為超引數選擇合適的範圍（）
隨機取值可以提公升你的搜尋效率。但隨機取值並不是在有效範圍內的隨機均勻取值，而是選擇合適的標尺，用於**這些超引數，這很重要。
假設你要選取隱藏單元的數量$}$ ，假設，你選取的取值範圍是從 50 到 100 中某點，這種情況下，看到這條從 50-100 的數軸，你可以隨機在其取點，這是乙個搜尋特定超引數的很直觀的方式。或者，如果你要選取神經網路的層數，我們稱之為字母l你也許會選擇層數為 2 到 4 中的某個值，接著順著 2， 3， 4 隨機均勻取樣才比較合理，你還可以應用網格搜尋，你會覺得 2， 3， 4，這三個數值是合理的，這是在幾個在你考慮範圍內隨機均勻取值的例子，這些取值還蠻合理的，但對某些超引數而言不適用。
看看這個例子，假設你在搜尋超引數$\alpha$學習速率），假設你懷疑其值最小是 0.0001 或最大是 1。如果你畫一條從 0.0001 到 1 的數軸，沿其隨機均勻取值，那 90%的數值將會落在0.1 到 1 之間，結果就是，在 0.1 到 1 之間，應用了 90%的資源，而在 0.0001 到 0.1 之間，只有 10%的搜尋資源，這看上去不太對：
在python中r=-4*np.random.rand()，這行可以得出$r \in [4,0]$,那麼$\alpha$，所以最左邊的數字是$$,然後$\alpha$隨機取值，$\alpha }}}$。
更常見的情況是，如果你在$$和$$之間取值，在此例中，$$（ 0.0001），你可以通過0.0001算出$$的值，即-4，在右邊的值是$$,你可以算出b的值1，即 0。你要做的就是在[a,b] 區間隨機均勻地給r取值，這個例子中$r \in [ - 4,0]$ ，然後你可以設定$\alpha$的值，基於隨機取樣的超引數$\alpha }}}$。
所以總結一下，在對數座標下取值，取最小值的對數就得到a的值，取最大值的對數就得到b值，所以現在你在對數軸上的$$到$$區間取值，在a，b間隨意均勻的選取r值，將超引數設定為$}}$，這就是在對數軸上取值的過程。
另乙個棘手的例子是給$\beta$取值，用於計算指數的加權平均值。 假設你認為$\beta$是 0.9到 0.999 之間的某個值，也許這就是你想搜尋的範圍。記住這一點，當計算指數的加權平均值時，取 0.9 就像在 10 個值中計算平均值，有點類似於計算 10 天的溫度平均值，而取 0.999就是在 1000 個值中取平均。
如果你想在 0.9 到 0.999 區間搜尋，那就不能用線性軸取值。要隨機均勻在此區間取值，所以考慮這個問題最好的方法就是，我們要**的是$1 - \beta $，此值在 0.1 到 0.001 區間內，所以我們會給$1 - \beta $取值，大概是從 0.1 到 0.001，應用之前幻燈片中介紹的方法，這是$}$，$}$。值得注意的是，在之前的幻燈片裡，我們把最小值寫在左邊，最大值寫在右邊，但在這裡，我們顛倒了大小。
$\beta$接近 1 時，所得結果的靈敏度會變化，即使$\beta$有微小的變化。所以$\beta$在 0.9 到 0.9005 之間取值，無關緊要，你的結果幾乎不會變化。但$\beta$值如果在 0.999 到 0.9995 之間，這會對你的演算法產生巨大影響。
根據公式$\frac}$，當$\beta$為0.999時，基於 1000 個值。而噹噹$\beta$為0.9995時，基於 2000 個值。
所以整個取值過程中，你需要更加密集地取值，在$\beta$接近 1 的區間內，或者說，當$1 - \beta $接近於 0時，這樣，你就可以更加有效的分布取樣點，更有效率的**可能的結果。
為MySQL選擇合適的備份方式
資料庫的備份是極其重要的事情。如果沒有備份，遇到下列情況就會抓狂 update or delete whitout where table was dropped accidentally innodb was corrupt entire datacenter loses power 從資料安全的...
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