存储过程复习

从稀疏表示到低秩表示(一) 确定研究方向后一直在狂补理论,最近看了一些文章,有了些想法,顺便也总结了representation系列的文章,由于我刚接触,可能会有些不足,愿大家共同指正。 从稀疏表示到低秩表示系列文章包括如下内容: 一、 sparse representation 二、 一、 sparse representation 1  sparsity  一个线性表示解决的问题如下图所示: 阅读详情
CREATE PROC proc_DeleteSynchronousUpdateData
@TabName VARCHAR(50),
@ColName VARCHAR(20),
@FieldValue VARCHAR(50)    
AS
BEGIN
    EXEC('DELETE FROM ' + @TabName + ' WHERE ' + @ColName + ' = ' + @FieldValue)
END

EXEC proc_DeleteSynchronousUpdateData @TabName='App_Bill',@ColName='PrimaryKey',@FieldValue='0'



        /// <summary>
        /// 执行增、删、改
        /// </summary>
        /// <param name="sql"></param>
        /// <returns></returns>
        public static int ExecuteNonQueryData(string procName,SqlParameter[] paramArray)
        {
            SqlCommand cmd = new SqlCommand();
            cmd.CommandType = CommandType.StoredProcedure;
            cmd.CommandText = procName;
            cmd.Parameters.AddRange(paramArray);
            try
            {
                OpenConn();
                cmd.Connection = conn;
                return cmd.ExecuteNonQuery();
            }
            catch (Exception ex)
            {
                throw ex;
            }
        }


        /// <summary>
        /// 删除分销的明细
        /// </summary>
        /// <returns></returns>
        public int DeleteDistributeSellGoods(int foreignKey)
        {
            DAL.ExecuteNonQueryData("proc_DeleteSynchronousUpdateData", new SqlParameter[] {
                new SqlParameter("@TabName", "SP_FL_DistributeSellGoodsInfo"), new SqlParameter("@ColName", "ForeignKey"), new SqlParameter("@FieldValue", foreignKey) });
        }


提升JVM性能:CMS垃圾回收器的优化分析与案例研究 本文介绍了CMS(Concurrent Mark-Sweep)垃圾回收器的工作原理、优缺点及常见问题,并通过具体案例分析了其优化策略。重点探讨了CMS的各个阶段,包括标记、并发清理和重标记,分析了可能导致性能瓶颈的因素如停顿时间过长和内存碎片化。文章还分享了调整垃圾回收参数、结合其他垃圾回收器以及内存优化等方法,帮助提高CMS的回收效率和性能。最后,文章展望了随着JVM发展,结合新一代垃圾回收器优化的趋势,助力Java应用在高并发环境下的性能提升。 阅读详情

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