ONLine SQL and PL/SQL Formatter

最新推荐文章于 2025-09-30 17:12:06 发布

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本文介绍了SQL格式化工具的使用方法，该工具能够帮助用户更好地管理和展示SQL语句，提高代码的可读性和规范性。

http://www.orafaq.com/cgi-bin/sqlformat/pp/utilities/sqlformatter.tpl[@more@]

来自 “ ITPUB博客 ” ，链接：http://blog.itpub.net/10599713/viewspace-1003598/，如需转载，请注明出处，否则将追究法律责任。

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toad用法

yafzhp的专栏

12-21

9414

1 产品功能 1.1 功能概述 TOAD 提供直观的用户界面来帮助开发人员和DBA有效地完成他们的工作。它是一个功能强大的、低负载的开发工具，集成了模式浏览、SQL编程、PL/SQL的开发和调试，DBA管理，SQL语句优化等多种功能。它最大的特点就是简单易用，访问速度快。使用Toad，我们可以通过一个图形化的用户界面快速访问数据库，完成复杂的SQL和PL/SQL代码编辑和测试工作。Toad专门

Free Online SQL Formatter

weixin_34261739的博客

11-26

104

SQL Formatter Web Service Free Online SQL Formatter SQL Parser engine used by SQL formatter 今日找了几个在线格式化sql的WEBSERVICE.做个记号. 本文转自suifei博客园博客，原文链接：http://www.cnblogs.com/Ch...

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转帖:PL/SQL 格式化指南 (PL/SQL Formatting Guide)

weixin_30311605的博客

07-24

279

最近一直在修改以前同事写的Oracle存储过程，由于编码不规范，修改起来相当费神，于是乎，翻译了这篇 PL/SQL Formatting Guide （Oracle PL/ SQL by Example，Appendix A），费了九牛二虎之力，终于翻译完了，也终于知道自己的英语有多烂了，呜呜。声明：原创翻译，不足之处请多多指正，转载请注明出处！一、大小写就像在SQL中一样，PL /...

SQL在线格式化工具

周末简设

05-20

5426

SQL在线格式化工具，记录一下，方便后续使用 SQL在线格式化

SQL format sql 在线代码优化工具

weixin_30420305的博客

07-29

788

1. http://tool.oschina.net/codeformat/sql 支持常用的sql MySql、 Oracle、 Sqlserver、PostGreSql. 转载于:https://www.cnblogs.com/hzf08/p/11264058.html

第五章 PL/SQL集合与记录

海鲨数据库架构师

03-30

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第五章 PL/SQL集合与记录一、什么是集合集合就是相同类型的元素的有序合集。它一个通用的概念，其中包含了列表、数组和其他相似的数据类型。每一个元素都有唯一的下标来标识当前元素在集合中的位置。PL/SQL提供了以下几种集合类型：索引表，也称为关联数组，可以让我们使用数字或字符串作下标来查找元素。(这有点和其他语言中的哈希表相类似。) 嵌套表可以容纳任意个数的元素，

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uber9的博客

07-24

本博客为SQL与Oracle SQL Developer的入门指南，详细介绍了SQL基础语法、SQL Developer的安装配置、数据库连接、对象探索、语句执行、脚本运行、数据导出、SQL调优及PL/SQL开发等内容。通过图文结合与实际应用场景示例，帮助初学者快速掌握SQL Developer这一强大数据库开发与管理工具的核心功能，提升数据库操作效率。

关于复杂Sql的分析以及涉及例程如何理解

YH00154的博客

09-30

925

摘要：解析复杂SQL需系统拆解和工具辅助，核心步骤包括：1）手动拆解顶层结构，分析嵌套组件和表连接；2）使用SQL格式化、可视化工具提升效率；3）重点处理多层嵌套、窗口函数等场景。对于存储过程等例程，需明确类型、拆解内部逻辑，并通过元数据查询和调试工具分析依赖关系。整体策略是"格式化-拆解-可视化-验证"，通过分层解析和工具辅助来理解复杂SQL逻辑。

第五章 PL/SQL集合与记录(4)

wang20051的专栏

04-24

238

十四、利用BULK COLLECTION子句为集合赋值关键字BULK COLLECT会通知SQL引擎在将数据返回给PL/SQL引擎之前，把输出的数据批量地绑定到一个集合。我们可以在SELECT INTO、FETCH INTO和RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。语法如下： ... BULK COLLECT INTO collection_name[, col...

《SQL数据库管理工具》(Richardson Software RazorSQL)v5.1.1/含注册机

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SQL 错误 [907] [42000]: ORA-00907: 缺失右括号 Error position: line: 40 pos: 1349

03-26

PySide6从0开始学习的笔记（十四）创建一个UI项目的资源

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12-22

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基于Matlab霍夫曼变换的仪表盘读数自动识别系统_该项目专注于利用数字图像处理技术特别是霍夫曼变换HoughTransform算法在Matlab编程环境下实现对各类圆形.zip

12-22

基于MATLAB编程环境实现UCI葡萄酒分类数据集多算法对比分析与可视化研究的机器学习项目_包含数据预处理特征工程模型训练超参数调优性能评估与结果可视化的完整流程重点比较.zip

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本文旨在系统阐述利用MATLAB平台执行多模态语音分离任务的方法，重点围绕LRS3数据集的数据生成流程展开。LRS3（长时RGB+音频语音数据集）作为一个规模庞大的视频与音频集合，整合了丰富的视觉与听觉信息，适用于语音识别、语音分离及情感分析等多种研究场景。MATLAB凭借其高效的数值计算能力与完备的编程环境，成为处理此类多模态任务的适宜工具。多模态语音分离的核心在于综合利用视觉与听觉等多种输入信息来解析语音信号。具体而言，该任务的目标是从混合音频中分离出不同说话人的声音，并借助视频中的唇部运动信息作为辅助线索。LRS3数据集包含大量同步的视频与音频片段，提供RGB视频、单声道音频及对应的文本转录，为多模态语音处理算法的开发与评估提供了重要平台。其高质量与大容量使其成为该领域的关键资源。在相关资源包中，主要包含以下两部分内容： 1. 说明文档：该文件详细阐述了项目的整体结构、代码运行方式、预期结果以及可能遇到的问题与解决方案。在进行数据处理或模型训练前，仔细阅读此文档对正确理解与操作代码至关重要。 2. 专用于语音分离任务的LRS3数据集版本：解压后可获得原始的视频、音频及转录文件，这些数据将由MATLAB脚本读取并用于生成后续训练与测试所需的数据。基于MATLAB的多模态语音分离通常遵循以下步骤： 1. 数据预处理：从LRS3数据集中提取每段视频的音频特征与视觉特征。音频特征可包括梅尔频率倒谱系数、感知线性预测系数等；视觉特征则涉及唇部运动的检测与关键点定位。 2. 特征融合：将提取的音频特征与视觉特征相结合，构建多模态表示。融合方式可采用简单拼接、加权融合或基于深度学习模型的复杂方法。 3. 模型构建：设计并实现用于语音分离的模型。传统方法可采用自适应滤波器或矩阵分解，而深度学习方法如U-Net、Transformer等在多模态学习中表现优异。 4. 训练与优化：使用预处理后的数据对模型进行训练，并通过交叉验证与超参数调整来优化模型性能。 5. 评估与应用：采用信号失真比、信号干扰比及信号伪影比等标准指标评估模型性能。若结果满足要求，该模型可进一步应用于实际语音分离任务。借助MATLAB强大的矩阵运算功能与信号处理工具箱，上述步骤得以有效实施。需注意的是，多模态任务常需大量计算资源，处理大规模数据集时可能需要对代码进行优化或借助GPU加速。所提供的MATLAB脚本为多模态语音分离研究奠定了基础，通过深入理解与运用这些脚本，研究者可更扎实地掌握语音分离的原理，从而提升其在实用场景中的性能表现。资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！

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内容概要：文章深度解读了汽车网络安全合规的核心框架——ISO 21434、UN R155与UN R156三大标准法规的内在关系与协同逻辑，阐明其分别作为“方法论支撑-强制性要求-专项补充”的互补作用。详细分析了三者在定位、内容和实施路径上的差异与融合，覆盖车辆全生命周期的网络安全管理，并进一步明确了主机厂、一级及以下供应商、软件与服务提供商等产业链各环节的合规责任与落地建议，提出了系统性合规建设路径。; 适合人群：汽车电子工程师、网络安全从业者、主机厂及供应链管理人员、从事智能网联汽车合规工作的技术人员与管理者；具备一定汽车行业背景或信息安全基础知识的专业人士。; 使用场景及目标：①理解ISO 21434、UN R155与UN R156的核心要求及其协同关系；②指导企业构建符合国际标准的网络安全管理体系（CSMS）和软件更新管理体系（SUMS）；③推动整车及零部件企业实现全生命周期网络安全合规落地。; 阅读建议：此文档兼具技术深度与实践指导价值，建议结合实际项目流程逐步对照学习，重点关注标准与法规的衔接机制以及不同角色的责任划分，同时关注未来自动驾驶与车云协同带来的新合规趋势。

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