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Mysql索引优化类型

1 索引的类型 UNIQUE唯一索引 不可以出现相同的值,可以有NULL值。 INDEX普通索引 允许出现相同的索引内容。 PRIMARY KEY主键索引 不允许出现相同的值,且不能为NULL值,一个表只能有一个primary_key索引。 fulltext index 全文索引 上述三种索引都是针对列的值发挥作用,但全文索引,可以针对值中的某个单词,比如一篇文章中的某个词,然而并没有什么卵用,因为只有myisam以及英文支持,并且效率让人不敢恭维,但是可以用coreseek和xunsearch等第三方应用来完成这个需求。 2 索引的CURD 索引的创建 ALTER TABLE 适用于表创建完毕之后再添加。 ALTER TABLE 表名 ADD 索引类型 (unique,primary key,fulltext,index)[索引名](字段名) ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX `index_name` (`column_list`) -- 索引名,可要可不要;如果不要,当前的索引名就是该字段名。 ALTER TABLE `table_name`...

深度学习背后的数学思想

深度神经网络(DNN)本质上是通过具有多个连接的感知器而形成的,其中感知器是单个神经元。可以将人工神经网络(ANN)视为一个系统,其中包含沿加权路径馈入的一组输入。然后处理这些输入,并产生输出以执行某些任务。随着时间的流逝,ANN“学习”了,并且开发了不同的路径。各种路径可能具有不同的权重,并且在模型中,比那些产生较少的理想结果的路径,以及被发现更重要(或产生更理想的结果)的路径分配了更高的权重。 在DNN中,如果所有输入都密集连接到所有输出,则这些层称为密集层。此外,DNN可以包含多个隐藏层。隐藏层基本上是神经网络输入和输出之间的点,激活函数对输入的信息进行转换。之所以称其为隐藏层,是因为无法从系统的输入和输出中直接观察到这一点。神经网络越深,网络可以从数据中识别的越多,输出的信息越多。 但是,尽管目标是从数据中尽可能多地学习,但是深度学习模型可能会遭受过度拟合的困扰。当模型从训练数据(包括随机噪声)中学习太多时,就会发生这种情况。然后,模型可以确定数据中非常复杂的模式,但这会对新数据的性能产生负面影响。训练数据中拾取的噪声不适用于新数据或看不见的数据,并且该模型无法概括发现的模式。...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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