优化器

大数据新视界 -- Hive 查询性能优化：基于成本模型的奥秘（上）（5/ 30）💖💖💖亲爱的朋友们，热烈欢迎你们来到青云交的博客！能与你们在此邂逅，我满心欢喜，深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代，我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客，正是这样一个温暖美好的所在。在这里，你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识，还可以毫无拘束地畅所欲言，尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来，愿我们能在这片小小的天地里共同成长，共同进步。💖💖💖

PyTorch自定义学习率调度器实现指南在深度学习训练过程中，学习率调度器扮演着至关重要的角色。这主要是因为在训练的不同阶段，模型的学习动态会发生显著变化。

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关系代数与逻辑优化规则 (一): 定义作者: zhuwenzhuang, 2024.05.08.阅读前假设读者熟悉数据库使用,了解 SQL 的语法和关系算子的大概含义, 能通过 EXPLAIN 命令查看数据库执行计划.

神经网络——torch.optim优化器的使用optimizer.step()是大多数优化器支持的简化版本。一旦使用例如计算梯度，就可以调用该函数。 backward()反向传播。

聊聊分布式 SQL 数据库Doris(九)优化器的作用是优化查询语句的执行效率，它通过评估不同的执行计划并选择最优的执行计划来实现这一目标。CBO: 一种基于成本的优化器，它通过评估不同查询执行计划的成本来选择最优的执行计划。CBO会根据数据库系统定义的统计信息以及其他因素，对不同的执行计划进行评估，并选择成本最低的执行计划。CBO的目标是找到一个最优的执行计划，使得查询的执行成本最低。

深度学习：常用优化器Optimizer简介梯度下降算法是使权重参数沿着整个训练集的梯度方向下降，但往往深度学习的训练集规模很大，计算整个训练集的梯度需要很大的计算量，为了减少计算量加速训练，在此基础上演化出随机梯度下降算法（SGD），沿着随机选取的小批量数据的梯度方向下降。假设权重记作 w w w，学习率为 α \alpha α，随机选取小批量样本计算梯度 d w dw dw，模型在更新权重的公式如下： w t + 1 = w t − α × d w t w_{t+1} = w_t - \alpha \times dw_t wt+1=wt−α×