關字典的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

MySQL故障排除與效能調校完全攻略(上)

為了解決關字典的問題，作者李春,羅小波,董紅禹 這樣論述：

　　本書一共分為3篇：基礎篇(上)、案例篇和工具篇(下)。 　　基礎篇： 　　從理論基礎和基本原理層面介紹了 MySQL 的安裝與設定、升級和架構，information_schema、sys_schema、performance_schema 和 mysql_schema，MySQL複製、MySQL 交易、SQL 語句最佳化及架構設計基礎知識。 　　案例篇： 　　從硬體和系統、MySQL 架構等方面提出了效能最佳化的十幾個案例，包括：效能測試的基本最佳化概念和最需要關注的效能指標解釋、對 SQL 語句執行慢的基本定位、避免 x86 可用性的一般性方法、節能模式會怎樣影

響效能、I/O 儲存作為資料庫最重要的依賴是如何影響資料庫效能的、主備複製不一致可能有哪些原因、字元集不一致會造成哪些效能問題、在實際場景中鎖的爭用是怎樣的。 　　工具篇： 　　介紹了在 MySQL 效能最佳化過程中需要用到的各種工具，包括：dmidecode、top、dstat 等硬體和系統排查工具；FIO、sysbench、HammerDB 等壓力測試工具；mysqldump、XtraBackup 等備份工具；Percona、innotop、Prometheus 等監控工具。 　　-----------------------------------------------------

--------------------------- 　　效能問題： 　　本書解決 MySQL 資料庫效能問題，某種程度來說，MySQL 資料庫效能最佳化問題是一個平行處理的問題，歸根究柢是鎖和資源爭用的問題。 　　其實效能最佳化要做的就是下列事情： 　　•瞭解基本原理。找到事情的因果關係和依賴關係，儘量讓不相關的事情能平行進行。 　　•要事第一。找到目前最重要、最需要最佳化的地方，投入時間和精力，不斷去改進與最佳化。 　　•切中要害。找到耗費時間最長的地方，想盡辦法縮短其時間。 　　機械思維和大數據思維： 　　本書的效能最佳化方法論還是工業革命時代的機械思維，簡而言之，就是尋找因果關

係，大膽假設，小心求證。現在已經是資訊時代，理應瞭解什麼是資訊理論，解決問題需要利用大數據思維！ 　　讀者對象： 　　（1）MySQL 初學者。 　　（2）專門從事 MySQL 工作1~3年的開發人員和運維人員。 　　（3）資深的 MySQL DBA。

關字典進入發燒排行的影片

視覺語意深度學習方法應用於社群媒體意見挖掘之研究-以軌道運輸場站服務評論為例

為了解決關字典的問題，作者張悅朗 這樣論述：

近年來民眾經常使用社群媒體網路來表達自己的觀點，社群媒體超越了傳統媒體投書陳情等方式，成為民眾發表意見、抒發情緒、表達自身觀點與立場的重要平台。為有助於掌握民眾對於交通服務之預期與實際感知差距，仍有必要進行民眾使用運具的相關調查，因此本研究嘗試尋求在經濟上、實務上具有可行性的調查方法，以便持續每年追蹤民眾對於交通服務現況的意見表達與感受程度，供政府與業者相關單位參考之用。本研究藉由自然語言處理、社群媒體意見挖掘技術以及視覺語意深度學習方法，建立一套結合圖像和文字的意見挖掘模式，並應用於軌道運輸場站服務評論。首先透過爬蟲系統去蒐集有關臺北都會區的軌道運輸場站評論，並標註為三個類別：意向分類(I

ntent) 、圖文關係(Image-Text Relation) 、內容分類(Content)，建立軌道運輸場站為本體的社群媒體評論資料庫；然後建構軌道運輸場站服務評論意見挖掘之分類模式，以視覺語意向量(Visual Semantic Embedding) 建構視覺語意融合運算神經網路;最後以視覺化技術，探討意見挖掘結果與實際狀況之關係，直觀旅客使用軌道運輸場站所關注之議題及評論意向情感。經由實證分析得知，本研究之視覺語意分類模式具有良好預測能力，準確率分別為意向分類 (72.7%)、圖文關係(73.9%) 、內容分類(61.2%)，其中車站相關的內容分類的準確度達0.75，但其整體準確度被

其餘二個分類拉低。本研究借助視覺化技術，將評論分析結果結合地理位置、時間因素分別以視覺化圖形呈現，可提供營運管理者直觀式的資訊顯示畫面。網路評論作為旅客對體驗品質(Quality of Experience) 的體現，軌道營運管理者可藉由本系統持續追蹤各個場站旅客情感意向的時空變化趨勢，不但可了解目前各場站服務的績效狀態，亦可作為軌道運輸場站品質管理之參考。最後本研究提出因應負面評論的回饋機制，使營運管理者對於新出現的負面評論可進行即時檢視，以研擬後續改善之行動方案。