Flow-Loss: Learning Cardinality Estimates That Matter
Flow-Loss: Learning Cardinality Estimates That Matter
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流量损失：学习基数估计很重要
DOI：
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发表时间：
2021
影响因子：
2.5
通讯作者：
Kraska, Tim
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Marcus, Ryan;Kipf, Andreas;van Renen, Alexander;Stoia, Mihail;Misra, Sanchit;Kemper, Alfons;Neumann, Thomas;Kraska, Tim
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DOI：
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发表时间：
2021
期刊：
Conference on Innovative Data Systems Research
影响因子：
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作者：
Axel Hertzschuch;Claudio Hartmann;Dirk Habich;Wolfgang Lehner
通讯作者：
Wolfgang Lehner
影响因子：
8.6
作者：
Li, Li;Hoyer, Stephan;Burke, Kieron
通讯作者：
Burke, Kieron
估计过滤后的分组查询很困难：深度学习来救援
DOI：
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发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
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作者：
Andreas Kipf;M. Freitag
通讯作者：
M. Freitag
DOI：
10.1109/focs.2016.70
发表时间：
2016
期刊：
2016 IEEE 57th Annual Symposium on Foundations of Computer Science (FOCS)
影响因子：
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作者：
A. Madry
通讯作者：
A. Madry
DOI：
10.1145/3299869.3320218
发表时间：
2019
期刊：
Proceedings of the 2019 International Conference on Management of Data
影响因子：
--
作者：
Andreas Kipf;Dimitri Vorona;Jonas Müller;Thomas Kipf;Bernhard Radke;Viktor Leis;P. Boncz;Thomas Neumann;A. Kemper
通讯作者：
A. Kemper