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ICDM'23 BICE论文解读:基于双向LSTM和集成学习的模型框架

本文分享自华为云社区《ICDM'23 BICE论文解读》,作者:云数据库创新Lab。 导读 本文《Efficient Cardinality and Cost Estimation with Bidirectional Compressor-based Ensemble Learning》是由华为云数据库创新Lab联合电子科技大学数据与智能实验室发表在顶会ICDM’23的长文。ICDM是数据挖掘领域顶级学术会议之一。本届会议共收到投稿1003篇,其中录用长文94篇,长文录取率约为9.37%,总体录取率约为19.94%。 摘要 查询优化器在数据库管理系统中有着非常重要的作用,而基数和代价估计是查询优化器能否输出高质量执行计划的基础。为增强基数和代价估计,我们提出了一种基于双向LSTM和集成学习的模型框架,名为BICE。具体地,我们设计了4个自编码器组成特征提取器对查询计划中不同种类的丰富信息进行提取与编码。我们通过图嵌入算法学习表与表之间的关联,并作为连接条件编码的依据。之后,我们建立了双向LSTM对物理计划进行学习。此外,我们通过基于贝叶斯神经网络结合主动学习抽取不同的数据样本集合,以...

解密最受欢迎的开源 Serverless 框架:流量篇

作者:元毅 对于 web 应用来说,通过请求流量的并发数、qps、rt 等指标,可以很好的衡量当前的 web 服务质量。Knative 中提供了基于请求驱动的 Serverless 能力,包括多版本管理流量,流量访问,基于流量的弹性以及监控等。本文从流量角度出发,为您解密 Knative 相关的能力。 Knative 是一款基于 Kubernetes 的开源 Serverless 应用编排框架,其目标是制定云原生、跨平台的 Serverless 应用编排标准。Knative 主要功能包括基于请求的自动弹性、缩容到 0、多版本管理、基于流量的灰度发布、函数部署以及事件驱动等。 流量管理 如何做蓝绿发布 我们首先看一下,在 K8s 中如果要做基于流量的蓝绿发布需要怎么做? 首先需要创建对应的 K8s Service 与 Deployment,如果需要弹性,则还需要配置 HPA,然后在流量灰度发布时,要创建新的版本。以上图为例,创始版本是 v1,要想实现流量灰度发布,我们需要创建一个新的版本 v2。创建 v2 时,要创建对应的 Service、Deployment、HPA。创建完之后通过 I...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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