关系逻辑

文章目录 4.1 创建RelOptInfo 4.1.1 RelOptInfo结构体 逻辑分解和物理优化产紧密 重写中,Query->Jointree通过Rangetblentry组织 逻分中,Rangetblentry将建立对应Reloptlnfo Rangetblentry对应范围表 对表描述,属逻辑层面 内部没提供和物理代价及物理路径相关的成员变量 Reloptlnfo: 生成物理连接路径及计算路径代价,属物理层面   査询树中约東条件是表达式,只保存表达式本身所需内容 逻辑分解将这些裸用Restrictlnfo封装 这样就可扩展表达式内容 Restrictlnfo中记录约束条件在物理优化中需要的变量 Query中,约束条件存放位置就是它原始语法位置 逻辑分解中,对它尝试下推 Restrictlnfo是为在下推时能更好和Reloptlnfo结合   逻辑分解阶段基于等价类推理,生成隐含约束条件, A=B和约束条件B=C能够推导出新的约束条件A=C 基于这种推理在物理优化时能生成更丰富的连接路径   关系数据库引外和半连接,很多关系代数中的经典理论不适用 约束条件下推过程中 由于外连接引入导致一些连接条件被延迟下推(delay) 谓词下推、连接顺序交换、基于等价类的推理是査询优化难点 没透彻理解逻辑分解优化,物理优化理解就更难 4.1 创建RelOptInfo 查询树

原文链接： https://www.cnblogs.com/lsgsanxiao/p/6955502.html 机器学习入门好文，强烈推荐（转） 转自 飞鸟各投林 史上最强----机器学习经典总结---入门必读----心血总结-----回味无穷 让我们从机器学习谈起 导读：在本篇文章中，将对 机器学习 做个概要的介绍。本文的目的是能让即便完全不了解机器学习的人也能了解机器学习，并且上手相关的实践。当然，本文也面对一般读者，不会对阅读有相关的前提要求。 在进入正题前，我想读者心中可能会有一个疑惑：机器学习有什么重要性，以至于要阅读完这篇非常长的文章呢？ 我并不直接回答这个问题前。相反，我想请大家看两张图，下图是图一： 图1 机器学习界的执牛耳者与互联网界的大鳄的联姻 这幅图上上的三人是当今机器学习界的执牛耳者。中间的是Geoffrey Hinton, 加拿大多伦多大学的教授，如今被聘为“Google大脑”的负责人。右边的是Yann LeCun, 纽约大学教授，如今是Facebook人工 智能 实验室的主任。而左边的大家都很熟悉，Andrew Ng，中文名吴恩达，斯坦福大学副教授，如今也是“百度大脑”的负责人与百度首席科学家。这三位都是目前业界炙手可热的大牛，被互联网界大鳄求贤若渴的聘请，足见他们的重要性。而他们的研究方向，则全部都是机器学习的子类-- 深度学习 。 下图是图二： 图2

代码来源: /*-------------CSS代码复制开始-------------*/ #xok.cc {} /* 此代码由 未知校内代码站(xok.cc) 收集/整理/调试 */ 　　margin在中文中我们翻译成外边距或者外补白（本文中引用外边距）。他是元素盒模型（box model）的基础属性。 一、margin的基本特性 　　margin属性包括margin-top,margin-right,margin-bottom,margin-left,margin，可以用来设置box的margin area。属性margin可以用来同时设置box的四边外边距，而其他的margin属性只能设置其自各的外边距。 　　margin属性可以应用于几乎所有的元素，除了表格显示类型（不包括 table-caption, table and inline-table）的元素，而且垂直外边距对非置换内联元素（non-replaced inline element）不起作用。 　　或许有朋友对非置换元素（non-replaced element）有点疑惑，稍微帮助大家理解一下。非置换元素，W3C中没有给出明确的定义，但我们从字面可以理解到，非置换元素对应着置换元素（replaced element），也就是说我们搞懂了置换元素的含义，就懂了非置换元素。置换元素，W3C中给出了定义：

前言 记得几个月前，在一次北京博客园俱乐部的活动上，最后一个环节是话题自由讨论。就是提几个话题，然后大家各自加入感兴趣的话题小组，进行自由讨论。当时金色海洋同学提出了一个话题——“什么是业务逻辑”。当时我和大家讨论ASP.NET MVC的相关话题去了，就没能加入“业务逻辑”组的讨论，比较遗憾。 其实，一段时间内，我脑子里对“业务逻辑”的概念也是非常模糊的。但在不断地阅读、思考和实践过程中，这个概念及其相关的内容才在我脑子里渐渐清晰。我想，很多朋友也许也对这个概念不是很了解，所以愿意结合既有资料和自己的思考，总结一篇关于业务逻辑的概述性文章，一则与朋友们分享探讨，二则也是为自己对业务逻辑的学习做一个总结和提升。因为我还不敢说对业务逻辑内涵及外延理解的非常充分，所以文中如有不当之处，还请各位不用客气，尽管批评就好！ 内容提要 =================== 前篇===================== 前言 内容提要 1、我把业务逻辑丢了！——找回丢失的业务逻辑 2、细说业务逻辑 2.1、业务逻辑到底是什么 2.2、业务逻辑的组成结构 2.2.1、领域实体（Domain Entity） 2.2.2、业务规则（Business Rules） 2.2.3、完整性约束（Validation） 2.2.4、业务流程及工作流（Business Processes and

verilog语法学习心得 1.数字电路基础知识： 布尔代数、门级电路的内部晶体管结构、组合逻辑电路分析与设计、触发器、时序逻辑电路分析与设计 2.数字系统的构成： 传感器 AD 数字处理器 DA 执行部件 3.程序通在硬件上的执行过程： C语言(经过编译)-->该处理器的机器语言(放入存储器)-->按时钟的节拍，逐条取出指令、分析指令、执行指令 4.DSP处理是个广泛概念，统指在数字系统中做的变换(DFT)、滤波、编码解码、加密解密、压缩解压等处理 5.数字处理器包括两部分：高速数据通道接口逻辑、高速算法电路逻辑 6.当前，IC产业包括IC制造和IC设计两部分，IC设计技术发展速度高于IC设计 7.FPGA设计的前续课程：数值分析、DSP、C语言、算法与数据结构、数字电路、HDL语言 计算机微体系结构 8.数字处理器处理性能的提高：软件算法的优化、微体系结构的优化 9.数字系统的实现方式： 编写C程序,然后用编译工具得到通用微处理器的机器指令代码，在通用微处理器上运行(如8051/ARM/PENTUIM) 专用DSP硬件处理器 用FPGA硬件逻辑实现算法，但性能不如ASIC 用ASIC实现，经费充足、大批量的情况下使用，因为投片成本高、周期长 10.FPGA设计方法： IP核重用、并行设计、层次化模块化设计、top-down思想 FPGA设计分工：前端逻辑设计、后端电路实现

简介： 总结： 1. 逻辑层使用js引擎，视图层使用webview渲染 2. 微信小程序已经支持了绝大部分的 ES6 API 3. 可以自动补全css的兼容语法 文档： https://developers.weixin.qq.com/miniprogram/dev/framework/details.html 一. 设计 总结： 设计图750px， 1px = 1rpx，方便计算 二. 小程序页面结构 wxml: 功能类似html，描述节点，但小程序的 WXML 用的标签是 view , button , text 等等，这些标签就是小程序给开发者包装好的基本能力，我们还提供了地图、视频、音频等等组件能力 wxss: 类似css，有css大部分属性： 1. 单位rpx 2. 样式导入和less等css预处理器一致，用@import 3. 不能用嵌套选择器 js: 微信小程序的 JavaScript 运行环境即不是 Browser 也不是 Node.js。它运行在微信 App 的上下文中，不能操作DOM，没有window, document, 也不能通过 Node.js 相关接口访问操作系统 API JS 脚本文件通过改变数据来处理用户的操作 Page({ data: { msg: '' }, clickMe: function() { this.setData({ msg:

0x01 漏洞挖掘 01 注册 注册中最常见的有两个，一个是恶意注册，另一个是账户遍历。一个好的注册界面应该是这样 或者这样的 而不是这样的 要么使用短信或邮箱进行验证，要么存在难以识别的验证码，使得注册的请求无法批量提交。那么账户遍历是什么意思呢？在注册的时候Web程序往往会有用户名或手机号（或其他什么）检测之类的步骤，以避免相同账号注册两次，比如一般会提示“***用户名已存在！”。我们就可以利用这个步骤去批量尝试一些用户名，如果提示已存在就说明存在这个用户，然后就可以用这个用户名进行下一步操作，比如登录爆破（直接爆破的话可能会提示“用户名或密码错误”，用已知用户名爆破就只需要关心密码问题了）和密码找回。 02 登录 登录里比较简单的一种的情况就是登录界面不存在验证码可以直接爆破，第二种就是存在验证码但可被绕过，第三种是第三方账户登录可被绕过，这里重点说第二和第三种的问题。 1、短信验证码 这种情况一般指4位数字验证码，且不限制错误次数。比如以某APP为例，短信登录界面如下 获取验证码后随意填写，抓包 然后在intruder里爆破 再用获得的验证码登录即可。 2、图形验证码 以ESPCMS V6的一个漏洞为例，在会员和后台登陆的地方对验证码识别的方式是可以绕过的，在文件/upload/interface/member.php 500行左右的位置是后台登陆检验验证码的地方：

第七节： 机器学习中第一个算法：回归算法 亮点： 1.因变量和自变量之间的关系实现数据的预测。 2.不同自变量对因变量影响的强度。（不就是k嘛） for example ：对房价估计时，需要确定房屋面积（自变量）与其价格（因变量）之间的关系，可以利用这一关系来预测给定面积的房屋的价格。 可以有多个影响因变量的自变量。 一、线性回归 其中，X=(x1,​x2,…,xn) 为 n 个输入变量，W=(w1,w2,…,wn) 为线性系数，b 是偏置项。目标是找到系数 W 的最佳估计，使得预测值 Y 的误差最小。 亮点： 1.W很重要，要W最佳，使得误差最小。 2.最小二乘法，可以使得W最佳。即使预测值 (Yhat) 与观测值 (Y) 之间的差的平方和最小。 3.还有个b偏置 因此，这里尽量最小化损失函数： 根据输入变量 X 的数量和类型，可划分出多种线性回归类型： 简单线性回归（一个输入变量，一个输出变量），多元线性回归（多个输入变量，一个输出变量），多变量线性回归（多个输入变量，多个输出变量）。 二、逻辑回归 ：用来确定一个事件的概率。通常来说，事件可被表示为类别因变量。事件的概率用 logit 函数（Sigmoid 函数）表示： 现在的目标是估计权重 W=(w1,w2,…,wn) 和偏置项 b。在逻辑回归中，使用最大似然估计量或随机梯度下降来估计系数。损失函数通常被定义为交叉熵项：

【编者按】DTCC 2019已经结束，云栖社区沉淀了很多阿里巴巴所分享的优质演讲 整理稿件 。这篇转载自IT168&ITPUB执行总编老鱼的公众号，分享给大家。 李飞飞，现任阿里巴巴集团副总裁、高级研究员，阿里云智能数据库事业部总负责人。加入阿里巴巴之前为美国犹他大学计算机系终身教授。研究成果多次获得了IEEE ICDE、ACM SIGMOD最佳论文奖等重要学术奖项。 2018年，李飞飞加入阿里巴巴达摩院，带领团队投入到具有自主知识产权的研究当中。目前，带领的阿里云智能数据库事业部所研发的新一代分布式数据库系统，支撑了阿里巴巴集团的复杂业务、海量数据和双11交易洪峰的挑战，已经被应用于多个城市的智能城市交通网络管理，并服务了金融、零售、物流、制造等行业企业。 2018年，阿里云数据库成功进入Gartner数据库魔力象限，这是该榜单首次出现中国公司，近日，阿里云数据库再次入选Forrester数据库评估报告，成为国内首个获得两大顶级机构认可的科技公司。 2019年5月10日，DTCC 2019(第十届中国数据库技术大会)在北京举办，李飞飞来到现场发表了精彩的主题演讲，并在大会期间接受了IT168&ITPUB执行总编老鱼的深度专访，众多独特观点精彩纷呈。 透露两条信息： 1、PolarDB从去年10月开始商业化到目前，已经成为阿里云上增长最快的数据库产品； 2

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