Hive将SQL转化为MapReduce的过程： ...
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2018-12-01 00:21:46
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part 1 sql执行流程（如下图所示） 1、客户端发送一条查询到服务器。 2、服务器通过权限检查后，先检查查询缓存，命中则直接返回结果。否则进入3。 3、服务器进行sql解析，预处理，再由优化器根据该sql涉及到的数据表的信息计算，生成执行计划。 4.、MySQL根据优化器生成的执行计划，调用存 ...
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2018-11-26 23:20:43
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1、选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效)： ORACLE的解析器按照 从右到左的顺序处理FROM子句中的表名，FROM子句中写在最后的表(基础表 driving table)将被最先处理，在FROM子句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少的表作为基础表。如果有3个以上的表连接 ...
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2018-11-23 12:43:16
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欢迎访问网易云社区，了解更多网易技术产品运营经验。 最近想来，大数据相关技术与传统型数据库技术很多都是相互融合、互相借鉴的。传统型数据库强势在于其久经考验的SQL优化器经验，弱势在于分布式领域的高可用性、容错性、扩展性等，假以时日，让其经过一定的改造，比如引入Paxos、raft等，强化自己在分布式 ...
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2018-11-21 15:36:51
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1.导入必备的包 2.定义mnist数据的格式变换 3.下载数据集，定义数据迭代器 4.定义全连接神经网络（多层感知机） 5.定义损失函数和优化器 6.开始训练和测试 7.测试结果 8.训练损失和训练精度曲线 ...
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2018-11-17 19:20:15
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我们要做到不但会写SQL，还要做到写出性能优良的SQL语句。（1）选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效)： Oracle的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名，FROM子句中写在最后的表(基础表 driving table)将被最先处理，在FROM子句中包含多个表的情况下, ...
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2018-11-15 18:31:20
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在很多机器学习和深度学习的应用中，我们发现用的最多的优化器是 Adam，为什么呢？ 下面是 TensorFlow 中的优化器， https://www.tensorflow.org/api_guides/python/train 在 keras 中也有 SGD，RMSprop，Adagrad，Ada ...
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2018-11-13 00:12:26
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SYSIBM: 基本系统编目,不建议直接访问SYSCAT: 默认授权给Public组.只读编目视图,一般通过这个来获取编目信息SYSSTAT: 可更新编目视图,会影响优化器的优化策略SYSFUN: 用户定义函数SYSPROC: 存放一组系统的存储过程 工作中一般用到SYSCAT这个视图,内置参数有 ...
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2018-11-08 01:15:27
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"github博客传送门" "csdn博客传送门" 计算出损失值后,这个损失值越小越好,梯度下降的算法就用在这里,帮助寻找最小的那个损失值,从而反推出 w 和 b 达到优化模型的效果 常用的梯度下降法可以分为: 1. 批量梯度下降:遍历全部数据集算一次损失,计算量大,计算速度慢,不支持在线学习 2. ...
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2018-11-04 14:49:48
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昨天配置了tensorflow的gpu版本，今天开始简单的使用一下 主要是看了一下tensorflow的tutorial 里面的 IMDB 电影评论二分类这个教程 教程里面主要包括了一下几个内容：下载IMDB数据集，显示数据（将数组转换回评论文本），准备数据，建立模型（隐层设置，优化器和损失函数的配 ...
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2018-11-04 01:41:18
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369
