Oracle 集合学习笔记

关联数组:

一维的,无界限的,同种元素的稀疏集合,只在PL/SQL中可用。

在oracle 8i中称为索引表,9i后改为关联数组。

 

嵌套表:

一维的,无界限的,同种元素的稀疏集合;

初始化是紧密的,可能被删除能稀疏的。嵌套表在PL和数据库里使用。

    嵌套表是多重表,里面元素没有继承顺序。

 

变长数组:

一维的同种元素集合。有限的,并且不是稀疏的。当定义变长数组时必须指定最大长度。

可以PL/SQL及数据库里使用。变长数组是保留顺序的。

 

 

 选择合适的集合类型。

普遍情况:在都能使用的情况下,优先使用关联数组,因为它能减少coding.不用初始化,不用extend.性能最高(在老的数据库版本中)。如果有储存到数据里的话只能使用嵌套表或是变长数组。

 

Guidelines:

  • 稀疏数组使用关联数组
  • 下标使用负数,使用关联数组。
  • 使用Oracle 10g的话,如果要使用高层集合操作,更倾向使用嵌套表而不是关联数组
  • 在表中储存少量数据使用变长数组
  • 表中储存大量数据使用嵌套表
  • 想要保证数据储存的顺序,并且是小数据量的话使用变长数组。“小”是指能储存到一个block里
  • 在使用变长数组时,不用担心删除中间数据。

 

Table 12-2. Comparing Oracle collection types

Characteristic

Associative array

Nested table

VARRAY

Dimensionality

Single

Single

Single

Usable in SQL?

No

Yes

Yes

Usable as column datatype in a table?

No

Yes; data stored "out of line" (in separate table)

Yes; data stored "in line" (in same table)

Uninitialized state

Empty (cannot be null); elements undefined

Atomically null; illegal to reference elements

Atomically null; illegal to reference elements

Initialization

Automatic, when declared

Via constructor, fetch, assignment

Via constructor, fetch, assignment

In PL/SQL, elements

referenced via

BINARY_INTEGER (-2,147,483,647 .. 2,147,483,647)

VARCHAR2 (Oracle9i Database Release 2 and above)

Positive integer between 1 and 2,147,483,647

Positive integer between 1 and 2,147,483,647

Sparse?

Yes

Initially, no; after deletions, yes

No

Bounded?

No

Can be extended

Yes

Can assign value to any

element at any time?

Yes

No; may need to EXTEND first

No; may need to EXTEND first, and cannot EXTEND past upper bound

Means of extending

Assign value to element with a new subscript

Use built-in EXTEND procedure (or TRIM to condense), with no predefined

maximum

EXTEND (or TRIM), but only up to declared maximum size

Can be compared for equality?

No

Yes, in Oracle Database 10g

No

Can be manipulated with set operators

No

Yes, in Oracle Database 10g

No

Retains ordering and subscripts when stored in and retrieved from database?

N/A

No

Yes

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 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!
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