有哪些常见的数据库优化方法？ 覆盖索引是不需要回表的，但是前缀索引，即使你的联合索引已经包涵了相关信息，他还是会回表，因为他不确定你到底是不是一个完整的信息，就算你是www.aobing@mogu.com一个。
深度学习需要哪些基础知识？ 数学基础如果你能够顺畅地读懂深度学习论文中的数学公式，可以独立地推导新方法，则表明你已经具备了必要的数学基础。掌握数学分析、线性代数、概率论和凸优化四门数学课程包含的数学知识，熟知机器学习的基本理论和方法，是入门深度学习技术的前提。因为无论是理解深度网络中各个层的运算和梯度推导，还是进行问题的形式化或是推导损失函数，都离不开扎实的数学与机器学习基础。数学分析在工科专业所开设的高等数学课程中，主要学习的内容为微积分。对于一般的深度学习研究和应用来说，需要重点温习函数与极限、导数（特别是复合函数求导）、微分、积分、幂级数展开、微分方程等基础知识。在深度学习的优化过程中，求解函数的一阶导数是最为基础的工作。当提到微分中值定理、Taylor公式和拉格朗日乘子的时候，你不应该只是感到与它们似曾相识。线性代数深度学习中的运算常常被表示成向量和矩阵运算。线性代数正是这样一门以向量和矩阵作为研究对象的数学分支。需要重点温习的包括向量、线性空间、线性方程组、矩阵、矩阵运算及其性质、向量微积分。当提到Jacobian矩阵和Hessian矩阵的时候，你需要知道确切的数学形式；当给出一个矩阵形式的损失函数时，你可以很。
怎么强制的把check约束的数量变成1个 1、实体约束实体约束是关于行的，比如某一行出现的值就不允许出现在其他行，例如主键。2、域约束域约束是关于列的，对于所有行，某一列有那些约束，例如CHECK约束。3、参照完整性约束如果某列的值必须与其他列的值匹配，那就意味着需要一个参照完整性约束，例如外键。
