这篇论文探讨了在机器学习领域,海量数据所展现出的惊人力量。作者认为,与其执着于构建复杂的算法模型,不如将重点放在获取和利用更多数据上。文章通过分析多个案例,展示了数据驱动的简单模型如何超越基于规则的复杂系统,并在自然语言处理、机器翻译等领域取得突破性进展。
数据的不合理有效性:探索海量数据的力量
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参数说明:* job: 作业的ID。* broken: 布尔值,表示作业是否有效。TRUE 表示无效,FALSE 表示有效。* next_date: 作业下次运行的时间,默认为当前系统时间。
示例:将 ID 为 14100 的作业标记为有效,并在下周一运行:
DBMS_JOB.BROKEN(14100 , false, NEXT_DAY(SYSDATE,'MONDAY'));
注意:如果一个作业连续 16 次运行失败,系统会自动将其标记为无效 ( broken 参数为 TRUE ) 。
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