此时此刻,工作备受一个品类之数量 Table 和 Stored Procedure 在 DB2
数据库,需要看的。下面将以过程被相遇的几单问题整治下:

友善动手训练神经网络,选择开源深度上框架,主要考虑用之人大都,方向重点汇集视觉、语音,初学最好于计算机视觉入手,用各种网络模型训练手写数字(MNIST)、图像分类(CIFAR)数据集。

基本功运用

之前多是为此 SQLServer,初次操作 DB2
数据库,虽说语法大多接近,还是各种不顺手。

关于DB2,相关材料和书推荐:

  • 牛新庄
    -《循序渐进DB2》《深入解析DB2》《DB2性能调整以及优化》
  • 《DB2 Express-C 快速入门》

此外,可参考:DB2中国社区;

一个服务器可以打多单实例,一个实例下得建造多个数据库,一个数据库可涵盖多独说明空间。

几单注意事项

  • SQL 语句必须使盖 ; 结尾
  • declare 定义变量不要带 @,这是暨 SQL Server 的界别
  • SQLSTATE 和 SQLCODE 可以供 SQL 命令的运行状态
  • 囤过程调用:call ProcedureName(inVal, …, inVal, ?, … ,
    ?);,其中,? 是出口参数占位符
  • NULL
    对于完整性约束与询问带来副作用,建议表中尽好尚未空值,在建表时抬高非空约束
  • 发明存储于表数据空间,索引存储在目录数据空间
  • 分区提高系统性能

常用命令

(1)查询

// 查看表字段信息
[1]. describe table schemaName.tableName;
[2]. describe select * from schemaName.tableName;
// 查看表索引信息
[1]. describe indexes for table schemaName.tableName show detail;
[2]. select * from syscat.indexes where tabname='大写的表名';

(2)删除

// 删除索引
drop index schemaName.indexName;

(3)重命名

// 重命名 表名
rename table schemaName.oldTabName to newTabName;
// 重命名 字段
alter table schemaName.TabName
    rename column oldColName to newColName;

里头,表 oldTabName 不要发外键约束与视图引用。此外,尽量避免字段重命名。

建表

曾经解是表 tabSqh,创建 tabSqh 的副本 tabSqh_Copy:

CREATE TABLE tabSqh_Copy like tabSqh;
INSERT INTO tabSqh_Copy select * from tabSqh;

只顾,该方式就复制表结构以及表数据,tabSqh_Copy
没有相关的表约束,需要手动添加:

alter table tabName
    add constraint P_tabName primary key(IDKey);
alter table tabName1
        add constraint F_IDKey foreign key (IDKey)
                references tabName2 (IDKey)
on delete restrict on update restrict;        

任何连锁约束添加方法要是之。

SELECT 高级用法

此地介绍 select 在 DB2 中之 3 栽高级用法:

(1)复制表结构

CREATE TABLE new_table_name LIKE table_name; 

(2)创建结果说明

CREATE TABLE new_table_name AS (
    SELECT * FROM table_name
) DEFINITION ONLY; 

(3)创建物化查询表(MQT)

create table new_table_name AS (
    select * from table_name
) data initially deferred refresh deferred;   
refresh table new_table_name; 

物化表SELECT语句看似一个询问,没有真的形成表,类型显示为Query,但她完全可以当表来用。 

删表

(1)删除单行数据还是批量去除数据:方法2比较办法1性能好

// 方法1
DELETE FROM tabName WHERE 过滤条件  
// 方法2
DELETE FROM  
(  
    SELECT * FROM tabName WHERE 过滤条件  
);

(3)全表数据删除

// 方法1
DELETE FROM tabName;
// 方法2
DROP TABLE ...
CREATE TABLE ...
// 方法3
ALTER TABLE tabName ACTIVATE NOT LOGGED INITIALLY WITH EMPTY TABLE;

(4)直接删除表

DROP TABLE tabName;

临时表

DB2的临时表基于会话(session),且会说话中彼此隔离。当会讲话了时,临时表的数让删去,临时表也会为剔除。

临时表的意图:

  • 保留中间结果集,以便任务的延续处理
  • 免复杂的SQL语句,将同一修较为复杂的SQL语句分解变成多长长的简单的SQL语句,提高运行效率

    // 创建临时表
    DECLARE GLOBAL TEMPORARY TABLE session.TmpTableName
    LIKE rvc.TableName INCLUDING COLUMN DEFAULTS
    WITH REPLACE
    ON COMMIT PRESERVE ROWS
    NOT LOGGED;
    // 向临时表中插数据
    INSERT INTO session.TmpTableName
    SELECT * FROM rvc.TableName WHERE <过滤条件>;

里面,NOT LOGGED 代表未记录日志,WITH REPLACE
代表要曾在临时表则替换的,ON COMMIT PRESERVE ROWS
表示commit后依然保留表中的数量。之后,临时表可以当做是普通表,查询、联表均只是。

有关session临时表的几乎独问题:http://www.db2china.net/Question/28913

有关session临时表控制选项 ON COMMIT PRESERVE
ROWS的讲:http://www.db2china.net/Article/9916

瞩目,全局临时表允许创建索引、但不同意创建主键和唯一约束。创建的现表同原表有同一之申结构,但是相关列的性能(主键、外键、唯一约束、索引等)信息是未曾底。

另外信息但参考:DECLARE GLOBAL TEMPORARY TABLE –
IBM;

DGTT 与 CGTT

上述临时表均为 DGTT(已扬言的大局临时表),DB 9.7 开始支持
CGTT(已创造的大局临时表)。

共同点:

  •  支持因会话的多寡
  •  支持索引,但非支持唯一约束还是主键

彼此都支持因会话的数据。

CGTT 优点:

  •  持久化的,在系装置时优先创建、供以后共享之,而 DGTT
    是以某个同答应中宣示、仅供该会话使用;
  •  避免在各个用户会话开始经常声称临时表的要求;
  •  采用和日常表相同的模式规则,而 DGTT 必须是定点的模式 SESSION;

创建 CGTT:

CREATE GLOBAL TEMPORARY TABLE <table_name> (
    <column_name>  <column_datatype>,
    <column_name>  <column_datatype>,
…  )
ON COMMIT [PRESERVE|DELETE] ROWS
ON ROLLBACK [PRESERVE|DELETE] ROWS 
[NOT LOGGED|LOGGED] 
DISTRIBUTE BY HASH ( col1,..)
IN <tspace-name>;

其他详细信息可参照:DB2 临时表 – DGTT 和
CGTT;

索引

目是稳步键值的成团,每一个键值指向表的一条龙。

目录是均等拿双刃剑,当表的目过多时,数据删除、插入和翻新频率会下滑,当索引了少或者计划无成立时见面影响数的询问效率。尽量不要在蕴藏
null 值的字段上树(单列)索引,因为索引不见面储存该修记下的信。

对做索引,引导列(组合索引中清除在最好左边的排列)对查询语句中where条件的震慑极其深。因此,应该对索引键中的排列本重复值由少至差不多之逐条排序,该排序会要索引键提供最佳性能。

优点:

  •  加快查询速度
  •  避免不必要的表扫描 或 排序操作
  •  减少死锁的发出
  •  唯一性索引保证数据的唯一性

缺点:

  •  额外的蕴藏空间
  •  索引创建同保护的耗时

统计信息

数据库对象的统计参数信息,如表的数据量大小、占用的页数、表底行数、索引的情形跟各地的分区情况等。

一个SQL在描绘了并运行后,我们只是告诉DB2错过举行什么,而非是哪去举行。具体哪做,取决于优化器。优化器为了转变绝了不起的尽计划,需要掌握当前之系统信息、目录中之统计信息相当。runstats
命令就之所以来收集数据库对象的状态信息,对优化器生成最完美的施行计划第一。

本着数据表频繁的insert,
update,会招数据库存储着出现物理碎片,runstats可以本着数据库进行数量做,有助于数据块连续化、提高数据存取的频率,原理类似于OS中的磁盘碎片整理。

// 针对表
runstats on table schemaName.tableName;
// 针对表和索引信息
runstats on table schemaName.tableName [with distribution] and [detailed] indexes all;
// 针对某个单一索引
runstats on table schemaName.tableName for/and indexes schemaName.indexName;

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(说实话,DB2 并不曾 SQLServer 好用,也可能我是最为小白了,有待于开拓进取
…)

数量预处理,图片,图像居中、灰度调整、梯度锐化、去除噪声、倾斜度调整。输入神经网络第一层,第一重合提取图像特点,有因此为下传递,最后一层输出结果。前于传来(forword
propagation)。分类概率向量,前5概率值。

执行计划

当关系项目数据库调优过程遭到,SQL语句是涉性能问题之关键缘由,而实行计划虽是讲SQL语句执行进程的语言。

  •  不同数据库中对实施计划的意味法各不相同
  •  每次导入存储过程,生成的存储过程执行计划不肯定完全相同,受时之数据库参数、统计信息的熏陶

SQL语句之履进程一共包含两只关键环节:

  •  数据读取方式(scan):表扫描
    or 索引围观
  •  表之间什么开展连接(join):包含Nest
    Loop 、Merge Join、Hash join及半连等、多表间的总是各个选择

关于多表间连接的相继选择题材:

无论在同等条SQL语句被富含了不怎么张表连接,同一时刻才生半点摆表展开连续,但大多表间的连日各个吧是决定性能的显要原因。数据库对于表的顺序的抉择,根据两只说明中连续后得出的行数进行排序,如果统计信息及实际情形不是较充分,有或会见招由于总是各个不当而造成的习性问题。

连带信息要参见:DB2执行计划浅析;

对于有些复杂的SQL,建议利用
Quest Central 中的 SQL Turning 功能,比较直观。

SQL语句执行计划之其它查看方:

(1)db2expln

db2expln执行计划分为三片段:

  •  当前征集执行计划之口舌
  •  执行计划详细信息
  •  执行计划图:从下于上,从左往右,按照号码从生至稍微之一一进行阅读

每当cmd命令执行运行 db2expln
命令,可以查阅该令的以帮助。

db2expln -d 数据库名称 -u 用户名 密码 -q "sql语句"[-f "文件名.sql"] -t -o 输出文件名.out

个中,文件名.sql 中的差不多长独立的SQL语句各占1履行,行末不要带分号。

db2expln -d dbName -u sqh cmb@2018 -q "sql语句" -g -t -o tmp_sqh.out
db2expln -d dbName -u sqh cmb@2018 -f "sqh.sql" -g -t -o tmp_sqh.out

针对上述命令的分解:

  • -t:输出到终点,-o:输出及文件
  • -q:执行一个SQL语句,-f:执行某保存了大半漫漫SQL语句之文件
  • -g:图形化显示
  • -z:指定SQL语句间的隔符

参考:采取 db2expln 的 DB2
SQL性能优化示例;

(2)db2exfmt

拖欠措施需要在DB2装目录 …\IBM\SQLLIB\MISC\ 下有 explain.dll
文件,有待于更学习。

有关查看存储过程的执行计划

首先,获取存储过程相对应之管

SELECT bname, bschema, pkgname, pkgschema 
FROM syscat.packagedep
WHERE btype='T' AND pkgname in (
     select bname from sysibm.sysdependencies where dname in (
            select specificname from syscat.procedures where procname='存储过程名称' AND procschema='存储过程模式名称'
     )
);

然后,再通过如下命令获取包吃的尽计划

db2expln -d 数据库名称 -u 用户名 密码 -g -c 包模式名称 -p 包名称 -s 0 -t -o tmp_sqh.out

小心,上述代码获取存储过程对应的保,某些情况下询问不顶消息,至于为甚还非清楚,再提供任何一样种办法

select c.PROCSCHEMA, c.PROCNAME, b.* 
from syscat.STATEMENTS b, syscat.PROCEDURES c, syscat.ROUTINEDEP d
where b.pkgname = d.bname
      AND c.SPECIFICNAME = d.SPECIFICNAME
      AND c.PROCSCHEMA   = d.ROUTINESCHEMA
      AND c.PROCSCHEMA   = '存储过程模式名称' AND c.PROCNAME = '存储过程名称'; 

总的,鉴于数据库存储过程实行计划的多变性,建议:

  •  runstats + rebind
  •  删除重建 

runstats
命令参见上述统计信息有,下面被出别样常用命令

// 重新绑定包
rebind package pkgSchemaName.pkgName;
// 更新 package cache 中的执行计划
flush package cache dynamic;

留意,runstats
仅是创新实施计划的一派(对动态SQL生效、但对存储过程无效),另一方面还需要
rebind 包(对创新存储过程执行计划才使得)。

研讨人群。学者,深度上理论研究,网络模型,修改参数方法与申辩,产耱科研战线,理论研讨、模型试验,新技巧新理论敏感。算法改进者,现有网络模型适配应用,达到更好立人日木,模型改进,新算法改进以现有模型,为上层应用提供优良模型。工业研究者,掌握各种模型网络布局、算法实现,阅读优秀论文,复现成果,应用工业,主流人群。

环境搭建

(1)DB2Client

DB2 客户端:DB2 v9.1

安装好后,可以经cmd命令行查看 DB2Client 相关消息:

  • db2level:查看DB2Client版本信,包括32/64位

每当始发一直运行 db2cmd 来运作 db2cmd.exe 启动 db2命令行程序,执行 db2:

统计 1

之后,可以尽连接数据库、访问数等操作。

db2命令行连接数据库

catalog tcpip node runnode_My remote IP server Port
catalog database calldb_Dest as calldb_My at node runnode_My

更任 用户名和登录密码 即可访问数据库了。其中,DB2 数据库默认端口是
50000。

connect to calldb_My user 用户名 using 密码

(2)Quest
Central

DB2 可视化工具:Quest Central for DB2 v5.0.2.4

至于注册码

  • Quest Central for DB2:2-95710-05964-91891-64750 和 Bergelmir/CORE
  • Knowledge Xpert for DB2:147851648424638496327 和 stenny

设置后,启动遇到如下问题:

统计 2

解决办法:程序及点击鼠标右键–>属性–>兼容性;勾选以相当模式运作是程序(兼容windowsXP);勾选以管理人身份运行程序,即可解决。

具体操作

透过 db2令 连接到数后,在 Quest Central
首页会显示已接连的对应数据库的总是结点。

除了 Quest Central 外,还时有发生其它 DB2不过视化工具,可扩大学习。

TensorFlow支持异构设备分布式计算(heterogeneous distributed
computing)。异构,包含不同成分,异构网络、异构数据库。异构设备,CPU、GPU核心协同合作。分布式架构调度分配计算资源、容错。TensorFlow支持卷积神经网络(convolutional
neural network,CNN)、循环神经网络(recurrent neural
network,RNN),长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM,RNN特例)。

经机器上理论、基本算法,支持于量机、逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯分类器、随机森林、聚类算法、协同过滤、关联性分析、人工神经网络、BP算法、PCA、过拟合、正则化。

神经网络算法核心,计算、连接、评估、纠错、训练。深度上多中隐藏层数及神经元数,网络转移死变富裕,大量数码训练。

经典论文,最新动态研究成果,手写多少字识别,LeNet,物体目标检测,MSCNN,博客、笔记、微信公众号、微博、新媒体消息,新训练方法,新模型。

深上。前身 是人工神经网络(artificial neural
network,ANN),模仿人脑神经元传递、处理信息模式。输入层(input
layer)输入训练多少,输出层(output layer)输出计算结果,中间隐藏层(hidden
layer)向前传播数据。

编程工具(语言),Python解释型、面向对象、动态数据类型高级程序设计语言,线性代数仓库、矩阵操作,Numpy、Pandas第三方库,机器上库sklearn,SVM、逻辑回归,MATLAB,R,C++,Java,Go。

风计算机器下棋,贪婪算法,Alpha-Beta修剪法配合Min-Max算法。
AlphaGo,蒙特卡洛树搜索法(Monte Carlo tree
search,MCTS)和纵深卷积神经网络(deep convolutional neural
network,DCNN)。估值网络(value
network,盘面评估函数),计算盘面分类。策略网络(policy
network),计算每个棋概率、胜率。训练模型过程,分类方法赢得第一手策略,直接策略对历史棋局资料库进行神经网络学习(深度卷积神经网络)得到习得策略,强化学习自我对局(蒙特卡洛树状搜寻法)得到改良策略,回归整体统计得到估值网络。谷歌《Nature》论文,《Mastering
the game of Go with deep neural networks and tree search》。

民俗基于规则,依赖知识。统计办法为主干机器上,重要的凡做特色工程(feature
engineering),调参,根据世界经验提取特征,文字等华而不实领域,特征相对好提取,语音一维时域信号、图像二维空域信号等世界,提取特征不便。深度上,神经网络每层自动学习特征。TensorFlow深度学习开源工具。

机器上赛事。
ImageNet ILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition
Challenge,大规模视觉识别挑战赛),对象检测、图像识别算法。2010年上马,最可怜图像识别数据库,1500万摆设发出记号高分辨率图像数据集,22000色,比寒用1000好像别各1000图像,120万教练图像,5万证明图像,15万测试图像。每年邀请知名IT公司测试图分类体系。Top-1,预测输出概率最高类型错误率。Top-5,预测输出概率前五类似别错误率。2016,CUImage目标检测第一,商汤科技、香港中文大学;CUvideo视频物体检测子项目第一,商汤科技、香港中文大学;SenseCUSceneParsing场景分析第一,商汤科技、香港中文大学;Trimps-Soushen目标定位第一,公安部三所NUIST视频物体探测两个子项目第一,南京信息工程大学;Hikvvision场景分类第一,海康威视;
Kaggel,2010年树,数据发掘、数据解析预计竞赛在线平台。公司出数有钱,计算机科学家、数学家、数据科学家领取任务,提供解决方案。3万至25万美元奖励。
天池大数量比,阿里,穿衣配搭、微博互动预测、用户更购买行为预测,赛题攻略。

纵深上入门,算法知识、大量数目、计算机(最好GPU)。
攻数学知识,训练过程涉及过程抽象数学函数,定义网络布局,定义线性非线性函数,设定优化目标,定义损失函数(loss
function),训练过程求解最优解次优解,基本概率统计、高等数学、线性代数,知道原理、过程,兴趣涉猎推导证明。

学入兴趣工作圈子,计算机视觉,自然语言处理,预测,图像分类、目标检测、视频目标检测,语音识别、语音合成、对话系统、机器翻译、文章摘要、情感分析,医学行业,医学影像识别,淘宝穿衣,衣服搭配,款式识别,保险、通信客服,对话机器人智能问答系统,智能家居,人机自然语言交互。

《The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural
Networks》。Tensor库对CPU/GPU透明,不同装备运行由框架实现,用户指定什么设置做什么运算。完全独立代码库,脚本语言(Python)操作Tensor,实现所有深度上内容,前为传播、反向传播、图形计算。共享训练模型,TensorFlow
slim模块。没有编译过程,更怪还复杂网络,可解释性,有效日志调试。

TensorFlow特性。高度灵活性(deep flexibility),数据流图(data flow
graph)数值计算,只需要构建图,书写计算中循环,自定义上层库。真正可移植性(true
portability),CPU、GPU、台式机、服务器、移动端、云端服务器、Docker容器。产研结合(connect
research and
production),快速试验框架,新算法,训练模型。自动求微分(auto-differentiation),只需要定义预测模型结构、目标函数,添加数码。多语言支持(language
options),Python、C++、Java接口,C++实现基本,Jupyter
Notebook,特征映射(feature map),自定义其他语言接口。优化性能(maximize
performance),线程、队列、分布式计算支持,TensorFlow数据流图不同计算元素分配不同装备,最大化利用硬件资源。

国内人工智能公司。腾讯优图、阿里云ET、百度无人驾驶,搜狗、云从科技、商汤科技、昆仑万维、格灵深瞳。
田埂上花费科技,衣+(dress+),图像识别、图像搜索、特体追踪检测是、图片自动化标记、图像视频智能分析、边看边购买、人脸识别分析。旷视科技,Face++,人脸识别精度,美颜,支付。科大讯飞,语音识别、语音合成、语言说、分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析、语义角色标注。地平线,嵌入式。

分类(classification)。输入训练多少特征(feature)、标记(label),找来特色与符号映射关系(mapping),标记纠正学习不是,提高预测率。有标志上呢监控上(supervised
learning)。无监督上(unsuperVised
learning),数据只有特点没有标记。训练不点名明确分类,数据聚群结构,相似类型聚集一起。没有标记数据分做,聚类(clustering);成功刺激制度,强化学习(reinforcement
learning,RL)。延迟奖赏与教练相关,激励函数获得状态行动映射,适合连续决策领域。半督察上(semi-supervised
learning),训练多少有发生号子,部分无,数据分布必然不净自由,结合来号数据有特征,大量无标志数据完全分布,得到比较好分类结果。有监控上(分类、回归)-半监督上(分类、回归)-半监督聚类(标记不确定)-无监督上(聚类)。

人为智能,用电脑实现人类智能。机器通过大量训练多少训练,程序不断自我学习、修正训练模型。模型本质,一积聚参数,描述业务特色。机器上和深度上(结合深度神经网络)。

深上,利用就知道多少上型,在不为人知数据做出预测。神经元特性,激活函数(activation
function),非线性函数,输入非线性变化,前向传播;成本函数(cost
function),定量评估预测值和真实值差距,调整权重参数,减少损失,反向传播(backword
propagation)。

参考资料:
《TensorFlow技术解析及实战》

采取企业。谷歌、京东、小米、Uber、eBay、Dropbox、Airbnb。

2016.4,0.8版支持分布式、多GPU。2016.6,0.9版本支持移动设备。2017.2,1.0本子Java、Go实验API,专用编译器XLA、调试工具Debugger,tf.transform数据预处理,动态图计算TensorFlow
Fold。

办事问题,准确率、坏案例(bad
case)、识别速度,可能瓶颈,结合现实行业领域工作创新,最新科研成果,调整模型,更改模型参数,贴近工作需要。

TensorFlow工业优势,基于服务端好数据服务(谷歌云平台、搜索),面向终端用户移动端(Android)和嵌入式。模型压缩、8员小精度数据存储。