组件的数量变多，也导致了连接数量变多，作者认为并不是最好的解决方案。 于是，作者设计并实现了另外的一个方案。...先来看物理拓扑的情况，在机房A中的机架N上的iSCSI客户端，以及三条iSCSI的访问路径，分别是： P0：在相同机房A中的相同机架N上iSCSI服务端。...P1：在相同机房A中的不同机架M上的iSCSI服务端。 P2：在不同机房B中的不同机架X上的iSCSI服务端。 在三条路径正常的情况下，路径P0具有最高的权重，客户端正在使用路径P0。...权重最高的路径P0发生了异常，客户端切换到拥有较高权重的路径P1。如果P1也发生故障，则选择P2。 4，iSCSI更优路径选择 ? P0的路径已经恢复，那么P0的权重逐渐增加。...当前使用的路径p0的权重是100，如果发生异常，则把当前路径p0的权重减掉一半，则当前路径p0的权重变成50；那么客户端在三条路径中选择权重最高的路径p1作为最优路径，达到了高可用并选择可用的最优路径的效果
VVC 采用了一种名为QTMT新的块划分结构，以提高编码效率。然而，与 HEVC 相比，新的块划分结构增加了大量的编码时间。...为了降低编码复杂度，我们对VVC帧内编码提出了一种基于支持向量机（SVM）的快速 CU 划分算法，该算法通过使用纹理信息预测 CU 的划分来提前终止冗余划分。...为了找到最优分区，VTM 遍历所有可能的划分，然后选择 RD cost最小的作为最终划分结果。...因此，在快速划分算法中，在不检查RDO过程的情况下预测是水平划分还是竖直划分及其重要。 ? 基于上述，提前预测CU是否划分以及是水平划分还是竖直划分可以减少巨大的编码复杂度。...为了在保证预测精度的同时控制分类器自身的复杂度，我们将训练子集的大小设置为200个数据，并使用交叉验证的方法来确定最优子集。
最直接有效的方法就是选用一个查询效率高的索引。关于高效率的索引推荐，主要有基于经验规则和代价的两种算法。...所以采用基于代价的推荐来解决该问题会更加普适，因为基于代价的方法使用了和数据库优化器相同的方式，去量化评估所有的可能性，选出的是执行SQL耗费代价最小的索引。...2 基于代价的优化器介绍 2.1 SQL执行与优化器 一条SQL在MySQL服务器中执行流程主要包含：SQL解析、基于语法树的准备工作、优化器的逻辑变化、优化器的代价准备工作、基于代价模型的优化、进行额外的优化和运行执行计划等部分...MySQL的代价优化器模型整体如下图所示： 代价模型 2.3 基于代价的索引选择 还是继续拿上述的SQL select * from sync_test1 where name like 'Bobby...，让优化器选出最优索引，整个调用关系如下图所示： 基于代价的索引推荐思路 3 索引推荐实现 因为存储引擎本身并不具备对外提供服务的能力，直接在MySQL Server层修改也难以维护，所以我们将整个索引推荐系统拆分成支持虚假索引的
上一篇文章 Apache Calcite 为什么能这么流行 末尾提到要单独开一篇文章，聊下 Hive 怎么利用 Calcite 做基于代价查询优化，现在兑现承诺。...基于代价的优化器 通常，我们把 SQL 查询优化器分为两种类型： RBO(Rule Based Optimizer) CBO(Cost Based Optimizer) RBO 顾名思义，就是事先定义好一系列的规则...但是 RBO 还不够好： 规则是基于经验的，经验就可能是有偏的，总有些问题经验解决不了 不太可能列出所有经验，事实上这些规则也确实是逐渐充实的 Hive 里的 CBO Hive 在 0.14 版本引入了...我们能计算每个节点的代价，那把所有节点的代价累加起来，就是整个执行计划的代价。 ? 再看一眼刚才这张图，上面我们也提到，紫色代表数据属性。...CBO 相较于 RBO，是一种更加准确和高效的优化方法 Hive 通过 Calcite 灵活的架构，很方便的实现了 CBO 需要明智的收集足够的数据分析结果来帮助 CBO Hive 的代价模型还不够完美
内文会先简单介绍制定查询计划以及优化的过程，然后用较大篇幅详述在得到逻辑计划后，如何基于统计信息和不同的属性选择等生成各种不同代价的物理计划，通过比较物理计划的代价，最后选择一个代价最小的物理计划，即...优化器框架 一般优化器分两个阶段进行优化，即基于规则的优化（Rule-Based-Opimization，简称 RBO）和基于代价的优化（CBO）。...，然后通过统计数据计算代价选择最优的物理计划，最后执行。...篇幅有限这里只对左侧的路径做了描述。这个例子最后一层比较是 HA + HJ + idx(c) 和 SA + MJ + idx(a) 的比较，具体也是通过统计信息就算出代价，选取最优解。...但是实际上这两种路径，在第一种路径考虑向 TiKV 读两次数据的情况后，其代价很有可能超过第二种路径。
作者：Mouakhar、Mathieu Roberge 正文 期货价格的期限结构是理解商品期货市场的关键因素之一。它描述了不同到期日的期货合约价格之间的关系。...对冲压力假说扩展了正常反向市场理论，允许保险寻求者是生产者或消费者，并根据这两组之间的净对冲头寸来确定期限结构。 存储理论提供了另一种解释商品期货期限结构和展期收益的框架。...优化展期策略的核心在于选择最佳的期货合约到期日以进行展期，这需要深入分析期货价格的期限结构。与传统的机械展期方法不同，优化策略建议考虑期限结构的曲率来决定购买或卖出哪个到期日的期货合约。...尽管商品指数旨在捕捉价格升值、抵押品回报和再平衡的收益，但标准的展期方法并未充分利用展期收益，甚至可能导致系统性损失。优化策略为商品指数提供者和投资者提供了一种改进的方法。...总结 本文深入探讨了商品期货投资中的展期收益，提出了一种优化展期策略，以提高被动投资者的回报。
一个Octave实现代价函数优化的例子 假设有下图这样一个例子的代价函数，这里有两个参数\theta_1, \theta_2, 代价函数J(\theta)如下： ?...上图中的costFunction有两个返回，一个jVal即代价函数、一个gradient数组即theta向量每个分量上的偏导数。 其次，我们使用optimset函数创建一个最优化参数选项。...笼统地讲，就是使用指定的梯度函数、梯度函数的初始输入、最优化参数选项这三个东东来迭代寻找局部最优解；找到最优解后呢，把取得最优解的参数、函数最终返回原因的标示这三个东东抛回给用户，这里分别存在optTheta...所以，在Octave中对这个例子进行代价函数最优化求解的过程就是。...总结 总结一下，我们使用梯度下降一类的方法对有n+1个维度的参数向量的代价函数进行优化的关键是定义一个如下图所示的函数，函数中要给出代价函数的求法、每个维度上的偏导数的求法，即：返回代价函数、各个方向上的梯度
通过这些基于梯度的计算，我们能高效地在参数空间中寻找到有利于神经网络完成任务的解。 然而，仍然有很多问题是反向传播算法所不适用的。...在这篇1992年发表的论文中，Williams 概述了一个用于估计关提出了于策略神经网络模型的参数的期望奖励的方法。在这篇论文的第 6 章中，作者也提出了使用强化学习作为一种进化策略的方式。...因此在这里，我们并没有得到对角型的椭圆样本，仅仅得到了垂直或者水平的样本。当然，如果需要的话，我们也可以在以机选效率为代价的情况下，引入整个协方差矩阵，从而推导出新的更新规则。...MNIST 上的测试结果 尽管相较于基于梯度的算法，进化策略可能是一种能够找到更多有奇效的解的方法。它仍然在很多能够计算出高质量的梯度的问题上，比基于梯度的算法效果差。...这个基于一次实验的结果似乎说明了，CMA-ES 模型在 MNIST 手写数字任务中是表现最好的，但是PEPG 算法也并没有差太远。
但是问题又来了，如果对于路由不加限制，就会一直选择一个历史上表现最优的Predictor，而违背了最初的设计，所以作者又引入了最优运输的机制，控制Router对Predictor的分配。...TRA 的两个主要模块和基于骨干模型的具体实现可以参下图： 针对当前的Sample，根据Attention LSTM的输出及记忆中的temporal prediction errors 共同确定最合适的...Predictor 什么是最优运输？...因此，研究员们基于最优运输 (Optimal Transport) 设计了一个迭代优化的算法。最优运输被用来求解在分配的样本满足特定比例约束下，如何分配样本能够最小化整体预测偏差。...问题3，最优运输规则（Optimal Transport, OT）到底对于TRA有没有帮助?
整篇文章读下来，作者并没有全盘否定单元测试，只是建议只做必要的单元测试，主要反驳的是实际项目中，单元测试至上的思想，至于不做单元测试的部分，作者建议用断言、系统测试以及开发同学的意识来替代。...我很赞成这种想法，但实际落地的可行性仍然存在疑问，之前的单元测试，要么是具备很好质量意识的开发来做，要么是具备很好代码能力的测试来做，现在等于完全倾向于具备很好质量意识的开发了，而国内开发人员的现状，离这个程度还是有一定差距的...也算有吧，一种是针对性代码插桩，对症下药，就是麻烦，一种是安装一些插件，代码编译时自动实现了插桩，但是需要带着插桩的代码进行测试，也是个问题。 所以我突然想到了一种借助沙箱进行动态测试的方案。...说起它的演进过程也挺有意思，很久之前杀软识别病毒都是靠静态特征码（类似我们的静态代码扫描逻辑），后来病毒进化了，没有显著的可以识别的静态特征了，或者有些敏感特征正常软件也会用到，所以杀软就发展出一种行为检测的方法...，就是通过检测病毒/木马干了啥来判断是否恶意，而判断木马干了啥，一种方式是等木马干活时抓现行（滞后、被动），另一种则是把木马丢到沙箱里面主动运行起来，这是目前一种非常有效的识别手段。
它属于 LogicalPlan 的优化，所有优化均基于 LogicalPlan 本身的特点，未考虑数据本身的特点，也未考虑算子本身的代价。...[CBO 总代价] 而每个执行节点的代价，分为两个部分 该执行节点对数据集的影响，或者说该节点输出数据集的大小与分布 该执行节点操作算子的代价 每个操作算子的代价相对固定，可用规则来描述。...未开启 CBO 时，根据表原始数据大小选择 t2 作为build side [Spark SQL build side without CBO] 而开启 CBO 后，基于估计的代价选择 t1 作为 build...并且该判断基于参与 Join 的表的原始大小。...种姿势 Spark SQL / Catalyst 内部原理 与 RBO Spark SQL 性能优化再进一步 CBO 基于代价的优化 Spark CommitCoordinator 保证数据一致性 Spark
背景：我们这边给研发查数据的是通过phpmyadmin进行的，通常情况下研发人员查数据写法是 select * from db1.tb1 where id=xxxx 。...脱敏的思路：通过proxysql对 关于testdb.t_user 表的查询做改写。...实验环境： 数据库主机： 192.168.20.10:3306 mysql账号：dba 密码： dba proxysql版本不限，mysql版本不限 ### 需要脱敏的原始SQL： use testdb...登录进proxysql的6032管理端口，执行如下命令： use main ; insert into mysql_servers(hostgroup_id,hostname,port,weight,...）【这步设置实际上也可以不要，减少proxysql的日志量】 set mysql-eventslog_filename = '/var/lib/proxysql/audit.log' ; -- 会生成
前端发展至今，研发同学们为了解决提效问题，衍生出多种建站模模式，核心思路是：把多而重复的工作尽可能磨平，只针对定制化需求进行开发。这里分享一种新的建站模式 - 通过构建多个 领域模型 搭建系统。...方案三：“领域建模” 建站方案 还是用回触达系统来作为例子，针对于触达领域，我们可以抽象出 “人-货-场” 三种板块，所有触达都是：把特定货品基于特定场景推送给特定人。...我们需要做到极致的提效，就需要把这 80% 的重复能力给沉淀下来。这里就需要引入 “领域模型” 的概念。 所谓领域模型，它描述了一种通用业务能力，如：消息推送，云指令，端内触达，动态资讯等等。...客户需要把特定的消息内容（货），基于特定事件（场），特定业务条件（场），推送给指定guid的人群（人），在客户端以通知栏的形式展现。...基于这个需求，我们可以抽象出一种叫“消息推送”的业务能力，进而通过领域模型去表达。
当前基于会话的推荐系统简介 由于推荐系统的高实际价值，越来越多的研究人员开始提出基于会话的推荐方案。...基于马尔可夫链的推荐系统：该模型基于用户上一次的行为来预测用户的下一次行为，然而由于强独立性相关假设，该模型的预测结果并不十分准确。...基于循环神经网络（RNN）的推荐系统：相比于传统的推荐问题，基于会话的推荐问题的不同点在于如何利用用户的短期会话交互信息数据来预测用户可能会感兴趣的内容。...基于会话的推荐可以建模为序列化问题，也就是基于用户的短期历史活动记录来预测下一时刻可能会感兴趣的内容并点击阅览。而深度学习中的RNN模型正是一类用于处理序列数据的神经网络。...SR-GNN概述 为了克服第二部分描述的基于其他模型的推荐系统不足之处，文章作者提出了基于会话的图神经网络模型的推荐系统（SR-GNN）。
在Java 8中有一种默认方法实现可以看作是一种多重继承，注意下面的例子,该按钮类实现两个接口。 网络配图 每个接口定义了一个默认的方法，因此,这个按钮类可以从两个接口调用方法，这就像一个多重继承。...void main(String[] args) { Button button = new Button(); button.click(); button.access(); } } 如果两个接口定义的默认方法名称相同...,实现类在调用时不知道使用哪一个默认的方法，这时实现类必须定义显式地指定要使用的默认方法。...Button button = new Button(); button.click(); button.access(); button.print(); } } 网络配图 Java 8提供默认方法的主要目的也是接口和实现的分离...，通过这种方式,仍然是兼容旧版本的接口，这是一个非常有用的功能。
翻译整理 Watermelon 前言 很多投资者经常讨论股价的预测，基本面的消息等等。当我们在说这些的时候，其实，这些（我把它们归结为算法）算法的核心就是触发识别并采取适当的措施：短线或者长线。...今天编辑部为大家带来一个交易策略，将触发因素作为开仓交易策略的初始条件，在下一个交易日开盘的股票投入资金。目标是找到最有利的持仓期。 投资组合 该策略可以使用任何NN资产组合进行回溯测试。...交易模型 即如果第 t 日的股票开盘价高于第 t-1日的收盘价，而第 t 日的最低价格高于第 t-1 日的最高价时，进行买入操作。在第二天以其市场价格（收盘价）买入该股票。...，不管持有期间，所有封闭交易的复合回报是有利可图的。...如果我们考虑例如 i = 4，IBM股票： 这个结果表明，对于不同的持有期（不同的股票），应该采用某些额外的交易指标来限制损失（如利润目标）。
得益于模块联邦实现的无缝集成，该插件架构才成为可能。 插件架构是什么？ 插件架构（plugin architecture）是一种软件架构，它允许 第三方开发者 通过编写插件来扩展现有软件的功能。...以模块联邦实现的插件系统 模块联邦的一种典型模式包括一个单体应用程序（host），它从多个较小的应用程序（remote）中导入代码。...下面是一些支持常见用例的插件API。请记住，它们不是详尽的，也不是必需的。可以根据你的用例来决定其取舍，或者也可以创建自己的API。...总结 一个使用模块联邦的基于插件的前端架构，是创建复杂应用程序的强大方法，这样的应用允许来自多个项目的UI组件无缝集成。通过使用插件系统，开发人员可以在不修改host应用的前提下扩展其功能。...尽管有这些潜在限制，经过细心计划和实现，基于插件的前端架构还是可以为构建复杂应用提供一个灵活和可扩展的平台。
解决协作冲突业界使用最多的两种思路是基于OT（Operation Transformation）的文档合并算法和基于CRDT的文档合并算法。其中OT算法我们之前已经详细介绍过（OT算法）就不再讨论了。...本文我们主要介绍基于CRDT的一种文档合并算法-YATA。...为了降低用户使用协作框架的成本，尤其是提供直接在浏览器中可运行的程序，论文的作者提出了“YATA”（基于CRDT思想的协作算法），并提供了开源实现Yjs。...因此，该算法提出了一种使用链表的基本结构，通过扩展链表结构可以实现更复杂的支持协作的共享数据类型。YATA的链表表示方法和预定义规则的集合限制了可能冲突的数量，并确保了用户意图的正确性和操作的收敛性。...我们也会在后续的项目中落地基于Yjs的协作方案。 最后，我也在学习和使用Yjs中，欢迎大家私信一起探讨YATA和Yjs的相关技术。
Label propagation是基于标传播的一种社区划分算法。Label Propagation Algorithm简称LPA算法，也可以是说是一种划分小团体的算法。...在非重叠社区划分算法里面，有很多的方法：①基于模块度优化的社区划分。②基于谱分析的社区划分算法。③基于信息论的社区划分算法。④基于标签传播的社区划分算法。...比较经典的应该算是基于模块度优化的社区划分算法了，其基本思想是将社区划分问题转换成了模块度函数的优化，而模块度是对社区划分算法结果的一个很重要的衡量标准。...社区划分的评价标准 按照不同的划分算法，社区划分的结果可能会存在很多种，所以每一种社区划分的质量都是不一样的，为了可以度量社区划分的质量，于是便使用了模块度的衡量标准。模块度是在 ?...最后模块度最大的一种划分方法就是最优的划分方法。 Label Propagation Algorithm LPA是一种基于标签传播的局部社区划分。
显然，每一个目标都受很多因素的影响，我们称之为目标函数的最优化。...优化的思路有很多种，比如基于梯度的梯度下降，基于二阶梯度的牛顿法，基于近似的二阶梯度的拟牛顿法，基于下界函数的最优化，贪婪算法，坐标下降法，将约束条件转移到目标函数的拉格朗日乘子法等等。...本文我们讨论一下基于下界函数的最优化，且将讨论的范围限定为无约束条件的凸优化。 基于下界函数的优化 在有些情况下，我们知道目标函数的表达形式，但因为目标函数形式复杂不方便对变量直接求导。...GIS算法，本质上就是一种EM算法，原理简单步骤清晰，但问题是收敛太慢了。...小结 本文讨论了一下基于下界函数的最优化这样一种优化思路，希望对大家有所帮助。同时也一如既往地欢迎批评指正，以及大神拍砖。 （*本文为 AI科技大本营转载文章，转载请联系原作者）
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