5.4. 性能优化的秘密 5.4. 性能优化的秘密 Beetl2.0目前只完成了解释引擎，使用解释引擎好处是可以适用于各种场景，性能测试表明，Beetl2.0引擎是Freemaker的4－6倍，跟最好的编译引擎性能相比，也相差只有30%百分点。为什么Beetl能跑的如此之快呢，简单的说，有如下策略 优化IO输出，允许使用字节直接输出，模板中的静态...

优化器GUC参数的Hint 功能描述 语法格式 参数说明 优化器GUC参数的Hint 功能描述 设置本次查询执行内生效的查询优化相关GUC参数。hint的推荐使用场景可以参考各guc参数的说明，此处不作赘述。 语法格式 set ( param value ) 参数说明 param 表示参数名。 value 表示参数的取值。 目前支...

优化器GUC参数的Hint 功能描述 语法格式 参数说明 优化器GUC参数的Hint 功能描述 设置本次查询执行内生效的查询优化相关GUC参数。hint的推荐使用场景可以参考各guc参数的说明，此处不作赘述。 语法格式 set ( param value ) 参数说明 param 表示参数名。 value 表示参数的取值。 目前支...

配置优化算法和超参 作业函数配置的基本概念 配置示例 预测配置 训练配置 FAQ 配置优化算法和超参 当搭建好神经网络模型后，需要经过训练才能用来做预测。而训练的过程就是网络模型中的参数被优化的过程，通常采用反向传播算法和指定的 Optimizer 更新参数，本文重点介绍在 OneFlow 中如何设置 Optimizer 和 超参(Hype...

Doris存储文件格式优化 文件格式 DataPage Bloom Filter Pages Ordinal Index Page Short Key Index page Column的其他索引 元数据定义 读写逻辑 写入 读取 编码 压缩 TODO Doris存储文件格式优化 文件格式 图1. doris seg...

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概述 前提条件 设置学习率 学习率的主流优化算 作业 2-3 概述 上一节我们明确了分类任务的损失函数（优化目标）的相关概念和实现方法，本节我们依旧横向展开"横纵式"教学法，如 图1 所示，本节主要探讨在手写数字识别任务中，使得损失达到最小的参数取值的实现方法。 图1：“横纵式”教学法 — 优化算法 前提条件 在优...

八、优化策略和元算法 8.1 坐标下降 8.2 Polyak 平均 8.3 贪心监督预训练 8.4 选择有助于优化的模型 8.5 连续方法 八、优化策略和元算法 有些优化技术并不是真正的算法，而是一个模板：它可以产生特定的算法。 8.1 坐标下降 最小化 可以采取如下的步骤： 先相对于单一变量 最小化。 然后相对于另一个变...

2.7.5 有限制条件的优化 2.7.5.1 箱边界 2.7.5.2 通用限制 2.7.5 有限制条件的优化 2.7.5.1 箱边界 箱边界是指限制优化的每个函数。注意一些最初不是写成箱边界的问题可以通过改变变量重写。 scipy.optimize.fminbound() 进行一维优化 scipy.optimize.fmin_l_bf...

11.5. 优化用封装函数 11.5. 优化用封装函数 在理解了如何序列化对象之后，本节介绍用来优化序列化过程的封装函数。 通过这个函数，对象被打上标记允许 Boost.Serialization 使用一些优化技术。 下面例子使用不带封装函数的 Boost.Serialization 。 #include <boost/archive/tex...