PLSQL中关于包的一个示例

PLSQL有类似于JAVA中的接口的包,包的好处就是方便管理与理解,

并且对于学习JAVA的人来说,基本没有语方法上的障碍,一看就知道

是这么个东西,也好理解。

下面是一个示例:

--需要的表:

create table test(tid number,tname varchar(50));


-------------------------创建一个包-------------------------

--先建包头,类似于JAVA中的接口,只能够声明,不能够在这里实现

--所有的实现都在包体里面

create or replace package test_pkg

as

procedure add(l_tid in number,l_tname in varchar2);

procedure del(l_tid in number);

end test_pkg;

--建立包体

create or replace package body test_pkg

as

--该方法没有在包里面定义,相当于是私有方法,不能够被外界调用,

--只能够被包内的方法调用。

function check_tid(l_tid in number)

return boolean

as

begin

if l_tid>0 then

return true;

else

return false;

end if;

end;

--实现包内方法

procedure add(l_tid in number,l_tname in varchar2)

as

begin

if check_tid(l_tid)=true then

insert into test(tid,tname) values(l_tid,l_tname);

else

dbms_output.put_line('ID要大于0!');

end if;

end;

procedure del(l_tid in number)

as

begin

delete from test where tid=l_tid;

end;



end test_pkg;

-------------------------创建包完成-------------------------

--测试示例

begin

test_pkg.add(0,'testPKG');--报错

end;

begin

test_pkg.add(3,'testPKG');--正确

end;

begin

test_pkg.del(3);--删除

end;

select * from test;--查看
内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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