10g中的optimizer_mode参数的取值

尝试在Oracle 10g中使用SQL命令设置优化器模式为RBO(基于规则的优化),但收到错误提示,指出RBO不是有效选项。有效的参数包括first_rows_1000等选项。这表明在10g中RBO仍然被识别。

SQL> alter system set optimizer_mode=rbo;
alter system set optimizer_mode=rbo
*
第 1 行出现错误:
ORA-00096: 值 RBO 对参数 optimizer_mode 无效, 它必须来自 first_rows_1000, first_rows_100, first_rows_10, first_rows_1, first_rows, all_rows, choose, rule 之间

可以看出,10g中,rbo仍然生效


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本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 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!
Oracle执行计划是查询优化器生成的一种表示查询执行的步骤和顺序的计划。执行计划参数是指影响查询优化器生成执行计划的参数设置。以下是一些常见的Oracle执行计划参数的详解: 1. OPTIMIZER_MODE:这个参数用于指定查询优化器的模式。常见的取值有"RULE"和"CBO"。"RULE"模式使用基于规则的优化器,而"CBO"模式使用成本基于的优化器。在大多数情况下,建议使用"CBO"模式。 2. OPTIMIZER_INDEX_COST_ADJ:这个参数用于调整索引扫描的成本估算。如果设置为较高的值,查询优化器更倾向于使用索引扫描。如果设置为较低的值,查询优化器更倾向于使用全表扫描。 3. OPTIMIZER_INDEX_CACHING:这个参数用于指定查询优化器对索引块的缓存命中率的估算值。较高的值表示更高的缓存命中率,较低的值表示较低的缓存命中率。 4. OPTIMIZER_DYNAMIC_SAMPLING:这个参数用于指定查询优化器对数据分布进行动态采样的级别。较高的值表示更频繁地进行动态采样,以获取更准确的统计信息。 5. OPTIMIZER_FEATURES_ENABLE:这个参数用于启用或禁用不同版本的查询优化器特性。它可以影响查询优化器的行为和生成的执行计划。 这些是一些常见的Oracle执行计划参数,它们可以通过ALTER SESSION语句或在参数文件中进行设置。请注意,对于每个特定的查询,查询优化器可能会根据表的统计信息和查询条件自动选择合适的执行计划,而不需要手动调整这些参数
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