自然梯度(Natural Gradient)…

安装就不说了,网上多得是,我的MySQL是8.0版本,可以参考:CentOS7安装MySQL8.0图文教程和MySQL8.0本地访问设置为远程访问权限 我的MySQL安装在阿里云上面,阿里云向外暴露端口,除了在/etc/sysconfig/iptables防火墙添加配置外,还需要到官网控制台安全组加入 端口,这是刚开始用阿里云服务器容易忽略的 本文为转载,PS内容为本人添加补充部分.原文地址:一千行 MySQL 学习笔记,博客时间是14年的,所以有些可能和8.0版本存在差异,但是 作为MySQL…

. 数值类型 -- a. 整型 ----------     类型            字节        范围(有符号位)     tinyint        1字节    - ~         无符号位: ~      smallint    2字节    - ~      mediumint    3字节    - ~      )    插入一个数)表示布尔型. -- b. 浮点型 ----------     类型                字节        范围     …

一个小时学会MySQL数据库   目录 一.数据库概要 1.1.发展历史 1.1.1.人工处理阶段 1.1.2.文件系统 1.1.3.数据库管理系统 1.2.常见数据库技术品牌.服务与架构 1.3.数据库分类 1.3.1.关系型数据库 1.3.2.非关系型数据库 1.4.数据库规范化 1.4.1. 什么是范式 1.4.2. 三大范式 1.4.3. 范式与效率 二.MySQL介绍 2.1.MySQL概要 2.2.系统特性 2.3.存储引擎 三.快速安装运行MySQL数据库 3.1.使用绿色版 3.…

维度的优化 在 SSAS 开发设计过程中,维度的优化非常重要,因为它在 SSAS 分析服务性能调优的过程中往往能起到一个非常重要的作用. 一般来说,对于 Cube 的性能优化第一步可能考虑的就是查看维度,观察维度中属性关系的设计. 这里有两种最重要的调优方法可以参考: 确认属性关系 有效的使用用户自定义的层次结构 定义属性关系 属性关系定义了属性之间的依赖关系,比如如果 A 有一个关联的属性 B, 那么就是 A -> B.比如,一个给定的属性关系 City -> State, 如果当前的城市是…

Policy Gradient Algorithms 2019-10-02 17:37:47 This blog is from: https://lilianweng.github.io/lil-log/2018/04/08/policy-gradient-algorithms.html Abstract: In this post, we are going to look deep into policy gradient, why it works, and many new polic…

一.内连接-inner jion : SELECT * FROM table1 INNER JOIN table2 ON table1.field1 compopr table2.field2 INNER JOIN 运算可分为以下几个部分: 部分   说明 table1, table2   记录被组合的表的名称. field1, field2   被联接的字段的名称.若它们不是由数字构成的,则这些字段必须为相同的数据类型并包含同类数据,但它们无须具有相同的名称. select s.name,m.…

Java面试题库及答案解析   1.面向对象编程(OOP)有哪些优点? 代码开发模块化,更易维护和修改. 代码复用. 增强代码的可靠性和灵活性. 增加代码的可理解性. 2.面向对象编程有哪些特性? 封装.继承.多态.抽象 封装 封装给对象提供了隐藏内部特性和行为的能力.对象提供一些能被其他对象访问的方法来改变它内部的数据.在Java当中,有3种修饰符:public,private和protected.每一种修饰符给其他的位于同一个包或者不同包下的对象赋予了不同的访问权限. 下面列出了使用封装的好…

e是一个重要的常数,但是它的直观含义却不像 π 那么明了.我们都知道,圆的周长与直径之比是一个常数,这个常数被称为圆周率,记作 π = 3.14159......可是e代表什么呢? e是“指数”(exponential)的首字母,也是欧拉名字的首字母.和圆周率 π 及虚单位 i 一样,e是最重要的数学常数之一.第一次把e看成常数的是雅各布·伯努利,他开始尝试计算lim(1+1/n)^n 的值,1727年欧拉首次使用小写字母 “e” 表示这常数,此后遂成标准. e有时被称为自然常数(Natural…

MindSpore 高阶优化器 MindSpore自研优化器THOR(Trace-based Hardware-driven layer-ORiented Natural Gradient Descent Computation),该优化器在ImageNet上训练ResNet50,使用MindSpore+8 Ascend 910 仅需66.7分钟,当使用256节点时仅需2.7分钟! 关于一二阶优化器,其中二阶优化器与一阶优化器相比收敛速度更快,但缺点是二阶信息矩阵求逆复杂度高,为 , 其中 n…