Postgres使用小技巧 psql中的“永动机”

相信小伙伴们接触Postgres已经有一段时间了,不知道大家是否会有这样的需求,我们需要不停的刷新pg_stat_activity来检查当前Postgres实例中的数据库连接情况或者检查当前sql的运行情况。我们通常的操作可能是重复执行我们精心写好的sql一次又一次(\g可实现),当然了,在Postgres中我们也可以通过上下键来调出我们之前已经运行过的sql。

但是,作为一个懒人来说,我们能不能再偷点懒呢?😀😀😀

平安夜的惊喜 \watch

使用 \watch psql会像永动机一样,重复的执行我们写好的sql,而我们只需要坐下来观察它发生了什么。

基本语法

\watch [ seconds ]

举例

基本使用

lxdb=> select * from student limit 2;\watch
 id | name | age 
----+------+-----
  1 | tom  |  10
  2 | tim  |  11
(2 rows)

Tue 24 Dec 2019 06:03:28 PM CST (every 2s)

 id | name | age 
----+------+-----
  1 | tom  |  10
  2 | tim  |  11
(2 rows)

Tue 24 Dec 2019 06:03:30 PM CST (every 2s)

 id | name | age 
----+------+-----
  1 | tom  |  10
  2 | tim  |  11
(2 rows)

......

默认设置是两秒,该值我们可以根据实际情况进行修改。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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