Проблемы нейросетей

GitHub - Комплекс pg_expecto для статистического анализа производительности и нагрузочного тестирования СУБД PostgreSQL В мире PostgreSQL существуют устоявшиеся рекомендации по настройке checkpoint_timeout, часто принимаемые на веру. Но насколько они универсальны и справедливы для сценариев с высокой конкуренцией? Данная статья представляет собой полноценное исследование, где не просто тестируется, а проверяются гипотезы. Используя Демобазу 2.0 как эталон сложной схемы, инструмент pg_expecto для сбора точных метрик и нейросеть DeepSeek для выявления неочевидных корреляций...

Проанализировать влияние увеличения параметра work_mem, на производительность СУБД и метрики инфраструктуры, для заданного характера нагрузки . Входные данные Схема тестовой базы данных : demo_schema.sql Размеры таблиц : tables.txt Конфигурация СУБД : postgres.auto.conf Таблица нагрузки: load.txt Список queryid : sql_list.txt Тестовые запросы и планы выполнения для work_mem=4MB: plans-1.txt Используя предоставленные входные данные, сформулируй гипотезу о влиянии увеличения параметра work_mem в...

Прогноз обещал скорость, но диски сказали "нет" Предисловие Исследование сравнило два метода пагинации — ROW_NUMBER() и Deferred Join — под нагрузкой до 22 параллельных сессий. Прогноз нейросети предсказывал преимущество ROW_NUMBER(), но реальные тесты показали обратное: Deferred Join оказался на 29,3% быстрее, создавал на 70% меньше ожиданий и лучше масштабировался. Этот кейс демонстрирует, как теоретические оптимизации могут не учитывать реальные ограничения СУБД: работу с памятью, параллелизм и стоимость операций ввода-вывода...

Материал для ознакомления. Данные исходного эксперимента - некорректны. Предисловие В мире оптимизации SQL-запросов часто руководствуются устоявшимися догмами: «CTE эффективнее временных таблиц», «избегайте материализации промежуточных данных», «меньше операций — выше производительность». Но нагрузочное тестирование на реальной системе с 5-22 параллельными соединениями преподнесло сюрприз: решение с временными таблицами, которое по всем теоретическим расчетам должно было проиграть, показало существенный рост производительности...

Гипотезы нейросетей Эксперимент Разбор гипотез нейросетей с помощью нейросети Проанализируй ответы нейросети и объясни почему нейросеть не может дать корректный прогноз и опровергает свою же гипотезу Ответ Отличный вопрос, который затрагивает ключевую проблему использования LLM (Large Language Models) для задач, требующих точных прогнозов и глубокого предметного анализа. Давайте разберем, почему нейросеть не смогла дать корректный прогноз и вступила в противоречие сама с собой. Краткий вывод...

Детали тестовых баз данных и результатов нагрузочного тестирования Часть-1 : Вопрос нейросети до получения результатов нагрузочного тестирования На основании информации о тестовых базах данных и тестовых запросах, сформируй гипотезу о результатах нагрузочного тестирования для баз данных locale_c и locale_ru при параллельной нагрузке от 10 до 44 параллельных сессий , CPU=8 RAM=8GB PostgreSQL 17. Ответ нейросети Для формирования гипотезы о результатах нагрузочного тестирования баз данных locale_c...