如何在Oracle中使用Sequence

基于YOLOv11的仓库机器人导航系统设计与实现:Amazon Robotics Challenge解决方案 本文将详细介绍一个基于YOLOv11目标检测算法的仓库机器人导航系统,该系统能够准确识别托盘(pallet)和箱子(box),为机器人提供精确的导航信息。而基于深度学习的视觉导航系统能够实时识别环境中的关键物体,如托盘和箱子,从而实现更智能的路径规划和货物搬运。YOLOv11作为YOLO系列的最新演进版本,在检测精度和速度上都有显著提升,非常适合仓储环境中的实时物体检测任务。YOLOv11在保持实时性的同时,提高了对小物体和密集物体的检测能力,这对仓储环境中的托盘和箱子检测尤为重要。 阅读详情

sql server可以自增字段,但是oracle中在建表的时候可没有这个选项,但是可以通过触发器(trigger)或者序列(sequence)来实现,本文主要讲述sequence。二者的区别Oracle中自增字段的两种方法的比较(Trigger和Sequence:

 
在ORACLE中,没有象MS-SQLSERVER中那样子有自增字段,但是如果我们要实现这个功能,有2种方法

1 Trigger

sql语句如下:

create or replace trigger trigger_name
before insert on your_sid.tablename
for each row
begin

declare
i number;
cursor cur is select max(id) from your_sid.tablename;

BEGIN
open cur;

FETCH cur INTO i;

if i is NULL then
:new.id := 0;  //可以根据实际需要来定初始值
else
:new.id := i + 1; //这里以1递增
end if;

Close cur;
END;

END;
/

其中:your_sid为数据库的当前用户SID,tablename为表名,id为列名,

2 Sequence

sql语句如下:

create sequence your_sid.sequence_name
increment by 1  //指定序列以1递增,如果没指定,默认值1会使用
start with 1        //由1开始计数
nomaxvalue     //不设置最大值
minvalue 1      //设置最小值1
cache 20        //预分配缓存大小为20
order

二者的区别在于,Sequence的效率要比Trigger的高,因为Trigger每次都要遍历表中所有记录以寻找ID最大值,而Sequence每次执行后,都会保留最大值;

 

创建sequence的语法很简单,如下

create sequence Sequence_name
increment by 1 --表示从1开始计值
start with 1  --每次增长1
  nomaxvalue / maxvalue 999999 --有两个可选值,要么无最大值,要么指定最大值
  minvalue 1 / nominvalue  --同maxvalue
  cycle --表示达到最大值后从头开始,也可以为nocycle
  cache 10 --指定cache的值。如果指定CACHE值,oracle就可以预先在内存里面放置一些sequence,这样存取的快些。cache里面的取完后,oracle自动再取一组到cache。 使用cache或许会跳号, 比如数据库突然不正常down掉(shutdown abort),cache中的sequence就会丢失. 所以可以在create sequence的时候用nocache防止这种情况。
order;--指定排序

序列提供两个方法,NextVal和CurrVal。顾名思义,NextVal为取序列的下一个值,一次NEXTVAL会增加一次sequence的值;CurrVal为取序列的当前值。例如,插入记录时

insert tablename(id) values(sequence_id.nextval);--sequence_id为序列名

但是要注意的是:第一次NEXTVAL返回的是初始值;随后的NEXTVAL会自动增加你定义的INCREMENT BY值,然后返回增加后的值。CURRVAL总是返回当前sequence的值,但是在第一次NEXTVAL初始化之后才能使用CURRVAL,否则会出错。

来个小插曲,我使用powerdesign进行数据库设计,但是powerdesigner对oracle支持好像不是很好(或者那里没有设置好?),powerdesign会自动为序列名加上"",在oracle中虽然可以执行成功,也可以看到序列存在,但是如果运行select sequence_name.nextval from dual;会提示序列(名)不存在!所以大家在键序列的时候一定要注意哦

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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ORACLE SEQUENCE

sequence的概念及作用sequence是用来在多用户环境下产生唯一整数的数据库对象。序列产生器顺序生成数字,它可用于自动生成主键值,并能协调多行或者多表的主键操作。没有sequence,顺序的值只能靠编写程序来生成。先找出最近产生的值然后自增长。这种方法要求一个事务级别的锁,这将导致在多用户并发操作的环境下,必须有人等待下一个主键值的产生。而且此方法很容易产生主键冲突的错误,如下图:ti

oracle 数据库优化-松森科技 3853
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ThomasBoxing
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