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    深度学习优化器作用 更多内容
  • 优化器

    优化 查询重写 路径生成 计划生成 Analyze utile接口

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  • 各个模型深度学习训练加速框架的选择

    各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架: DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具,但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架,主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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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。 优化类型 grad:梯度下降算法 学习率:优化算法的参数,决定优化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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  • 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。

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  • 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。

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  • 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_

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  • 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。该参数可在PDB级别设置。 参数类型:布尔型 参数单位:无

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  • 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_

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  • 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,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该参数为基准设置。也可以使用其他基准,比如以毫秒计的实际执行时间。

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  • 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。 参数类型:布尔型 参数单位:无 取值范围: 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 设置方式:该参数属于U

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  • 其他优化器选项

    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《开发指南》中的“SQL调优指南 > 典型SQL调优点 > 子查询调优”章节。 disable_pullup_not_in_sublink:禁止优化对not in相关的子

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  • 优化器参数调整

    enable_hashagg=on 控制优化对Hash聚集规划类型的使用。 enable_hashjoin=on 控制优化对Hash连接规划类型的使用。 enable_mergejoin=on 控制优化对融合连接规划类型的使用。 enable_indexscan=on 控制优化对索引扫描规划类型的使用。

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  • 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_

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  • 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。 参数类型:USERSET 取值范围:布尔型 on表示使用。

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  • 优化器参数调整

    enable_hashagg=on 控制优化对Hash聚集规划类型的使用。 enable_hashjoin=on 控制优化对Hash连接规划类型的使用。 enable_mergejoin=on 控制优化对融合连接规划类型的使用。 enable_indexscan=on 控制优化对索引扫描规划类型的使用。

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  • 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。

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  • 其他优化器选项

    max_skew_num 参数说明:控制优化允许进行重分布优化的倾斜值个数。该参数仅8.2.1及以上集群版本支持。 参数类型:SUSET 取值范围:整型,0~INT_MAX 默认值:10 enable_dict_plan 参数说明:控制优化字典编码的总开关,即是否字典编码来加快group

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  • 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

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  • 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

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  • 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_

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  • 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。 该参数通过执行gs_guc reload修改时

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