数参数的最优值。
编者按： 大模型的爆火，也对隐私和安全发起了挑战。 1. 可信执行环境是什么？大语言模型为什么需要它？...OpenAI 的 GPT 系列大语言模型（Large Language Mode，以下缩写为 LLM）的兴起与应用，也带来了诸如数据泄露、数据滥用、模型被攻击和知识产权被窃取等一系列隐私和安全风险或挑战...大语言模型推理 使用私有数据进行个性化训练的大模型不仅包含私有数据信息，其查询本身也具有隐私性，尤其是基于边端的非安全环境部署。...BERT + CRF 模型4 4.2. BigDL：端到端大模型和 TEE 融合的方案 据行业用户反馈，LLM 在端到端应用中的痛点包括： 软件栈复杂，难以确保端到端应用的安全。...随着 CPU 性能的提升以及内置 AI 加速技术的升级和更新，在方便部署的场景下，CPU 会是大模型推理和 TEE 结合的首选，在训练的场景下，基于 CPU 的 TEE 结合异构硬件的加密支持，则会是大模型训练甚至大模型联邦训练的技术方向
神经网络 代价函数 首先引入一些便于稍后讨论的新标记方法： 假设神经网络的训练样本有 m 个，每个包含一组输入 x 和一组输出信号 y ， L 表示神经网络层数， S_I 表示每层的neuron个数(...将神经网络的分类定义为两种情况：二类分类和多类分类， 二类分类： S_L=0, y=0\, or\, 1 表示哪一类； K 类分类： S_L=k, y_i = 1 表示分到第 i 类； (k>2) 我们回顾逻辑回归问题中我们的代价函数为...（scalar），也只有一个因变量 y ，但是在神经网络中，我们可以有很多输出变量，我们的 h_\theta(x) 是一个维度为 K 的向量，并且我们训练集中的因变量也是同样维度的一个向量，因此我们的代价函数会比逻辑回归更加复杂一些...\sum_{l=1}^{L-1} \sum_{i=1}^{s_l} \sum_{j=1}^{s_{l+1}} \left( \Theta_{ji}^{(l)} \right)^2 这个看起来复杂很多的代价函数背后的思想还是一样的...，我们希望通过代价函数来观察算法预测的结果与真实情况的误差有多大，唯一不同的是，对于每一行特征，我们都会给出 K 个预测，基本上我们可以利用循环，对每一行特征都预测 K 个不同结果，然后在利用循环在 K
概况来讲，任何能够衡量模型预测出来的值h(θ)与真实值y之间的差异的函数都可以叫做代价函数C(θ)，如果有多个样本，则可以将所有代价函数的取值求均值，记做J(θ)。...因此很容易就可以得出以下关于代价函数的性质： 对于每种算法来说，代价函数不是唯一的； ....代价函数是参数θ的函数； 3 .总的代价函数J(θ)可以用来评价模型的好坏，代价函数越小说明模型和参数越符合训练样本(x, y)； 4 .J(θ)是一个标量； 对于线性回归来说 m：训练样本的个数...； hθ(x)：用参数θ和x预测出来的y值； y：原训练样本中的y值，也就是标准答案 上角标(i)：第i个样本 当我们确定了模型h，后面做的所有事情就是训练模型的参数θ。...那么什么时候模型的训练才能结束呢？这时候也涉及到代价函数，由于代价函数是用来衡量模型好坏的，我们的目标当然是得到最好的模型（也就是最符合训练样本(x, y)的模型）。
关系模型 外键 在 students 表中，通过 class_id 的字段，可以把数据与另一张表关联起来，这种列称为外键。
回文串，是一种特殊的字符串，它从左往右读和从右往左读是一样的。小龙龙认为回文串才是完美的。现在给你一个串，它不一定是回文的，请你计算最少的交换次数使得该串变...
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