自适应粒子群优化算法 更多内容
  • 算法优化

    算法优化 PERF05-02 通用算法优化 父主题: PERF05 性能优化

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  • 聚合算法优化

    要启动聚合算法优化,在Spark客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中进行设置。 表1 参数介绍 参数 描述 默认值 spark.sql.codegen.aggregate.map.twolevel.enabled 是否开启聚合算法优化: true:开启 false:不开启

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  • 聚合算法优化

    要启动聚合算法优化,在Spark客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中进行设置。 表1 参数介绍 参数 描述 默认值 spark.sql.codegen.aggregate.map.twolevel.enabled 是否开启聚合算法优化: true:开启 false:不开启

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  • PERF05-02 通用算法优化

    PERF05-02 通用算法优化 风险等级 中 关键策略 算法优化是提高程序性能的关键,可以通过改进算法的设计和实现方式来提高其效率和性能。以下是一些最佳实践: 使用正确的数据结构:选择合适的数据结构可以大辐提高算法的效率。例如,使用哈希表可以快速查找元素,使用数组可以快速访问元素。

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  • 排序策略-离线排序模型

    的均匀分布(高斯或者随机分布)。其中 nin 是该神经元的输入数目。 优化器类型 grad:梯度下降算法 学习率:优化算法的参数,决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 adam:自适应矩估计算法 结合AdaGrad和 RMS Prop两种优化算法的优点,对梯度的一阶矩估计(First Moment

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  • 多终端自适应版

    1G 1G 1G 搜索引擎优化 搜索引擎优化(SEO)的目标是提高网站在搜索引擎中的自然排名,从而增加有效访问量,让网站在行业内占据领先地位,获得品牌收益。如表4所示,主要介绍多终端自适应版站点的搜索引擎优化相关特性。 表4 搜索引擎优化特性 搜索引擎优化特性 入门版 标准版 推广版

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  • 排序策略

    的均匀分布(高斯或者随机分布)。其中 nin 是该神经元的输入数目。 优化器类型 grad:梯度下降算法 学习率:优化算法的参数,决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 adam:自适应矩估计算法 结合AdaGrad和RMSProp两种优化算法的优点,对梯度的一阶矩估计(First Moment

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  • 算法

    KcoreSample K核算法 KhopSample K跳算法 ShortestPathSample 最短路径算法 AllShortestPathsSample 全最短路径算法 FilteredShortestPathSample 带一般过滤条件最短路径 SsspSample 单源最短路径算法 Sh

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  • 使用Plan Hint进行调优

    连接时内表物化的Hint 指定agg算法的Hint 查询改写的Hint Outline Hint 指定Any子链接提升的Hint 指定扫描并行度的Hint 指定是否使用Semi Join的Hint 指定Stream Hashagg优化方式的Hint 指定是否使用minmax优化的hint 指定是否使用Partition-wise

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  • 群组与标签(联通用户专用)

    删除分为“级联删除”和“删除当前”: “级联删除”:删除群组时,该群组下的子群组会同时删除。 “删除当前”:删除群组后,该群组下的子群组会升级为根群组。当存在多个子群组时,会产生相应数量的根群组。例如根群组A,其子群组为B和C,若删除A,则B和C都将成为独立的根群组。 选择“所有群组”

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  • 算法

    算法 代码样例文件路径 样例方法名 对应的API com.huawei.ges.graph.sdk.v1.examples.persistence testShortestPath 最短路径算法 testShortestPathOfVertexSets 点集最短路径算法 test

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  • 算法

    算法 代码样例文件路径 样例方法名 对应的API com.huawei.ges.graph.sdk.v1.examples.persistence testShortestPath 最短路径算法 testShortestPathOfVertexSets 点集最短路径算法 test

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  • 自动模型优化介绍

    s支持的超参搜索功能,在无需算法工程师介入的情况下,即可自动进行超参的调优,在速度和精度上超过人工调优。 ModelArts支持以下三种超参搜索算法: 贝叶斯优化(SMAC) TPE算法 模拟退火算法(Anneal) 贝叶斯优化(SMAC) 贝叶斯优化假设超参和目标函数存在一个函

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  • 自适应计划选择的Hint

    自适应计划选择的Hint 功能描述 对于以PBE方式执行的查询语句和DML语句,用户可以通过在查询中加choose_adaptive_gplan hint触发自适应计划选择。 语法格式 针对查询开启自适应计划选择: 1 choose_adaptive_gplan 对于非PBE方

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  • 开启HetuEngine自适应查询执行

    维成本。为了解决上述问题,HetuEngine提供了自适应查询执行的功能,该功能会自适应地调度执行查询。 本章节介绍如何开启自适应查询执行功能。 开启HetuEngine自适应查询执行步骤 使用HetuEngine管理员用户登录Manager,选择“集群 > 服务 > HetuE

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  • 使用Plan Hint进行调优

    子链接块名的hint Hint的错误、冲突及告警 优化器GUC参数的Hint Custom Plan和Generic Plan选择的Hint 指定子查询不展开的Hint 指定不使用全局计划缓存的Hint 同层参数化路径的Hint 设置慢SQL管控规则的Hint 自适应计划选择的Hint 为子计划结果进行物化的Hint

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  • 设置成员信息

    群组”,进入群组页面。 找到需要设置成员的群组,单击。 您也可以进入群组详情页面,单击“编辑”。 选择“成员信息”页签,添加子群组信息或用户信息。 图1 成员信息 子群组信息:在“子群组信息”栏下,单击“添加”,勾选群组,单击“确认”。 用户信息:在“用户信息”栏下,单击“添加”,勾选用户,单击“确认”。

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  • 自适应计划选择的Hint

    自适应计划选择的Hint 功能描述 对于以PBE方式执行的查询语句和DML语句,用户可以通过在查询中加choose_adaptive_gplan hint触发自适应计划选择。 语法格式 针对查询开启自适应计划选择: 1 choose_adaptive_gplan 对于非PBE方

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  • 基因查询优化器

    基因查询优化器 介绍基因查询优化器相关的参数。基因查询优化器(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。 参数类型:USERSET 取值范围:布尔型 on表示使用。

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  • 基因查询优化器

    基因查询优化器 介绍基因查询优化器相关的参数。基因查询优化器(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。 参数类型:USERSET 取值范围:布尔型 on表示使用。

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  • 优化器

    优化器 查询重写 路径生成 计划生成 Analyze utile接口

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