Query Simplification: Graceful Degradation for Join-Order Optimization 这篇的related work可以参考,列的比较全面, Query图分为下面几种, Graph Simplification算法, Heuristic Optimization of Large Join Queries: Combining Heuristic and Combinatorial Techniques 这篇文章的主要观点,结合Combin…

CVPR2020无人驾驶论文摘要 无人 导读/ Starsky是一种比较独特的方案.它是在高速上自动驾驶,第一公里最后一公里采用远程驾驶的模式,Starsky的卡车可以由人类远程操作.没有使用较为昂贵的激光雷达,而是选择了摄像头+毫米波雷达的传感器配置. 国际计算机视觉与模式识别会议(CVPR)是IEEE一年一度的学术性会议,在世界范围内具有顶级的权威性与影响力,同时也是圈内学者关注和交流的重要场所. 素有计算机视觉领域"奥斯卡"之称的CVPR有着相当严苛的录用标准.据统计,会议往年的…

*****仅供个人学习记录***** Neural Ordinary Differential Equations[2019] 论文地址:[1806.07366] Neural Ordinary Differential Equations (arxiv.org) 摘要:我们介绍了一个新的深度神经网络模型系列.我们不是指定一个离散的隐藏层序列,而是使用神经网络对隐藏状态的导数进行参数化.网络的输出是用一个黑盒微分方程解算器计算的.这些连续深度模型具有恒定的内存成本,使其评估策略适应每个输入,并且…

阿里技术突破性创新 世界顶级大规模数据处理分析管理会议VLDB(VERY LARGE DATA BASE)于9月1日至5日在杭州举办,该会议也是也是大数据云计算领域的盛会,阿里巴巴两个团队在这个会议上分别发表论文.两篇论文分别描述了在超大规模分布式集群环境下如何保持性能稳定,以及构建大规模的数据库云(RDS)的核心技术.两篇论文代表了云技术水平处于世界前列的阿里巴巴近些年的研究成就. 两篇论文的研究与阿里巴巴的云计算平台“飞天”相关. 分布式调度系统:“伏羲” 其中的分布式调度系统称为”伏羲”.…

本文出处:http://www.cnblogs.com/wy123/p/7003157.html 最近无意间看到一个MySQL分页优化的测试案例,并没有非常具体地说明测试场景的情况下,给出了一种经典的方案,因为现实中很多情况都不是固定不变的,能总结出来通用性的做法或者说是规律,是要考虑非常多的场景的,同时,面对能够达到优化的方式要追究其原因,同样的做法,换了个场景,达不到优化效果的,还要追究其原因.个人对此场景在不用情况表示怀疑,然后自己测试了一把,果然发现一些问题,同时也证实了一些预期的想法.…

0. 准备相关表来进行接下来的测试 相关建表语句请看:https://github.com/YangBaohust/my_sql user1表,取经组 +----+-----------+-----------------+---------------------------------+ | id | user_name | comment | mobile | +----+-----------+-----------------+-----------------------------…

连接查询应该是比较常用的查询方式,连接查询大致分为:内连接.外连接(左连接和右连接).自然连接 下图展示了 LEFT JOIN.RIGHT JOIN.INNER JOIN.OUTER JOIN 相关的 7 种用法. 内连接 以下三种写法都是内连接: mysql> select * from t1 join t2 on t1.a = t2.a; mysql> select * from t1 inner join t2 on t1.a = t2.a; mysql> select * fro…

在大量数据中对一些字段进行关联. 举例 ipTable:需要进行关联的几千条ip数据(70k) hist:历史数据(百亿级别) 直接join将会对所有数据进行shuffle,需要大量的io操作,相同的key会在同一个partition中进行处理,任务的并发度也收到了限制. 使用broadcast将会把小表分发到每台执行节点上,因此,关联操作都在本地完成,基本就取消了shuffle的过程,运行效率大幅度提高. 样本数据(2000w)性能测试对比 小表没有进行broadcast 进行了broadca…

Java代码: package Threads; import java.util.concurrent.ForkJoinPool; import java.util.concurrent.RecursiveAction; /** * Created by Frank */ public class RecursiveActionDemo extends RecursiveAction { static int[] raw = {19, 3, 0, -1, 57, 24, 65, Integer…

<多分辨率水平集算法的乳腺MR图像分割> 针对乳腺 MR 图像信息量大.灰度不均匀.边界模糊.难分割的特点, 提出一种多分辨率水平集乳腺 MR图像分割算法. 算法的核心是首先利用小波多尺度分解对图像进行多尺度空间分析, 得到粗尺度图像; 然后对粗尺度图像利用改进 CV 模型进行分割. 为了去除乳腺 MR 图像中灰度偏移场对分割效果的影响, 算法中引入局部拟合项, 并用核函数进一步改进 CV模型, 进而对粗尺度分割效果进行优化处理. 仿真和临床数据分割结果表明, 所提算法分割灰度不均匀图像具有较…

1. Abstract 通过一种Unified Omnidirectional Model作为投影方程. 这种方式可以使用图像的所有内容包括有强畸变的区域,而现存的视觉里程计方案只能修正或者切掉来使用部分图像. 关键帧窗口中的模型参数是被联合优化的,包括相机的内外参,3D地图点,仿射亮度参数. 因为大FoV,帧间的重合区域更大,并且更spatially distributed. 我们的算法更牛逼. 1. Introduction 我们用了一个unified omnidirectional mod…

http://blog.csdn.net/lsshlsw/article/details/48975771 https://www.douban.com/note/499691663/ http://blog.csdn.net/kejiaming/article/details/52084898 http://www.cnblogs.com/MOBIN/p/5618747.html#4…

字数在500个汉字左右…

作者简介 Dong Lea任职于纽约州立大学奥斯威戈分校(State University of New York at Oswego),他发布了第一个广泛使用的java collections框架实现,他实现了java.concurrent.*(JDK5开始至今). 论文译文开始: 论文摘要 本论文介绍一种支持并行编程方式的Java框架,主要包括设计.实现和性能分析三个部分.基于它,一个任务被(递归的)划分为并行执行的子任务,父任务等待子任务的执行完成,并组装最后结果.总体设计是Cilk语言采…

摘要:现如今, 跨源计算的场景越来越多, 数据计算不再单纯局限于单方,而可能来自不同的数据合作方进行联合计算. 本文分享自华为云社区<如何高可靠.高性能地优化join计算过程?4个优化让你掌握其中的精髓>,作者: breakDraw . 现如今, 跨源计算的场景越来越多, 数据计算不再单纯局限于单方,而可能来自不同的数据合作方进行联合计算. 联合计算时,最关键的就是标识对齐,即需要将两方的角色将同一个标识(例如身份证.注册号等)用join操作关联起来, 提取出两边的交集部分, 后面再进行计算,…

数据库版本:5.6.16 update in 修改数据,结果执行时间过慢,一直不出结果. SQL语句及执行计划如下: UPDATE erp_order_extra SET last_time=123123123123  WHERE order_id IN (SELECT eo.order_id FROM jiuxianweb.erp_order eo WHERE eo.channel_ordersn='18161116045333705180'); +----+-----------------…

GreatSQL社区原创内容未经授权不得随意使用,转载请联系小编并注明来源. GreatSQL是MySQL的国产分支版本,使用上与MySQL一致. 前言 实验 总结 前言 数据库的优化器相当于人类的大脑,大部分时候都能做出正确的决策,制定正确的执行计划,走出一条高效的路,但是它毕竟是基于某些固定的规则.算法来做的判断,有时候并没有我们人脑思维灵活,当我们确定优化器选择执行计划错误时该怎么办呢,语句上加hint,提示它选择哪条路是一种常见的优化方法. 我们知道Oracle提供了比较灵活的hint提…

100 open source Big Data architecture papers for data professionals. 读完这100篇论文 就能成大数据高手 作者 白宁超 2016年4月16日13:38:49 摘要:本文基于PayPal高级工程总监Anil Madan写的大数据文章,其中涵盖100篇大数据的论文,涵盖大数据技术栈(数据存储层.键值存储.面向列的存储.流式.交互式.实时系统.工具.库等),全部读懂你将会是大数据的顶级高手.作者通过引用Anil Madan原文和CS…

https://zhuanlan.zhihu.com/p/60380557 子查询,分两种情况, 对于在From中的,称为‘derived table’,这种场景比较简单 对于在select,where中的,scalar表达式,这是主要要考虑的对象,因为这种情况cross了relational和scalar的处理 子查询,最关键的区分,是关联子查询(Correlated Subquery)和非关联子查询(Non-correlated Subquery) 关联子查询,子查询的执行,子查询参数,依赖…

什么是JOIN 在<Apache Flink 漫谈系列 - SQL概览>中我对JOIN算子有过简单的介绍,这里我们以具体实例的方式让大家对JOIN算子加深印象.JOIN的本质是分别从N(N>=1)张表中获取不同的字段,进而得到最完整的记录行.比如我们有一个查询需求:在学生表(学号,姓名,性别),课程表(课程号,课程名,学分)和成绩表(学号,课程号,分数)中查询所有学生的姓名,课程名和考试分数.如下 为啥需要JOIN JOIN的本质是数据拼接,那么如果我们将所有数据列存储在一张大表中,是不…

聊什么 在<Apache Flink 漫谈系列 - SQL概览>中我们介绍了JOIN算子的语义和基本的使用方式,介绍过程中大家发现Apache Flink在语法语义上是遵循ANSI-SQL标准的,那么再深思一下传统数据库为啥需要有JOIN算子呢?在实现原理上面Apache Flink内部实现和传统数据库有什么区别呢?本篇将详尽的为大家介绍传统数据库为什么需要JOIN算子,以及JOIN算子在Apache Flink中的底层实现原理和在实际使用中的优化! 什么是JOIN 在<Apache F…

今年8月,Demis Hassabis等人工智能技术先驱们将来到雷锋网“人工智能与机器人创新大会”.在此,我们为大家分享David Silver的论文<不完美信息游戏中的深度强化学习自我对战>.本篇论文主要以扑克进行实验,探讨深度强化学习与普通强化学习相比的优势.研究此类游戏不只是可以让程序打赢人类大师,还可以帮助开发算法,应用于更复杂的真实世界环境中,例如机场和网络安全.金融和能源贸易.交通管制和疏导,帮助人们在不完美的信息和高维度信息状态空间中进行决策.深度强化学习不需要依赖人类专家的原有…

作为数据分析中经常进行的join 操作,传统DBMS 数据库已经将各种算法优化到了极致,而对于hadoop 使用的mapreduce 所进行的join 操作,去年开始也是有各种不同的算法论文出现,讨论各种算法的适用场景和取舍条件,本文讨论hive 中出现的几种join 优化,然后讨论其他算法实现,希望能给使用hadoop 做数据分析的开发人员提供一点帮助. Facebook 今年在yahoo 的hadoop summit 大会上做了一个关于最近两个版本的hive 上所做的一些join 的优化,其…

Self-paced Clustering Ensemble自步聚类集成论文笔记 2019-06-23 22:20:40 zpainter 阅读数 174  收藏 更多 分类专栏: 论文   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/zpainter/article/details/93378052 文章目录 0.摘要 1.introduction 2.Related Work 2.…

最近在学习斯坦福2017年秋季学期的<强化学习>课程,感兴趣的同学可以follow一下,Sergey大神的,有英文字幕,语速有点快,适合有一些基础的入门生. 今天主要总结上午看的有关DQN的一篇论文<Human-level control through deep reinforcement learning>,在Atari 2600 games上用DQN网络训练的,训练结果明,DQN能够比较稳定的收敛到Human-level的游戏水平. 前言 目前,强化学习已经在现实中很多复杂的…

论文地址:两阶段深度网络的解耦幅度和相位优化 论文代码: 引用格式:Li A, Liu W, Luo X, et al. ICASSP 2021 deep noise suppression challenge: Decoupling magnitude and phase optimization with a two-stage deep network[C]//ICASSP 2021-2021 IEEE International Conference on Acoustics, Spee…

在字节跳动内部,Presto 主要支撑了 Ad-hoc 查询.BI 可视化分析.近实时查询分析等场景,日查询量接近 100 万条.本文是字节跳动数据平台 Presto 团队-软件工程师常鹏飞在 PrestoCon 2021 大会上的分享整理. 在字节跳动内部,Presto 主要支撑了 Ad-hoc 查询.BI 可视化分析.近实时查询分析等场景,日查询量接近 100 万条. • 功能性方面:完全兼容 SparkSQL 语法,可以实现用户从 SparkSQL 到 Presto 的无感迁移: • 性能…

摘要:今天和大家聊聊Flink双流Join问题.这是一个高频面试点,也是工作中常遇到的一种真实场景. 本文分享自华为云社区<万字直通面试:Flink双流JOIN>,作者:大数据兵工厂 . 如何保证Flink双流Join准确性和及时性.除了窗口join还存在哪些实现方式.究竟如何回答才能完全打动面试官呢..你将在本文中找到答案. 1 引子 1.1 数据库SQL中的JOIN 我们先来看看数据库SQL中的JOIN操作.如下所示的订单查询SQL,通过将订单表的id和订单详情表order_id关联,获取…

分享嘉宾:张建 PingCAP TiDB优化器与执行引擎技术负责人 编辑整理:Druid中国用户组第6次大数据MeetUp 出品平台:DataFunTalk 导读: 本次报告张老师主要从原理上带大家深入了解 TiDB SQL 优化器中的关键模块,比如应用一堆逻辑优化规则的逻辑优化部分,基于代价的物理优化部分,还有和代价估算密切相关的统计信息等. 本文将从以下几个方面介绍:首先讲一下TiDB的整体架构,接下来就是优化器的两个比较重要的模块,一个是SQL优化,做执行计划生成:另一个模块就是统计信息模…

论文题目<Deep Learning for Hyperspectral Image Classification: An Overview> 论文作者:Shutao Li, Weiwei Song, Leyuan Fang,Yushi Chen, Pedram Ghamisi,Jón Atli Benediktsson 论文发表年份:2019 发表期刊:IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 一.高光谱简述 高光谱成像是一项重要的…