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浅析MySQL 8.0直方图原理

本文分享自华为云社区《【MySQL技术专栏】MySQL8.0直方图介绍》,作者:GaussDB 数据库。 背景 数据库查询优化器负责将SQL查询转换为尽可能高效的执行计划,但因为数据环境不断变化导致优化器对查询数据了解的不够充足,可能无法生成最优的执行计划进而影响查询效率,因此MySQL8.0推出了直方图(histogram)功能来解决该问题。 直方图用于统计字段值的分布情况,向优化器提供统计信息。利用直方图,可以对一张表的一列数据做分布统计,估算where条件中过滤字段的选择率,从而帮助优化器更准确地估计查询过程中的行数,选择更高效的查询计划。 本文将对直方图概念进行介绍,借助举例描述直方图的使用方式,对创建/删除直方图的原理进行浅析,并通过例子说明其应用场景。 MySQL8.0直方图介绍 数据库中,查询优化器所生成执行计划的好坏关乎执行耗时的多少,优化器若是不清楚表中数据的分布情况,可能会导致无法生成最优的执行计划,造成执行时浪费时间。 假设一条SQL语句要查询相等间隔的两个不同时间段内出行的人数,若不知道每个时间段内的人数,优化器会假设人数在两个不同时间段内是均匀分布的。如果两个...

解读注意力机制原理,教你使用Python实现深度学习模型

本文分享自华为云社区《使用Python实现深度学习模型:注意力机制(Attention)》,作者:Echo_Wish。 在深度学习的世界里,注意力机制(Attention Mechanism)是一种强大的技术,被广泛应用于自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)领域。它可以帮助模型在处理复杂任务时更加关注重要信息,从而提高性能。在本文中,我们将详细介绍注意力机制的原理,并使用 Python 和 TensorFlow/Keras 实现一个简单的注意力机制模型。 1. 注意力机制简介 注意力机制最初是为了解决机器翻译中的长距离依赖问题而提出的。其核心思想是:在处理输入序列时,模型可以动态地为每个输入元素分配不同的重要性权重,使得模型能够更加关注与当前任务相关的信息。 1.1 注意力机制的基本原理 注意力机制通常包括以下几个步骤: 计算注意力得分:根据查询向量(Query)和键向量(Key)计算注意力得分。常用的方法包括点积注意力(Dot-Product Attention)和加性注意力(Additive Attention)。 计算注意力权重:将注意力得分通过 softmax 函数转化为...

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