select atts.cWhCode as 仓库编码, atts.cWhName as 仓库名称, atts.cInvCCode as 存货分类代码, atts.cInvCName as 存货分类名称, atts.cInvCode as 存货编码, atts.cInvStd as 规格型号, atts.cInvName as 存货名称, atts.cBatch as 批号, atts.cFree1 as 片号, atts.iNum as 入库件数, aots.iNum as 出库件数, atts.iQuantity as 入库数量, aots.iQuantity as 出库数量, atts.cFree4 as 厚度, atts.cFree5 as 背面金属, atts.cInvDefine5 as 供应商名称, atts.cInvDefine6 as 芯片来源, atts.cPosCode as 货位编码, atts.cPosName as 货位名称, atts.cInvDefine2 as Wafer尺寸, atts.dDate as 入库日期, atts.iinvexchrate as 换算率, atts.cFree3 as 外观属性, atts.cInvDefine4 as 供应商型号 from analy_total_tables atts left join analy_out_tables aots on atts.only = aots.only查询速度很慢，mysql两张表，每张表大概20万条数据

这是一个 SQL 查询语句，用于查询两张名为 analy_total_tables 和 analy_out_tables 的表中的数据。该查询语句使用了左连接（left join）来将这两张表连接起来，并以 atts.only = aots.only 作为连接条件。该查询语句查询了多个字段，包括仓库编码、仓库名称、存货分类代码和名称、存货编码、规格型号、存货名称、批号、片号、入库件数、出库件数、入库数量、出库数量、厚度、背面金属、供应商名称、芯片来源、货位编码、货位名称、Wafer尺寸、入库日期、换算率、外观属性和供应商型号。由于每张表中有大概20万条数据，所以查询速度较慢。如果需要提高查询速度，可以考虑使用索引或优化查询语句。

相关问题

select atts.cWhCode as 仓库编码, atts.cWhName as 仓库名称, atts.cInvCCode as 存货分类代码, atts.cInvCName as 存货分类名称, atts.cInvCode as 存货编码, atts.cInvStd as 规格型号, atts.cInvName as 存货名称, atts.cBatch as 批号, atts.cFree1 as 片号, atts.iNum as 入库件数, aots.iNum as 出库件数, atts.iQuantity as 入库数量, aots.iQuantity as 出库数量, atts.cFree4 as 厚度, atts.cFree5 as 背面金属, atts.cInvDefine5 as 供应商名称, atts.cInvDefine6 as 芯片来源, atts.cPosCode as 货位编码, atts.cPosName as 货位名称, atts.cInvDefine2 as Wafer尺寸, atts.dDate as 入库日期, atts.iinvexchrate as 换算率, atts.cFree3 as 外观属性, atts.cInvDefine4 as 供应商型号 from analy_total_tables atts left join analy_out_tables aots on atts.only = aots.only查询速度很慢，mysql两张表，每张表大概20万条数据 如何优化查询速度

可以考虑以下几种优化方式：

1. 使用索引：在两张表中，可以针对常用的查询条件建立索引，例如 atts.only 和 aots.only，以提高查询速度。

2. 优化查询语句：可以尝试优化查询语句，例如对查询条件进行筛选，限定查询结果的范围，减少查询的数据量。

3. 分区查询：如果两张表中的数据较多，可以考虑对数据进行分区，分别查询每个分区的数据，以减少查询数据量，提高查询效率。

4. 数据库优化：可以对数据库进行优化，例如增加缓存、调整数据库参数等，以提高查询效率。

需要根据具体情况进行优化，可以尝试以上几种方式，或者结合使用，以达到最佳的查询效果。

简述目标检测算法atts

### 回答1：
目标检测算法atts是一种基于注意力机制的目标检测算法，它通过引入注意力机制来提高检测精度。该算法首先使用卷积神经网络提取特征，然后使用注意力机制对特征图进行加权，使得网络更加关注重要的区域。最后，通过分类器和回归器对目标进行检测和定位。该算法在多个数据集上取得了较好的检测效果。

### 回答2：
目标检测算法ATTS，即Attention for Tiny Tasks，是一种针对小型目标检测任务的算法。

ATTS算法主要解决目标检测中小目标容易被忽略的问题。在传统的目标检测算法中，由于小目标的尺寸较小，往往被特征提取网络忽略，导致检测精度下降。ATTS通过引入注意力机制来解决这一问题。

ATTS算法首先使用基础的目标检测网络来提取图像特征，然后引入一个注意力子网络。该子网络使用自注意力机制，自适应地对特征图中的不同区域进行加权处理。通过学习到的权重，网络能够更加关注小目标所在的区域，提高对小目标的检测精度。

具体来说，ATTS算法通过两个注意力子块来实现注意力加权。第一个子块对特征图进行通道维度上的注意力加权，使得网络能够更加关注重要的特征通道。第二个子块对特征图进行空间维度上的注意力加权，使得网络能够更加关注小目标所在的区域。

通过引入注意力机制，ATTS算法能够更好地处理小目标检测任务。实验证明，与传统目标检测算法相比，ATTS在小目标检测精度上有明显提升，且在大目标上的表现也不逊色。

总之，ATTS是一种针对小型目标检测任务的算法，通过引入注意力机制来提高对小目标的检测精度。