优化器深度学习 更多内容
  • 深度学习模型预测

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域,DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 深度学习模型预测

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域,DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 优化器

    优化 查询重写 路径生成 计划生成 Analyze utile接口

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 构建学习器

    构建学习 from modelarts.algo_kits import Learner learner = Learner( model=model, datablock=db, output_dir="./output", optimizer="SGD"

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 概述

    概述 天筹求解服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务,以自研AI求解为核心引擎,结合机器学习深度学习技术,为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 父主题: 产品介绍

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 天筹求解器服务简介

    天筹求解服务简介 天筹求解服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务,以自研AI求解为核心引擎,结合机器学习深度学习技术,为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 父主题: 服务介绍

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 数学优化求解器

    数学优化求解 运筹优化算法基于实际约束场景(如成本和收益、可用资源和需求、目标和限制等),运用数学规划和元启发式算法等多种优化引擎找到最佳的解决方案,去解决实际问题。 运筹优化算法的主要研究对象是各种有组织的管理问题及其生产经营活动,算法的目的是针对所研究的对象求得一个合理运用

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 优化器方法配置

    优化方法配置 这些配置参数提供了影响查询优化选择查询规划的原始方法。如果优化为特定的查询选择的缺省规划并不是最优的,可以通过使用这些配置参数强制优化选择一个不同的规划来临时解决这个问题。更好的方法包括调节优化开销常量、手动运行ANALYZE、增加配置参数default_

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 优化器开销常量

    优化开销常量 介绍优化开销常量。这里描述的开销可以按照任意标准度量。只关心其相对值,因此以相同的系数缩放它们将不会对优化的选择产生任何影响。缺省时,它们以抓取顺序页的开销为基本单位。也就是说将seq_page_cost设为1.0,同时其他开销参数以它为基准设置。也可以使用其他基准,比如以毫秒计的实际执行时间。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 其他优化器选项

    enable_trigger_shipping 参数说明:控制触发场景是否允许将触发下推到DN执行。 该参数属于USERSET类型参数,请参考表1中对应设置方法进行设置。 取值范围:布尔型 on表示允许将触发下推到DN执行。 off表示不允许将触发下推到DN执行,在CN执行。 默认值:on enable_remotejoin

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 优化器方法配置

    优化方法配置 这些配置参数提供了影响查询优化选择查询规划的原始方法。如果优化为特定的查询选择的缺省规划并不是最优的,可以通过使用这些配置参数强制优化选择一个不同的规划来临时解决这个问题。更好地方法包括调节优化开销常量、手动运行ANALYZE、增加配置参数default_

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 其他优化器选项

    其他优化选项 cost_model_version 参数说明:此参数用来指定优化代价模型的版本。可以视作一个保护参数,用来禁用最新的优化代价模型,保持和旧版本计划一致。改变此参数,可能会导致很多SQL计划的改变。因此修改前请谨慎评估。 该参数属于USERSET类型参数,请参考表1中对应设置方法进行设置。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 其他优化器选项

    disable_pullup_expr_sublink:禁止优化将expr_sublink类型的子连接提升,关于sublink的分类和提升原理详见子查询调优。 默认值:magicset enable_pbe_optimization 参数说明:设置优化是否对以PBE(Parse Bind Ex

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 优化器方法配置

    优化方法配置 这些配置参数提供了影响查询优化选择查询规划的原始方法。如果优化为特定的查询选择的缺省规划并不是最优的,可以通过使用这些配置参数强制优化选择一个不同的规划来临时解决这个问题。更好的方法包括调节优化开销常量、手动运行ANALYZE、增加配置参数default_

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 基因查询优化器

    基因查询优化 介绍基因查询优化相关的参数。基因查询优化(GEQO)是一种启发式的查询规划算法。这个算法减少了对复杂查询规划的时间,而且生成规划的开销有时也小于正常的详尽的查询算法。 geqo 参数说明:控制基因查询优化的使用。 该参数属于USERSET类型参数,请参考表1中对应设置方法进行设置。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 优化器开销常量

    优化开销常量 介绍优化开销常量。这里描述的开销可以按照任意标准度量。只关心其相对值,因此以相同的系数缩放它们将不会对优化的选择产生任何影响。缺省时,它们以抓取顺序页的开销为基本单位。也就是说将seq_page_cost设为1.0,同时其他开销参数以它为基准设置。也可以使用其他基准,比如以毫秒计的实际执行时间。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 基因查询优化器

    基因查询优化 介绍基因查询优化相关的参数。基因查询优化(GEQO)是一种启发式的查询规划算法。这个算法减少了对复杂查询规划的时间,而且生成规划的开销有时也小于正常的详尽的查询算法。 geqo 参数说明:控制基因查询优化的使用。 该参数属于USERSET类型参数,请参考表1中对应设置方法进行设置。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 优化器开销常量

    优化开销常量 介绍优化开销常量。这里描述的开销可以按照任意标准度量。只关心其相对值,因此以相同的系数缩放它们将不会对优化的选择产生任何影响。缺省时,它们以抓取顺序页的开销为基本单位。也就是说将seq_page_cost设为1.0,同时其他开销参数以它为基准设置。也可以使用其他基准,比如以毫秒计的实际执行时间。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 基因查询优化器

    基因查询优化 介绍基因查询优化相关的参数。基因查询优化(GEQO)是一种启发式的查询规划算法。这个算法减少了对复杂查询规划的时间,而且生成规划的开销有时也小于正常的详尽的查询算法。 geqo 参数说明:控制基因查询优化的使用。 该参数属于USERSET类型参数,请参考表1中对应设置方法进行设置。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 其他优化器选项

    enable_trigger_shipping 参数说明:控制触发场景是否允许将触发下推到DN执行。 该参数属于USERSET类型参数,请参考表1中对应设置方法进行设置。 取值范围:布尔型 on表示允许将触发下推到DN执行。 off表示不允许将触发下推到DN执行,在CN执行。 默认值:on enable_remotejoin

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 优化器方法配置

    优化方法配置 这些配置参数提供了影响查询优化选择查询规划的原始方法。如果优化为特定的查询选择的缺省规划并不是最优的,可以通过使用这些配置参数强制优化选择一个不同的规划来临时解决这个问题。更好的方法包括调节优化开销常量、手动运行ANALYZE、增加配置参数default_

    来自:帮助中心

    查看更多 →

共105条
看了本文的人还看了