Oracle解鎖

本文介绍了如何在Oracle数据库中查看被锁定的对象类型及其来源,提供了SQL查询来获取锁定对象的详细信息,包括用户名、Session ID、串行号及登录时间。此外,还展示了如何通过SQL命令杀死指定的Session。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

查看鎖來源類型

SELECT lpad(' ',decode(l.xidusn ,0,3,0))||l.oracle_username User_name, o.owner,o.object_name,o.object_type,s.sid,s.serial# 
FROM v$locked_object l,dba_objects o,v$session s WHERE l.object_id=o.object_id AND l.session_id=s.sid ORDER BY o.object_id,xidusn DESC

找出serial#

select t2.username,t2.sid,t2.serial#,t2.logon_time from v$locked_object t1,v$session t2 where t1.session_id=t2.sid 
order by t2.logon_time;

殺死Session

alter system kill session 'sid,serial#'

最後確認.

内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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