墨衍会员
·
AI 创作全网分发
墨衍智能分发
本文由作者通过墨衍一键同步至各平台
1分发平台
1.8k累计阅读
1.9k平均单平台
已同步平台
优快云
微信公众号
微博
知乎
掘金
百家号
博客园
抖音
小红书
你的文章也可以这样分发
墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网
我也要
转载：http://zengyouyuan.iteye.com/blog/761941
转载：http://zengyouyuan.iteye.com/blog/754866
前段时间发博，Sybase使用rank() over(order by id)ret的方式分页，这种方式在数据量达到40W条的时候很耗时，大概5S的时间，当达到千万条的时候，查询一次大概是1分40秒，这就远远不符合项目要求了
对于这种方式，瓶颈可能是出在排序部分，当排序的唯一字段是varchar类型的时候更加明显
现在有种新的方式，就是利用rowid。
如：select a.* from table_name a where rowid(a) >=1 and rowid(a)<11
经测试，在同一张表中，1500W的数据量，每次查询时间都在200ms以内
但是这个函数只能用在真实的数据表，无法在临时表中用到;
这个rowid，是在数据插入的时候，数据库给每行数据分配的物理唯一标识，如果要页面中要用到动态排序，这个是不支持的。
AVEVA PDMS 二次开发之PML实战：从宏到自定义窗体的效率提升
本文详细介绍了AVEVA PDMS二次开发中PML语言的应用，从基础宏编写到高级窗体开发，全面提升工程设计效率。通过实战案例展示如何利用PML实现批量操作、流程自动化和交互优化，帮助工程师快速掌握这一强大工具。
Sybase分页查询
Sybase的分页，可以说，不是一般的难做。因为这数据库本身，支持太差。搞不懂为什么一个商业数据库，这么基本的功能，都弄的这么难做。 想起一段话：做简单的事情要简单，复杂的事情要能做。 分页查询，应该归入简单的事情吧！ 在网上找到的，关于分页查询的SQL，看上去都挺有道理的，放到Sybase上一跑，就发现，几乎全部不能运行，直接给你报错。 我认为问题主要集中在Syb...
ThinkpadCPU锁频0.4G问题
这篇帖子总结的很好，有这种问题可以试一试：但是切记，不要病急乱投医，冷静下来，慢慢分析和排除故障，有时候，并不需要我们知道所有的原理，只要问题解决了就是OK的。ThinkpadCPU锁频0.4G，具体是过程是今天我需要去楼下打印东西，要带着笔记本电脑，拔掉电源我就去楼下。一般这种问题很有可能是电源导致的，先不要病急乱投医，刷BIOS，装系统什么的，没用。但是确实解决了我的问题，记录下来。带着电脑回到工位，插上电源。突然我突发奇想，拔掉电源，神奇的事情发生了，CPU频率复活了，再插上电源，CPU完全恢复了。
sybase的分页处理
据说，ibatis的分页对于sybase数据库来说不太好用。
2025.06.20【pacbio】|PB甲基化分析结果的统计与可视化介绍
本文介绍了PacBio甲基化数据的统计分析与可视化方法。主要内容包括：1) 分析甲基化位点分布、比例及染色体分布；2) 修饰基序（Motif）的统计与热图展示；3) 全基因组和局部区域测序深度可视化；4) 使用IGV查看单个reads修饰情况。文章提供了R代码示例，涵盖柱状图、分布图、热图等多种可视化形式，并建议了差异甲基化分析等进阶方法，帮助科研人员深入挖掘甲基化数据。
MUSIC算法翻车？Toeplitz矩阵重构如何解决DOA估计中的相干信源难题
本文深入探讨了MUSIC算法在相干信源DOA估计中失效的根本原因，并详细介绍了基于Toeplitz矩阵重构的协方差矩阵修复技术。该方法通过凸优化恢复协方差矩阵的理想结构，有效解决了信号子空间秩亏损问题，从而显著提升了MUSIC算法在相干和多径场景下的分辨精度与稳健性。
在SYBASE中进行分页查询的方法
Reference: http://bbs.chinaunix.net/thread-1011442-1-1.html
F280049C Crossbar X-BAR
X-BAR不是一个功能模块，只起内部外设与外设之间，或内部外设与GPIO的连接作用。配置X-BAR的就是在配置信号之间的连接。确实如这一节的开头所言，X-BAR提供了以各种配置连接设备输入、输出和内部资源的灵活性。学完这一节也知道为什么crossbar(X-BAR)的中文翻译是交叉开关。
ASP.NET针对Sybase数据库使用分页技术
ASP.NET针对Sybase数据库使用分页技术 在编写一个通用数据库操作接口的分页查询时，发现MS SQL Server、Oracle、MySql、Access等数据库都有分页查询语句，只有Sybase没有，如果用AseDataAdapter.Fill(dataSet, startRowIndex, maximumRows, "item")方法实现，实际上还是将数据库的所有记录返回的，这...
LSCM最小二乘保角参数化
LSCM最小二乘保角参数化 最小二乘思想 已知一组点的数据(x,y) x x1x_1x1 x2x_2x2 x3x_3x3 … xnx_nxn y y1y_1y1 y2y_2y2 y3y_3y3 … yny_nyn 可以近似为线性关系 y=ax+by=ax+by=ax+b ，目标为确定常数 aaa ， bbb ； 解法：找到 aaa ， bbb ，使得所有 yiy_iyi 与 axi+bax_i+baxi+b 偏差的平方和 Q=∑i=1n(yi−axi−b)2 Q=\s
arkts编译报错-arkts-limited-stdlib错误【Bug已完美解决-鸿蒙开发】
在使用 Deveco Studio 4.0 beta2 开发应用时，报错。ERROR: ArkTS:ERROR File: D:/prRevivw/3792/applications_appsamg优快云o”见台难忘Usage of standardlibrary is restricted (arkts-limited-stdlib)这是 ArkTS 新增的语法规则。
ibatis处理sybase分页的问题（还没有解决）
size=medium] 这两天一直在想怎么在现有系统上比较好的解决这个问题。能够跟现在的系统架构比较好的结合。原来的分页方法用的是ibatis自带的游标分页方法。 我们的调用的方法：Java代码 public List selectById(AmtbAnniversary model,int startRow,int pageSize) { r
uniapp：使用uni.request请求报错errMsg“:“request:fail abort statusCode:-1（uniApp使用uni.request向服务端接口发起请求失败报错）
解决request请求报错request:fail abort statusCode:-1，Uniapp打包到app后报错request:fail abort statusCode:-1，uniapp使用uni.request请求报错{“errMsg“:“request:fail abort statusCode:-1“}的解决办法，不是SSL证书问题，跳过ssl验证，解决https问题，Uniapp报错，小程序报错(含https解决方案)(真机预览问题)uni-app打包后不发请求的原因，uni-app真
Sybase分页操作存储过程
/*--sybase分页操作--*/ --方法1: --********************************************* --按起始记录条数与终结记录条数进行划分 --@sqlStr为普通查询语句，语句中不能包括表中已有 --的Identity类型字段，否则存储过程将不能正常工作 --例:语句可以为select * from TestTable -...
VB摄像头监控
该VB模块可对摄像头捕获的画面进行录像等，可在创建的窗口进行控制
lwip-2.0.3
lwip是瑞典计算机科学院(SICS)的Adam Dunkels 开发的一个小型开源的TCP/IP协议栈。实现的重点是在保持TCP协议主要功能的基础上减少对RAM 的占用。
Sybase分页显示存储过程
Reference: http://database.51cto.com/art/201011/235488.htm
锂电池充电器电路设计 里面有电路
锂电池充电器电路设计 里面有电路 3.7V升压到5V电路设计。
0、Sybase数据存储过程分页
分页存储过程SQL： IF OBJECT_ID ('dbo.QueryPageList') IS NOT NULL DROP PROCEDURE dbo.QueryPageList GO create procedure dbo.QueryPageList ( @sqlStr varchar(8000), --sql语句 select id,name from t1 @start int, -- 从那行开始(偏移量) @limit int -- 每页数量大小 ) as DECLA
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
ibatis处理sybase分页的问题
[size=medium] 这两天一直在想怎么在现有系统上比较好的解决这个问题。能够跟现在的系统架构比较好的结合。原来的分页方法用的是ibatis自带的游标分页方法。 我们的调用的方法： [code="java"] public List selectById(AmtbAnniversary model,int startRow,int pageSize) { retur...
infomixdb mysql_不同数据库oracle mysql SQL Server DB2 infomix sybase分页查询语句
在不同数据库中的使用的分页查询语句：当前页:currentpage页大小:pagesize1. Oracle数据库select * from (select A.*,rownum rn from ( QUERY_SQL ) A ) where rn <= ((currentpage+1)*pagesize) and rn > (currentpage*pagesize)注：QUERY...
sybase分页查询优化支持排序
上一篇（ Sybase 海量数据分页瞬间完成）是不支持排序的，这次又写了一个支持排序的，不过要在数据库排序列加上索引，并在程序中指定索引名字。（注：sybase的jdbc API不是很智能不指定就没用使用索引搞的速度很慢） 带排序分页代码下载 测试代码如下： /** * @param args * @throws InterruptedException */ public
Sybase 大数据量(100W条)分页 jdbc实现目前要求无排序
Reference:
AI编程应用：Claude Code 实现SQL脚本转 Sybase
开发者使用Claude Code AI工具高效完成了多个开发任务，包括易经卜卦插件开发、加载动画添加和SQL语法转换。AI在10分钟内完成传统需半天的工作，显著提升效率。
不同数据库oracle mysql SQL Server DB2 infomix sybase分页查询语句
不同数据库oracle ，mysql， SQL Server， DB2， infomix， sybase分页查询语句
Sybase采用固定表+存储过程实现分页
众所周知，sybase没有mysql的limit关键字，也不支持sqlserver的 ROW_NUMBER() 来对查询行数据动态设置ID来帮助索引分页。 网上大部分流传的都是使用临时表，网上搜一搜就可以搜到相关例子，没有用过，言称是很通用。 为了实现简单快速的分页，自己写了一套分页的工具。没有使用临时表，而使用了一个固定表的原因是： 1. 临时表管理上比较麻烦，需要分配表管理的权限，并且临时表...
infomixdb mysql_不同数据库Oracle MySQL SQL Server DB2 infomix sybase分页查询语句
在不同数据库中的使用的分页查询语句：当前页:currentpage页大小:pagesizeselect * from (select A.*,rownum rn from ( QUERY_SQL ) A ) where rn <= ((currentpage+1)*pagesize) and rn > (currentpage*pagesize)注：QUERY_SQL为查询sql语句...
Sybase 海量数据分页瞬间完成
海量数据分页(100W条)，首次分页大概为10秒左右。以后翻页基本上是瞬间完成。要求是无排序情况下。 目前sybase分页： 1，hibernate分页：hibernate分页前几页和后几页没问题，如果数据量大翻到30000页时就内存溢出了。而且效率慢。 2，存储过程分页：使用存储过程分页大数据量也不适合。效率低而且不支持并发。 jdbc分页好处： 1，效率高。 2，所有数据库通用。
一种高效的分页机制
在向数据库插入一条新的纪录后,也就是发布一条信息后,立即对所有数据进行一次分页处理,取得每页的第一个id号,如1134,1100,1080,1033,将这些id号存入数据库或一个文本文件,在信息浏览页,就通过这些id来分页,如第一页 第二页 第三页列出每页信息:sybase_query("set rowcount 20");sybase_query("select id,title from
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
338
扫一扫
