问题标签 [cost-based-optimizer]

I am using memory database(derby) with spring framework.

I am using that with bunch of annotations and xml. It works nice, but I am not sure my SQL is good enough or needs some optimizations.

Is there anyway to check the cost of SQL with derby? (I already visited derby homepage, but I need more examples) Thanks.

我提前道歉，因为我是这个领域的新手，我可能没有预先提供所有必需的信息，但这里是。

• 我在一个两节点 Oracle RAC 上。
• 最近收集了优化器统计数据并且非常准确。
• 我有一个查询，其中引用了 3 个表。（表 A 左外连接 X 上的表 B 左外连接 Z 上的表 C。）
• 表 B 和 C 已分区。
• 这三个表的度数均为 1。
• select index_name from dba_indexes where degree != 1 and index_name not like 'SYS%' 不返回任何行。（因此索引的度数为 1）。
• 我设置了以下参数：

.

和

• 表和索引的所有度数设置为 1
• parallel_degree_policy 设置为 MANUAL
• 查询中未提供任何提示

在运行解释计划时，我的自动 DOP：计算并行度计算为 3 的可能原因是什么？

I need to solve an assignment problem between the pixels of two images. That means, I want to find the pixel from the left image that matches best to a given pixel in the right image. But not on a per pixel basis, but considering the overall cost of all assignments.

Usually, you build a cost matrix for that and then lower on a row and column basis until you get at least one zero in each column and row. Those zeros are optimal assignments then. However, the cost matrix for a 1920 * 1080 pixel image would be roughly 4TB in memory, which I can't handle.

Is there an alternative that uses less space to solve the assignment problem?

这是一个有点抽象的问题，我希望没关系（如果没有，请告诉我一个更好的地方问它）：

我有一堆布尔条件，我们称它们为A, B, C, D, ....

在我的代码中，我需要使用这些条件来区分几种不同的可能场景。例如，我可以有这样的东西（在伪代码中）：

现在，我可以开始组合这些 if 语句来优化所需的评估次数，例如：

但我同样可以“短路”（我使用松散的术语）一些不同的评估，比如：

假设评估这些条件的成本存在显着差异，例如，有些需要数据库调用，有些是简单的变量空值检查等。那么，对于如何分解代码可能有一个最佳解决方案（假设所有情况都有同样的可能性）。

例如，如果 A 和 B 的评估很便宜，而 C 或 D 的评估很昂贵，则上面的第一个版本可能平均更好，因为如果 A 和 B 为真，C 和 D 可能永远不需要得到评估。而如果 C 和 D 很便宜，而 A 或 B 很贵，则平均而言，第二版更好。

是否有一些正式的框架或其他方法来确定这种优化？

我有一个信号X1 = [a1,...aN]值[a1,....,aN]总是 > 0

我还有其他 599X2, X3, ...,X600个相同长度(N)的信号X1。这些信号可以假定值 >0 和 <0。

我知道所有 600 个信号的总和始终为正且等于信号S
S = X1 + X2 + ... + X600

我想分配第一个信号 X1 以便以最好的方式减少其他信号的负值......你能建议我怎么做（我使用 matlab）吗？

在最好的情况下S = X2' + X3' + ... + X600'，X2', X3'等是积极的信号。

谢谢

编辑

我正在编码的内容：我正在构建一个简单的神经网络，其中包含权重矩阵 w 和分数的第二个参数 u。将我的输入向量与 w 相乘后，将结果与向量 u 相乘，得到一个数字的结果，这就是我的分数。

我现在在哪里：我计算了两个参数相对于我的损失函数的梯度。

我的问题：现在我卡住了下一步该做什么？

我的解决方案建议：我可以用 w = w + learningrate * w_grad 更新参数（也可以用 u = u 学习率 *u_grad 更新参数）并执行此过程，直到我的成本/损失值降低……这行得通吗？这个对吗？这是随机梯度下降的简单实现吗？

我正在使用 Java 进行编码，如果您有一个简单且良好的文档示例，如何以一种简单的方式优化神经网络，您可以与我分享。

提前致谢！

我有以下问题需要在 MATLAB 中解决：

我得到一个 n × n 矩阵，它的元素总和对于所有 n 总是定义为 1。我想将我的矩阵（称为矩阵 A）转换为另一个矩阵（称为矩阵 B），其元素之和也为 1。但是，矩阵 B 将具有不同的元素。移动任何单元的“成本”定义为沿矩阵的水平和垂直移动次数 * 沉积。例如，

我的成本是 1.6，因为我移动了 0.3 2 个单位（1 个向下和 1 个向右），总成本为 0.6，我向下移动了 0.5 2 个单位，总成本为 1。

我需要对一个 19 x 19 矩阵执行此操作，该矩阵具有不同的条目，分散。我将如何执行此操作？我知道这是最小成本流问题的解决方案，但我很难在 MATLAB 中实现它。

在 AWS 上削减成本的最佳方法是什么？AWS、EC2 和 RDS

鉴于我有一个数组，说：

我想返回值 2（这是每个数组元素的长度。）

但如果我有类似的东西

我想在数组的第二个元素之后立即停止计算/循环'AB2'，让我的函数返回 null。

就性能和速度而言，实现这一目标的最有效方法是什么？由于这样的数组可能会变长。

我有一个问题，我需要计算可变价格的最佳价格。

基本上是纸页成本

它需要找出最优惠价格的最佳组合。

我一直在使用 python 3.5 if、elif 和 else 以及 while 语句，并实现了 counter += 1 行，但这是我所能得到的。

有什么想法吗？