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mysql in不走索引可能的情况
在MySQL 5.7.3以及之前的版本中，eq_range_index_dive_limit的默认值为10，之 后的版本默认值为200。所以如果大家采用的是5.7.3以及之前的版本的话，很容易采用索引统计数据而 不是index dive的方式来计算查询成本。当你的查询中使用到了IN查询，但是却实际没有用到索引，就 应该考虑一下是【lzy学习笔记-dive into deep learning】3.1线性回归 3.2 从零开始的实现
第三章 线性神经网络 介绍神经⽹络的整个训练过程，包括：定义简单的神经⽹络架构、数据处理、指定损失函数和如何训练模型。 3.1 线性回归 回归regression是能为一个或多个自变量与因变量之间关系建模的一类方法。回归经常用来表示输入和输出之间的关系，与预测任务有关 3.1.1 线arm环境编译dive
dive地址：https://github.com/wagoodman/dive 我的os： uname -a Linux ecs-5fd1 4.19.36-vhulk1907.1.0.h962.eulerosv2r8.aarch64 #1 SMP Fri Jan 8 13:18:01 UTC 2021 aarch64 aarch64 aarch64 GNU/Linux 编译： git clone https://github.com/wagoodman/dive.git cd dive make 正整数四则运算
本题要求编写程序，计算2个正整数的和、差、积、商并输出。题目保证输入和输出全部在整型范围内。 输入格式: 输入在一行中给出2个正整数A和B。 输出格式: 在4行中按照格式“A 运算符 B = 结果”顺序输出和、差、积、商。 输入样例: 3 2 结尾无空行 输出样例: 3 + 2 = 5 3 - 2 = 1大厂5G python自动化测试面试必会 | 对象与面向对象
1、Python导入模块的方法有哪两种？ 参考：《Dive Into Python》 答：from module import 以及 import module 2、函数__init__()与传统意义上的构造函数区别是什么？ 参考：《Dive Into Python》 答：__init__在类的实例创建后被立即调用。它可能会引诱你称之为类的构造函数，但Dive_into_Deep_Learning
1.前言 1.2.关键组件 我们可以学习的数据（data）。如何转换数据的模型（model）。一个目标函数（objective function），用来量化模型的有效性。调整模型参数以优化目标函数的算法 2.预备知识 2.1.数据操作 2.1.1.入门 张量：n维数组； 无论使用哪个深度学习框架，它的张量类都与Numpy的ndarrdive to deep learning——模型选择&过拟合欠拟合
模型选择 训练误差和泛化误差 训练误差：模型在训练数据上的误差泛化误差：模型在新数据上的误差例子：根据模考成绩来预测未来考试分数 在过去的考试中表现很好(训练误差)不代表未来考试一定会好(泛化误差)学生A通过背书在模考中拿到了很好成绩学生B知道答案后面的原因 验证数Dive into deep learning 环境配置
基础环境 Windows 10系统 Anaconda3 Python3.9(Anaconda带） 步骤 下载文件包： https://zh.d2l.ai/d2l-zh-1.1.zip 解压后，修改 enviroment.yml ，添加 - pip 在树根 修改到清华镜像，并刷新。教程在：https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/ 修改超时阈值。否则容易超时。cDive into Delta Lake | Delta Lake 尝鲜
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关于dm9000的驱动移植分为两篇，第一篇在mini2440上实现，基于linux2.6.29，也成功在在6410上移植了一遍，和2440非常类似，第二篇在fs4412（Cortex A9）上实现，基于linux3.14.78,用设备树匹配，移植过程中调试和整体理解很重要，一路上幸有良师益友指点，下面详细介绍：1.物理时序分析相关 DM9000芯片Dive into BERT：语言模型与知识
写在前面最近在看的主要是跟知识相关的一些东西，包括回顾了一些知识表示模型呀，一些大规模的语言模型如何锦上添花融入外部知识的方法呀，如果你感兴趣的话可以直接去之前几篇文章里面瞄一眼。今天就以 知识 为切入点来更深入地剖析一下最近比较火的预训练模型。√ Language Models as动手学习深度学习-预备知识和循环神经网络学习笔记（dive into deep learning）
原书地址：https://zh-v2.d2l.ai/chapter_preliminaries/lookup-api.html 预备知识 背景：所有的机器学习方法都涉及从数据中提取信息。因此，我们首先将学习一些实用技能，包括存储、操作和预处理数据。 机器学习通常需要处理大型数据集。我们可以将数据集视为表，其中表的行对应于样Dive-into-DL-Pytorch第二章——梯度 读书笔记
一、写在前面 本文是《Dive-into-Deep-Learning》一书中文Pytorch版本的第一章，梯度。到目前为止的内容较为轻松，主要是对pytorch的一些基本操作和概念的熟悉过程。建议可以参阅《Pytorch官方文档》辅助学习。 二、自动求梯度 在深度学习中，我们经常需要对函数求梯度（gradient）。PDive-into-DL-Pytorch预备知识 读书笔记
一、写在前面 本文是《Dive-into-Deep-Learning》一书中文Pytorch版本的预备知识。前面填了机器学习和NLP入门的坑，即日起入门一下深度学习的坑。通过前段时间的学习和实习，深感人工智能的强大和自身存在的不足，因此决定下一番工夫在自己感兴趣的领域。毕竟，留给天灵盖上的头发的[dive into martix] kernel 调试笔记 part.1 gdk7 环境搭建
0x00.背景 感谢mentor提供了一台gdk7调试设备。可以在cpu级别调试Linux kernel和windows内核。本节先介绍环境搭建。 0x01.环境 按照这里的说明下载安装Intel system sutdio/windbg/nanocode。 Intel system studio这里选择了所有的package。安装完成后重启。 0x02. 调试运行 先运A Deep Dive into Rescalable State in Apache Flink
An Intro to Stateful Stream Processing At a high level, we can consider state in stream processing as memory in operators that remembers information about past input and can be used to influence the processing of future input. In contrast, operators in stdocker 的Portainer和Dive
Portainer Portainer是Docker的图形化管理工具，提供状态显示面板、应用模板快速部署、容器镜像网络数据卷的基本操作（包括上传下载镜像，创建容器等操作）、事件日志显示、容器控制台操作、Swarm集群和服务等集中管理和操作、登录用户管理和控制等功能 拉取镜像： docker pull portain推荐 2 款超牛逼、炫酷、实用的Docker管理工具！
Docker技术的火热程度，想必每个互联网IT技术人员都能时时感受的到，的确，近些年，国内对于Docker容器技术的应用需求越来越强烈！！ 人均年薪80万以上，docker到底是什么？为什么这么火？ 所以，对于Docker容器的管理也越来越重要。那么，今天，民工哥给大家推荐2款牛逼、酷炫、实用的工具。 1、探索 Ddive 方便的观察容器各层信息的工具
dive 是一个方便的观察容器各层信息的工具，同时也集成了容器构建命令，方便我们在构建容器 镜像的同时查询镜像各层的变动信息 安装 mac 系统，可以按照自己的系统选择安装方式 wget https://github.com/wagoodman/dive/releases/download/v0.6.0/dive_0.6.0_darwin_amd64.tar.gz解eq_range_index_dive_limit的作用
MySQL5.6引入了一个新的系统变量eq_range_index_dive_limit。查阅MySQL5.6官方文档得知，MySQL在执行等值范围查询例如select ... from xxx where xxx in(...)时，优化器在计算执行计划成本时会根据条件个数采用不同的方式以减小选择执行计划的开销。当条件数N小于eq_range_index_dive_