当传统联邦学习面临异构性挑战
|
支持的 ML 任务 TensorFlow Lite Task Library 目前支持六个 ML 任务，包括视觉和自然语言处理用例。下面将逐一进行简要介绍。
天，我们将为大家介绍 TensorFlow Lite Task Library，这是一组功能强大且易于使用的模型接口，可代您处理大多数预处理和后处理以及其他复杂逻辑。Task Library 支持主流的机器学习任务，包括图像分类与分割、目标检测和自然语言处理。模型接口针对每个任务进行过专门设计，可实现最佳性能和易用性——现在，只需 5 行代码就可以在受支持任务的预训练和自定义模型上执行推理！目前，Task Library 已广泛用于许多 Google 产品的生产环境中。
执行计划最终选择了index_author_id索引，原因是index_author_id的cost小于index_title。这里需要介绍MySQL的代价计算模型。 MySQL代价模型 总代价模型：COST = CPU Cost + IO Cost MySQL在cost类型上分为IO、CPU和Memory，MySQL5.7的代价模型还在完善中，Memory的代价虽然已经收集了，但还没有计算在最终的代价中。 MySQL5.7在源码上对cost模型进行了大量重构，代价分为server层和engine层。server层主要是CPU代价，而engine层主要是IO代价。MySQL5.7 引入了两个系统表mysql.server_cost和mysql.engine_cost来分别配置这两个层的代价。 以下分析均基于MySQL5.7.10 server_cost 1. row_evaluate_cost (default 0.2) 计算符合条件的行的代价，行数越多，此项代价越大； 2. memory_temptable_create_cost (default 2.0) 内存临时表的创建代价； 3. memory_temptable_row_cost (default 0.2) 内存临时表的行代价； 4. key_compare_cost (default 0.1) 键比较的代价，例如排序； 5. disk_temptable_create_cost (default 40.0) 内部myisam或innodb临时表的创建代价； 6. disk_temptable_row_cost (default 1.0) 内部myisam或innodb临时表的行代价； 可以看出创建临时表的代价是很高的，尤其是内部的myisam或innodb临时表。 engine_cost 1. io_block_read_cost (default 1.0) 从磁盘读数据的cost，对innodb来说，表示从磁盘读一个page的cost； 2. memory_block_read_cost (default 1.0）； 从内存读数据的cost，对innodb来说，表示从buffer pool读一个page的cost。 目前io_block_read_cost和memory_block_read_cost默认值均为1，实际生产中建议酌情调大memory_block_read_cost，特别是对普通硬盘的场景。
对表tb_article创建复合索引index_title_author （编辑：新余站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
