Oracle中序列

Oracle自增序列 简介 什么是序列: 序列是一数据库对象,利用它可生成唯一的整数。一般使用序列自动地生成主码值。一个序列的值是由特别的Oracle程序自动生成,因而序列避免了在运用层实现序列而引起的性能瓶颈。 SQL如下(示例): CREATE sequence seq_tableName increment BY 1 START WITH 1 MAXVALUE 99999999 minvalue 1 cycle nocache; 参数说明: increment by:指定序列之间的间隔,该值可为(正或 阅读详情

Oracle序列

序列用途

序列:Oracle提供用于产生一系列唯一数字的数据库对象。

1.      自动提供唯一的数值

2.      共享对象

3.      主要用于提供主键值

4.      把序列值装入内存可以提高数据的访问效率

序列创建

创建序列需要权限:创建序列的权限 create sequence 或 createany sequence

 

--创建序列的语法--

create sequence sequence_name

--递增的序列值是n,如果n是正数就递增,如果是负数就递减,默认是1不可为0

[increment by n]

--开始的值,递增默认是minvalue递减是maxvalue

[start with n]

--最大值

[max  value n|no  max value]

--最小值

[min  value n|no  min  value]

--循环、不循环

[{cycle |nocycle}]

--分配并存入到内存中

[{cache |nocache}]

 

 

--实际案例使用--

--创建表

create table mySqe(

       s_idnumber(6),

       s_namevarchar2(30),

       constraint pk_id primarykey(id)

);

--创建序列

create   sequence seq_mySqe

increment  by  1

start   with1

max  value9999

min  value1

no  cycle

no  cache

--把序列放入表中

insert into mySqe values(seq_mySqe,"fe");

序列修改

注意:

1.      必须是序列的拥有者或者对序列有alter权限

2.      修改序列只会影响后面的序列值,不影响已经使用的序列值

3.      改变序列的初始值只能是删除序列后重新创建的

 

--修改序列的语法--

alter sequence sequence_name

--递增的序列值是n,如果n是正数就递增,如果是负数就递减,默认是1不可为0

[increment by n]

--开始的值,递增默认是minvalue递减是maxvalue

[start with n]

--最大值

[max  value n|no  max  value]

--最小值

[min  value n|no  min  value]

--循环、不循环

[{cycle |nocycle}]

--分配并存入到内存中

[{cache |nocache}]

删除序列

序列被删除后不能再被引用

--删除序列语法--

drop sequence sequence_name

【主题建模】一种基于深度学习的主题建模方法:BERTopic(理论篇) 在我的博客中已经写了很多关于主题建模的内容,当你准备了解 BERTopic 时,默认你已经知道了 LSA、pLSA、NFM、LDA 等传统的主题建模方法。关于主题建模的前置知识我在这里不做赘述,感兴趣的同学可以看看我前几篇博客。学习 BERTopic 需要一定的机器学习基础,让我们一起开始吧! 阅读详情

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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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