PostgreSQL 优化器代码概览

简介 PostgreSQL 的开发源自上世纪80年代,它最初是 Michael Stonebraker 等人在美国国防部支持下创建的POSTGRE项目.上世纪末,Andrew Yu 等人在它上面搭建了第一个SQL Parser,这个版本称为Postgre95,也是加州大学伯克利分校版本的PostgreSQL的基石[1]. 我们今天看到的 PostgreSQL 的优化器代码主要是 Tom Lane 在过去的20年间贡献的,令人惊讶的是这20年的改动都是持续一以贯之的,Tom Lane 本人也无愧于…

[源码解析] PyTorch分布式优化器(3)---- 模型并行

[源码解析] PyTorch分布式优化器(3)---- 模型并行目录 [源码解析] PyTorch分布式优化器(3)---- 模型并行 0x00 摘要 0x01 前文回顾 0x02 单机模型 2.1 基本用法 2.2 将模型并行应用到现有模块 2.3 问题与方案 2.3.1 目前状况 2.3.2 解决方案 2.4 通过流水线输入加速 0x03 分布式问题和方案 3.1 思路 3.2 PyTorch 的思路 3.2.1 四大天王 3.2.2 逻辑关系 0x04 PyTorch 分布式优化器 4.…

优化 PHP 代码建议

1.如果能将类的方法定义成static,就尽量定义成static,它的速度会提升将近4倍.2.$row[’id’] 的速度是$row[id]的7倍.3.echo 比 print 快,并且使用echo的多重参数(译注:指用逗号而不是句点)代替字符串连接 1.如果能将类的方法定义成static,就尽量定义成static,它的速度会提升将近4倍. 2.$row[’id’] 的速度是$row[id]的7倍. 3.echo 比 print 快,并且使用echo的多重参数(译注:指用逗号而不是句点)代替字符…

SQL Server 优化器特性导致的内存授予相关BUG

我们有时会遇到一些坑,要不填平,要不绕过.这里为大家介绍一个相关SQL Server优化器方面的特性导致内存授予的相关BUG,及相关解决方式,也顺便回答下邹建同学的相关疑问. 问题描述一个简单的查询消耗了匪夷所思的内存.(邹建同学发现的) 原文链接 Code create table test_mem ( id ,) primary key, itemid int not null, date datetime not null, str1 varchar(max) null ) INSERT…

优化PHP代码的40条建议（转载）

[size=5][color=Red](译文)优化PHP代码的40条建议[/color][/size] 40 Tips for optimizing your php Code 原文地址:http://reinholdweber.com/?p=3 英文版权归Reinhold Weber所有,中译文作者yangyang(aka davidkoree).双语版可用于非商业传播,但须注明英文版作者.版权信息,以及中译文作者.翻译水平有限,请广大PHPer指正. 1. If a method ca…

oracle里的优化器

1.1 oracle里的优化器 RBO(Rule-Based-Optinizer):基于规则的优化器 CBO(Cost-Based-Optinizer): 基于成本的优化器 SQL语句执行过程待执行的sql → 解析 (语法,语义,权限检查)→ 查询转换 → 优化器(RBO/CBO)→ 执行计划 → 实际执行 → 结果 1.1.1 基于规则的优化器 RBO oracle会在代码中事先给各种执行路径定一个等级,共有15个等级,其中等级1 执行率最高,RBO会从中选择等级值低的来执行 OLTP:可…

深入研究Spark SQL的Catalyst优化器（原创翻译）

Spark SQL是Spark最新和技术最为复杂的组件之一.它支持SQL查询和新的DataFrame API.Spark SQL的核心是Catalyst优化器,它以一种新颖的方式利用高级编程语言特性(例如Scala的模式匹配和quasiquotes)来构建可扩展查询优化器. 我们最近发布了一篇关于Spark SQL的论文,该论文将出现在SIGMOD 2015(由Davies Liu,Joseph K. Bradley,Xiangrui Meng,Tomer Kaftan,Michael J. F…

深度学习——优化器算法Optimizer详解（BGD、SGD、MBGD、Momentum、NAG、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam）

在机器学习.深度学习中使用的优化算法除了常见的梯度下降,还有 Adadelta,Adagrad,RMSProp 等几种优化器,都是什么呢,又该怎么选择呢? 在 Sebastian Ruder 的这篇论文中给出了常用优化器的比较,今天来学习一下:https://arxiv.org/pdf/1609.04747.pdf 本文将梳理: 每个算法的梯度更新规则和缺点为了应对这个不足而提出的下一个算法超参数的一般设定值几种算法的效果比较选择哪种算法 0.梯度下降法深入理解以下为个人总结,如有错误…

【深度学习】深入理解优化器Optimizer算法（BGD、SGD、MBGD、Momentum、NAG、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam）

采用梯度下降优化器(Gradient Descent optimizer)结合禁忌搜索(Tabu Search)求解矩阵的全部特征值和特征向量

[前言] 对于矩阵(Matrix)的特征值(Eigens)求解,采用数值分析(Number Analysis)的方法有一些,我熟知的是针对实对称矩阵(Real Symmetric Matrix)的特征值和特征向量(Characteristic Vectors)求解算法——雅克比算法(Jacobi).Jacobi算法的原理和实现可以参考[https://blog.csdn.net/zhouxuguang236/article/details/40212143].通过Jacobi算法可以以任意精度近…

Oracle SQL优化器简介

目录一.Oracle的优化器 1.1 优化器简介 1.2 SQL执行过程二.优化器优化方式 2.1 优化器的优化方式 2.2 基于规则的优化器 2.3 基于成本的优化器三.优化器优化模式 3.1 优化器优化模式分类 3.2 优化模式使用方法在看<基于Oracle的SQL优化一书>知道了很多专业名称,做了记录,CBO.优化器.查询转换.执行计划.Hint.并行.游标.绑定变量.统计信息.直方图.索引等等.这篇博客可以说是读书笔记一.Oracle的优化器 1.1 优化器简介优化器(Op…

DNN网络（三）python下用Tensorflow实现DNN网络以及Adagrad优化器

摘自: https://www.kaggle.com/zoupet/neural-network-model-for-house-prices-tensorflow 一.实现功能简介: 本文摘自Kaggle的一篇房价预测题目,找了一篇比较全的,当作自己的Tensorflow入门. 数据和题目可以在文章开头的地址找的. 主要是给定了一个区域的房子价格以及房子特征,要预测一下房价. 二.挑选数据 # 为了使得代码在 python2 或者3下都运行,加的 __future__包.如果是python3,…

Apache Spark 2.2中基于成本的优化器（CBO）（转载）

Apache Spark 2.2最近引入了高级的基于成本的优化器框架用于收集并均衡不同的列数据的统计工作 (例如., 基(cardinality).唯一值的数量.空值.最大最小值.平均/最大长度,等等)来改进查询类作业的执行计划.均衡这些作业帮助Spark在选取最优查询计划时做出更好决定.这些优化的例子包括在做hash-join时选择正确的一方建hash,选择正确的join类型(广播hash join和全洗牌hash-join)或调整多路join的顺序,等等) 在该博客中,我们将深入讲解Spar…

如何优化JAVA代码

通过使用一些辅助性工具来找到程序中的瓶颈,然后就可以对瓶颈部分的代码进行优化.一般有两种方案:即优化代码或更改设计方法.我们一般会选择后者,因为不去调用以下代码要比调用一些优化的代码更能提高程序的性能.而一个设计良好的程序能够精简代码,从而提高性能. 下面将提供一些在JAVA程序的设计和编码中,为了能够提高JAVA程序的性能,而经常采用的一些方法和技巧. 1．对象的生成和大小的调整. JAVA程序设计中一个普遍的问题就是没有好好的利用JAVA语言本身提供的函数,从而常常会生成大量的对象(或实例)…

Oracle性能优化之 Oracle里的优化器

优化器(optimizer)是oracle数据库内置的一个核心子系统.优化器的目的是按照一定的判断原则来得到它认为的目标SQL在当前的情形下的最高效的执行路径,也就是为了得到目标SQL的最佳执行计划.依据所选择执行计划时所用的判断原则,oracle数据库里的优化器又分为RBO(基于原则的优化器)和CBO(基于成本的优化器,SQL的成本根据统计信息算出)两种. 一.RBO Oracle会在代码里事先为各种类型的执行路径定一个等级,一共15个等级,从等级1到等级15,oracle认为等级1的执行路径…

QuantLib 金融计算——数学工具之优化器

目录 QuantLib 金融计算--数学工具之优化器概述 Optimizer Constraint OptimizationMethod EndCriteria 示例 Rosenbrock 问题校准问题如果未做特别说明,文中的程序都是 Python3 代码. QuantLib 金融计算--数学工具之优化器载入模块 import QuantLib as ql import scipy print(ql.__version__) 1.12 概述在量化金融的模型校准过程中,最重要的工具是对函…

【大数据之数据仓库】GreenPlum优化器对比测试

在< [大数据之数据仓库]选型流水记>一文中有提及,当时没有测试GreenPlum的quicklz压缩算法和ORCA查询优化器,考虑到quicklz压缩算法因为版权问题不会开源(详情请参阅: https://github.com/greenplum-db/gpdb/blob/master/src/backend/catalog/quicklz_compression.c),今天我们就来补上已开源的ORCA查询优化器这一段. GreenPlum有2个查询优化器:legacy query opti…

tensorflow的几种优化器

最近自己用CNN跑了下MINIST,准确率很低(迭代过程中),跑了几个epoch,我就直接stop了,感觉哪有问题,随即排查了下,同时查阅了网上其他人的blog,并没有发现什么问题之后copy了一篇别人的代码,发现在第二个epoch的时候,准确率已经在80左右了,当时对比了下代码,自己的代码是没有问题的,问题出在哪? 经过排查,找到了问题,我使用Pycharm编写的,在train的优化算法的选取上,没有注意,直接用代码补全,选用的是Adadelta(这样的问题真的是蛋疼!!!!),之后我将优化…

oracle优化器使用(oracle11g)

一:优化器介绍优化器(optimizer)是oracle数据库内置的一个核心子系统.优化器的目的是按照一定的判断原则来得到它认为的目标SQL在当前的情形下的最高效的执行路径,也就是为了得到目标SQL的最佳执行计划.依据所选择执行计划时所用的判断原则,oracle数据库里的优化器又分为RBO(基于原则的优化器)和CBO(基于成本的优化器,SQL的成本根据统计信息算出)两种. RBO Oracle会在代码里事先为各种类型的执行路径定一个等级,一共15个等级,从等级1到等级15,oracle认为等级…

keras模块之-优化器（optimizers）--笔记

本笔记由博客园-圆柱模板博主整理笔记发布,转载需注明,谢谢合作! 优化器是调整每个节点权重的方法,如: model = Sequential() model.add(Dense(64, init='uniform', input_dim=10)) model.add(Activation('tanh')) model.add(Activation('softmax')) sgd = SGD(lr=0.01, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True) mo…

【小知识】神经网络中的SGD优化器和MSE损失函数

今天来讲下之前发的一篇极其简单的搭建网络的博客里的一些细节 (前文传送门) 之前的那个文章中,用Pytorch搭建优化器的代码如下: # 设置优化器 optimzer = torch.optim.SGD(myNet.parameters(), lr=0.05) loss_func = nn.MSELoss() 一.SGD方法我们要想训练我们的神经网络,就必须要有一种训练方法.就像你要训练你的肌肉,你的健身教练就会给你指定一套训练的计划也可以叫方法,那么SGD就是这样一种训练方法,而训练方法并不…

Pytorch实现MNIST（附SGD、Adam、AdaBound不同优化器下的训练比较） adabound实现

学习工具最快的方法就是在使用的过程中学习,也就是在工作中(解决实际问题中)学习.文章结尾处附完整代码. 一.数据准备在Pytorch中提供了MNIST的数据,因此我们只需要使用Pytorch提供的数据即可. from torchvision import datasets, transforms# batch_size 是指每次送入网络进行训练的数据量batch_size = 64# MNIST Dataset# MNIST数据集已经集成在pytorch datasets中,可以直接调用t…

Update(Stage4)：sparksql：第1节 SparkSQL_使用场景_优化器_Dataset & 第2节 SparkSQL读写_hive_mysql_案例

目标 SparkSQL 是什么 SparkSQL 如何使用 Table of Contents 1. SparkSQL 是什么 1.1. SparkSQL 的出现契机 1.2. SparkSQL 的适用场景 2. SparkSQL 初体验 2.3. RDD 版本的 WordCount 2.2. 命令式 API 的入门案例 2.2. SQL 版本 WordCount 3. [扩展] Catalyst 优化器 3.1. RDD 和 SparkSQL 运行时的区别 3.2. Catalyst 4. D…

【python实现卷积神经网络】优化器的实现（SGD、Nesterov、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam）

代码来源:https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 卷积神经网络中卷积层Conv2D(带stride.padding)的具体实现:https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12706576.html 激活函数的实现(sigmoid.softmax.tanh.relu.leakyrelu.elu.selu.softplus):https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/127130…

TensorFlow从0到1之TensorFlow优化器（13）

高中数学学过,函数在一阶导数为零的地方达到其最大值和最小值.梯度下降算法基于相同的原理,即调整系数(权重和偏置)使损失函数的梯度下降. 在回归中,使用梯度下降来优化损失函数并获得系数.本节将介绍如何使用 TensorFlow 的梯度下降优化器及其变体. 按照损失函数的负梯度成比例地对系数(W 和 b)进行更新.根据训练样本的大小,有三种梯度下降的变体: Vanilla 梯度下降:在 Vanilla 梯度下降(也称作批梯度下降)中,在每个循环中计算整个训练集的损失函数的梯度.该方法可能很慢并且难以…

简单认识Adam优化器

转载地址 https://www.jianshu.com/p/aebcaf8af76e 基于随机梯度下降(SGD)的优化算法在科研和工程的很多领域里都是极其核心的.很多理论或工程问题都可以转化为对目标函数进行最小化的数学问题. 按吴恩达老师所说的,梯度下降(Gradient Descent)就好比一个人想从高山上奔跑到山谷最低点,用最快的方式(steepest)奔向最低的位置(minimum). SGD基本公式动量(Momentum) 参考链接:https://distill.pub/2017…

[PyTorch 学习笔记] 4.3 优化器

本章代码: https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson4/optimizer_methods.py https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson4/momentum.py 这篇文章主要介绍了 PyTorch 中的优化器,包括 3 个部分:优化器的概念.optimizer 的属性.optimizer 的方法. 优化器的概念 P…