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…

转载:CBO基于成本的优化器 ----------------------------------2013/10/02 CBO基于成本的优化器:让oracle获取所有执行计划的相关信息,通过对这些信息做计算分析,最后得出一个代价最小的执行计划作为最终执行计划.   还是前面的例子,让我们再来看看CBO的表现:   SQL> select /*+ all_rows */ * from t where id = 1; 已选择50600行. 执行计划 -------------------------…

------------------siwuxie095                                 基于 rank 的优化         基于 size 的优化,在大多数情况下,都能让生成的树的层数更少, 从而使得查询的时间更短,但仍有少数情况不是这样,如下:                 现在要将 4 和 2 这两个元素并在一起,4 对应的根是 8,2 对应的根是 7, 其中: 8 所在的集合一共有 3 个元素,而 7 所在的集合一共有 6 个元素, 显然,基于 si…

----------------------siwuxie095                                 基于 size 的优化         在 union( p , q ) 的时候,因为总是将第一个元素的根节点指向第二个元素 的根节点,就有可能让整棵树变的很高,导致 find( p ) 更耗时         解决方案:不应该固定的将一个元素的根节点指向另外一个元素的根节点, 而应该在做具体的指向操作之前,进行一下判断:判断两个元素所在集合 的元素总数谁大谁小  …

基于粒子群优化的无约束50维Rosenbrock函数求解 一.问题重述 无约束50维的Rosenbrock函数可以描述如下: 其中, 0 要求按PSO算法思想设计一个该问题的求解算法. Rosenbrock是一个著名的测试函数,也叫香蕉函数,其特点是该函数虽然是单峰函数,在[100,100]n上只有一个全局极小点,但它在全局极小点临近的狭长区域内取值变化极为缓慢,常用于评价算法的搜索性能.这种实优化问题非常适合于使用粒子群优化算法来求解. 二.算法 2.1算法设计: 编码 因为问题的维数为50,…

全文链接:http://tecdat.cn/?p=6811 最近我们被客户要求撰写关于粒子群优化的研究报告,包括一些图形和统计输出. 我今年的研究课题是使用粒子群优化(PSO)的货币进位交易组合优化.在本文中,我将介绍投资组合优化并解释其重要性.其次,我将演示粒子群优化如何应用于投资组合优化.第三,我将解释套利交易组合,然后总结我的研究结果 组合优化 投资组合包括资产和投资资本.投资组合优化涉及决定每项资产应投入多少资金.随着诸如多样化要求,最小和最大资产敞口,交易成本和外汇成本等限制因素的引入…

基于局部二值相似性模式(LBSP)的运动目标检测算法 kezunhai@gmail.com http://blog.csdn.net/kezunhai 本文根据论文:Improving background subtraction using local binary similarity patternsWACV2014的内容及自己的理解而成,如果想了解更多细节,请参考原文.该文章思想借鉴了VIBE,其实可以理解成是VIBE+LBP算子变种(LBSP)运动目标检测算法的组合.在VIBE中,算法…

以优化SVM算法的参数c和g为例,对GWO算法MATLAB源码进行了逐行中文注解. tic % 计时器 %% 清空环境变量 close all clear clc format compact %% 数据提取 % 载入测试数据wine,其中包含的数据为classnumber = 3,wine:178*13的矩阵,wine_labes:178*1的列向量 load wine.mat % 选定训练集和测试集 % 将第一类的1-30,第二类的60-95,第三类的131-153做为训练集 train_w…

一.遗传算法简介         遗传算法(Genetic Algorithms,GA)是1962年美国人提出,模拟自然界遗传和生物进化论而成的一种并行随机搜索最优化方法. 与自然界中“优胜略汰,适者生存”的生物进化原理相似,遗传算法就是在引入优化参数形成的编码串联群体中,按照所选择的适应度函数并通过遗传中的选择.交叉和变异对个体进行筛选,使适应度值号的个体被保留,适应度差的个体被淘汰,新的群体既继承了上一代的信息,又优于上一代.这样反复循环,直至满足条件.   二.遗传算法的基本要素 遗传算法…

背景介绍 分布式系统是指一组独立的计算机,通过网络协同工作的系统,客户端看来就如同单台机器在工作.随着互联网时代数据规模的爆发式增长,传统的单机系统在性能和可用性上已经无法胜任,分布式系统具有扩展性强.可用性高.廉价高效等优点得以广泛应用. 但与单机系统相比,分布式系统在实现上要复杂很多.CAP理论是分布式系统的理论基石,它提出以下3个要素: Consistency(强一致性):任何客户端都可以访问到同一份最新的数据副本. Availability(可用性): 系统一直处于可服务状态,每次请求都…