pg函数自治事务，oracle自治事务

反比例函数的函数性质

对称性 反比例函数图象是中心对称图形，对称中心是原点；反比例函数的图象也是轴对称图形，其对称轴为y=x或y=-x；反比例函数图象上的点关于坐标原点对称。图象关于原点对称。

反比例函数在区间{x|x≠0}上是单调递减的。这是当x增大时，y的值会减小，反之亦然。具体来说，当k0时，反比例函数在第三象限内单调递减；当k0时，反比例函数在第四象限内单调递减。

反比例函数性质是：反比例函数 y=k/x(k为不等于0的常数)的图象是双曲线。

若设正比例函数y=mx与反比例函数y=n/x交于A、B两点（m、n同号），那么A B两点关于原点对称。

单调性：当k0时，图象分别位于第三象限，每一个象限内，从左往右，y随x的增大而减小；当k0时，函数在x0上同为减函数；k0时，函数在x0上同为增函数。

反比例函数的性质有：反比例函数$y=k/x$的图象是双曲线。

浅谈策略梯度(PG)算法

策略梯度方法（PG）是强化学习（RL）中经常使用的算法。基于值函数的DQN算法通过近似估算状态-动作值函数 来推断最优策略，而策略梯度方法则是直接优化策略。

首先我们回顾一下“策略梯度方法（PG）”和“信赖域策略优化（TRPO）”。 策略梯度方法（PG） 策略梯度方法通过计算策略梯度的估计并利用随机梯度上升算法来工作。

意味着朝着梯度的方向，大幅增加 值， 值的增加也就意味着修正了策略 ，使得这一个s-a出现的概率进一步增大（至于为什么，可以看程序以及交叉熵）。

梯度下降算法的正确步骤如下：初始化模型参数。计算预测值和真实值之间的误差。计算误差关于模型参数的偏导数（梯度）。根据梯度更新模型参数。重复步骤2到4，直到达到收敛条件或训练轮数达到预设值。

梯度下降算法 是一种常用的最优化算法，它的基本思想是通过不断调整模型参数来最小化损失函数，以达到在训练集上预测效果尽可能优秀的目的。具体而言，梯度下降算法的工作过程如下：首先，选择一组初始的参数。

pgsql的主键存储方式

这一点MySQL就差很多，很多分析功能都不支持，腾讯内部的存储主要是 MySQL，但是数据分析主要是 Hadoop+ PgSQL。

存储过程可以用 SQL 和 C++ 编写。用户定义函数可以用 SQL、C 和 C++ 编写。PostgreSQL：没有单独的存储过程，都是通过函数实现的。用户定义函数可以用 PL/pgSQL(专用的过程语言)、PL/Tcl、PL/Perl、PL/Python 、SQL 和 C 编写。

PG序列的长度限制在6MB左右。这个限制是由PostgreSQL数据库内部的设计决定的。PG序列是PostgreSQL中用于生成唯一标识符的一种数据类型，通常用于自增主键或其他需要确保唯一性的字段。

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