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玩转GaussDB 中的SET操作符

摘要:关系数据库中提供了一个关于集合的运算符SET操作符,其中包括以下操作:UNION/UNION ALL 并集、INTERSECT 交集、MINUS 差集。 本文分享自华为云社区《GaussDB 中的SET操作符 (UNION, INTERSECT, MINUS)【玩转PB级数仓GaussDB(DWS)】》,作者:林欣。 SET操作符有哪些 关系数据库中提供了一个关于集合的运算符SET操作符,其中包括以下操作: UNION/UNION ALL 并集 INTERSECT 交集 MINUS 差集 操作符讲解 UNION 合并两个查询结果集,隐式DINSTINCT,删除重复行(即取集合并集) –合并两个提取表/派生表(derived table), 返回结果为:[a,b,c,d,e] SELECT FC FROM (VALUES(‘a’),(‘b’),(‘c’),(‘e’)) Table1 (FC) UNION SELECT FC FROM (VALUES(‘a’),(‘b’),(‘c’),(‘d’)) Table2 (FC) 使用COUNT函数统计其个数,可以发现其结果总共只有5行 ...

精选博客系列|将基于决策树的Ensemble方法用于边缘计算

在即将到来的边缘计算时代,越来越需要边缘设备执行本地快速训练和分类的能力。事实上,无论是手机上的健康应用程序、冰箱上的传感器还是扫地机器人上的摄像头,由于许多原因,例如需要快速响应时间、增强安全性、数据隐私,甚至考虑到盈利能力,通常都需要进行本地计算。 无论是以什么方式进行机器学习,对于此类设备来说,具有异构性、有限的连接和有限的硬件资源是一个持续存在的、我们必须解决的挑战。事实上,人们经常面临着矛盾的需求,边缘设备必须在本地执行大量的计算、存储和通信,同时还要遵守如有限的内存、网络连接和计算的资源限制。这通常是由于时间或功率限制以及增加的数据和可用信息量。 这里,我们重点讨论利用基于决策树的Ensemble方法进行计算和内存高效的本地(即设备上)训练和分类,这是处理表格数据的实际标准。 基于决策树的Ensemble方法 事实上,基于树的Ensemble方法,例如随机森林(RF)和XGBoost,由于其健壮性、易用性和泛化性,经常用于对表格数据进行分类。反过来,分类任务通常用作许多应用域中的子例程,例如金融、欺诈检测、医疗保健和入侵检测。因此,这种方法的效率和精度与效用之间的权衡至关重...

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