模式对象

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第三部分、模式对象
*****************************************************************************************************
一、管理模式对象空间
-----------------------------------------------------------------------------------------------------
1. 管理数据块空间
(1) PCTFREE: 在数据块中，为更新行而保留的空间占数据块的比重，默认值是10
(2) PCTUSED: 在数据块中，已用空间占数据块的比重，默认值是40
* (1) 更新时，若PCTFREE所确定的百分比未填满，则可在PCTFREE的空间插入新行；
(2) 更新时，若PCTFREE所确定的百分比已填满，则不可在PCTFREE的空间插入新行；
① 若PCTUSED所确定的百分比未被填满，则可在PCTUSED的空间插入新行；
② 若PCTUSED所确定的百分比已被填满，则不可在PCTUSED的空间插入新行；
* PCTFREE + PCTUSED < 100
(3) Initrans: 指定DML事务入口的数目（在数据块头部）
(4) Maxtrans: 指定同一个数据块中同时使用数据的事务入口数目

2. 设置存储参数
(1) 表：Initial、Next、MaxExtents、MinExtents、PctIncrease等
(2) 表空间
(3) 数据段
(4) 回滚段
(5) 簇
(6) Lob、Varry和嵌套表
* 不能修改Initial和MinExtents的存储参数

3. 存储参数的优先级
--------------------------------------
(1) Alter 表/视图/簇/回滚段/索引等对象
↓
(2) Create表/视图/簇/回滚段/索引等对象
↓
(3) Alter表空间
↓
(4) Create表空间
↓
(5) Oracle默认值

4. 管理可恢复空间分配
--------------------------------------
(1) 启用/禁止可恢复空间的分配
① 启用/禁止: Alter session enable/disable resumable;
② 指定超时间隔: Alter session enable resumable timeout 3600;
③ 命名可恢复语句: Alter session enable resumable timeout 3600 name 'insert into table';
④ 修改超时间隔：可用Alter session，或创建触发器使用DBMS_RESUMABLE.SET_TIMEOUT(时间)

(2) 检测暂停的语句
① 视图：Dba_Resumable、User_Resumable、V$Session_Wait
② 包：DBMS_RESUMABLE的方法
-----Abort(sessionID)
-----Get_Session_Timeout(sessionID)
-----Set_Session_Timeout(sessionID)
-----Get_Timeout()
-----Set_Timeout(timeout)

5. 回收空间
(1) 回收表、簇、索引的空间
Alter Table/Index/Cluster 对象 Deallocate unused Keep 整数;
* 若没指定Keep选项，则所有的未利用空间都将被回收


二、管理表
-----------------------------------------------------------------------------------------------------
1. 管理表的准则
----------------------------
(1) 创建表前先设计表
(2) 指定如何使用数据空间
(3) 指定每个表的位置
(4) 估计表的大小和设置存储参数
(5) 考虑并行创建表
(6) 考虑创建表时使用NoLogging
(7) 规则大表
(8) 表的限制

2. 创建表
----------------------------
(1) 普通表
Create Table 表名(字段列表);
(2) 临时表
Create Temparory Table 表名(字段列表);
(3) 并行表
Create Table 表1 Parallel
as select (字段列表) from 表2;
(4) 联机重定义表
(5) 索引结构表(Organization Index Tablespace 表空间)
(6) 外部表(Oraganization External)

3. 更改表
----------------------------
(1) 增、删、改、重命名列
Alter Table 表名
Add (字段列表 类型)
Modify (字段列表 类型)
Drop (字段列表)
Rename Column 原列名 to 新列名
Set Unused (字段列表)
Drop Unused Columns Checkpoint 300;

(2) 修改数据块使用空间(PCTFREE、PCTUSED)
(3) 修改事务入口参数(MinTrans、MaxTrans)
(4) 修改存储参数

4. 删除表
----------------------------
Delete Table 表名(cascade constraints)

5. 表信息
----------------------------
视图：DBA/ALL/USER_TABLES、DBA/ALL/USER_TAB_COLUMNS
DBA/ALL/USER_External_TABLES、DBA/ALL/USER_UNUSED_COL_TABS

三、管理索引
-----------------------------------------------------------------------------------------------------
* 索引类型：B树索引、B树簇索引、散列簇索引、全局和局部索引、逆转键索引、
位图索引、基于函数的索引、域索引等

1. 管理索引的准则
------------------------
(1) 在表中插入数据后创建索引
(2) 索引正确的表和列
(3) 为性能而安排索引列（最常用的排在最前面）
(4) 限制每个表的索引数量（读多写少）
(5) 删除不再需要的索引
(6) 指定索引数据块空间的使用（只能使用PCTFREE而不能使用PCTUSED）
(7) 估计索引大小和设置存储参数
(8) 为每个索引指定表空间
(9) 考虑并行、NoLogging创建索引
(10)考虑合并或重建索引是的损益
(11)在停用或删除约束之前考虑开销

2. 创建索引
------------------------
(1) 明确地创建索引
Create index idx_a1 on Tb1(a1)
Tablespace Users
Storage(Initial 20K
Next 20K
PctIncrease 75
)
PCTFREE 0;

(2) 明确地创建唯一索引
Create unique index idx_a2 on Tb1(a2)
Tablespace Users;

(3) 创建与约束相关的索引
. 创建表时创建约束索引
① Create Table Tb1
(
id number(4) primary key,
name varchar2(20)
)
Tablespace Users;

② Create Table Tb1
(
id number(4),
name varchar2(20),
Constraint PK_ID Primary Key(id)
);

. 修改表时创建约束索引
Alter Table Tb1
add constraint PK_ID Primary Key(id);

(4) 创建大索引

(5) 创建联机索引
Create Index idx_name on Tb1(name) online;

(6) 创建基于函数的索引
Create Index idx_name on scott.emp(Upper(ename));
Select * from scott.emp where Upper(ename) like 'JOH%';

(7) 创建键压缩索引
Create Index idx_name on Tb1(name)
Tablespace Users
Compress 1;

3. 更改索引
-------------------------
(1) 更改索引的存储特征
Alter Index idx_name
storage(PCTIncrease 50);
(2) 重建现存索引
Alter Index idx_name Rebuild;
(3) 监视索引使用
Alter Index idx_name (No)Monitoring Usage;

4. 删除索引
-------------------------
Drop Index idx_name;

5. 查看信息
-------------------------
视图：DBA/ALL/USER_INDEXS、Index_Stat、V$Object_Usage;

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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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设计模式之对象池模式

对象池模式 （1） 概念 Object Pool，即对象池，对象被预先创建并初始化后放入对象池中，对象提供者就能利用已有的对象来处理请求，减少对象频繁创建所占用的内存空间和初始化时间，例如数据库连接对象基本上都是创建后就被放入连接池中，后续的查询请求使用的是连接池中的对象，从而加快了查询速度。类似被放入对象池中的对象还包括Socket对象、线程对象和绘图对象（GDI对象）等。 在Object Pool设计模式中，主要有两个参与者：对象池的管理者和对象池的用户，用户从管理者那里获取对象，对象池对于用户来讲是透

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C++软件设计模式之类型模式和对象型模式

类型模式（Type Patterns）：主要通过继承来扩展类的行为或控制对象的访问，关注类的静态结构。对象型模式（Object Patterns）：主要通过对象组合和委托来扩展对象的行为或控制对象的访问，关注类的动态结构。理解这两类模式的区别和特点，有助于在实际设计和开发过程中选择合适的设计模式来解决问题。类型模式适用于需要在编译时固定类结构的场景，而对象型模式则适用于需要在运行时动态管理对象的场景。

捕鲸叉的专栏 1235

设计模式——对象池模式

对象池模式 对象池模式，也称对象池服务，通过循环使用对象，减少资源在初始化和释放时的昂贵损耗。 简单地说，在需要时，从池中提取；不用时，放回池中，等待下一个请求。典型例子是连接池和线程池。 public abstract class ObjectPool<T> { //容器，容纳对象 private Hashtable<T, ObjectStatus> pool = new Hashtable<T, ObjectStatus>();

肥羊汤 577
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