Krishnan, S., et al. (2018). "Learning to optimize join queries with deep reinforcement learning."如何优化 SQL 连接是数据库社区数十年来一直在研究的一个大问题。伯克利 RiseLab 公布的一项研究表明，深度强化学习可以被成功地应用在优化 SQL 连接上。这篇论文表明了如何通过深度强化学习技术来攻

以下以amazon 的镜像作为例子（基于yum，对于debian系列也会给出建议）一、在服务器容器中配置ssh1. 通过一个其他的端口进入容器，这里使用6789端口docker run -it -d -p 5678:22 amazon2. 下载opensshcentos/fedorayum install openssh-server -ydebian/ubuntuapt-get install

git clone 主要两种，一种是基于ssh，另一种基于https。基于 ssh对于ssh的，在云上的环境就不是很适合，因为实例总是不断申请释放，每次都需要重新生成id_rsa.pub 文件，然后在对应的 git网站上将这个文件内容拷贝到对应git服务器网站的 ssh keys 中，想要自动化似乎有点麻烦。但是这里还是先说以下操作步骤：在host主机上输入以下命令ssh-keygen，然后不断回

操作系统：ubuntu20.04一、安装&卸载卸载老版本的dockersudo apt-get remove docker docker-engine docker.io containerd runc如果apt-get报告没有安装这些软件包，那就可以了。/var/lib/docker/的内容（包括映像，容器，卷和网络）被保留。 如果您不需要保存现有数据，并希望从全新安装开始，请参阅的卸载

在内存BBB优势：初始 Run 长度翻倍（平均2B2B2B），初始 Run 数量减半。I/O 收益：极大提高了在 2 趟（Passes）内完成排序的可能性。如果减少了一趟归并，总 I/O 减少约2MN2(M+N)2MN次。适用场景：当数据量极大（B2B^2B2临界点）且磁盘 I/O 是主要瓶颈时，锦标赛排序是极佳的优化方案。在外部排序中，I/O 开销最直接的衡量标准是Pass（趟数）。Pass 0

蚁群算法维基百科蚁群算法(Ant Colony Optimization, ACO)，又称蚂蚁算法，是一种用来在图中寻找优化路径的几率型算法。它由Macro Dorigo 与1992年的博士论文中提出，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。蚁群算法是这一种模拟进化算法，初步的研究表明该算法具有许多优良的性质。自然界中，蚂蚁的食物总是随机散布于蚁巢周围。仔细观察就会发现，经过一段时间后，蚂

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tmux启用鼠标配置，网上大部分博客写的比较老，采用的是tmux2.1之前的配置，最终搜罗到了这篇博客，清楚的将两个版本区别开，感谢。查看tmux当前版本：tmux -V（大写V）编辑tmux配置文件 ：vim ~/.tmux.conftmux2.1之后版本：set-option -g mouse ontmux2.1之前版本：setw -g mouse-resize-pane onsetw -g

本指南将向您展示如何通过Google的测试框架使用CMake和单元测试来设置新的C ++项目。 通过此设置，您可以立即开始使用C ++进行测试驱动的开发。 弄清楚如何将gtest添加到现有项目并开始在旧的（现有）代码库上进行TDD也很简单。环境：win10 子系统linux ubuntu18.04确保已经安装了cmake（3.10以上）,g++,gcc等基本环境。最后的效果图：...

iostat一般系统不会默认安装，需要安装sysstat才能使用，在ubuntu下sudo apt install sysstat即可。