oracle tips

1.清理表空间
select b.file_id  文件ID,
  b.tablespace_name  表空间,
  b.file_name     物理文件名,
  b.bytes       总字节数,
  (b.bytes-sum(nvl(a.bytes,0)))   已使用,
  sum(nvl(a.bytes,0))        剩余,
  sum(nvl(a.bytes,0))/(b.bytes)*100 剩余百分比
  from dba_free_space a,dba_data_files b
  where a.file_id=b.file_id
  group by b.tablespace_name,b.file_name,b.file_id,b.bytes
  order by b.tablespace_name
使用delete和truncate命令不能减少表占用空间,只能通过drop&create重建表

2.grant select,update,delete,insert On tablea to usera;

3.create synonym tablea for usera.tablea;

4.导库 重建用户则用户对应的数据库表及数据都删除。
drop user lisq cascade;
CREATE USER "usera" PROFILE "DEFAULT" IDENTIFIED BY "password" DEFAULT TABLESPACE "tablespacea" TEMPORARY TABLESPACE "TEMP" ACCOUNT UNLOCK;
GRANT "CONNECT" TO "usera";

5.drop user JH cascade;
CREATE USER "LIS" PROFILE "DEFAULT" IDENTIFIED BY "lis" DEFAULT TABLESPACE "LIS" TEMPORARY TABLESPACE "TEMP" ACCOUNT UNLOCK;
GRANT "CONNECT" TO "LIS";
GRANT "DBA" TO "LIS";
植物实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:植物实例分割数据集 图片数量: - 训练集:9,600张图片 - 验证集:913张图片 - 测试集:455张图片 总计:10,968张图片 分类类别:59个类别,对应数字标签0至58,涵盖多种植物状态或特征。 标注格式:YOLO格式,适用于实例分割任务,包含多边形标注点。 数据格式:图像文件,来源于植物图像数据库,适用于计算机视觉任务。 二、适用场景 • 农业植物监测AI系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别植物特定区域并分类的AI模型,辅助农业专家进行精准监测和分析。 • 智能农业应用研发:集成至农业管理平台,提供实时植物状态识别功能,为作物健康管理和优化种植提供数据支持。 • 学术研究与农业创新:支持植物科学与人工智能交叉领域的研究,助力发表高水平农业AI论文。 • 农业教育与培训:数据集可用于农业院校或培训机构,作为学生学习植物图像分析和实例分割技术的重要资源。 三、数据集优势 • 精准标注与多样性:标注采用YOLO格式,确保分割区域定位精确;包含59个类别,覆盖多种植物状态,具有高度多样性。 • 数据量丰富:拥有超过10,000张图像,大规模数据支持模型充分学习和泛化。 • 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO、Mask R-CNN等),可直接用于实例分割任务,并可能扩展到目标检测或分类等任务。
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