MySQL源码:Range和Ref优化的成本评估 原文链接:http://www.orczhou.com/index.php/2012/12/mysql-source-code-optimizer-range-and-ref/ 在开始介绍index merge/ROR优化之前,打算先介绍MySQL是如何对range/ref做成本评估的.MySQL是基于成本(cost)模型选择执行计划,在多个range,全表扫描,ref之间会选择成本最小的作为最终的执行计划.仍然强烈建议先阅读登博的slide:<…

在页面中创建一个不可编辑的文本块,并且文本块的篇幅较大,第一反应是创建一个textarea,并将它的disabled="disabled",并设置相应的scroll属性,就可以构建一个尚可的文本块. 但这样的文本块存在许多的问题,最为严重的是textarea内部只允许纯文本,并不能识别html标签(较新的ie浏览器可识别标签,但包括chrome在内的主流浏览器不能识别),所以,一些特定的格式无法很好表达.并且,在一些版本的ie浏览器上,当设置disabled="disable…

对模型的评估是指对模型泛化能力的评估,主要通过具体的性能度量指标来完成.在对比不同模型的能力时,使用不同的性能度量指标可能会导致不同的评判结果,因此也就意味着,模型的好坏只是相对的,什么样的模型是较好的,不仅取决于数据和算法,还取决于任务需求.本文主要对分类模型的性能度量指标(方法)进行总结. 本文以二分类为例进行介绍. 1.混淆矩阵 1.1 混淆矩阵 对于二分类问题,将模型预测的结果(正例.反例)与实际类别(正例.反例)进行比较,就会产生四种情况: 真正例(true positive, TP)…

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由信姜缘 发表于云+社区专栏 介绍 机器学习是计算机科学.人工智能和统计学的研究领域.机器学习的重点是训练算法以学习模式并根据数据进行预测.机器学习特别有价值,因为它让我们可以使用计算机来自动化决策过程. 在本教程中,您将使用Scikit-learn(Python的机器学习工具)在Python中实现一个简单的机器学习算法.您将使用Naive Bayes(NB)分类器,结合乳腺癌肿瘤信息数据库,预测肿瘤是恶性还是良性. 在本教程结束时…

一,scikit-learn中常用的评估模型 1.评估分类模型: ​ 2.评估回归模型: ​ 二.常见模型评估解析: •对于二分类问题,可将样例根据其真实类别和分类器预测类别划分为:(T,F表示预测的正确与错误性,P,N表示预测的正类和负类) •真正例(TruePositive,TP):真实类别为正例,预测类别为正例. •假正例(FalsePositive,FP):真实类别为负例,预测类别为正例. •假负例(FalseNegative,FN):真实类别为正例,预测类别为负例. •真负例(True…

来源于:https://tensorflow.google.cn/tutorials/estimators/cnn 强烈建议前往学习 tf.layers 模块提供一个可用于轻松构建神经网络的高级 API,还提供了一些有助于创建密集(全连接)层和卷积层.添加激活函数以及应用 dropout 正规化的方法.在本教程中,您将了解如何使用 layers 构建一个卷积神经网络模型来识别 MNIST 数据集中的手写数字. MNIST 数据集包含 60000 个训练样本和 10000 个测试样本,这些样本均为…

封面: 中国人工智能学会重磅发布 <2018 人工智能产业创新评估白皮书> < 2018 人工智能产业创新评估白皮书>由中国人工智能学会.国家工信安全中心.华夏幸福产业研究院.思保环球联合发布. 白皮书聚焦人工智能的使能技术与应用场景两个层面,基于论文.专利.人才.行业壁垒等多个维度,创新性地构建了人工智能产业创新评估体系,客观评价了当前人工智能产业的创新发展水平,为政府.企业.投资机构布局人工智能提供了借鉴和参考. 研究范围和评价体系随着人工智能迎来第三次发展浪潮,在全球主要国家…

<COMET:Commonsense Transformers for Automatic Knowledge Graph Construction> 论文地址 论文源码 任务 目的层面 -- 根据两个当前最常用的常识知识图ATOMIC和ConceptNet构建一个用于开发常识知识的自适应生成模型COMET,以协助完成常识知识的自我补充. ​ COMET是一个自适应框架,用于通过在知识元组的种子集上训练语言模型来从语言模型构建常识知识库.这些知识元组为COMET提供了必须学习的知识库结构和关系…

英特尔 至强 平台集成 AI 加速构建数据中心智慧网络 SNA 通过 AI 方法来实时感知网络状态,基于网络数据分析来实现自动化部署和风险预测,从而让企业网络能更智能.更高效地为最终用户业务提供支撑.通过引入第二代英特尔 至强 可扩展处理器以及面向英特尔 架构优化的 TensorFlow,SNA的 AI 训练能力获得了大幅提升,让企业网络在应对复杂业务场景时更加游刃有余. 概述 软件定义网络 (Software Defined Network,SDN)得益于以自动化方式对网络资源实施灵活调配的能…

编者按:两年前,我们还在讨论什么是 Serverless,Serverless 如何落地.如今,已经有评测机构给出了 40 条标准来对 Serverless 的服务能力进行评估,这些评估细则既是技术生态繁荣发展的一种表现,也可以作为新进入者评估 Serverless 落地成效的一种参考依据. 在 Forrester 的这份函数即服务 (FaaS) 平台评估报告中,我们选择了阿里巴巴.亚马逊.谷歌.华为.IBM.微软.Nimbella.甲骨文和腾讯这 9 家最具影响力的提供商,并依据 40 条标准…