随笔

数据字典:存储元数据(metadata)

schema:schema下有一系列对象,比如tables,views,indexs,procedure,function这些,每个数据库用户有他自己的schema,schema与用户名相同。schema objects是database objects对象的一种,数据库对象还包括roles,profiles这些。

Oracle DataBase:存储在磁盘中的数据文件,包含physical structures和logical structures,物理结构和逻辑结构是相互的独立的,二者对应物理数据和逻辑数据,物理是存储在磁盘中的文件,可以ls命令展示文件列表,逻辑数据是用sql来访问,select * from table;更改物理数据文件后,仍可以正常操作表中的数据

Physical Storge Structures:

data files:数据存储文件

control files:包括用来描述物理结构的元数据,比如对数据库名,数据库文件位置的存储

online redo log file:联机重做日志文件,记录数据的编码(redo records),可以用来回复数据

Logical Storge Structures:

data blocks:数据块,最小的储存单位,为一定数量的byte

extends:包含多个数据块,存储某一特定类型的数据,varchar2,number

segments:包含多个extends,存储某张表或索引,或undo data,或临时数据

table space:数据库的逻辑存储部分被分为逻辑存储单元:tablespace,存储tables,indexs,clusters,每个tablespace至少对应一个data file

Oracle DataBase Instance:数据库实例,An instance is a set of memory structures that manage database files,包含一个共享内存区域:System Global Area,以及一系列后台进程,对于每一个连接instance的用户,都有一块他自己的内存:Program Gloabal Area,注意PGA独立与SGA,当用户连接数据库,实际上是连接到一个instance,instance服务为用户分配相应的SGA,启动除后台进程后的其他进程

关于上述进程,可以分为,

client processes

background processes

server processes

client processes运行在客户机上,background/server运行在oracle server

 

 

 

 

Description of Figure 1-1 follows

 

代码转载自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 本文重点阐述了利用 LabVIEW 软件构建的锁相放大器的设计方案及其具体实施流程,并探讨了该设备在声波相位差定位系统中的实际运用情况。 锁相放大器作为一项基础测量技术,其核心功能在于能够精确锁定微弱信号的频率参数并完成相关测量工作。 在采用 LabVIEW 软件开发的锁相放大器系统中,通过计算测量信号与两条参考信号之间的互相关函数,实现对微弱信号的频率锁定,同时输出被测信号的幅值信息。 虚拟仪器技术是一种基于计算机硬件平台的仪器系统,其显著特征在于用户可以根据实际需求自主设计仪器功能,配备虚拟化操作界面,并将测试功能完全由专用软件程序实现。 虚拟仪器系统的基本架构主要由计算机主机、专用软件程序以及硬件接口模块等核心部件构成。 虚拟仪器最突出的优势在于其功能完全取决于软件编程,用户可以根据具体应用场景灵活调整系统功能参数。 在基于 LabVIEW 软件开发的锁相放大器系统中,主要运用 LabVIEW 软件平台完成锁相放大器功能的整体设计。 LabVIEW 作为一个图形化编程环境,能够高效地完成虚拟仪器的开发工作。 借助 LabVIEW 软件,可以快速构建锁相放大器的用户操作界面,并且可以根据实际需求进行灵活调整和功能扩展。 锁相放大器系统的关键构成要素包括测量信号输入通道、参考信号输入通道、频率锁定处理单元以及信号幅值输出单元。 测量信号是系统需要检测的对象,参考信号则用于引导系统完成对测量信号的频率锁定。 频率锁定处理单元负责实现测量信号的锁定功能,信号幅值输出单元则负责输出被测信号的幅值大小。 在锁相放大器的实际实现过程中,系统采用了双路参考信号输入方案来锁定测量信号。 通过分析两路参考信号之间的相...
边缘计算环境中基于启发式算法的深度神经网络卸载策略(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了在边缘计算环境中,利用启发式算法实现深度神经网络任务卸载的策略,并提供了相应的Matlab代码实现。文章重点探讨了如何通过合理的任务划分与调度,将深度神经网络的计算任务高效地卸载到边缘服务器,从而降低终端设备的计算负担、减少延迟并提高整体系统效率。文中涵盖了问题建模、启发式算法设计(如贪心策略、遗传算法、粒子群优化等可能的候选方法)、性能评估指标(如能耗、延迟、资源利用率)以及仿真实验结果分析等内容,旨在为边缘智能计算中的模型推理优化提供可行的技术路径。; 适合人群:具备一定编程基础,熟悉Matlab工具,从事边缘计算、人工智能、物联网或智能系统优化方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究深度神经网络在资源受限设备上的部署与优化;②探索边缘计算环境下的任务卸载机制与算法设计;③通过Matlab仿真验证不同启发式算法在实际场景中的性能表现,优化系统延迟与能耗。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法实现细节与仿真参数设置,同时可尝试复现并对比不同启发式算法的效果,以深入理解边缘计算中DNN卸载的核心挑战与解决方案。
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